超过60%的营收增长？是购买需求吗？英伟达如何通过备受争议的投资推动自身增长？

Konrad Wolfenstein

6 小时前

超过 60% 的营收？是购买需求吗？英伟达如何通过备受争议的投资推动自身增长？——图片来源：Xpert.Digital

每年推出新芯片：英伟达激进的升级策略——是进步的引擎还是计划报废？

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价值 3000 亿美元的问题：如果谷歌等公司停止对英伟达的投资，会发生什么？

总部位于加州的芯片制造商英伟达在2025年第三季度再次打破华尔街预期，营收达570亿美元，同比增长62%。然而，这些亮眼的数字背后隐藏着一场远超常规季度分析的根本性争论。该公司在2025年10月底成为历史上首家市值突破5万亿美元的公司，其业绩引发了诸多关键问题。这种健康增长是基于真实需求，并由势不可挡的人工智能革命驱动吗？还是我们目睹的是类似以往科技泡沫的投机性过热，由高风险的循环融资模式人为地推高？

自ChatGPT问世以来，生成式人工智能的兴起与这种非凡的扩张密不可分。英伟达GPU已成为训练和运行大型语言模型不可或缺的基础设施，引发了指数级的需求增长。推动这一发展的核心是“超大规模数据中心运营商”——微软、亚马逊、谷歌和Meta等科技巨头——它们计划到2025年投资超过3000亿美元，是这场繁荣的主要驱动力。然而，这种对仅四大客户（目前占总收入的61%）的过度依赖带来了巨大的集中风险。与此同时，英伟达对一些初创公司（这些初创公司也是其最大的客户之一）的战略投资，也引发了人们对这种需求真实性的质疑。支持者指出，前所未有的盈利能力、Blackwell等架构带来的技术优势以及稳固的CUDA软件生态系统都功不可没，但一些知名批评人士和基金经理警告说，这可能形成一个比互联网泡沫更严重的危险泡沫。以下分析深入剖析了英伟达的增长，重点介绍了关键驱动因素和日益增长的风险，并提出了一个关键问题：数字资本主义是建立在坚实的硅基基础上，还是建立在即将到来的调整的投机沙滩上？

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570亿美元的误判——最令人惊讶的是，英伟达公司发出警告：人工智能行业押错了宝。

英伟达在人工智能时代的指数级增长

当一家芯片公司成为数字资本主义的关键基础设施时

总部位于加州的芯片制造商英伟达在2025年第三季度实现了570亿美元的营收，超出华尔街预期。62%的同比增长率固然惊人，但这引发的根本性问题远不止于普通的季度业绩。这不仅关乎一家公司如何取得如此佳绩，更关乎这种扩张是否建立在稳固的经济基础之上，还是像以往的科技泡沫那样，出现了投机过热的迹象。

只有考虑到时间跨度，才能真正理解这一发展的全部意义。三年前，英伟达的市值约为4000亿美元。到2025年10月底，该公司成为历史上首家市值达到5万亿美元的企业。短短三年内市值增长超过十二倍，这在历史上是前所未有的。即使是互联网泡沫时期最耀眼的新星，也未能达到如此惊人的估值增长。

这一非凡的发展与生成式人工智能的迅速普及密切相关。自2022年11月ChatGPT发布以来，用于训练和运行大型语言模型的高性能图形处理器需求呈指数级增长。英伟达是这一变革的核心，因为该公司的GPU被认为是构建复杂数据中心的关键。现在的关键问题是，这种繁荣是基于基本的经济机制，还是掩盖了类似于过去市场过度投机行为的投机动态。

增长剖析：销售额爆发式增长的五大关键驱动因素

超大规模数据中心是主要的增长引擎

对营收驱动因素的分析揭示了一种高度集中的商业模式。数据中心业务在第三季度创造了512亿美元的收入，约占总收入的90%。在该业务板块中，约50%的收入来自所谓的超大规模数据中心运营商，即主要的云服务提供商：微软、亚马逊、谷歌和Meta。这四家公司正在大力投资建设人工智能基础设施。

超大规模数据中心运营商的投资热情已达到惊人的高度。这些公司计划到2025年资本支出将超过3000亿美元，其中亚马逊以超过1000亿美元的投资额领跑，微软紧随其后，预计投资额在850亿至930亿美元之间，谷歌则约为750亿美元。这些投资额远超近年来的资本投资水平，代表着前所未有的基础设施建设规模。

