“很久以前确实买过 1 万股英伟达，但因为看不懂就又卖掉了，持有的时间不是很长，印象中赚的钱也不多。以前没看懂（英伟达），现在再看也还是没懂，搞不清楚这家公司 10 年后会是更好还是不如现在。”
——段永平
阿段近期确实加仓了英伟达，截至2026年一季度末，他管理的 H&H 英伟达持仓市值约24.14亿美元，占H&H 13F美股组合约12.06%（下图）。
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仓位的增加往往是 3 种情况：
第一种是很早就看好了，在寻找（股价）时机，英伟达不属于这种情况，他近期基本没有出现股价的大幅下跌。
第二种是企业自己努力发展，把那些变量变成了常量，确定性增加了，比如苹果在 2010 年前后才把 2008 年推出的 AppStore 从0 做成几十亿美金的交易额，平台效应已成规模。英伟达这段时间也一直在做他以前的事，阿段也不属于这种情况。
第三种是你原来没看懂，但慢慢把某些关键变量越看越懂了，公司没变，你变得更懂了。
阿段现在是属于第三种。
我跟阿段不认识，当然是不清楚他把什么变量看得更懂了。
也许你会问：英伟达的护城河不就是领先几代的 GPU + 600 万的 CUDA 开发者生态吗？跟苹果的 iPhone+AppStore 开发者生态一样，这有什么难理解的？
个人观点，投研的难，不在于你不知道苹果的护城河是iPhone+AppStore 开发者生态、英伟达是GPU+CUDA 开发者生态，他的难在于你怎么感知这里面的AppStore、CUDA 生态具体到底指的是什么，那 600万活生生的开发者为什么选择如此坚定地拥抱这个生态，用A不用B对一家家具体的公司意味着多少成本节约、效率提升，将来什么要素改变的时候，会影响这个惯性，你得一层层深钻下去，去搞明白AppStore到底指的是什么，CUDA又是指什么，而不是知道这个概念，这个名词，我们需要非常具体明确的东西，具体到 1+1 必然=2，那你就可以说你真的明白了。
我很喜欢的诺贝尔物理学家得主费曼讲过“知道”跟“理解”的区别：你可以用世界上所有语言叫出那只鸟的名字，可到头来，你对这只鸟仍然一无所知。你只不过知道了不同地方的人怎么称呼它…我很早就明白：知道一个东西的名字，和真正了解一个东西，是两码事。
知道“CUDA”只是知道名字，真能说清 600 万开发者为什么离不开、迁移成本在哪、未来会怎么演变，你才能说你是真的懂。
所以，我写《英伟达到底有几层护城河》，只是建立一个框架，距离彻底搞懂他，还差了十万八千里。
我昨天看黑石集团高级合伙人Jas Khaira 采访 Baker 的讨论（下图）：我暂时无法判断他是对是错（判断技术方向是极难的，我也不投赌方向的公司，我大概率只会投基建商），但他们这种投研的方法是对的，我很少看见国内的券商投研报告有深刻的公司理解（也不现实，他们的覆盖面太广了）。我也很反感有的人马后炮看到某个公司涨了就跳出来，我早就说过xxx，你早就说过，你逻辑说明白了吧？是什么个逻辑？简单到1+1=2吗？你重仓了吗？
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回到昨天的结论，英伟达的护城河有这么 6 条：
1、CUDA 软件生态护城河（600 万开发者、cuDNN、TensorRT、DOCA 等几百个高度优化库）
2、2019 年收购的以色列公司 Mellanox（InfiniBand 是万卡集群通信的唯一选择-pectrum（交换机）+ BlueField（DPU）+ NVLink（解决 GPU 直连） 全栈网络护城河。CUDA 解决的是算得快，Mellanox 解决的是数据传得快，缺一不可。
3、GPU 硬件架构断代式领先。如果英伟达保持高频率地自我迭代，按照他目前Blackwell → Rubin → Feynman 的路线图，你光追赶他Blackwell 的架构可能都需要很长时间。
