英偉達市值突破5萬億美元，黃仁勛稱有5000億訂單待交付

來源 | 《財經》雜誌　作者 | 《財經》研究員 吳俊宇　編輯 | 謝麗容  

接下來的五個季度，英偉達還有2000萬枚Blackwell和Rubin系列芯片需要交付，訂單規模高達5000億美元。黃仁勛着重強調，「這些均不包括中國市場和亞洲市場」

  （英偉達創始人黃仁勛發佈產品路線圖 圖片來源：英偉達GTC華盛頓特區峰會）

美國東部時間10月29日，英偉達（NASDAQ: NVDA）市值突破5萬億美元，成為全球首家市值超過5萬億美元的公司。截至10月29日收盤時，英偉達收盤價207.45美元，總市值5.03萬億美元。

當日，微軟（NASDAQ: MSFT）、蘋果（NASDAQ: AAPL）市值也突破了4萬億美元。截至10月29日收盤時，微軟總市值4.03萬億美元，蘋果總市值4.00萬億美元。英偉達、微軟、蘋果是全球市值最高的三家公司。

英偉達市值突破5萬億美元的一個直接因素是，英偉達創始人兼CEO（首席執行官）黃仁勛10月29日在GTC（Nvidia GPU Technology Conference）華盛頓特區峰會發表了主題演講。這次演講延續了2025年3月GTC 2025的內容（報道詳見《英偉達講了一個新故事》）。

產品路線圖公佈

黃仁勛提到，世界正同時經歷「通用計算」向「加速計算」的轉型。AI工廠 (AI Factory)作為新型數據中心，將大規模、低成本地生產Token（詞元，大模型推理算力計量單位，每個字符、標點都是一個Token）。AI將首次參與全球100萬億美元的經濟中，使其更具生產力，使其增長更快、規模更大。

在黃仁勛看來，AI現在已經達到了良性循環的時刻。「你使用它越多為它付費，產生的利潤就越多；產生的利潤越多，投入的算力就越多；投入的算力越多，AI就變得越智能；越智能，使用它的人和應用就越多，能解決的問題就越多。因此需要通過降低成本來保持良性循環。」

黃仁勛進一步闡述，英偉達每一代產品都將帶來10倍以上的性能提升，降低10倍以上的Token（詞元，大模型推理算力計量單位，每個字符、標點都是一個Token）成本。這個良性循環將持續下去。

為此，黃仁勛公佈了產品路線圖——英偉達目前熱銷的是Blackwell系列芯片，將在2026年下半年量產下一代Rubin系列芯片，2027年-2028年將推出Feynman系列芯片。

黃仁勛還披露了這幾代產品的訂單和收入情況。上一代Hopper系列（H100、H200、H20系列），2023年-2025年整個生命周期（約為2023年初-2025年10月）共交付了400萬枚GPU，總價值1000億美元。

英偉達目前主力旗艦芯片Blackwell（一個Blackwell芯片包含兩枚GPU）量產的三個半-四個季度（約為2024年10月中旬-2025年10月），共交付了600萬枚Blackwell系列GPU。接下來的五個季度，英偉達還有2000萬枚Blackwell和Rubin系列芯片需要交付，訂單規模高達5000億美元。

黃仁勛在披露訂單和收入情況后，着重強調稱，「這些不包括中國和亞洲市場」（報道詳見《黃仁勛稱英偉達中國份額從95%降至0%》）。

英偉達GTC華盛頓特區峰會披露的信息顯示，目前全球六大主要科技公司和雲廠商（亞馬遜、微軟、谷歌、Meta、Oracle、Corewave）都在大量採購英偉達的芯片。

