英伟达未来十年：AI第一巨头还能走多远？（全网最深入版！）

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英伟达未来十年：AI第一巨头还能走多远？（全网最深入版！）










今天，我们来聊一下英伟达，在研究时，我在网络上查了很多博主的资料，发现，基本上没有一个讲的很深入，大都只是针对财报发表赞美之词，那我们今天来深入聊一下英伟达吧。

研究英伟达，如果我们想深入研究它，那有一个话题是绕不开的，那就是英伟达再过10年以后，它会是怎么样的公司呢？会不会摆脱半导体周期股的命运吗？会不会像苹果那样，成为现金奶牛股呢？

这个话题也关乎Ai行业的未来，也关乎到美股未来几年的走势。所以，我们必须要把这个话题研究清楚。

英伟达这家公司，大家也大致明白它是生产GPU的，然后，它借助于CUDA建立了类似于操作系统的护城河。

但是现在，随着Ai行业的不断发展，英伟达也想一直保持高速增长，它也会变得焦虑，比如，它开始不满足于只涉及设计利用CUDA建立护城河的GPU芯片。它开始走向全栈AI工厂，往GPU周围扩张，它现在走向类AIFactory：GPU+CPU+Networking+Storage+Software。

我们来分析一下目前英伟达的主要客户：










主要客户及市场估算占比（英伟达不披露单一客户营收，为行业机构一致测算）

1.Hyperscale头部核心客户（合计占Hyperscale板块绝大部分）

微软（Azure）：为英伟达第一大单一客户，约占数据中心总收入20%–25%

Meta（元宇宙）：约占数据中心总收入15%–20%

亚马逊（AWS）：约占数据中心总收入10%–15%

GoogleCloud：约占数据中心总收入8%–12%

Oracle、CoreWeave等其他超大规模厂商：合计约占数据中心总收入5%–8%

2.ACIE板块核心客户构成（就是剔除那4大云巨头之外的客户）

主权AI客户（各国国家级算力项目）：占数据中心总收入约15%，同比增长超200%，主要覆盖加拿大、法国、荷兰、新加坡、英国、韩国等；中国市场Hopper系列产品收入占比低于1%，Q3营收指引未计入中国数据中心计算业务收入。

AI原生初创企业（OpenAI、Anthropic等）+区域新兴云服务商（NeoCloud：Yotta、YTLAICloud、Firebird等）：占数据中心总收入约15%

大型企业私有AI部署、工业算力客户：占数据中心总收入约15%

从这个数据来看，英伟达的客户越到后面，会越健康，因为客户会不断地分散，而不会依赖那4大云巨头。

那么，我们分析完了英伟达的产品延伸，客户的不断分散化后，那我们现在来讨论一个最核心的问题，那就是英伟达保持这样高速发展还能持续多少年？或者说Ai行业未来会一直发展下去吗？

黄仁勋也说了，英伟达现在已经变成了一个Ai基础设施公司，已经不是半导体周期公司的意思了。那我们就抓住核心的点，只要Ai不断地发展，英伟达利用它强大的优势，至少肯定会一直维持霸主地位。

这边介绍一下训练芯片和推理芯片的不同时，一个大模型，一开始它是需要大量的训练芯片，如英伟达的GPU群，训练一次这要花费几亿美金，甚至更多。而当大模型稳定后，用户每次提问问题时，大模型就会给出答案，那这个过程，就是利用模型定型后，不断地进行推理即可。

类似于训练芯片生产了一个很多个工具箱的大工厂，而推理就是每次从里面拿出一个工具进行完成一个动作（给用户答案）的意思。

有人会说，后面是推理芯片的时代，而英伟达是训练芯片为主体的公司，市场份额肯定是会被减少的。这是对的，确实会是这样，比如Google的TPU，微软：Maia，亚马逊AWS：Trainium/Inferentia，Meta：MTIA。

