輝達（NVIDIA）最近的動作，是不是又讓整個AI圈子躁動起來？身為全球市值最高的公司，輝達這次沒有選擇低調行事，而是直接放出一款全新的開源AI模型——Nemotron 3.5 Lightning。這款模型專門設計給「agentic」（自主代理型）AI工作流程使用，換句話說，就是那種需要AI自己規劃、自己執行、還要長時間穩定運作的任務。 這波動作背後，其實藏著執行長黃仁勳一貫的立場：他多次公開力挺「開放權重」（open-weight）AI模型，並強調這正是美國維持AI領先地位的關鍵武器。而這次Nemotron 3.5 Lightning的推出，正好是這個理念的最新實踐。 Nemotron 3.5 Lightning到底是什麼？ 根據輝達官方部落格公布的資訊，Nemotron 3.5 Lightning是Nemotron 3系列模型家族的最新成員，專門針對「長時間運行的agentic AI任務」而生。官方形容它是一款300億參數的「混合專家」（mixture-of-experts）模型，主要用途是在更大型的多代理系統裡，負責處理特定的專精任務，讓整套agentic應用變得更聰明、也更有效率。

輝達股價升破2025年10月底創造的高點，日內漲4%，股價再創歷史新高。截至收盤，輝達股價報216.61美元/股，總市值達5.26兆美元。 (介面新聞)

輝達的一位發言人在一份聲明中告知 Tom's Hardware：“在又一個季度實現了令人難以置信的增長和驚人的需求之後，黃仁勳給公司的資訊是保持專注，讓市場順其自然。”其餘內容保持如下文發佈。據《商業內幕》報導，輝達首席執行官黃仁勳在一次洩露的全員會議上據稱告訴輝達員工，儘管該公司創下了破紀錄的季度業績，但“市場並沒有賞識”這家人工智慧巨頭。在輝達發佈季度財報的僅僅一天後，該公司的股價就從大約 195 美元跌至 180 美元的低點，考慮到輝達的業績表現，這令人感到意外。這意味著其市值從歷史最高點 5.12 兆美元跌至約 4.4 兆美元，該公司在僅一天的交易中就損失了約 3650 億美元。這一波動似乎是受到對人工智慧泡沫的擔憂所驅動，許多專家和分析師，包括前英特爾首席執行官帕特·格爾辛格，都曾對此發出警告。“如果我們交出了一份糟糕的季度業績，那就是存在人工智慧泡沫的證據。如果我們交出了一份出色的季度業績，我們就是在助長人工智慧泡沫，”黃仁勳在會議中說。他還補充道，“如果我們交出了一份糟糕的季度業績，那怕只是差了一點點，如果它看起來有一點點搖搖欲墜，整個世界都會土崩瓦解。”輝達已經從一家相對不為人知、僅為遊戲玩家所熟悉的公司，迅速成長為全球歷史上最有價值的公司。這主要是受到對人工智慧晶片的巨大需求所驅動，因為許多公司，甚至國家，都在競相爭奪該領域的技術霸權。正因為如此，它無疑已成為人工智慧進步的基石。“你應該看看網上的一些梗圖，”這位首席執行官說。“我們基本上是在支撐著整個星球——這並非虛言。”儘管輝達在市場和技術方面處於領先地位（或者正是因為它），但黃仁勳承認，對輝達而言，要達到外界的期望變得更難了。這可以從該公司近期股價的變化中看出，其股價自十月下旬和十一月上旬突破 200 美元峰值後一直在走低。然而，這種波動看似更多是受投資者的緊張情緒驅動，而非輝達自身的業績表現，特別是因為它報告稱，該季度所有的資料中心 GPU 都已售罄。該公司還預計，這股銷售熱潮將持續到 2026 年，並預測其 2026 財年第四季度的營收將達到 620 億美元。輝達的一位發言人在回應 Tom's Hardware 的聲明中表示：“在又一個季度實現了令人難以置信的增長和驚人的需求之後，黃仁勳給公司的資訊是保持專注，讓市場順其自然。” (半導體行業觀察)

