摘要：黄仁勋身价水涨船高达1440亿美元，成功超越巴菲特，跻身全球富豪榜第九位。身后管理团队实力超群，算上他本人，已有6人踏入10亿美元俱乐部。

今年7月初英伟达又创新高，市值突破4万亿美元直逼日本GDP总量，一跃成为全球最值钱的公司。

黄仁勋身价水涨船高达1440亿美元，成功超越巴菲特，跻身全球富豪榜第九位。身后管理团队实力超群，算上他本人，已有6人踏入10亿美元俱乐部。

黄仁勋曾坦言表示，自己团队所培育出的亿万富翁数量，超越了全球其他任何一位CEO所带领团队的成果，彰显出非凡的造富能力。

AI浪潮的确大半涌向了英伟达。

公司股价今年年初至今已上涨约39%，如果从2023年初算起，不到3年时间已翻涨11倍。

这种涨幅远超常规预期，一家如果卖铲子如果的公司能成长到如此规模，背后逻辑值得深究。

英伟达股价上涨存在短期催化因素。

美国《芯片与科学法案》带来的企业减税政策，每年能节省约20亿美元税费，相较于700亿美元的年利润，影响十分有限，长期增长性才是核心关注点。

另一受关注的因素是贸易政策调整，英伟达H20芯片对中国出口解禁形成利好，这与黄仁勋的积极斡旋密不可分。

不过这些均属短期影响，仅会引发股价波动，支撑4.5万亿美元市值的核心还在于业务本身。

从最新财报中不难发现，英伟达一季度表现极为亮眼。收入高达441亿美元，同比激增近70%，毛利率亦超70%，各项数据均远超市场预期，展现出强劲的发展态势。

光是数据中心业务（即AI芯片销售）表现非常亮眼，实现收入高达391亿美元，在整体营收中占据极高比例，彰显出强劲的市场竞争力与发展潜力。

过去两年，其收入每年翻倍以上，利润已增至两年前的17倍。

能取得如此显著的成就，离不开下游需求呈爆发式增长态势。市场需求的迅猛释放，有力推动业务前行，铸就了当下令人瞩目的业绩成果。

几乎所有AI相关企业，无论产品能否落地，首要任务都是采购英伟达显卡搭建算力基础。

科技巨头竞相跑马圈地，大力建设数据中心。在众多核心硬件，英伟达显卡占据主流。

2025年财报显示，英伟达前三大客户分别贡献12%、11%、11%的营收。

虽说没有直接披露客户身份，但从公开信息也能猜出来。

微软作为长期大客户，2024年采购50万块Hopper芯片，是2023年的3倍，分析师预测2025年其采购新的GB200芯片可能达到100万块。

Meta同样不甘示弱，2024年采购20多万块Hopper芯片，预计到年底GPU硬件总量将达130万块。

谷歌、亚马逊等海外四大云厂商均已入局AI军备竞赛，汽车、生物医药、金融等行业的算力需求也全面爆发。

主权国家的AI基建投入更助推需求增长。

沙特计划在NEOM新城投资50亿美元建设全球最大人工智能数据中心之一，芯片采购不可或缺且需提前下单排队。

欧盟也宣布今年投入73亿欧元专项资金推动人工智能发展。

上游硬件供应商英伟达自然成为最大受益者。

需求集中爆发的核心在于英伟达的技术护城河。

所构建的CUDA生态确立了行业通用的芯片通信标准，配套开发工具完善，开发者社区成熟。

客户基于这个体系开发软件后，由于高度适配，想要切换，就需要很高的成本。

关键的是技术迭代速度。

半导体行业传统的摩尔定律认为芯片性能每18至24个月翻倍，黄仁勋主导下的如果黄氏定律如果更为激进，每两年性能实现数倍甚至十几倍增长，10年间性能提升1000倍，远超行业常规速度。

