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      英偉達(dá)依然堅(jiān)挺

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      一月的最后一個周六,一篇名為《The Short Case for Nvidia Stock》的博客文章在深夜發(fā)布,24小時內(nèi)閱讀量迅速突破50萬。

      作者Jeffrey Emanuel在投資圈不算出名,文章也不是今年第一篇看空英偉達(dá)的報告,甚至很多觀點(diǎn)也談不上新穎。但它是第一篇將DeepSeek的技術(shù)細(xì)節(jié)與英偉達(dá)估值聯(lián)系起來的報告。

      Jeffrey Emanuel既搞投資也懂AI,先是詳細(xì)羅列了英偉達(dá)的“四大危機(jī)”,接著用英雄惜英雄的口吻對DeepSeek不吝贊美,儼然外星科技。


      報告發(fā)布后的第一個工作日,英偉達(dá)跌沒了6個英特爾,打破了由自己去年9月創(chuàng)下的美股單日市值蒸發(fā)記錄(2790億美元),網(wǎng)上隨即流傳出一封很像DeepSeek生成的“黃仁勛內(nèi)部信”。

      MarketWatch稱該報告將成為“史上最成功的做空報告之一[1]”,搖旗吶喊的大鱷包括“新四大股神”之一的Chamath Palihapitiya,以及看熱鬧不嫌事大的Altman的前同事Jared Friedman。

      DeepSeek并不是英偉達(dá)的競爭者,反而是大客戶。但它的橫空出世像一顆光芒耀眼的信號彈:是時候跟英偉達(dá)算算總賬了。

      在英偉達(dá)身上栽過跟頭的投資機(jī)構(gòu)迅速團(tuán)結(jié)起來,共同醞釀了一場價值5890億美元的“1·27慘案”。

      讓子彈飛

      二月第一天,方舟基金掌舵者Cathie Wood“木頭姐”做客彭博電臺,主持人開場提問零幀起手:你什么時候抄底英偉達(dá)?

      木頭姐的回答非常冷靜:再看看。


      木頭姐接受彭博社電臺采訪

      木頭姐是業(yè)內(nèi)最早看多英偉達(dá)的分析師之一,也是賣飛英偉達(dá)的第一批烈士。

      方舟基金在2016年就開始大量持有英偉達(dá)股票,但相比對特斯拉的專情,木頭姐只陪英偉達(dá)走了一小段路,在2022年末大量賣出,理由是價不配位。

      按照木頭姐的理論框架,賣GPU的英偉達(dá)和當(dāng)年的思科沒什么兩樣,都定位于新技術(shù)的基礎(chǔ)設(shè)施,那么基建完成意味著利好出盡。

      同時,木頭姐認(rèn)為人工智能時代,每一美元的硬件支出能換回8-21美元的軟件收入,投資下游軟件回報率更高,因此投資者要見好就收。木頭姐本人也知行合一,早早算出了撤退的良辰吉日。

      方舟賣出英偉達(dá)時,后者股價累計(jì)上漲了接近80%,但架不住后面又狂漲了800%,Business Insider給木頭姐算了一筆賬——整整少賺了12億美元[3]。

      到去年年中,方舟基金賬上只剩下2.6萬股英偉達(dá)股票,木頭姐借反思復(fù)盤,又吹了一波自己心愛的特斯拉[4]:

      “如果早知道市場會獎勵英偉達(dá)和其他科技六巨頭(Meg 6),但不包括AI的主要受益者——全球最大的AI項(xiàng)目特斯拉,那么我們就會持有它(英偉達(dá))?!?/p>

      此番大仇得報的還有估值大師達(dá)摩達(dá)蘭(Aswath Damodaran),達(dá)摩達(dá)蘭理論知識過硬,但實(shí)操環(huán)節(jié)吃了不少回旋鏢,其中就包括錯判特斯拉和英偉達(dá)。


      達(dá)摩達(dá)蘭

      2023年中,達(dá)摩達(dá)蘭一口氣減持了一半的英偉達(dá)股票,附帶一份讓文科生頭皮發(fā)麻的估值報告,給出了較當(dāng)時409美元的股價幾乎腰斬的目標(biāo)價,理由英偉達(dá)的市場地位與估值明顯背離[5]。


