Nvidia остается ключевым игроком на рынке инфраструктуры для искусственного интеллекта, где ее графические процессоры занимают около 90% рынка. Компания выиграла от ранней ставки на ИИ, создав вокруг своих чипов сильную экосистему, однако инвесторы все чаще оценивают и риски: усиливающуюся конкуренцию, распространение специализированных чипов и возможное приближение пика расходов на ИИ-инфраструктуру.
Главный аргумент в пользу Nvidia связан с ее положением в центре одного из самых мощных технологических трендов — развития искусственного интеллекта. Именно ее GPU стали основными чипами для построения ИИ-инфраструктуры. Важную роль в этом сыграла программная платформа CUDA: практически весь ранний базовый код для ИИ создавался на ней и оптимизировался под чипы Nvidia. Дополняет это собственная система межсоединений NVLink, которая позволяет объединять чипы в единый мощный вычислительный комплекс.
Сильной стороной Nvidia также называют способность заранее видеть рыночные тенденции и адаптироваться. Компания создала CUDA примерно за десять лет до того, как конкурирующую программную платформу разработала Advanced Micro Devices. Кроме того, Nvidia заранее продвигала свою платформу в учреждениях, занимавшихся ранними исследованиями в области ИИ. В 2020 году компания приобрела Mellanox, разработчика сетевых решений, и это стало основой ее сильного сетевого направления.
В последнее время Nvidia также подготовилась к эпохе инференса и агентного ИИ благодаря «приобретениям» Groq и SchedMD. Это привело к появлению language processing units, или LPU, созданных специально для инференса, а также платформы NemoClaw для развертывания ИИ-агентов. Кроме того, компания разработала и собственные центральные процессоры. В результате Nvidia теперь может поставлять полностью укомплектованные серверные стойки под конкретные задачи ИИ — обучение моделей, инференс и агентный ИИ, — что делает ее уже не просто производителем чипов, а полноценной компанией в области ИИ-инфраструктуры.
Дополнительным фактором роста остается то, что гонка в сфере ИИ, по оценке автора, все еще находится на ранней стадии. Крупнейшие мировые компании и правительства разных стран продолжают наращивать усилия, чтобы не отстать, а это создает для Nvidia длительный потенциал роста.
При этом давление на позиции компании усиливается. Специализированные ИИ-ASIC — то есть микросхемы, жестко настроенные под конкретные задачи, — начинают отвоевывать долю рынка, особенно в сегменте инференса, где их преимуществом является более высокая энергоэффективность.
В апреле Anthropic объявила о расширении мощностей с использованием Tensor Processing Units от Alphabet, при том что у компании уже есть крупный дата-центр на чипах Trainium от Amazon. Одновременно все больше гиперскейлеров стремятся разрабатывать собственные специализированные чипы, часто в партнерстве с Broadcom или Marvell Technology.
Успехов начинает добиваться и Advanced Micro Devices, второй игрок на рынке GPU. За последние несколько лет ее программная платформа ROCm значительно улучшилась. Кроме того, компания заключила партнерства с OpenAI и Meta Platforms, в рамках которых поставляет GPU в обмен на варранты этих компаний. Переход к созданию нового кода на платформах с открытым исходным кодом также облегчает AMD борьбу за долю рынка, особенно в менее требовательном сегменте инференса.
Самый серьезный аргумент против Nvidia связан с тем, что рынок ИИ-инфраструктуры может приближаться к пику расходов. Только пять крупнейших гиперскейлеров в этом году, как ожидается, потратят на ИИ-инфраструктуру огромные 700 млрд долларов. Это примерно 1,5% ВВП — уровень, на котором в прошлом уже достигали пика технологические инвестиционные циклы. Чтобы поддерживать такие расходы, облачные провайдеры и другие гиперскейлеры должны будут получать высокую отдачу от вложений.
Несмотря на это, в материале делается вывод, что Nvidia, хотя и неизбежно потеряет часть рыночной доли, останется важнейшим игроком в ИИ-инфраструктуре благодаря своей сильной и расширяющейся экосистеме. Также высказывается мнение, что гиперскейлеры уже получают хорошую отдачу от инвестиций и расходы останутся высокими. В качестве косвенного подтверждения приводится рост капитальных затрат Taiwan Semiconductor Manufacturing, крупнейшего контрактного производителя чипов, на строительство новых фабрик: по мнению автора, компания не пошла бы на это, если бы не ожидала устойчивого спроса через несколько лет.
Акции Nvidia, как отмечается в материале, торгуются с форвардным коэффициентом цена/прибыль на уровне 21, и с учетом ожидаемого многолетнего роста автор считает их привлекательными для покупки.
Источник: Yahoo Finance
