华尔街见闻 高智谋

　　与高昂的市盈估值相伴而生的，往往是率超最为紧张的市场情绪——一旦出现任何风吹草动，公司股价便会迅速掉头。伟达

　　ChatGPT刮起的太贵AI旋风，一扫去年底美股的年内“科技寒冬”，美股科技股纷纷“借势而起”，暴涨倍英成为带飞美国股指的市盈主要力量。其中，率超最为引人瞩目的伟达，当属有“AI时代唯一军火商”之称的太贵英伟达。

　　年初至今，年内Nvidia以超过180%的暴涨倍英涨幅一骑绝尘，成为标普500指数中表现最佳的市盈公司；公司市值突破万亿美元，与苹果、Alphabet、微软、亚马逊四大科技巨头并驾齐驱。

　　投资者们总乐于为一个充满想象力的未来买单，不过，回到理性的估值上，如果有人细究当下英伟达的估值，大概率还是不免有些胆战心惊——从过去12个月的公司盈利情况来计算，英伟达的市盈率已经达到了夸张的212——作为对比，同处估值相对较高的科技行业，亚马逊的市盈率为110，而特斯拉的市盈率“仅有”70。

　　与高昂的估值相伴而生的，往往是最为紧张的市场情绪——一旦出现任何风吹草动，公司股价便会迅速掉头。本周，在没有任何实质“坏消息”的情况下，英伟达股价下跌了9.43%，创下去年9月份以来最大单周跌幅。作为对比，同期纳指跌幅录得2.34%。

　　周二，摩根士丹利分析师更是直接“唱空”，警告称，以英伟达为代表的“美股AI大牛市”可能接近顶峰。

　　不过，如果未来英伟达的业绩能够实打实地高增长，达到分析师的预期，那么，与其他科技股相比，虽然英伟达的股价看起来很高，但实际上却更为合理——FactSet的数据显示，以未来12个月预期盈利情况计算，英伟达的市盈率为42——作为对比，亚马逊为51，而特斯拉为58。

　　而这，隐含了一系列关于增长的假设，包括今年净利润翻两番、能够在未来相当长的一段时间内主导人工智能浪潮、在同谷歌、AMD等日益激烈的竞争中占屹立不倒，同时避免出现任何重大的供应问题等等。

　　周四，资产管理公司WisdomTree的分析师Christopher Gannatti发文写道：

“作为投资者，我们不得不开始怀疑，英伟达的光明未来是否已经反映在当前股价中了．．．．．．．投资者对于业绩的高期望值，是企业最难克服的障碍之一。”

　　加强护城河

　　在英伟达估值不断增长的同时，该公司正采取各种措施确保其领先地位，努力达到投资者的预期。

　　例如，今年6月，黄仁勋飞赴中国台湾与台积电董事长张忠谦共进晚餐。餐后，黄仁勋表示，他“对依赖该代工厂感到非常安全”，暗示英伟达已经确保了所需的供应。值得一提的是，目前，台积电是英伟达大热GPU H100的唯一生产商。

　　此外，近年来，Nvidia也逐渐发展成为风投领域中重磅创投公司，明确专注于支持与AI模型合作的公司。

　　据Pitchbook数据，今年以来，Nvidia至少已经投资了12家初创公司，其中包括Runway、Inflection AI、CoreWeave等近期大放异彩的AI独角兽们。

　　这些投资，可能会为该公司创造一个不断增长的客户群，这些客户，不仅可以在未来提升Nvidia的销售额，还有可能为英伟达带来更加多样化的客群。

　　GPU 供不应求

　　自预训练大模型兴起以来，人们面临的算力挑战就变得越来越大。为此，人们为大语言模型（LLM）提出了许多训练和推理的解决方案。显然，大多数高性能推理解决方案都基于CUDA并针对英伟达GPU进行了优化。

　　最近，微软、OpenAI等公司都表示正在采取必要措施来缓解用于AI任务的 H100、A100专用GPU的短缺问题。比如，微软正在限制员工访问 GPU 的时间，Quora 首席执行官表示，硬件短缺掩盖了人工智能应用程序的真正潜力。伊隆・马斯克还开玩笑说，搞企业级GPU比买“药”还难。

　　正如投资公司Piper Sandler分析师Harsh Kumar所述：

“简而言之，它们拥有最好的GPU。”

　　此前，知名科技博客GPU Utils最近对GPU短缺问题进行了一项深入调查，对于H100的需求，OpenAI可能需要5万块，Meta可能需要2.5万块，大型云厂商可能每家都需要3万块，加上其他一些初创企业，可能总共需要大约43.2万块H100。以每块约3.5万美元计算，所需GPU的价值约为150亿美元。这还不包括像字节跳动（TikTok）、百度和腾讯这样需要大量H800的中国公司。

　　该博客博主帕斯卡尔写道：

因此，供应短缺可能需要一段时间才能消失。

但我的所有估计都可能被严重夸大了，其中许多公司今天不会立即购买H100，他们会随着时间的推移进行升级。

此外，英伟达正在积极提高产能。

　　帕斯卡尔也指出，芯片巨头台积电还无法生产足够多的高端GPU。英伟达未来也可能和芯片制造商英特尔与三星合作，但在短期内不会解决供应紧张。

　　分析师们也认为，目前来看，当AI公司和程序员使用CUDA和Nvidia的GPU构建模型时，他们很少会转向竞争对手，如AMD的芯片或谷歌的Tensor处理单元（TPU）。 Moor Insights的半导体分析师Patrick Moorhead表示：

“Nvidia目前拥有双重护城河，他们不仅拥有最高性能的训练硬件，而且，在AI领域的软件输入端，他们还有库和CUDA。”

　　英伟达的“伟大之路”

　　谁又能想到，如今大放异彩的英伟达，十年之前还仅仅是一个市值84亿美元的“小企业”。

　　在人工智能崛起之前，Nvidia以为游戏发烧友生产高性能显卡而闻名。

　　2006年，AMD因激进收购ATI而陷入了严重的财务危机，进入了黑暗的十年。而英特尔，又因自己的图形处理器合作伙伴ATI被对手AMD收购，此后数年在GPU领域均未能取得建树。

　　不过，这次令AMD和英特尔“两败俱伤”的收购，反而给了英伟达发展壮大的机会。在“皮衣客”黄仁勋的带领下，英伟达领先于整个行业将最初垂直应用与游戏领域的GPU业务进行全面商业化。

　　后来，在AI行业发展初期皆不被市场看好的情况下，“绿厂”又前瞻性地预见了GPU在AI市场的应用，并果断进行研发投资。这些独具慧眼的技术路线选择，不仅使得英伟达在Intel、AMD等半导体巨头们的夹缝中求得了生存，更为英伟达后来的爆发打下了坚实的基础。

　　就其股票上看，在图形处理器领域独占鳌头的英伟达，股价从2015年开始也迎来了爆发。

　　随后，在游戏显卡热、挖矿热、自动驾驶热、AI大潮一轮一轮的助推下，英伟达股价走出了“指数级”增长。今年，公司市值还突破万亿，成为苹果、Alphabet、微软、亚马逊并驾齐驱的科技巨头。

　　不过，回到股价上看，正如本周波动的行情示，在高昂PE倍数的条件下，但凡公司或市场出现任何风吹草动，投资者们也会毫不留情地，迅速按下卖出按钮。

　　市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。

责任编辑：张恒星 SF142

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