4万亿英伟达：疯狂印钞机的疯狂叙事

4万亿美元是一个怎样的数字？它接近这个地球上第三大经济体（日本或德国）在2024年的全年GDP；接近深交所2900家上市公司的市值总和；或者说约等于10个腾讯或30个比亚迪的市值。

这就是英伟达市值在两日前触及的数字。一家公司的价值究竟有多疯狂才能值4万亿美元？即便是在3年前，这也是华尔街最大胆的分析师都不敢想象的。毕竟，英伟达花了30年时间才实现了成为一家1万亿美元市值的公司，而从1万亿到4万亿，它却只用了两年。

作为一家商业实体，英伟达构建了一台人类历史上前所未有的恐怖印钞机。它的人工智能芯片被摆放在人类科技的金字塔尖，创造了从未企及的技术高度。而英伟达的功名，又充满戏剧性，它是一个凭借极致的赌性与构筑巅峰技术壁垒而取得成功的故事。

当然，从一家专注于游戏显卡的芯片公司，到如今驱动全球AI革命的核心力量，英伟达的估值仍建立在一个宏大的AI叙事之上，而其是这一叙事中的“上帝”。在互联网繁荣的新旧世纪交替之际，有一家公司也曾被投资者赋予这种角色：思科。但上帝终究遭遇想象破灭。

回望历史，技术周期的终结往往快得令人措手不及。这种不可预见性同样是投资者如今押注英伟达面临的唯一的不确定性。

壹

英伟达的创办人黄仁勋是一个极具战略眼光、但热衷于孤注一掷的赌徒，这家企业几次濒临破产、曾押注错误的技术路线、也曾倾尽所有与行业巨头血战。“只有赌徒才能理解我们。”这是黄仁勋并不忌讳提起的口号。

只不过，他赌赢了，而且赌注一次比一次大。在曾经的一次全员会议上，CEO黄仁勋拿出当年失败的Tegra芯片作为道具，告诉员工：“如果你害怕失败，那你就永远不会设计出能让世界改变的芯片。”那一年，公司因移动端战略失利出现巨额亏损，Tegra库存堆积如山。但正是这次失败，造就了后来英伟达在AI计算架构上的先发优势。

2020财年，英伟达营收为109亿美元，净利润为30亿美元；到了2024财年，营收攀升至609亿美元，净利润更是暴涨至297亿美元，五年间净利润翻了将近十倍，营收年均复合增长率达48%。

如果上述数据还不足以让投资者膜拜，请继续看：毛利率76%、净利率接近49%、自由现金流为146亿美元，经营杠杆几乎完美，资产负债表上几乎没有债务，研发投入却高达145亿美元，占比近24%。

这是科技创造财富的完美具象化。尤其让人澎湃的是，英伟达不是依靠节衣缩食赢得这一局面，而是靠着疯狂烧钱、高举高打。连续五年，英伟达将超过营收的20%投入研发，而这些巨额支出并未转化为成本负担，反而成为构筑技术护城河的关键资产。

从财报结构看，英伟达的收入来源极度集中。2024财年，数据中心业务贡献了超过80%的营收，而其中又以AI训练芯片H100为绝对主角。英伟达的命门，紧紧绑定在对生成式AI计算力的垄断性供给上。相比之下，游戏业务虽曾是现金奶牛，如今在营收占比已跌至13%；汽车和专业可视化更是微不足道。

至少是当下，投资者将英伟达的这种营收结构里并不视为风险，而将其视为一种极致的专业化。

在GPU的世界里，英伟达像苹果一样控制设计，像台积电一样优化制造流程，又像微软一样构建生态系统。CUDA平台是英伟达真正的护城河：2006年推出的这套通用计算架构，使得研究人员可以用统一编程语言调用GPU能力，绕过传统CPU架构的瓶颈，从而催生了AI模型的指数式爆炸。

2023年ChatGPT爆红，直接点燃了全球对H100芯片的抢购潮。那一年，OpenAI创始人Sam Altman拜访黄仁勋，请求优先供应H100芯片，以支持ChatGPT的扩展。黄仁勋回忆：“Sam说，‘我们需要更多的GPU，否则AI革命会停滞。’那一刻，我意识到我们正在改变世界。”

H100芯片每颗售价高达2.5万美元的芯片，被谷歌、微软、OpenAI、Meta等公司如“面粉”般囤积，而一套完整的DGX系统则需要至少30万美元。这些制霸全球的科技企业不得不求助并受制于英伟达，即便是马斯克也得像末日时代囤积军火一样抢购芯片，因为英伟达是唯一军火供应商。