      達(dá)摩達(dá)蘭估值模型(2023.6.23)

      2024年,達(dá)摩達(dá)蘭繼續(xù)減持1/4的英偉達(dá)股票,同時大砍目標(biāo)價至87美元(當(dāng)時股價106美元)?!?·27慘劇”發(fā)生后,達(dá)摩達(dá)蘭趕盡殺絕,將目標(biāo)價進(jìn)一步殺到78美元。

      但在墻倒眾人推的氛圍下,分歧仍在滋生。

      機(jī)構(gòu)攜手退場的1月27日,散戶凈買入英偉達(dá)股票達(dá)到創(chuàng)紀(jì)錄的5.62億美元,嚇得野村證券分析師直言,這輩子沒見過這么夸張的交易失衡。

      隨著恐慌情緒的稀釋,這種分歧還蔓延到了機(jī)構(gòu)內(nèi)部。摩根士丹利大中華區(qū)分析團(tuán)隊(duì)4日大砍英偉達(dá)GB200在2025年出貨量(3萬-3.5萬下調(diào)至2萬-2.5萬),隔天北美團(tuán)隊(duì)就重申英偉達(dá)仍是買入首選,直言當(dāng)下的拋售是買入機(jī)會。

      也就是說,DeepSeek的出現(xiàn)并沒有改變英偉達(dá)的估值邏輯,但放大了資本市場對英偉達(dá)的看法分歧。

      打開的魔盒

      在接受彭博采訪時,木頭姐給“抄底英偉達(dá)”的時機(jī)明確了兩個考察指標(biāo):一是推理芯片市場的增量,二是英偉達(dá)在推理端是否具有統(tǒng)治力。

      這也是資本市場針對英偉達(dá)長期博弈的焦點(diǎn)之一,并隨著DeepSeek的出現(xiàn)而放大。

      簡單來說,大模型可以劃分為訓(xùn)練和推理兩個階段,前者的目標(biāo)是通過向模型輸入大量數(shù)據(jù),優(yōu)化調(diào)參,得到一個可用的模型,后者是利用訓(xùn)練好的模型來解決實(shí)際問題。

      以自動駕駛為例,算法要先在數(shù)據(jù)中心被訓(xùn)練,然后在汽車上“推理”,實(shí)現(xiàn)自動駕駛功能。

      訓(xùn)練端遵循著明確的scaling law路徑、以算力堆疊迭代進(jìn)步,推理端與終端捆綁,本應(yīng)承擔(dān)投資回報的重任,卻呈現(xiàn)出“看起來很忙、但不知道在忙什么”的迷茫。

      終端產(chǎn)品要實(shí)現(xiàn)推理有兩條路徑,但各有各的難:

      一是直接搭載大廠的大模型,但這類大多強(qiáng)調(diào)通用性,與終端需求常有不適配的問題,且由于閉源,終端廠商很難自行調(diào)試。滿漢全席配挖耳勺,怎么都吃不痛快。

      二是自研模型,但需要付出高昂的訓(xùn)練成本,像特斯拉這種自己部署數(shù)據(jù)中心的企業(yè)鳳毛麟角。

      由于DeepSeek本身開源,下游可以針對性地開發(fā);同時,DeepSeek證明低成本、低算力也可以訓(xùn)練出功能強(qiáng)大的模型,降低了模型開發(fā)的難度和成本。

      但推理的路走通了,對英偉達(dá)來說卻不一定是好事。

      英偉達(dá)在訓(xùn)練場景的優(yōu)勢非常明顯,模型訓(xùn)練需要的高精度計(jì)算、大顯存、通用性等特點(diǎn),都是英偉達(dá)的傳統(tǒng)優(yōu)勢項(xiàng)目,市場份額接近90%。按照Nextplatform的分析,DeepSeek的訓(xùn)練就使用了英偉達(dá)的H800 SXM5。

