回复@黑色面包: 关于FOMO， 我认为与其说FOMO是驱动这一轮资本开支的重要因素，不如说引爆这一轮的LLM和gen-AI超出预期的智能程度和推理能力导致了各方的FOMO———效果真的很强大，凡是使用过产品认真思考过的人很难忍不住不去想像未来到底能做什么。就算最后是一地鸡毛，以力大飞砖为基石的"Scaling Law"最后被证明没有带来真正意义上的现实世界突破，囚徒困境也决定了到来之前投入不会收手。Jensen提出的各国建立主权AI(sovereign AI)的必要性也是基于这一点，本质上是超出预期的智能表现将算力和AI的重要性提高到了下一趟工业革命门票的高度。
GPU产能的提高以及供应周期的缩短也许可以被看做一个需求(相对生产)下降的证据，但是$台积电(TSM)$ 的生产线扩容+新建厂早在去年年中后段就规划好了的。同时，GPU产能的快速出清对AI产品迭代速度(比如GPT5, LLama3，视频生成以及无数应用)有直接促进作用，如果继续出现超出预期的智能(目前看概率是存在的)，这将会继续反哺算力等基础设施的投入。 另一大区别是，传统的经典AI场景， 比如推荐系统例如广告系统搜索推荐同样受益于算力的提升———最直观的区别是吸引的用户和广告商更多, 盈利更强了; 比如copilot, 需要招聘的低级程序员更少了， 一个人能用1/5的时间做出过去需要5个人的工作。简而言之，$英伟达(NVDA)$ 的客户正在变得更能挣钱和省钱。
我观察到一个可能关键的分歧是非科技从业者可能低估了这一轮以gen-AI领衔的爆点和过去几轮伪突破(比如无人驾驶传统机器学习NLP或者模式识别)的区别。充分认识实现一轮突破背后需要算力的提升可以用一个例子: 40年前安东尼卡梅伦拍摄<终结者>系列里控制全世界的AI天网的算力加起来还不过现在一块N系列4090显卡，今后3到5年算力乘以10甚至100，个人移动设备普及大模型的推理能力并不是一个很虚幻的目标。just think big
同意你对$超微电脑(SMCI)$ 技术含量和内在价值的判断， 但是现在由NVDA主导的大逻辑不变以及以囚徒困境导致的FOMO情绪下，财务数据的价值判断可能会失效很久。感觉这支票200~2000都有可能， 行情时间不好判断就是了。//@黑色面包:回复@德银期权人:这是一个比较明显的大周期被当作纯成长的案例。最近聊了几个大厂的VP，普遍的情绪还是FOMO、也就是说如果不去抓AI这一波要是真的错过了那么就是职业风险，如果抓了但最后没有兑现那没关系大家都错，所以微观/个体层面是一个很容易理解的决策。
这样一种激励机制结构下，就可以理解为什么$英伟达(NVDA)$ 季度数据中心营收短短几个季度翻了四倍，因为营收中大厂资本开支占比从20%飙升到了超过60%。对任何商品，这种FOMO背景下产品价格和利润率的提升都是很惊人的，我们新冠期间看到零售行业的大反弹就是很好的前演案例，而后面库存肯定是需要去消化。
一个GPU因为折旧和技术迭代，生命周期大概是4-6年，问题在于4-6年里是不是能有一个比较好的ROIC？最近老黄财报里提到的应用扩散到制造，机械，医药，金融服务等领域肯定是事实，但另一方面我们也看到最近GPU的供应链似乎没有去年那么紧张了。
英伟达的商业模式肯定是很强大的，但这个链条里不是谁都受益的。对于$数字房地产信托(DLR)$ ，为什么AI需求这么旺，但是公司今年给的空置率指引仍然高达18%？因为GPU数据中心对DLR们的要求是完全不同的，这是个左右互搏的经典案例（增量摧毁存量），叠加很差的资本投入回报，这就是个很烂的生意。
如果说GPU有差异度，那么对于$超微电脑(SMCI)$ 这样的集成商来说，业态是完全商品化，没有区分度和很多技术含量的。短期利润大涨是因为老梁和老黄93年开始就是搭档，他手里有很多别人需要的GPU服务器，所以会看到利润率从5%上升到10%，量价齐升，本身毛利率只有15%对情况下，经营杠杆被放大，周期当成长，他就能爆发出惊人的业绩。但没法改变的是其作为集成商和低进入壁垒玩家的不争事实。任何一个读过公司财报的人都会看到公司自己都承认从资金，经营时间，渗透率和规模角度他们都不如思科，富士康，戴尔，和慧宇。前两天和一个基金经理交流她说她拿着smci我说这个你怎么估值她说你做成长只要能成长就可以了是不需要估值的，于是我很不客气滴烈怼了她—但这种现象在美国是很常见的，因为成长的故事遥遥无期地讲了十五年，你也就对这种现象习以为然信以为真。但如果GPU供需错配确实在松动，那么作为英伟达的下游，超微电脑随后就会感知到，营收增速放缓甚至短中期逆转，周期顶部的利润率下滑，这就是对于这类标的行情结束的催化点。