这些推理芯片确实是会越来越占到市场份额，但是如果说Ai行业真的是会不断地蓬勃发展，那么成本肯定是会不断地缩减，那么，各个企业，各小国政府就会越来越有能力搭建自已的小模型，那这样的话，英伟达的训练芯片的市场蛋糕就会越来越大。

我们来看一下机构的预测，其实GPU的市场份额下降的视乎也没有非常快。










那我们要如何判断Ai未来会不会越来越发展呢？其实，我们只要看这两个维度就足够了，一个是大厂愿意去推去办这事，一个是下游的付费类token用量的情况。其它维度都只是辅助的了。

一、先看四大云巨头会不会一直在增加资本开支，不断未来怎么样，如果它们一直在增加，那么，Ai行业的景气度就会保持。目前来看，这方面还是不错的。

2025年，这四家公司资本开支合计大约4160亿美元；而到2026年，目前最新指引已经被推高到大约7350亿美元以上。也就是说，一年之内增加了接近3200亿美元，增幅接近77%。

而且四大云巨头给出的信号非常一致：2027年的AI基础设施资本开支大概率不会明显下降，反而大概率继续增长。2027年可能进一步达到约8800亿美元。

这4大云巨头它们是站在战争的一线，它们的判断肯定是离事实越近。

二、再看一下下游的应用层的付费类token用量的变化情况，注意，不是免费的。

我们来看一下相关的数据吧。

Anthropic是非常值得跟踪的一家公司了。Anthropic的年化收入规模在2025年底大约只有90亿美元左右，到2026年7月底已经超过：650亿美元年化收入。也就是说，半年多时间，年化收入规模增长了数倍。

Reuters援引知情人士称，Anthropic2026年7月底的年化收入已经超过650亿美元。更重要的是，这不是单纯C端订阅带来的。

我们再来看Microsoft，因为它直接把AI卖给企业。最新数据显示：Microsoft365Copilot付费席位已经超过3000万。而2026年第一季度的时候还是约2000万，短短一个季度就增长了50%左右。

可以这样讲，现在已经进入到最后的验证阶段，那就是最终端的企业开始愿意付费了，但是最终端企业在使用Ai后，能不能给它们带来利润，这个阶段目前是开始验证中，目前还没有完成，也不能说，一两年就能完成的，有可能需要很久的时间来验证。

McKinsey2025年的调查显示，只有39%的企业受访者认为AI已经对企业整体EBIT产生了影响，而且其中大多数认为AI贡献的EBIT比例还不到5%。

我们可以把“AI生产力”分成三个层次来看：单个员工效率→企业成本/收入→整个企业利润率。目前第一层证据非常强，第二层已经出现，但是第三层还没有完全兑现。

第一层：员工效率，已经有非常扎实的实证数据，这是目前最确定的一部分。最经典的是斯坦福、MIT和NBER团队对一家财富500强软件公司的5,172名客服人员进行的真实工作数据研究。结果是：使用生成式AI后，客服人员平均每小时解决的问题数量提高约15%。

再比如程序员的数据也非常漂亮，GitHub曾经做过一个受控实验，让专业程序员完成相同的编程任务。结果是使用Copilot的程序员完成任务的速度快了约55.8%。

但是“员工节省时间”还不能直接等于“企业省钱”。这是我们一定要保持警惕的地方，比如一个员工一天工作8小时，AI帮他节省1小时，理论上生产率提高12.5%。

但公司不一定因此少雇一个人，可能发生的是员工原来一天完成10个任务，现在完成12个，公司仍然雇这个员工，只是产能提高了20%。

所以从企业角度看：生产率提高不等于成本马上下降，这是为什么现在很多AI企业调查出现一个非常有意思的现象：员工觉得自己效率明显提高，但是企业利润表变化没有那么明显。

而且还需要组织框架，流程进行改变，这些都需要时间适应。

另外，机构目前并不是认为英伟达还能高速增长1～2年就结束，而是普遍认为至少还能维持到2028年前后；部分机构甚至认为高速增长可以延续到2029～2030年。

所以，整个分析下来看，Ai行业至少表面繁荣还可以持续2-3年。你看英伟达CFO也直接给到2027年（财报是2028年）的70%增长的指引，这已经是非常强有力的反击市场预测的了。2027年都还有70%，那这么高的增长，后面放慢的话，至少还有2-3年的时间呢。

