英伟达狂跌！段永平来了？DeepSeek让黄仁勋慌了？【小丹尼】
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你肯定听说过 DeepSeek 横空出事让英伟达股价大跌 17%中国 DeepSeek 的 AI 模特儿 DeepSeek 但没人告诉你第二天英伟达股价就上涨 9%重回 3 万亿美金的市值相当于 6 个半腾讯

和 15 个伴阿里所以这英伟达股价涨涨跌跌的背后到底有哪些是不变的东西呢为了探寻英伟达超高市值背后的秘密我花了一个多月的时间看完了市面上所有能找到的关于英伟达技术财报还有黄仁勋采访演讲

等一手资料发现很多不为人知的故事注意我这期视频并不是讲英伟达的历史而是想彻底搞懂英伟达的未来能否延续高市值和高增长我是小安尼唐说记

总有人说英伟达是 AI 时代卖挖金矿的铲子的你赞同这个观点吗我觉得说英伟达是卖铲子的那可太低估老黄了人家要卖铲子也是卖金铲子那我们先来看看英伟达这金铲子含金量到底有多高

先从英伟达的财报看起近三年的市值超高速增长肯定不是炒概念而是有实实在在的收入去支撑的从 2023 年一季度开始每季度英伟达的这个收入都像一个大火箭一样一直往上冲那这种趋势呢何桓荣勋经常在演讲中提到 Skelling Laws 三阶段大力出奇迹的暴力美学大火箭

大火箭的趋势非常对应那要想搞懂英伟达的底层逻辑必须理解 Skulling Loss 的这个模型我在之后会详细跟大家讲而且英伟达的这个金铲子不仅是体现在收入增长块利润含金量也是相当高比如我们看英伟达的毛利率是 75%左右那这是什么概念呢

连法拉利的毛利率才 50%左右苹果的毛利率才 45%左右那这 45%的毛利率还是要靠 70%多的服务毛利率把它拉起来的如果只看苹果的硬件毛利率只不过才 37%和英伟达的 75%硬件毛利率根本没法比所以你还觉得英伟达是卖铲子的吗

看看人家这英伟达的金铲子含金量有多高吧能跟它媲美的也就医药行业和酱香科技了但我继续来看英伟达的这些金铲子到底是挖在哪些领域呢肯定会有人说游戏显卡呗其实游戏显卡

已经是上一个时代的故事了从这张图里你就可以看出英伟达的总收入增长靠的主要还是数据中心业务的增长英伟达还有其他几个业务包括游戏专业视觉汽车 OEM 和其他那这些业务在数据中心前全都是小咖咪我们再换一张图你就更能看出数据中心在英伟达收入占比有多高 90%

那游戏呢仅仅只占 9%左右所以数据中心才是英伟达真正的金铲子如果我们只从财务上来看英伟达的其他业务甚至都可以砍掉了根本就不那么重要但是如果你要理解英伟达他是怎么起家的你就不会说这些边缘业务不重要了甚至你从英伟达的官网上都能看到一些线索比如英伟达的汽车业务 driving 他在英伟达官网上排名非常靠前甚至比他的传统长项 gaming

显卡业务还要更靠前这里我要纠正一下其实英伟达的 Driving 不只是指的汽车业务还有它的机器人业务甚至我们更广阔的一点说其实叫 Physical AI 物理人工智能我们从更宏观的视角去看 AI 的发展分为四步骤感知 AI 生成 AI 智能体 AI 再到我刚才说的物理人工智能其实物理人工智能是整个

大制造业的市场支柱价值超过 50 万亿美金也是黄仁勋经常在采访中所说的未来大机会

推荐你关注一下英伟达的 Omniverse 和 Cosmos 它们可能成为英伟达的下一个苦胆也是英伟达的两把金铲子现在我们看英伟达感觉都踩在风口上电竞也起来了 AI 也起来了但深扒它的历史就发现英伟达它在最初的时候都是逆势而为了

黄仁勋他最喜欢的商业作家 Chris Tenson 发明颠覆式创新理论的那个之前我在做视频的时候也经常引用这个理论其实它本质就是你在做商业的时候要重点去做巨头看不见的市场或者是不屑于去做的那些市场当年英伟达发家时去做游戏市场还有学术研究者的小众市场其实就是受到 Chris Tenson 这个理论的影响

