引言

最近，看空美国科技股的人渐渐多起来。但美股长牛十几年的历史告诉我们，但凡空头，自2008年以来均以惨败告终。

但是，这个世界上没有只涨不跌的股市。事实上，第二次世界大战以后80年来，全世界只有一种商品一直在涨价，那就是电力。除此之外，房地、黄金、股市，还从来没有一种产品能穿越这长达80年的世纪周期。

现在，似乎又到了2000年那种互联网泡沫会不会破裂的语境里。而多空大战的焦点，当然就是英伟达。

北京时间11月6日清晨，英伟达（NASDAQ: NVDA）当日收于195.21美元，较前一交易日（11月4日）198.69美元的官方收盘价下跌1.75%。当日开盘价为198.72美元，盘中最高触及202.92美元，盘中最低下探至194.86美元，全日成交量约1.656亿股。

从分时走势看，英伟达在常规交易时段大部分时间维持于199—202美元区间内震荡，临近收盘的最后一刻出现“加速回落”，使得收盘价落在当日区间的下沿附近（195.21美元，接近日低194.86美元）。MarketWatch 与路透对当日整体市况的即时报道将这轮回撤定性为“AI相关板块的高位回吐/涨势暂停”，期间并未出现关税、利率或重大合作等即时性的突发利空。

01关于算力芯片，出现了大空头和红利分食者！

“大空头”公开唱空，往往会触发脆弱时点的情绪共振。

被市场称作“大空头”的迈克尔·伯里（Michael Burry，“大空头/Big Short”原型）在最新披露期的13F中显示继续布下针对AI核心标的的看跌期权：

截至2025年9月30日，其管理的 Scion Asset Management 持有英伟达名义价值约1.87亿美元的看跌期权、Palantir约9.12亿美元的看跌期权，二者合计占其披露资产的大头。消息在11月4–5日被《巴伦周刊》与多家媒体集中放大，并引发Palantir管理层的公开回怼。

虽然13F存在“滞后性”，但在“高仓位+高估值+拥挤度高”的环境里，这类具名的空头仓位会放大情绪效应，成为技术位脆弱时刻的下压因子。

在拥挤交易、高仓位与高估值并存的时刻，这种空方阵营的互怼，很容易把筹码推向短线的再定价。包括《巴伦周刊》、MarketWatch、Business Insider 与华盛顿邮报在内的主流媒体，均在11月4—5日集中报道了伯里的看空配置与对AI泡沫的比对暗喻。即便13F存在时滞，其讯号意义仍会被量化策略与舆情跟单所放大。

与此同时，资深做空者吉姆·查诺斯（Jim Chanos）今年多次在公开场合将当下的AI资本开支热与科网泡沫做对照，直接质疑“AI工厂”的成本测算与经济性，强调数据中心商业模式与财务报表的脆弱环节。这些观点虽然不是在尾盘那几分钟才出现，却在过去数周里持续“打底”了一个更谨慎的外部叙事，使得市场在技术性关口更容易向下寻找“共识价”。

空方造势已经取得初步胜利。NVDA最新短 interest（做空仓单）同样给出了一组值得重视的信号：截至纳斯达克披露的最新结算期，NVDA卖空股数约2.11亿股、约占流通股本0.9%，较上一个披露期下降约7%；做空回补所需天数（Days to Cover）约1.2天（以近阶段日均成交量计）。

这意味着：宏观层面“系统性高空仓”并不极端，但在边际收缩的同时，具名大空头的话术+仓位放大了短线的冲击力。

即使在硬件领域，GPU也不是一人说了算。

英伟达近两代系统性能的跃迁，越来越依赖HBM（高带宽存储）与先进封装的供给质量与排产节奏。

过去数月，SK海力士、美光、三星分别在业绩会与媒体采访中确认：当年HBM产能几近售罄/锁定，并加速推进下一代HBM4；与此同时，三星持续推进与NVDA的验证合作意向。

供给偏紧使得存储与封装环节的议价位置上移——这并不意味着英伟达失去“系统定价权”，但意味着它对上游成本与交付的依赖度上升，毛利率的“边际弹性”会更受上游节拍影响。

02A股大储狂欢，揭示算力演进逻辑出现变化

算力真正的瓶颈在发生一些深刻的变化，有可能会从GPU转向“瓦特”。

在海外 AI 算力需求高涨、数据中心扩张加速的背景下，国内 A 股市场的“电力设备”“储能/大储概念”板块出现明显的资

金冲锋。以 11 月 6 日为例，国内媒体报导指出，“电网设备、光伏设备、储能等板块跳涨，电力设备板块净流入约 29.62 亿元”。A股电力设备特别是出海大储概念股，昨日在阿特斯带领下集体飙升。

更为直观的数据也印证了这一轮热度：根据东方财富 Choice 数据，截至 11 月 3 日收盘，市值超100 亿元的“储能概念股”中，多只公司三季报净利润同比增长超 10 倍。

这些数据表明：一方面，市场已把“储能/大储”视为“电力系统新载体”——不仅是配套新能源，更是“给 AI ／数据中心插电”这一基础设施链条的一环；另一方面，情绪层面也出现明显“炒作”色彩。

11月6日，阿特斯董秘许晓明向算头表示：“这几天被机构要求路演，今天可能是在炒作北美缺电和数据中心。这方面其实没有明确的数据，就是市场情绪炒作。”

