为什么英伟达的“无泡沫”立场比市场喧嚣更为重要

当英伟达CEO黄仁勋在2025年11月登台，回应关于AI估值的激烈辩论时，他不仅为公司打破纪录的市场地位辩护，还提出了理解当前科技时刻的根本性不同框架。虽然市场观察者和媒体似乎重复“更多，更更多，更更多！”这样的估值言论，但实际数据讲述的故事比泡沫与否的二元对立更为细腻。黄仁勋的观点并非盲目信心，而是基于他认为将当今AI革命与以往市场狂热区分开的三大结构性技术转变。

三大平台转变重塑后摩尔定律时代

黄仁勋以挑战几十年前半导体缩放假设的基础开始辩护。摩尔定律——每大约18个月计算能力翻一番的观察——在AI需求和物理限制的压力下已基本崩溃。但他并未将此视为危机，而是将其定位为促成三大平台变革的催化剂。

第一，聚焦于CPU向GPU计算的转变。传统基于中央处理器（CPU）运行的遗留应用——拥有数百亿美元规模的庞大软件基础——正向GPU架构迁移，后者在处理AI工作负载时能更高效地实现并行处理。这一迁移本身为整个生态系统带来了数百亿美元的利好。

第二，涉及AI在根本上重塑现有应用的工作方式，同时推动全新用例的出现。生成式AI正在取代旧的机器学习方法，应用于搜索排名、广告定向、转化预测和内容审核等关键功能。Meta的经验提供了具体证据——公司在Instagram实现了5%的转化率提升，在Facebook上实现了3%的增长，全部通过AI增强的营销工具实现。这些不是边际改进，而是为超大规模运营商带来巨大收入的驱动力。

第三个前沿是Agentic AI系统——具备推理和跨领域规划能力的自主软件代理，从法律分析到自动驾驶皆可应用。黄仁勋随后展示了英伟达的实体AI技术，将其框架为“ChatGPT时刻”，代表着AI在现实世界部署的重大突破。这远超软件层面，标志着计算架构的下一次重大变革。

历史估值对比：数字展现截然不同的画面

泡沫的论据很大程度上依赖于历史先例，特别是2000年3月开始的互联网泡沫崩溃。然而，比较显示出关键差异，挑战了泡沫的说法。

如今，纳斯达克-100指数的平均市盈率为32.9，略低于一年前的33.4。这一温和的下降与投机过热的预期相反。相比之下，2000年3月的估值景观完全不同：那时纳斯达克-100的平均市盈率高达60，几乎是今天的两倍。1999年的科技巨头思科系统市盈率高达472倍，达到巅峰。而今天，英伟达的市盈率为47.7，尽管市值几乎翻倍，但估值明显低于当年。

当从绝对公司规模来看，差距更为明显。Alphabet的季度收入首次突破1000亿美元，创下公司历史新高。微软和英伟达在最新季度的利润分别同比增长60%和65%，这些数字与市场不确定时期许多投资者担心的利润压缩形成鲜明对比。

盈利能力：决定性差异

也许最具说服力的区别在于当前科技牛市与2000年投机的盈利质量和稳定性。在互联网泡沫期间，只有14%的互联网相关公司实现盈利。许多公司烧钱，投资者追逐故事而非基本面。

而今天的AI领军企业处于完全不同的体系中。推动AI革命的公司不是投机项目，而是史上最具盈利能力的企业之一，而且盈利还在加速。英伟达65%的年度利润增长远超历史平均水平。尽管受到34.5亿美元的反垄断罚款，Alphabet仍实现了33%的利润增长，显示出利润动能远超监管阻力。这些数字不能完全消除投资风险，但从根本上改变了风险的性质——从投机崩溃风险转向周期性波动风险。

市场调整：机遇的视角

自11月初以来，科技股遭遇明显阻力。到2026年1月，纳斯达克综合指数曾升至23,461点，但目前在一个相对平稳的区间内徘徊——与2025年10月的23,348点几乎没有变化。这一盘整期，虽然考验投资者耐心，但也为高速增长的企业提供了扩大盈利、实现估值的空间。

这并非灾难性崩盘的前奏，而可能正是耐心、长期资本结构所需要的：让企业基本面追上股价。如果黄仁勋提出的三大平台转变如预期实现，下一轮反弹可能远大于此次盘整期。

投资者面临的关键问题不是AI是否是泡沫——估值、盈利和结构性转变的数据都在反驳这一点。真正的问题在于时机和选择：哪些受益于这些平台转变的企业将获得超额价值？