最強業績下市值蒸發萬億，全球最貴公司怎么了？

「核心提示」
當“超預期”成為常態，英偉達的下一個敘事在哪里？

作者 | 張經緯

編輯 | 邢昀

英偉達正遭遇冰火兩重天。

近期這家市值超4萬億美元的芯片巨頭，交出了一份堪稱“炸裂”的財報：第四季度營收681億美元，超市場預期（657億美元），同比增長73%。

“超預期”的財報在資本市場并沒有砸出更多水花。當日收盤，英偉達股價僅微漲1.4%，與納斯達克大盤漲幅基本持平；第二天更是直接下跌5.5%，市值蒸發近2600億美元（超1.5萬億人民幣）。這背后是投資人對英偉達算力護城河收窄的擔憂。

僅僅三周前，同樣戲劇性的狀況上演：先是一則“英偉達可能擱置投資Open AI”的傳聞，讓其股價在三天內下跌約9%；而2月6日，英偉達創始人黃仁勛穿著標志性的皮衣出現在CNBC鏡頭前，用一句“AI基建還有七到八年的路要走”，又讓股價單日反彈近8%。

數字敗給傳聞，財報輸給敘事。當這家全球最大上市公司的股價不再由營收和利潤驅動，這意味著什么？是投資者在反復出現的市場奇跡下把“超預期”當作常態？還是英偉達這個GPU帝國，遭遇了某種瓶頸？

要回答這個問題，我們需要先知道它是如何走到今天的。

1、風口上賣算力賣出萬億市值的“賭徒”

近十年英偉達一共經歷過三波股市行情。

2016年到2018年、2019年到2022年，和2022年底至今，分別對應AI概念+加密貨幣潮、數據中心轉型和AI大模型的算力需求暴漲。行情背后是算力硬件的相對稀缺。

但在大行情之間，也有兩次股價的劇烈下跌，分別是2018加密貨幣崩盤和2022年的宏觀經濟低迷，但低迷隨后就是更大的風口。

當業績跌向谷底時，憑借“梭哈”在新的機遇下起飛，這樣的故事充斥了英偉達的創業史。

創業早期，在前代產品出師不利的狀況下，黃仁勛押上全部身家開發RIVA 128，狀況最差時賬上僅剩300萬美元，只夠運營公司9個月。1997年4月新產品橫空出世，當季公司扭虧為盈。這場“要么完美要么死”的豪賭，奠定了其游戲圖形芯片（即后來的GPU，獨立于CPU專門用于圖形生成的處理器）的霸主地位。

故事如果在這里結束，英偉達最多也只能算是游戲行業的“隱形冠軍”，而且在個人電腦市場的長期萎縮下注定翻不出什么水花。

但加密貨幣與AI熱潮又來了，恰好GPU在此之前已被應用于非圖形計算領域。依托英偉達長期投入打造的、一套成熟的并行計算架構——CUDA平臺，GPU得以在超高速計算和模擬實驗中大顯身手。隨后，業界進一步發現，這一架構同樣適用于AI算法訓練和加密貨幣生產，兩波浪潮就此交匯。

憑借“敢賭”和高效，英偉達牢牢把握住了不斷增長的算力需求。

當華爾街將CUDA生態估值為“零”時，黃仁勛堅持“加速計算是未來”，持續燒錢十年搭建CUDA開發者生態；2012年，GPU訓練出來的AlexNet在深度學習比賽中大放異彩，讓英偉達更是直接All-in，促使硬件全面與CUDA兼容，并開發適配的軟件庫；當加密貨幣的礦潮來襲時，公司迅速推出專用礦卡CMP系列并動態調價。

這讓英偉達在新興的數據中心市場獲得絕對地位，偶然的“副產品”（加密貨幣、AI訓練）成為公司最核心的商業支柱。

“贏”和“梭哈”也總是出現在創始人黃仁勛自己的故事中。黃仁勛曾是優秀的乒乓球手，15歲拿過美國公開賽雙打第三名。年幼時從事體育活動培育了他對贏的渴望：下國際象棋輸給下屬他會憤怒地推倒棋子，然后拉著對方打他擅長的乒乓球，贏到他滿意為止。

可能正是這種個性讓他十分欣賞那個全世界最會“贏”的男人。黃仁勛曾稱，美國擁有其他國家無可比擬的獨特優勢，那就是總統特朗普。

問題在于，真的有人能一直梭哈一直贏嗎？

2、收窄的護城河與心態的變化

英偉近一半數據中心收入來自大模型訓練，但訓練的需求不是無限的，ROI（產出/投入之比）也在降低。

訓練后的基礎大模型性能差異正變得越來越小。斯坦福人工智能研究所的報告顯示，頂尖與第十名基礎模型的性能差距從2023年的11.9%急劇收窄至2024年的5.4%，傳統“堆數據、堆參數、堆算力”的邊際效益正在快速遞減。

