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英偉達暴漲,美股的風險

星話大白 · 2024-05-30 · 來源:大白話時事公眾號
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  英偉達的股價在上周四突破1000美元大關后,這兩天仍然繼續狂飆突進。

  5月28日,英偉達股價繼續大漲7%,股價最高摸到1149美元,收盤總市值達到2.8萬億美元,跟蘋果的2.9萬億美元,只差1000億美元。

  英偉達這波大漲有兩個刺激因素。

  5月22日美股收盤后,英偉達公布的財報高于市場預期。

  英偉達2025財年第一財季營收為260.44億美元,高于市場預期的246億美元。

  第一財季凈利潤達到148.81億美元,同比大增628%,環比增加21%;

  與此同時,英偉達還宣布拆股,將按照1:10的比例進行拆股。

  拆股就相當于A股的高送轉,本來一股拆成10股,股數增加,股價就會變小。

  現在英偉達1000多美元,拆完后就會變成100多美元。

  其實這次英偉達股價大漲,反而拆股的刺激影響更大一些,因為市場對英偉達業績暴增是普遍有預期了,而且當前英偉達股價也早已經兌現了這樣的業績高速增長預期。

  但在英偉達如此高位的情況下推出這樣一個拆股方案,引爆股價暴漲,這只是引發市場投機炒作加劇,反而在放大風險。

  雖然英偉達在拆股的說明里是說,為了便讓員工和投資者更容易持有其股票。

  但高位拆股所帶來的一個結果,就是讓散戶去接盤。

  美股一向也有炒作拆股的風氣,根據美國銀行全球研究中心的分析,宣布拆股的公司的股價在12個月平均上漲25.4%。

  但拆股也并不一定都是推動股價上漲。

  2022年8月25日,特斯拉進行1股拆成3股,但自拆股以來,特斯拉累計跌約40%。

  當然,拆股后,大量散戶狂熱涌入,很難說英偉達是不是還有一波爆炒。

  現在英偉達的股價走勢顯然已經進入到一個非理性炒作的階段,你是很難用理性思維去衡量其炒作的盡頭在哪里。

  不過,當前英偉達的炒作,確實存在一些泡沫化風險。

  這里得先強調一下,美股AI板塊的泡沫化風險,跟AI產業的發展前景是兩碼事。

  我在2020年3月,就寫過文章分析預判AI時代即將到來,我還將其命名為“造夢時代”,就是可以實現“創作個人化”,包括影視動漫創作游戲等等。

  我認為,創作仍然需要人,但創作工具的AI化,可以讓以前需要幾十個人的創作團隊,精簡為少數幾個人。

  當然,現在的生成式AI,還遠遠達不到創作個人化,仍然需要漫長迭代的過程,但AI發展的優勢就是在于可以不斷快速迭代來優化。

  而且,相比生成式AI在互聯網創作的應用,我更看好AI在制造業的應用,所帶來的第四次工業革命預期。

  當然,這個仍然也只是一個遠景預期,現在也仍然遠遠達不到可以AI工業革命的質變節點。

  但至少目前市場已經有這個強烈預期。

  所以,AI產業的前景無疑是光明的。

  然而,金融市場炒作的就是預期,一旦存在這樣確定的預期,市場一定會提前炒作。

  所以,產業有前景,跟市場存在泡沫化風險,是并不沖突的。

  就好比,2000年互聯網泡沫破裂,并不意味著互聯網產業沒有前景。

  恰恰是上世紀90年代,由于大家對于未來屬于互聯網的預期十分確定,所以市場才會一窩蜂的去炒作互聯網,直接把預期打滿,從而把股價直接炒作一步到位。

  這相當于短時間內,把市場未來十幾年的發展預期都提前透支。

  這種市場基于確定性預期的炒作,所帶來的泡沫化風險是不能無視的。

  2000年互聯網泡沫破裂后,整個互聯網板塊在隨后10年里基本是萎靡不振,但這時候互聯網產業反而在繼續高速發展。

  一直到2008年次貸危機爆發后,隨著美國開始量化寬松來無限印鈔,美股開始進入長牛,這些互聯網板塊股價才開始新一輪上漲。

  但即使如此,比如像現在美股市值第一的微軟,是一直到2015年股價才漲回2000年互聯網泡沫破裂時的高點。

  這相當于2000年互聯網炒作,是提前透支了微軟未來15年的發展的預期。

  這種基于確定性預期的來瘋狂炒作,提前透支未來發展預期,是當前美股AI狂潮跟2000年互聯網泡沫,比較相似的地方。

  而且當前美股存在一個交易高度集中化的問題。

  英偉達在5月28日的成交金額達到714億美元。

  排名第二的AMD成交金額達到112億美元,這兩支都是炒作AI。

  特斯拉成交金額是104億美元,市值第二的蘋果成交金額99億美元,市值第一的微軟成交金額是66億美元。

  市場交易高度集中化,是容易催生出風險。

  而且,美股一向有“七姐妹”的說法。

  所謂美股七姐妹就是微軟、蘋果、谷歌、英偉達、亞馬遜、Meta、特斯拉,他們是美國科技股市值最高的7支股票,占標普500指數總市值的29%。

  這7支股票市值加起來,遠超世界第二大股市,是日本股市市值的兩倍。

  微軟的市值與法國、沙特和英國所有上市公司的市值相當。

  而且,美股去年的大漲,更多也只是七姐妹的大漲。

  去年美股七姐妹大漲71%,但標普500其他493只股票僅上漲了6%;