然而，过度依赖少数几家主要客户也存在结构性风险。季度报告显示，英伟达四大客户目前贡献了61%的收入，较上一季度增长56%。其中两家未具名的客户就贡献了39%的收入。这种对少数客户的极端依赖构成了集中风险，财务分析中已将其列为关键点。

布莱克威尔建筑作为一种技术催化剂

第二个关键增长动力是新一代Blackwell芯片的发布。首席执行官黄仁勋在财报发布会上解释说，Blackwell芯片的销售数据异常火爆，数据中心处理器已全部售罄。由于需求远超产能，英伟达已要求其制造合作伙伴台积电将3纳米晶圆的产量提高50%。

这些供应瓶颈是一把双刃剑。一方面，它们表明市场对最先进芯片的结构性需求；另一方面，它们也表明，尽管英伟达占据市场主导地位，但其产能已接近极限。台积电计划将其月产量从目前的10万至11万片晶圆提高到16万片，其中每月3.5万片晶圆专门供应给英伟达。然而，这一产能扩张过程需要数月时间，要到2026年才能完全生效。

Blackwell平台并非单一芯片，而是一个包含处理器、网络组件和电路的完整生态系统。这种集成使英伟达在只能提供单个组件的竞争对手面前拥有了竞争优势。完整的系统解决方案使超大规模数据中心运营商能够更高效地运营数据中心，并最大限度地提高每美元投资的回报。与此同时，这种策略也使客户与英伟达平台紧密绑定，从而产生了一种天然的锁定效应。

产品周期缩短和永久升级周期

2024年，英伟达进行了一项根本性的战略转型，将其产品周期从18至24个月缩短至一年。这种加速发展意义非凡，与以往的半导体产品周期截然不同。继Blackwell之后，VeraRubin平台将于2026年下半年发布，随后是2027年的Rubin Ultra，之后的几代产品将以每年为周期陆续推出。

这种持续创新的战略不断拉动着市场需求。超大规模数据中心运营商和企业客户面临着持续升级基础设施以保持竞争力的挑战。不同世代之间的技术飞跃是巨大的。与上一代 Hopper 相比，Blackwell 在计算能力、能效和存储连接性方面均有显著提升。从客户的角度来看，这些进步证明了高昂的投资成本是值得的，因为它们直接降低了每次计算操作的运营成本。

然而，这种策略也存在风险。缩短产品生命周期意味着硬件的相对价值下降得更快。即使功能上仍然可用，今天购买的H100芯片两年后也会因技术过时而落后。这种计划性报废会导致客户资本周转率更高，并增加他们对持续再投资的依赖。这些周期能否长期持续，或者是否会导致投资疲劳，目前仍是一个悬而未决的问题。

战略伙伴关系和生态系统建设

第四个增长驱动因素是英伟达近几个月来建立的广泛战略合作伙伴关系。2025年9月，该公司宣布向OpenAI投资高达1000亿美元，用于建设总容量达10吉瓦的数据中心。作为回报，OpenAI承诺使用数百万个英伟达GPU。同年11月，英伟达与Anthropic达成类似协议，英伟达投资高达100亿美元，微软则追加投资50亿美元。Anthropic则从微软Azure购买价值300亿美元的计算能力，这些能力由英伟达硬件提供支持。

这些交易遵循一种循环模式，而这种模式正日益受到质疑。英伟达投资初创公司，这些初创公司反过来购买英伟达的硬件。与此同时，部分投资又以芯片购买的形式，通过云服务提供商回流到英伟达。这套系统形成了一个闭环价值循环，资本在一个高度整合的生态系统中循环流动。批评者称之为人为的需求刺激，而支持者则认为这是战略性的垂直整合，能够分散合作伙伴之间的风险。

Zacks投资管理公司的布莱恩·穆尔伯里在接受TheStreet采访时，一针见血地指出，追踪错综复杂的财务关系变得越来越困难。究竟谁最终能分得多少收入，这个问题也变得愈发复杂。这种缺乏透明度使得理性的市场估值变得困难，并为投机过度打开了方便之门。

