“全球新股王”誕生！英偉達市值超微軟、蘋果_風聞

人工智能的市場潛力再次引發了投資者的極大興趣。

6月18日美股收盤，英偉達市值達到3.34萬億美元，超越微軟，首次成為全球最高市值股票。

5月底，英偉達市值緊咬蘋果公司，看漲期權也一度被瘋狂爆炒超4000%。而後，英偉達市值一度突破3萬億美元短暫超過蘋果公司。數據顯示，英偉達市值從2萬億美元升到3萬億美元用了96天（日曆日）。與之相比，微軟用了945天，蘋果則用了1044天。

早前公佈的業績大超預期一度刺激了英偉達股價上漲。其次，6月10日，英偉達拆股正式生效後，股價也呈上漲趨勢。

不過，隨着英偉達股價走高，該公司創始人兼首席執行官黃仁勳及高管也出現了減持套現行為。美東時間6月17日，有消息傳出，黃仁勳時隔9個月再度出售英偉達股票，通過一系列內部交易套現3120萬美元（約合2.26億元）。

另外，英偉達將於太平洋時間6月26日舉行2024年年度股東大會，投資者們密切關注其股價能否迎來新的高點。

分析師：

英偉達市值有望達近5萬億美元

目前來看，隨着英偉達6月10日拆股生效後，股價呈現持續上漲態勢。截至6月18日美股收盤，英偉達報收135.58美元，較拆股前一個交易日收盤價上漲約12%。同時，英偉達盤中股價觸及136.33美元，再創歷史新高。

在英偉達拆股後，羅森布拉特證券公司的分析師Hans Mosesmann曾表示，英偉達將延續漲勢，在未來一年其市值可高達近5萬億美元，且將英偉達的目標價從140美元大幅上調至200美元，這一價格成為華爾街目前的最高價。

英偉達此前宣佈，對其已發行的普通股進行1拆10。拆股將通過修訂NVIDIA的重述公司註冊證書來實現，這將導致授權普通股數量按比例增加。拆股本身不會改變股票資產的總價值，但會讓每股股價變得更便宜，好處在於能夠吸引散户投資者。英偉達也在公告中提到，拆股“使員工和投資者更容易獲得股票所有權。”

美國銀行的一份研究指出，自1980年以來，宣佈拆股的公司在拆股後三個月的平均表現比標普500指數強6個百分點以上，拆股後12個月的平均表現強16個百分點以上。上市企業拆分股票一年後，股票平均回報率為25%。而同一時間段裏，股市整體平均回報率為9%。

另有分析認為，拆股計劃將提高英偉達被納入道瓊斯指數的可能性，因為該指數是一種價格加權指數，股價較高的公司對基準指數具有較大影響力。道瓊斯工業平均指數是一個由30只股票組成的基準指數，歷史上包括了美國最有價值的公司。

將時間線拉長，英偉達本輪股價上漲源自其發佈的大超市場預期的財報。英偉達2025財年第一財季營收為260.44億美元，同比增長262.12%；淨利潤為148.81億美元，同比增長628%；毛利率78.4%，同比增長13.8%，再創新高。對於第二財季展望，英偉達預計收入將達到280億美元，上下浮動2%，高於分析師此前預期的268億美元。

這份好於預期的財報發佈後，英偉達一度漲超9%，股價首次突破1000美元，漲勢持續四個交易日。

黃仁勳表示，“數據中心業務增長得益於對Hopper平台上生成式AI訓練和推理的強勁且不斷加速的需求。生成式AI不僅用於雲服務商，並已擴展至消費互聯網公司、主權AI、汽車和醫療客户，創造了多個價值數十億美元的垂直市場。”

生成式AI能夠創建原創內容（例如文本、圖像、視頻、音頻或軟件代碼）以響應用户的提示或請求。當下最常見的基礎模型，是為文本生成應用程序而創建的大型語音模型，比如2022年底，OpenAI推出的ChatGPT；也有用於圖像生成、視頻生成以及聲音和音樂生成的基礎模型等。

生成式AI始於一個基礎模型–深度學習模型，是多種不同類型生成式AI應用程序的基礎。為了創建基礎模型，需要大量數據訓練深度學習算法，是一種計算密集型、耗時且昂貴，需要數千個集羣圖形處理單元（GPU）和數週的處理時間，所有這些將花費數百萬美元。

