5万亿英伟达回头看：「寒武纪们」被低估了吗？

人类历史上第一家5万亿市值公司诞生了。

这个数字，超过了德国或英国一年的GDP，比A股所有“中”字头股票的市值总和还要多。而创造这个奇迹的，是一家在三十年前还只是在电脑城里“卖显卡”的公司——英伟达（NVIDIA）。

作为AI的“卖铲人”，英伟达在人类对于人工智能近乎宗教般的狂热梦想中，一路高歌猛进。短短两年时间，它的市值从1万亿冲到5万亿，其增长速度本身，就构成了这个时代最魔幻的注脚。

很显然，今天它当然不止是卖铲子。

如果说上一轮的科技浪潮，是苹果定义了“移动互联网”的入口；那么在这一轮波澜壮阔的“智能革命”中，英伟达几乎成为了整个AI世界的“中枢神经”和“唯一入口”。

芯片，是铲子、是石油、是电力……是人类关于Matrix所有想象的物理底座。没有英伟达的GPU，就没有ChatGPT的横空出世，就没有Sora的以假乱真，就没有今天我们谈论的一切“大模型”。

在英伟达冲上5万亿的时刻，我问一位在AI行业的朋友，这家公司有泡沫吗？他几乎是即时地回答我：目前看不到任何泡沫的迹象。

其实也可以理解。

为什么？因为全世界的公司，从谷歌、微软、OpenAI这样的巨头，到成千上万试图在AI浪潮中淘金的创业公司，都在排着队，挥舞着现金，只为求购英VIDIA的H100或B200芯片。这种“刚性需求”的强烈程度，堪比沙漠中的淘金者对水的渴望。

我在上个月给经济观察报的专栏文章《英伟达进化论：当AI卖铲人开始淘金》里就写道，这位最成功的“卖铲人”，已经不再满足于仅仅是提供工具本身。它正在从一个单纯的硬件供应商，变成了一个与AI浪潮核心玩家深度绑定的利益共同体。

这是一个完美的商业闭环。

但即便如此，中国也不是没有机会。

当地缘政治的铁幕落下，黄仁勋不久之前已经放话，中国高端AI芯片市场的占有率“已经是0%。

然而，中国作为唯一能够在AI领域与对岸叫板的庞大市场，其需求并不会因此消失。一个巨大的真空地带形成了。于是，“国产替代”从一个可选项，变成了唯一的必选项，风起云涌。

那么，一个更贴近我们自身的问题是：当英伟达创下5万亿市值的历史丰碑时，我们到底该如何给“寒武纪”们估值？

A股市场上的这些AI芯片公司，比如寒武纪、景嘉微、海光信息……它们是真正的“潜力股”，还是只是这场盛宴中被高估的“气氛组”？

最近，我在重温估值大师达摩·达兰（AswathDamodaran）的经典之作《故事与估值》一书。达兰教授的核心观点是，所有估值的本质，都是“故事”与“数字”的结合。

从这个视角，或许能够帮助我们更好地理解，中国AI芯片产业的未来，以及那些看似“昂贵”的股价背后，究竟隐藏着怎样的逻辑。

万亿估值炼金术

首先，我们必须弄清楚，英伟达的5万亿估值，这套“炼金术”是怎么来的？

如果只是看财务“数字”，英伟达的表现当然是惊人的。我们来看一组它“印钞机”业务——数据中心的财务数据：

连续几个季度，收入同比增长超过200%甚至400%，毛利率直逼80%。

这是什么概念？这意味着英伟达卖一块芯片的利润空间，比苹果卖一部iPhone还要高得多。这根本不是硬件生意，这是“垄断税”。

但仅仅是这些“数字”，还不足以支撑起5万亿的庞大帝国。真正让英伟达“点石成金”的，是它那个强大到令人窒息的“故事”——CUDA。

CUDA是什么？这是理解英伟达护城河的关键。

我们可以打一个通俗的比方：英伟达的GPU芯片是“发动机”，就像电脑上的Windows或苹果的iOS，CUDA就是一套独一无二的“操作系统”。

在CUDA出现之前，GPU虽然计算能力很强，但非常难用。开发者想用它来做AI计算，不亚于要用文言文写代码，门槛极高。

而英伟达在近二十年前就开始布局，推出了CUDA。这套“操作系统”提供了一个相对易用的编程平台，让全球数百万的开发者能够用更熟悉的“白话文”（C++、Python等语言）来指挥GPU这台“发动机”，去完成复杂的AI训练和推理任务。

