Доказательства накапливаются: доминирование Nvidia в области ИИ-чипов может скоро закончиться

Nvidia (NVDA +1.73%) стала одним из крупнейших бенефициаров бумa искусственного интеллекта (ИИ). Ее графические процессоры (GPU) — это параллельные процессоры, разработанные для разложения определенных типов чрезвычайно сложных вычислений на множество меньших частей, а затем выполнения всех этих небольших вычислений одновременно, а не по очереди. И оказывается, что процесс обучения больших языковых моделей (LLMs) в значительной степени зависит именно от тех задач, в которых GPU превосходят.

В результате за последние несколько лет спрос на ведущие в отрасли GPU Nvidia резко вырос, что привело к впечатляющему росту доходов и прибыли компании.

Крупные гиперскейлеры и компании в области ИИ, такие как Amazon (AMZN +0.55%), Microsoft, Meta Platforms и Alphabet (GOOG +0.41%) (GOOGL +0.66%) — Google, давно полагаются на оборудование Nvidia для обучения мощных моделей ИИ.

Стоит отметить, что конкуренты Nvidia не смогли значительно повлиять на ее доминирование на рынке чипов для ИИ. По данным IDC, Nvidia контролирует примерно 81% рынка чипов для дата-центров ИИ. Хорошая новость для инвесторов в акции Nvidia — что стремительный рост компании может продолжиться — она прогнозирует общие продажи на сумму 1 триллион долларов по архитектурам Blackwell и Vera Rubin в 2026 и 2027 годах.

Однако есть многочисленные свидетельства того, что позиция Nvidia в области чипов для ИИ постепенно ослабевает.

Источник изображения: Nvidia.

Клиенты Nvidia превращаются в конкурентов

Обучение LLM требует много вычислительных мощностей, поэтому Amazon, Meta, Microsoft, Alphabet и другие покупают миллионы GPU Nvidia. Однако эти клиенты также разрабатывают собственные чипы для эффективной работы ИИ-нагрузок в своих дата-центрах. Высокие затраты и ограничения поставок, связанные с популярными графическими картами Nvidia, объясняют, почему эти компании уже давно работают над собственными чипами внутри компании.

Расширить

NASDAQ: NVDA

Nvidia

Сегодняшнее изменение

(1.73%) $3.66

Текущая цена

$215.16

Основные показатели данных

Рыночная капитализация

$5.2 трлн

Диапазон за день

$212.90 - $217.79

52-недельный диапазон

$120.28 - $217.80

Объем торгов

5.2 млн

Средний объем

171 млн

Валовая маржа

71.07%

Дивидендная доходность

0.02%

Например, Google запустила первое поколение своего тензорного процессора (TPU) в 2015 году, а собственный кастомный чип Trainium Amazon был запущен в декабре 2020 года. Обе компании улучшали свои чипы с годами. На самом деле, сейчас они продают эти чипы третьим сторонам.

Например, Amazon недавно сообщил, что его бизнес по производству чипов за первый квартал 2026 года показал последовательный рост на 40%. Годовой оборот сегмента полупроводников Amazon теперь превышает 20 миллиардов долларов. Более того, компания “Великолепная Семерка” отмечает, что показатель доходов сегмента улучшается с тройным цифрами в годовом выражении.

Еще один важный момент — что годовой показатель сегмента был бы ближе к 50 миллиардам долларов, если бы он включал “продажи” чипов себе для использования в дата-центрах AWS. Более того, спрос на чипы Trainium Amazon настолько высок, что доступ к ним полностью забронирован. Его собственные AI-процессоры используют Anthropic, OpenAI, Uber и даже Meta Platforms, которая использует собственный центральный процессор Graviton для поддержки агентных приложений ИИ.

Как выясняется, у Amazon есть обязательства на сумму 225 миллиардов долларов по закупке чипов Trainium для ИИ, что явно указывает на то, что бизнес по производству полупроводников компании готов к впечатляющему росту.

Между тем, Google также активно развивается на рынке чипов для ИИ. Технологический гигант заключил крупные сделки с Meta Platforms и Anthropic на внедрение своих TPU. Генеральный директор Сундар Пичаи считает, что бизнес TPU является одним из ключевых драйверов роста компании, и теперь она продает свои чипы большему числу клиентов.

На последнем отчете о доходах Alphabet Пичаи отметил:

По мере роста спроса на TPU со стороны лабораторий ИИ, инвестиционных фирм и приложений высокопроизводительных вычислений, мы начнем поставлять TPU избранной группе клиентов в их собственных дата-центрах в аппаратной конфигурации, чтобы расширить наши рыночные возможности.

Эта рыночная возможность может стать огромной в долгосрочной перспективе. Хотя Google еще не раскрывала публично размеры своего бизнеса TPU, инвестиционная фирма D.A. Davidson оценивает его в колоссальные 900 миллиардов долларов в долгосрочной перспективе, при условии, что компания решит серьезно продавать свои чипы третьим сторонам.

Теперь кажется, что Google действительно становится серьезным в своем бизнесе TPU, и это, вероятно, создаст дополнительные проблемы для империи чипов Nvidia для ИИ.

Может ли Nvidia дать отпор?

Nvidia не собирается сидеть сложа руки, пока ее клиенты превращаются в конкурентов. Причина, по которой кастомные процессоры Amazon и Google набирают огромную популярность, заключается в том, что это интегральные схемы, оптимизированные для выполнения узкого диапазона задач, в отличие от более универсальных GPU Nvidia, подходящих для широкого спектра задач. Пользовательские чипы могут выполнять задачи ИИ-инференции более эффективно, снижая общие операционные расходы дата-центров.

Nvidia борется с угрозой со стороны таких компаний, как Amazon и Google, совершенствуя собственное оборудование, что значительно снижает стоимость ИИ-инференции с помощью своих GPU. Также Nvidia решила впервые предложить свой серверный CPU Vera как отдельный продукт, а не только как часть платформы Vera Rubin. Компания сделала этот шаг, поскольку наблюдает сильный интерес к своим серверным CPU Vera. На самом деле, она считает, что бизнес серверных CPU может стать многомиллиардной отраслью.

Стремление Nvidia к развитию новых продуктов должно помочь ей противостоять растущей конкуренции. Также инвесторы не должны забывать, что рынок чипов для ИИ продолжает быстро расширяться. Bank of America оценивает, что мировой рынок полупроводников может достичь дохода в 2 триллиона долларов к 2030 году. Gartner же предполагает, что к концу десятилетия доля ИИ-чипов в мировом рынке полупроводников достигнет половины.

Таким образом, в этой сфере есть место для более чем одного крупного игрока. В прошлом году Nvidia зафиксировала доходы в дата-центрах на сумму 194 миллиарда долларов, и размеры адресуемого рынка предполагают, что у нее еще есть значительный потенциал для роста в этом сегменте. Кроме того, компания предпринимает шаги для защиты своего доминирования. Поэтому легко понять, почему аналитики остаются оптимистичны относительно перспектив Nvidia; она может продолжать демонстрировать здоровый рост продаж в дата-центрах, даже если потеряет часть доли рынка в области чипов для ИИ.

Прогнозы доходов NVDA на текущий финансовый год по данным YCharts.

Более того, ее мультипликатор будущей прибыли 24 значительно ниже среднего по технологическому сектору Nasdaq Composite, который составляет 40.6. Потенциал роста прибыли компании говорит о том, что она сейчас недооценена. Поэтому имеет смысл держать эту акцию ИИ, несмотря на растущую конкуренцию на рынке чипов для дата-центров.