英伟达（NVDA）市值近期突破 5 万亿美元，这一成就令人惊叹。即便在当前价位，每天仍有大量成交，可见市场需求依然强劲。
但在这一背景下，我想拆解当前买入英伟达所隐含的风险 —— 当你看清这些假设后会发现，公司估值已 “完美定价”，应避而远之
企业可看作一个 “不断吐出现金的黑箱”。投资者的回报就来自这些现金，通常源于企业利润。只要你确信这个 “黑箱” 能持续、稳定地吐出令你满意的现金，市场愿意为它付多少钱，其实没那么重要。
若把英伟达视作 “现金流黑箱”，当前买入价所隐含的投资者假设，存在诸多值得警惕的地方。
1. 未来盈利能力：“向天生长” 的盈利预期，史无前例
先看分析师对英伟达未来 10 年每股收益（EPS）的预测 —— 这相当于他们对 “黑箱吐现能力” 的判断。
诚然，随着时间推移，给出长期预测的分析师会大幅减少，但这份数据至少提供了思考方向。
若将未来 10 年的盈利预测与过去 10 年的实际表现对比，差异会更明显：
分析师用红框标出了未来预测，就是为了凸显它与历史表现的差距。过去 10 年，英伟达盈利有起有伏，直到 2023 年 ChatGPT 推出后才开始指数级增长。
而现在，分析师似乎把这波短期增长 “无限延长”—— 他们预测未来盈利会沿着当前轨迹持续飙升，10 年内 EPS 将增长 4 倍，年化增速超 15%！
要知道，英伟达已是全球市值最高的公司，这样的增长预期在商业史上从未有过。在分析师看来，这无异于认为 “这棵树真的能长到天上去”。
即便英伟达真能实现这些预期，当前价格也未必合理：就算乐观预测成真，未来 10 年公司利润也只能覆盖你一半的投资成本。对分析师而言，只有当能合理判断 “未来 10 年企业利润能完全覆盖投资本金” 时，才会考虑买入一家公司。
更重要的是，历史反复证明：将短期指数级增长 “无限外推” 到未来，是一种屡试不爽的错误预测方法。因此，面对这样的盈利预测，分析师的第一反应是高度怀疑，并且会紧紧捂好自己的钱包。
或许有人会说：“人工智能会改变一切！未来地球表面可能到处都是数据中心，甚至要在太阳周围建‘戴森球’式数据中心！” 但这更像是 “头脑发热时的胡话”，而非理性分析。
2. 竞争风险：高利润必然引来 “分蛋糕者”
《亚太投资新闻》在近期文章《英伟达：盈利太高，我选择回避》中提到：“英伟达利润率极高，但这种高盈利必然会吸引竞争对手，也会促使客户寻求生态多元化。”
分析师完全认同这一观点，投资者必须正视 “竞争加剧” 对英伟达盈利预期的冲击。当前盈利预测的核心隐含假设是：未来 10 年，英伟达的 “护城河” 不会被真正突破，能像过去两年一样持续从行业中攫取高额利润。但这真的是审慎的假设吗？
目前英伟达面临三大竞争压力：
传统芯片厂商的直接竞争：超微半导体（AMD）、英特尔（INTC）等对手正虎视眈眈。有人可能会说 “英伟达的 CUDA 软件平台壁垒太高，芯片性能碾压对手”，但 10 年时间足以改变很多事 —— 面对英伟达的巨额利润，竞争对手有足够动力突破技术壁垒、抢夺市场份额。
超大规模科技公司的自研芯片：谷歌（GOOGL）、亚马逊（AMZN）、微软（MSFT）等 “超算巨头” 都在研发自研芯片。对它们而言，“不向英伟达支付高额费用” 的动力极强，毕竟自研能大幅降低成本。
“够用就好” 的需求变化：2025 年初 DeepSeek 的案例表明，用远低于顶级配置的算力，也能开发出优秀的 AI 模型。如果市场普遍接受 “低成本算力方案”，英伟达高端芯片的需求会直接受冲击。
分析师完全不认为英伟达能轻松抵御这些竞争压力，但当前股价却隐含了 “英伟达能毫无压力应对所有竞争” 的预期。