当Windows和iOS通过“应用商店”锁定了所有用户和开发者时，英伟达也通过CUDA“锁定”了全球所有的AI人才。

这种“硬件（GPU）+软件（CUDA）”的组合拳，才是其真正的护城河。它导致了极高的“迁移成本”。

什么叫迁移成本？

想象一下，你所有的AI研究成果、所有的代码、你团队里所有工程师的技能，都是基于CUDA这个“操作系统”建立的。现在，另一家公司（比如AMD或者寒武纪）造出了一款新芯片，就算它的“发动机”性能和英伟达一样强，甚至价格还便宜一半，你敢用吗？

你不敢。因为你的“Windows”应用，无法在“安卓”系统上运行。

你必须把过去十年的代码全部重写，你必须让你的工程师团队重新学习一套全新的“语言”。这个成本，远远高于你省下的那点芯片钱。

这就是“网络效应”：越多人用CUDA，为CUDA开发的工具和教程就越多；工具越多，就有越多的大学开始教CUDA；教CUDA的大学越多，毕业后懂CUDA的工程师就越多；懂CUDA的工程师越多，企业就越倾向于选择英伟达的芯片……

这是一个完美的正向循环，也是一个让所有竞争对手绝望的“生态壁垒”。

因此，英伟达的估值，早已不仅是对其当前“数字”（盈利能力）的计算，更是对它未来在AI世界“唯一入口”和“事实标准”地位的“故事”定价。

而华尔街相信的，是英伟达在未来十年，都将持续向全世界收取高昂的“AI税”。

夹缝中的新大陆

现在，我们把目光转回国内。

地缘政治的博弈和供应链的限制，为中国本土的AI芯片厂商，意外地打开了一个“夹缝中的新大陆”。

当英伟达最先进的H100、B200芯片被一纸禁令拦在海关之外时，一个规模高达千亿级别、并且仍在高速增长的庞大市场，被动地“让”了出来。

这个市场有多大？根据信通院等机构的测算，仅2024年，中国大模型市场对高端AI芯片的需求就可能超过50万张，未来几年的复合增长率惊人。这本应是英伟达最肥美的“蛋糕”，现在，它只能眼睁睁地看着。

这对寒武纪、华为昇腾、阿里平头哥、壁仞科技、摩尔线程等所有本土玩家来说，是前所未有的历史机遇期。

它们面对的，是一个几乎没有外部竞争、需求又极其确定的“温室市场”。

然而，这片“新大陆”并非坦途，甚至可以说是荆棘丛生。

本土厂商面临的核心挑战，已经从“能不能造出芯片”，转向了“造出的芯片有没有人用”。

在过去，我们评判一款芯片，主要看PPA，也就是性能（Performance）、功G耗（Power）、面积（Area）。我们的目标是造出一款在性能上接近英伟达，同时功耗和成本更低的“平替”产品。

但现在，所有人都明白了，没有对标CUDA的成熟软件栈，再强的芯片也只是“屠龙之技”，是中看不中用的“摆设”。

国内的科技巨头，如阿里、腾讯、百度、字节跳动，它们囤积的英伟达芯片总有耗尽的一天。它们急需“国产替代”，但它们的需求也非常苛刻：这款国产芯片，必须能“用起来”，不能让我的算法工程师们把代码全重写一遍。

于是，我们看到，所有国产AI芯片的头部玩家，都把战场从“硬件”转向了“软件”，试图构建自己的“朋友圈”和“护城河”。

目前，牌桌上主要有两大流派：

第一种，以华为昇腾（Ascend）为代表的“全栈模式”。华为的打法，是复制一个“垂直整合”的生态。它不但有自己的昇腾芯片（硬件），还有自己的CANN（对标CUDA的底层软件栈），甚至还有自己的MindSpore（对标PyTorch的AI框架）。这种模式的好处是控制力强，可以集中力量办大事，实现内部的完美优化。缺点也同样明显：它相对“封闭”，是在试图建立另一个“苹果iOS”，要求开发者全面拥抱华为的技术体系。

第二种，以寒武纪（MagicJian）为代表的“开放追赶模式”。寒武纪的定位更像是“中国的英伟达”，它专注于做好芯片（硬件），同时提供一套名为MagicJian的软件栈。它试图更广泛地去适配和兼容主流的AI框架（如PyTorch），努力降低开发者的“迁移成本”。它的挑战在于，作为一个体量远小于华为的“中立”厂商，它是否有足够的资源和号召力，去吸引开发者用它的“语言”？