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软件生态系统和CUDA护城河

第五个，也是最具可持续性的增长因素，是英伟达在过去二十年中构建的软件生态系统。其专有的编程平台 CUDA 已成为开发人工智能应用的实际标准。全球超过四百万开发者使用 CUDA，几乎所有主流人工智能模型都是在英伟达硬件上使用 CUDA 软件进行训练的。

这种网络效应造成了巨大的转换成本。即使像AMD或英特尔这样的竞争对手提供技术上相同的硬件，开发者也必须重写整个软件栈才能使用。与PyTorch和TensorFlow等现有框架的兼容性与CUDA密切相关。谷歌凭借其张量处理单元（Tensor Processing Units），亚马逊凭借其Trainium芯片，正在探索其他方案，但它们仍然局限于各自的云生态系统，无法实现CUDA的跨平台应用。

然而，这种主导地位并非完全稳固。降低成本的压力正促使超大规模数据中心运营商开发自己的芯片。谷歌现已推出第五代TPU，最新的Ironwood TPU的能效是其前代产品的两倍，内存容量更是高达六倍。这些定制解决方案针对特定工作负载进行了优化，在这些场景下比英伟达的通用解决方案更具成本效益。

根本问题：这是稳健的商业行为还是投机泡沫？

支持可持续基本面的论点

支持英伟达可持续增长的人士指出，有几个结构性因素。其中最重要的是人工智能正在切实改变经济格局。与以往的科技炒作（例如元宇宙或区块链）不同，人工智能已经展现出对企业生产力的显著提升。研究表明，使用生成式人工智能的企业平均每投资1美元可获得3.70美元的回报，而领先的案例回报率甚至高达10.30美元。

企业采用率凸显了这一根本需求。2024年，78%的企业至少在一个业务职能中使用了人工智能，比上一年增长了55%。71%的企业定期使用生成式人工智能，较年初的65%有了显著提升。这些数据表明，人工智能已超越实验阶段，正在融入企业的核心运营流程。

财务业绩印证了这一论点。英伟达的毛利率超过73%，第三季度净利润达到319亿美元，净利润率高达56%。如此卓越的盈利能力表明，英伟达不仅能够创造收入，还能高效地将其转化为利润。公司每季度的自由现金流超过250亿美元，为投资、股票回购和战略收购提供了充足的财务灵活性。

需求前景十分明朗。首席财务官科莱特·克雷斯在财报发布会上解释说，基于现有的Blackwell和Rubin系统合同及订单，英伟达预计到2025年和2026年营收将超过5000亿美元。这种长期规划的确定性使当前形势与以往的投机时期截然不同，以往的估值都基于对未来模糊的承诺。

分析师认为该公司的估值指标合理。英伟达的市盈率约为52至53倍，远高于40倍的市场平均水平，但低于105倍的科技行业平均水平。基于超过40%的预期盈利增长率，其PEG比率为1.34，表明估值较为合理。

投机过热的预警信号

尽管人工智能领域拥有这些基本优势，但指向投机因素的预警信号正在增加。投资银行高盛在多份分析报告中指出，人工智能行业的市场估值可能已经反映了未来几十年所有经济收益。人工智能相关公司的累计市值已达19万亿美元，这与预期宏观经济效益的上限相符。仅半导体行业和私营人工智能模型提供商的市值增长就已超过8万亿美元的基准情景。

高盛分析师指出两大关键风险。首先是聚合谬误，即投资者会将个别公司令人瞩目的增长率推断至所有潜在赢家。芯片设计商、模型开发商和超大规模数据中心运营商的总市值可能超过它们最终所占据的市场份额。其次，市场往往会为未来的收益支付过高的价格，即便其背后的创新是真实存在的。这与20世纪20年代和90年代的创新热潮有着惊人的相似之处，尽管高盛并未明确提及随后发生的1929年和2000年股市崩盘。

对冲基金Elliott Management和Michael Burry旗下的Scion Asset Management发出了更为尖锐的警告。Elliott在致投资者的信中称英伟达正处于泡沫阶段，并对超大规模数据中心运营商是否会继续大量购买芯片表示怀疑。他们认为人工智能被高估了，许多拟议的应用场景要么不具备成本效益，要么会消耗过多能源，要么会被证明不可靠。Michael Burry曾因在2008年金融危机前成功做空房地产市场而闻名，他已买入英伟达股票的看跌期权，表明他预期股价将会下跌。