海通證券指出，OpenAI訓練一次1750億參數的GPT-3大約需要的算力約為3640PFlops-day，共使用了1024塊A100（GPU）訓練了34天。而GPT-4參數量達到了GPT-3的500倍，使用約2-3萬張A100，訓練1個月左右時間。

大語言模型的湧現對算力需求暴漲，也帶動了英偉達的數據中心GPU業務，其也從遊戲顯卡龍頭，逐漸轉向AI算力芯片龍頭。

2023財年，英偉達數據中心業務首度營收超過遊戲，成為公司的第一大業務。2024財年，英偉達總營收增長至609.22億美元，其中，數據中心的收入同比增長217%至475.25億美元，佔營收比重近80%；而在最新一季的財報中，其數據中心業務佔營收比重增加至87%。

AI的狂熱與迷茫

英偉達高管已減持

在人工智能持續景氣下，英偉達的業績與股價齊飛。不過，英偉達並不滿足於提供算力，同時介入到大模型領域。

當地時間6月14日，英偉達開源Nemotron-4 340B（3400億參數）系列模型。據英偉達介紹，開發人員可使用該系列模型生成合成數據，用於訓練大型語言模型(LLM)，用於醫療保健、金融、製造、零售和其他行業的商業應用。Nemotron-4 340B包括基礎模型Base、指令模型Instruct和獎勵模型Reward。

然而，並非所有人都看好如今在資本市場狂奔的英偉達。對沖基金杜肯資本管理公司創始人Stanley Druckenmiller就在3月底減持了英偉達股票，彼時英偉達股票剛剛漲到900美元上下。他認為，人工智能巨大的回報可能會在四到五年後出現。因此，現在可能有點被過度炒作。

英偉達高管也出現了減持套現行為。美東時間6月17日，有消息稱，黃仁勳時隔9個月再度出售英偉達股票。監管文件顯示，黃仁勳在6月13日-14日賣出24萬股，套現3120萬美元（約合2.26億元）。

另據《巴倫週刊》援引文件，黃仁勳在今年3月14日啓用了10b5-1規則交易計劃，他將在2025年3月31日之前出售不超過60萬股英偉達股票。當價格和成交量等預設條件滿足時，10b5-1計劃會自動執行股票交易，這旨在消除公司內部人員從瞭解重大非公開信息中可能獲得的任何優勢。

除了黃仁勳外，英偉達執行副總裁Deborah Shoquist也於2024年6月3日出售了41140股股票，套現超過4500萬美元。其他減持套現的英偉達高管還包括Dawn Hudson、Tench Coxe、John Dabiri、Michael McCaffery、Brooke Seawell和Mark Stevens。

同時，在英偉達一次次觸及股價高位時，美股雲計算股的下跌引發了對AI泡沫的新一輪討論。5月30日，雲軟件供應商Salesforce暴跌20%，創了該公司20年來最大單日跌幅。

股價大跌的原因是Salesforce一季度及對二季度收入預期不及預期。這也是Salesforce自2006年以來首次季度收入不及預期。該公司AI部分業務也未帶來新增量，財報顯示，Salesforce專注於AI的數據雲業務在第一季度貢獻了25%的100萬美元以上交易，與上一季度持平。

摩根士丹利分析師表示，Salesforce第一季度的訂單疲軟進一步考驗了投資者的耐心，因為GenAI（生成式AI）尚未影響營收結果，越來越成為競爭關注點。另有AI分析師預計，Salesforce與AI產品升級相關的收入增長要到2026財年才會開始。

Salesforce不是唯一一家下跌的雲軟件供應企業。科技媒體The Information報道，Snowflake、UiPath、Adobe等軟件公司都投資了新的人工智能功能，但似乎並沒有獲得太大的業務增長，這些公司在業績公佈後股價都出現下跌。

對於軟件企業的收入放緩，投行奧本海默的分析師Brian Schwartz表示，這可能反映了人工智能擠佔了其他方向的投資，且造成這些公司的招聘放緩。也有觀點認為，軟件股下跌會蔓延到硬件領域。

