王天一

主持人語

6 月份以來美股重拾上行趨勢，投資者對于AI 的長期看多，抵消了對經(jīng)濟(jì)衰退的短期看空。人們期待AI 為企業(yè)經(jīng)營帶來變革的同時(shí)帶來利潤增長，但高盛最新的測算顯示，人工智能需要切實(shí)將每股收益提升1.5%，才能抵消經(jīng)濟(jì)衰退帶來的15%的收益下滑。

極少數(shù)人在意這份提醒，因?yàn)樵谔越鹇飞腺u鏟子被證實(shí)是一個暴利行業(yè)，沒有人想要錯過云計(jì)算和英偉達(dá)。

英偉達(dá)是“AI 大爆炸”的代表，自上世紀(jì)90 年代以來，在成長型股票中，還沒有哪家的季度指引能比分析師的預(yù)期高40 億美元，英偉達(dá)5 月24日的財(cái)報(bào)做到了。但它的高估值必須引起足夠的重視，一旦有跡象表明高增長無法持續(xù)，投資者就會出逃，股價(jià)就會暴跌。目前，一些漲幅最大的AI 相關(guān)股票，其估值已經(jīng)接近互聯(lián)網(wǎng)泡沫時(shí)期的“受益者”。

在炙手可熱的AI 之外，傳統(tǒng)行業(yè)的機(jī)會普遍存在。TPW 投資首席投資官杰伊·佩洛斯基認(rèn)為新興市場、美國周期股和大宗商品存在巨大空間。橡樹資本創(chuàng)始人霍華德·馬克斯最近平靜而樂觀地表示，“市場處在中間狀態(tài)，市盈率不是高得離譜，經(jīng)濟(jì)也不是一場深刻的衰退，我覺得一切都很美好?！?/p>

主持人 李健

英偉達(dá)未來的構(gòu)想是走向產(chǎn)業(yè)鏈下游，由原來單純的設(shè)備供應(yīng)商再增加服務(wù)提供商，其自建或合建的算力中心就會把原來5000 多倍的資本支出縮減到千分之一，市場份額將隨之增加5 倍左右，這對供需雙方將是一個雙贏的方案。

隨著英偉達(dá)2023 年一季報(bào)的公布，其市值突破萬億美元大關(guān)，與蘋果、微軟、Google的母公司和亞馬遜并列成為五大巨無霸科技企業(yè)之一，這五家公司合計(jì)占了標(biāo)準(zhǔn)普爾市值的25%，相對科技股集中的納斯達(dá)克指數(shù)上漲了33%，標(biāo)準(zhǔn)普爾指數(shù)只漲了11.5%。如果投資者錯過了英偉達(dá)今年187% 的漲幅，還可以在高點(diǎn)繼續(xù)買入嗎？本文將從算力供需側(cè)、護(hù)城河、挑戰(zhàn)等多維度對比，評估其投資價(jià)值。

需求側(cè)：AI算力需求增長超預(yù)期翻倍時(shí)間縮短到3.4個月

摩爾定律是由英特爾創(chuàng)始人之一戈登·摩爾于1965年提出，描述了集成電路的性能和功能隨時(shí)間發(fā)展的趨勢，并在隨后幾十年中得到驗(yàn)證和延續(xù)。

從計(jì)算能力增長來看，人工智能經(jīng)歷了兩個時(shí)代，從1959年到2012年，大致符合摩爾定律的結(jié)果，翻倍期為兩年左右。從2012年到現(xiàn)在，算力的增長大大超過了摩爾定律。

根據(jù)openAI 在2018 年5 月發(fā)表的題為人工智能和計(jì)算的研究報(bào)告，從2012年以來，人工智能訓(xùn)練運(yùn)行中所使用的計(jì)算量呈幾何級數(shù)增長，翻倍時(shí)間縮短到僅僅為3.4個月，6年里算力增長了30多萬倍，如果按照傳統(tǒng)的摩爾定律（2年）算力只能產(chǎn)生7倍的增長。