需求的极度集中加剧了这些担忧。英伟达61%的收入仅来自四家客户，这意味着任何一家超大规模数据中心运营商的投资策略变化都会对英伟达的业务产生重大影响。如果微软、亚马逊或谷歌决定削减资本支出或更加专注于自主研发芯片，这将从根本上改变英伟达的增长格局。

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循环融资现象

人工智能生态系统中日益增长的资金循环性尤其令人担忧。英伟达投资了OpenAI、CoreWeave和Anthropic等初创公司，而这些公司本身也是英伟达最大的客户之一。这些初创公司利用投资资金从云服务提供商处租用计算能力，而这些云服务提供商也使用英伟达的硬件。因此，部分投资资金以芯片购买的形式回流到英伟达。这种闭环模式引发了一个问题：是否存在真正的外部需求？或者英伟达是否在部分地为其自身需求提供资金？

CoreWeave 的例子尤其清晰地展现了这种动态。英伟达持有这家云初创公司超过 5% 的股份，并于 2025 年 9 月承诺从 CoreWeave 购买价值 63 亿美元的云服务。这既是对 CoreWeave 的保障，确保其能够充分利用自身资源，也反过来使这家初创公司能够购买更多英伟达芯片。与此同时，OpenAI 已与 CoreWeave 签署了总额达 224 亿美元的合同。在这种结构下，英伟达同时扮演着供应商、投资者和客户的角色，这大大降低了透明度。

批评人士认为，这种结构如同纸牌屋，任何一个环节的断裂都可能危及整个链条。例如，如果OpenAI无法产生足够的收入来履行其对CoreWeave的义务，而CoreWeave反过来又难以偿还债务，那么这可能会对英伟达造成反噬。由于这些相互联系并不公开透明，因此难以进行合理的风险评估。

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超大规模数据中心的投资回报率

人工智能投资可持续性的关键问题在于，超大规模数据中心运营商能否真正从其巨额资本支出中获得足够的回报。预计到2025年，四大超大规模数据中心运营商——亚马逊、微软、谷歌和Meta——的总支出将达到3150亿美元，是2015年的13倍多。

目前来看，结果喜忧参半。谷歌最新的季度财报显示，其在搜索和谷歌云领域的AI功能已经开始产生收入。微软的Copilot产品在Office 365和Azure上也取得了成功。另一方面，Meta虽然在AI领域投入巨资，但除了传统的广告业务之外，尚未建立起明确的收入来源。伯恩斯坦的分析师警告称，Meta向投资者展示其在非核心AI领域取得成果的宽限期即将结束。

亚马逊首席执行官安迪·杰西认为，尽管单位成本下降，但企业的整体支出却在增加，这是因为人工智能开辟了以前无法企及的新机遇。这促使企业竞相开发新的应用，从而推动整体支出增长。这种解释看似合理，但同时也引出了一个问题：这些应用何时才能真正带来利润？

麦肯锡2025年的研究进一步引发了人们的质疑。该研究指出，基础设施投资与实际市场规模之间存在根本性差异。2024年，业界在云基础设施方面投资了570亿美元，用于支持大型语言模型API服务，而这些服务的实际市场规模仅为56亿美元。这种十比一的比例被认为是战略误判的迹象。

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技术领先地位与投机过热之间——英伟达陷入人工智能繁荣与估值风险的夹缝之中

结构性风险与挑战

生产复杂性导致利润率承压

尽管盈利能力强劲，但利润率承压的迹象已初现端倪。第三季度毛利率降至73.4%，低于分析师预期的73.7%，也远低于上一季度的75.7%。这主要是由于更为复杂的Blackwell芯片生产成本更高。采用台积电最先进的3纳米工艺制造芯片的成本远高于前几代工艺，且初期良率也更低。

英伟达预计第四季度利润率将提升至75%，但这取决于Blackwell平台能否达到量产成熟并实现规模经济。如果产量低于预期或出现其他技术难题，则可能对盈利能力产生负面影响。对于习惯了英伟达高利润率的投资者而言，任何持续下滑都将是一个负面信号。

