Репортаж от Wedoany，Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуан вместе с финансовым директором Колетт Кресс и другими руководителями принял участие в неконференционном роуд-шоу Morgan Stanley в Калифорнии, передав сигнал институциональным инвесторам о том, что, хотя выручка компании уже приближается к 100 миллиардам долларов, темпы роста продолжают ускоряться. Рынок интерпретирует это как прямой ответ Nvidia на сомнения относительно конкуренции со стороны специализированных интегральных схем (ASIC), задержек вывода продуктов на рынок и устойчивости роста спроса на вычисления в сфере искусственного интеллекта.
Аналитик Morgan Stanley Джозеф Мур в своем отчете после встречи отметил, что закрытое мероприятие прошло «на позитивной ноте». Руководство подчеркнуло «ускоренный рост» и обрисовало перспективы расширения спроса на вычисления в сфере ИИ от исследовательских лабораторий и традиционных облачных гигантов до областей автономного ИИ и промышленных приложений. Morgan Stanley подтвердил рейтинг Nvidia как предпочтительного выбора в полупроводниковой отрасли, сохранив рекомендацию «выше рынка» с целевой ценой 288 долларов, что предполагает потенциал роста примерно на 42% по сравнению с недавней ценой закрытия.
До роуд-шоу на рынке ходили слухи, что следующая флагманская архитектура Nvidia, Rubin Ultra, может быть отложена до 2028 года. Дженсен Хуан на встрече напрямую опроверг эти заявления, четко заявив, что Rubin Ultra по-прежнему будет поставляться по плану в следующем году.
Касаясь опасений по поводу цепочки поставок, Джозеф Мур сообщил, что некоторые конструкции стоек для системы Rubin действительно корректируются: исходное решение Kyber будет заменено на «более оптимальное решение», предназначенное для поддержки вычислительных доменов большего масштаба. Однако это определяется как оптимизация системной архитектуры, а не существенное изменение графика выпуска продукта. Ключевые технологические модули, включая передачу энергии на 800 В и оптические межстоечные соединения, продвигаются по плану, и цикл следующего поколения продуктов не затронут.
Наиболее удивительной деталью роуд-шоу стали тонкие изменения в составе клиентов из числа лабораторий ИИ. Джозеф Мур в своем отчете описал: «Довольно репрезентативная передовая модель, которая ранее разрабатывалась в основном на специализированных интегральных схемах (ASIC) с очень низким участием Nvidia, теперь имеет уровень участия, приближающийся к 50%».
Morgan Stanley прямо не раскрыл название клиента, но сочетание ключевых слов «передовая модель» и «в основном использует чипы ASIC» заставило рынок сосредоточить внимание на компании Anthropic. Основной облачный провайдер Anthropic, Amazon, также является ключевым двигателем проекта собственного чипа Trainium.
Этот сдвиг стал прямым ответом на опасения инвесторов по поводу того, что гиперскейлеры, такие как Google и Amazon, разрабатывают собственные чипы, ослабляя конкурентное преимущество Nvidia. Мур считает, что рост чипов ASIC и расширение бизнеса Nvidia могут сосуществовать. Он отметил, что клиенты в конечном итоге сравнивают общую стоимость за токен, а не цену голого чипа. Ссылаясь на данные отраслевых исследований, Мур подчеркнул, что «во многих случаях решения Nvidia по-прежнему имеют более низкую стоимость токена», что позволяет ей сохранять конкурентоспособность в рабочих нагрузках обучения и вывода. Он также отметил, что с 2024 по 2026 год общая доля Nvidia в области вычислений ИИ фактически выросла.
В ответ на опасения по поводу зависимости от одного источника роста Nvidia на встрече обозначила три четких направления роста. Первое — это лаборатории ИИ, которые в настоящее время составляют около 20% общего спроса Nvidia. Помимо глубокой интеграции ведущих моделей с платформой Nvidia, такие клиенты, как Anthropic, которые ранее предпочитали использовать чипы ASIC, значительно увеличивают развертывание GPU. Второе — традиционные гиперскейлеры. Microsoft, Meta, Amazon и Google по-прежнему являются основными источниками дохода, обеспечивая около половины общей выручки. Однако их расширение ограничено поставками электроэнергии, разрешениями на землю и сроками строительства центров обработки данных. Доход Nvidia от этих клиентов расширяется с GPU на CPU и сетевое оборудование. Третье — облачные вычисления ИИ следующего поколения, автономный ИИ и корпоративные клиенты. Эта область становится одной из самых быстрорастущих. Под влиянием геополитических факторов и потребностей в безопасности данных правительства различных стран активно строят локализованную вычислительную инфраструктуру. Такие проекты автономного ИИ менее подвержены конкуренции со стороны проприетарных ASIC и больше склоняются к высокоинтегрированным полностековым решениям Nvidia.
Что касается расширения на переднем крае аппаратного обеспечения, Nvidia подтвердила цель по выручке от бизнеса CPU в текущем финансовом году в размере около 20 миллиардов долларов. Почти половина этого дохода может поступить от автономных стоек CPU. Это указывает на то, что CPU следующего поколения Vera не только выступают в качестве управляющих узлов в серверах GPU, но и, благодаря своей архитектуре, оптимизированной для однопоточных рабочих нагрузок, проникают на более широкий рынок универсальных серверов.
По мере того как рыночная капитализация приближается к 5 триллионам долларов, Nvidia активно перестраивает свою базу инвесторов. Джозеф Мур отметил, что, поскольку концентрация акций Nvidia в портфелях многих фондов роста уже близка к внутренним лимитам, компания смещает фокус коммуникации в сторону стоимостных инвесторов. Основой этой стратегии является сильный денежный поток. Мур прогнозирует, что в будущем Nvidia может направлять более 50% денежного потока на обратный выкуп акций и доходность для акционеров. Это позволяет компании, сохраняя высокие темпы роста, начать демонстрировать защитные свойства денежного потока, обычно присущие стоимостным акциям. Согласно модели Morgan Stanley, выручка Nvidia в 2026 финансовом году, как ожидается, вырастет на 82%, а в 2027 финансовом году — на 52,4%.
Несмотря на сильные перспективы, Morgan Stanley также указал на некоторые риски. Если темпы роста предложения превысят ожидания, рост бизнеса центров обработки данных может значительно замедлиться. Кроме того, резкое снижение затрат на разработку ИИ, появление более революционных конкурентных продуктов и ускорение развертывания собственного оборудования клиентами могут создать проблемы для оценки Nvidia.
Судя по окончательным сигналам роуд-шоу, главной проблемой для Nvidia больше не является вопрос «существует ли спрос на ИИ», а то, как в условиях множества физических ограничений, таких как память, сеть, электропитание и пространство центров обработки данных, преобразовать огромный портфель заказов в подлежащий поставке системный доход.
