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黄仁勋和马斯克,谁才是「时代的司机」?
新浪科技· 2025-12-08 00:50
英伟达的市场处境与“时代司机”的普遍困境 - 英伟达发布强劲财报后股价反而下跌 公司陷入“无赢”境地 即交出差业绩被视为AI泡沫证据 交出亮眼业绩则被视为助长AI泡沫 [2][7] - 2024年11月 英伟达股价下跌9% 近一个月跌幅超过13% 尽管当季营收同比增长62% 净利润同比增长65%且超预期 [7] - 公司CEO黄仁勋在内部会议中表达困扰 认为市场未充分认识其季度表现 且预期过高难以取悦 [2] 历史类比:PC与移动时代的“司机”经历 - PC时代的“双司机”英特尔与微软曾经历类似困扰 强劲业绩下对未来的谨慎预警会引发股价大跌 [10] - 1996财年第四财季 微软因提示未来增长可能放缓 股价当日暴跌6% 并拖累纳斯达克指数 [11] - 1995年 英特尔因警告芯片价格压力与需求不确定性 在业绩强劲情况下股价下跌7% 引发科技股回调 [11] - 移动时代的“司机”苹果在2011财年营收增长66%至1082亿美元 净利润增长85%至259亿美元 但财报后股价回调约7% 市场担忧iPhone需求可持续性与创新节奏 [15] AI时代的竞争格局与方向盘争夺 - AI时代开启仅约三年 英伟达凭借在AI芯片市场的绝对统治力成为当前“时代的司机” [19] - 主要科技巨头不甘仅为“乘客” 正从大模型、产品应用到芯片全链条布局 争夺AI时代主导权 [20] - 谷歌TPU构成直接竞争 Gemini 3模型完全基于自研TPU训练 其TPUv7服务器总拥有成本比英伟达GB200服务器低约44% [21][22] - 谷歌TPU已开始抢夺英伟达客户 如与Anthropic签署协议提供多达100万TPU芯片 Meta也在就TPU部署与谷歌谈判 [21] - 亚马逊自研AI训练芯片Trainium2业务年化收入达数十亿美元 有超过100万片芯片在生产中 [24] - OpenAI宣布与博通联手 计划从2026年下半年开始部署高达10GW的庞大计算系统 [23] 英伟达的回应与潜在挑战 - 英伟达罕见公开回应竞争 强调其GPU相比专用集成电路具有更强的灵活性和通用性 [24][25] - 公司CEO黄仁勋表示AI市场巨大且增长迅速 公司需保持快速创新 并认为其GPU和平台地位稳固 [26] - 公司面临“创新者的窘境”风险 即行业领导者可能因未能快速把握新事物而被替代 英伟达自身当年正是这样击败对手的 [28] - 公司更深层的恐惧是失去在AI时代的主导权 而众多竞争者正期待其发生 [28]
黄仁勋和马斯克,谁才是“时代的司机”?
36氪· 2025-12-04 10:21
公司业绩与市场反应 - 英伟达发布季度财报,营收同比增长62%,净利润同比增长65%,业绩全线飘红且超过华尔街预期,但股价在11月下跌9%,近一个月跌幅超过13% [6] - 公司管理层认为市场预期过高,陷入“无赢”境地:业绩差被视为AI泡沫证据,业绩好则被指责助长AI泡沫 [2][6] - 公司被比喻为支撑全球股市的绝望杆子,管理层强调其业绩对全球市场的重要性 [4][6] 行业竞争格局 - AI芯片市场竞争加剧,谷歌自研TPU取得进展,其TPUv7服务器的总拥有成本比英伟达GB200服务器低约44% [23][25] - 谷歌TPU不仅内部使用,还开始抢夺英伟达客户,例如Anthropic签署协议将访问多达100万TPU芯片 [24] - 亚马逊披露自研AI训练芯片Trainium2业务年化收入达数十亿美元,有超过100万片芯片在生产中 [26] - OpenAI与博通联手,计划从2026年下半年开始部署一个高达10GW的庞大计算系统 [25] 历史类比与行业规律 - 当前英伟达的处境与PC时代的英特尔和微软类似,它们在业绩强劲时因未来增长担忧而股价下跌,例如微软1996财年四财季后股价暴跌6%,英特尔1995年财报后股价下跌7% [11] - 移动时代的苹果在2011财年营收增长66%至1082亿美元,净利润增长85%至259亿美元,但财报发布后股价回调约7%,因市场担忧iPhone需求可持续性 [13][14] - 科技行业领导者常面临“创新者的窘境”,即可能因未能快速把握新趋势而被替代,英伟达当年正是这样击败对手的 [28] 公司战略与回应 - 英伟达罕见公开回应竞争,强调其GPU相比专用集成电路具有更强的灵活性和通用性 [26] - 公司管理层表示AI市场巨大且增长迅速,英伟达需保持快速创新,并认为其GPU和平台优势稳固 [26] - 公司警惕高端芯片出口限制可能激发中国市场创新潜力,体现出对潜在竞争的紧迫感 [28] 行业发展趋势 - AI时代开启仅三年,仍处于早期阶段,但方向盘争夺战已进入白热化,各大科技巨头从大模型、产品应用到芯片全面布局 [21][22][25] - 谷歌Gemini 3完全基于自研TPU训练,模型背后是数百万颗TPU芯片组成的超级集群,标志着专用芯片的崛起 [23] - 元宇宙等过去热门赛道未能开启新时代,而ChatGPT诞生后AI成为焦点,科技巨头全部转向AI领域 [20]