公司配资 AI的“第二幕”：英伟达4万亿美元市值背后，AI如何从“云端”到日常

　　每经记者：岳楚鹏宋欣悦每经编辑：高涵公司配资

黄仁勋图片来源：视觉中国

　　英伟达耗时三十年，才艰难攀上1万亿美元市值的山峰；而从1万亿到4万亿，它却只用了短短两年。

　　当地时间7月10日，这家全球领先的人工智能芯片供应商的股价收于164.10美元，创下历史新高，成为全球首家市值突破4万亿美元的上市公司。这不仅是AI第一轮算力竞赛的顶峰，更是一个深刻的产业结构演化信号：AI竞争的核心，已悄然从“谁能训练出最大、最强的模型”，转向“谁能让全世界用得起、用得好模型”。

　　自2022年生成式AI的浪潮席卷全球以来，大模型的研发驱动了前所未有的基础设施投资热潮。进入2024至2025年，随着AI“推理”任务（即模型的实际应用）量呈指数级增长，企业端与消费端的AI应用正在全面铺开，科技巨头在AI基础设施领域的竞争也日趋白热化。

　　英伟达的登顶，是整个AI生态从“训练为王”向“应用为王”战略跃迁的缩影。真正的拐点在于，AI正开始以前所未有的广度和深度，大规模、日常化地融入普通人的生活与实体企业的生产流程。AI发展的“第二幕”，已然开启。

　　英伟达速度：两年从1万亿到4万亿美元

　　当地时间7月10日，英伟达市值正式迈过4万亿美元大关，成为全球资本市场的新晋王者。福布斯实时亿万富豪榜的最新排名显示，其创始人兼CEO黄仁勋身家达1436亿美元，超过了“股神”沃伦·巴菲特（1424亿美元），位列全球第七。

图片来源：福布斯

　　回望历史，1993年，黄仁勋与两位合伙人在美国加州创立了Nvidia。据《财富》杂志报道，公司名源于拉丁语“invidia”，意为“嫉妒”，寄托了创始人们希望打造出令所有竞争对手都“羡慕不已”的强大图形处理器的愿景。三十年后，英伟达于2023年6月首次达到1万亿美元市值。而从1万亿美元到4万亿美元的惊人跃升，却仅仅耗时两年。

　　英伟达的市值狂飙，源于其对AI时代脉搏的精准把握。投行WedBush的分析师丹·艾夫斯在接受《每日经济新闻》记者（以下简称每经记者）采访时直言：“英伟达是AI革命的基础设施核心。”他预测，在未来18个月内，英伟达的市值将冲击5万亿美元。

　　自2022年生成式AI爆发以来，大语言模型和多模态AI对算力的需求呈指数级增长。英伟达凭借其GPU芯片在并行计算上的天然优势，几乎垄断了全球高端AI芯片市场。数据显示，全球排名前500的超级计算机中，约76%采用的是英伟达的GPU；而OpenAI、微软、谷歌等科技巨头进行大模型训练时，几乎全部依赖于英伟达的H100/H200等高端芯片。这种“赢者通吃”的市场地位，使得英伟达在AI浪潮中赚得盆满钵满。其2024财年的营收突破1200亿美元，净利润率更是高达惊人的58%。

　　资本市场的热烈追捧，则进一步放大了英伟达的市值膨胀。从2024年4月的阶段性低点到2025年7月的高点，英伟达股价上涨了近90%。与之形成鲜明对比的是，曾经的市值之王苹果公司，在2024年底创下3.915万亿美元的历史高位后，因其在AI战略上的相对迟缓和关税冲击等因素影响，股价持续承压。

　　Evercore ISI的半导体分析师马克·利帕西斯指出，英伟达之于AI时代，正如苹果之于智能手机时代，是引领一个全新计算时代前沿的绝对主导者。他甚至相信，英伟达的市值最终可能占据标普500指数总市值的16%，这一比例是苹果在其巅峰时期所占比例的两倍多。

　　从“云端”到“日常”——AI应用的全面爆发

　　如果说英伟达登顶是AI浪潮的“果”，那么AI应用的全面爆发则是其“因”。AI正迅速地从实验室的算力竞赛，深度融入个人生活、企业办公和工业生产。这构成了对算力的海量需求，并深刻地重塑着AI基础设施的形态和行业的估值逻辑。

图片来源：视觉中国

　　企业办公的“AI副驾”：每1美元投入产出3.7美元

　　据2025年3月麦肯锡发布的AI调查报告，全球受访企业的整体AI使用率，已从2017年的20%稳步上升至2024年的78%。AI技术正被广泛应用于IT、市场营销、销售以及服务运营等职能部门。近53%的公司高管表示，自己已经在日常工作中频繁使用生成式AI工具。

　　丹·艾夫斯向每经记者表示：“我们看到，许多公司的IT部门正在基于微软、亚马逊和谷歌等提供的AI平台，进行大规模的基础性AI部署，开发各自的AI工具，并在各个垂直领域加速落地。”

　　企业之所以如此积极，是因为在AI上的投入能带来可观回报。根据IDC和微软的联合研究显示，企业在AI上每投入1美元，平均可产出3.7美元的业务价值。受此驱动，89%的企业正在积极推进其生成式AI项目，并有九成企业计划在未来数年进一步增加相关投资。

　　微软率先将AI嵌入其核心的办公产品体系。据统计，截至2024年底，已有约52%的企业实际使用了Microsoft 365 Copilot，另有35%的企业正处于积极的评估阶段。丹·艾夫斯向每经记者指出，到2026财年，仅Copilot这一项业务，就可能为微软再增加约250亿美元的营收。

