## 彼得·蒂爾的對沖基金重組：為何AI晶片主導地位已不再足夠

**蒂爾宏觀策略做出重大押注轉變** – 傑出億萬富翁彼得·蒂爾，傳奇的**Palantir Technologies**共同創始人，管理著對沖基金Thiel Macro，該基金在第三季度清空了全部的**Nvidia**持倉，並將資金轉向**微軟**。此舉象徵投資者對人工智慧格局的戰略重新調整。微軟自1986年3月上市以來已漲了476,900%，但真正的問題不在於過去的漲幅，而在於哪些公司將掌握AI的未來財富。

## Nvidia的矛盾：GPU之王面臨隱藏的脆弱性

**Nvidia的圖形處理器佔據主導，但裂痕開始顯現**

表面上，Nvidia似乎不可撼動。該公司控制超過80%的AI加速器市場，其GPU支撐著推動整個生成式AI革命的資料中心工作負載。華爾街預測Nvidia的盈利在未來三年將每年增長37%，以44倍市盈率估值，對於這樣的成長軌跡來說似乎合理。共識預計，到2033年，Nvidia在AI晶片市場將保持70%至90%的份額，該行業預計每年擴張29%。

然而，彼得·蒂爾放棄Nvidia持倉的決定暗示著更深層的結構性問題正在醞釀。

**定制晶片：新興威脅的雙刃劍**

競爭壓力來自一個意想不到的方向——超大規模雲端服務商自行研發AI晶片。Google (透過母公司Alphabet)、亞馬遜、微軟、Meta平台和OpenAI都已部署定制芯片，以降低對Nvidia的依賴。AMD的MI350晶片在MLPerf基準測試中表現具有競爭力，該公司計劃明年推出MI400 GPU。OpenAI也計劃在2026年底部署MI450晶片。

但問題在於：定制晶片看起來便宜，直到開發者計算整體擁有成本。Nvidia花了近二十年打造**CUDA**生態系，包括預訓練模型、開發框架和軟體庫。從零建立等效工具來支援定制晶片，意味著公司需承擔巨額軟體工程成本。綜合起來，這些隱藏的費用常使得定制晶片的總成本高於繼續使用Nvidia GPU。這種結構性優勢正是分析師堅信Nvidia不會被取代的原因。

儘管如此，對於像蒂爾這樣的對沖基金經理來說，問題不在於Nvidia是否會贏，而在於下一波AI利潤的流向。

## 微軟的雙引擎：資金轉移的原因

**軟體 + 雲端 = AI貨幣化路徑**

微軟是最大的企業軟體公司，也是第二大公共雲服務提供商。更重要的是，該公司正將這些既有市場地位轉化為實實在在的AI收入。

公司在Microsoft 365（其旗艦生產力套件）中嵌入了生成式AI助手。CEO納德拉透露，採用速度比以往任何365新功能推出都快，已有90%的財富500強企業使用這些AI助手。這不僅是市場反應——而是普遍滲透企業。

在雲端服務方面，微軟面臨不同的動態。銷售增長放緩至每年28%，市場份額保持穩定。但公司受到容量限制，意味著基礎設施已達到瓶頸。在未來24個月內，微軟計劃將資料中心規模翻倍，準備在容量追上需求後搶佔市場份額。

**估值：相對杠桿折價**

華爾街預計微軟未來三年每年盈利將增長14%。這個數字相比Nvidia的37%顯得保守，但值得一提的是，企業軟體支出和雲端消費預計將分別以12%和20%的速度擴張至2030年。微軟的成長目標在這個範圍內十分合理。

該股市盈率為34倍，市盈率與盈利增長比（PEG）為2.4，超過一些人認為估值偏高的2倍門檻。然而，這個倍數低於微軟過去三年的平均值2.6和五年的平均值2.5。對投資者來說，這代表一個較為壓縮的進場點，較歷史標準更具吸引力。

## 蒂爾的信號：追蹤資金輪動

彼得·蒂爾的資產重組並非對Nvidia技術優勢的判決，而是反映AI價值捕捉正從純硬體主導轉向軟體和雲端基礎建設，這些才是真正實現AI貨幣化的關鍵。微軟現有的企業關係、嵌入AI功能的能力，以及擴展計畫，提供多條盈利成長途徑，並不依賴定制晶片來取代Nvidia(而且它們可能根本不會)。

AI革命才剛開始，但早期信號顯示，贏得這場戰爭的公司將是那些掌握終端用戶關係和雲端交付的企業，而不僅僅是底層的晶片。