一月的最后一個(gè)周六，一篇名為《The Short Case for Nvidia Stock》的博客文章在深夜發(fā)布，24小時(shí)內(nèi)閱讀量迅速突破50萬。

作者Jeffrey Emanuel在投資圈不算出名，文章也不是今年第一篇看空英偉達(dá)的報(bào)告，甚至很多觀點(diǎn)也談不上新穎。但它是第一篇將DeepSeek的技術(shù)細(xì)節(jié)與英偉達(dá)估值聯(lián)系起來的報(bào)告。

Jeffrey Emanuel既搞投資也懂AI，先是詳細(xì)羅列了英偉達(dá)的“四大危機(jī)”，接著用英雄惜英雄的口吻對(duì)DeepSeek不吝贊美，儼然外星科技。

報(bào)告發(fā)布后的第一個(gè)工作日，英偉達(dá)跌沒了6個(gè)英特爾，打破了由自己去年9月創(chuàng)下的美股單日市值蒸發(fā)記錄（2790億美元），網(wǎng)上隨即流傳出一封很像DeepSeek生成的“黃仁勛內(nèi)部信”。

MarketWatch稱該報(bào)告將成為“史上最成功的做空?qǐng)?bào)告之一[1]”，搖旗吶喊的大鱷包括“新四大股神”之一的Chamath Palihapitiya，以及看熱鬧不嫌事大的Altman的前同事Jared Friedman。

DeepSeek并不是英偉達(dá)的競爭者，反而是大客戶。但它的橫空出世像一顆光芒耀眼的信號(hào)彈：是時(shí)候跟英偉達(dá)算算總賬了。

在英偉達(dá)身上栽過跟頭的投資機(jī)構(gòu)迅速團(tuán)結(jié)起來，共同醞釀了一場價(jià)值5890億美元的“1·27慘案”。

讓子彈飛

二月第一天，方舟基金掌舵者Cathie Wood“木頭姐”做客彭博電臺(tái)，主持人開場提問零幀起手：你什么時(shí)候抄底英偉達(dá)？

木頭姐的回答非常冷靜：再看看。

木頭姐接受彭博社電臺(tái)采訪

木頭姐是業(yè)內(nèi)最早看多英偉達(dá)的分析師之一，也是賣飛英偉達(dá)的第一批烈士。

方舟基金在2016年就開始大量持有英偉達(dá)股票，但相比對(duì)特斯拉的專情，木頭姐只陪英偉達(dá)走了一小段路，在2022年末大量賣出，理由是價(jià)不配位。

按照木頭姐的理論框架，賣GPU的英偉達(dá)和當(dāng)年的思科沒什么兩樣，都定位于新技術(shù)的基礎(chǔ)設(shè)施，那么基建完成意味著利好出盡。

同時(shí)，木頭姐認(rèn)為人工智能時(shí)代，每一美元的硬件支出能換回8-21美元的軟件收入，投資下游軟件回報(bào)率更高，因此投資者要見好就收。木頭姐本人也知行合一，早早算出了撤退的良辰吉日。

方舟賣出英偉達(dá)時(shí)，后者股價(jià)累計(jì)上漲了接近80%，但架不住后面又狂漲了800%，Business Insider給木頭姐算了一筆賬——整整少賺了12億美元[3]。

到去年年中，方舟基金賬上只剩下2.6萬股英偉達(dá)股票，木頭姐借反思復(fù)盤，又吹了一波自己心愛的特斯拉[4]：

“如果早知道市場會(huì)獎(jiǎng)勵(lì)英偉達(dá)和其他科技六巨頭（Meg 6），但不包括AI的主要受益者——全球最大的AI項(xiàng)目特斯拉，那么我們就會(huì)持有它（英偉達(dá)）?！?/p>

此番大仇得報(bào)的還有估值大師達(dá)摩達(dá)蘭（Aswath Damodaran），達(dá)摩達(dá)蘭理論知識(shí)過硬，但實(shí)操環(huán)節(jié)吃了不少回旋鏢，其中就包括錯(cuò)判特斯拉和英偉達(dá)。

達(dá)摩達(dá)蘭

2023年中，達(dá)摩達(dá)蘭一口氣減持了一半的英偉達(dá)股票，附帶一份讓文科生頭皮發(fā)麻的估值報(bào)告，給出了較當(dāng)時(shí)409美元的股價(jià)幾乎腰斬的目標(biāo)價(jià)，理由英偉達(dá)的市場地位與估值明顯背離[5]。