产品周期逐年缩短进一步加剧了这一问题。每一代新产品都需要大量的研发投入，这直接导致运营成本的增加。第三季度，运营成本同比增长36%，引发了人们对利润率可持续性的担忧。英伟达必须持续投资创新以保持其技术优势，而这必然意味着更高的成本。

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来自客户定制芯片的竞争压力

超大规模数据中心运营商开发定制芯片对英伟达的长期主导地位构成威胁。谷歌的TPU已经证明，在特定工作负载下，其他架构也能与之匹敌。最新的Ironwood TPU的能效是上一代的两倍，内存容量是上一代的六倍。亚马逊的Trainium和微软的Maia也在采取类似的策略。

这些定制化解决方案的优势在于能够精准满足各公司的特定需求，并带来长期的成本效益。科尔尼咨询公司的分析师预测，超大规模数据中心运营商开发的芯片解决方案有望占据15%至20%的市场份额。虽然英伟达在计算密集型大型模型训练领域仍可能保持主导地位，但对计算要求较低的推理市场可能会越来越多地被价格更亲民的替代方案所占据。

Meta 已经在部分推理任务中使用 AMD 芯片，这种多元化布局很可能会持续下去。对英伟达而言，这意味着公司不仅要保持技术领先地位，还要调整定价和成本结构以保持竞争力。问题在于，它能否在不损害目前享有的超高利润率的前提下做到这一点。

效率提升对需求的抑制作用

另一个挑战，看似矛盾，却源于人工智能模型自身的进步。2025年1月，中国公司DeepSeek发布了一款语言模型，其训练所需的计算能力远低于西方同类模型。如果DeepSeek的说法属实，这意味着未来的人工智能发展将不再需要目前被认为必不可少的庞大GPU集群。

这些效率提升可能会抑制对高端GPU的需求。如果硬件配置较低的型号也能达到类似的性能，那么不断升级到最新一代产品的动力就会降低。英伟达认为，根据杰文斯悖论（即单位成本降低会导致整体利用率提高），效率提升历来都会带来更高的整体需求。这种说法看似合理，但它的前提是存在无限的新应用场景来消化释放出来的产能。

实际情况可能更为复杂。虽然单个芯片层面的效率提升确实会刺激需求增长，但一旦基本基础设施需求得到满足，整个数据中心层面的需求就可能达到饱和。我们目前处于指数级增长阶段还是暂时的积累阶段，对于长期评估英伟达的商业模式至关重要。

地缘政治风险与中国排斥

英伟达的增长并未来自中国市场，而中国市场曾是其主要的收入来源。美国的出口限制阻碍了先进芯片对华销售，而中国政府的反制措施也几乎使英伟达的业务停滞不前。首席财务官科莱特·克雷斯表示，英伟达预计其中国数据中心业务第四季度收入为零。

这种情况对英伟达而言既是机遇也是风险。一方面，这表明即使没有中国市场，该公司也能实现卓越的增长，凸显了西方市场的强劲需求。另一方面，中国仍然是全球第二大科技市场，长期被排除在外意味着潜在的收入损失。如果地缘政治紧张局势缓和，中国市场可能再次成为增长点。反之，局势的进一步升级也可能影响其他市场。

中国竞争对手正在研发自己的AI芯片，以摆脱对西方供应商的依赖。华为正在开发自己的解决方案，而前文提到的DeepSeek则使用华为的硬件训练其模型。如果中国在技术上迎头赶上，这不仅可能永久性地封闭中国市场，而且一旦中国芯片进入全球市场，还将对全球竞争构成压力。

会计估值问题和折旧实务

一个更为微妙但可能意义重大的讨论涉及超大规模数据中心运营商在GPU投资折旧方面的会计做法。迈克尔·伯里曾公开警告称，超大规模数据中心运营商可能通过延长服务器和网络资产的折旧期来人为地夸大业绩。例如，Meta公司将资产的使用寿命从五年延长至五年半，仅在2025年的前九个月就减少了22.9亿美元的折旧成本，并增加了19.6亿美元的利润。

延长折旧期的理由在于GPU在不同世代之间的实际可用性。虽然新款Blackwell芯片是训练最强大模型的最佳选择，但老款H100或A100芯片仍然可以有效地用于要求较低的推理任务。这种硬件在不同使用级别下的级联使用确实可以延长其经济寿命。