4、供应链跟产能的锁定。台积电的 3nm/4nm 优先产能、80% CoWoS 封装，长期千亿美元级订单锁定 HBM、高速接口、ODM，这些在未来 3 年都被锁定了，什么时候释放不知道，反正台积电的企业文化是很谨慎的，黄仁勋每三个月去催促一次台积电扩产，但台积电保持每季只扩产约 5%，拒绝激进扩张。
5、全栈系统能力护城河（黄仁勋强调的 “五层蛋糕”）。从芯片-网络-软件-整机柜-AI 工厂，端到端优化，外加投资的生态伙伴。
最后是黄仁勋这个极具行业洞察力的创始人（2019 年他就知道要收购Mellanox 了，2006 年他就知道要做 CUDA 了）人以及英伟达这家极度创新与高速迭代的企业文化。
第 1 、2、3 条护城河是最显性的，地平线的席架构师苏箐（领导开发了华为达芬奇（DaVinci）AI 芯片架构）对英伟达的第 2 条护城河Mellanox 有一个结论：
“英伟达当年做过一个很关键的收购，我记得是 Mellanox（2019年），那是一个极其关键的收购。英伟达的芯片个体太大了，已经超过了光刻机所有的物理极限，那么它需要解决的就是把计算放到多个芯片上，这是它没有办法解决的问题，这是物理边界。第二个要解决的问题就是必须要解决互联，所以全世界在解决芯片之间带宽互联的 latency（低时延，不卡顿） 和带宽（一次能传多少数据）上面做得独一份好、好十倍的就是英伟达，这是英伟达能够成功极其关键的原因，甚至比 CUDA 更关键。”
也就是说，他的结论是 CUDA 只解决了 “算得快”的问题，但 Mellanox 解决了 “传得快”，没有后者，万卡集群就跑不起来。
英伟达把Mellanox 收购后，把InfiniBand（ IB，高速网络传输总线）、NVLink（GPU 之间直连专属通道）、BlueField DPU 打通（数据处理卸载芯片，把网络、存储、调度杂活从 GPU 剥离，让 GPU 专心做 AI 计算），形成全球唯一的万卡集群通信解决方案。
以上的技术名词都不容易理解，高科技投资就是这么复杂，幸亏大学的时候修过一门《微型计算机原理及应用》，简称“微机”，乃是挂科比例很高的一门学科。
前几天英伟达也发布了财报，分业务看：
2027 财年一季度（自然年截止 2026 年 4 月 26 日），公司总收入 816 亿美元，其中数据中心收入 752 亿美元。如果按旧口径拆，数据中心计算收入 604 亿美元，同比增长 77%；数据中心网络收入 148 亿美元，同比增长 199%，环比增长 35%。
也就是说，网络业务已经占数据中心收入接近 20%，而且增速远快于计算业务。
这个数字非常重要，因为它说明一件事：AI 数据中心的瓶颈，已经不只是“有没有 GPU”，而是“GPU 之间能不能像一台GPU机器一样协同工作”，单块 GPU 再强，也只是一个计算单元，几万张 GPU 如果互联效率不够，就会变成几万个彼此等待的孤岛。
昨天的文章《英伟达到底有几层护城河（一）？》讲到：英伟达有 75%的毛利率、55%的净利率，他如果要捍卫这个“超额收益”，他需要确保一个指标的领先——单位 Token 成本最低（黄仁勋：“我生产全球成本最低的 Token，我们卖很贵的硬件，但我们产出最便宜的 Token。”）。
英伟达的目标是要成为最低单位 Token 成本的 AI 工厂系统基建供应商（下图），而每 Token成本不是由单卡决定，而是由整套万卡集群系统决定的。
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这个系统包括什么？
GPU 决定单卡算力；
HBM 内存决定数据吞吐；
NVLink / NVSwitch 决定机内和机柜内互联；
InfiniBand / Spectrum-X 决定集群级通信；
BlueField DPU 决定网络、存储、安全、调度卸载；
CUDA / TensorRT-LLM / Dynamo 决定软件效率；
整机、机柜、液冷、电力决定 AI 工厂能否规模化部署。