算力需求的增長一直是人工智能進(jìn)步的一個關(guān)鍵組成部分，如果這種趨勢繼續(xù)下去，就需要為遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出今天能力的需求做好準(zhǔn)備。

ChatGPT的最新發(fā)展也印證了5年前的結(jié)論。表1列舉一下不同版本的參數(shù)，根據(jù)Semafor的報(bào)告，GPT-4的規(guī)模約為GPT-3的六倍，有大約1萬億個參數(shù)，此外訓(xùn)練數(shù)據(jù)量也在同步增長。參數(shù)從最初的1.17億已經(jīng)增長到1萬億，5年里增長了5.2 萬倍，基本符合之前的假設(shè)。

由于今年僅僅是人工智能自動生成內(nèi)容（AIGC）繁榮的開始，更多的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)投入其中，這個趨勢會繼續(xù)下去?；谶@一分析，更多的資本支出會投入到這一蓬勃發(fā)展的領(lǐng)域，由于人工智能研究計(jì)算密集性增加，也因此會變得資本密集，成為只有少數(shù)公司才玩得起的像F1賽車那樣的貴族運(yùn)動，投資前景引人擔(dān)憂。

供給側(cè)：“黃氏定律”挑戰(zhàn)摩爾定律AI硬件處理能力有望每年增1倍

表1 ChatGPT發(fā)布時(shí)間和參數(shù)變化對比

數(shù)據(jù)來源：Semafor

摩爾定律的基本觀點(diǎn)是，在相同的芯片尺寸下，集成電路上可容納的晶體管數(shù)量每隔約18～24個月就會翻倍，而其造價(jià)也會相應(yīng)減半。這意味著處理器性能將在相同的物理空間內(nèi)呈指數(shù)級增長。

摩爾定律在推動半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的快速增長和創(chuàng)新方面具有重要作用。隨著晶體管密度的增加，芯片變得更加強(qiáng)大、更小、更快，并能執(zhí)行更復(fù)雜的計(jì)算任務(wù)。這為計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步提供了基礎(chǔ)，推動了個人電腦、移動設(shè)備、互聯(lián)網(wǎng)和人工智能等領(lǐng)域的迅速發(fā)展。然而，隨著時(shí)間的推移，摩爾定律也面臨著挑戰(zhàn)和限制。隨著晶體管尺寸逐漸接近其物理極限，以摩爾定律的速度繼續(xù)增加晶體管密度變得越來越困難。此外，高度集成的芯片會產(chǎn)生熱和功耗問題，導(dǎo)致散熱和能效方面的挑戰(zhàn)。

伴隨著微芯片組件變得越來越小，芯片的進(jìn)步越來越難以滿足摩爾定律的速度要求時(shí)，2015 年以后，芯片的處理能力需要20年才能翻一番，人們普遍認(rèn)為摩爾定律已經(jīng)成為過去。

面對統(tǒng)治半導(dǎo)體領(lǐng)域超過半個世紀(jì)的經(jīng)驗(yàn)定律，英偉達(dá)首席執(zhí)行官的黃仁勛在加利福尼亞州圣何塞舉行的2018年GPU技術(shù)大會上提出了顛覆性的黃氏定律，他觀察到英偉達(dá)的GPU比5年前快25倍，即人們通常所說的GPU硬件性能每年翻倍。而摩爾定律預(yù)計(jì)只會增加接近10 倍級別（按照18 個月考慮）。

圖1 單芯片推理性能對比

資料來源：Bill Dally 2022年3月16日演講稿

英偉達(dá)公司首席科學(xué)家兼研究部高級副總裁Bill Dally在2022年3月舉行的美國橘郡計(jì)算機(jī)學(xué)會演講中給出了更具體的答案：單個GPU的計(jì)算能力在8年內(nèi)提高了316倍，GPU推理性能確實(shí)是每年翻一番，對比摩爾定律在商業(yè)上統(tǒng)治芯片半個世紀(jì)，GPU未來高速發(fā)展才剛剛開始。（見圖1）

