从英伟达与谷歌看AI投资机遇

买了AI概念股却跑输大盘，最近翻了两本传记：《哈萨比斯-谷歌AI之脑》和《黄仁勋-英伟达之芯》，恶补一下相关知识。这两本书商业宣传色彩较浓，人物负面信息基本不提，塑造出近乎完美的形象。好处在于属于官方授权传记，发展脉络的可信度有保证。

我带着"我会不会投资这类企业"的疑问来阅读。毕竟英伟达、谷歌都是上市公司，有没有可能提前发现机会、及早布局？如果能总结出规律，或许能找到下一个英伟达。

但读完后得出的结论是：根本做不到。

英伟达的显卡走的其实是并行计算的技术路径，这在2015年以前并非行业主流。为了给GPU开拓游戏以外的市场，2006年起英伟达将CUDA功能整合进每一片GPU，导致芯片成本大幅上涨，游戏用户不买单，华尔街也认为黄仁勋疯了。2008年金融危机前后，英伟达股价重挫70-80%。董事会和华尔街分析师纷纷施压，要求黄仁勋放弃CUDA，因为每年几十亿美元的研发投入，看不到任何盈利曙光。黄仁勋顶着被解职的风险硬撑了下来。

2012年9月的ImageNet竞赛中，AlexNet团队用两块英伟达显卡配合CUDA训练出深度神经网络，以绝对优势夺冠。这一年被业界公认为现代AI的"大爆发元年"。股价却先跌了2个月。从2012年到2016年，谷歌、Facebook、百度等巨头已开始采购英伟达GPU进行深度学习训练，但这仍是小范围认知，对业绩贡献有限。2016-2018年股价疯涨10倍，核心驱动力其实是当时的加密货币挖矿热潮带动了显卡需求。2018年底虚拟货币泡沫破裂，币价崩盘，英伟达股价随之腰斩50%。——正是靠着这波意外之财，公司才得以开展并购和激进的研发，在大模型时代来临前完成了最后的战略储备。回望过去云淡风轻，当时却是惊涛骇浪，没人能预料CUDA最终会成为AI时代的基础设施。

哈萨比斯创立的DeepMind始终专注于强化学习领域，AlphaGo攻克围棋、AlphaFold破解蛋白质折叠难题并斩获诺贝尔奖，但盈利状况与投入规模、估值严重不匹配。chatGPT的横空出世，似乎证明大语言模型才是正确方向，强化学习的光环逐渐黯淡。甚至连谷歌内部也陷入恐慌，催促哈萨比斯转投Gemini大语言模型研发。当时业界普遍担忧搜索业务可能被AI颠覆，谷歌被视为AI时代最脆弱的科技巨头。

我真正想探讨的是：什么样的成功，是普通投资者有可能参与的。

深入了解这两大巨头的发家史，作为一名散户投资者，我有一个深刻的感触：这一切更像是命运。黄仁勋很早就洞察到并行计算的强大潜力，但当时他也不知道这技术能用在何处。只有无尽的投入与压力，看不到产出，前方是看不到尽头的黑暗。最终能活下来，其中包含了太多偶然因素。

谷歌、微软这类企业的优势在于拥有无数次试错机会。DeepMind亏了就亏了，多花10亿美元根本不算事。在驶向新大陆的航程中，他只要有船票就行。至于哪艘船能抵达目的地，无关紧要，反正他都能上船。

这种面向未知领域的成功，是无数小概率事件连续叠加的结果。散户既没有黄仁勋对技术前沿的敏锐嗅觉，也没有谷歌那样的雄厚资本。2012年GPU成为AI训练工具时，有谁能意识到这意味着什么？又有谁能在当时低迷的市场中果断建仓？chatGPT爆发后，又有多少人能想象AI行业的想象空间有多大，一路追涨不回头？更别提20年前做并行计算的还有索尼、东芝、IBM、微软、AMD等，这些玩家当时看起来都比英伟达更靠谱。

前沿科技投资，早期是对天才的模糊押注，中后期是在高估值下赌市场空间能否突破人类想象力，这些都不是散户能看透的。不投资高科技，并非吃不到葡萄说葡萄酸，而是不同的能力边界决定了不同的财富路径。