КТО ГЛАВНЫЙ КОНКУРЕНТ NVIDIA? ОТВЕТ МОЖЕТ ВАС УДИВИТЬ: ЕЁ СОБСТВЕННЫЕ КЛИЕНТЫ!
Все говорят о чипах NVIDIA следующего поколения — Blackwell и Vera Rubin — и огромных инвестициях в центры обработки данных для ИИ. Но я считаю, что инвесторы NVIDIA могут упускать из виду гораздо более важную проблему.
Компании, которые в конечном итоге могут бросить вызов господству NVIDIA, — не обязательно традиционные конкуренты на рынке чипов. Это собственные клиенты NVIDIA.
Alphabet, Meta и Oracle сходятся в разных точках одной и той же истории. И их действия нацелены на одно из главных конкурентных преимуществ NVIDIA — CUDA.
Давайте разберёмся, почему это важно.
NVIDIA не просто производит мощные процессоры. Компания также создала экосистему, которая привязывает разработчиков к её оборудованию.
На программной платформе CUDA миллионы разработчиков создали приложения, рассчитанные на работу на графических процессорах NVIDIA.
Иными словами, покупка чипа — лишь часть уравнения. Если компания годами вкладывалась в инфраструктуру NVIDIA, перейти на другой процессор не так просто, как заменить один компьютер другим. Программное обеспечение нужно адаптировать, оптимизировать и тестировать. На это требуются время, деньги и инженерные ресурсы.
Именно здесь и заключается настоящее конкурентное преимущество NVIDIA.
Но теперь мы начинаем замечать серьёзную активность у границ этого преимущества.
1. GOOGLE ПЫТАЕТСЯ ПРОБИТЬ ПРОГРАММНУЮ ЗАЩИТУ NVIDIA
TorchTPU от Alphabet призван упростить запуск задач ИИ на базе PyTorch на процессорах TPU Google, требуя меньше изменений в коде.
Вот почему это важно.
PyTorch — это фреймворк машинного обучения с открытым исходным кодом, изначально разработанный Meta и широко используемый в индустрии ИИ.
Иными словами, важная часть экосистемы разработчиков, которая помогла укрепить доминирование CUDA от NVIDIA, теперь может облегчить разработчикам перенос своих задач на альтернативное оборудование.
Amazon применяет похожий подход со своими процессорами Trainium.
Подумайте, что это означает.
Традиционно разработчики выбирали NVIDIA, потому что переход на другую аппаратную платформу был сложным и дорогостоящим.
Если это препятствие начнёт исчезать, одно из главных конкурентных преимуществ NVIDIA может ослабнуть.
Реальная угроза не просто в том, что кто-то может создать более дешёвый процессор. Она в том, что затраты на отказ от NVIDIA могут существенно снизиться.
2. ШАГ META ЕЩЁ ВАЖНЕЕ
Meta — компания, создавшая PyTorch. Теперь она ищет способы снизить зависимость от NVIDIA, поддерживая подход, который упрощает использование альтернативных аппаратных платформ, в том числе решений Google и Amazon.
Посыл инженерной стратегии Meta становится всё яснее:
Мы не хотим быть привязаны к одной аппаратной архитектуре в гонке ИИ.
Финансовые последствия огромны.
Для таких компаний, как Meta, которым нужны колоссальные вычислительные мощности, стоимость процессоров, энергопотребление и эффективность центров обработки данных могут означать разницу в миллиарды долларов.
Чтобы изменить рынок, компании не нужно полностью отказываться от NVIDIA.
Достаточно направить часть будущих расходов на инфраструктуру на альтернативные процессоры — и баланс сил может начать меняться.
3. СВЯЗЬ С ORACLE: КОНКУРЕНЦИЯ УЖЕ НЕ ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ
Начиная с 2027 года Oracle планирует предлагать клиентам процессоры TPU Google через свою облачную инфраструктуру.
Что это означает на практике?
Клиент облачных услуг, который раньше полагался на инфраструктуру NVIDIA, потенциально сможет вместо этого получить доступ к процессорам Google через Oracle.
И вот что важно: у Oracle уже есть сформировавшаяся клиентская база, использующая её облачную платформу.
Это может стать каналом распространения TPU Google и открыть им доступ к гораздо более широкому рынку.
Это развитие событий говорит о том, что Google не намерена использовать свои специализированные процессоры только в собственных центрах обработки данных.