　　与此同时，Salesforce、Amazon、Zoom等平台也相继发布了面向销售、客服、财务等垂直岗位的Copilot产品，AI正以前所未有的速度，走向企业决策的核心骨架。

　　消费生活的“新入口”：一场20亿对2.25亿的用户争夺战

　　在消费端，AI正引发一场关于未来“信息入口”的激烈争夺战。

　　以ChatGPT为代表的新一代AI应用，正以惊人的速度攫取用户，其增长轨迹清晰地展示了“产品迭代驱动用户增长”的模式。根据BofA Global Research的最新数据，目前ChatGPT在全球拥有高达2.25亿的移动端日活跃用户（DAU），其DAU在今年6月同比增长503%。

　　然而，ChatGPT的崛起并未如一些人预言的那样“杀死”谷歌，谷歌在全球移动端依然拥有约20亿的日活跃用户，其规模是ChatGPT的近9倍。在AI浪潮的冲击下，谷歌的增长并未停滞，其全球DAU在今年5月和6月均保持了13%的同比增长。谷歌自身也在积极整合AI能力以巩固地位，旗下Gemini应用6月实现27%的月度增长。

　　与此同时，AI领域的其他挑战者也在快速成长。BofA的数据显示，6月，Perplexity全球流量环比增长6%至430万次，同比增长176%。Claude流量环比增长17%至380万次，同比增长156%。这场围绕“信息入口”的用户争夺战，其本质是对用户日常“推理”需求的争夺，每一次AI交互都在消耗着巨大的实时计算资源。

图片来源：BofA

　　工业制造的“效率革命”：从飞机减重到故障预防

　　AI应用的浪潮，在工业领域也正迎来结构性的突破。空客利用AI设计飞机部件，实现部分零件减重高达50%；耐克通过生成式设计优化鞋底，减重13%的同时强度提升4%，大幅缩短迭代周期；罗尔斯-罗伊斯公司部署AI优化航空发动机全流程，设备利用率提升30%，并能实时诊断故障，每年预防约400起停机事故，节省数百万美元。在医疗健康领域，AI正推动新药研发与临床实践突破，应用于发现全新药物靶点、设计分子结构，加速药物开发进程。

　　从“训练”到“推理”：算力争夺战与能源生死线

　　随着大模型加速走向商业化应用，AI发展的重心已明显从“训练”转向了“推理”。由海量日常应用所催生的“推理”需求正在引发一场范围更广、影响更深的产业重构。每一次AI交互，都是一次低延迟、高能耗的“实时计算”。算力供应的底层逻辑也随之改变——不仅需要更快、更便宜的芯片，更涉及庞大的能源需求与基础设施建设。

　　首先，算力的稀缺性催生了科技巨头的狂热追逐。2024年以来，AI服务的用户端请求量暴增。以OpenAI为例，分析机构NerdyNav统计显示，ChatGPT周活用户达8亿，日均处理查询请求超10亿次。如此庞大的请求量必然带来巨大的算力需求。

图片来源：视觉中国

　　Meta、微软、谷歌和亚马逊预计今年在基础设施上的总投入将达3200亿美元，其中很大一部分将流向英伟达。需求之旺盛，甲骨文联合创始人拉里•埃里森去年与马斯克共进晚餐时曾恳求黄仁勋：“请拿走我们的钱……我们需要你拿走更多我们的钱。”

　　与此同时，SemiAnalysis指出大型云厂商正积极布局推理专用硬件，以提升推理效率与成本平衡。Wedbush分析师丹•艾夫斯向每经记者强调，云计算提供商是AI革命的关键组成部分，“谷歌和亚马逊采购AI芯片，构建AI服务产品，再出售给客户群。”

　　除了算力，科技巨头也将目光投向能源基础设施。OpenAI CEO奥尔特曼透露，ChatGPT平均每次查询耗电约0.34瓦时（相当于烤箱工作一秒多或高效灯泡亮几分钟）。推理不像训练，它对“能耗效率”要求极高。英伟达Blackwell、亚马逊Tranium、谷歌TPU都聚焦同一目标：如何用更少的电运行更多模型。AI竞争焦点已从“谁能训练出最大模型”转向“谁能让全世界用得起模型”。

　　为此，亚马逊成为全球最大绿电买家，布局600多个太阳能、风电、地热点，并签下1.9GW核电协议，计划部署小型核反应堆；微软重启三里岛核电站合作，锁定800MW稳定供电，并在瑞典建设碳中和数据中心；谷歌在美国大举投资风电，并与核聚变公司签订200兆瓦电力供应协议。

　　“供应商锁定”开启

　　如果说，大模型“训练”点燃了AI时代的引擎，那么， “推理”应用需求则正在铺设通往未来的轨道。英伟达市值创纪录的时刻，清晰地映射出AI生态正在发生的深刻变革：一个由真实应用驱动、由海量推理需求支撑、由强大基础设施和能源保障的新阶段，已经到来。

　　结合用户数据的演变，我们可以看到一个清晰的未来趋势：随着用户在特定AI平台上投入的时间、精力和个人数据越来越多，他们将逐渐形成使用习惯，并最终选择一到两个平台作为自己首选的、日常的AI工具，而不再频繁地“试用其他模型”。这种“供应商锁定”（Supplier Lock-in）效应，将使竞争更加激烈。

　　每一次跨代产品的发布，都可能引发新一轮的流量虹吸，进一步巩固领先者的地位。这将是一场席卷全球所有行业和每个人的产业革命。英伟达的4万亿美元市值，或许正是这场伟大变革的又一个新起点。

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