人工智能的市场潜力再次引发了投资者的极大兴趣。

　　6月18日美股收盘，英伟达市值达到3.34万亿美元，超越微软，首次成为全球最高市值股票。

　　5月底，英伟达市值紧咬苹果公司，看涨期权也一度被疯狂爆炒超4000%。而后，英伟达市值一度突破3万亿美元短暂超过苹果公司。数据显示，英伟达市值从2万亿美元升到3万亿美元用了96天(日历日)。与之相比，微软用了945天，苹果则用了1044天。

　　早前公布的业绩大超预期一度刺激了英伟达股价上涨。其次，6月10日，英伟达拆股正式生效后，股价也呈上涨趋势。

　　不过，随着英伟达股价走高，该公司创始人兼首席执行官黄仁勋及高管也出现了减持套现行为。美东时间6月17日，有消息传出，黄仁勋时隔9个月再度出售英伟达股票，通过一系列内部交易套现3120万美元(约合2.26亿元)。

　　另外，英伟达将于太平洋时间6月26日举行2024年年度股东大会，投资者们密切关注其股价能否迎来新的高点。

　　分析师：英伟达市值有望达近5万亿美元

　　目前来看，随着英伟达6月10日拆股生效后，股价呈现持续上涨态势。截至6月18日美股收盘，英伟达报收135.58美元，较拆股前一个交易日收盘价上涨约12%。同时，英伟达盘中股价触及136.33美元，再创历史新高。

　　在英伟达拆股后，罗森布拉特证券公司的分析师Hans Mosesmann曾表示，英伟达将延续涨势，在未来一年其市值可高达近5万亿美元，且将英伟达的目标价从140美元大幅上调至200美元，这一价格成为华尔街目前的最高价。

　　英伟达此前宣布，对其已发行的普通股进行1拆10.拆股将通过修订NVIDIA的重述公司注册证书来实现，这将导致授权普通股数量按比例增加。拆股本身不会改变股票资产的总价值，但会让每股股价变得更便宜，好处在于能够吸引散户投资者。英伟达也在公告中提到，拆股“使员工和投资者更容易获得股票所有权。”

　　美国银行的一份研究指出，自1980年以来，宣布拆股的公司在拆股后三个月的平均表现比标普500指数强6个百分点以上，拆股后12个月的平均表现强16个百分点以上。上市企业拆分股票一年后，股票平均回报率为25%。而同一时间段里，股市整体平均回报率为9%。

　　另有分析认为，拆股计划将提高英伟达被纳入道琼斯指数的可能性，因为该指数是一种价格加权指数，股价较高的公司对基准指数具有较大影响力。道琼斯工业平均指数是一个由30只股票组成的基准指数，历史上包括了美国最有价值的公司。

　　将时间线拉长，英伟达本轮股价上涨源自其发布的大超市场预期的财报。英伟达2025财年第一财季营收为260.44亿美元，同比增长262.12%;净利润为148.81亿美元，同比增长628%;毛利率78.4%，同比增长13.8%，再创新高。对于第二财季展望，英伟达预计收入将达到280亿美元，上下浮动2%，高于分析师此前预期的268亿美元。

　　这份好于预期的财报发布后，英伟达一度涨超9%，股价首次突破1000美元，涨势持续四个交易日。

　　黄仁勋表示，“数据中心业务增长得益于对Hopper平台上生成式AI训练和推理的强劲且不断加速的需求。生成式AI不仅用于云服务商，并已扩展至消费互联网公司、主权AI、汽车和医疗客户，创造了多个价值数十亿美元的垂直市场。”

　　生成式AI能够创建原创内容(例如文本、图像、视频、音频或软件代码)以响应用户的提示或请求。当下最常见的基础模型，是为文本生成应用程序而创建的大型语音模型，比如2022年底，OpenAI推出的ChatGPT;也有用于图像生成、视频生成以及声音和音乐生成的基础模型等。

　　生成式AI始于一个基础模型–深度学习模型，是多种不同类型生成式AI应用程序的基础。为了创建基础模型，需要大量数据训练深度学习算法，是一种计算密集型、耗时且昂贵，需要数千个集群图形处理单元(GPU)和数周的处理时间，所有这些将花费数百万美元。

