引言
最近,看空美國科技股的人漸漸多起來。但美股長牛十幾年的歷史告訴我們,但凡空頭,自2008年以來均以慘敗告終。
但是,這個世界上沒有只漲不跌的股市。事實上,第二次世界大戰以后80年來,全世界只有一種商品一直在漲價,那就是電力。除此之外,房地、黃金、股市,還從來沒有一種產品能穿越這長達80年的世紀周期。
現在,似乎又到了2000年那種互聯網泡沫會不會破裂的語境里。而多空大戰的焦點,當然就是英偉達。
北京時間11月6日清晨,英偉達(NASDAQ: NVDA)當日收于195.21美元,較前一交易日(11月4日)198.69美元的官方收盤價下跌1.75%。當日開盤價為198.72美元,盤中最高觸及202.92美元,盤中最低下探至194.86美元,全日成交量約1.656億股。
從分時走勢看,英偉達在常規交易時段大部分時間維持于199—202美元區間內震蕩,臨近收盤的最后一刻出現“加速回落”,使得收盤價落在當日區間的下沿附近(195.21美元,接近日低194.86美元)。MarketWatch 與路透對當日整體市況的即時報道將這輪回撤定性為“AI相關板塊的高位回吐/漲勢暫停”,期間并未出現關稅、利率或重大合作等即時性的突發利空。
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01關于算力芯片,出現了大空頭和紅利分食者!
“大空頭”公開唱空,往往會觸發脆弱時點的情緒共振。
被市場稱作“大空頭”的邁克爾·伯里(Michael Burry,“大空頭/Big Short”原型)在最新披露期的13F中顯示繼續布下針對AI核心標的的看跌期權:
截至2025年9月30日,其管理的 Scion Asset Management 持有英偉達名義價值約1.87億美元的看跌期權、Palantir約9.12億美元的看跌期權,二者合計占其披露資產的大頭。消息在11月4–5日被《巴倫周刊》與多家媒體集中放大,并引發Palantir管理層的公開回懟。
雖然13F存在“滯后性”,但在“高倉位+高估值+擁擠度高”的環境里,這類具名的空頭倉位會放大情緒效應,成為技術位脆弱時刻的下壓因子。
在擁擠交易、高倉位與高估值并存的時刻,這種空方陣營的互懟,很容易把籌碼推向短線的再定價。包括《巴倫周刊》、MarketWatch、Business Insider 與華盛頓郵報在內的主流媒體,均在11月4—5日集中報道了伯里的看空配置與對AI泡沫的比對暗喻。即便13F存在時滯,其訊號意義仍會被量化策略與輿情跟單所放大。
與此同時,資深做空者吉姆·查諾斯(Jim Chanos)今年多次在公開場合將當下的AI資本開支熱與科網泡沫做對照,直接質疑“AI工廠”的成本測算與經濟性,強調數據中心商業模式與財務報表的脆弱環節。這些觀點雖然不是在尾盤那幾分鐘才出現,卻在過去數周里持續“打底”了一個更謹慎的外部敘事,使得市場在技術性關口更容易向下尋找“共識價”。
空方造勢已經取得初步勝利。NVDA最新短 interest(做空倉單)同樣給出了一組值得重視的信號:截至納斯達克披露的最新結算期,NVDA賣空股數約2.11億股、約占流通股本0.9%,較上一個披露期下降約7%;做空回補所需天數(Days to Cover)約1.2天(以近階段日均成交量計)。
這意味著:宏觀層面“系統性高空倉”并不極端,但在邊際收縮的同時,具名大空頭的話術+倉位放大了短線的沖擊力。
即使在硬件領域,GPU也不是一人說了算。
英偉達近兩代系統性能的躍遷,越來越依賴HBM(高帶寬存儲)與先進封裝的供給質量與排產節奏。
過去數月,SK海力士、美光、三星分別在業績會與媒體采訪中確認:當年HBM產能幾近售罄/鎖定,并加速推進下一代HBM4;與此同時,三星持續推進與NVDA的驗證合作意向。
供給偏緊使得存儲與封裝環節的議價位置上移——這并不意味著英偉達失去“系統定價權”,但意味著它對上游成本與交付的依賴度上升,毛利率的“邊際彈性”會更受上游節拍影響。
02A股大儲狂歡,揭示算力演進邏輯出現變化
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算力真正的瓶頸在發生一些深刻的變化,有可能會從GPU轉向“瓦特”。
在海外 AI 算力需求高漲、數據中心擴張加速的背景下,國內 A 股市場的“電力設備”“儲能/大儲概念”板塊出現明顯的資
金沖鋒。以 11 月 6 日為例,國內媒體報導指出,“電網設備、光伏設備、儲能等板塊跳漲,電力設備板塊凈流入約 29.62 億元”。A股電力設備特別是出海大儲概念股,昨日在阿特斯帶領下集體飆升。
更為直觀的數據也印證了這一輪熱度:根據東方財富 Choice 數據,截至 11 月 3 日收盤,市值超100 億元的“儲能概念股”中,多只公司三季報凈利潤同比增長超 10 倍。
這些數據表明:一方面,市場已把“儲能/大儲”視為“電力系統新載體”——不僅是配套新能源,更是“給 AI /數據中心插電”這一基礎設施鏈條的一環;另一方面,情緒層面也出現明顯“炒作”色彩。
11月6日,阿特斯董秘許曉明向算頭表示:“這幾天被機構要求路演,今天可能是在炒作北美缺電和數據中心。這方面其實沒有明確的數據,就是市場情緒炒作。”
