Увядание господства: Сумерки эры Nvidia?

Компания Nvidia, словно исполин, возвышалась над ландшафтом искусственного интеллекта, ее графические процессоры – двигатели прогресса в эпоху машинного обучения. Эти устройства, подобно филигранным часовым механизмам, способны расщеплять сложнейшие вычисления на мельчайшие частицы, обрабатывая их параллельно, а не последовательно. И именно в этой способности кроется секрет их успеха в обучении больших языковых моделей, этих цифровых двойников человеческого разума.

В последние годы спрос на продукцию Nvidia взлетел до небес, подобно стае перелетных птиц, унося с собой прибыль и признание. Крупнейшие игроки рынка – Amazon, Microsoft, Meta Platforms и Google – давно полагались на ее аппаратное обеспечение для создания мощнейших моделей искусственного интеллекта. Казалось, господство Nvidia непоколебимо, а ее доля на рынке – почти абсолютна, по оценкам IDC, около 81%. Прогнозы компании были смелы: триллион долларов продаж архитектур Blackwell и Vera Rubin в 2026 и 2027 годах. Но даже самые могущественные империи не застрахованы от внутренних и внешних потрясений.

Нужна вдумчивая аналитика макроэкономики? Подписывайся на канал ТопМоб, чтобы не пропустить разворот рынка!

Наш Телеграм-канал

Конкуренты из тени

Обучение языковых моделей требует колоссальных вычислительных мощностей. Именно поэтому Amazon, Meta, Microsoft, Google и другие компании закупали миллионы графических процессоров Nvidia. Однако, подобно мудрым крестьянам, они одновременно начали создавать собственные чипы, стремясь снизить издержки и обрести независимость. Высокая стоимость и ограниченная доступность продукции Nvidia лишь ускорили этот процесс.

Google, например, представила первое поколение своего Tensor Processing Unit (TPU) еще в 2015 году, а Amazon – свой чип Trainium в декабре 2020 года. Обе компании постоянно совершенствуют свои разработки. Более того, они теперь продают эти чипы третьим лицам, словно опытные торговцы, предлагающие свои товары на ярмарке. Недавно Amazon заявила о 40-процентном росте продаж чипов в первом квартале 2026 года, а годовой объем продаж уже превысил 20 миллиардов долларов. Подобно реке, набирающей силу, этот сегмент бизнеса демонстрирует экспоненциальный рост.

Если бы в расчет принимались продажи чипов внутри компании для нужд AWS, годовой объем продаж достиг бы 50 миллиардов долларов. Спрос на чипы Trainium настолько высок, что все производственные мощности забронированы на годы вперед. Эти процессоры уже используются Anthropic, OpenAI, Uber и даже Meta Platforms, которая использует CPU Graviton для поддержки приложений на основе искусственного интеллекта.

Amazon заключила соглашения на поставку чипов Trainium на сумму 225 миллиардов долларов, что свидетельствует о колоссальном потенциале этого бизнеса. Google также активно продвигает свои чипы TPU, заключив крупные сделки с Meta Platforms и Anthropic. Генеральный директор Sundar Pichai видит в этом сегменте бизнеса один из ключевых драйверов роста, и компания теперь продает свои чипы более широкому кругу клиентов.

«По мере роста спроса на TPU со стороны лабораторий искусственного интеллекта, финансовых рынков и приложений высокопроизводительных вычислений, мы начнем поставлять TPU избранным клиентам в их собственные центры обработки данных в аппаратной конфигурации, чтобы расширить наши возможности на рынке», – заявил Pichai.

Этот рынок огромен. По оценкам инвестиционной фирмы D.A. Davidson, в долгосрочной перспективе бизнес TPU может стоить 900 миллиардов долларов, если Google решит серьезно продавать свои чипы третьим лицам. Похоже, Google действительно намерена развивать этот бизнес, что может создать дополнительные проблемы для империи Nvidia.

Сможет ли Nvidia дать отпор?

Nvidia не собирается пассивно наблюдать за тем, как ее клиенты превращаются в конкурентов. Причина, по которой чипы Amazon и Google набирают популярность, заключается в том, что это специализированные интегральные схемы – чипы, оптимизированные для выполнения узкого круга задач, в отличие от более универсальных графических процессоров Nvidia. Специализированные чипы могут выполнять задачи вывода более эффективно, снижая общие операционные расходы центров обработки данных.

Nvidia пытается противостоять этой угрозе, совершенствуя свое собственное оборудование, которое значительно снижает стоимость вывода с использованием графических процессоров. Кроме того, компания впервые предложила свой серверный процессор Vera в качестве отдельного продукта, а не только в составе платформы Vera Rubin. Этот шаг был предпринят в связи с высоким интересом к серверным процессорам Vera. Компания уверена, что ее бизнес серверных процессоров может стать многомиллиардной индустрией.

Усилия Nvidia по развитию новых продуктов должны помочь ей отразить растущую конкуренцию. Кроме того, инвесторам не следует забывать, что рынок чипов для искусственного интеллекта продолжает быстро расширяться. По оценкам Bank of America, мировой рынок полупроводников может достичь 2 триллионов долларов к 2030 году. Gartner, в свою очередь, оценивает, что к концу десятилетия чипы для искусственного интеллекта будут составлять половину мирового рынка полупроводников.

Таким образом, на этом рынке есть место для нескольких крупных игроков. Nvidia сообщила о 194 миллиардах долларов выручки от центров обработки данных в прошлом году, и размер адресного рынка предполагает, что у компании все еще есть значительный потенциал для роста в этом сегменте. Кроме того, компания предпринимает шаги для защиты своего доминирования. Поэтому легко понять, почему аналитики остаются оптимистичными в отношении перспектив Nvidia: компания может продолжать демонстрировать здоровый рост выручки от центров обработки данных, даже если потеряет часть доли рынка чипов для искусственного интеллекта.

Кроме того, ее мультипликатор будущих доходов в размере 24 ниже среднего мультипликатора для технологического индекса Nasdaq Composite, который составляет 40,6. Потенциал роста доходов компании предполагает, что она недооценена в настоящее время. Поэтому имеет смысл удерживать акции Nvidia, несмотря на растущую конкуренцию на рынке чипов для центров обработки данных.

Смотрите также

2026-05-08 14:22