　　海通证券指出，OpenAI训练一次1750亿参数的GPT-3大约需要的算力约为3640PFlops-day，共使用了1024块A100(GPU)训练了34天。而GPT-4参数量达到了GPT-3的500倍，使用约2-3万张A100.训练1个月左右时间。

　　大语言模型的涌现对算力需求暴涨，也带动了英伟达的数据中心GPU业务，其也从游戏显卡龙头，逐渐转向AI算力芯片龙头。

　　2023财年，英伟达数据中心业务首度营收超过游戏，成为公司的第一大业务。2024财年，英伟达总营收增长至609.22亿美元，其中，数据中心的收入同比增长217%至475.25亿美元，占营收比重近80%;而在最新一季的财报中，其数据中心业务占营收比重增加至87%。

　　AI的狂热与迷茫，英伟达高管已减持

　　在人工智能持续景气下，英伟达的业绩与股价齐飞。不过，英伟达并不满足于提供算力，同时介入到大模型领域。

　　当地时间6月14日，英伟达开源Nemotron-4 340B(3400亿参数)系列模型。据英伟达介绍，开发人员可使用该系列模型生成合成数据，用于训练大型语言模型(LLM)，用于医疗保健、金融、制造、零售和其他行业的商业应用。Nemotron-4 340B包括基础模型Base、指令模型Instruct和奖励模型Reward。

　　然而，并非所有人都看好如今在资本市场狂奔的英伟达。对冲基金杜肯资本管理公司创始人Stanley Druckenmiller就在3月底减持了英伟达股票，彼时英伟达股票刚刚涨到900美元上下。他认为，人工智能巨大的回报可能会在四到五年后出现。因此，现在可能有点被过度炒作。

　　英伟达高管也出现了减持套现行为。美东时间6月17日，有消息称，黄仁勋时隔9个月再度出售英伟达股票。监管文件显示，黄仁勋在6月13日-14日卖出24万股，套现3120万美元(约合2.26亿元)。

　　另据《巴伦周刊》援引文件，黄仁勋在今年3月14日启用了10b5-1规则交易计划，他将在2025年3月31日之前出售不超过60万股英伟达股票。当价格和成交量等预设条件满足时，10b5-1计划会自动执行股票交易，这旨在消除公司内部人员从了解重大非公开信息中可能获得的任何优势。

　　除了黄仁勋外，英伟达执行副总裁Deborah Shoquist也于2024年6月3日出售了41140股股票，套现超过4500万美元。其他减持套现的英伟达高管还包括Dawn Hudson、Tench Coxe、John Dabiri、Michael McCaffery、Brooke Seawell和Mark Stevens。

　　同时，在英伟达一次次触及股价高位时，美股云计算股的下跌引发了对AI泡沫的新一轮讨论。5月30日，云软件供应商Salesforce暴跌20%，创了该公司20年来最大单日跌幅。

　　股价大跌的原因是Salesforce一季度及对二季度收入预期不及预期。这也是Salesforce自2006年以来首次季度收入不及预期。该公司AI部分业务也未带来新增量，财报显示，Salesforce专注于AI的数据云业务在第一季度贡献了25%的100万美元以上交易，与上一季度持平。

　　摩根士丹利分析师表示，Salesforce第一季度的订单疲软进一步考验了投资者的耐心，因为GenAI(生成式AI)尚未影响营收结果，越来越成为竞争关注点。另有AI分析师预计，Salesforce与AI产品升级相关的收入增长要到2026财年才会开始。

　　Salesforce不是唯一一家下跌的云软件供应企业。科技媒体The Information报道，Snowflake、UiPath、Adobe等软件公司都投资了新的人工智能功能，但似乎并没有获得太大的业务增长，这些公司在业绩公布后股价都出现下跌。

　　对于软件企业的收入放缓，投行奥本海默的分析师Brian Schwartz表示，这可能反映了人工智能挤占了其他方向的投资，且造成这些公司的招聘放缓。也有观点认为，软件股下跌会蔓延到硬件领域。