這波輝達（NVDA）的上漲已經從“令人難以置信的強勁”變成讓我有點害怕了。但不是因為AI安全原因。我來解釋一下。我很幸運，作為@CoreWeave的早期投資人，見證了我所見過的最精彩創業故事之一。靠近CoreWeave最有趣的一點，就是能即時瞭解那些AI應用場景正在起飛。2019年，團隊告訴我，“有個叫AI Dungeon的東西在瘋狂轟擊我們的伺服器。”那是個基於GPT-2的文字冒險遊戲。當然，我很快就“越獄”了這個遊戲，讓它能返回任意查詢，而不僅僅是按遊戲設計流程走。即使是在一個相對原始的大模型上，這種互動和高級的文字型驗也讓我震撼不已。那一刻，我覺得世界永遠改變了。許多人後來在chatGPT發佈時也有類似“頓悟”時刻。2020年，我讀了@gwern的“擴展假設（scaling hypothesis）”[1]——這是有史以來最有先見和最重要的博文之一。他指出，只要給這些模型喂更多資料和算力，就有可能實現AGI，或者非常接近AGI。2022年，Stable Diffusion出來了，再次讓我大為震撼。我花了無數小時學習提示詞，意識到AI是真正的多模態。早期的圖像模型按今天標準看不算很厲害，但技術方向已經很明顯——圖像生成將會被完善，然後是文字生成視訊（我們現在正處於這個臨界點）。那時我覺得圖像生成變得太重要，不容忽視，還認真考慮過和@leveredvlad一起孵化一家圖像生成初創公司（最後他選擇了其他方向，創辦了Offdeal，一家AI驅動的中小企業搜尋產品公司）。此時我已經堅定地認為，自己對AI的投資遠遠不夠，即使手裡有CoreWeave的股份。我決心改變這種狀況。2023年，我有幸遇到@v_maini，並向@MythosVentures[2]（一家專注AI新應用的VC）投資了我人生最大的一筆LP支票。我還大幅轉向AI領域的天使投資，並向@AviSchiffmann的Friend.com（AI可穿戴裝置創業公司）投入了我有史以來最大的一筆天使支票。我之所以如此重注AI，是因為形成了以下幾條信念：- **AI將極大增強資本對勞動力的優勢。**AI意味著公司可以用更少員工維持同等生產力。我自己就體會很深——很多程式設計和資料科學任務，現在我自己就能搞定，以前可能還要雇程式設計師或資料科學家。有些資料分析任務，用AI工具後效率提升了100到1000倍。圖像生成同理，大幅節省成本和時間。這種效率提升在多種領域都能看到，對社會非常顛覆，加速了自動化和人力資本貶值（尤其是專業服務領域）。我感受到權力正從“賣勞動力給公司的人”轉移到“股東和企業”。我的行動計畫：無，因為作為VC我本就在“資本”一側。- **忽視AI的投資人將錯失本十年最大主題。**但我認為基礎大模型並不是投資的最佳切入口。早期投資者最大受益點在於，AI讓創業公司所需員工數量大降。個人創業者開始出現，聰明但無程式設計經驗的人也能自己搭建產品。我的行動計畫：大力投入AI VC基金、做AI天使投資、關注AI與加密結合的項目（如CIV）。- **AI將終結“後真相”時代。**這是另一個話題，但很明顯我們之前的認知標準已經不適用。造假圖片或視訊的成本已趨於零，未來未簽名內容都不再被信任。要想被信任，內容必須簽名、認證、時間戳（可能上鏈）。所以，“後真相”時代會終結，不是因為內容默認可靠，而是因為所有內容都會被默認是假的，除非有證明。我的行動計畫：投資如Tab/Friend（AI可穿戴裝置，能建立認證“數字不在場證明”）和@witnessco_（鏈上認證工具）- **AI熱潮將拯救美國的人口危機和債務負擔。