这是最让投资者愿意为之疯狂的，因为面对这种近乎“硬通货”的产品，英伟达有定价权、有优先供货权，甚至有生态收租权。

而在此背后，是英伟达创造的一个几乎难以逾越的技术壁垒：先进封装、NVLink互联技术、软件栈深度整合、以及每年超百亿美元的研发烧钱。正如《The Nvidia Way》中所写，“黄仁勋不相信分布式妥协，他要求每一块GPU都能在激烈竞争中独立打赢一场战争。”

贰

许多公司在成功之后追求稳定，而英伟达则在成功之后加倍投入。黄仁勋的逻辑是：如果我们不把钱烧在未来，未来就会烧掉我们。

2008年全球金融危机期间，英伟达面临双重打击：市场需求萎缩，同时其GPU在移动设备市场被高通和ARM架构挤压，收入大幅下滑。那时候的黄仁勋必须做出艰难抉择：要么继续在传统PC市场挣扎，要么大胆转型。最终，他选择了高风险的战略——押注CUDA平台，进军通用计算领域。

这一决定在当时被认为是“疯狂的”，因为通用计算市场尚未成熟，且需要巨额研发投入。当时金融危机重创科技行业，英伟达股价最多暴跌了84%，而CUDA尚未盈利，董事会强烈要求砍掉这一“烧钱项目”。

但黄仁勋坚信GPU的并行计算能力将改变未来。他威胁董事会“要么让我继续做CUDA，要么我辞职。”最终，董事会妥协。

英伟达当然也打过败仗。2010年代，英伟达曾尝试进军手机处理器（Tegra系列），但惨败于高通。黄仁勋最终不得不砍掉该业务，将资源集中在AI和自动驾驶。

2021年，英伟达斥资66亿美元并购网络芯片厂商Mellanox，只为获得对数据中心内部通讯架构的控制权。在大模型训练时代，数据传输瓶颈已成为AI性能的最大障碍。外界不解为何愿为一家营收不到其5%的小公司付出如此代价，但事实证明，这笔收购成为英伟达后来“Hopper+InfiniBand”组合压制AMD和英特尔的关键。

2022年，英伟达又豪掷160亿美元投建三座超级计算中心，分别位于加州、以色列与中国台湾，提前为H200芯片训练服务抢占产能。而黄仁勋仍每周亲自参与产品路线图的讨论，并主导了Blackwell架构的取舍决策。

企业文化的核心是风险承受能力。在英伟达内部的一次预算评审会上，有员工指出某项项目的失败概率可能超过70%，按理说该项目应被砍掉。但黄仁勋反问：“但如果成功，它会不会改变一切？”最后，他拍板：继续做。

过去五年，英伟达研发支出从39.24亿美元（2021财年）增至约230亿美元（2024财年），占收入的20%以上。这种高风险投资策略仰仗于黄仁勋的赌性：“要么全押，要么一无所有。”

这种文化几乎可以用“偏执型进攻”来定义。不同于谷歌的试验田文化、英特尔的工程师治企传统，英伟达的文化底色是“以战养战”：一代芯片吃下现金流，反哺下一代技术栈，每一次产品发布都像是一次大型豪赌：赌工艺、赌算力预期、赌客户需求。

只是，英伟达最终赌赢的次数远远超过失败。

叁

4万亿美元，英伟达如今站在了一个微妙的巅峰，市值超过苹果与微软，成为全球市值第一的公司。

但是，英伟达的估值仍建立在一个宏大的AI叙事之上：生成式AI会全面取代传统计算，未来的世界需要万亿次训练与推理，而英伟达是唯一能供应这种需求的硬件平台。

但这样的故事在历史上并非没有前例。2000年互联网泡沫时期，思科曾一度成为全球市值第一；其网络设备几乎承载了整个互联网的骨干流量，但最终在泡沫破裂时股价腰斩。

回望历史，技术周期的终结往往快得令人措手不及。

英伟达今天的毛利率和现金流足以支撑它成为一个真正意义上的“超级平台公司”，但其面临的挑战也在集聚：AMD和英特尔正全面追赶，谷歌和亚马逊自研芯片的能力逐年增强，中国市场因出口管制几近“断供”，同时AI本身的商业化路径仍有诸多不确定。

好在英伟达似乎早已做好准备。

它不是只靠一款芯片撑起帝国的公司，而是在过去25年构建了一整套从硅片、网络、软件到AI编译器的闭环生态。这种层层叠叠的壁垒，不容易被简单复制。

在《The Nvidia Way》有这样一句话：“真正的领导力不是控制资源，而是创造风暴。”英伟达正是这场AI风暴的策源地。它不是简单的硬件公司，而是这个时代最像风险投资机构的上市企业：每一轮技术浪潮来临时，它都能提前下注，并收割出乎意料的红利。