　　而在当前的大模型领域，也同时出现两种矛盾情形。

　　一方面，大额投融资涌现，大模型公司的估值也水涨船高。5月底，英国《金融时报》报道，沙特阿美(Aramco)风险投资部门的Prosperity7参与了对中国AI初创企业智谱AI约4亿美元(约29亿元)的一轮投资。这笔交易对智谱AI的估值达30亿美元(约217亿元)。

　　另一方面，AI独角兽卖身、裁员的消息屡屡传来。英国人工智能初创公司Stability AI正与潜在买家就出售事宜进行了讨论。2024年第一季度，Stability AI的收入不到500万美元，亏损超过3000万美元。此外，Replit、JasperAI、Deepgram、Tome等在内的AI明星初创企业均启动了裁员。

　　股价涨跌分化、资本热捧与落寞卖身，一同出现在AI行业，反映了当前赛道的众多不确定性。西班牙《消息报》指出，人工智能领域的投资正在面临估值过高和潜在风险累积的问题。许多AI项目仍处于研发初期，距离真正实现商业化并产生稳定回报还有很长的路要走。

　　目前，鲜少有生成式AI企业对外披露收入情况，也反映了盈利的不确定性。以行业龙头为例，OpenAI未对外明确透露过收入情况，仅有媒体报道可供参考。

　　在大模型持续烧钱，商业化不确定的背景下，市场选择牢牢抓住底层算力。这一逻辑下，推动了英伟达在资本市场的上涨。据Wind数据，英伟达2023年全年涨幅超239%;今年以来(截至5月31日)也涨超121%。

　　国产替代的机会在哪？

　　人工智能也是中国重点布局领域。在《学习时报》中，工业和信息化部党组书记、部长金壮龙表示，人工智能成为未来发展的关键变量，将深刻改变全球产业发展和分工格局。

　　金壮龙提出要准确把握推进新型工业化的新形势。一是新一轮科技革命和产业变革深刻改变全球产业发展和分工格局。二是大国竞争博弈日趋激烈深刻改变我国发展的外部环境。三是我国工业已进入爬坡过坎、由大变强、加快向全球价值链中高端迈进的关键时期。

　　金壮龙还表示，推进数字产业化，提升集成电路、关键软件等发展水平，加快5G、物联网、云计算、大数据、虚拟现实等融合创新。实施制造业数字化转型行动，开展中小企业数字化转型城市试点，推进新一代信息技术在制造业全行业全链条普及应用。推动人工智能创新应用，以通用人工智能和制造业深度融合为主线、智能制造为主攻方向、场景应用为牵引，加快重点行业智能升级，发展智能产品，营造创新生态，高水平赋能新型工业化。

　　国产AI芯片也在加速布局。此前，英伟达在提交给美国证券交易委员会的文件中，首次将华为列为“芯片制造竞争对手”。英伟达表示，华为在供应图形处理器(GPU)、中央处理器(CPU)等用于AI的芯片领域，都可与业界竞争。英伟达对华为的关注，也说明了华为在AI芯片领域实力受到认可。

　　目前，国产AI芯片主要可以分为三类：包含华为、阿里在内的大型科技企业;海光信息等国资背景的科技公司，寒武纪、壁仞科技、摩尔线程、燧原科技等创业型芯片公司。此外，在细分领域都有潜在机会，比如英伟达产业链中的GPU，PCB，DDR5/HBM存储器，服务器散热，光芯片/光模块等领域。

　　而提到“国产版英伟达”，景嘉微是绕不开的一家企业。资料显示，景嘉微是国内首家实现自主研发国产化GPU并产业化的企业。为打破ATI公司(现已被 AMD 收购)M9 芯片在军用图形显控领域的长期垄断，该公司2014 年成功研制国内首款高性能GPU芯片JM5400.实现军用GPU国产化。景嘉微目前已有 3 代 GPU 产品，分别是 JM5 系列、JM7 系列和 JM9 系列，应用场景由图形渲染领域扩展至部分计算领域。

　　围绕人工智能是泡沫还是风口的讨论不断，但算力作为基础需求被牢牢抓住，在这一领域，我国厂商也正在加速成长。