除了AI這一概念，實際上英偉達的業績對其股票市場暴增也起到重要作用。根據英偉達截至4月30日的2024財年第一季度財報，該公司營收71.92億美元，同比下降13%，但環比增長19%;凈利潤20.43億美元，同比增長26%，環比增長44%。其中，數據中心用芯片的銷售額達到了創紀錄的42.8億美元，游戲芯片收入達22.4億美元，均高于市場預期。

不過，在很多人為英偉達驚呼時，多家華爾街機構卻發出AI泡沫化的警告，甚至類比上世紀90年代的互聯網泡沫。因此，可以說，AI的泡沫和機遇都是存在的。

ChatGPT成就英偉達

過去半年多時間，全球芯片產業冰火兩重天，有存儲芯片價格大跌、需求銳減，也有汽車芯片持續緊俏，更有AI芯片需求大增。

然而，AI芯片大火是由ChatGPT帶動的。自ChatGPT爆火之后，全球科技企業都加入到AI大模型的研發，各種類ChatGPT的AI大模型相繼推出。盡管OpenAI的ChatGPT具有相對領先的優勢，但整個AI大模型賽道還看不出絕對的“優勝者”，反而支持AI大模型的AI芯片廠商英偉賺得盆滿缽滿。

2022年，英偉達推出了H100芯片，其性能相當強大，但價格昂貴。彼時，H100芯片因價格的問題，銷售情況非常不理想。但2022年11月，ChatGPT的出現，改變了H100芯片窘況，甚至可以說來了一個大反轉。

從運行條件來看，ChatGPT勢必涉及到大量的計算資源和存儲空間，需要使用GPU等加速器來進行訓練和推理，以加快計算速度和提高模型性能，同時也需要具備足夠的存儲空間進行存儲和管理。根據OpenAI的測算數據，2012年以來最大的AI訓練運行所使用的算力每3-4個月增長一倍。

目前，越來越多的軟件企業都在整合AI，以及配置云端的AI計算，算力需求可以說成指數上升。有人評論，在ChatGPT風口上，起飛的只有英偉達。

現實情況正如英偉達創始人兼首席執行官黃仁勛所說，計算機行業正在同時經歷兩種轉變——加速計算和生成式人工智能。隨著AI算力需求激增，英偉達的GPU價格也水漲船高，作為第一款專為生成式AI設計的芯片的H100芯片，更是被炒到4萬美元。即便如此，這款芯片因需求過大，交貨周期也被拉長，不少新訂單可能要到12月才能交付。

英偉達另外一款AI芯片——A100價格也從2022年12月開始上漲，目前每片芯片售價超過1.5萬美元。而英偉達針對中國市場推出的特供版GPU芯片——A800，其每秒數據傳輸速率只有A100的三分之二，但其價格也已經漲到10萬元。

當前，隨著各家科技企業競相將生成式人工智能應用于每一種產品、服務和業務流程，價值1萬億美元的全球數據中心基礎設施也將從通用計算轉向加速計算。而英偉達也正從一家顯卡制造企業轉型成為數據中心加速器企業，業務核心的轉變正在朝向數據、可視化與汽車領域發展。毫無疑問，ChatGPT成就了英偉達，也助其突破了歷史：全球第一家市值超過萬億美元的芯片企業!

贏者通吃的大贏家

自1989年X86服務器問世，到后來GPU、異構計算的發展，運算能力正從傳統的以CPU為主導轉向以GPU為主導。這也就是說，GPU相比CPU更適合AI計算。

具體從原理來說，相比于CPU，GPU的并行計算能力更強，能夠同時處理大量的數據和任務。在大數據領域中，GPU主要用于加速計算密集型任務，例如機器學習、深度學習、圖像處理、模擬計算等。而傳統的CPU在處理這些任務時會面臨一些瓶頸，主要原因是CPU在處理單個任務時，需要以順序執行指令，因此難以充分利用硬件資源并進行并行計算。而GPU則具有處理大規模并行計算的優勢。

在ChatGPT掀起的這場AI大潮中，英偉達無疑是最大的贏家。然而，這一結果的促成可能要追溯到英偉達率先提出GPU這一概念。

1999年，英偉達首次推出了GPU這一概念。此時，包括英特爾在內的CPU廠商都堅信圖形處理是CPU的事，甚至認為將圖形工作獨立到另一附屬處理器上完全沒有必要。加上此時在游戲的圖形應用領域中的日本廠商話語權很高，且相關開發工作都集中于 CPU 之上，使得GPU難有很大的市場空間。