除了大储概念股业绩喜人，这一轮市场情绪，多少与微软总裁的表态有关。

微软总裁（President & Vice Chair）布拉德·史密斯（Brad Smith）在多次公开场合明确表示：AI 扩张的限制已从“芯片供给”转向“电力与站点能力”。

2024年末接受《财富》采访时他直言，美国需要更多可用电力与更快的联邦许可来落地AI数据中心；2025年1月，微软官方博客披露，公司2025财年用于AI数据中心的资本开支约800亿美元级别，强调“电力—站点—合作伙伴”是AI创新的“基建底座”。这类来自一线需求方的表态，叠加投资银行的量化测算，正把市场的关注点从“GPU迭代速度”转到“能否及时并网、能耗能冷却、能开箱上线”。

量化参照同样清晰：高盛研究部在2025年2月与8月两份报告中给出几乎一致的主张——到2027年全球数据中心用电需求较2023年将上升约50%，达约92GW；2025–2028年复合增速约17%，若更“火热”情形甚至可达20%。当瓦特”而非“芯片件数”成为约束，NVDA的“订—产—收—现”节拍将越来越多地受客户侧并网/电力配额的节拍制约。这不会立刻“打掉”基本面，但会提升兑现时点不确定性，在估值上体现为系数的微幅下修与波动的频繁化。

今年以来，美国层面的AI政策叙事强调“加速”，但电网规划、输配电与变压器周期属“慢变量”。S&P Global、BCG等机构在三季度以来的研究均指出：美国电力需求增速因数据中心显著抬升，但电网扩容的审批与施工周期难以跟上“AI工厂”资本开支节奏。这种“加速的政策口号”与“迟滞的物理约束”的张力，在交易层面的显性形态，就是情绪与波动的频繁化。

03“英伟达”，到底有多大泡沫？

先给结论：与其贴标签说“泡沫”，不如拆成两个维度——结构性昂贵与阶段性泡沫。

结构面看，英伟达以“硬件毛利+系统软件栈+网络互联”构成的利润结构纯度极高，这正是市场愿意长期给出“规则制定者”溢价的底层逻辑；但其耐久度要接受两类现实考验：
一是上游约束（HBM/封装排产与议价），二是下游兑现节拍（电力与机位成为真正闸门）。前者影响毛利率的边际弹性，后者影响收入/现金流的确认时点。把这两条“慢变量”纳入模型，估值自然会回到“高位但非天花板”的更稳健区间。

从阶段性来看，主流投行的“泡沫阶段论”提供了有用的参照：高盛把算力—电力的错配当作未来两到三年最核心的兑现风险之一；JLL、麦肯锡等对数据中心资本开支与装机节拍的测算也指向同一事实——需求是真实且强劲的，但兑现速度受制于基础设施。因此我们更倾向于“潜在泡沫的早期—估值的结构性昂贵—波动的常态化”这一组合判断，而非“顶部已至”。

再配几组硬数据，便于校准尺度：

短端交易层：NVDA短仓约2.11亿股、占流通约0.9%、Days to Cover约1.2天，较前期下降约7%——谈不上“挤空风险极端化”，但叙事上易被“具名空头”放大。

需求与电力：高盛预计2027年数据中心用电较2023年+50%至约92GW；2025–2028年CAGR~17%。若AI模型更“吃电”，CAGR可至20%。

资本开支视角：微软披露FY2025约800亿美元用于AI数据中心等“重资产”投入，管理层反复强调电力/许可是扩张“真正瓶颈”。

把这些量化信息放在一起，英伟达当前的“贵”更多来自兑现节拍的不确定，而非需求的“虚”。

所以，从“芯片之争”到“算力中心之争”，我们接下来应该盯什么。

市场在过去两年高度关注“有多少GPU”“新款比老款快几倍”。但接下来更关键的，是“多少瓦特、插在哪、何时上线”——即算力中心（compute/data center）这一赛道的全栈能力：电力接入、站点选址、冷却技术、网络互联、并网审批与可持续能源配比。

为什么是现在？因为需求曲线已确定抬升，而供给曲线的“物理约束”开始主导节拍。高盛研究给出明确量化：2027年前后是全球数据中心“电力侧”集中兑现的关键窗口——预计到2027年用电需求+50%，约六成新增需求需要靠新增电力能力来满足。这意味着运营商与能源/电网侧参与者，在2026–2028年的业绩弹性可能大于单纯“卖芯片”的线性外推。

综上所述，Goldman Sachs 研究预计，到2027年全球数据中心的电力需求将较2023年增长约50 %。Gartner 警示称，到2027年约40%的面向 AI 的数据中心将因为电力可用性受限，而面临运营瓶颈。

结语

我们认为：当前虽不能断言 NVIDIA 所在板块立即“破裂”，但可以确认的是——AI 泡沫的初显已现，而真正值得关注的下一个浪潮是“算力中心”这一新赛道。未来 2027 年左右，当大规模数据中心迎来运营爆发期，谁在“基础设施版图”中占优，谁就可能在后周期获得更强纵深。

对投资者而言：短期里要警惕估值回撤和挤兑现象；中期里则应把视线从“芯片打新”转向“算力场景建造”、从“算力多少”转向“算力何时上线”。在这场“电＋场＋算”的游戏中，芯片仍是关键，但不是唯一决定者。

简而言之：在 AI 时代， NVIDIA 依然值得关注，但我们更应该提前布局的是“算力中心”的生态布局与制度框架。