5年后算力價(jià)格或僅為當(dāng)下2.5% 降價(jià)有望新增5000多倍市場空間

如果GPU 的性能是技術(shù)領(lǐng)域的競爭，那么從供給來看，主要關(guān)注英偉達(dá)的生產(chǎn)能力和銷量，ChatGPT點(diǎn)燃了AIGC（生成式AI）革命后，所有的互聯(lián)網(wǎng)大廠和初創(chuàng)公司都瘋搶GPU，使GPU形成賣方市場，價(jià)格持續(xù)上漲。

目前國內(nèi)GPU 芯片價(jià)格比建議零售價(jià)高出40%，甚至連2018年推出的老一代產(chǎn)品V100的價(jià)格也在1萬美元左右，供應(yīng)國內(nèi)的A800的售價(jià)約高達(dá)3.65萬美元。在移動互聯(lián)網(wǎng)競爭中，各個廠商都在跑一場永不停止的4×100米接力，AIGC無疑是下一個接力點(diǎn)，稍有失誤就會失去下一個十年。

如果按照OpenAI發(fā)表的算力每3.4個月翻倍，5 年后的需求大概超過目前容量的20萬倍以上的級別，這是在沒有考慮需求側(cè)的承受能力和供給側(cè)的產(chǎn)能的理想情況，如果觀察表2中近6年GPU迭代過程中算力和硬件價(jià)格的對比，就會發(fā)現(xiàn)每秒萬億次計(jì)算的價(jià)格從348美元降到了個位數(shù)的4美元，僅為最初價(jià)格的1.2%，每年降幅超過了52%。

表2 單位算力價(jià)格變化

數(shù)據(jù)來源：筆者根據(jù)公開資料整理

假設(shè)價(jià)格下降趨勢持續(xù)下去，5 年后單位算力價(jià)格僅為現(xiàn)在的2.5%，也就是市場份額會增加5000 多倍，毫無疑問，這是一個無比巨大的市場。如果以2023財(cái)年英偉達(dá)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)收入151億美元推算，人工智能的算力市場超過70萬億美元市場規(guī)模，仍超出了需求側(cè)的經(jīng)濟(jì)承受能力。

英偉達(dá)后續(xù)或轉(zhuǎn)向服務(wù)提供商 自建數(shù)據(jù)中心緩解GPU供給壓力

目前只能通過以下三個因素挖掘潛力：算法、并行計(jì)算（增加GPU 數(shù)量）和硬件升極（單個GPU處理能力）。根據(jù)黃氏定律每年處理能力翻倍，單個GPU處理能力是5年后是現(xiàn)在的32倍，在算法沒有革命性的突破情況下，依靠并行計(jì)算就和GPU數(shù)量相關(guān)，在量子計(jì)算商用之前，似乎惟一可行的只有擴(kuò)大英偉達(dá)供貨能力。

現(xiàn)在的主要瓶頸在于英偉達(dá)產(chǎn)能受限，其GPU的交付時(shí)間原來僅需3個月左右，現(xiàn)在新訂單要推遲到年底，等待時(shí)間超過半年，甚至1年。且目前英偉達(dá)芯片已經(jīng)沒有庫存，H100和A100高算力GPU更是供不應(yīng)求。而英偉達(dá)在訂貨之前預(yù)付了現(xiàn)金，如果收入下降，會陷入虧損的危險(xiǎn)。

英偉達(dá)目前也采用代工制造和組裝其產(chǎn)品，芯片主要由臺積電代工生產(chǎn)，少量產(chǎn)品由三星代工完成，并考慮未來引入英特爾代工，而服務(wù)器系統(tǒng)代工則由緯創(chuàng)、鴻海完成。但英偉達(dá)在年報(bào)中坦誠公布了潛在風(fēng)險(xiǎn)：“芯片制造周期很長，無法保證晶圓、元件和產(chǎn)能供應(yīng)，并且其供應(yīng)、生產(chǎn)和交付都存在不確定性?！?/p>