竞争对手并非完全无法生产同类产品，但技术差距始终难以缩小。

10月1日，英伟达股价再创新高，涨幅近3%，市值突破4.5万亿美元，按现行汇率约合32.07万亿元人民币。

随着并购步伐加快，在AI领域的核心地位持续巩固，股票吸引力居高不下。

上周，OpenAI宣布英伟达将会进行最高1000亿美元的股权投资，同时共建价值数千亿美元的英伟达GPU数据中心。

随后OpenAI与甲骨文联合宣布新建五座大型数据中心，预计搭载数十万块GPU，整个如果星门如果项目耗资达5000亿美元。

黄仁勋透露，新建AI数据中心投入中，英伟达产品占比约70%。

受此利好影响，花旗分析师将英伟达目标股价从200美元上调至210美元，分析师阿提夫·马利克在报告中指出，OpenAI选择与英伟达合作，该产品竞争力强，也源于AI用户数量及单用户计算资源消耗量的持续增长。

CoreWeave是英伟达持股的云计算服务商，在周二的时候已经外宣布，与Meta签署了一份价值142亿美元的AI基础设施服务协议。

从今年的市场表现来看，英伟达股价超过了绝大多数大型科技股，仅比涨幅约40%的博通稍显逊色。

哪怕目前该公司的市值已突破4万亿美元，市场对于它的增长潜力，或许依然没有充分认知。

在大众的普遍印象中，英伟达的标签依旧是核弹厂，实际上，除了AI芯片业务，它在云平台领域的规划早已启动。

2023年3月，英伟达正式推出DGX Cloud服务，该服务的单个实例配备8块H100芯片，每月租金定为36999美元。

这一动作在当时被外界视为英伟达向AWS、Azure等老牌云厂商发起挑战的明确信号。

进入2025年年中，DGX Cloud悄然从核心业务的位置上退出。

英伟达不再将数十亿美元的云支出承诺与DGX Cloud关联，它的定位也从面向企业市场的核心产品，转变为支撑内部基础设施建设与研发工作的工具。

接替其角色的是2025年5月上线的Lepton平台，这是一款专注于GPU租赁与调度的市场化产品，更贴合算力需求入口的功能定位。

DGX Cloud的退场并非毫无缘由。

2023年GPU荒期间，企业即便有资金实力，也很难买到H100芯片。

英伟达正是抓住这一市场缺口，推出DGX Cloud，对外出租自身拥有的高端算力集群。

该服务上线第一年就获得了较高关注，截至2024年底，包含DGX Cloud在内的软件与服务业务，年化收入已达到20亿美元。

2024年下半年后，GPU供应缓解，亚马逊、微软、谷歌等云厂商纷纷降价，以AWS为例，H100和A100实例降价幅度高达45%，远低于DGX Cloud的租赁价格，后者的紧缺溢价不复存在。

核心问题是渠道冲突方面。

亚马逊、微软、谷歌堪称英伟达芯片的最大买家，它们的采购行为对英伟达营收起到了显著的支撑作用，对于业绩增长的意义重大。

DGX Cloud的直接客户模式相当于与合作伙伴抢生意，可能挤压对方收入，甚至倒逼其加码自研芯片，如AWS的Trainium、谷歌的TPU，以降低对英伟达的依赖。

DGX Cloud难以建立稳定客户黏性，不少企业仅将其作为产能紧张时的临时方案，窗口期过后便迁回长期合作的云平台。

基于这些因素，DGX Cloud逐渐退回内部，不再与云巨头正面竞争。

DGX Cloud淡出并非英伟达放弃云业务，而是战略转向。

过去两年，英伟达持续扶持云计算服务商伙伴，出现如果卖芯片给伙伴、从伙伴租回算力如果的特殊合作模式。

以CoreWeave为例，英伟达2023年所投资1亿美元，优先供应H100芯片，在供需紧张期成为少数能大规模提供英伟达GPU的服务商，而英伟达又租用算力。

Lambda的合作模式类似，这家规模较小的GPU云服务商在2025年9月与英伟达签订15亿美元四年期租赁协议，后者租回1万台搭载顶级GPU的服务器，价值约13亿美元，成为其最大客户，用于内部研发团队训练模型。