可能现在会有人不同意觉得 1993 年黄仁勋当时早期做英伟达的时候游戏并不是小众市场你可以看看黄仁勋他妈是怎么说的我记得我妈妈跟她说我会开始这个公司她说你们在做什么我说我们在建立 3D 画面

所以英偉達現在還在做那些看似不賺錢的業務其實就是為了避免被下一個英偉達去顛覆畢竟黃仁勳自己也心裏清楚

现在爆火的 KUDA 其实也是在英伟达发明 KUDA 之后的 6 年才逐渐火爆起来的在 KUDA 早年很多人都吐槽它成本很贵而且捆绑销售但老黄的坚持奏效当年被狠狠骂的 KUDA 是现在英伟达重要的护城河但如果我们要说英伟达最大的那个金铲子肯定是 AI 莫属在英伟达的官网上 AI 也是妥妥的 C 位

那这个背后原因呢就是我上集视频所说 AI 就会像水电一样成为其他业务的基础生产力凡是还没有被 AI 改变的行业都即将被 AI 所改变包括英伟达自己发家时在做的这个显卡业务其实也是如此说白了就是英伟达生产 GPU 促进 AI 的整个行业发展

那等 AI 发展一定程度呢又取繁母 GPU 的发展两者互相促进形成一个正向的大循环比如现在英伟达做 4K 画面实时渲染 3300 万像素的画面英伟达的 GPU 只需要计算其中的 200 万像素剩余的 3100 万像素全都靠 AI 预测生成那这相当于 AI 帮 GPU 省去了 90%以上的计算压力那 GPU 和 AI 有点像这个老师和学生的关系

刚开始 GPU 肯定是作为老师去教 AI 但等下

等学生成长到一定的程度又会去教老师去做事其实这也是英伟达高速成长的背后容易被大家忽视的点就是不同的业务和 AI 互相互动也互相促进所以我觉得英伟达它不仅生产各种金铲子更像是生产金的挖掘机其实金挖掘机只是第三步英伟达的终极目标还有最后一步发明自我迭代的终极 AI 硬件俗称终结者而英伟达终结者背后的底层逻辑是两大定律

那先说第一大定律摩尔定律那你肯定知道摩尔定律在课本上的解释集成电路上可容纳晶体管数目每隔 18 到 24 个月会增加一倍性能也随之增加一倍那很多人可能看完就完了但黄仁勋不一样他就是摩尔定律的最大受益者之一那摩尔定律可以说就是他的女神啊

我们看他早年是如何看待摩尔定律的所以 哪怕客户说了没有必要那么高的性能英伟达每年还是要坚持

GPU 性能翻倍所以英伟达才在 300 多家同类型公司的竞争中脱颖而出

那就像现在中国的造车新势力们竞争那么激烈那我推荐大家可以看看黄元勋在斯坦福 加州理工香港科技大学 台大的演讲都非常精彩那之前肯定有弹幕说黄元勋不早就说摩尔定律已死了吗你咋还在吹摩尔定律呢没错 黄元勋对摩尔定律的态度急转直下也是后来的事了当年老黄把摩尔定律当女神现在当女鬼那现在黄元勋的女神是谁呢

当然不是苏妈而是第二大定律 Skulling Loss 那我简单概括一下 Skulling Loss 的三阶段第一阶段 Pre-training 预训练利用强化学习和人工反馈等技术 AI 借助人类的反馈进行学习提升那我们可以拿开车来做类比预训练就像开车前先热车一样北方的朋友们在冬天肯定是懂的要先让汽车的发动机运转一会儿车林暖和了为之后正式训练跑起来做准备

那黄尔勋的女神 Skeleton Lowe 也被人当作个女鬼因为第一阶段预训练时碰上了天花板所以很多人怀疑 Skeleton Lowe 失效了才有了第二阶段 Post Training 后训练就像在路况比较好的时候开车模型会按照既定的算法和参数进行计算就像在高速上设定好时速定速巡航后训练呢是 AI 的自我训练这个过程要耗费大量的算力也是老黄最爱啊但能产生突破性的模型也是大家常说的大力出奇迹

那最后是第三阶段 Test Time Scaling 测试时间调整后面还有一个关键词 Reasoning 指的是推理推导那你肯定听说过爆火的 DeepSync R1 其中 R1 的 R 就是 Reasoning 的缩写说明 DeepSync R1 就是一种 Reasoning Model 推理模型