從上面分析可以看出，需求側(cè)無法承擔(dān)這么大的資本支出，供應(yīng)側(cè)則產(chǎn)能有限，這么大的市場只能放棄。實(shí)際上黃仁勛在接受媒體采訪時(shí)給出了英偉達(dá)的解決方案：如果其他企業(yè)或者云服務(wù)提供商自建一個數(shù)據(jù)中心需要10億美元，英偉達(dá)自己承建就可以縮減到1 億美元，當(dāng)把它放在云端并由100家公司共享時(shí)，成本就僅為原來的千分之一，只需要1000 萬或2000 萬美元就可以建立ChatGTP 這樣的應(yīng)用，英偉達(dá)提供的GPU 允許初創(chuàng)公司使用比傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)處理器低得多的成本來訓(xùn)練模型，建立像大型語言模型不再是少數(shù)幾個互聯(lián)網(wǎng)巨頭的專利，對于這類模型所需的計(jì)算量來說實(shí)際上是很便宜的，中小公司都能負(fù)擔(dān)得起。

英偉達(dá)未來的構(gòu)想是走向產(chǎn)業(yè)鏈下游，由原來單純的設(shè)備供應(yīng)商延伸到服務(wù)提供商，其自建或合建的算力中心就會把原來5000多倍的資本支出縮減到千分之一，市場份額將隨之增加5倍左右，這對供需雙方是一個雙贏的方案。

AMD、英特爾、谷歌、蘋果等“攪局” 英偉達(dá)AI硬件壟斷地位遭受挑戰(zhàn)？

英偉達(dá)從1993年成立起歷盡起起伏伏，早期兩代顯卡在市場上都失敗了，直到1999年上市后推出第一款GPU產(chǎn)品GeForce256 才逐漸在圖形顯示卡領(lǐng)域立足，早在2008年推出的智能手機(jī)芯片，因?yàn)榛鶐У牧觿葑罱K放棄了智能手機(jī)市場，最后才在人工智能處理芯片領(lǐng)域成為行業(yè)龍頭。

從做圖形處理硬件開始創(chuàng)業(yè)起，一直在為信息時(shí)代的淘金者甘當(dāng)“送水人”，成功更是由于一直堅(jiān)持不懈，在打井取水的過程中很幸運(yùn)地打出了石油，同樣的芯片在圖形處理時(shí)只能賣到1000美元的數(shù)量級，如果改為人工智能并行計(jì)算就會價(jià)值上萬美元。

根據(jù)匯豐銀行的分析預(yù)測，人工智能芯片的售價(jià)將比標(biāo)準(zhǔn)游戲芯片高10到20倍，英偉達(dá)在人工智能自動生成內(nèi)容（AIGC）領(lǐng)域占據(jù)了90%的市場份額，遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于超微半導(dǎo)體（AMD）、英特爾和美光科技等芯片競爭對手。這也使得英偉達(dá)當(dāng)前市值接近兩個臺積電，5 倍于AMD，7倍于英特爾。

但面對人工智能芯片未來巨大的市場，AMD、英特爾、谷歌、蘋果、微軟等芯片廠商和和科技巨頭紛紛下場布局。如AMD 在今年1 月推出了InstinctMI300加速處理器，其公布的技術(shù)資料上運(yùn)算速度已經(jīng)超過了英偉達(dá)的旗艦產(chǎn)品H100，AMD 為提高吞吐量和能源效率，將不同單元封裝在一起，而不是像英偉達(dá)那樣連接到兩個單獨(dú)的設(shè)備。

為了配合新產(chǎn)品投入市場，6月13日特別舉行了“AMD數(shù)據(jù)中心和AI技術(shù)首映式”，通過直播展示公司的發(fā)展戰(zhàn)略將聚焦于擴(kuò)展數(shù)據(jù)中心和AI產(chǎn)品的融合。從下半年起AMD GPU產(chǎn)品將與英偉達(dá)展開直接競爭，特別是對高性能計(jì)算要求更高的場景，因?yàn)锳MD的浮點(diǎn)計(jì)算性能現(xiàn)在遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于NVIDIA。