**二戰後，美國負債率同樣高，但靠高通膨、嬰兒潮和生產率提升走出來。我現在認為，AI將在未來十年為美國GDP增速每年增加2-4個百分點，幫助美國走出債務危機（即使沒有人口紅利）。目前美國相對其他發達國家的強勁增長，很大程度上歸功於AI熱潮。幸運的是，AI創新中心就在美國，這讓我對美國財政前景有了全新樂觀。AI經濟影響至少等同於核能或網際網路的發明，甚至更大。不過，AI帶來的好處將極端集中，受益者更少，這也是我擔心的地方。我的行動計畫：下調美國爆發重大債務危機的機率預期，繼續將美國作為我職業活動的中心。目前AI熱潮的規模已大到出現新瓶頸。2021-23年，AI的限制是硬體供應，先是A100，後來是H100。現在，制約點變成了四級資料中心（AI資料中心與普通資料中心對基礎設施要求不同，需要更高級的網路、更高的功率密度和更強冷卻能力）。這些都需要很長時間建設，這就是當前的瓶頸。（CoreWeave的Brannin McBee在Odd Lots[3]節目中談到了這個問題）如果你聽過祖克柏在@dwarkesh_sp播客[4]上的發言，他反覆強調AI算力增長的新瓶頸就是“電力供應”。我認為，超大規模雲廠商打算投入AI算力的投資規模，至少會和上世紀90年代電信建設投資（1996後五年約5000億美元）相當。（順便說一句，即使超大廠商對AI雲和資料中心投資過度，也不像鐵路熱潮那樣會浪費，因為AI雲可以靈活部署新的模型，重複建設不是問題。多投了反而讓推理成本更低，形成消費剩餘）亞馬遜、Google、Meta和微軟宣佈今年單在AI基礎設施上的投資總額將達到2000億美元。AI發展如此迅猛，如今最大瓶頸已變成“吉瓦級電力”的物理供應。那麼，為什麼輝達的上漲讓我感到緊張？在2.8兆美元市值、年初至今上漲135%的情況下，輝達交出的增長資料對這個體量的公司來說幾乎難以置信。它的漲幅如此之大，似乎正在吸走標普500和其他大科技股的資金。這種行情一部分是因為投資人都想追逐在相對經濟疲軟環境下仍有確定性增長的資產，也相信輝達的晶片、軟體和網路具備護城河（我基本同意），大家把它看成了所有企業都必須購買的“壟斷商品”。但我也在傾聽市場的訊號——輝達現在是全球最重要的公司。它的增長資料至少在一定程度上支撐了這波行情。我認為，市場已經意識到AI將嵌入每一個應用，AI可穿戴裝置會無處不在，最終我們甚至不會再把AI當成一個獨立類別，就像我們現在不會再說“聯網裝置”，因為一切都在聯網。我們沒有“網際網路投資人”，只有投資人，所有創業公司都依賴網際網路。AI也會變得無處不在，這意味著未來人均算力需求將在十年內提升數十倍。幾乎每個人、每時每刻都在用AI，因為AI會融入每一個應用。正如我前面說的，AI極大地增強了資本對勞動力的支配力。正因如此，作為資本配置者，我大幅轉向能從AI中受益的公司。但這對社會影響極其不均衡。在我看來，現在像翻譯、轉錄和摘要等領域的人力資本已經接近於零。自動駕駛已經可用，這可能會淘汰計程車司機、網約車和未來的卡車司機等龐大勞動力。而在程式設計、網頁開發、平面設計等領域，AI工具極大提升了人類生產力，同時減少了對初級程式設計師的需求。醫療領域，AI診斷（尤其是影像）已經優於人類醫生，儘管醫療監管導致這些進步會被拖慢。在法律和會計等白領職業，AI將能替代大量初級員工的事務性工作。雖然現在AI在醫療或法律建議上還很原始，但本質上這些職業就是“輸入資料-做出建議”或“檢索大規模案例-給出建議”，AI完全可能達到行業水準。（當然，頂層專家的判斷不會被替代，但大部分流程會被自動化）。