摩根士丹利數據今年9月研報顯示，這六家科技公司2024年資本支出總額2700億美元，預計2027年資本支出總額將高達6320億美元。

這意味着英偉達的芯片採購需求將被這些科技公司的資本支出支撐。英偉達的營收還將持續增長。

仍然難以被替代

英偉達市值不斷增長的一個重要基本面是，它的產品和技術難以被替代。在數據中心AI芯片市場，它始終是首選，至少佔據半壁江山。

高盛在今年9月曾在研報中預估2025年-2027年全球AI芯片需求量分別為1000萬、1400萬、1700萬顆。其中，英偉達的GPU（圖形處理器）芯片佔比將從62%降至55%。其他廠商的ASIC（專用集成電路）芯片佔比將從2025年的38%提升至2027年的45%。

在數據中心AI芯片市場，英偉達還有四個主要競爭對手，英特爾、AMD、高通、博通。它們近兩年都在殺入這個市場。英特爾、AMD原本就有AI芯片業務。博通近兩年正在幫助谷歌、OpenAI設計自研AI芯片（報道詳見《與博通CEO對話時，奧爾特曼透露OpenAl未來幾年將有30GW算力》），高通則是時隔五年重新進入AI芯片市場（報道詳見《挑戰英偉達，高通時隔五年再度入局AI服務器芯片賽道》）。

然而，英偉達2024年的淨利潤729億美元，甚至還超過其他美國四大芯片公司英特爾、AMD、高通、博通淨利潤總和的162億美元。

英偉達財報顯示，2024年營收1305億美元，同比增長114.2%；淨利潤729億美元，同比增長144.9%。當年淨利潤率高達55.8%。

英特爾2024年淨利潤-188億美元，淨利潤率僅為-35.3%，高通2024財年（2023年9月末-2024年9月末）淨利潤87億美元，淨利潤率僅為26.0%，AMD 2024年淨利潤16億美元，淨利潤率僅為6.4%，博通2024財年（2023年10月末-2024年11月初）淨利潤59億美元，淨利潤僅為11.4%。

一位資深算法工程師今年10月對《財經》表示，英偉達今天在芯片市場獲得了超額利潤。這吸引了其他玩家參與競爭。理論上這會逼迫數據中心AI芯片的資本回報率向市場均值靠攏。然而，正是因為CUDA（英偉達的軟件開發工具鏈）的存在，英偉達擁有了守住超額利潤的護城河。

CUDA是英偉達難以被替代的祕密。英偉達通過CUDA這套軟件開發工具鏈，建立起了強大的生態壁壘。CUDA 2006年誕生，已使用接近20年。

全球90%的AI開發者都依賴CUDA開發應用，超過500萬開發者、數據科學家和研究人員都在使用CUDA開發應用、訓練AI，大型科技公司、自動駕駛企業和科研機構過去近20年中，已經積累了無數專門為英偉達GPU優化的代碼。

目前數據中心AI芯片分成兩大類，分別是英偉達的GPU，以及其他公司的ASIC芯片。

從技術差異來看，GPU是圖形處理器，它的通用性更強。GPU最初為渲染3D圖形而生，但這種架構恰好非常適合AI算法，尤其是大模型所需的大規模矩陣運算，因此成為目前最主流的AI芯片。ASIC則是一種專用芯片，它一旦設計完成並大規模量產，單顆芯片製造成本可能低於同等性能的GPU。

除了英特爾、AMD、高通、博通，英偉達還有更多潛在的替代者——它的客户，也就是擁有云計算業務的大型科技公司。

雖然目前大部分科技公司都在採購英偉達的芯片，但它們不想完全依賴英偉達，正在嘗試採用ASIC技術路線探索新的路線。大型科技公司正在定製數據中心專用的ASIC芯片，其中包括谷歌的TPU系列、亞馬遜的Trainium系列，華為的昇騰系列、阿里的PPU系列、百度的崑崙芯系列。

上述資深算法工程師進一步解釋，至少未來2年-3年，英偉達GPU都將佔據數據中心AI芯片的主導地位。尤其是在模型訓練環節，英偉達的GPU難以被替代。