类似的情况还可以在手机与超级计算机的比较中看到。iPhone 12的运算能力高达每秒11万亿次浮点运算，相比1985年的Cray-2超级计算机，性能提升了5000倍。然而，iPhone 12的售价（按2024年美元计算）约为1000美元，而Cray-2超级计算机在1985年的售价高达1600万美元。也就是说，在计算能力飞跃式提升的同时，硬件成本却大幅下降，市场未必会持续向英伟达支付高额溢价。

如果未来计算能力的提升以更低的成本实现，英伟达的利润率可能难以维持当前水平，从而影响其长期增长预期。

数据中心支出是否可持续？

另一大市场关注点在于，大型科技企业的AI数据中心支出是否具有可持续性。以微软（MSFT）为例，其资本支出在2015财年仅为60亿美元/年，而在AI浪潮兴起前的2021至2022财年已增至200亿美元/年，这一支出规模帮助微软实现了收入从900亿美元增长至2000亿美元的飞跃。

然而，分析师普遍认为，这种高额资本支出并不会长期持续。微软、Meta、Google、Amazon、Apple等科技巨头之所以将其定义为“资本支出”，正是因为这些投资具有一次性特征，而非每年都需要高强度投入。换句话说，当前AI数据中心的扩张，可能只是短期现象，而非长期趋势。

如果AI数据中心的支出模式类似于铁路建设，那么在基础设施铺设完成后，投入将趋于减少。例如，美国铁路建设在1887年达到顶峰，但之后新铁路的铺设量便迅速下降。同理，AI数据中心的扩张可能也会在达到一定程度后进入稳定期，从而影响英伟达的长期市场需求。

从市场传出的消息来看，微软甚至已经开始调整AI基础设施投资策略，包括取消部分数据中心租约。如果AI芯片市场真的有5万亿美元的规模，微软等科技巨头很可能会寻求其他方案，而不是长期接受英伟达55%的高额利润率。这一信号表明，英伟达当前的营收增长可能只是“潮水期”，而不是长期可持续的商业模式。