幾乎已經無處可藏。許多人拿工業革命類比，說那不會讓人失業，只會帶來新工種，因為社會能更好地利用能源、城市化、專業化。但其實並非如此。工業革命確實讓大量勞動力變得無用——比如歐洲農用馬匹在1850-1950年減少了約90%。如今的計程車司機、翻譯等，就是“馬”。但你不能像馬一樣把這些人“送去養老”。現代社會契約要求即使他們的人力資本貶值也要保障他們生活。再加上人口老齡化和主要勞動力人口比例下滑，這讓我深感擔憂。工業革命還有個不同之處，那時是用新能量增強人類生產力，而這次我們創造了超人類智能（目前只在部分領域，幾年內會更泛化），遠超人類能力。當然，創業者和創意人士能用這些工具數十倍提升生產力。因此我對GDP增速和創業生態持樂觀態度，因為創業公司所需人數還會繼續下降。但不可否認，很多人類技能將變得無關緊要。我現在的假說是，AI將持續拉大資本和勞動力的分化，資本受益。最近這波通膨期間，資產價格下跌、工資提升，勞動力短期反而比資本表現好（這是通膨常見現象，和網上常見觀點相反）。但我認為，隨著生產率提升，AI會逆轉這個趨勢。高級程式設計師/顧問/律師等用AI能做本來要5-10個初級員工的工作。中期來看，數以百萬計從業者所在的整個職業將消失。社會不可能容忍大規模失業，所以我預計會出現針對資本的反制（實際已經初現端倪）。這些反制措施可能包括：- 以“AI安全”為名大力監管AI，試圖減緩其顛覆速度（目前已在進行）- 提高資本利得稅、取消QSBS和carry等稅收漏洞- 提高對失業群體的政府福利和直接轉移支付（如疫情時期的補貼常態化）。這會推高通膨，進而推高名義股票收益，再被徵稅，形成投資者向國家的財富轉移- 國家直接介入AI開發，比如加州的SB 1047法案（詳見Piratewires[5]），這將實際禁止開源AI- 如果我的預測成真，還會看到發達國家社會黨力量增強，因為受AI衝擊的人群結成新聯盟。這些力量比以往更強大，因為會有白領階層加入被邊緣化人群作為投資人，AI機會巨大，其顛覆性和價值創造可與網際網路、鐵路發明相提並論。但我認為，它對社會的“破壞性”很可能會“過於成功”。AI對勞動力市場的影響，勢必推動西方社會朝著更傾向社會主義、反資本的方向發展。所以雖然現在的最佳策略是積極配置AI相關資產，但必須預判這種反制。 (智能熵思)

輝達 (NASDAQ: NVDA )股價為 118.53 美元，看起來像是一隻在暴漲之後正在喘息的股票。該股較其 52 周高點下跌了 22.59%，這不禁讓人懷疑人工智慧引發的炒作是否已經結束。但這種看法忽略了更大的圖景。該公司不僅僅是在乘風破浪，它還是在塑造風潮。輝達的股票看起來並不便宜。它的估值一直很高，這是有原因的。這不僅僅是一家半導體公司，還是一家人工智慧基礎設施巨頭。當其他公司仍在研究如何轉向人工智慧時，輝達已經建立了企業和開發者所依賴的硬體、軟體和雲生態系統。這就是為什麼收入逐年翻番，淨收入利潤率高達 55.85% 的原因。投資者情緒一直不穩定。一些人擔心估值。另一些人則關注限制晶片向中國銷售的貿易限制。但真正的問題不是輝達是否會面臨一些監管障礙，而是 AI 熱潮是否會持續下去。考慮到各公司向 AI 基礎設施投入資金的速度之快，很難看到需求在短期內降溫。股票估值不僅僅關乎數字，還關乎這些數字所代表的意義。當然，輝達 的市盈率為 39.97，但當你的收入年增長率超過 100% 時，這個倍數就開始變得有意義了。如果非要說有什麼不同的話，那就是與輝達的歷史估值相比，它的五年平均市盈率為 84.59，這個估值似乎偏低。投資者犯的最大錯誤是什麼？認為輝達只是一家晶片製造商。