你想跟英伟达比单卡算力、单卡 Token 成本（其实也比不赢他），他只想跟你比整套系统的算力、整套系统的单 Token 成本。你想要实现总成本的领先，你不是在补一块功课，你是要补齐所有的功课，与此同时，黄仁勋领导的英伟达年年自我迭代，4 万名研发专注在一件事情上，你追上一点，他跑的更快，这件事的技术收敛还远未到尽头。
当然，地平线的首席架构师苏箐的这个看法属于技术视角，也就是因为 Mellanox 英伟达才实现了万卡互联，所以他非常重要，但你说重要性超过了 600 万的 CUDA 开发者生态，那也是厚此薄彼的。
研究护城河深度是投资者一辈子功课，老巴还会看错亨氏番茄酱的品牌心智护城河呢。
在这么多护城河里，国民级的品牌心智是最强的，比如茅台、可乐，但仅次于这种国民级品牌心智的护城河，就是百万级、千万级参与者组成的生态系统（不要动不动就说平台，就说生态，几十个参与者的，那都不是生态，都容易被连根拔起）。
个人电脑市场里的 Wintel联盟（Windows + Intel），1981 年成立，到今天 45 年了，谁能撼动他们？苹果电脑体验更好，但有用吗？MacBook 是最近好卖了一点（是利用自己在移动互联网AppStore上的优势，直接用ARM架构去打Intel的x86架构，非常巧妙），但总体市场份额站在全球的角度看，几乎忽略不计。
这么多大型游戏、工业软件、政务软件都是基于Wintel 写的，你让这些开发者为了个位数的苹果生态重写一份，他们不干的。这也是很多中国用户无法理解苹果 AppStore 生态护城河的原因，因为国内苹果市场份额只有 20%，安卓是 80%，虽然开发者收入往往是 1:1，苹果 20%的用户就会贡献跟安卓 80%用户一样的消费金额，开发者会安卓、苹果一起开发，但在美国，苹果设备能占到 70%，再叠加苹果用户更强的付费能力，很多中小开发者干脆不开发安卓，或者优先适配苹果 iOS 生态，部分应用、专属功能仅首发苹果端。
如果你看英伟达以前的财报，还会发现服务器 CPU（不是 GPU） 几乎不是一个单独重点，但这次财报跟会后问答给了一个很重要的新信号：英伟达今年已经能看到接近 200 亿美元 CPU 收入，Vera CPU 将打开了一个新的 2000 亿美元规模的市场（CFO原话）
为什么 x86 架构的 Intel 在服务器 CPU 既被 AMD 抢，又被 ARM 内核的云厂商 CPU 抢（英伟达也是基于 ARM 架构），说好的生态护城河呢？
原因就是服务器端的软件生态，不像 PC 端那样被 x86 绝对锁死了，C 端用户要跑 Windows、Office、游戏、驱动、工业软件、政务软件，兼容性极其重要，所以 x86 + Windows 的迁移成本很高，但服务器端大量工作负载跑在 Linux、Kubernetes、Docker、Java、Go、Python、数据库和云服务接口之上，底层 CPU 架构被抽象掉了，这些云厂商个个财大气粗，雇员工专门做兼容，对他们来说简直一本万利，又怎么会给到英特尔收超额的“x86 架构税”呢，云服务说的好听，但本质上也是一个总成本领先的生意（美国云30%运营利润率，中国云不到10%）
简而言之，就是 x86 架构的 Intel 生态健壮性，在服务器市场远不如 PC 电脑市场，后者要面对几百上千万的开发者，几十亿的个人电脑用户，前者面对的主要是少数大型云厂商（亚马逊、谷歌、微软、甲骨文、阿里、腾讯、百度、华为），他们有能力、有动机、也有预算去改造跟适配，而且服务器端所需要的软件也不多，跨架构迁移门槛远低于个人电脑。
这就引申出来一个重要话题：英伟达存在大客户集中的问题吗？他会不会跟 Intel 一样，最后被谷歌 TPU、亚马逊 Trainium、 阿里真武、百度昆仑芯他们替换掉？
第一，英伟达确实有大客户集中问题，而且这是投资英伟达必须正视的最大变量之一。2027 财年一季度英伟达有 4 个直接客户（ODM/OEM，如富士康、戴尔）收入占比超过 10%，分别占总收入的 23%、15%、14%、13%，合计65%，同时，间接客户（云厂商）中也有 3 个客户分别占总收入的 14%、13%、12%，占比 39%，两者有重叠。