当模型训练接近尾声时它会自我逐渐调整参数和状态使得最终的训练结果比较理想就像快到目的地的时候要慢慢的减速刹车平稳到达那黄人轩有多爱 Skulling Loss 呢不仅是在发布会上经常提他还当 UP 主为 Skulling Loss 专门拍个视频

你看老黄那水汪汪的大眼睛就能看出他有多爱 Scalding Loss 了如果你还是不理解 Scalding Loss 的三阶段也可以用另外一位大佬的比喻第一阶段预训练就像读大学需要人类老师教第二阶段后训练像读博士有大量的自我科研工作

第三阶段测试时间调整是更深度的思考和推理知其然知其所以然是思想者那如果你想更深度的了解 Scarling Lowe 推荐你看看 Lex Friedman 的播客第 459 集那随着 Scarling Lowe 的三阶段进化越往后 AI 越自我不需要人类外部的认可 AI 就可以自我迭代和快速进化

就像终结者一样所以老黄才会这么说但未来的 AI 将会自我提问 将会思考当然我这里说的终结者并非像电影里那么戏剧冲突的强烈如果 AI 控制得好终结者会成为人类的朋友英伟达也会成为初创公司的朋友形成利益共同体我们创建了一个 AI 终结者

那英伟达不仅是为科技巨头们卖铲子卖金挖掘机还为初创公司服务一起抱团成长那其实这个逻辑有点像腾讯只不过腾讯大多以投资的方式和初创公司抱团这项目走了那并不像英伟达的业务和初创公司那么的紧密之前我在小丹尼的课程中聊过我重仓腾讯价值投资的逻辑看过的朋友

如果也和我一样行动起来肯定你也赚了不少那我在小丹尼知识星球也会跟大家分享这两年我的投资逻辑还有英伟达 魏晓李 特斯拉 小米等科技公司数据可视化分析帮你更加理解价值投资提升自己的投资决策质量还有更多本期视频扩展内容和专属小丹尼知识星球社群感兴趣可以加入虽然今天我试聊了不少英伟达和黄仁勋的过人之处但我们呢也没必要过度的吹捧和迷信他毕竟大佬们的观点也经常有冲突啊

NVIDIA 是我們經歷過的最糟糕的公司 NVIDIA,你

其实当我看完黄仁勋相关的巨多资料后回想一下他打动我的其实并不是他现在有多么的成功多么的有钱或者是他对未来有多么的远见而是他作为中国去美国的移民在美国极其困难的成长环境下展现出来的韧性正是黄仁勋经常提到的关键词 ResilienceResilienceResilience

那黄仁勋的任性也是他对斯坦福大学的学霸们的建议那我其实自己在生活中经常的是极力避免痛苦和挫折

但我看完黄仁勋他其实是希望大家多经历痛苦和挫折因为这能锻炼韧性那你别看现在的皮依霞客有多么的光鲜你可能不知道他是在美国问题少年的学校里被霸凌成长起来的

而且他还在餐厅打工挣学费但老黄之前可不是在海底捞甩面打工啊他可没有那么高的工作起点黄仁勋是在美国连锁餐厅 Dennis 从洗碗工和扫厕所做起他勤勤恳恳特别的努力终于受到老板的赏识成功晋升为餐厅服务员这样的大事受罚

所以我认为哪怕你不赞同环学对 AI 和科技的观点但它面对困难时展现出来的韧性还有它对 Uda,TGX,Cosmos,Omniverse

IGX 等技术的长期坚持和投入都是值得学习的正是黄元勋和英伟达从无数次失败中爬起来才有现在的韧性黄元勋曾两次经历过个人财富缩水 90%以上我们距离破产只有 30 天正是英伟达内部最常说的一句话哪怕现在早已功成名就的他仍然有很多烦恼无论是生活上的还是事业上的我真的很喜欢我孩子没有离开我每天都很高兴看到他们

我觉得任性不仅是华人薰的个人魅力也可能是英伟达未来长青的护城河科技会一直在变我们要去寻找那些不变的东西任性可能就是华人薰带给英伟达的最大的财富之后我还会聊更多的 AI 大佬和科技巨头公司不为人知的秘密

如果你感兴趣可以关注我如果你喜欢我这期视频也请多多点赞转发给你需要的朋友我是小尼谈车说要记我们下期再见