除了大儲概念股業績喜人,這一輪市場情緒,多少與微軟總裁的表態有關。
微軟總裁(President & Vice Chair)布拉德·史密斯(Brad Smith)在多次公開場合明確表示:AI 擴張的限制已從“芯片供給”轉向“電力與站點能力”。
2024年末接受《財富》采訪時他直言,美國需要更多可用電力與更快的聯邦許可來落地AI數據中心;2025年1月,微軟官方博客披露,公司2025財年用于AI數據中心的資本開支約800億美元級別,強調“電力—站點—合作伙伴”是AI創新的“基建底座”。這類來自一線需求方的表態,疊加投資銀行的量化測算,正把市場的關注點從“GPU迭代速度”轉到“能否及時并網、能耗能冷卻、能開箱上線”。
量化參照同樣清晰:高盛研究部在2025年2月與8月兩份報告中給出幾乎一致的主張——到2027年全球數據中心用電需求較2023年將上升約50%,達約92GW;2025–2028年復合增速約17%,若更“火熱”情形甚至可達20%。當瓦特”而非“芯片件數”成為約束,NVDA的“訂—產—收—現”節拍將越來越多地受客戶側并網/電力配額的節拍制約。這不會立刻“打掉”基本面,但會提升兌現時點不確定性,在估值上體現為系數的微幅下修與波動的頻繁化。
今年以來,美國層面的AI政策敘事強調“加速”,但電網規劃、輸配電與變壓器周期屬“慢變量”。S&P Global、BCG等機構在三季度以來的研究均指出:美國電力需求增速因數據中心顯著抬升,但電網擴容的審批與施工周期難以跟上“AI工廠”資本開支節奏。這種“加速的政策口號”與“遲滯的物理約束”的張力,在交易層面的顯性形態,就是情緒與波動的頻繁化。
03“英偉達”,到底有多大泡沫?
先給結論:與其貼標簽說“泡沫”,不如拆成兩個維度——結構性昂貴與階段性泡沫。
結構面看,英偉達以“硬件毛利+系統軟件棧+網絡互聯”構成的利潤結構純度極高,這正是市場愿意長期給出“規則制定者”溢價的底層邏輯;但其耐久度要接受兩類現實考驗:
一是上游約束(HBM/封裝排產與議價),二是下游兌現節拍(電力與機位成為真正閘門)。前者影響毛利率的邊際彈性,后者影響收入/現金流的確認時點。把這兩條“慢變量”納入模型,估值自然會回到“高位但非天花板”的更穩健區間。
從階段性來看,主流投行的“泡沫階段論”提供了有用的參照:高盛把算力—電力的錯配當作未來兩到三年最核心的兌現風險之一;JLL、麥肯錫等對數據中心資本開支與裝機節拍的測算也指向同一事實——需求是真實且強勁的,但兌現速度受制于基礎設施。因此我們更傾向于“潛在泡沫的早期—估值的結構性昂貴—波動的常態化”這一組合判斷,而非“頂部已至”。
再配幾組硬數據,便于校準尺度:
短端交易層:NVDA短倉約2.11億股、占流通約0.9%、Days to Cover約1.2天,較前期下降約7%——談不上“擠空風險極端化”,但敘事上易被“具名空頭”放大。
需求與電力:高盛預計2027年數據中心用電較2023年+50%至約92GW;2025–2028年CAGR~17%。若AI模型更“吃電”,CAGR可至20%。
資本開支視角:微軟披露FY2025約800億美元用于AI數據中心等“重資產”投入,管理層反復強調電力/許可是擴張“真正瓶頸”。
把這些量化信息放在一起,英偉達當前的“貴”更多來自兌現節拍的不確定,而非需求的“虛”。
所以,從“芯片之爭”到“算力中心之爭”,我們接下來應該盯什么。
市場在過去兩年高度關注“有多少GPU”“新款比老款快幾倍”。但接下來更關鍵的,是“多少瓦特、插在哪、何時上線”——即算力中心(compute/data center)這一賽道的全棧能力:電力接入、站點選址、冷卻技術、網絡互聯、并網審批與可持續能源配比。
為什么是現在?因為需求曲線已確定抬升,而供給曲線的“物理約束”開始主導節拍。高盛研究給出明確量化:2027年前后是全球數據中心“電力側”集中兌現的關鍵窗口——預計到2027年用電需求+50%,約六成新增需求需要靠新增電力能力來滿足。這意味著運營商與能源/電網側參與者,在2026–2028年的業績彈性可能大于單純“賣芯片”的線性外推。
綜上所述,Goldman Sachs 研究預計,到2027年全球數據中心的電力需求將較2023年增長約50 %。Gartner 警示稱,到2027年約40%的面向 AI 的數據中心將因為電力可用性受限,而面臨運營瓶頸。
結語
我們認為:當前雖不能斷言 NVIDIA 所在板塊立即“破裂”,但可以確認的是——AI 泡沫的初顯已現,而真正值得關注的下一個浪潮是“算力中心”這一新賽道。未來 2027 年左右,當大規模數據中心迎來運營爆發期,誰在“基礎設施版圖”中占優,誰就可能在后周期獲得更強縱深。
對投資者而言:短期里要警惕估值回撤和擠兌現象;中期里則應把視線從“芯片打新”轉向“算力場景建造”、從“算力多少”轉向“算力何時上線”。在這場“電+場+算”的游戲中,芯片仍是關鍵,但不是唯一決定者。
簡而言之:在 AI 時代, NVIDIA 依然值得關注,但我們更應該提前布局的是“算力中心”的生態布局與制度框架。
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