Акции Nvidia упали на 20% от своего рекордного максимума и теперь по форвардному коэффициенту цена/прибыль стоят дешевле индекса S&P 500 впервые за 13 лет. На этом фоне материал называет бумаги компании редкой возможностью для покупки на горизонте десятилетия.
Широкий рынок акций США также снижается: индекс S&P 500 опустился почти на 9% по сравнению с январским историческим максимумом на фоне продолжающейся геополитической напряженности на Ближнем Востоке. Рост цен на нефть усилил опасения Уолл-стрит по поводу замедления американской экономики и снижения корпоративных прибылей.
Несмотря на краткосрочную неопределенность, спрос на чипы Nvidia для дата-центров, как ожидается, останется устойчивым в средне- и долгосрочной перспективе благодаря их ключевой роли в развитии искусственного интеллекта.
Новые чипы и ожидания по спросу
Основные чипы Nvidia для дата-центров — это графические процессоры, или GPU. Они рассчитаны на параллельную обработку данных, то есть умеют одновременно выполнять множество задач, поэтому особенно подходят для ресурсоемких нагрузок, таких как обучение ИИ и ИИ-инференс.
Текущий флагманский GPU компании — GB300 на архитектуре Blackwell. По данным Nvidia, в некоторых конфигурациях он обеспечивает производительность до 50 раз выше, чем H100 — первый ИИ-GPU компании для дата-центров, выпущенный в 2022 году.
В этом году Nvidia делает еще один шаг вперед с новой платформой Vera Rubin. В нее входят GPU Rubin и CPU Vera, а также модернизированное сетевое оборудование для еще более высокой скорости обработки. Компания заявляет, что платформа будет настолько мощной, что разработчики смогут обучать модели ИИ, используя на 75% меньше GPU, а стоимость токенов при инференсе снизится на 90%.
Токены — это фрагменты данных, которые модель ИИ генерирует в ответ на запрос. Это могут быть слова, символы или изображения. Для их создания нужны вычислительные ресурсы, а значит, и деньги. Поэтому многие поставщики ИИ-сервисов берут плату с пользователей исходя из потребления токенов. Снижение стоимости токенов при инференсе может стимулировать более широкое использование ИИ и повысить рентабельность компаний сектора.
Финансовый директор Nvidia Колетт Кресс ожидает, что чипы Vera Rubin будут внедрять все облачные провайдеры и разработчики ИИ. Поставки образцов клиентам уже начались, а массовое производство намечено на вторую половину этого года.
Финансовые результаты Nvidia
2026 финансовый год Nvidia завершился 25 января. Компания получила рекордную выручку в размере 215,9 млрд долларов, что на 65% больше, чем годом ранее. Из этой суммы 193,7 млрд долларов пришлось на подразделение дата-центров, где рост составил 68%.
В 2027 финансовом году Уолл-стрит, по данным Yahoo Finance, ожидает ускорения роста общей выручки до 71%, почти до 370 млрд долларов. Такая оценка, как отмечается в материале, предполагает очень высокий спрос на чипы Vera Rubin.
Скорректированная прибыль non-GAAP на акцию в 2026 финансовом году составила 4,77 доллара. Аналитики ожидают, что в 2027 финансовом году этот показатель вырастет на 74%, до 8,29 доллара на акцию.
Оценка компании на рынке
Исходя из прибыли за 2026 финансовый год, акции Nvidia торгуются с коэффициентом P/E 34,7, что значительно ниже среднего значения за 10 лет на уровне 61,6. А если опираться на ожидаемую прибыль за 2027 финансовый год, форвардный P/E составляет 20,5.
Для сравнения, форвардный P/E индекса S&P 500 сейчас равен 20,7. Это означает, что акции Nvidia стоят дешевле базового рыночного индекса впервые более чем за десять лет.
В материале также отмечается, что для возвращения к среднему 10-летнему коэффициенту P/E на уровне 61,6 акции Nvidia должны были бы вырасти на 200% к концу 2027 финансового года, который завершится 31 января 2027 года. При этом такой расчет основан на предположении, что прогноз Уолл-стрит по прибыли на 2027 финансовый год окажется верным.
Оценка рынка ИИ-инфраструктуры
Глава Nvidia Дженсен Хуанг недавно заявил, что раньше мир тратил около 400 млрд долларов в год на классическую вычислительную инфраструктуру. По его словам, чтобы подчеркнуть масштаб открывающейся возможности, нагрузки, связанные с ИИ, требуют в тысячу раз
больше вычислительных мощностей.
Поэтому, как считает Хуанг, операторы дата-центров могут к 2030 году тратить на ИИ-инфраструктуру до 4 трлн долларов в год, что формирует огромный потенциальный рынок.
Источник: The Motley Fool