直到微軟開發出了Direct X這一標準化的API圖形接口，以及推出另一產品 Xbox，才讓CPU、GPU各司其職，一舉打破CPU芯片一家獨大的局面。而英偉達也一直堅持GPU研發，特別是看到微軟引入統一渲染架構之后，其果斷把自己從前的GPU架構推倒重來，通過對GPU流處理器進行細致的分組，變成一個個小型流處理器且能單獨運行，解決了流處理器此前被綁定無法獨立運行而被迫閑置的問題。

可以說，這一改變奠定了英偉達后來革命性 CUDA 架構的出世。因英偉達的流處理器是很獨立且標準的單元，極易控制和調度，讓原本只能串行處理的任務可以被并行處理，讓編程難度大大降低。英偉達又在2017年引入了Tensor Core計算單元概念，其專門為深度學習而設計，支持更低精度的運算從而大幅節省了模型算力。隨后，英偉達的GPU在AI領域逐漸被認可。

AI場景需要多核、高并發、高帶寬芯片，而支撐強大算力需求的GPU被廣泛應用于加速芯片。隨著以ChatGPT為代表的生成式AI的爆發，GPU成為簡單高效運行生成式AI模型的最好選擇，而英偉達恰恰可以提供這樣的GPU。
盡管除了英偉達，AMD也可以提供GPU，但英偉達占據了全球GPU市場約86%的份額，成為AI風口上最大的贏家。

是否是一次AI泡沫?

站得遠高，可能也會摔得更慘。實際上，除了暴漲的英偉達，2023上半年AI熱潮也推升了全球科技圈的市值。
據悉，自從年初以來，蘋果、微軟、Alphabet、亞馬遜、Meta和特斯拉等在內的科技股市值漲幅中位數高達43%，幾乎是標普500指數的五倍。甚至有分析師認為，科技股巨頭們與小盤股的分化愈演愈烈，已經進入到30年來美股指數背離趨勢最嚴重的節點。

具體來看，微軟大舉投資OpenAI，近期甚至還將ChatGPT接入操作系統、搜索引擎，受到業界的廣泛關注，今年來股價也漲近39%。谷歌也加入到生成式AI角逐之中，在I/O開發者大會上，宣布生成式AI將應用于多款產品中，比如谷歌的圖片工具Google Photo，其母公司Alphabet股價也漲近40%。Meta雖因重倉元宇宙導致2022年市值大跌，但通過“瘦身”計劃，以及拋出自研AI芯片和研發大模型計劃，使其股價今年以來漲幅達到了110%。特斯拉很早就在駕駛輔助系統中使用了人工智能，其股價漲幅高達78%。蘋果憑借穩定的收入和龐大的現金流，市值也有望回到3萬億美元高點。而英偉達盤中市值破萬億美元。今年以來，該股股價已累計上漲超180%。

因此，不少分析師都對當前的科技股的高估值發出了警告：當圍繞AI的炒作周期結束，市場將會“崩潰”，現在并非入場時機!知名經濟學家、投研機構Rosenberg Research總裁David Rosenberg近日警告稱，投資者盲目涌入AI概念的股票可能會付出高昂的代價，AI概念存在泡沫。他認為，當前AI概念毫無疑問存在泡沫，現在的人工智能的熱浪與上世紀90年代末的互聯網泡沫有著驚人的相似之處。瑞銀場內交易負責人Art Cashin也表示，“AI將成為一個新的迷你版的互聯網泡沫。”

當然，也有分析師非常看好生成式AI可能成為下一個重要增長點。Hargreaves Lansdown分析師Derren Nathan表示：“我們現在只是看到了冰山一角。生成式AI有可能會成為科技史轉折點，就像當年的內燃機引擎或者互聯網一樣。”

近日，華為昇騰計算業務CTO周斌接受采訪時也表示，人工智能大模型浪潮帶來算力需求的快速增加，并且這個需求是有價值的，不是泡沫。“AI 算力行業出現一個新定律，叫做 AI 算力增長曲線，這個定律告訴我們大概每隔 4 個月，AI 計算需求就會翻倍。這比‘摩爾定律’更有效地體現在算力需求上。”

不過，市值大漲的背后，必然是資本對AI的看好與青睞，但高估值也必然隱藏著一系列的風險。如今，英偉達市值由高性能GPU“稀缺”和“昂貴”支撐，已經達到歷史高點。未來，隨著更多芯片巨頭在GPU上對英偉達阻擊，加上生成式AI應用能否達到市場預期，都會對其產生重大影響，同樣也會對AI概念形成反噬效應。