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AI 很美,但不該英偉達獨美

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AI 浪潮真實而非泡沫,不能只靠英偉達來證明。

撰文|藍洞商業(yè) 趙衛(wèi)衛(wèi)

英偉達再次公布了漂亮的財報,但次日股價重挫5.7%,AI行業(yè)泡沫沒有來,但樂觀與悲觀交織。

營收同比增長73%,達到681億美元;來自數據中心的收入達620億美元,同比增長75%;凈利潤同比增長94%,達到429億美元;在存儲等部件大規(guī)模漲價的情況下,毛利率依然達到了75.2%;更重要的是下一季度業(yè)績指引,英偉達把營收預期提高到了780億美元,而且該指引不含中國市場的數據中心計算收入。

這是英偉達剛剛公布的第四季度業(yè)績,繼續(xù)高歌猛進,重振AI市場信心。

但問題的另一面是,市場已經習慣了這種奇跡的發(fā)生,因為英偉達已經連續(xù)14個季度營收超預期。即便如今業(yè)績大超預期,英偉達當日股價只小幅上漲1.41%,次日下跌5.7%。而過去7個月,英偉達的股價已經在歷史高點上震蕩很久,難以再現兩年前的估值快速上漲。

高估值放大了敏感度,如果龐大的AI支出都流向了英偉達一家,那么短期市場情緒只會對英偉達的高估值越發(fā)敏感。

更關鍵的是,英偉達超預期的財報給整個AI行業(yè)帶來了壓力,AI編碼工具、智能體對企業(yè)軟件的沖擊還在繼續(xù),下游的基礎設施和「AI工廠」的繁榮什么時候會到來?它們的收入增速如何跟上英偉達的利潤增速?微軟、谷歌和其他科技大公司的AI收入占比是否會提升?這些問題顯然都需要它們在財報中進一步回答。

AI浪潮真實而非泡沫,不能只靠英偉達來證明。上游越賺錢,下游的回報擔憂越強烈。

在英偉達財報電話會的描述里,Token是英偉達創(chuàng)始人黃仁勛頻頻提到的一個關鍵詞,推理已從成本中心變成直接貨幣化引擎,Token定義新經濟模型,「計算需求正在呈指數級增長——Agentic AI(代理式AI /智能體AI)的拐點已經到來?!埂感碌腁I世界,計算等于收入。沒有計算,就沒有辦法生成Token;沒有Token,就沒有辦法增長收入?!?/p>

所以,對于AI市場來說,英偉達的業(yè)績表現仍舊是市場的定海神針,但如何把算力投資變成真正的收入引擎,如何讓AI基建狂魔的邏輯延展到AI應用變現,成為AI行業(yè)最為關注的焦點。

基建狂賺,依然樂觀

相比事實,人們更容易被情緒引導,英偉達財報發(fā)布后,一個段子在社交媒體廣為流傳。



作者用2024年第四季度中概股的利潤數據,對比英偉達2025年第四季度利潤數據,意在說明英偉達一家的極端賺錢能力,足以顯著高于中國主流互聯網企業(yè),即便數據統(tǒng)計維度有瑕疵,但這個段子在傳播效果和情緒沖擊力上都足夠夸張。

更重要的是,這背后代表了一種市場對立情緒,也就是英偉達的利潤和市值已經達到了頂峰,AI淘金熱中上游賣鏟子公司的溢價足夠高,人們開始對它的容忍度越來越低,而下游AI應用的公司還沒有大爆發(fā),尤其是中概股們還沒有從AI淘金競賽中賺到相應的回報。

客戶花巨資買英偉達的GPU,最終需要在應用層面實現盈利,AI經濟的持續(xù)性才可以保持下去。

如今英偉達依舊高歌猛進,至少在三個維度上證明AI泡沫沒有到來:業(yè)績大幅度超預期,毛利率不被存儲漲價影響,而且下一季度的業(yè)績指引依然強勢。

尤其是毛利率一項,過去一段時間,整個行業(yè)受到存儲和光模塊的漲價影響,但英偉達依然保持Non-GAAP口徑下75.2%的毛利率,同比提升1.7%,創(chuàng)一年半新高,這證明英偉達依然保持具備優(yōu)化庫存計提的能力,同時得益于新一代Blackwell芯片放量,產品與成本結構更優(yōu)。

而在下一季度的業(yè)績指引上,英偉達依然是把「算力+互聯+系統(tǒng)」構筑了難以替代的整體方案壁壘。

AI算力的需求沒有減少,依然在為英偉達源源不斷貢獻訂單。相比行業(yè)分析師預期的727億美元,英偉達下一季度的業(yè)績指引預計將達到780億美元,上下浮動2%。這意味著即便取指引中值,英偉達的業(yè)績也比最樂觀的預期要高4%,營收同比將大增77%。

更值得注意的是,AI需求在走向更多元化的市場,它們源源不斷地為英偉達貢獻營收。

OpenAI、甲骨文、微軟、Meta和谷歌母公司Alphabet都是英偉達芯片的大買家,英偉達來自超大規(guī)模云廠商(hyperscaler)的收入占比超50%,仍是最大客戶類別,但當季的收入增長更多來自非超大數據中心客戶,這意味著英偉達的生態(tài)系統(tǒng)在滿足客戶多樣性上又上了一層樓。

黃仁勛提到,英偉達的CUDA生態(tài)是唯一一個進駐每一朵云的加速計算平臺,可以通過每一個計算機制造商獲得,并且在邊緣側可用。CUDA生態(tài)上運行的各種開源項目,讓其成為世界上第二大的模型集合,而OpenAI則是第一大。

為什么泡沫擔憂不滅?

