Разбор результатов Nvidia за финансовый год 2026: происходят три большие изменения!

Как мировой гигант в области искусственного интеллекта (ИИ) и чипов, Nvidia вновь продемонстрировала «превзойденные ожидания» в своих отчетах. Финансовый отчет за четвертый квартал 2026 финансового года и за весь 2026 год по бизнесу дата-центров достиг новых рекордов, а прогнозы на следующий квартал превзошли рыночные ожидания. Анализируя опубликованные Nvidia результаты, можно выявить три ключевых изменения, происходящих в компании.

Обновление бизнес-модели

Несмотря на многократные заявления основателя и генерального директора Nvidia Дженсена Хуана о том, что Nvidia — это не просто продавец чипов, а «фабрика ИИ», устоявшееся восприятие трудно изменить. Однако последние результаты подтвердили успешное обновление бизнес-модели Nvidia.

В 2026 году Nvidia достигла годового выручки в 215,9 миллиардов долларов, что на 65% больше по сравнению с предыдущим годом. Согласно GAAP, чистая прибыль составила 120,067 миллиардов долларов, также увеличившись на 65%. Прибыль на акцию достигла 4,9 долларов, что на 67% больше по сравнению с прошлым годом.

Ключевым направлением является бизнес дата-центров, который демонстрирует сильный рост: в четвертом квартале доходы достигли рекордных 62,3 миллиарда долларов, что на 75% больше по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. За весь год доходы составили 193,7 миллиарда долларов, что составляет почти 90% всей выручки компании.

Главный аналитик DeepCore Alliance Гу Чжэншу отметил, что бизнес дата-центров Nvidia уже переходит от продажи отдельных компонентов к созданию полноценных интегрированных систем. Путем перевода клиентов с покупки отдельных GPU B200 на развертывание систем уровня GB200 NVL72, компания повысила среднюю цену продукта с примерно 40 тысяч долларов до 2-3 миллионов долларов, что свидетельствует о масштабном обновлении бизнес-модели.

«Такое интегрирование на уровне стойки не только увеличивает предел доходов, но и с помощью технологий NVLink, процессора Grace и полного программного обеспечения глубоко связывает в экосистеме Nvidia «четырех гигантов» облачных провайдеров — Amazon, Google, Meta и Microsoft, что значительно снижает потенциальные долгосрочные угрозы со стороны собственных ASIC-чипов крупных корпораций», — отметил Гу Чжэншу.

Далее, как фундамент бизнес дата-центров, сеть стала новым драйвером роста.

Под воздействием мощных технологий NVLink, Spectrum X Ethernet и InfiniBand, спрос на сетевое оборудование вырос до рекордных уровней. В результате, рост бизнеса Nvidia в сегменте сетевых решений за 2026 год превысил 31 миллиард долларов, что более чем в 10 раз превышает показатели 2021 года, когда компания начала активные приобретения и расширение этого направления.

Некоторые аналитики в электронике отмечают, что сетевой бизнес — это еще один важный «козырь» Nvidia вне экосистемы CUDA, который все более гибко проникает в конкурирующие сегменты. С увеличением поставок новых шкафов и архитектур доля сетевых решений в доходах будет расти.

По словам Хуана, сеть — это естественное продолжение платформы: «Мы открыты для всех компонентов, клиенты могут свободно комбинировать и управлять ими, создавая кастомные дата-центры». В четвертом квартале Nvidia объявила о поддержке NVLink для Amazon AWS, что позволит интегрировать их собственные чипы.

Полная ставка на эпоху вывода моделей

Основной продукт Nvidia — архитектура Blackwell — успешно развивается, а следующая платформа Rubin планируется к массовому производству во второй половине 2026 года. По сравнению с Blackwell, модель обучения гибридных экспертов MoE на платформе Rubin сокращает необходимое количество GPU на 75%, а стоимость обработки токенов для вывода — в 10 раз, что отвечает потребностям низкозатратных решений в эпоху вывода моделей.

Основатель и CEO Nvidia Дженсен Хуанг неоднократно подчеркивал, что точка перелома в развитии ИИ уже наступила — это произошло за последние два-три месяца. Внутри отрасли наблюдали за этим около шести месяцев, но сейчас весь мир проснулся: спрос на вычислительные ресурсы растет экспоненциально, и «вычислительная мощность — это доход».

В качестве лидера эпохи обучения ИИ Nvidia активно инвестирует в вывод моделей. В декабре прошлого года компания потратила 20 миллиардов долларов наличными на приобретение Groq — компании, разрабатывающей технологии низкой задержки для вывода моделей и соответствующие инженерные команды. Эта сделка стала крупнейшей в истории Nvidia и не является традиционной покупкой с лицензированием технологий или передачей кадров.

