AI有幾個4萬億？
文｜楊知潮
來源｜略大參考（ID：hyzibenlun）
封面來源｜視覺中國
李彥宏和李開復都表達過一個類似的意思：AI大於移動網際網路。
其中，李開復的原話是：“AI 2.0時代的來臨，首先它是巨大的平臺式機會，這個機會將比移動網際網路大十倍，”
當然，眼下這句話是誰說的已經不重要了，它已經是一句被很多人認可的大眾觀點。
不過這句大眾觀點的實現還遙遙無期，以移動網際網路為主要業務的蘋果、谷歌、Meta仍然是這個世界上最賺錢的企業。而AI這邊，拋開微軟Azure那說不清有多少AI含量的雲服務收入，賺到大錢的仍然只有英偉達一家企業。
以2025年的視角來看，AI並沒有超過移動網際網路，倒是英偉達快超過AI了：7月9日，英偉達市值突破四萬億美元，成為歷史上第一家市值達到4萬億的公司。
而這一市值，已經超過了部分機構對2025年全球生成式AI市場規模的預測。英偉達的盈利能力更是遠超全球LLM（大語言模型）盈利之和——這個結論不需要資料，因為頭部LLM都是虧損的。
英偉達的業務邊界，也早已超過了AI。在不久前的年度股東大會上，以自動駕駛和機器人為代表的邊緣計算平臺，正在成為黃仁勳口中又一個故事主角。市場十分買賬，也構成了此次英偉達市值突破4萬億的直接原因之一。
黃仁勳的故事也在提醒人們，英偉達不止是一家AI企業，它是矽基世界的石油，而石油不止是汽車的燃料，還是整個工業世界的血液。正如石油產業的市場規模比汽車更大一樣，英偉達的想象空間，也很可能超過AI本身。
黃仁勳一句話帶來的4萬億
這波英偉達的上漲，最早可以溯源到黃仁勳的一句話。
6月25日，在英偉達年度股東大會上，黃仁勳回答了一位股東的提問：“我們公司有許多增長機遇，其中AI和機器人技術是最大的兩個。”黃仁勳說的機器人，是包括人形機器人、自動駕駛、工廠機器人在內的廣義機器人。他認為這些市場代表著數萬億美元的增長機會。
話音一落地，英偉達當日收漲4.3%，伴隨著第二天股價再度上漲，英偉達市值達到了3.77萬億美元，超過微軟，再次奪回了全球市值第一的寶座，也為7月9日英偉達市值突破4萬億奠定了基礎。
僅僅是一句“機器人”，一個單詞翻譯過來三個漢字，就讓英偉達的市值上漲了數千億美元，黃仁勳的話才是真正的一字千（億）金。也顯得股市有些不夠理性 。
但黃仁勳還真不是概念式蹭熱點，這背後是“超越AI”的一種想象空間：英偉達的邊緣計算平臺。
邊緣計算平臺的“邊緣”二字，是相對“雲計算”來說的，指的是將算力放到離資料來源更近的地方處理。相比於LLM，邊緣計算平臺適用的場景的確也顯得“邊緣”一些：自動駕駛、無人機、機器人、工業裝置等。
它是一整套軟硬體平臺，聚焦到人型機器人領域，則主要是指Jetson平臺。Jetson是英偉達在手機晶片領域失敗後的產物，2014年，英偉達選擇放棄手機晶片，從而瞄準機器視覺、自動駕駛、機器人這些對AI加速有剛需的場景。2015年，英偉達又推出了針對自動駕駛汽車的Drive平臺此外，英偉達還有針對工廠、智慧城市的EGX平臺。
這些針對不同場景的平臺放在一起，構成了英偉達整個的邊緣計算平臺生態。十年後，這套生態踩中了風口，成為黃仁勳講出機器人故事的底氣。靠著整套邊緣計算平臺生態 ，在最新財報裡，英偉達的汽車和機器人業務已經賺取了5.6億美元的收入，增速超過70%。
英偉達的邊緣計算平臺和AI領域一樣，它不止是一顆GPU，而是由硬體、工具鏈、套件組成的全套生態，並共享底層的CUDA生態。使用者遷徙成本極高 ，鎖定效應極強。
甚至在某些方面來看，邊緣計算領域的英偉達比LLM領域更加難以撼動。
在大模型訓練和推理領域，英偉達雖然強大，但尚且能找到AMD、谷歌、博通這樣的對手，但在機器人領域。但十年的生態積累下，幾乎沒有其他平臺能像Jetson一樣提供全套的軟硬體解決方案。宇樹、UBTECH、特斯拉（Optimus)、Figure AI，這些耳熟能詳的人形機器人廠商全部是英偉達的客戶。
此外，黃仁勳所說的機器人還包括了自動駕駛，在這個領域，小鵬、理想、蔚來、極氪、賓士、沃爾沃都是英偉達的Drive平臺的客戶。
本身英偉達就起步早，份額大，這裡的競爭烈度也比AI領域更低。相比於數萬美元一塊的H和B系列超級計算機，一套教育版Jetson模組的單價最低只有99美元，使用者的遷徙意願更低。與此同時，機器人領域的玩家體量相對谷歌、亞馬遜、微軟也更小，缺乏自研能力。
事實上，晶片市場一直有一個反直覺的規律：單價越低，算力越差的晶片，護城河反倒更深，利潤率反倒可能更高。