這是一種過時的觀點。CUDA、Omniverse 和 AI Enterprise 不僅僅是產品；它們是護城河。一旦開發者和企業加入 NVIDIA 生態系統，他們就很難離開。這與微軟憑藉 Windows 或蘋果憑藉 iOS 所取得的主導地位如出一轍。輝達首席執行官黃仁勳明確表示：這家公司不只是銷售 GPU，而是要在每個層面上賦能 AI。從公司擴張的方式就可以看出這一點。一個重大轉變是轉向 AI 即服務。輝達的 DGX Cloud 平台讓企業無需自己設定龐大的硬體即可訓練和運行 AI 模型。這是 AI 部署方式的根本性變化，它創造了一種比純晶片銷售更可預測的收入模式。然後是自動化。黃仁勳最近預測，人工智慧驅動的人形機器人將在五年內進入工廠——而輝達將自己定位為提供這些機器背後大腦的公司。這不是什麼遙遠的科幻場景。人工智慧驅動的自動化已經在改變行業，而輝達 的技術是這個難題的關鍵部分。他們還在實現供應鏈多元化，減少對台積電的依賴，並與多家代工廠合作，以確保晶片生產穩定。考慮到半導體領域的地緣政治緊張局勢，這是一個明智之舉，即使貿易政策發生變化，輝達的增長也應該能夠保持正軌。很多人看到輝達的 EV/EBITDA 為 34.02 時猶豫不決。它比大多數半導體股票都要高。但當你將它與該公司五年平均 EV/EBITDA 65.19 進行比較時，它實際上看起來是合理的。事實是輝達一直以溢價交易——而這種溢價是由瘋狂的增長和盈利能力證明的。如果採用折現現金流 (DCF) 方法，假設輝達在未來五年內保持 45% 的收入復合年增長率，則公允價值估計為每股 150 至 160 美元。這意味著，如果 AI 採用繼續以這種速度發展，那麼至少還有 27% 的上漲空間，並且還有很大的上漲空間。看看輝達的基本面，我們就知道為什麼該公司是長期贏家，但其股價又如何呢？這就是事情變得更加棘手的地方。市場不會直線波動，而輝達 的股價也一直難以預測。蒙特卡洛模擬提供了一種機率驅動的方法，而不是猜測一年後它會在那裡，它不是水晶球，而是一種根據股票過去的表現來規劃可能結果的方法。該模型採用了輝達的歷史股價走勢（每日回報、波動性和趨勢），並在未來 252 個交易日（一年）內運行了 10,000 條假設價格路徑。每條路徑都遵循了輝達過去價格走勢的一般規則：有些日子上漲，有些日子下跌，偶爾會出現大幅波動。最後，我們得到了大量潛在價格，從最壞情況到極高的牛市。事情開始變得有趣了。模擬結果顯示，未來的平均價格為 287.06 美元，比 輝達目前的價格 118.53 美元高出一倍多。中位數略低，為 245.73 美元，這意味著一半的模擬結果都高於該水平。不利的一面是，第 5 個百分位的價格為 96.87 美元——這意味著在粗略的情況下，輝達可能會跌破 100 美元，但幅度不會太大。另一方面，第 75 個百分位的價格為 358.02 美元，在真正的突破情況下，第 95 個百分位的價格將達到驚人的 620.17 美元。這一極端尾部表明，輝達仍有可能讓最樂觀的投資者感到驚訝。沒有那個模型能夠準確預測未來，但這個模擬描繪了一幅令人信服的圖景。它告訴我們，如果輝達繼續保持目前的走勢——考慮到波動性、動量和市場趨勢——那麼一年後，該股很有可能遠高於當前水平。這並不意味著它不會遇到困難，但它表明，從統計學上講，長期來看，牛市的勝算較大。對於投資者來說，這是保持耐心並讓輝達的增長故事順利上演的另一個理由。最近，圍繞輝達的情緒有點喜憂參半。一些分析師仍然非常看好，他們強調人工智慧股票已經準備好反彈。其他人則持謹慎態度，但仍承認 輝達的長期主導地位，他們質疑投資者是否應該轉向其他科技股。