我们也看一下市场对英伟达的增长速度预测，至少在2029年还有27%的增长率，这已经是很恐怖的数据了。










甚至已经有机构开始讨论“1万亿美元收入”。RaymondJames分析师SimonLeopold最新提出：英伟达到2029财年实现1万亿美元收入是可能的。这还是剔除中国这个超级大市场的情况下！

所以，未来三年，到2029年，我们可能都不必要担心Ai所谓泡沫的破裂吧！

但是，英伟达不可能会像苹果那样，最终会变成现金奶牛股，因为苹果的用户2-3年就会换新机，App store远远不断地抽佣金，整个现金流会非常平稳。

但英伟达绝对摆脱不了周期的命运，它是针对B端用户，只要客户少，就避免不了周期的命运，只是现在的英伟达它的周期可能会变成新的周期，那就是从原来的半导体周期转化到更大的Ai基础设置建设大周期。

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最近有个说法很流行：库克执掌苹果15年，真正留下的最大产品，是一台回购机器。苹果拿出近9000亿美元买回自己的股票，流通股减少四成多。

长期股东几乎什么都不用做，手里的每一股就自动代表更大一块苹果。这个说法很吸引人。因为投资世界特别偏爱生动而简单的因果。

但真相是：苹果过去15年约23倍的股价，从来不是一个按钮按出来的。2011财年，苹果收入1082亿美元，净利润259亿美元。到2025财年，收入4162亿美元，净利润1120亿美元。利润大约变成5倍。

但市值从约3500亿美元到约4.5万亿美元，约13倍。股价却从拆股调整后约13美元，涨到约310美元，约23倍。利润5倍，市值13倍，股价23倍。为什么？因为还有两本账。

第一本，市场账。市场过去把苹果当硬件公司，今天愿意把它当生态现金机器。估值从十几倍PE到三十多倍PE。

第二本，股东账。苹果不断回购注销，股份从约262亿股降到约146亿股。同样一股，今天代表的所有权约是当年的1.8倍。

于是：股价 = 利润 ÷ 股份数 × 估值。约5倍利润 × 约1.8倍股本浓缩 × 约2倍多估值 ≈ 23倍。苹果股东同时赚了三种钱：公司越来越赚钱的钱，股份越来越稀少的钱，市场越来越愿意付高价的钱。

但很多人把三种钱混成一种：看到股价涨，就以为生意好了23倍；看到回购，就以为全靠分母魔术；看到好公司，就以为任何价格都能买。

回购不是魔法。IBM持续回购，股份减少，但经营恶化，巴菲特最终认错退出。Bed Bath & Beyond回购到破产。分母再漂亮，也救不了分子。真正的大机会，往往是“明牌”。

2011年的苹果全世界都知道。段永平赚的不是信息差，而是认知差。他看见苹果从依赖天才的产品公司，长成有强大商业模式和组织文化的公司。2016年的巴菲特也看见：苹果越来越像拥有极强消费者黏性的消费品公司。

所有人都知道这家公司，却还没有完全理解它正在变成什么。这才是大赔率出现的地方：未来要大，竞争者要难抢，市场还不能全信。

但看懂只是开始。段永平后来敢重仓，是因为理解不断加深。巴菲特晚到2016年才真正理解苹果，也并不算晚。赚大钱并不要求你最早知道，而要求你在真正看懂时，仍然能够行动。

最后记住七个变量：好生意、好文化、长跑道、好资本配置、合理价格、足够仓位、足够时间。知道苹果的人有几十亿，研究苹果股票的人很多。真正靠苹果改变财富量级的人，却只是极少数。

从知道到理解，从理解到下注，再从下注到长期持有，中间隔着好几层完全不同的能力。这才是苹果23倍真正残酷、也真正迷人的地方。