達(dá)摩達(dá)蘭估值模型（2023.6.23）

2024年，達(dá)摩達(dá)蘭繼續(xù)減持1/4的英偉達(dá)股票，同時(shí)大砍目標(biāo)價(jià)至87美元（當(dāng)時(shí)股價(jià)106美元）?！?·27慘劇”發(fā)生后，達(dá)摩達(dá)蘭趕盡殺絕，將目標(biāo)價(jià)進(jìn)一步殺到78美元。

但在墻倒眾人推的氛圍下，分歧仍在滋生。

機(jī)構(gòu)攜手退場的1月27日，散戶凈買入英偉達(dá)股票達(dá)到創(chuàng)紀(jì)錄的5.62億美元，嚇得野村證券分析師直言，這輩子沒見過這么夸張的交易失衡。

隨著恐慌情緒的稀釋，這種分歧還蔓延到了機(jī)構(gòu)內(nèi)部。摩根士丹利大中華區(qū)分析團(tuán)隊(duì)4日大砍英偉達(dá)GB200在2025年出貨量（3萬-3.5萬下調(diào)至2萬-2.5萬），隔天北美團(tuán)隊(duì)就重申英偉達(dá)仍是買入首選，直言當(dāng)下的拋售是買入機(jī)會(huì)。

也就是說，DeepSeek的出現(xiàn)并沒有改變英偉達(dá)的估值邏輯，但放大了資本市場對(duì)英偉達(dá)的看法分歧。

打開的魔盒

在接受彭博采訪時(shí)，木頭姐給“抄底英偉達(dá)”的時(shí)機(jī)明確了兩個(gè)考察指標(biāo)：一是推理芯片市場的增量，二是英偉達(dá)在推理端是否具有統(tǒng)治力。

這也是資本市場針對(duì)英偉達(dá)長期博弈的焦點(diǎn)之一，并隨著DeepSeek的出現(xiàn)而放大。

簡單來說，大模型可以劃分為訓(xùn)練和推理兩個(gè)階段，前者的目標(biāo)是通過向模型輸入大量數(shù)據(jù)，優(yōu)化調(diào)參，得到一個(gè)可用的模型，后者是利用訓(xùn)練好的模型來解決實(shí)際問題。

以自動(dòng)駕駛為例，算法要先在數(shù)據(jù)中心被訓(xùn)練，然后在汽車上“推理”，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛功能。

訓(xùn)練端遵循著明確的scaling law路徑、以算力堆疊迭代進(jìn)步，推理端與終端捆綁，本應(yīng)承擔(dān)投資回報(bào)的重任，卻呈現(xiàn)出“看起來很忙、但不知道在忙什么”的迷茫。

終端產(chǎn)品要實(shí)現(xiàn)推理有兩條路徑，但各有各的難：

一是直接搭載大廠的大模型，但這類大多強(qiáng)調(diào)通用性，與終端需求常有不適配的問題，且由于閉源，終端廠商很難自行調(diào)試。滿漢全席配挖耳勺，怎么都吃不痛快。

二是自研模型，但需要付出高昂的訓(xùn)練成本，像特斯拉這種自己部署數(shù)據(jù)中心的企業(yè)鳳毛麟角。

由于DeepSeek本身開源，下游可以針對(duì)性地開發(fā)；同時(shí)，DeepSeek證明低成本、低算力也可以訓(xùn)練出功能強(qiáng)大的模型，降低了模型開發(fā)的難度和成本。

但推理的路走通了，對(duì)英偉達(dá)來說卻不一定是好事。

英偉達(dá)在訓(xùn)練場景的優(yōu)勢非常明顯，模型訓(xùn)練需要的高精度計(jì)算、大顯存、通用性等特點(diǎn)，都是英偉達(dá)的傳統(tǒng)優(yōu)勢項(xiàng)目，市場份額接近90%。按照Nextplatform的分析，DeepSeek的訓(xùn)練就使用了英偉達(dá)的H800 SXM5。