即便公布超預期的業(yè)績,下一季的業(yè)績指引依然強勢,但英偉達還是擺脫不了股價下跌的陰影,近幾個月整個市場對人工智能泡沫的擔憂一直不滅。

人工智能帶來的AI Agent將會取代軟件行業(yè),「AI替代」讓整個科技行業(yè)面臨壓力。以微軟為代表,2026年開年至今短短兩個月,微軟的股價下跌了17%,微軟Azure云業(yè)務第四季度39%的增長率遠遜于谷歌云48%的增速,且資本支出還在不斷增加,投資者對微軟將更多算力資源投入內部項目的決策感到不滿。

如果軟件行業(yè)被取代了,那么還需要那么多的GPU嗎?

這套邏輯的背后是AI替代的焦慮,也是因為OpenClaw等AI agent爆火帶來的壓力,當AI agent成為低成本自動化工作的產品,它們可能會蠶食傳統(tǒng)SaaS的收入,進而導致企業(yè)IT支出轉為自建Agent而不是購買軟件,最終拖累AI基礎設施的需求。

盡管市場對AI前景充滿疑慮,英偉達仍是今年以來美股七大科技巨頭中唯一股價上漲的公司,而基礎設施建設的熱鬧不能停,越發(fā)引起整個市場的擔憂。今年Alphabet、亞馬遜、Meta和微軟預計總支出將達到6100億美元,其中亞馬遜的資本支出將超2000億美元。

但黃仁勛顯然是站在這套邏輯的對立面,計算就是未來,Token代表生產力。

「傳統(tǒng)軟件+Agent」是更主流的敘事,因為AI會帶來效率的提升,不論是Meta在部署數百萬顆英偉達Blackwell芯片還是Anthropic獲100億美元投資并在其平臺上進行推理,背后指向的都是算力需求在被放大,黃仁勛認為,「沒有足夠計算,就無法生成Token;沒有Token,企業(yè)就無法增長收入?!?/p>

算力即收入,花出去的真金白銀不可怕,但要拿出貨真價實的回報,這才是打消AI泡沫的真實邏輯。

所以,短期市場對AI泡沫的擔憂仍將存在,市場要檢驗的不只是英偉達的盈利,而是整個AI產業(yè)鏈的整體投資回報率能否兌現,把「AI支出」變成「AI利潤擴張」,而不只是燒錢。

而從長遠來看,AI經濟已經從「基礎設施建設」階段演變成「商業(yè)變現」的階段,這是任何一個產業(yè)成長的必經階段,一旦應用層的投資轉變成高利潤的擴張,市場才會形成正向的循環(huán),傳統(tǒng)軟件行業(yè)用AI重塑自身,云服務商實現更高回報,英偉達才能拉動萬億美元級新算力需求。

陣痛期的檢驗還要持續(xù)

從「基礎設施建設」階段演變成「商業(yè)變現」的階段,對很多中國公司來說,要經歷很長一段時間的陣痛期。百度的業(yè)績成為很多AI公司轉型的一個縮影:AI業(yè)務高歌猛進,但傳統(tǒng)業(yè)務的下滑仍在持續(xù)。

百度最新發(fā)布的2025年四季度和全年業(yè)績顯示,四季度收入同比下滑4.1%至327億元,凈利潤為18億元,而2025全年百度收入為1291億元,同比下滑3%,非美國通用會計準則下,2025全年百度歸母凈利潤為189億元,同比下滑30%。

值得一提的是,包括智能云基礎設施、AI應用及AI原生營銷服務在內的AI新業(yè)務,占一般性業(yè)務收入比重達43%,貢獻收入突破110億元,較上一季度的39%有所提升,其中,AI云業(yè)務表現尤為亮眼,全年營收首次達到300億元。

這種陣痛的一個真實點就在于財務壓力,在百度財報中披露了一項高達162億的長期資產減值損失,這無疑放大了AI轉型期的痛點,要應對未來的需求,就要把那些不再滿足當前AI計算效率要求的舊資產主動進行減值處理,以優(yōu)化資產組合并更好地支持最新AI技術投資。

即便傳統(tǒng)業(yè)務承壓,對于市場關心的AI資本支出問題,百度在電話會中表示依然要保持這種AI投資密度。

「即使有大量的AI投資,未來的運營現金流也將保持正增長?!拱俣仍谌ツ甑谌径葘崿F經營現金流轉正,第四季度單季經營現金流為26億元,自由現金流為6.37億元,顯示經營狀況正在穩(wěn)步改善。

陣痛期的拐點還要持續(xù)等待,百度投資十年的昆侖芯也將成為推進AI業(yè)務的重要籌碼,今年1月,百度宣布AI芯片業(yè)務的核心載體昆侖芯獨立上市,這也將帶動百度基礎設施建設迎來一個更大的價值成長,進而成為「AI硬科技資產」,成為中國極少數具備「芯片-框架-模型-應用」全棧技術能力的廠商。

如何在算力消耗呈指數級增長的時代,控制住自己的單位邊際成本,這是百度以及很多中國互聯網公司都要面臨的問題,而隨著3月份京東、騰訊、美團等一眾互聯網公司發(fā)布最新的財報,AI資本支出與回報兌現情況都將顯現出答案。

經歷過春節(jié)的AI紅包拉新大戰(zhàn),2026年的中國AI產品變現能力上,能否帶來更多驚喜?

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