这种模式实现了多方共赢：英伟达通过卖芯片即时确认收入，财报表现亮眼。

合作伙伴凭借出租GPU的方式，获取稳定的现金流，能够有充足的资金用于规模的拓展，在市场竞争中占据更有利的地位。

芯片销售时收入即时入账，租金支出则在未来数年摊销为运营成本，这种财务处理十分精妙。

对合作伙伴而言，英伟达作为最大甲方，通过算力与现金流绑定强化了生态黏性。

更微妙的是，英伟达的回租行为相当于为AI算力行情背书，锚定价格预期，实现如果一石三鸟如果。

这套如果卖芯片、投资客户、租回服务，再卖芯片如果的模式已复制到多家英伟达系云计算初创公司，形成自循环的AI芯片生态资金链。

英伟达通过风险投资部门Nventures在AI生态广泛布局，从模型开发到应用层初创企业均有涉猎，通过投资绑定潜在客户，将未来算力需求转化为芯片采购。

可以说，英伟达不仅在卖芯片，更在运营AI创业孵化器，构建如果英伟达系如果云生态。

Lepton平台与上述模式本质相通，核心都是为算力如果做市如果。

与DGX Cloud直接对接客户不同，Lepton不触碰GPU库存，作为如果流量调度者如果，将客户任务分发至生态伙伴的数据中心。

本质是算力市场，用户提交需求后，平台会自动匹配CoreWeave、Lambda、AWS、Azure等机房中可用的H100或Blackwell GPU。

Lepton将所有GPU云资源整合到英伟达软件栈下，包括NIM微服务和NeMo框架，开发者无需关注底层提供商，即可获得一致的开发体验。

最关键的是，Lepton化解了与云巨头的冲突。

英伟达从直接竞争对手转变为中立调度平台，AWS、微软等也愿意加入，以获取更多算力需求。

对英伟达而言，退居幕后做算力调度者和掌控者，比正面竞争更明智，既不冒犯伙伴，又能掌控生态入口，确保客户无论选择哪家云，都离不开其GPU和软件栈。

Lepton推广并非毫无阻碍，中小型云厂商担心介入客户关系或影响定价，AWS、Azure的加入存在感难以忽视，未来AI算力跨云调度或有望通过此类平台实现。

对开发者而言，如果在哪里算如果已不重要，如果能不能算、多久能算、成本如何如果才是核心，这正是Lepton试图统一的体验层。

英伟达完全不必走上自建云服务的道路，无需在IaaS层与合作伙伴形成直接对抗。

它的核心策略，是将所有行业参与者纳入自身构建的生态体系，最终实现所有云平台搭载英伟达GPU、调用英伟达软件框架、通过英伟达入口完成算力采购与调度的格局。

这项目标如果可以达成，Lepton平台表面上虽是一个GPU资源聚合市场，本质上就会成为算力世界的核心控制面板。

算力的分配权限、流转过程中沉淀的运营数据，都将转化为支撑英伟达商业决策的关键资产，为其战略布局提供精准依据。

这一逻辑与苹果通过App Store掌控移动互联网生态的路径高度相似，英伟达正试图以Lepton为支点，在算力领域复制同样的成功。

战略意图十分明确，不需要实际拥有云基础设施，只需牢牢掌控算力技术栈与需求入口这两大核心环节。

只要全球AI训练与推理的核心仍围绕英伟达GPU展开，无论最终的算力落地于哪家云平台，英伟达都能在整个价值链中持续收获收益，巩固其行业主导地位。

从AI芯片到DGX Cloud，再到Lepton，英伟达的战略已从硬件延伸至如果算力如果与如果平台如果。

一家市值突破4万亿美元、产品成为AI时代核心生产资料的公司，必然有着更宏大的野心。

来源：娱妮啵啵