«Эта покупка обладает высокой стратегической ценностью», — заявил директор CIC Zhuoshi Consulting Ю Йирян. По его словам, LPU (языковой процессорный блок) Groq обладает очень низкой задержкой и высокой эффективностью в определенных сценариях вывода, таких как генерация текста крупными языковыми моделями. Это помогает Nvidia интегрировать разные технологические подходы, предоставляя клиентам более комплексные решения для вывода и укрепляя статус «одного окна» для ИИ-вычислений.

Ю Йирян отметил, что это также необходимо для конкуренции: «В сегменте вывода моделей клиенты более чувствительны к стоимости, энергоэффективности и оптимизации под конкретные сценарии. Технологии Groq позволяют Nvidia гибко формировать продуктовые линейки и конкурировать с TPU от Google, собственными чипами Amazon и различными ASIC».

По последним «утечкам» Хуана, технологии Groq будут интегрированы в новую архитектуру Nvidia, что повысит производительность и эффективность инфраструктуры ИИ. Ожидается, что дополнительные детали будут раскрыты на конференции GTC в марте.

Долгое время индустрия считала, что настоящая проблема Nvidia — не заказы, а способность ключевых поставщиков, таких как TSMC, обеспечить производство. Гу Чжэншу отметил, что к середине 2026 года мощность по производству передовых упаковок CoWoS-L TSMC будет крайне ограничена. Также поставки HBM4 — стратегического компонента — контролируют SK Hynix (70% рынка) и Samsung, и их графики поставок напрямую повлияют на запуск платформы Rubin. Недавно также сообщалось о серьезных задержках в производстве PCB для AI-серверов из-за нехватки стекловолокна.

На итоговой пресс-конференции Nvidia исполнительный вице-президент и CFO Коレット Кресс заявила, что компания подготовила запасы и планы поставок, покрывающие потребности до 2027 года. Ожидается, что выручка за 2026 год продолжит расти по сравнению с предыдущим кварталом и превысит 500 миллиардов долларов — ранее установленный ориентир по доходам от платформ Blackwell и Rubin.

TSMC ранее повысила свои капитальные расходы и прогнозирует, что в 2026 году они достигнут рекордных 52–56 миллиардов долларов, из которых 70–80% пойдут на расширение производства передовых процессов, а 10–20% — на развитие передовых упаковок, чтобы обеспечить достаточные мощности для производства AI-чипов.

Вера в инвестиции в ИИ не «распалась»

Несмотря на опасения рынка о возможном «пузыре» ИИ, крупнейшие облачные провайдеры продолжают активно инвестировать в инфраструктуру ИИ, что обеспечивает Nvidia стабильной поддержкой результатов. Согласно прогнозам TrendForce, в 2026 году капиталовложения восьми крупнейших облачных компаний превысят 710 миллиардов долларов, с ростом около 61% в год. В эти расходы входит постоянное приобретение GPU Nvidia и AMD, расширение инфраструктуры ASIC и другие меры для повышения эффективности и снижения затрат на создание дата-центров.

Nvidia укрепляет свои позиции в экосистеме, заключая партнерства с OpenAI, а также с Anthropic и Meta.

Помимо крупных облачных клиентов и передовых компаний в области ИИ, клиентская база Nvidia включает и государственные структуры. Вице-президент и CFO Коレット Кресс сообщила, что доходы от государственных заказов в 2026 году выросли более чем вдвое и превысили 30 миллиардов долларов, основные клиенты — Канада, Франция, Нидерланды, Сингапур и Великобритания. В будущем государственный сектор будет расти синхронно с рынком инфраструктуры ИИ, а расходы на ИИ будут пропорциональны ВВП каждой страны.

На первый квартал 2027 года Nvidia прогнозирует выручку около 78 миллиардов долларов, что на 2% больше по сравнению с аналогичным периодом прошлого года и значительно превышает рыночные ожидания в 72,78 миллиарда долларов. Аналитики называют это «разгромным» прогнозом.

«Сильные показатели компании и умеренная реакция рынка связаны с тем, что цена уже полностью учла ожидания, а текущие сделки и инвестиции указывают на возможный перелом в будущем», — отметил Ю Йирян. В сегменте вывода моделей конкуренция становится более открытой: Google TPU продолжает расти за счет соотношения цена/качество и адаптивности; собственные чипы облачных провайдеров и стратегия диверсификации закупок; отечественные производители GPU добиваются успехов в отдельных сценариях, что может снизить долгосрочную ценовую власть и долю рынка Nvidia.

Клиенты Nvidia также используют более разнообразные стратегии поставок. 17 февраля, всего через неделю после заказа у Nvidia, Meta объявила о покупке у AMD оборудования мощностью до 6 ГВт.