然而，批评人士认为，考虑到英伟达每年的产品周期，两年的折旧期更为现实。由于每年都有新一代产品发布，旧芯片的相对价值下降速度更快。技术过时与会计折旧之间的差异可能导致超大规模数据中心资产负债表上的资产估值过高，如果这些客户被迫减少投资，最终会对英伟达造成负面影响。

英伟达：人工智能热潮与估值风险——未来可期还是过热？英伟达创纪录估值背后的真相

在现实与臆测之间走钢丝

分析表明，英伟达的增长基于基本面驱动因素和投机性因素的共同作用。基本面因素令人瞩目。人工智能对经济的实际变革、企业生产力的显著提升、英伟达自身的高盈利能力以及长期的市场需求前景，都指向一个稳健的商业模式。凭借CUDA在软件生态系统中的主导地位以及在最先进芯片领域的技术领先优势，英伟达为竞争对手设置了极高的准入门槛。

与此同时，投机性预警信号也十分明显。三年内估值飙升、过度集中于少数大客户、循环融资结构、人工智能服务市场基础设施投资与实际收入之间的巨大差距，以及高盛和埃利奥特管理公司等知名投资者的警告，都值得我们高度重视。我们不应忽视其与以往科技泡沫的相似之处——尽管当时确实存在实质性创新，但估值最终还是崩盘了。

关键问题在于，超大规模数据中心运营商能否在合理的时间范围内将巨额投资转化为收入和利润。如果人工智能确实能在未来十年内从根本上提升全球经济的生产力，那么今天的投资就是合理的。然而，如果实际应用比预期更为有限，或者效率提升的速度超过了新需求的出现速度，那么市场调整可能在所难免。

未来几年的各种可能性

乐观的设想是，人工智能将持续渗透到几乎所有经济领域。自主系统、个性化医疗、科学研究、机器人制造以及无数其他应用将持续对计算能力提出高需求。在这种设想下，如今的投资完全合理，英伟达仍将是人工智能时代的核心基础设施公司。事后看来，5万亿美元的估值是恰当的，甚至是保守的。

温和情景假设增长趋于正常化。基础设施建设的爆炸式增长阶段将在未来两到三年内结束，届时基本产能将到位。此后，增长速度将放缓至依然强劲但不再异常高的水平。竞争对手将在某些细分市场获得市场份额，英伟达的利润率也将趋于正常。估值将根据更为合理的增长预期进行调整，从而导致股价横盘整理或出现温和回调。

悲观情景指的是预期大幅落空。人工智能的实际应用未能达到预期，或者效率提升导致硬件需求下降的速度超过了新应用场景的出现速度。超大规模数据中心运营商为了证明盈利能力而削减投资，循环融资结构崩溃。在这种情况下，英伟达的股价可能会像其他科技股在以往泡沫阶段那样出现回调，从高点下跌50%到70%。

真相或许介于这两种极端之间。人工智能革命是真实存在的，并将从根本上改变经济格局。与此同时，目前的估值过高，几乎没有令人失望的空间。投资者应该意识到，投资英伟达不仅仅是投资一家科技公司，更是押注人工智能变革全球经济的速度和规模。

对更广泛经济的影响

无论英伟达的具体结果如何，当前的形势对整体经济都具有重要意义。对人工智能基础设施的大规模资本投资正在从根本上改变资源配置。资金正涌入数据中心、半导体制造和能源基础设施，这可能会对其他经济部门造成不利影响。如果这些投资获得回报，将会开启新的生产力周期。反之，大量资源将被闲置在未能充分利用的基础设施中。

价值创造权集中在少数几家公司手中也引发了社会政治问题。英伟达及其超大规模数据中心运营商控制着人工智能发展的关键基础设施。这种权力集中从长远来看可能会带来问题，尤其是在人工智能真的像预期那样具有变革性的情况下。未来几年，关于监管、竞争以及对这一基础设施的民主控制等问题将变得日益重要。

这一发展对德国和欧洲经济构成战略挑战。领先的人工智能公司主要来自美国，中国位居第二。欧洲有可能在这一关键技术领域落后，从而导致长期的竞争劣势。人工智能应用对美国硬件和软件的依赖是一种结构性风险，需要采取政治行动加以应对。

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