编者按：本文来自微信公众号自象限（ID：zixiangxian），作者：周游，编辑：程心，微新创想经授权转载。在大模型浪潮席卷全球的2023年，英伟达凭借其卓越表现成为最赚钱的科技公司，但传奇投资人、投资机构Research Affiliates董事长罗伯·阿诺特却警示其可能形成了巨大的资产泡沫。表面上看，英伟达的估值过高、商业模式存在天花板等因素引发担忧，但更深层的原因在于AI产业链整体尚处萌芽阶段，商业化路径模糊不清。以市盈率为例，微软、谷歌、苹果等科技巨头均远低于英伟达的100.51倍，凸显其估值异动。尽管英伟达作为”卖铲者”在AI浪潮中占据优势，但若淘金者持续无获，其商业模式终将难以为继。英伟达正试图通过投资布局云与软件服务，重塑AI时代的生态地位，但孤独的胜利者难以持久。
英伟达的崛起堪称半导体行业21年来最震撼的格局重塑。半导体咨询机构Semiconductor Intelligence预测，英伟达2023年收入将达529亿美元，较2022年翻倍并超越英特尔、三星，成为全球收入最高的半导体公司。二季度财报显示，英伟达收入135.1亿美元，环比增长88%，同比增长101%，净利润暴涨843%。这一切都源于AI大模型的爆发，其A100和H100系列成为训练大模型的利器。研究机构Omdia指出，英伟达二季度H100显卡出货量达900吨，仅此一项就贡献约30万块GPU销量。然而，高光时刻也伴随着阴云——除英伟达外，其他AI相关企业普遍盈利不佳。
The Information报道OpenAI预计未来12个月通过AI软件和计算能力收入超10亿美元，但仍是预测数据。更直观的是，Alphabet、Microsoft、Meta等科技巨头二季度财报中，AI未成增长主角，传统广告业务仍是主要驱动力。微软Azure智能云业务收入增长仅15%，远低于预期。Alphabet首席财务官Ruth Porat坦言，AI技术研发需巨额投入，服务器支出成为资本开支大头。国内三六零虽宣布大模型创收2000万元，但与15.6亿元研发投入相比微不足道。英伟达的独特之处在于”卖铲子”模式，但若淘金者持续无获，其商业模式终将难以为继。
为缓解焦虑，英伟达上半年完成20多笔AI相关投资，远超环球老虎基金等投资机构的交易量。这些投资涵盖AI大模型”独角兽”企业，如Cohere、Databricks、Inflection AI等。通过投资拉动GPU出货量的策略引发争议，但反映了英伟达的产业焦虑与宏大野心。回顾2017年投资爆发期，英伟达围绕GPU计算和汽车电子布局，奠定了通用GPU和自动驾驶芯片两大核心优势，形成了游戏显示、数据中心、汽车三大业务支柱。近20年投资历史显示，英伟达的投资方向往往预示未来布局，并通过投资反哺自身业务。
为巩固AI生态主导地位，英伟达正从”卖卡”向云服务延伸。去年向AWS、Azure等云厂商提议，在数据中心租用英伟达芯片支持的服务器再转租给AI软件开发商。DGX Cloud云服务每月3.7万美元的GPU服务器租赁费，远高于AWS的每小时32-40美元，为英伟达带来额外收入。更深层目标是软件定义硬件，通过软件调优和开发工具提升性能，Anyscale等客户反馈其性能和价格优势。英伟达正从幕后走向台前，在云厂商领地再造一个新生态。
英伟达深知时势造英雄，也惧怕时势败英雄。若缺乏长期战略，其成功可能如风口”胖子”般短暂。当前挑战包括云厂商自研AI芯片趋势，以及Transformer架构下算力成本指数级上升问题。GPT-4训练需1-2.5万张A100，GPT-5可能需要3-5万张H100，推动算力需求持续增长。为应对成本压力，斯坦福和Mila提出Hyena新架构，算力需求降低100倍；麻省理工学院提出”液态神经网络”，兼具速度、稳定性和可解释性。技术范式变革如《三体》中的技术大爆炸，不可预测也不可轻视。英伟达需赶在新范式诞生前，基于Transformer和GPU构建庞大生态，这既是其焦虑，也是其野心。