但在推理場景，英偉達(dá)稱王的底氣稍顯不足。

嚴(yán)格意義上來說，并不存在專門的“訓(xùn)練芯片”和“推理芯片”，鐵了心用H100搞推理也不是不行，畢竟沒人規(guī)定不能開保時(shí)捷送外賣。但在實(shí)際應(yīng)用中，兩類芯片的架構(gòu)往往有較大區(qū)別，因此常被視為兩個(gè)市場。

比如英偉達(dá)的通用性在訓(xùn)練場景是無可比擬的優(yōu)勢，但換到任務(wù)明確的推理場景，就變成了實(shí)用性差、資源浪費(fèi)的劣勢。

大客戶們無言，只是加快了自研。GPU的虔誠信徒谷歌早在AlphaGo與柯潔一戰(zhàn)中就換上了自家的TPU，車端客戶們更是在特斯拉FSD的“不良示范”下紛紛叛逃。

Jeffrey Emanuel在報(bào)告中給英偉達(dá)拉來了兩個(gè)競爭對(duì)手——主攻推理芯片的Cerebras和Groq，斷言至少能破除當(dāng)前估值中對(duì)英偉達(dá)未來2-3年增長的高預(yù)期的幻覺[2]。

較之訓(xùn)練芯片市場，推理芯片依然是群雄逐鹿的曠野，英偉達(dá)沒贏，但也不代表輸了。

堅(jiān)固的壁壘

對(duì)英偉達(dá)未來業(yè)務(wù)情況的判斷，可以簡單粗暴地套用一個(gè)公式：營收 = AI芯片市場規(guī)模 X 市場份額，由此拆解為兩個(gè)維度的討論。

第一個(gè)維度的判斷，構(gòu)成了達(dá)摩達(dá)蘭進(jìn)一步下砍英偉達(dá)目標(biāo)價(jià)的最大依據(jù)。

在他看來，DeepSeek的出現(xiàn)會(huì)導(dǎo)致對(duì)科技公司對(duì)AI硬件的投資變得更加謹(jǐn)慎[6]，因此AI芯片市場規(guī)模的預(yù)估從去年9月的5000億美元，極速縮水至最新報(bào)告的3000億美元。

來源：達(dá)摩達(dá)蘭估值報(bào)告（2025.1.31）

這也符合一種樸素的邏輯：能用更便宜的價(jià)格買到相同功能的產(chǎn)品，誰還會(huì)去買高價(jià)貨呢？

但這一預(yù)判被光速打臉。DeepSeek出現(xiàn)恰逢美國科技公司財(cái)報(bào)季，按照谷歌、微軟、亞馬遜、Meta最新公開的2025年資本開支，四巨頭在AI和數(shù)據(jù)中心上的投資合計(jì)將達(dá)到3200億美元，比2024年還多了900億美元。

谷歌在財(cái)報(bào)電話會(huì)上表示，云計(jì)算業(yè)務(wù)增長放緩主要還是因?yàn)橥顿Y不夠，后面還得繼續(xù)花錢。

達(dá)摩達(dá)蘭的判斷忽視了一個(gè)更宏觀的影響：技術(shù)門檻下降也會(huì)推動(dòng)市場整體規(guī)模的擴(kuò)大。LED燈耗電量僅為白熾燈的1/10，但在LED燈普及的過程中，技術(shù)降本推動(dòng)需求擴(kuò)容，用于照明的電力消耗總量反而在增加。

大模型商業(yè)化的一個(gè)難題是價(jià)格與服務(wù)不匹配，DeepSeek讓產(chǎn)業(yè)看到了彌合兩者縫隙的可能，最終帶來的結(jié)果大概率是終端消費(fèi)意愿提升，那么對(duì)算力和AI芯片的整體需求可能還會(huì)增長。

另一方面，英偉達(dá)的通用性與推理場景似乎并不適配，但帶來了無可比擬的成本優(yōu)勢。

黃仁勛在多個(gè)公開場合解釋過英偉達(dá)的最大優(yōu)勢——即相同算力下的“最低持有成本”，也就是說，綜合芯片單價(jià)和運(yùn)行成本，英偉達(dá)GPU提供的每TOPS算力是最便宜的。所以英偉達(dá)的芯片越賣越貴，但單位成本越來越便宜。

被Jeffrey Emanuel拿來拉踩英偉達(dá)的Groq，其芯片采用了與GPU不同的LPU計(jì)算核心，號(hào)稱推理速度比英偉達(dá)GPU“快10倍”，價(jià)格卻是后者的1/10。然而，計(jì)算持有成本并不僅僅考量芯片的購買成本。