而在當前的大模型領域，也同時出現兩種矛盾情形。

一方面，大額投融資湧現，大模型公司的估值也水漲船高。5月底，英國《金融時報》報道，沙特阿美（Aramco）風險投資部門的Prosperity7參與了對中國AI初創企業智譜AI約4億美元（約29億元）的一輪投資。這筆交易對智譜AI的估值達30億美元（約217億元）。

另一方面，AI獨角獸賣身、裁員的消息屢屢傳來。英國人工智能初創公司Stability AI正與潛在買家就出售事宜進行了討論。2024年第一季度，Stability AI的收入不到500萬美元，虧損超過3000萬美元。此外，Replit、JasperAI、Deepgram、Tome等在內的AI明星初創企業均啓動了裁員。

股價漲跌分化、資本熱捧與落寞賣身，一同出現在AI行業，反映了當前賽道的眾多不確定性。西班牙《消息報》指出，人工智能領域的投資正在面臨估值過高和潛在風險累積的問題。許多AI項目仍處於研發初期，距離真正實現商業化併產生穩定回報還有很長的路要走。

目前，鮮少有生成式AI企業對外披露收入情況，也反映了盈利的不確定性。以行業龍頭為例，OpenAI未對外明確透露過收入情況，僅有媒體報道可供參考。

在大模型持續燒錢，商業化不確定的背景下，市場選擇牢牢抓住底層算力。這一邏輯下，推動了英偉達在資本市場的上漲。據Wind數據，英偉達2023年全年漲幅超239%；今年以來（截至5月31日）也漲超121%。

國產替代的機會在哪？

人工智能也是中國重點佈局領域。在《學習時報》中，工業和信息化部黨組書記、部長金壯龍表示，人工智能成為未來發展的關鍵變量，將深刻改變全球產業發展和分工格局。

金壯龍提出要準確把握推進新型工業化的新形勢。一是新一輪科技革命和產業變革深刻改變全球產業發展和分工格局。二是大國競爭博弈日趨激烈深刻改變我國發展的外部環境。三是我國工業已進入爬坡過坎、由大變強、加快向全球價值鏈中高端邁進的關鍵時期。

金壯龍還表示，推進數字產業化，提升集成電路、關鍵軟件等發展水平，加快5G、物聯網、雲計算、大數據、虛擬現實等融合創新。實施製造業數字化轉型行動，開展中小企業數字化轉型城市試點，推進新一代信息技術在製造業全行業全鏈條普及應用。推動人工智能創新應用，以通用人工智能和製造業深度融合為主線、智能製造為主攻方向、場景應用為牽引，加快重點行業智能升級，發展智能產品，營造創新生態，高水平賦能新型工業化。

國產AI芯片也在加速佈局。此前，英偉達在提交給美國證券交易委員會的文件中，首次將華為列為“芯片製造競爭對手”。英偉達表示，華為在供應圖形處理器（GPU）、中央處理器（CPU）等用於AI的芯片領域，都可與業界競爭。英偉達對華為的關注，也説明了華為在AI芯片領域實力受到認可。

目前，國產AI芯片主要可以分為三類：包含華為、阿里在內的大型科技企業；海光信息等國資背景的科技公司，寒武紀、壁仞科技、摩爾線程、燧原科技等創業型芯片公司。此外，在細分領域都有潛在機會，比如英偉達產業鏈中的GPU，PCB，DDR5/HBM存儲器，服務器散熱，光芯片/光模塊等領域。

而提到“國產版英偉達”，景嘉微是繞不開的一家企業。資料顯示，景嘉微是國內首家實現自主研發國產化GPU併產業化的企業。為打破ATI公司（現已被 AMD 收購）M9 芯片在軍用圖形顯控領域的長期壟斷，該公司2014 年成功研製國內首款高性能GPU芯片JM5400，實現軍用GPU國產化。景嘉微目前已有 3 代 GPU 產品，分別是 JM5 系列、JM7 系列和 JM9 系列，應用場景由圖形渲染領域擴展至部分計算領域。

圍繞人工智能是泡沫還是風口的討論不斷，但算力作為基礎需求被牢牢抓住，在這一領域，我國廠商也正在加速成長。