一 |
二 | 如果把2023年以来的AI行情浓缩成一句话，我们的答案是：三年时间，资本一直在巷子里寻找，谁能把AI从技术变成交易的利润。
The Information报道称，部分GB300和Vera Rubin 200系统预计涨价约17%。
只是，这个答案，资本也是找了三年，换了三次风格。按该报道使用的现价模型计算，一座1GW规模的AI数据中心，光是这一轮加价就可能多出至少50亿美元成本。
三 | 叹气……注意，这已经不是今年第一次看到英伟达相关硬件价格往上走了。放在普通投资者身上，也是被洗了三次头。前面还有消费级RTX 50系列显卡，以及专业卡RTX PRO 6000 Blackwell。
四 | 三年AI牛市：资本洗了三波股 说起这次行情，还是要回到2022年。
五 | 现在，AI服务器也加入了涨价队伍。 当年11月，ChatGPT正式发布。短短两个月，它的月活跃用户突破1亿，成为历史上用户增长最快的消费级AI应用之一。这一速度远超移动互联网时代的TikTok和Instagram，也让生成式AI第一次走出实验室，进入普通人的生活。全方位齐涨，英伟达你介是什么意思？？？？
英伟达AI服务器价格明年将推高15%以上英伟达公司的一些最大客户已被告知，由于内存芯片成本飙升，其AI芯片的服务器价格将上涨超过15%。
六 | OpenAI，迅速吸引了一众全球大厂的追捧。微软迅速加码OpenAI，谷歌全面挑战AI战略，Meta的小扎也将大量资源投入大模型研发。 在国际市场带动下，A股开始了第一轮AI行情。The Information消息，两名收到服务器厂商通知的人士透露，部分英伟达旗舰AI服务器芯片系统预计涨价约17%。 传媒、教育、游戏、办公软件、数字人、AIGC……几乎所有能够与ChatGPT概念“擦上边”的上市公司，都成为市场追逐的对象。 连知乎这种知识社区，乃至如今“卖一本书如卖一条命”的出版行业，都在当年凭借所谓“拥有高质量数据库”，成为资本炒作的热点。此次价格上涨将从2027年初交付的产品开始生效，主要涉及Grace Blackwell 300和Vera Rubin 200。涨17%是什么概念呢？按估算，目前一套72GPU Vera Rubin机架的价格大约在700万美元；涨价以后，一套可能达到约800万美元。 如今看，这一轮资本热炒，哪有什么“餐馆客流”支撑，纯属AI大厨们画了一张神奇之饼，说饼绝对好吃卖座，于是餐馆老板不计成本，对小麦、面粉、面团搅拌发酵机，大举进行了一番投资。
七 | 按照这个情况，仅这一轮AI服务器涨价，建一座1GW级AI数据中心就可能额外增加至少50亿美元建设成本。 餐馆老板蠢吗，未必。
八 | 那时，资本真正购买的是一种可能性。
而且服务器价格最近已经处在频繁波动中。此前采访服务器销售商和GPU云厂商发现，组成英伟达AI服务器的部分零部件，价格甚至会在一周内波动40%。
万一这张AI大饼，真的如互联网一样改变世界了呢？任何第一个提前端起小板凳占位的人，都值得更高的估值。其中包括台积电晶圆、先进封装、网络设备、散热系统以及内存。
这种手脚勤快，来自往常的历史经验。1995年的互联网、2007年的移动互联网和智能手机、2008年的电动汽车，都是如此走过。
资本最怕的不是买贵，而是踏空。一名GPU云厂商高管称，他们采购的服务器机架最近一度每周涨价2%至3%。另一名高管提到，GB300服务器中的NVMe存储此前是价格波动最明显的部分之一，目前部分机架已经比其所谓的正常基准价格高出10%至15%。其实哈，2026年以来，英伟达相关硬件已经出现三轮大幅涨价了。所以第一轮行情，如今看本质是一场“想象力行情”。第一轮，发生在消费市场。
但很快，嗅觉敏锐的资本之猫，很快发现，仅靠故事造富，无异于海市蜃楼。
于是，第二次切换风格来了。今年夏天以来，多款RTX 50系列显卡市场价格明显上涨。这次主角是“卖铲子的人”。RTX 5060 Ti 16GB中位价最高上涨约39%，RTX 5070上涨约36%，RTX 5060上涨约27%。RTX 5090也上涨约9%。Attention Please，这些数据统计的是零售市场价格，其中包含供需、渠道库存等因素，不能全部算作英伟达官方调价。