英特爾也為最近火熱的GPU 市場改變了市場策略，其原先的目標(biāo)是推出結(jié)合了CPU 和GPU 內(nèi)核的XPU FalconShores，為了縮短上市時(shí)間單獨(dú)推出Falcon Shores GPU。并且還將提供單一的GPU編程接口，未來英偉達(dá)在AI領(lǐng)域硬件壟斷地位會受到挑戰(zhàn)。

從中長期來看，除了芯片廠商會加速研發(fā)新一代GPU，谷歌、蘋果、微軟、亞馬遜和Meta等互聯(lián)網(wǎng)巨頭也在最近幾年投入到這一人工智能的基礎(chǔ)領(lǐng)域，因?yàn)檎l都不想在關(guān)鍵領(lǐng)域受制于人。

谷歌已經(jīng)開發(fā)出第四代人工智能芯片TPU v4（Tensor Processing Unit），宣稱其性能已經(jīng)超過了英偉達(dá)上一代產(chǎn)品A100芯片，將4000多個TPU v4芯片組合成一臺超級計(jì)算機(jī)，應(yīng)用于其大語言模型PaLM的訓(xùn)練。

蘋果在其iPhone、iPad 和Mac 等設(shè)備中使用A系列和M系列AI芯片系列，這些AI加速器具備強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理能力，為蘋果產(chǎn)品加寬了護(hù)城河。即使直接投資OpenAI受益最大的微軟也在尋求擺脫對英偉達(dá)的依賴，與英偉達(dá)競爭對手AMD合作開發(fā)雅典娜（Athena）人工智能芯片。

但在筆者看來，即使其他硬件廠商在短時(shí)間內(nèi)硬件性能可以和英偉達(dá)競爭，其開發(fā)平臺的劣勢也是在短期內(nèi)無法彌補(bǔ)的，就像微軟在早期智能手機(jī)市場中缺少開發(fā)者和應(yīng)用而不得不放棄。

平臺優(yōu)勢加固英偉達(dá)“護(hù)城河” 借助軟件匯聚400萬下游開發(fā)者

未來的AI芯片會呈現(xiàn)百花爭艷的局面，那么英偉達(dá)優(yōu)勢到底能持續(xù)多久呢？

英偉達(dá)早在2006年就布局了通用并行計(jì)算平臺，推出了統(tǒng)一計(jì)算架構(gòu)（Compute Unified Device ArchitectureCUDA），英偉達(dá)把原先僅用于3D圖形加速器的GPU 擴(kuò)展為并行計(jì)算加速器，通過CUDA使GPU形成類似互聯(lián)網(wǎng)的優(yōu)勢，使全球許多最快的超級計(jì)算機(jī)加速運(yùn)轉(zhuǎn)，成為人工智能時(shí)代的發(fā)動機(jī)。CUDA 在推出12 年時(shí)間才達(dá)到200萬開發(fā)者，CUDA下載次數(shù)超過4000萬次，最新年報(bào)顯示，CUDA開發(fā)人員已經(jīng)達(dá)到了400萬人，在過去的兩年半里，這個數(shù)字翻了一番。

英偉達(dá)通過發(fā)布CUDA 開發(fā)工具來擴(kuò)展其生態(tài)系統(tǒng)，為科研開發(fā)人員編程提供了一整套開發(fā)工具，繞過硬件壁壘直接著手深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等應(yīng)用。根據(jù)英偉達(dá)官網(wǎng)介紹，微軟、騰訊和百度都在采用CUDA處理計(jì)算機(jī)視覺，在成本和能源方面節(jié)省了4倍。