也就是说，如果只看客户结构，英伟达当然不像可口可乐、茅台、苹果那样有十亿级终端消费者（茅台没有，只有千万）分散购买。它的客户很集中，而且集中在一群最聪明、最有钱、最有动机反抗供应商定价权的公司手里，比如谷歌、亚马逊、阿里，他们都不想长期被英伟达收毛利率 75%，净利率 55%的“AI 算力税”，帮英伟达打工。
值得注意的是，黄仁勋反驳过这个命题，他说，云厂商只是个批发商，他们最终是批发给中小开发者用的（当然也有大规模自用，这个比例目前非常高）。也就是说，云厂商背后，是几十万、上百万的 AI 公司、开发者、企业用户，云厂可以换芯片，但开发者已经重度绑定 CUDA，云厂为了留住客户，必须继续提供英伟达 GPU 服务。
英伟达既然想要成为 AI 算力的底层提供商，他自然期待一个中小开发者主导的蚂蚁雄兵一样的生态系统，最好有 100 个大模型，几万、几十万个垂直模型(如下图所示的气象大模型，使用的就是英伟达 H100)...并不会期待一个头部集中化的生态，开源的 DeepSeek 绝对是利好英伟达的，而不是因为适配了华为昇腾就利空英伟达，因为头部玩家总有摆脱上游供应商议价权的倾向，而中腰部没有能力。
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当然英伟达收入结构也在变化：除了 Hyperscale（超大云），ACIE（AI 云、工业、企业、主权 AI） 正在快速起来，面向25 万家企业，分散度高很多。对于一个生态系统而言，越分散，健壮性越强。
Midjourney 已经是估值百亿美金的公司了，他们招聘的开发者已经非常顶级了，但最近他们的创始人是怎么吐槽适配谷歌 TPU 的（下图）：“这大概让我们的研究进度，比起一开始就完全用英伟达技术栈，落后了差不多一年。整体不太理想。如果能回到过去，我会从第一天起就全用英伟达方案。”
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如果 Midjourney 都没法迁移到谷歌 TPU，可想而知那些几十亿美金，几亿美金，甚至几千万美金估值的公司，做架构迁移有多困难。
黄仁勋也讲过这个事情（下图）：“你可以信赖英伟达的一件事是：我们能稳定、一致地交付，给到你预期的性能、软件兼容性和路线图。今年 Rubin 会来，明年 Rubin Ultra，后年 Feynman。每一年你都可以信赖我们，不会出幺蛾子，不会让你重写软件，不会突然生态断裂。”
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所以，英伟达真正的护城河，是当前看得见的 CUDA 生态、Mellanox 万卡互联、供应链（HBM、台积电等）跟产能的锁定、全栈系统能力、GPU 断代领先，这基本确保了他短期 3~5 年没有对手，但这只是战略防御。
真正的伟大公司，赢得市场不靠 Intel 那样慢慢挤牙膏，让用户恨你但离不开你，伟大公司会拼命“卷”，把过去的自己当成最大的竞争对手，“卷王”黄仁勋就专注在“系统单 Token 成本最低”这件事上，只要他跑得比谁都快，用户因为“更省钱”、“更高效”就会心甘情愿地给你掏钱，这是确保未来 10 年、20 年竞争对手追不上的关键。
最后补充一个被人忽视的点，目前全球存量在跑的英伟达卡有几千万张，他们虽然按照5年期计算折旧，但实际上真实物流寿命有10年，这些存量的资源，就会捆绑一大批公司、一大批开发者继续使用CUDA生态维护他们、使用他们，公司看着自己手上还有这么多英伟达的卡，他在招聘的时候就会优先考虑熟悉他的开发者，这种真实的市场需求又会导致更多的初学者愿意学习他，这也是英伟达CUDA开发者增长如此迅猛的重要原因。
这颇有一种王宁说的，我们去年卖出去的一两亿只拉布布可没有消失，他们摆在桌上，车里，挂在包包上，被别的人看见，这无形之中也是一种品牌广告，也会加强心智的范围，让更多人知道他，喜欢他。