九 |
第二轮涨价的是专业GPU。
十 | 华裔美国人黄仁勋，成为“全球铲王”，那套皮衣简直再匹配不过。 图 | 30度的天，黄仁勋在北京南锣鼓巷穿皮衣吃炸酱面 饼的味道还没得到全球验证，但铲子的厉害，不断超出市场预期，这成功把英伟达推上了全球市值最高的公司位置。GPU供不应求，AI服务器订单不断增加，整个AI基础设施产业链迎来总爆发。 黄仁勋的那句话，成功洗了所有人的脑： “The more you buy, the more you save.”（买得越多，省得越多。） 黄仁勋用一张张实打实的订单，让所有投资人找到了一根“救钱稻草”。拥有96GB显存的专业卡RTX PRO 6000 Blackwell也经历了明显价格变化。 作为这一轮AI基建行情的外溢，在A股，光模块、GPU服务器、交换机、液冷、电源、IDC……连带背后的中际旭创、新易盛、工业富联等在内的一批公司走强，一批拥有真实订单和业绩增长的企业，成为资金配置的方向。此前，英伟达官方商城报价已经从早期价格一路上调，绝对涨幅为2750美元。最发售至今，RTX PRO 6000价格轨迹触目惊心：2025年早期约8565美元 → 2026年6月13250美元 → 2026年8月16000美元。第三轮涨价的则是眼下的AI服务器。 于是，第二轮行情，相当于“铲子股”红利。 然而，资本也不会永远只相信“铲子股”，因为AI行业不可能永远“只做半套”，买铲子、不挖土，这不就是肠梗阻。
十一 | 从游戏显卡，到专业GPU，再到数百万美元一柜的数据中心系统，价格压力沿着英伟达产品线一路向上。更加值得注意的是，下一代Rubin甚至已经开始重新评估内存配置。TrendForce披露，从今年第三季度开始，英伟达已经把Rubin Ultra原本以12-Hi HBM4E为主的评估范围，扩大到了8-Hi HBM4E、12-Hi HBM4以及8-Hi HBM4等多种方案，目前最终规格尚未确定。
十二 | 原因是2027年DRAM供应依然紧张，同时12-Hi HBM4E的验证时间和量产良率仍存在不确定性。资本于是开始寻找第三轮方向。还有消息称，英伟达已经开始重新评估Rubin Ultra的HBM配置。
能怪谁？怪内存供应紧张呗。
十三 |
内存行情到底涨到了什么程度看看今年的内存行情，大概就明白怎么个事儿了。TrendForce今年3月底预计，2026年第二季度传统DRAM合约价格将环比上涨58%至63%。
十四 | 2025年春节，DeepSeek发布R1，震动美股。
十五 | NAND Flash涨得更猛，预计环比上涨70%至75%。到了第三季度，涨速有所放缓，但价格依然在继续向上。
十六 | 其中服务器DRAM合约价预计环比上涨13%至18%。TrendForce同时判断，从2026年下半年一直到2027年下半年，服务器DRAM价格仍可能逐季上涨。
△图片由AI生成供给端的问题更加棘手。市场第一次意识到，AI竞争并不仅仅靠谁拥有更多的GPU。服务器、PC、手机使用的DRAM，与AI芯片里的HBM，本来就在共享晶圆产能。AI服务器越多，对HBM的需求越大，内存厂商也越愿意把先进制程和晶圆产能优先分配给HBM。 如果模型可以通过更低成本、更高效率，实现领先国际的落地能力，那么未来竞争重点，就可以从堆算力，转向拼应用、拼产品、拼商业模式。 尤其是中国的模型公式把成本价格都打到了最低，这几乎为“AI应用总爆发”准备了土壤。 所以这第三轮、也是正在进行的行情，是资本开始为生产力付费。智谱市值一度破万亿等都是这一概念中的印证。HBM本身又比普通DRAM更“吃晶圆”。它需要更大的die、更多堆叠层数以及更复杂的封装流程，同样的晶圆投入，并不能带来同比例的bit产出。结果就是，HBM快速扩产的同时，普通服务器内存能够拿到的产能进一步受到挤压。Kimi、DeepSeek，不出意外也将成为这一轮行情的代表。TrendForce预计，2027年服务器RDIMM bit供应只能同比增长约15%至20%，明显落后于服务器CPU出货增长。 