      但在推理場景,英偉達(dá)稱王的底氣稍顯不足。

      嚴(yán)格意義上來說,并不存在專門的“訓(xùn)練芯片”和“推理芯片”,鐵了心用H100搞推理也不是不行,畢竟沒人規(guī)定不能開保時捷送外賣。但在實(shí)際應(yīng)用中,兩類芯片的架構(gòu)往往有較大區(qū)別,因此常被視為兩個市場。

      比如英偉達(dá)的通用性在訓(xùn)練場景是無可比擬的優(yōu)勢,但換到任務(wù)明確的推理場景,就變成了實(shí)用性差、資源浪費(fèi)的劣勢。

      大客戶們無言,只是加快了自研。GPU的虔誠信徒谷歌早在AlphaGo與柯潔一戰(zhàn)中就換上了自家的TPU,車端客戶們更是在特斯拉FSD的“不良示范”下紛紛叛逃。

      Jeffrey Emanuel在報告中給英偉達(dá)拉來了兩個競爭對手——主攻推理芯片的Cerebras和Groq,斷言至少能破除當(dāng)前估值中對英偉達(dá)未來2-3年增長的高預(yù)期的幻覺[2]。

      較之訓(xùn)練芯片市場,推理芯片依然是群雄逐鹿的曠野,英偉達(dá)沒贏,但也不代表輸了。

      堅(jiān)固的壁壘

      對英偉達(dá)未來業(yè)務(wù)情況的判斷,可以簡單粗暴地套用一個公式:營收 = AI芯片市場規(guī)模 X 市場份額,由此拆解為兩個維度的討論。

      第一個維度的判斷,構(gòu)成了達(dá)摩達(dá)蘭進(jìn)一步下砍英偉達(dá)目標(biāo)價的最大依據(jù)。

      在他看來,DeepSeek的出現(xiàn)會導(dǎo)致對科技公司對AI硬件的投資變得更加謹(jǐn)慎[6],因此AI芯片市場規(guī)模的預(yù)估從去年9月的5000億美元,極速縮水至最新報告的3000億美元。


      來源:達(dá)摩達(dá)蘭估值報告(2025.1.31)

      這也符合一種樸素的邏輯:能用更便宜的價格買到相同功能的產(chǎn)品,誰還會去買高價貨呢?

      但這一預(yù)判被光速打臉。DeepSeek出現(xiàn)恰逢美國科技公司財報季,按照谷歌、微軟、亞馬遜、Meta最新公開的2025年資本開支,四巨頭在AI和數(shù)據(jù)中心上的投資合計(jì)將達(dá)到3200億美元,比2024年還多了900億美元。

      谷歌在財報電話會上表示,云計(jì)算業(yè)務(wù)增長放緩主要還是因?yàn)橥顿Y不夠,后面還得繼續(xù)花錢。

      達(dá)摩達(dá)蘭的判斷忽視了一個更宏觀的影響:技術(shù)門檻下降也會推動市場整體規(guī)模的擴(kuò)大。LED燈耗電量僅為白熾燈的1/10,但在LED燈普及的過程中,技術(shù)降本推動需求擴(kuò)容,用于照明的電力消耗總量反而在增加。

      大模型商業(yè)化的一個難題是價格與服務(wù)不匹配,DeepSeek讓產(chǎn)業(yè)看到了彌合兩者縫隙的可能,最終帶來的結(jié)果大概率是終端消費(fèi)意愿提升,那么對算力和AI芯片的整體需求可能還會增長。

      另一方面,英偉達(dá)的通用性與推理場景似乎并不適配,但帶來了無可比擬的成本優(yōu)勢。

      黃仁勛在多個公開場合解釋過英偉達(dá)的最大優(yōu)勢——即相同算力下的“最低持有成本”,也就是說,綜合芯片單價和運(yùn)行成本,英偉達(dá)GPU提供的每TOPS算力是最便宜的。所以英偉達(dá)的芯片越賣越貴,但單位成本越來越便宜。

      被Jeffrey Emanuel拿來拉踩英偉達(dá)的Groq,其芯片采用了與GPU不同的LPU計(jì)算核心,號稱推理速度比英偉達(dá)GPU“快10倍”,價格卻是后者的1/10。然而,計(jì)算持有成本并不僅僅考量芯片的購買成本。