目前CUDA已經(jīng)成為科學(xué)模擬、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析和計(jì)算機(jī)視覺各個領(lǐng)域的首選平臺，利用GPU的并行處理能力來加速其應(yīng)用程序的必備工具。

英偉達(dá)未來5年業(yè)績或增5倍以上 但百倍以上估值大概率難持久

英偉達(dá)如果能夠復(fù)制英特爾在90年代中期的輝煌，收入在5年內(nèi)會有5倍以上的增長，凈利潤會增長到5～10倍。從最新公布的年報(bào)來看，其收入主要來源是計(jì)算網(wǎng)絡(luò)和圖形處理兩個部分，分別是151 億美元和119 億美元，隨著人工智能算力需求的增長，計(jì)算網(wǎng)絡(luò)雖然比上年增長了36%，然而由于PC市場出貨量下降，圖形處理下降了46%，總收入270 億美元基本和去年持平，凈利潤卻由于成本上漲和研發(fā)支出增加，比上一年度下滑了55%。

由于芯片產(chǎn)業(yè)收入和凈利潤波動比較大，筆者以近5年英偉達(dá)收入和凈利潤的平均數(shù)作為評估的基點(diǎn)（見表3），由此計(jì)算出五年后每股收益在10～20美元區(qū)間?？紤]到2023年財(cái)報(bào)由于成本上漲和研發(fā)支出扭曲了凈利潤，使目前的市盈率高達(dá)200倍。如果以2022財(cái)年每股收益3.85美元來計(jì)算市盈率，真實(shí)的市盈率就會下降接近一半到110 倍左右。

但在筆者看來，即使這樣對于投資者來說也存在著巨大的風(fēng)險(xiǎn)，未來市盈率保持在100倍左右，每股股價(jià)就會在1000～2000 美元之間，對比現(xiàn)在400 多美元的股價(jià)，收益在1.5～4倍之間，只是這么高的市盈率，筆者認(rèn)為，或?qū)⒑茈y持續(xù)下去。

表3 英偉達(dá)最近5年收入和凈利潤情況

數(shù)據(jù)來源：筆者根據(jù)英偉達(dá)年報(bào)整理

表4 英偉達(dá)未來5年估值情況

數(shù)據(jù)來源：筆者根據(jù)macrotrends 數(shù)據(jù)整理

圖2 英偉達(dá)長期市盈率和股價(jià)圖

資料來源：macrotrends

圖3 英特爾在互聯(lián)網(wǎng)泡沫前后15年財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)

資料來源：筆者根據(jù)英特爾年報(bào)整理

拉長時(shí)間周期來看，從2010 年以來，英偉達(dá)歷史平均市盈率是44倍（見圖2），但是在2017年以前的平均值只有24倍，只是近5年在人工智能的新浪潮下，市盈率平均值達(dá)到了67倍。如果用英偉達(dá)歷史市盈率進(jìn)行估值，從表4的結(jié)果中可以看出，最好的情況下股價(jià)是1340 美元/股。而一旦回到2017 年前的估值水平，股價(jià)要比現(xiàn)在跌將近40%，雖然5 年平均復(fù)合收益率中值有11%，但是承擔(dān)這么大的風(fēng)險(xiǎn)，筆者認(rèn)為還是得不償失。

畢竟市場總是在人們不知不覺中在醞釀著泡沫。早期互聯(lián)網(wǎng)熱潮時(shí)，許多納斯達(dá)克互聯(lián)網(wǎng)股票的市盈率都超過了100 倍，只是沒有人能夠知道它們何時(shí)會破裂。許多人買入的原因就是堅(jiān)信可以賣給一些更傻的接盤俠，自己可以獲利了結(jié)。

如果借鑒英特爾在2001年之前后共15年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，讀者會發(fā)現(xiàn)從1986年以后英特爾經(jīng)歷了連續(xù)14年收入增長，在2000年時(shí)到達(dá)頂峰，在上世紀(jì)90年代中期增長速度最快，平均5年收入增長3倍多，凈利潤更高達(dá)5倍多。

