引言
卖铲人怕什么？一怕金矿挖不出金子；二怕篮子不够装金子；三怕挖矿人自己造铲子。
这就是英伟达虽贵为新王，但黄仁勋依旧念叨“我们离倒闭还有30天”的原因。
据The Information报道，老黄在去年圣诞节前后，和高管们讨论了一个严峻的问题：如果客户的数据中心空间不够用，GPU不就变成了摆设？
会议刚结束，英伟达开始对云服务商们“旁敲侧击”：亲，家里空间够不够，电力足不足？放得下咱家GPU不？V我证据展示实力，不然就先不给亲安排发货了。
随后，另一个严峻的问题又浮现在了老黄眼前：如果投资者不让客户烧钱怎么办？
目前，微软、Meta、OpenAI、xAI都需要用GPU训练实验性的AI模型。但这些模型并不能很快产生收入。投资者不高兴，后果很严重，结果就是科技大厂只能少买点GPU。比如今年4月，扎克伯格刚刚承认收入不确定，Meta就股价大跌了。
于是，黄仁勋想到了上一个“铲子公司”——思科。
同样是极强确定性；同样是飞升的股王；同样有技术护城河。不同的是，一个崛起于互联网时代且已经坠落，一个崛起于AI时代，正如日中天。如何避免成为下一个思科，让这位秀纹身、亮肌肉的花甲老人心事重重。
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英伟达以攻为守
*招——锁喉神功，严格分配资源
前段时间，一家规模不大的云计算公司掌门人侃侃而谈：“指望AWS们部署GPU云，就像是走进福特公司，要求他们生产一辆Model Y。”谁都知道，跟AWS抢云计算是多么地愚蠢。除非你有个好爸爸。而放出如此“狂言”的正是英伟达“好大儿”——CoreWeave。
GPU有多稀缺？堪比盘尼西林。老黄因也一直牢牢地将GPU“分配权”抓在手中，防止任何一家巨头囤积过多。传说中，Oracle创始人Larry Ellison和他的好友Elon Musk，曾在硅谷一家豪华日料餐厅跪求了黄仁勋一小时。
如果你急着用怎么办？去找我儿子拿货。
CoreWeave有多豪横？去年8月，CoreWeave将英伟达H100当抵押品，拿到了 23 亿美元的债务融资。2022年，公司营收还是2500万美元，后面凭借租GPU，营收就飙升到4.4亿美元。这暴涨出的真金白银，都是微软爸爸们含泪交的税。
巨头们实在有苦难言，H100还没分到位，H200又来了，而GB200正在路上。但你又不得不订。一方面，黄氏定律不是苹果式“挤牙膏”；另一方面，AI军备竞赛白热化，自家大模型可不能输啊。
第二招——三尸脑神丹，强买强卖
强压之下，必有反抗，更何况是向来不用看人脸色的巨头。对此，各家或自研算力芯片，或另寻出路，默契地达成了“反英伟达联盟”。
黄仁勋的应对之策是——搞配货，卖架子。
英伟达在介绍GB200时，会敦促客户在数据中心换上英伟达的服务器机架。原因：用上一整套，能够极大提升GPU性能。
但内部人士和一些英伟达客户认为，如果用这批定制机架，未来改换其他芯片，就会非常地麻烦。
英伟达副总裁Andrew Bell放话：“谁买架子，谁能优先获得GB200。”
据悉，微软跟英伟达已经就“架子问题”扯了几周的头花。某参与谈判的知情人士透露，用上英伟达定制架，微软就不能丝滑地在不同AI芯片间来回切换了。
显然，微软不是*次吃亏。此前为了拿到优先出货权，微软就买了英伟达的网线，而到2023年初算账时发现，给英伟达交的钱，居然有1/3都花给了这些“破烂”玩意儿。
目前的结果是，微软CEO Satya Nadella和CTO Kevin Scott出马，得以让英伟达后退一步，不再强制配货。
但据英伟达员工透露，Google和AWS还是败下阵来，将被迫用上GB200定制架。
另外，需要考虑的是，如果这种“强买强卖”花样翻新，且变成常态，就会让Dell、HPE和Supermicro“躺枪”。
如此，英伟达不仅得罪了甲方，还会抢乙方的饭。四面树敌真不容易，也难怪老黄“黄袍加身”，但忧心忡忡。
第三招——小无相功，模仿造云
除了扶持CoreWeave等小规模云计算服务商当“干儿子”，英伟达也在自己造云。
去年3月的GTC 2023大会上，老黄首次发布了云产品DGX Cloud，用户可以用月租的方式，在本地或者本地数据中心获取英伟达的AI产品与服务，直接与自己的客户——微软、AWS“开撕”。
DGX Cloud何尝不是另一种形式的“配货”，因为它是托管在别人家的云平台上。也就是说，英伟达是AWS们和AI公司之间的“二道贩子”。面对这么霸道的协议，一开始AWS誓死不从，但最后还是被迫接受了。
到去年年底，英伟达云业务的贡献了约10亿美元，大概是公司总收入的1%。相比之下，去年GPU可是卖出了475亿美元。
虽然DGX Cloud不那么赚钱，却不失为一条好“退路”。前英伟达高管、现任创投公司Playground Global合伙人Sasha Ostojic表示，云和软件业务每年能够产生数十亿美元，这点没有被大家充分认识。他补充道：英伟达拥有“所有的杠杆”来发展与其芯片互补的服务。
而且，DGX Cloud还能帮助其他客户过渡到新一代芯片。例如软件制造商ServiceNow，过去一直为自己的数据中心购买英伟达服务器，现在则是直接从英伟达租用服务器。