賈揚(yáng)清曾給Groq算了一筆賬：由于Groq卡內(nèi)存僅為230MB，要運(yùn)行自家LLaMA 70b模型得購買572張，加上電費(fèi)，三年運(yùn)行成本高達(dá)1220.2萬美元。但用H100只需要8張，而且電費(fèi)只是前者的1/10，總運(yùn)行成本僅為37.2萬美元。

賈揚(yáng)清博文

GPU算力的提升常被冠以“暴力”，也掩蓋了英偉達(dá)在系統(tǒng)構(gòu)建上的精打細(xì)算。

英偉達(dá)的芯片產(chǎn)品線里，不僅內(nèi)存大小精心設(shè)計(jì)，還在通過NVLink等連接技術(shù)在GPU間數(shù)據(jù)傳輸速率上做文章，保證即使單顆算力不是最強(qiáng)，也能讓“1+1”的實(shí)際算力碾壓對(duì)手。

事實(shí)上，Jeffrey Emanuel在報(bào)告中列舉的英偉達(dá)“四大危機(jī)”，多少有點(diǎn)老生常談：

比如Cerebras、Groq這些芯片公司一直被冠以“英偉達(dá)殺手”，但實(shí)際戰(zhàn)績的說服力并不強(qiáng)；CUDA的競爭對(duì)手和大廠自研芯片同樣是舊話重提；英偉達(dá)的GPU的確依賴臺(tái)積電的生產(chǎn)能力，但Jeffrey Emanuel開出的藥方是，“有能力挖到英偉達(dá)的芯片設(shè)計(jì)師”。

至于DeepSeek的沖擊，木頭姐在彭博的訪談中也提到了自己的看法。他認(rèn)為在DeepSeek出現(xiàn)前，帶領(lǐng)AI產(chǎn)業(yè)成本下降的反而是英偉達(dá)自己[9]：

在英偉達(dá)帶領(lǐng)下，AI訓(xùn)練成本每年降75%，推理成本每年降85-90%。DeepSeek只是讓這個(gè)降價(jià)的速度更快了。

而鑒于賣飛過特斯拉和英偉達(dá)的經(jīng)歷，達(dá)摩達(dá)蘭在報(bào)告中一邊調(diào)低英偉達(dá)的目標(biāo)價(jià)，一邊反復(fù)給自己疊甲：“我對(duì)AI架構(gòu)和機(jī)制的了解很淺顯”、“我可能是錯(cuò)的”……

英偉達(dá)的諸多“危機(jī)”都有一個(gè)沒辦法忽視的前提：從長遠(yuǎn)來看。即英偉達(dá)的危機(jī)論多基于長期假設(shè)，但短期市場依然更關(guān)注其不可替代性。

這兩種說法都沒錯(cuò)，但就像凱恩斯回應(yīng)自己的批評(píng)者時(shí)說的那樣：從長遠(yuǎn)來看，我們都死了(In the long run, we are all dead)。

參考資料

[1] The blogger who helped spark Nvidia’s $600 billion stock collapse and a panic in Silicon Valley, MarketWatch

[2] The Short Case for Nvidia Stock, Jeffrey Emanuel

[3] Cathie Wood's ARK Invest missed out on more than $1 billion in returns by selling Nvidia stock too early, Business Insider

[4] Cathie Wood says she wouldn't have sold Nvidia stake 'had we known that the market was going to reward it', Business Insider

[5] AI's Winners, Losers and Wannabes: An NVIDIA Valuation, with the AI Boost, Aswath Damodaran

[6] DeepSeek crashes the AI Party: Story Break, Change or Shift？Aswath Damodaran

[7] The Power of Expectations: Nvidia's Earnings and the Market Reaction, Aswath Damodaran

[8] Cathie Wood：我為何拋棄了英偉達(dá)，新硅NewGeek

[9] “木頭姐”談DeepSeek沖擊：英偉達(dá)受到挑戰(zhàn)，但不會(huì)繼續(xù)跌；AI將會(huì)有更廣泛應(yīng)用，DeepTech深科技

編輯：李墨天

視覺設(shè)計(jì)：疏睿

責(zé)任編輯：何律衡

封面圖片來自ShotDeck