如果传统估值模型失效 我们该如何给英伟达们定价？

　　目前，市场对高价科技股的估值存在很大的分歧，以至于英伟达交出一份靓丽的财报后仍难逃股价剧烈波动的尴尬。黄仁勋不由得发出感慨：公司业绩好会被指助推AI泡沫，业绩不佳则被视为AI泡沫破裂。

　　造成英伟达“两头不是人”的原因，是市场对其目前的估值存在巨大的分歧，即便其业绩增速惊人，但也有人会认为其财务数据有瑕疵，特别是AI产业链正在酝酿上下游闭环，上游给中游真金白银，中游再拿着这些投资买上游的硬件资源，实现资本“左手倒右手”。与此同时，AI下游的应用似乎远远无法消化整个产业链的算力供应，由此引发市场对这个闭环操作“画大饼”的质疑。

　　这个担心也好理解，因为如果按传统市场的解读，这种操作有可能属于“关联交易”，最典型的就是英伟达投资入股OpenAI后，OpenAI反手就将这些钱买成英伟达的GPU芯片，完成以英伟达GPU为核心的资金循环。但OpenAI在谷歌、Meta等巨头的竞争氛围中，其大模型下游应用能消化未来巨大的算力输出吗？这样反推回去就会对资金往来、预收款、存货等提出疑问，然后就会去猜测业绩的真实性，从而引发市场对估值的担忧。

　　这样的担忧是基于传统财务报表估值的，用历史的眼光去分析也许没什么问题，但用发展的眼光去看待，则可能会有些“短浅”。我们看看曾成功预测2000年互联网泡沫和2008年金融危机的华尔街传奇分析师查尔斯·克拉夫怎么看英伟达的估值：市场尚未建立对英伟达这类“新型现金流资产”的估值框架，其自由现金流具有可持续性和复利效应，客户需求源自全球企业的真实资本开支。克拉夫提出，当前美国处于“文明级生产力拐点”，其认为人工智能基建类似于历史上的电力网络建设，将驱动长期经济增长，而非短期投机周期。

　　其实，这个观点只需要一个支撑，即AI下游企业的资本支出，只要有源源不断的钱去买英伟达的GPU产品，就不怕传统估值过高。这又牵出另一个问题：是不是有很多AI下游企业有巨大的资本支出用于AI基建？这个问题的答案是比较清晰的。Meta预计，到2028年之前的资本支出是6000亿美元；亚马逊2025年资本支出是1250亿美元，预计2026年的资本支出金额将高于2025年；谷歌最近表示，公司必须每6个月将AI算力翻倍，并在未来4—5年内额外实现1000倍的增长，以应对持续上升的AI服务需求；在强大的AI市场需求引领下，英伟达预计2030年全球AI基础设施市场规模有望达3万亿美元到4万亿美元，对应2025年到2030年复合年均增长率约40%，即5年增长5—7倍。

　　当然，这些AI基础设施不一定全是英伟达的菜，比如谷歌自己也在研发TPU芯片，但都是在AI这个圈子里折腾。也就是说，AI是未来几年前沿科技领域最吸金的行业。从这个角度看，用传统的估值去衡量AI龙头企业是否合适？这的确是一个比较有意思，且无法在短期内得到答案的问题。