Разбор финансовых результатов Nvidia за 2026 финансовый год: происходят три основные изменения

Как мировой гигант в области искусственного интеллекта (AI) чипов, NVIDIA вновь опубликовала «превзойденные ожидания» финансовые показатели. Отчет за четвертый квартал 2026 финансового года и за весь 2026 год по бизнесу дата-центров достиг новых рекордов, а прогноз на следующий квартал превзошел рыночные ожидания.

В отличие от прошлых случаев, когда показатели NVIDIA и цена её акций шли в ногу, на этот раз цена акций NVIDIA оставалась спокойной, а индекс индустрии NVIDIA на рынке А-акций 26 февраля проявил гораздо больший интерес: концепции PCB (печатные платы) и CPO (совместная упаковка оптики) лидировали в росте, Shanghai Electric Co., Ltd. (002463) достигла лимита роста, Shenghong Technology (300476) выросла на 7,75%, а Tianfutong (300394) — примерно на 6%.

За впечатляющими результатами и спокойной динамикой цен скрываются три крупные изменения, происходящие в NVIDIA.

Обновление бизнес-модели

Несмотря на то, что основатель и генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг неоднократно подчеркивал, что NVIDIA — это не просто продажа чипов, а «фабрика AI», это трудно изменить устоявшееся общественное восприятие. Однако последние результаты подтвердили обновление бизнес-модели компании.

В 2026 финансовом году NVIDIA достигла годового выручки в 215,9 миллиардов долларов, что на 65% больше по сравнению с прошлым годом; по стандартам GAAP чистая прибыль составила 120,067 миллиарда долларов, увеличившись на 65%; прибыль на акцию — 4,9 доллара, что на 67% больше.

Ключевым направлением бизнеса NVIDIA остается дата-центры, рост которых был впечатляющим: в четвертом квартале доход достиг рекордных 62,3 миллиарда долларов, что на 75% больше по сравнению с прошлым годом; за год — 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 системе полного стека. Путем перевода клиентов с покупки одной GPU B200 на развертывание систем уровня rack GB200NVL72, средняя цена продукта выросла с примерно 40 тысяч долларов до 2-3 миллионов долларов, что означает качественный сдвиг в бизнес-модели.

«Такое интегрирование на уровне rack не только увеличивает верхнюю границу доходов, но и с помощью технологий NVLink, процессора Grace и полного программного обеспечения глубоко связывает четыре крупнейших облачных провайдера — Amazon, Google, Meta и Microsoft — внутри экосистемы NVIDIA, значительно уменьшая потенциальные долгосрочные угрозы со стороны собственных ASIC-чипов крупных корпораций», — заявил Гу Чжэншу.

Далее, как фундамент дата-центров NVIDIA, сетевой бизнес переживает беспрецедентный бум.

Под влиянием сильных закупок NVLink, Spectrum X Ethernet и InfiniBand, рост сетевого бизнеса компании был особенно заметным: спрос на технологии горизонтального и вертикального масштабирования достиг рекордных значений, что привело к двузначному росту по сравнению с предыдущим кварталом. В 2026 году доход от сетевого бизнеса NVIDIA превысил 31 миллиард долларов; по сравнению с 2021 годом, когда компания начала активные приобретения для расширения и укрепления этого сегмента, рост превысил 10-кратное значение.

Некоторые аналитики в электронике отметили, что сетевой бизнес — это еще один «козырь» NVIDIA вне экосистемы CUDA, который «проникает» в конкурентные лагеря более гибкими способами. С увеличением поставок новых шкафов и архитектур доля сетевого бизнеса будет только расти.

По словам Хуана, сетевой сегмент — это естественное продолжение платформы: «Мы открыты для всех компонентов, клиенты могут свободно комбинировать и управлять различными масштабами, интегрируя их в индивидуальные дата-центры». В четвертом квартале NVIDIA объявила о поддержке NVLink для Amazon AWS, что позволит интегрировать их собственные чипы.

Полная ставка на эпоху inference

В качестве ключевого продукта NVIDIA, платформа архитектуры Blackwell успешно продвигается, а следующая платформа Rubin планируется начать массовое производство во второй половине 2026 года. По информации, по сравнению с платформой Blackwell, обучение моделей гибридных экспертов (MoE) на платформе Rubin требует на 75% меньше GPU, а стоимость inference-токена снижается в 10 раз, что идеально соответствует низкозатратным требованиям эпохи inference.

Хуанг неоднократно подчеркивал, что точка перелома в развитии AI уже наступила, и это произошло всего за последние два-три месяца. Внутри отрасли наблюдение за этим процессом ведется уже около шести месяцев, однако «мир только сейчас проснулся», и потребность в вычислительных мощностях растет экспоненциально: «вычислительные ресурсы — это доход».

