文 | 略大參考，作者 | 楊知潮
李彥宏和李開復都表達過一個類似的意思：AI 大于移動互聯網。
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，這個機會將比移動互聯網大十倍，"
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，以移動互聯網為主要業務的蘋果、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 含量的云服務收入，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 并沒有超過移動互聯網，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——這個結論不需要數據，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，正在成為黃仁勛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。
黃仁勛的故事也在提醒人們，英偉達不止是一家 AI 企業，它是硅基世界的石油，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。
01 黃仁勛一句話帶來的 4 萬億
這波英偉達的上漲，最早可以溯源到黃仁勛的一句話。
6 月 25 日，在英偉達年度股東大會上，黃仁勛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。" 黃仁勛說的機器人，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。
但黃仁勛還真不是概念式蹭熱點，這背后是 " 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 " 云計算 " 來說的，指的是將算力放到離數據源更近的地方處理。相比于 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、工業設備等。
它是一整套軟硬件平臺，聚焦到人型機器人領域，則主要是指 Jetson 平臺。Jetson 是英偉達在手機芯片領域失敗后的產物，2014 年，英偉達選擇放棄手機芯片，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。
英偉達的邊緣計算平臺和 AI 領域一樣，它不止是一顆 GPU，而是由硬件、工具鏈、套件組成的全套生態，并共享底層的 CUDA 生態。用戶遷徙成本極高 ，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件解決方案。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。
本身英偉達就起步早，份額大，這里的競爭烈度也比 AI 領域更低。相比于數萬美元一塊的 H 和 B 系列超級計算機，一套教育版 Jetson 模塊的單價最低只有 99 美元，用戶的遷徙意愿更低。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，芯片市場一直有一個反直覺的規律：單價越低，算力越差的芯片，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、智能電視等設備芯片，毛利率就高于智能手機芯片。博通制造的各種通訊芯片雖然身份沒有 CPU 和 GPU 光鮮，但毛利率很多時候比高通還高，且護城河極深。
甚至電源管理芯片、USB 接口芯片、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芯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，不止是黃仁勛畫的一個餅，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，英偉達的本質并非一家游戲公司，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，再到智能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。
它的增量不拘泥于某一個市場，不拘泥于短期 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。
02 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。
站在移動互聯網崛起之前，很難想象有任何一家企業的市值能夠突破一萬億美元。2000 年前后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?？松梨?、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 。
但移動互聯網打破了這種邊界，科技的創新帶來接近于 0 的邊際復制效應，使得互聯網產品可以近乎無限擴張。與此同時，相比桌面互聯網，移動互聯網擁有更直接的變現模式。
2017 年，蘋果的總市值達到 8600 億美元，并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，微軟的市值也通過云計算達到 6500 億美元。
一年后，蘋果成功突破一萬億美元，并于 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。
兩年后，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 萬億的市值背后，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。
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 的制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。
而移動互聯網崛起以后的企業，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 年的投資生涯里，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% 的凈利率。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 萬億神話的背后，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。硬件的銷售，又讓它的軟件生態有了一個極高的變現效率。人類對智能無限的遐想空間，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。