这场竞赛的胜负手，已经不在于短期内谁的芯片跑分更高，而在于谁能更快地构建起一个“可用、易用、开发者愿意用”的软件生态，去承接这个因禁令而“溢出”的庞大市场。

从计算，到信念

最后，让我们回到最初的问题：寒武纪们被低估了吗？

如果我们严格按照达摩·达兰的估值模型，只用“计算”的眼光去看的话，比如依据它们当下的出货量、微薄的利润率（甚至是大额亏损），以及高得离谱的市销率（P/S），这些仍在追赶和巨额投入期的公司，其估值似乎根本无法支撑，泡沫明显。

以寒武纪为例，其市值数百亿人民币，但年收入可能只有几十亿，并且仍在亏损。如果用传统制造业或半导体公司的标准来看，这无疑是昂贵的。

但资本市场定价的，从来都不仅仅是“现在”，更是“未来”。

对于A股的本土AI芯片股而言，它们的估值，本质上已经脱离了传统“计算”的范畴，转而成为一个“信念题”。

这个“信念”包含几个非常具体且层层递进的层面：

第一层信念：对“国产替代必然性”的信念。

这是最基础的信念。市场相信，无论主动或被动，中国AI产业对本土芯片的采购都将是刚性的、不可逆的。地缘政治的“高墙”越高，这层信念就越牢固。因为所有人都明白，没有底层的算力自主，一切“智能强国”的宏图都是沙上建塔。这为本土芯片提供了一个确定性极高的“保底”市场。

第二层信念：对“中国AI市场长期增长”的信念。

光有“替代”还不够，这个“被替代”的市场必须足够大。市场相信，中国庞大的数字化经济体量、海量的数据、丰富的应用场景，将共同催生一个不亚于北美的AI市场。从大模型、自动驾驶、生物医药到智能制造，每一个领域都是万亿级的赛道。这个庞大的增量，为本土芯片提供了足够高的“天花板”。

第三层信念，也是最核心、最脆弱的信念：对“本土生态终将建成”的信念。

这才是决定估值“是泡沫还是钻石”的关键。市场在用几百亿、上千亿的市值，去“赌”一个可能性：在华为、寒武纪或者其他玩家中，至少会有一家，能够克服万难，最终构建起一个足以对标CUDA、能够让中国数百万开发者顺畅使用的软件生态。

为什么说这层信念最脆弱？

因为它不是必然的。它需要巨额的、持续十数年的研发投入，需要顶级的战略耐心，需要庞大的工程师团队夜以继日地去“填坑”，更需要下游的客户和开发者“用脚投票”，愿意忍受早期产品的不完善，一起“共建”这个生态。

因此，短期来看，寒武纪们的估值，反映的就是市场对这第三层信念的“摇摆”。

当市场情绪乐观时，比如华为昇腾又有了新突破，或者寒武纪适配了某款热门大模型，大家觉得“生态好像快成了”，股价就会飙升，因为市场愿意为这个“中国版CUDA”的远景支付高额溢价。

当市场情绪悲观时，比如财报亏损扩大，或者某个技术难关迟迟无法攻克，大家又会退回到“计算”模式，觉得“故事讲不通了”，股价就会暴跌。

所以，讨论“低估”还是“高估”，已经意义不大。我们必须明白，给这些公司估值，本质上不是在“计算”一家公司的当前价值，而是在“押注”一个国家产业突围的概率。

生态，终局的博弈

当英伟达的市值冲向5万亿时，它早已不是一家单纯的硬件公司，它是一个“生态帝国”。

而对于“寒武纪们”来说，它们从诞生之日起，就注定了无法成为一家“小而美”的芯片设计公司。它们背负的宿命，就是要在中国这片土地上，重建一个独立自主的AI“生态”。

这是一场九死一生的豪赌，也是一场没有退路的战争。

从这个角度看，寒武纪们的估值，目前仍然是一个“信念题”。这个信念，建立在地缘政治的“高墙”和中国市场的“纵深”之上。

但信念无法永远脱离现实。

未来三到五年，将是国内AI生态的“摊牌期”。如果本土厂商无法提供真正“可用”的工具链，那么国内的AI产业发展将被迫降速，甚至停滞，这个“信念”的基础也就不复存在。

反之，如果我们能在这场“夹缝”中，真的培育出一个或几个开放、繁荣、足以对抗封锁的AI新生态——哪怕这个生态运转的效率可能只有CUDA的70%或80%——那么，今天我们看到的几百亿、几千亿市值，或许都还只是一个开始。