與此同時，斯坦利·德魯肯米勒等一些投資界大腕也削減了對輝達的持股。但說實話，億萬富翁一直在重新平衡他們的投資組合。這並不意味著 輝達的長期前景發生了變化。輝達可能是 AI 巨頭，但並非毫無風險。競爭愈演愈烈。AMD 的 MI300 GPU 開始受到關注，Google、亞馬遜和微軟等雲端運算巨頭也在設計自己的 AI 晶片。這是一個問題，因為這些公司是輝達最大的客戶之一——如果他們決定更多地依賴自己的硬體，輝達可能會失去一個關鍵的收入來源。與此同時，Cerebras 和 Tenstorrent 等初創公司正在開發 AI 加速器，這可能會改變現狀，尤其是在資料中心市場。供應製造成本是另一個潛在的麻煩。製造尖端晶片的成本並沒有降低——如果說有什麼變化的話，那就是成本正在向相反的方向發展。隨著節點縮小和設計變得更加複雜，成本也隨之增加。輝達可以轉嫁其中的一部分，但如果需求放緩或客戶壓低價格，這些利潤率可能會開始受到擠壓人工智慧監管是另一個未知數。世界各國政府開始嚴厲打擊人工智慧治理，新的合規規則可能會使輝達的成本更高，尤其是在軟體方面。此外還有網路安全威脅的風險——隨著 NVIDIA 擴展其基於雲的人工智慧服務，它成為駭客更大的目標。最後，人工智慧需求不會永遠飆升。目前，各家公司都在競相建設人工智慧基礎設施，但到了某個時候，支出可能會放緩。如果企業開始減少對人工智慧的投資，輝達的增長可能會受到打擊。這些風險都不是決定交易的因素，但對於任何考慮購買該股票的人來說，它們都值得牢記。輝達不僅僅是一家半導體公司，更是 AI 計算的基礎。數字不會說謊：收入翻倍，利潤率高企，其軟體生態系統正在長期鎖定客戶。對於那些希望投資人工智慧未來的人來說，這只股票仍然看起來是最好的選擇之一。 (美股研究社)

全球最火的科技公司，最近日子過得有點糾結。股價從1月的高位，至今下跌已經超過20%，7大科技股中，除了特斯拉，輝達跌幅是第二大。近期更是利空環繞，每一個都直指盈利壓力。天下無不散之筵席，股票也一樣，歷史上無數紅極一時的公司，在輝煌過後，都會迎來大回撤時刻。輝達是否真的來到這個時刻？利空是否致命？先簡單彙總一下最近輝達的利空消息：首先是大國之間的博弈，雙方都對H20下手。表現為，那邊已經將多家中國科技公司列入“實體清單”，包括浪潮資訊。這邊，發改委為新資料中心引入能效規定，這些規定將使H20失去資格，監管也勸阻科技巨頭訂購H20。如果把H20這塊業務完全砍掉的話，NV大概損失170億美金，佔總營收的比例在13%（以2024年度計算）。其次，最近傳得沸沸揚揚的Cowen調研報告指出，微軟放棄在美歐合計耗電2GW的新資料中心項目，Cowen將此歸因為電腦叢集供應過剩。高盛幾乎在同一時間，發報告大幅調低全球AI伺服器出貨量。機架級AI伺服器（Rack-level AI Server）的銷量預測，2025年及2026年預計出貨量，分別從3.1萬台和6.6萬台，下調至1.9萬台和5.7萬台（以144-GPU等效計算）。阿里巴巴主席蔡崇信在香港舉行的匯豐全球投資峰會上表示，開始看到人工智慧資料中心建設出現泡沫苗頭，美國的許多資料中心投資公告都是“重複”或相互重疊的。最後一個，是“AI算力風向標”CoreWeave IPO前夕，將估值大幅下調28%，從270億美元削減至230億美元，遠低於之前提出的300億美元。該公司現在計畫通過以每股40美元的價格發行3750萬股股票來籌集約15億美元，這比最初的目標有所下降，最初的目標是籌集高達27億美元，每股價格為47美元至55美元，原本有望成為2025年最大的科技首次公開募股，現在看已經不太可能了。