NVIDIA также вкладывает крупные средства в развитие inference. В декабре прошлого года компания потратила 20 миллиардов долларов наличными на приобретение Groq — компании, разрабатывающей технологии низкой задержки для inference и соответствующие инженерные команды. Эта сделка стала крупнейшей в истории NVIDIA, и она не является традиционной — без эксклюзивных лицензий на технологии и передачи кадрового состава.

«Эта покупка обладает высокой стратегической ценностью», — заявил директор CIC Zhuoshi Consulting Юй Иран. LPU (Language Processing Unit) Groq обладает очень низкой задержкой и высокой эффективностью в определенных сценариях inference, таких как генерация текста крупными языковыми моделями. Поэтому приобретение помогает NVIDIA интегрировать разные технологические подходы, предоставляя клиентам более комплексные решения для inference и укрепляя статус «одного окна» для AI-вычислений.

Юй Иран отметил, что это также необходимо для борьбы с дифференцированной конкуренцией. В сегменте inference клиенты более чувствительны к стоимости, энергоэффективности и оптимизации под конкретные сценарии. Благодаря технологиям Groq и другим, NVIDIA сможет гибко формировать продуктовые комплекты, конкурируя с TPU от Google, собственными чипами Amazon и различными ASIC.

По последним «утечкам» Хуан, технологии Groq будут интегрированы в новую архитектуру NVIDIA, что дополнительно повысит производительность и эффективность стоимости AI-инфраструктуры. Ожидается, что более подробная информация будет опубликована на GTC в марте.

Долгое время в отрасли считалось, что настоящая проблема NVIDIA — не заказы, а способность ключевых поставщиков, таких как TSMC, выполнять заказы. Гу Чжэншу отметил, что к середине 2026 года мощность TSMC по производству передовых упаковок CoWoS-L останется в дефиците. Также поставки HBM4-памяти, стратегического ресурса, контролируют SK Hynix (70% рынка) и Samsung, и их графики поставок напрямую повлияют на начальные объемы платформ Rubin. Недавно также сообщалось о серьезных задержках в производстве PCB для AI-серверов из-за нехватки стекловолокна.

На сегодняшней конференции NVIDIA исполнительный вице-президент и финансовый директор Коулетт Кресс заявила, что компания подготовила запасы и планы поставок, покрывающие поставки до 2027 года. Ожидается, что выручка за 2026 год продолжит расти и превысит ранее объявленный ориентир в 500 миллиардов долларов по платформам Blackwell и Rubin.

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

Вера в AI не «распалась»

Несмотря на постоянные опасения на фондовом рынке о «пузыре AI», глобальные облачные провайдеры продолжают активно инвестировать в инфраструктуру AI, что обеспечивает стабильную поддержку результатов NVIDIA. Согласно прогнозам TrendForce, в 2026 году восемь крупнейших облачных провайдеров потратят более 710 миллиардов долларов, что на 61% больше по сравнению с прошлым годом, включая постоянные закупки GPU NVIDIA и AMD, а также расширение инфраструктуры ASIC для обеспечения эффективности AI-приложений и снижения затрат на создание дата-центров.

NVIDIA также углубляет сотрудничество в экосистеме, приближаясь к соглашениям с OpenAI, а также развивая партнерства с Anthropic, Meta и другими.

Помимо крупных облачных клиентов и передовых AI-компаний, клиенты NVIDIA — это также суверенные государства. Коулетт Кресс отметила, что в 2026 году доходы по суверенному AI увеличатся более чем вдвое и превысят 30 миллиардов долларов, основные клиенты — Канада, Франция, Нидерланды, Сингапур и Великобритания. В будущем суверенный AI будет расти синхронно с рынком AI-инфраструктуры, а расходы государств на AI будут пропорциональны их ВВП.

На первый квартал 2027 года NVIDIA прогнозирует выручку около 78 миллиардов долларов, что на 2% больше по сравнению с прошлым годом и значительно превышает рыночные ожидания в 72,78 миллиарда долларов. Аналитики называют это «разгромным» прогнозом. Однако перед открытием торгов цена акций NVIDIA оставалась спокойной, выросла менее чем на 1%.

«Сильные показатели компании и умеренная реакция рынка — результат того, что ожидания уже полностью заложены в цену, а также предстоящий перелом в инвестициях», — отметил Юй Иран. В сегменте inference конкуренция становится более открытой: TPU от Google продолжает расти за счет соотношения цена/качество и адаптивности, облачные провайдеры используют собственные чипы и диверсифицированные закупки, а отечественные производители GPU добиваются прогресса в ряде сценариев, что может снизить долгосрочную ценовую власть и долю рынка NVIDIA.

Клиенты NVIDIA также используют более разнообразные стратегии поставок. 17 февраля Meta подписала контракт с NVIDIA, а через неделю объявила о заказе у AMD мощностью до 6 ГВт для следующего поколения AI-инфраструктуры. В результате акции AMD выросли на 8,77%.