$NVDA NVIDIA зросла на 3.21%! Керівництво знову підтвердило: з попитом на AI все гаразд, справжніми вузькими місцями є пам’ять і передові пластини

Технологічні акції США відновлюються, особливо NVIDIA, яка знову посилила зростання. Але сьогодні найбільше уваги заслуговує не саме зростання котирувань, а нещодавня розмова JPMorgan із віцепрезидентом NVIDIA з питань взаємодії з інвесторами та стратегічних фінансів Toshiya Hari.
NVIDIA знову підтвердила: із попитом на AI немає жодних проблем
Найважливіша фраза з цієї розмови: те, що зараз обмежує зростання результатів NVIDIA, — не попит, а пропозиція.
NVIDIA вважає, що досягнення приблизно 70% річного зростання у 2028 фінансовому році є досить консервативним і реалістичним очікуванням. А якби не обмеження ланцюга постачання, масштаб бізнесу навіть міг би зрости більш ніж удвічі.
Чому? Тому що клієнтів, яким потрібні обчислювальні потужності NVIDIA, стає дедалі більше. Раніше це були переважно: Microsoft, Google, Amazon, Meta та інші гіпермасштабні хмарні провайдери. Тепер до них додалися: OpenAI, Anthropic, AI-лабораторії, нові хмарні сервіс-провайдери, суверенний AI, локальні корпоративні розгортання.
Інакше кажучи: попит на AI-обчислення вже перетворюється з «великі компанії купують GPU» на те, що весь ланцюг AI-індустрії купує обчислювальні потужності.

Дуже важлива зміна: попит на AI-інференс стає дедалі більшим
Цього разу NVIDIA також розкрила дуже важливу інформацію.
Приблизно 18 місяців тому: навчання ≈ 50%
Інференс ≈ 50%
А тепер: частка інференсу вже перевищила частку навчання і надалі продовжить зростати.
Що це означає? Раніше, коли люди думали про AI-обчислення, вони здебільшого уявляли: навчання великих моделей. Але після навчання моделей саме інференс забезпечує їхню безперервну роботу. Наприклад, щоденне використання AI для спілкування, пошуку, генерації зображень і відео по суті потребує значних інференс-ресурсів.
Отже: AI поступово переходить від «ери навчання» до «ери подвійного рушія — навчання + інференс». Це створює довгостроковий позитивний ефект для всього ланцюга індустрії, включно з AI-серверами, GPU, HBM, пам’яттю, оптичними модулями та іншими компонентами.

Найважливіша інформація: NVIDIA окремо назвала «пам’ять» і «передові пластини»
Це найважливіша частина сьогоднішньої статті. Керівництво NVIDIA чітко зазначило: мікросхеми пам’яті та пластини передових техпроцесів є наразі найважливішими вузькими місцями постачання у переліку матеріалів.
NVIDIA продовжує вести переговори з: TSMC і трьома найбільшими виробниками пам’яті: Micron, SK hynix, Samsung, сподіваючись і надалі покращувати постачання. Ця фраза має надзвичайно важливе значення. Адже вона фактично ще раз підтверджує логіку, за якою ми давно стежимо: що потужніші AI-обчислення, то більший попит на HBM і передову пам’ять.
Продуктивність GPU постійно зростає.
↓GPU потребують вищої пропускної здатності
↓Ємність і швидкість HBM постійно підвищуються
↓HBM4, HBM4E і навіть наступні покоління HBM продовжують нарощувати обсяги постачання
↓Пам’ять стає одним із ключових вузьких місць розширення AI-обчислень.
Тож чому останнім часом ми постійно наголошуємо на пам’яті? Не через просту ринкову спекуляцію навколо «підвищення цін». А тому, що розширення AI-обчислень уже реально стимулює попит на висококласну пам’ять.

Саме тому останнім часом потрібно особливо стежити за пам’яттю
Як випливає з цієї розмови NVIDIA: попит на AI залишається сильним
GPU продовжують оновлюватися
Попит на інференс зростає
Накладання цих факторів — недостатньої пропозиції пам’яті та інших — означає: HBM і надалі залишатиметься одним із найважливіших компонентів AI-апаратного забезпечення.

Ще один напрям, який легко не помітити: передове пакування
Окрім пам’яті, NVIDIA окремо згадала: постачання пластин передових техпроцесів. А в міру подальшого вдосконалення GPU та HBM важливість передового пакування також зростає. Сучасні AI-чипи — це вже не просто: один GPU + одна мікросхема пам’яті. Натомість вони поступово перетворюються на: GPU/ASIC + HBM + передове пакування + Chiplet, а вся система стає дедалі складнішою. Саме тому останнім часом ми бачимо:
HBM4
HBM4E
Base Die
Гібридне бондинг-з’єднання
Пакування 2.5D/3D
Насправді це цілісний шлях модернізації всієї галузі.

Чому оптичний зв’язок також вартий подальшої уваги?
Учора сектор оптичного зв’язку на американському фондовому ринку загалом відновився: Marvell +2.86%
Coherent +1.77%
Lumentum +0.19%
Логіка цього явища насправді дуже проста: AI-центри обробки даних постійно розширюються.
↓Кількість GPU стає дедалі більшою.
↓Обсяги передавання даних між серверами постійно зростають.
↓Пропускна здатність мереж постійно підвищується.
↓Попит на оптичні модулі 800G і 1.6T продовжує зростати.
Отже, AI-обчислення — це не лише GPU.
Фактично це цілий ланцюг індустрії: GPU → HBM → PCB/CCL → оптичні модулі → комутатори → передове пакування → центри обробки даних
Поки капітальні витрати на AI продовжують зростати, цей ланцюг індустрії ще має простір для подальшого розширення.

У NVIDIA відбулася ще одна зміна: клієнти стають дедалі більш диверсифікованими
Раніше ринок часто переймався одним питанням: чи не надто залежить NVIDIA від таких великих клієнтів, як Microsoft, Google і Amazon? Тепер ситуація змінюється.
NVIDIA повідомила: OpenAI та Anthropic наразі разом становлять близько 20% масштабів бізнесу NVIDIA у показнику кінцевого споживання, а в майбутньому ця частка може зрости приблизно до 25%. Водночас нові хмарні сервіс-провайдери вже стали надзвичайно важливою групою клієнтів NVIDIA. Це свідчить про те, що попит на AI-обчислення поширюється від невеликої кількості інтернет-гігантів до дедалі більшої кількості AI-компаній і підприємств.
Іншими словами: основа попиту на AI-обчислення стає дедалі ширшою.

Найважливіші висновки сьогодні
Якщо стисло звести всю цю розмову NVIDIA до кількох фраз:
По-перше, попит на AI не знизився.
По-друге, NVIDIA вважає, що в наступні кілька років і надалі зможе підтримувати дуже високі темпи зростання.
По-третє, інференс стає новим рушієм зростання AI-обчислень.
По-четверте, наразі головним фактором, що обмежує зростання NVIDIA, є не попит, а пропозиція.
По-п’яте, пам’ять і пластини передових техпроцесів уже стали ключовими вузькими місцями.

На мою думку, найбільша цінність цієї розмови NVIDIA полягає не в тому, щоб сказати нам: «чи зможе NVIDIA продовжити зростання». Вона вкотре дуже чітко пояснює логіку всього ланцюга AI-індустрії: попит на AI залишається сильним, попит на інференс продовжує зростати, а справжнім фактором, що обмежує швидкість розширення індустрії, став ланцюг постачання.$NVDA ‌