其股價(jià)90 年代初僅僅1 美元，到2000年泡沫高峰時(shí)股價(jià)高達(dá)70美元，10年上漲了70倍；不幸的是互聯(lián)網(wǎng)破裂之后，2001財(cái)年英特爾收入下滑20% 多，凈利潤呈現(xiàn)斷崖式下跌接近90%，股價(jià)也從高點(diǎn)跌了80%多。目前股價(jià)接近30美元，20 多年過去了，再也沒有恢復(fù)當(dāng)年股價(jià)的輝煌，而目前英特爾近10年來市盈率一直在10倍左右徘徊。

當(dāng)然，相較于英特爾，筆者認(rèn)為英偉達(dá)目前的情況和思科在2000年股價(jià)最高時(shí)更為相似。二者的市盈率都超過了200 倍，思科當(dāng)時(shí)市值和與銷售額的比率為31倍，英偉達(dá)現(xiàn)在接近38倍，筆者認(rèn)為，這個估值肯定是過高的。目前和2000年的市場，惟一的區(qū)別是其他公司都在合理的估值范圍內(nèi)，只是英偉達(dá)受到了市場的熱捧。

英偉達(dá)新瞄準(zhǔn)邊緣計(jì)算市場 臺積電、三星等晶圓代工廠價(jià)值凸顯

就在因?yàn)樯墒紸I和大語言模型（LLM）火爆而在半年內(nèi)推高英偉達(dá)股價(jià)接近兩倍之時(shí)，英偉達(dá)2023年財(cái)報(bào)瞄準(zhǔn)了新興的邊緣計(jì)算市場，未來可以通過生成式人工智能和數(shù)字化重塑3萬億美元的汽車行業(yè)，內(nèi)容涉及汽車設(shè)計(jì)、制造、自動駕駛和客戶體驗(yàn)。英偉達(dá)公司希望引領(lǐng)工業(yè)轉(zhuǎn)型，開發(fā)自動駕駛汽車是一項(xiàng)最復(fù)雜的人工智能挑戰(zhàn)。

在英偉達(dá)的構(gòu)想下，自動駕駛汽車需要兩臺電腦：一臺位于數(shù)據(jù)中心的人工智能工廠，可以通過大數(shù)據(jù)完善和測試人工智能；另一臺位于智能汽車中，英偉達(dá)通過硬件優(yōu)勢匯聚了數(shù)百個合作伙伴，正在合作開發(fā)英偉達(dá)駕駛（NVIDIADRIVE）軟件。這一陣營包含了前30名中的20名新能源汽車制造商、許多行業(yè)內(nèi)的一級制造商和頂級軟件公司、最大的10家卡車公司中的8家以及自動駕駛出租車公司。如果英偉達(dá)在邊緣計(jì)算領(lǐng)域也能獲得像數(shù)據(jù)中心那樣的市場，很可能會撐起另一個萬億級市值。

投資者如果不想冒這么大的風(fēng)險(xiǎn)，可以選擇投資產(chǎn)業(yè)鏈的下游，因?yàn)槲磥淼氖芤嬲邥械脚_積電、三星等少數(shù)幾個晶圓代工企業(yè)，無論是英偉達(dá)、AMD 等硬件廠商，還是互聯(lián)網(wǎng)軟件公司，其設(shè)計(jì)出來的芯片都會由少數(shù)幾個晶圓成品加工企業(yè)負(fù)責(zé)生產(chǎn)，晶圓代工行業(yè)屬于典型的技術(shù)、資本、人才密集型行業(yè)，需要大量的資本支出和人才投入，具有較高的進(jìn)入壁壘，臺積電和三星每年的資本支出都在300億美元以上，英特爾去年的資本開支也達(dá)到了250億美元，寡頭壟斷形勢明顯，更容易從行業(yè)發(fā)展中受益。（本文作者系現(xiàn)居加拿大的職業(yè)投資人。本文提及個股僅做分析，不做投資建議。）