以上這些，對於輝達的盈利預測、估值，都造成不小打擊，甚至可以聞到一絲雙殺的味道，情況還是挺嚴重的。之前買方有預期，25年的EPS區間在4.5～5.5美元，結合最近的利空打擊，EPS已經調至區間的下限，即4.5美元，剩下的就是PE倍數的問題了。PE很受宏觀基本面和流動性的影響，在經濟好、流動性寬裕時，市場風險偏好上升，給出的PE就會相對高，反之則相對低。如過去兩年，市場氣氛好，市場願意給輝達的遠期PE 30倍，但現在，宏觀環境變差，需要調降到20～25倍。如果EPS取4.5美元，PE 20～25倍，那輝達的合理股價就只有90～112美元。低於這個區間，可以認為存在超跌，具備一定的抄底價值，但如果高於這個區間，就是市場給予的溢價，要小心高估風險了。輝達最新股價為111.43美元，根據上面的論述，儘管輝達高位回撤了不少，但其實並沒有超跌，反而處在合理區間的上限。所以，暫時還看不到太大的抄底機會，保守地說，反而需提防股價繼續下滑的風險。真的大勢已去？自deepseek引發的算力需求過剩的問題，輝達的股價就一直難有突破，反而一步步下探。如果拉長時間看，輝達自去年7月份以來，一直處在寬幅震盪中，完全沒有23年上半年、24年上半年橫掃美股的氣勢。是否意味著“基建結束，後面切換到應用”這頭灰犀牛真的來了呢？我想，站在這個時點，確實沒有人敢否認。畢竟，過去無數次的產業革命都驗證了這個定律，輝達又憑什麼打破這個定律呢？現在資本也有將關注重點從上游，包括算力、能源，切換到應用的跡象。另外，從輝達業務來看，確實如此。過去兩年輝達投資邏輯之所以堅不可摧，是建立在行業壟斷基礎之上，需求無限大，供應跟不上，價格漲、利潤漲、股價漲。但現在，至少供應是上來了不少，價格自然是沒有一卡難求時堅挺了。而且，隨著更高算力的晶片投入市場，需求方也有可能降低晶片的採購量，比如原來需要100塊H100，現在可能只需要10塊B200。這些都會對輝達的盈利產生某種微妙的化學作用。如果單看輝達的利潤增速，你會發覺仍然很高，4.5美元的EPS預測，等於1100億左右，超越微軟比肩蘋果，同比增長超過50%，但和23、24年相比，確實跌了不少，2026年的盈利增速預測會進一步下跌到30%以下。高估值的前提是高成長，而隨著增速下滑，輝達的高估值毫無疑問會出現回撤，加上目前宏觀環境陰雲密佈，更加速了這種回撤。這大概就是最近數月，輝達始終無法進一步突破的原因。不過，我並不認為輝達大勢已去。原因很簡單，隨著AI應用時代的開啟，推理算力的需求也會爆發，可以彌補訓練算力需求的退坡。雖然彌補的程度到底多高，還沒有一個精確的計算，但既然存在這種可能性，就不能簡單地認為輝達大勢已去。相反，如果輝達股價繼續下跌，反而需要留意是否跌破合理估值。少定性，多定量不知道大家注意到沒有，最近小米集團，股價已經高位回撤了15%，這只不過是短短兩周時間。而同一時間段，特斯拉股價已經上漲了23%。如果只是關註定性結論，你或許永遠無法抓住這種交易機會。因為你聽到的，幾乎所有關於小米的定性結論，都是好得不得了，各種吊打對手、新車爆賣、新首富等等，彷彿全世界都在跪拜雷布斯；相反，幾乎所有關於特斯拉的定性結論，都是崩潰、災難，更有人擔心馬斯克性命不保。雖然一時半會的價格波動，不足以定性這家公司的好壞，更不足以定性投資者的優劣，但多數的投資者，尤其是散戶，都不是長線投資者，而是頻繁交易者。既然如此，如果做好切換，短短兩周躲過15%的損失，不管是盈利損失還是本金損失，而增加23%的盈利，相信對於任何一個投資者，都是相當成功的。至於為何錯過？