数据中心占比近 90%，Nvidia 是否正在走向“单一赛道风险”？
最具韧性的企业，往往具备持续自我重塑的能力，而 Nvidia（NASDAQ: NVDA） 正是这一特质的典型代表。公司总能迅速抓住并主导新一轮技术浪潮，这正是其市值飙升至 4.4 万亿美元、跃居全球市值最高公司的重要原因之一。
尽管生成式人工智能（AI）是推动 Nvidia 近期爆发式增长的核心动力，但任何技术浪潮都不可能永远持续。接下来，这家传奇芯片制造商的增长路径将走向何方，值得深入探讨。
Nvidia 的自我重塑历史
自 1993 年成立以来，Nvidia 始终围绕 图形处理器（GPU） 开拓新的应用场景。GPU 这一概念本身正是由 Nvidia 提出并率先商业化，其核心优势在于并行计算能力——将复杂任务拆分为多个小任务并同时处理。
这一特性最初在电子游戏图形渲染中展现出巨大价值。上世纪 90 年代末至 2000 年代初，Nvidia 迅速崛起，成为 PC 显卡领域的核心供应商，甚至为 Microsoft 早期 Xbox 游戏主机 提供 GPU 芯片，奠定了其在消费级图形计算市场的地位。
进入 2010 年代，Nvidia 再次迎来爆发。当市场意识到 GPU 在加密货币挖矿中的高效性能后，挖矿需求与游戏需求共同推动了公司增长。这两大驱动力当时都被归类在 Nvidia 的游戏业务板块中，该板块长期占据公司收入的大头。但如今，情况已发生根本性变化。
生成式 AI 重塑业务结构，也带来集中度风险
随着生成式 AI 的崛起，曾经举足轻重的游戏业务已逐渐退居次要位置。在 2024 财年第三季度，游戏业务仅占 Nvidia 570 亿美元营收的 7.5%。
当前，公司高度依赖数据中心业务，该板块主要向企业客户销售用于训练和运行 大型语言模型（LLM） 的高端 GPU 系统。第三季度，数据中心业务贡献了 约 90% 的营收。
这一结构一方面体现了 Nvidia 在 AI 计算领域的绝对统治力，另一方面也暴露出明显问题：业务多元化不足，对单一市场的依赖度极高。一旦 AI 投资周期放缓，Nvidia 将面临较大的业绩波动风险。
生成式 AI 的繁荣未必永续
尽管 AI 相关需求仍在同比高速增长，但这一浪潮的底层逻辑已开始显现裂痕。
首先，不少 Nvidia 的核心客户正在高速消耗现金。最典型的例子是 OpenAI。据估算，ChatGPT 的开发者在最近一个季度的亏损高达 115 亿美元。Deutsche Bank 的分析师甚至认为，2024 至 2029 年间，AI 行业相关企业的累计亏损可能高达 1,400 亿美元。可以合理推测，诸如 Anthropic 等其他 LLM 公司也面临类似的资金压力。
作为“卖铲子的人”，Nvidia 位于 AI 产业链的硬件上游，短期内可避免直接承受下游商业模式不成熟带来的冲击。但从长期看，这终究会成为 Nvidia 自身的问题——如果 LLM 客户持续烧钱，它们终将失去继续采购高端 GPU 的资金能力。
云巨头既是客户，也是潜在对手
相较于 OpenAI 这类纯 AI 公司，Nvidia 的另一类重要客户——超大规模云计算厂商（如 Amazon、Google、Microsoft）——由于业务结构多元，短期内更有能力消化 AI 投资带来的亏损。
但随着时间推移，这些公司的股东可能会对持续高强度 GPU 资本开支产生质疑。此外，这些云巨头正通过自研定制芯片逐步转变为 Nvidia 的直接竞争者。
本月，Bloomberg 报道称 OpenAI 已与 Amazon 达成协议，开始使用其自研芯片训练 AI 工作负载，此前 OpenAI 也与 Google 签署了类似协议。这一趋势，正在实质性削弱 Nvidia 在 AI 训练硬件上的长期定价权。
Nvidia 接下来会走向哪里？
市场的担忧，已在估值中有所体现。当前 Nvidia 的前瞻市盈率（P/E）仅约 23 倍。在增长依然强劲的背景下，这一估值水平显得并不昂贵，反而反映出投资者对其商业模式可持续性的疑虑。
未来 10 年，Nvidia 或许不得不再次完成一次战略级自我重塑。值得庆幸的是，公司并非没有选择。
在第三季度，Nvidia 汽车与机器人业务营收同比增长 32%，达到 5.92 亿美元。尽管相较整体规模仍属“边缘业务”，但如果自动驾驶汽车和人形机器人逐步走入日常生活，该板块有潜力成长为新的核心增长引擎。
此外，Nvidia 也在布局量子计算芯片（QPU，Quantum Processing Units），目标应用包括材料科学、药物研发等前沿领域。不过，目前这一方向仍高度前瞻，商业化路径尚不清晰。
因此，从投资角度看，在看到 Nvidia 的业务结构出现更明确的多元化迹象之前，投资者或许应保持耐心，等待更具确定性的信号再行布局。
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