图 | 梁文锋，保持低调，但仍然是AI界最受瞩目的人 为什么AI牛市，变成了“宽窄巷子” 看上去AI牛还在进行中，为啥此次进入7月，突遇存储大劫，让多少人一夜回到解放前？ 我们的研究是：这一轮行情，走出了“宽窄巷子”形态。 从大的方面来看，这一轮牛市，从来就不是全面的牛市，就像2015年全盘起飞那样，相反是资金“择窄而入”。 一边是AI龙头股不断刷新历史新高，一边却是包括老登股在内的大量行业，长期横盘甚至持续下跌；一边是英伟达市值一路攀升，一边是许多传统行业公司估值不断收缩。与此同时，HBM和SOCAMM还在继续增加对DRAM晶圆产能的消耗。 就跟某国总统，输了众议院选举，提前跛脚一样，这一场牛市，但凡你押在了AI之外，就像相扑踩出了土俵，直接被判出局。这已经迫使一部分客户主动调整配置。 原因并不复杂。今年上半年开始，一些云服务商和服务器OEM已经把部分系统中的96GB、128GB RDIMM，调整为32GB、64GB模块，希望降低采购成本。英伟达自己也在做类似的取舍。由于LPDDR5X供应紧张，英伟达已经决定把下一代Vera Rubin Superchip中的SOCAMM内存容量削减一半。按照三星、SK海力士和美光初步产能分配测算，供应商目前能够满足的LPDRAM数量，大约只有英伟达预估需求的60%。
十七 | 资本，并不是偏爱AI这个新物种，而是它们的嗜血性，只愿意为闻得到的增长付费。AI过去几年疯狂消耗GPU，GPU又带动HBM需求暴涨，HBM继续挤压DRAM产能……到了2026年，内存价格开始反过来推高GPU和AI服务器的成本。现在，投出的回旋镖终于猛扎到英伟达自己身上了。这刷新了我们很多普通人向来的概念。 过去很长一段时间，A股走牛，有一个习惯——喜欢“雨露均沾”，或者叫做“大盘轮动”。
针对电力问题，英伟达已经往前走了一步不过，内存成本上升只是台面上的原因，背后还有高端系统集成度提升、供应链紧张，以及云厂商与大模型公司对交付周期的争夺。 只要市场进入牛市，金融、地产、消费、周期、科技都会轮番上涨，逐一坐庄，几乎人人都能赚钱。尤其是电力、土地、并网、散热、网络，以及整个园区能不能按时完成，都开始影响GPU什么时候能够产生收入。英伟达最近就在往这一层继续伸手。8月21日，英伟达宣布对美国数据中心基础设施开发商Cloverleaf Infrastructure进行少数股权投资。具体金额没有公布，不过《华尔街日报》此前报道称，这笔投资可能达到数亿美元。但这一次，只呈现了“万方皆暗、唯我AI最亮”的逻辑。
十八 | 资金在这一轮行情中，变得前所未有地挑剔。它不再愿意为“平均增长”支付溢价，而是把筹码集中，投向那些能够证明自己拥有未来的行业。Cloverleaf做的事情是帮助数据中心开发商寻找合适的土地，与公用事业公司、能源供应商沟通，拿下电力以及其他基础设施资源，再把这些条件变成能够建设数据中心的项目。 这种情况下，只有AI才能给资本确定性和安全感。
公司2024年才成立，目前已经推进多个GW级项目。资本也与AI相向而行，没有让它的血液，来一场大水漫灌，而是只冲向AI。合作以后，Cloverleaf还将部署英伟达DSX平台，用它优化数据中心选址、电力、冷却以及计算基础设施规划。
进入窄窄的巷门之后，这时，资本又换了一个形态，采用了灵活的内部轮岗模式，走起了宽巷大路。
十九 | 于是，我们看到资金，在AI产业链内，不断轮动。这也是英伟达最近频繁进入基础设施上游的原因之一。2023年初，资金买的是ChatGPT概念，到2023年底，资金开始买光模块、服务器、液冷。几天前，英伟达刚宣布投资15亿美元进入软银旗下数据中心开发商SB Energy。再往前，它还与Apollo、BlackRock、Blackstone、Brookfield、高盛、KKR等机构合作，希望长期撬动超过5000亿美元第三方资金，用于建设AI基础设施。就是不出一分一毫，给其它穷亲戚、老登股来一点。英伟达现在操心的事情，已经从“芯片能不能造出来”，一路扩到了“客户有没有钱买”“数据中心有没有地方建”“电从哪里来”“GPU交付以后什么时候能够通电”。与此同时——据悉，Amazon、微软、Google和Meta都在加码自己的AI芯片，希望降低对英伟达的依赖。 所以，就出现了一个有意思的行情：热点一直在变，但资金从未离开AI。
