長期以來一直是行業領軍企業的英偉達
，近幾個月來遭遇了一段困難時期。據彭博社報道，儘管預期營收持續增長，但該公司股價自5月份高峰以來已下跌15%。與預期收益相比，英偉達目前的估值已低於標普500指數平均水平，投資者為其每一美元預期利潤所支付的價格，已低於普通大型美國公司的水平。
資金仍在大量湧入AI基礎設施股票，但大部分流向了儲存晶片企業。在同一時期，全球最大DRAM（動態隨機存取儲存器，即電腦和伺服器中標準內存晶片）製造商之一美光科技的市值幾乎翻了三倍，使內存成為數據中心的新瓶頸，也成為AI領域最熱門的新投資方向。原因十分簡單：去年看似十分嚴峻的GPU短缺狀況已有所緩解，而與此同時，數據中心對內存的需求卻幾乎無上限。
對於那些欣賞英偉達技術成就的人來說，這種局面多少令人感到失落。英偉達的崛起背後有著大量令人印象深刻的真實技術積累——無論是開發CUDA（其被廣泛採用的編程平台，使英偉達GPU成為AI研究的默認引擎），還是以令人難以置信的速度推動GPU的疊代發展。英偉達的成功足以寫成一本厚重的書，其GPU產品本身也是迄今為止人類製造過的最複雜的設備之一，代表著人類能力的極限。
相比之下，美光科技等儲存晶片企業的故事則簡單得多。它們生產高頻寬儲存晶片——一種專為儘可能快速地在處理器之間傳輸數據而設計的特殊組件，這類晶片已經在過去20年裡持續穩步改進。在晶片和企業自身沒有太大變化的情況下，它們所提供的服務價值突然大幅躍升。由於需求增速遠超任何人擴產的速度，過去一年間，這類晶片的價格已上漲了十倍。
以下是來自Datatrack的數據，展示了2023年以來DRAM現貨價格（即買家在公開市場上支付的價格，區別於長期合同價格）的走勢：
你可能會以為2025年夏天出現了某種重大技術突破，但實際上並非如此——整個行業只是嚴重低估了數據中心建設所需的內存規模。
作為對比，以下是來自計算市場平台Ornn的數據，展示了過去一年英偉達H100 GPU每小時使用的現貨價格變化情況：
與英偉達的股價走勢一樣，價格在5月份達到峰值，隨後持續下滑。無論如何看待，英偉達的公司價值與算力價格密切掛鉤，而這一價格正在下降。美光科技及其同類企業的價值則與DRAM價格掛鉤，而這一價格仍在持續上漲。
在與計算市場平台Ornn聯合創始人兼首席技術官韋恩·內爾姆斯交流時，他將這種差距歸結為一個簡單的供需問題。谷歌、亞馬遜、微軟甚至OpenAI都已推出各自的定製處理器，以減少對英偉達的依賴。即便這些晶片在性能上不及英偉達的最新產品，也足以拉低整體算力價格。
內爾姆斯告訴我："越來越多的GPU和加速晶片廠商正在進入市場，每家公司都想自研晶片，但沒有人在自研DRAM。在高頻寬儲存（HBM）領域出現重大技術突破、供需關係發生轉變或新玩家進入儲存市場之前，我認為現狀大體上會持續下去。"
這對英偉達來說是一種令人沮喪的處境，而這在很大程度上正是其自身成功所帶來的結果。在向市場證明了算力的巨大價值之後，英偉達發現自己置身於一個所有人都想參與的市場中央，而更簡單的技術和不那麼引人注目的公司，卻在一旁悄然坐收漁利。
Q&A
Q1：英偉達股價為什麼會在營收持續增長的情況下出現下跌？
A：儘管英偉達預期營收仍在增長，但其股價自2025年5月高峰以來已下跌約15%。核心原因在於算力價格下滑：谷歌、亞馬遜、微軟、OpenAI等主要客戶紛紛推出自研晶片，市場上GPU供應商數量增加，導致算力現貨價格持續走低。英偉達的公司估值與算力價格高度綁定，算力價格下降直接影響了市場對其盈利前景的預期，進而拖累股價表現。
Q2：為什麼美光科技等儲存晶片公司的股價大幅上漲？
A：過去一年間，DRAM現貨價格上漲了約十倍，美光科技市值也幾乎翻了三倍。根本原因在於，整個行業嚴重低估了AI數據中心建設所需的內存規模。GPU短缺有所緩解，但內存成為了新的瓶頸。更關鍵的是，雖然各大科技公司爭相自研GPU以減少對英偉達的依賴，卻沒有人在嘗試自研DRAM，儲存市場供給擴張速度遠遠跟不上需求增長。
Q3：DRAM和高頻寬儲存晶片有什麼區別？為什麼後者對AI這麼重要？
A：DRAM是電腦和伺服器中常見的標準內存晶片，用於臨時儲存運行中的數據。高頻寬儲存（HBM）則是一種專為AI處理器設計的特殊儲存組件，核心優勢是能以極高速度在處理器和儲存之間傳輸數據。在大語言模型推理和訓練過程中，處理器需要持續、高速地讀寫海量數據，HBM的數據傳輸速度直接決定了AI計算效率，因此成為現階段數據中心最緊缺的資源之一。