比如聯發科的路由器、智慧電視等裝置晶片，毛利率就高於智慧手機晶片。博通製造的各種通訊晶片雖然身份沒有CPU和GPU光鮮，但毛利率很多時候比高通還高，且護城河極深。
甚至電源管理晶片、USB介面晶片、嵌入式SOC這種幾塊錢的便宜貨，也經常能獲得40%以上的高額毛利率。英飛凌、瑞薩、德州儀器等企業，就是靠著這些相對便宜的晶片賺取著不低的利潤率。
從他們的經驗來看，英偉達在機器人領域的利潤率也可能很高。機器人，不止是黃仁勳畫的一個餅，還很可能是一個實實在在的好生意。
英偉達在機器人領域的想象空間也重新提醒人們，英偉達的本質並非一家遊戲公司，AI公司，或者自動駕駛公司。而是一家通用算力公司。
從比特幣挖礦，到生成式AI的崛起，再到智慧駕駛和機器人的風靡，短短十幾年的歷史已經證明，GPU這種算力是一種需求極大的通用資源。
它的增量不拘泥於某一個市場，不拘泥於短期LLM訓練需求的潛在下滑。只要人類對算力的需求不斷增長，對英偉達的需求就會不斷增長。
AI之外，是商業模式的革命
2018年，蘋果成為美股首個市值突破1萬億美元的上市公司，也是全球第二家突破1萬億美元的企業——第一家是中石油。
站在移動網際網路崛起之前，很難想象有任何一家企業的市值能夠突破一萬億美元。2000年前後微軟的市值也不過五六千億美元——這還是巨大泡沫的結果。其他巨頭，包括埃克森美孚 、沃爾瑪、可口可樂、寶潔、GE，其市值也都沒辦法突破這個數字。
從1999年-2016年，美國的GDP接近翻倍。整個美股市值最高的企業幾經易主，但市值一直在5000-6000億美元徘徊。在當時的視角看來，6000億就是一家企業市值能達到的上限。
這不是一個偶然的數字，它是多種規律合力下誕生的邊界。沃爾瑪開再多超市、可口可樂賣再多飲料，總有一個物理上限，這個上限的量化，就是5000-6000億美元的最高市值 。
但移動網際網路打破了這種邊界，科技的創新帶來接近於0的邊際複製效應，使得網際網路產品可以近乎無限擴張。與此同時，相比桌面網際網路，移動網際網路擁有更直接的變現模式。
2017年，蘋果的總市值達到8600億美元，並且和微軟當時的巨大泡沫不同，此時蘋果的PE還不到20倍。是實打實的利潤支撐出來的市值。同年，谷歌的市值也達到了7200億美元，微軟的市值也透過雲計算達到6500億美元。
一年後，蘋果成功突破一萬億美元，並於2020年突破2萬億美元市值。此時，美股已經擁有四家萬億美元市值的企業。
也是這時開始，有關蘋果和整個美股的擔憂四起。蘋果們也的確在2022年遭遇大跌，但2023年，蘋果市值成功突破3萬億美元，萬億美元的企業在美股已經屢見不鮮。
兩年後，英偉達市值在7月9日成功突破四萬億。
從6000億到1萬億，美股走了超過20年。但從1萬億到4萬億，美股只用了9年。4萬億的市值背後，不止是個科技創新的革命，更是商業模式的革命：
在90年代初，美股市值最高的公司還是埃克森美孚、沃爾瑪、通用電氣。
圖：92年的美股市值前十
以今天的視角來看，這些公司的商業模式很難算得上頂級。比如通用電氣的業務橫跨航空、醫藥、能源、家電，是歷史上最大的工業巨頭，但其利潤竟然有一半來自金融業務。這足以說明GE的製造業主營業務利潤率有多低。就連在GE身上賺過大錢的段永平也坦言GE的商業模式不好。
但在90年代，這已經是商業模式最好的巨頭企業之一了。
而移動網際網路崛起以後的企業，這些企業的商業模式就不夠看了。研究了一輩子商業模式的巴菲特一直把可口可樂當做其心頭好，在他此前80年的投資生涯裡，這幾乎是他能找到的商業模式。但當蘋果崛起，巴菲特還是選擇押上大半身家，蘋果也成為他人生最賺錢的一筆投資。
——人們或許高估了科技創新本身的力量，而低估了科技帶來的商業模式變革的力量。
在蘋果之前，從來沒有消費品巨頭可以實現長期穩定接近50%的毛利率，超過25%的淨利率。傳統的工業巨頭，也不可能建立起谷歌60%的毛利率和強大的生態入口護城河。
他們1萬億、2萬億、3萬億神話的背後，是賺錢方式的巨大革命。
眼下，這種變革又發生在了英偉達身上。
它帶來的不止是AI技術，還有一種全新的商業模式。Cuda讓英偉達成為首個能夠壟斷一種計算機語言的巨頭公司。硬體的銷售，又讓它的軟體生態有了一個極高的變現效率。人類對智慧無限的遐想空間，又為算力創造了幾乎看不到上限的需求。
與30年前市值最高的GE相比，今天英偉達的賺錢方式猶如“開掛”。與蘋果相比，它的利潤率同樣已經超越了前輩。
帶著這套全新的商業模式，英偉達的終點或許不止是四萬億美元的市值。同樣，英偉達也或許不是人類商業模式的終點。科技必然還會創造出更多的商業模式，去不斷突破企業市值的上限。