如果傳統估值模型失效 我們該如何給英偉達們定價？

劉柯

目前，市場對高價科技股的估值存在很大的分歧，以至于英偉達交出一份靚麗的財報后仍難逃股價劇烈波動的尷尬。黃仁勛不由得發出感慨：公司業績好會被指助推AI泡沫，業績不佳則被視為AI泡沫破裂。

造成英偉達“兩頭不是人”的原因，是市場對其目前的估值存在巨大的分歧，即便其業績增速驚人，但也有人會認為其財務數據有瑕疵，特別是AI產業鏈正在醞釀上下游閉環，上游給中游真金白銀，中游再拿著這些投資買上游的硬件資源，實現資本“左手倒右手”。與此同時，AI下游的應用似乎遠遠無法消化整個產業鏈的算力供應，由此引發市場對這個閉環操作“畫大餅”的質疑。

這個擔心也好理解，因為如果按傳統市場的解讀，這種操作有可能屬于“關聯交易”，最典型的就是英偉達投資入股OpenAI后，OpenAI反手就將這些錢買成英偉達的GPU芯片，完成以英偉達GPU為核心的資金循環。但OpenAI在谷歌、Meta等巨頭的競爭氛圍中，其大模型下游應用能消化未來巨大的算力輸出嗎？這樣反推回去就會對資金往來、預收款、存貨等提出疑問，然后就會去猜測業績的真實性，從而引發市場對估值的擔憂。

這樣的擔憂是基于傳統財務報表估值的，用歷史的眼光去分析也許沒什么問題，但用發展的眼光去看待，則可能會有些“短淺”。我們看看曾成功預測2000年互聯網泡沫和2008年金融危機的華爾街傳奇分析師查爾斯·克拉夫怎么看英偉達的估值：市場尚未建立對英偉達這類“新型現金流資產”的估值框架，其自由現金流具有可持續性和復利效應，客戶需求源自全球企業的真實資本開支。克拉夫提出，當前美國處于“文明級生產力拐點”，其認為人工智能基建類似于歷史上的電力網絡建設，將驅動長期經濟增長，而非短期投機周期。

其實，這個觀點只需要一個支撐，即AI下游企業的資本支出，只要有源源不斷的錢去買英偉達的GPU產品，就不怕傳統估值過高。這又牽出另一個問題：是不是有很多AI下游企業有巨大的資本支出用于AI基建？這個問題的答案是比較清晰的。Meta預計，到2028年之前的資本支出是6000億美元；亞馬遜2025年資本支出是1250億美元，預計2026年的資本支出金額將高于2025年；谷歌最近表示，公司必須每6個月將AI算力翻倍，并在未來4—5年內額外實現1000倍的增長，以應對持續上升的AI服務需求；在強大的AI市場需求引領下，英偉達預計2030年全球AI基礎設施市場規模有望達3萬億美元到4萬億美元，對應2025年到2030年復合年均增長率約40%，即5年增長5—7倍。

當然，這些AI基礎設施不一定全是英偉達的菜，比如谷歌自己也在研發TPU芯片，但都是在AI這個圈子里折騰。也就是說，AI是未來幾年前沿科技領域最吸金的行業。從這個角度看，用傳統的估值去衡量AI龍頭企業是否合適？這的確是一個比較有意思，且無法在短期內得到答案的問題。