| 这看上去很分散，但实际上又因为内外部原因，造成了拥堵踩踏。
| 存储等板块积累了太多的获利盘，价格远远超过了真实价值，在韩国股市找杠杆、美国人眼红韩国两企业赚钱太多等人性弱点的共同作用下，最终酿成了这一次的7月变惨。
| 如果要找我们普通人错在哪？只错在我们对于信息的滞后性，对内心追涨杀跌的控制力度，永远都落后于资金。
One More Thing硬件卖到极限，英伟达也在替GPU寻找更高的效率。
| 其最新公布的AVO研究，先让Agent自己去优化GPU内核，再迁移到ARC-AGI-3测试。官方披露，AVO探索了500多个优化方向，提交40个内核版本，在DGX B200上较FlashAttention-4最高快10.5%。 还错在我们很多人不知道：基金经理原来是半年来一次KPI评估，所以无论如何都要把筹码熬过6月，7月就重新开始了。
| 今年全年的关键词，于股市是“筑顶”，于普通人是“逃顶”。 对AI的唱空逻辑，在市场一直根深蒂固。这部分研究者认为，虽然AI被寄予能为企业降本提效，但至少目前这一阶段，AI的这一功能被夸大，是否真的能变成企业的真金白银，短期看，是非常模糊的。 这是短期层面的观点。
| 长期来看，AI行业的基本面，并没有变化，仍应该积极看待。 这表现在，全球科技公司并没有因为AI板块调整而减少投入。
| 相反，无论是微软、谷歌、Meta，还是亚马逊，都仍在持续扩大AI基础设施投资。英伟达的数据中心业务收入仍然是大头，说明企业对AI算力的需求依然旺盛。 与此同时，中国的大模型企业也在不断降低推理成本，提高模型实操能力，推动AI从实验室走向更多真实应用场景。
| 也就是说，股市可以回调降温，但产业却没有停下。
| 股价反映的是预期，而产业反映的是现实。预期会过热，会短时悲观，现实却会一步一步向前。 我们不应该就此完全放弃对AI的期待态度。只能说，像过去三年，普通人随便买一个AI股，可能都能押中的时代已经过去。 有研究者指出，接下来市场将进入“验证AI究竟能不能成为生产力”的阶段——AI是否在落地形成执行力、产生效果和收益的能力，是否能“兑现他曾经许下的价值承诺”。 于普通人来说，或需要形成三点新习惯。
| “赛道无需再押了，需要学会选成长性的个体。”AI已经从一个“小众赛道”变成了“全市场共识”。
| 当所有人都知道AI是未来时，赛道本身就不再是超额收益的来源。伴随从模型到应用的竞争激烈化，未来的分化或将极其剧烈。同一个板块里，龙头公司可能继续创出新高，而跟风公司可能跌回原点。 普通人需要问自己的，不是是AI能不能投，而是我买的这家公司，五年后还在不在。
| 它的技术壁垒有多深，它的客户粘性有多强。” “抛弃暴富幻想，转向直接看财务报表”。过去三年，市场可以因为一个“可能改变世界”的故事就给公司高估值，导致全民也都得了“技术万能幻想症”。但现在开始，资本将越来越务实。它会直接看客户规模，也会看客户缴费情况，以及企业转换成了多大规模的现金流。以此区分这家公司是“真AI”还是“伪AI”。 还有投资大拿建议，或可以用“定投思维”代替“抄底思维”。
| 这次存储大劫，很多普通人其实6月底就悉数卖出了，但不想又7月进场，“想抄底，却抄在半山腰”。
| 应对这个问题最好的方式，不是预测底部，而是用定投的方式分批布局。把“判断市场涨跌”的难题，转换成了“相信产业趋势”的简单决策，这将为普通人松绑。 总得来说，过去三年，AI行情经历了三次定价逻辑的切换。从概念股，到铲子股，再到国产替代+落地应用能力。每一次切换，都淘汰了一批跟不上节奏的人，也会奖励一批提前看懂变化的人。 此刻，我们又站在了这一位置。
|
Current article:http://q7y.zhuaicaisaanzhenshunnaiwei.bond/nzb/20260826/4016722.html
Published on:11:50:00