3. 能源容量限制：数据中心 “没电可用” 的瓶颈
数据中心对电力需求的暴增，已推高了消费者用电成本，且未来可能进一步加剧，甚至出现 “电力不足无法支撑算力需求” 的瓶颈。
这可能引发两个后果：
社会反噬与政策限制：电价上涨等问题可能引发公众对 AI 的不满，进而催生政策压力，导致 AI 项目放缓，直接冲击英伟达业务。
行业增长停滞：若电力真的出现瓶颈，未来很长一段时间内，数据中心数量将无法增长，英伟达的业务扩张也会随之停滞。
但当前盈利预测只假设 “未来 10 年一路坦途”，完全没为这些风险留出余地。
4. 全民基本收入（UBI）可能引发的加税风险
认同 “英伟达未来盈利会暴涨” 的人，往往会说 “AI 会改变世界”。但 AI 推动者常提到的 “改变”，就包括 “大规模取代劳动力”—— 有观点认为，AI 将影响的就业岗位数量会极其庞大。若想维持社会稳定、避免动荡，推行 “全民基本收入（UBI）” 可能成为必然选择。
但这样的福利计划规模将远超以往任何政府项目，资金从何而来？当前美国政府赤字已达 GDP 的 6%-7%，根本没有额外财力支撑 UBI，因此 “开征新税” 几乎是唯一路径。而最合理的征税对象，就是从 AI 技术中获利最多的企业 —— 英伟达无疑会成为重点目标。
这会直接威胁英伟达的未来盈利能力，但目前没有任何分析师在预测中考虑这一因素。在分析师看来，这种重大风险绝不能被忽视。
5. 循环交易：需求见顶的信号？
当前市场还存在一个疑问：英伟达的需求是否已接近峰值？若答案是肯定的，那前面提到的 “盈利暴涨预期” 就会彻底落空 —— 毕竟，要实现 10 年增长，现在就不能停滞。
问题的核心在于近期财经媒体频繁报道的 “循环交易”，下图已成为这一现象的标志性画面：
值得警惕的细节包括：
若英伟达 GPU 真的需求旺盛，为何要向 OpenAI 投资 100 亿美元，而 OpenAI 又用这笔钱买英伟达芯片？
就算 OpenAI 用这笔投资与甲骨文达成 300 亿美元云合作，甲骨文最终还是会花数十亿美元买英伟达 GPU—— 这更像 “左手倒右手”。
英伟达为何要为 CoreWeave 的算力容量 “兜底”，承诺买下未售出的多余算力？
AMD 为何要给 OpenAI1.6 亿股认购权，而 OpenAI 则承诺用 “认购权升值的收益” 购买 AMD 的 GPU？
关键在于：AI 服务的最终客户是企业和个人消费者，而非 GPU 厂商或云服务商。若 OpenAI、xAI、Anthropic 等公司的 AI 服务真有足够需求，它们完全可以通过收费获得现金流，无需依赖英伟达、AMD 等厂商的 “资助”。
质疑者认为，这种 “厂商资助客户买自己产品” 的模式，通常出现在泡沫末期 —— 此时真实需求开始枯竭，企业只能用 creative 手段人为维持需求。互联网泡沫时期就曾出现过类似情况，而现在的迹象与当时如出一辙。
当前买入英伟达的投资者，必须说服自己 “这些循环交易完全没问题，只是正常商业操作”，但这显然需要极大的 “信仰飞跃”。
综合来看，当前买入英伟达的投资者，需要接受一系列极端假设：
英伟达未来盈利要远超历史任何时期，把短期指数级增长延续 10 年，实现商业史上从未有过的成就；
即便上述假设成真，未来 10 年也只能收回一半投资，最佳情况下回报也平平无奇；
同时还要无视竞争、供应链、能源、加税、循环交易等多重真实风险 —— 这些风险中任何一个爆发，都可能摧毁盈利预期。
显然，要同时满足这些条件难度极大。换句话说，英伟达已是 “完美定价” 的典型案例。用纳西姆.塔勒布（Nassim Taleb）的理论来看，这种情况属于 “脆弱性”—— 上涨空间有限，下跌风险却极大。