Компания также хочет сделать их доступными для внешних клиентов и занять долю рынка, на котором сейчас доминирует NVIDIA.
4. РЕАЛЬНАЯ ОПАСНОСТЬ: NVIDIA МОЖЕТ ПОТЕРЯТЬ ВОЗМОЖНОСТЬ ДИКТОВАТЬ ЦЕНЫ ЕЩЁ ДО ТОГО, КАК ПОТЕРЯЕТ ДОЛЮ РЫНКА
А теперь посмотрим на ситуацию с точки зрения инвестора.
Думаю, это один из наименее обсуждаемых рисков на рынке.
Главная угроза для NVIDIA — не обязательно компания, которая разработает графический процессор мощнее её собственного.
Угроза заключается в том, что растущее число альтернатив может усилить переговорные позиции клиентов.
Сегодня производительность NVIDIA, её программная экосистема и способность поставлять комплексные масштабируемые системы позволяют компании устанавливать премиальные цены.
Но что произойдёт, когда Google TPU, Amazon Trainium и другие специализированные процессоры станут достаточно конкурентоспособными для отдельных задач ИИ?
Картина меняется.
NVIDIA может остаться лидером отрасли, но её клиентам больше не потребуется оборудование NVIDIA для каждой задачи.
Со временем это может оказать давление на способность компании диктовать цены, рентабельность и ожидания относительно будущего роста.
На фондовом рынке компания может начать терять возможность диктовать цены задолго до того, как потеряет значительную долю рынка.
Именно на этот первый сигнал инвесторам стоит обратить внимание.
5. НО ПОКА ЕЩЁ РАНО СПИСЫВАТЬ NVIDIA СО СЧЕТОВ
Есть одна важная деталь, о которой не стоит забывать.
Появление альтернативных процессоров не означает, что технологические преимущества NVIDIA исчезнут в одночасье.
Само по себе то, что PyTorch может работать на разных аппаратных платформах, не означает, что эти платформы способны обеспечить производительность и эффективность уровня NVIDIA при любых нагрузках.
Обширная экосистема разработчиков CUDA, производительность графических процессоров NVIDIA, сетевые технологии и интегрированные вычислительные системы остаются мощными конкурентными преимуществами.
И планы Oracle предлагать TPU Google не означают, что компания отказывается от NVIDIA.
Oracle также продолжает вкладывать огромные средства в системы NVIDIA следующего поколения.
Так что речь не о том, что NVIDIA вытесняют из игры.
Речь о том, что крупнейшие клиенты компании не хотят оставаться зависимыми от одного поставщика.
ЗА ЧЕМ Я НА САМОМ ДЕЛЕ СЛЕЖУ
Возможно, мы вступаем в новый этап развития индустрии ИИ.
На первом этапе все бросились к NVIDIA, потому что им нужен был доступ к вычислительным мощностям.
На втором этапе компании потратили миллиарды на строительство центров обработки данных и расширение инфраструктуры ИИ.
Теперь, возможно, начинается третий этап:
Гонка за вычислительными мощностями с меньшими затратами, большей эффективностью и от нескольких поставщиков.
NVIDIA всё ещё может стать одним из главных победителей этих перемен.
Но было бы серьёзной ошибкой полагать, что её выдающийся рост может продолжаться вечно в тех же самых условиях.
На мой взгляд, стоит следить за тремя ключевыми показателями:
Распространение TPU Google: насколько широко они будут использоваться в сторонних центрах обработки данных начиная с 2027 года?
Расходы Meta на оборудование: какая часть будущих инвестиций компании в инфраструктуру ИИ пойдёт на процессоры не от NVIDIA?
Конкурентоспособность альтернативных чипов: смогут ли они обеспечить не только более низкие затраты, но и конкурентоспособные производительность и энергоэффективность?
Потому что в будущем гонку ИИ может выиграть не обязательно тот, кто создаст самый мощный чип.
Победителем может стать компания, которая обеспечит максимальную вычислительную мощность при минимальных затратах и создаст экосистему, благодаря которой клиенты будут возвращаться снова и снова.
И вот вопрос, который должны задать себе инвесторы NVIDIA:
По мере расширения инфраструктуры ИИ клиентами NVIDIA будут ли они всё больше зависеть от NVIDIA или же их рост, наоборот, снизит эту зависимость?
Думаю, ответ на этот вопрос может стать одним из главных инвестиционных сюжетов ближайших нескольких лет. #earningseason