      賈揚(yáng)清曾給Groq算了一筆賬:由于Groq卡內(nèi)存僅為230MB,要運(yùn)行自家LLaMA 70b模型得購買572張,加上電費(fèi),三年運(yùn)行成本高達(dá)1220.2萬美元。但用H100只需要8張,而且電費(fèi)只是前者的1/10,總運(yùn)行成本僅為37.2萬美元。



      賈揚(yáng)清博文

      GPU算力的提升常被冠以“暴力”,也掩蓋了英偉達(dá)在系統(tǒng)構(gòu)建上的精打細(xì)算。

      英偉達(dá)的芯片產(chǎn)品線里,不僅內(nèi)存大小精心設(shè)計(jì),還在通過NVLink等連接技術(shù)在GPU間數(shù)據(jù)傳輸速率上做文章,保證即使單顆算力不是最強(qiáng),也能讓“1+1”的實(shí)際算力碾壓對手。

      事實(shí)上,Jeffrey Emanuel在報告中列舉的英偉達(dá)“四大危機(jī)”,多少有點(diǎn)老生常談:

      比如Cerebras、Groq這些芯片公司一直被冠以“英偉達(dá)殺手”,但實(shí)際戰(zhàn)績的說服力并不強(qiáng);CUDA的競爭對手和大廠自研芯片同樣是舊話重提;英偉達(dá)的GPU的確依賴臺積電的生產(chǎn)能力,但Jeffrey Emanuel開出的藥方是,“有能力挖到英偉達(dá)的芯片設(shè)計(jì)師”。

      至于DeepSeek的沖擊,木頭姐在彭博的訪談中也提到了自己的看法。他認(rèn)為在DeepSeek出現(xiàn)前,帶領(lǐng)AI產(chǎn)業(yè)成本下降的反而是英偉達(dá)自己[9]:

      在英偉達(dá)帶領(lǐng)下,AI訓(xùn)練成本每年降75%,推理成本每年降85-90%。DeepSeek只是讓這個降價的速度更快了。

      而鑒于賣飛過特斯拉和英偉達(dá)的經(jīng)歷,達(dá)摩達(dá)蘭在報告中一邊調(diào)低英偉達(dá)的目標(biāo)價,一邊反復(fù)給自己疊甲:“我對AI架構(gòu)和機(jī)制的了解很淺顯”、“我可能是錯的”……

      英偉達(dá)的諸多“危機(jī)”都有一個沒辦法忽視的前提:從長遠(yuǎn)來看。即英偉達(dá)的危機(jī)論多基于長期假設(shè),但短期市場依然更關(guān)注其不可替代性。

      這兩種說法都沒錯,但就像凱恩斯回應(yīng)自己的批評者時說的那樣:從長遠(yuǎn)來看,我們都死了(In the long run, we are all dead)。


      參考資料

      [1] The blogger who helped spark Nvidia’s $600 billion stock collapse and a panic in Silicon Valley, MarketWatch

      [2] The Short Case for Nvidia Stock, Jeffrey Emanuel

      [3] Cathie Wood's ARK Invest missed out on more than $1 billion in returns by selling Nvidia stock too early, Business Insider

      [4] Cathie Wood says she wouldn't have sold Nvidia stake 'had we known that the market was going to reward it', Business Insider

      [5] AI's Winners, Losers and Wannabes: An NVIDIA Valuation, with the AI Boost, Aswath Damodaran

      [6] DeepSeek crashes the AI Party: Story Break, Change or Shift?Aswath Damodaran

      [7] The Power of Expectations: Nvidia's Earnings and the Market Reaction, Aswath Damodaran

      [8] Cathie Wood:我為何拋棄了英偉達(dá),新硅NewGeek

      [9] “木頭姐”談DeepSeek沖擊:英偉達(dá)受到挑戰(zhàn),但不會繼續(xù)跌;AI將會有更廣泛應(yīng)用,DeepTech深科技

      編輯:李墨天

      視覺設(shè)計(jì):疏睿

      責(zé)任編輯:何律衡

      封面圖片來自ShotDeck


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