实际上，去年秋季，老黄就开始考虑自己搞数据中心来发展DGX Cloud，以此绕开其他云服务商。最近，英伟达还挖到了Meta的Alexis Black Bjorlin来负责云业务，但不清楚要不要开搞。
英伟达的销售人员已经全方位刺探情报。他们在卖芯片给现有客户时，都会发出疑问三连：芯片卖给谁？具体有何用途？租赁协议长啥样？
老黄之心，路人皆知，正如他所言讲：“我的目标是，世界上所有的公司……都会在英伟达AI Enterprise上运行。”
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最怕重蹈覆辙
话说回来，老黄能如此紧张，以及他紧张的“点”，都和著名“铲子公司”思科（Cisco）的坠落有关。那么，英伟达和思科有多么像呢？
英伟达主打AI公司必备的GPU，而思科主打交换机和路由器，这也是所有互联网公司的必备硬件。
上世纪90年代早期，互联网技术被投资者认定为未来趋势。彼时，应用层还没有出现太多水花，而“卖铲子”的思科便成了*受益公司。
从1990年上市以来，一直到2000年，思科几乎年年股价翻倍，10年间年化增长为104%。一度成为美股市值*的公司，超过5000亿美元。即便到了2000年互联网泡沫前夕，公司也保持超40%的增长。同时，思科的毛利率常年维持在65%以上。
当时，华尔街将微软，英特尔和思科称为wintelco，他们认为这三家公司将会彻底统治整个互联网时代——微软搞软件，英特尔搞芯片，而思科将会主导互联网的硬件和网络市场。
思科的flop，要从2000年初的互联网泡沫说起。
2000年3月，一些小型互联网公司相继暴雷，低迷的情况因现有公司涌入互联网领域而加剧。大家节衣缩食，整体行业需求放缓，很多互联网公司在财报中指出，将缩减未来采购硬件的规模。
此时，Nortel，Juniper，Lucent等互联网硬件提供商的业绩开始大幅下滑，但思科的业绩几乎没有受到任何影响，依旧保持60%以上的增速。
当时有分析师将“思科现象”解释为技术壁垒，这让他们在艰难环境中抢走了对手的市场份额。而这也“骗过了”思科的管理层，他们一边告诉华尔街，自己很乐观，没有看到任何需求放缓的迹象；一边加快采购设备，继续增加库存。
两个季度后，思科的股价直接暴跌了60%。随后几年，思科的硬件也被同行广泛复制，导致其销售额始终难回*。
总结，思科flop缘于管理层在互联网泡沫中进行了“傲慢”决策。
但黄仁勋一点都不傲慢，他可是将“公司要倒闭”挂在嘴边的人。
因此，英伟达真正要面对的问题只剩下两个。
*个问题，AI需求会是泡沫吗？
根据“华尔街TMT*”Coatue的观点，AI不仅不是炒作，而且黄金时代还没来。
炒作有三大特征：1、入账价值与投资不符，1990年代的光纤；2、高估技术发展的时间和能力，自动驾驶；3、技术尚未成熟导致缺乏普遍的实用性，量子计算。
一方面，大多数 AI 投资聚焦在模型层面（60%），入账价值已经显现。另一方面，AI应用层正在迸发巨大机遇，各个领域证明了其实用性。开发人员使用CopilotGithub节省了55%时间；在 Runway 上编辑视频节约了90%的时间等等。即便处于早期阶段，有60%的企业都计划采用AI。此外，以新技术在美国达到50%用户渗透率的时间对比，PC用了20年，互联网用了12年，智能手机用了6年，而生成式AI大概只用3年。
但如果我们反过来想，这个“炒作”的定义对于“铲子”公司略为宽泛。
打个比方，你能说互联网技术是炒作吗？一方面，互联网技术从真正冒头到泡沫破裂可是用了10年；另一方面，在互联网泡沫后，行业在未来20多年间，可是得到了充分发展。但就是那么一小段“泡沫”时光，能让一个如日中天的铲子公司奄奄一息。
这也印证了老黄的担心——LLM回报不确定，投资者不让客户烧钱怎么办？
正如当年很多互联网公司拼命囤货，高价抢购思科的硬件；如今，英伟达的GPU也被炒成了“盘尼西林”。需要防范的是，如果AI应用赚不到钱，一些非理性的需求就会消散，势必会影响英伟达的王座。
从这个层面讲，黄仁勋的“严格分配”确实行之有效。
第二个问题，对手能力如何？
AMD集CPU和GPU于一身；英特尔作为x86架构的奠基人，如今也涉足AI加速卡领域。但它们目前只是拿不到英伟达的“备选”，属于虎视眈眈，但不造成实际威胁的对手。
巨头们群狼环伺——微软软件硬件两手抓；谷歌打造最强TPU；OpenAI眉来眼去NPU。。。。
根据彭博社推测，在英伟达最新季度的总营收中，微软贡献15%，Meta贡献13%，AWS和Alphabet分别贡献了6%。
虽然这些贡献半壁江山的客户，在自研芯片方面尚未对英伟达产生威胁，但大家却存在一个共识：“英伟达不会永远在大规模训练和推理芯片市场占据垄断地位。”
正如思科当年一骑绝尘的技术优势，英伟达现在也是。但如果拉长周期，技术护城河还能流淌多久？比如5年后，10年后？毕竟思科可是笑傲了10年。需要思考的是：当AI训练需求见顶，推理需求大幅提升时，市场是否还会如此渴求英伟达；当行业普遍技术提升到一定门槛，物美价廉的硬件是否更受欢迎？
黄仁勋曾讲到：“为了食物而奔跑，或者为了不被他人当食物而奔跑。无论哪一种情况，都要保持奔跑。”或许，一直加速前进的英伟达，将会跑赢风险。