其中一個重要原因，是對於估值缺乏清晰的量化數字，容易跟隨市場情緒走。關於特斯拉的估值，之前有所論述，這裡主要講一下小米。小米2024年的淨利潤為236億，80%是消費電子業務，給予20倍估值，市值為4720億；小米的AI業務（非汽車AI），其實並不算很清晰，但基於熱門題材，暫且給予1000億，是合理的；剩下的主要是汽車業務，因為沒有太多產生利潤，故採用對比的方式。以兩周前的最高市值來算，汽車業務市值=1.4兆-1000億-4720億=8280億。這個數字，等於當時蔚小理三家的總市值還多3000億，同期比亞迪的市值高位為1.2兆，以佔80%的汽車業務粗略折算，市值在9600億左右，小米汽車已經約等於0.86個比亞迪汽車。但銷量上，去年蔚小理的總銷量為81萬輛左右，比亞迪的銷量427萬輛，分別是小米汽車銷量的7倍、40倍。即便今年，小米的銷量預測只有35萬輛。你可以說這種對比並不十分精確，也可以說小米汽車有很多故事，比如自動駕駛，還有AI機器人，還可以說小米還在高增長階段，這些都不假，但同樣的故事，放在蔚小理、比亞迪身上，似乎也成立。關鍵是股價已經漲了這麼多，故事其實早已price in。如果沒有新的故事支撐，你又如何說服投資者繼續把口袋裡的錢投進去?結語在投資的世界，很多人都喜歡做定性的分析，給出定性的結論。因為定性好壞，比做個模型，證明到底值20倍還是30倍，要容易得多。但這也是懶惰的表現！但如果僅僅如此，是不足以令你對所投資的股票的價值，有一個清晰認知的，更不足以讓你在關鍵節點做出正確的決策。如果因此遭受損失，那就一定是對懶惰的懲罰。股票市場是一個價格機制，投資者是盈利還是虧損，最終都體現在交易價差中。所以，任何定性的結論，好也不好，都應該歸結到定量層面，都應該有一些簡單易懂的數字。因為這些數字，遠勝過千言萬語。做股票投資，最簡單也是最有價值的一個認知，就是價格始終圍繞價值漲跌。即便利空環繞，只要價格跌到足夠深，充分反應利空，就可以是合理的（公司倒閉、退市的除外），如果股價繼續下跌，那就需要考慮是否值得抄底。相反，即便是多好的東西，如果漲出嚴重泡沫，再買入就是一個愚蠢的決策。那些能在最近幾周成功逃頂小米，成功抄底特斯拉的投資者，幾乎都有類似的認知，這也是我並不認為輝達大勢已去的理由。短期上，可以出於規避風險而減持、清倉輝達，但也要記住，股價真跌破區間下限，且基本面沒有新的利空衝擊時，是可以考慮回來撈一下的。同樣的，小米是一家優質的公司，股價如果下挫，投資者同樣需要考慮是否有階段性反彈的機會，而特斯拉繼續漲的話，也需要考慮是否已經短期觸頂。總之，除非你是長線投資者，否則只有識別股價拐點，做好高拋低吸，才能更好地盈利。 (虎嗅APP)

輝達在2025 年開局不利。相關統計資料顯示，今年迄今為止，這家全球領先的晶片巨頭的股價已下跌超20%，公司市值與高峰期相比縮水近兆美元。 當一家公司的股價開始下跌時，人們很容易將其歸咎於糟糕的營運業績。但輝達的情況並非如此。第四季度的收益顯示，該公司的業務仍在全力以赴。收入較上年同期飆升 78%，達到創紀錄的 393 億美元，這得益於該公司資料中心部門的強勁表現，該公司在該部門生產用於運行和訓練大型語言模型(LLM) 的先進 AI 晶片。 截至本文撰寫之時，Nvidia 的股價較 2 月 26 日公佈財報時下跌了 14%。這一下跌表明，儘管該公司增長率高且成功推出了 Blackwell 晶片，但市場對該公司的印象並不好。有些人可能將此歸咎於毛利率下降。雖然公司CEO黃仁勳表示晶片需求瘋狂。 然而，更大的挑戰可能來自長期需求。或者說，背後的很多邏輯已經變了。