英伟达的股价,从5月14日的高点算起,跌了15%。市值蒸发约一万亿美元,远期市盈率掉到大约18倍——比标普500的20倍出头低,比纳斯达克100的23倍更低。彭博的说法是,估值"回到了AI热潮前的水平"。
同一段时间里,美光几乎翻了三倍。这家做DRAM内存的公司,产品二十年没什么颠覆性突破,却成了这一轮AI基建行情里涨得最凶的股票之一。
一边是全世界公认的AI硬件霸主在缩水,一边是一家"没什么故事可讲"的内存厂在狂奔。这事儿有意思的地方不在涨跌本身,而在于它把算力市场的定价权,从芯片设计能力,悄悄挪到了供应链的另一头。
算力降价,内存涨价
英伟达H100 GPU的现货租赁价,今年5月冲到每小时3.20美元的高点后,一路往下滑。原因不复杂:去年那种"抢不到卡"的恐慌缓解了,谷歌、亚马逊、微软、OpenAI都在推自己的芯片,哪怕性能打折扣,也足够拉低整体算力的市场均价。
DRAM的处境正好相反。内存厂商把产能优先倾斜给高带宽内存(HBM),传统DRAM供给被挤占,价格一路走高。S&P Global和TrendForce的研究都指向同一个机制:不是内存技术有了突破,是产能规划没跟上AI数据中心的胃口。
Ornn联合创始人Wayne Nelms说得很直白:"更多GPU和加速器玩家在进场。人人都想造自己的芯片,但没人造自己的DRAM。"这句话解释了为什么算力越来越像大宗商品,内存却越来越像稀缺资源。
十倍还是六倍多
原文引用Datatrack的数据,说DRAM现货价格"过去一年涨了十倍"。但Axios在7月6日援引Bernstein的数据显示,用于PC和服务器的DRAM价格截至6月同比上涨约660%——也就是不到7倍,和"十倍"存在明显的量级落差。
- 提醒.这不是谁在撒谎,更可能是统计口径、样本时间窗、产品类型(现货 vs 合约、消费级 vs 服务器级)不一致导致的差异。但对读者来说,记住"涨了数倍"比记住一个未经独立核实的"十倍"更稳妥。
这个落差本身就是一个提醒:AI相关的数字传播得比核实快得多。一张图表、一句"涨了十倍",很容易在没有交叉验证的情况下被反复引用,变成常识。
自研芯片:声势和实际不对等
原文把"大家都在自研芯片"当成压低英伟达议价权的核心力量,但三家公司的进度并不在一个水平线上。
谷歌TPU有公开评估价，亚马逊Trainium也走标准化租用路径。微软的Maia 200去年1月发布后,至今主要在Azure内部消化,没有像TPU、Trainium那样以标准SKU对外计费出租。
"人人自研芯片"更像是一句战略宣示,而不是一个已经在生产环境里替代英伟达的事实。真正对GPU现货价格形成实质压力的,目前看是谷歌和亚马逊,而不是所有玩家。
回调,还是危机
彭博把英伟达的估值下滑,写成"回到AI热潮前的水平"。这句话可以读出两种完全相反的意思。
一种是危机叙事:英伟达正在为自己催生的算力军备竞赛买单,自研芯片和GPU短缺缓解,共同侵蚀了它的定价权。另一种是修正叙事:此前的估值本来就偏高,18倍的远期市盈率低于标普和纳斯达克均值,反而可能是被低估的买入信号。
算力越来越便宜,不代表英伟达的技术在贬值,只代表它一手催熟的市场,轮不到它一家独吞。
两种解读都成立,分歧点在于你怎么看内存产能的扩张速度。如果DRAM和HBM的新增产能能追上需求,内存溢价迟早回落,英伟达的估值修复空间就打开了。如果新一轮大模型训练潮先来一步,GPU需求反弹,现货价格重新往上冲,那才是真正验证"内存跑赢算力"这个格局能撑多久的时刻。
眼下能看清的只有一件事:定价权这场拉锯,英伟达一手办的局,却先让别人分了钱。