這意味著今后模型性能的提升不在預訓練（Pre-training），而在后訓練（Post-training）與推理擴展（Test-time Compute），目前英偉達GPU的推理負載已超過訓練。

訓練是一次性資本開支（CapEx），客戶為縮短時間愿意支付溢價；推理是持續性運營開支（OpEx）且成本翻倍，客戶對每token成本極度敏感。同時推理也有AWS Trainium、Google TPU等多種選擇。

這意味著英偉達的定價權被稀釋，今后的競爭力關鍵在于GPU+CUDA能否保持性價比。

一位關注科技行業的投資人士表示，GPU的優勢在于免費使用的CUDA平臺，里面積累了足夠的代碼，算下來買GPU比買谷歌的TPU便宜，因為TPU需要額外花費人力調試，而歐美的人力成本太高了。但隨著近期美國失業率的提高和競品的成熟，這個優勢有瓦解的風險。Counterpoint預測，2028年谷歌/微軟/亞馬遜的ASIC芯片出貨量將超過英偉達的GPU。

這背后的另一重風險在下游。硬件競爭的加劇解釋了“英偉達不投資Open AI”傳聞引起的擔憂：算力提供者需要與Open AI這樣“算力裸奔”的AI廠商綁定。但Open AI可能是另一尊“泥菩薩”：當谷歌可以把Gemini塞進安卓、搜索引擎和Workspace，而Open AI只有ChatGPT時，它就很難成為新時代AI應用大戰的勝利者。

英偉達自己的行動也佐證了焦慮的存在，它開始在光模塊上找利潤了。

從2025年開始，英偉達在售賣云服務器上力推CPO（共封裝光學）技術，把光模塊和交換機芯片封裝在一起，本質上是為了讓服務器、交換機和光模塊不可分割，而英偉達的光模塊完全來自采購。這背后的算盤是：想用我的高性能網絡，就要接受我賺光模塊的差價。

這種錙銖必較與黃仁勛之前所鼓吹的“粗糙的公平”（即達成交易第一位，不求短期占便宜只求長期共贏）背道而馳，某種程度上反映了企業從長期技術自信到追求短期利益最大化的心態變化。

3、新敘事在哪？

除了從固有的業務疆土中榨取利潤，英偉達也在積極尋找新的機會，比如因國際關系銷售困難的中國市場。英偉達積極推動美國政府批準向中國銷售H200芯片，1月13日特朗普政府公布新的批準政策。

盡管H200芯片獲得了出口中國的許可，但英偉達需將銷售收入的25%上繳美國政府，并且接受一些附加條件約束。

同時，他的財務團隊早已為H20芯片（針對中國的閹割版芯片）計提了45億美元的庫存減值，并在最新財報中坦言“業績展望中未計入任何來自中國的數據中心計算收入。

另一個機會來自生物醫藥研發。2022年，英偉達推出BioNeMo開源框架，將其定位為“數字生物學的CUDA"。2026年1月，英偉達進一步加碼，與制藥巨頭禮來宣布成立聯合創新實驗室，雙方將在未來五年內共同投入高達10億美元，這是AI制藥領域最大規模的基礎設施合作之一。

具體來說，英偉達正在推動GPU在生成式分子設計、蛋白質工程、臨床前毒性預測等替代傳統實驗的應用。但生物醫藥的未來故事，更像是資本故事中的標準逃生艙，但遠水終究解不了近渴。

能解近渴的是，讓英偉達持續像過去一樣提供性能最佳的芯片。2月份黃仁勛透露，會在3月15日GTC 2026大會上展示“前所未見”的芯片。

也有相關人士猜測，他會同時公布“GPU+ASIC”的方案，讓對壘雙方拉開三八線，共享市場增長的成果，用來應對勢頭正盛的谷歌全家桶。英偉達不可能會迅速崩塌，它仍將繼續在數據中心市場占據一席之地。但它憑借通用GPU幾乎壟斷整個AI時代紅利的故事，可能不會重演。

當AI從"大力出奇跡”的訓練競賽轉向精打細算的推理部署，AI礦藏的挖掘不再依賴單一廠商的工具，英偉達靠著賣鏟子，躺著賺錢的日子也就快結束了。