  這是美國歷史上市值和交易集中度最高的時候。

  上一次市場集中度達到如此高水平是在1929年大蕭條爆發前。

  此外,現在就連七姐妹內部也進一步分化。

  首先是七姐妹變成四巨頭,蘋果、谷歌、特斯拉今年的漲幅走勢,是明顯掉隊。。

  然后又從四巨頭變成英偉達一枝獨秀,這個月七姐妹明顯都有點漲不動,大家都在圍觀英偉達一路飆漲。

  5月23日,英偉達財報公布后暴漲9%時,美股七姐妹其他也基本都是跌的。

  這種交易高度集中化,并且已經帶不動其他個股的時候,是比較強烈的風險信號。

  當然從估值來說,當前七姐妹的市盈率并沒有2000年互聯網泡沫那么夸張。

  美股七姐妹目前的追蹤市盈率為45倍,這雖然也高于正常25倍左右的市盈率,但七姐妹作為成長股,市場是一直愿意給更高的估值。

  1989年日本股市泡沫破裂之前,日經指數的市盈率是67倍,2000年納斯達克綜合指數的市盈率是65倍。

  所以,從市盈率來看,美股七姐妹的泡沫似乎也還沒那么夸張。

  但我也一直強調,市盈率只能反應過去,不能用來預測未來。

  美股七姐妹當前是作為成長股,面臨戴維斯雙擊的加成,所以市場愿意給更高估值,這樣未來業績上升,市盈率就可以一直保持在一個相對不高的水平。

  但只要未來七姐妹的業績出現停滯甚至反轉,那么就會從戴維斯雙擊,變成戴維斯雙殺,原本好看的市盈率,也會一下子變得不好看,股價就會出現較大回落。

  七姐妹過去的高速增長,是建立在對全球互聯網發展近乎壟斷的基礎上,世界其他國家用戶基本都會用七姐妹的產品。

  所以,美股七姐妹的用戶群體并不僅限于美國,他們的發展是基于全球龐大用戶群體基礎上。

  然而,當前全球有60%人口已經接入互聯網,還有40%人口未聯網。

  看好七姐妹的人,就會著眼于40%人口未聯網,認為七姐妹發展潛力還很大。

  而不看好七姐妹的人,會著眼于60%人口已聯網,認為七姐妹要繼續保持高速增長難度會越來越大。

  我個人認為,當前美股七姐妹確實已經暫時告別低成本快速獲取用戶的階段。

  雖然全球還有40%人口未聯網,但這基本都是一些十分貧窮的國家,能低成本開發的國家基本都開發完了,剩下的都是不太好開發的。

  而且,當前全球互聯網,也會面臨較大的地緣風險。

  逆全球化雖然目前還集中在產業鏈和貿易,但很難說未來逆全球化會不會刮到互聯網領域。

  對于英偉達來說,這也是一個很大的不確定性因素。

  因為中國市場一直是英偉達重要的市場之一,但過去一年拜登政府也屢屢出臺禁令,限制英偉達出口高端芯片。

  雖然英偉達基于自身業績需要,一直反對美國禁令,也一直想辦法搞很多閹割版,來跟拜登政府玩貓捉老鼠的游戲,但從長遠來看,美國對英偉達出口的限制只會越來越強。

  而美國這種搞小院高墻的行為,只會加強我們獨立自主研發的動力。

  當前英偉達股價暴漲,一個最核心的預期,就是基于英偉達在AI芯片上的壟斷,英偉達基本占據AI芯片90%的市場,所以顯示芯片排名第二的AMD市值只有英偉達的1/10。

  如果我們能在顯示芯片領域打破英偉達的壟斷,才能給英偉達帶來極大的挑戰。

  目前英偉達因為壟斷,所以利潤率是超高的,達到69%的利潤率,基本就是賣金鏟子。

  像英偉達專業用于AI的高端芯片H100,一直是各大科技公司大批量搶購的對象。

  H100單個售價超過3萬美元。

  但幾個科技巨頭買H100都是幾萬張的購買。

  像一季度Meta發布了Llama 3 AI大模型,使用了2.4萬個H100 GPU。此外,特斯拉也正在使用3.5萬個H100來幫助訓練自動駕駛模型。

  Meta在今年初還宣布要在今年底之前,購買35萬個H100芯片,單單這個購買規模就超過百億美元。

  不過這里也有幾個問題。

  一個是英偉達能否實現長期在AI芯片的壟斷。

  另外一個問題是,當前各大科技公司瘋搶AI芯片,更像是前期拓荒時去堆AI算力的基建,一旦這個AI算力的基建達到一定規模時,各大科技公司在AI芯片的支出就會逐步減少。

  AI算力并不像消費級芯片,對于更新換代的需求沒那么強。

  比如,一家科技公司現在買10萬張H100去堆算力,不可能在H200出來后,把這10萬張就扔了,拿去換成H200。

  起碼得等這些H100用報廢了,才會用動力去更新換代。

  因為對AI大模型來說,重點是在于“堆算力”,至于是用什么顯示芯片去堆出來的算力,要求并不高。

  所以,當前英偉達雖然業績增長非???,但并不能長期保持如此高速增長,一旦AI產業的前期堆算力基建達到一定規模時,市場對AI芯片的需求也會慢慢退潮,會從瘋狂需求階段,轉入一個溫和需求階段。

  但從長遠角度來說,人類對于算力需求的上限,是隨著時間推移不斷上升,因為人類芯片當前仍然是有算力瓶頸,所以這些科技公司才需要動輒用幾萬張、甚至幾十萬張AI芯片去堆算力。

  AI產業的發展,核心仍然還是在于芯片,在于算力。

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