Главная угроза для NVIDIA — возможно, ИИ, упрощающий переход на другие чипы
В анализе JPMorgan от 14 ноября доля NVIDIA в будущих соглашениях передовых ИИ-лабораторий на вычислительные мощности оценивается в 39%, тогда как на заказные чипы Broadcom приходится 24%, на TPU Google — 16%, а на AMD — 15%.
Речь идёт о долях будущих законтрактованных мощностей, а не о текущих долях рынка. Но важна сама тенденция.
Одна из передовых ИИ-лабораторий сообщила, что инженерные инструменты на основе ИИ позволили сократить внедрение чипов AMD с 6–12 месяцев примерно до трёх дней для обработки запросов одной модели.
Это не доказывает, что CUDA утратила своё преимущество. Но это свидетельствует о том, что сам ИИ может снижать инженерные затраты на переход между архитектурами.
Есть и ещё один стратегический сдвиг. NVIDIA укрепляла свою клиентскую экосистему с помощью инвестиций в акционерный капитал, поглощений и обязательств по развитию инфраструктуры. По оценке JPMorgan, внебалансовый долг и обязательства по аренде выросли с 214 млрд долларов до 422 млрд долларов, или до 530 млрд долларов с учётом некоторых гарантий по инфраструктурным проектам.
NVIDIA по-прежнему высокоприбыльна и имеет положительную чистую денежную позицию. Вопрос в том, сможет ли её экосистема сохранить прежнюю ценовую власть, когда у клиентов появляется больше альтернативных вариантов оборудования и больше контроля над переносимостью программного обеспечения.
ИИ может одновременно расширять рынок вычислительных мощностей и ослаблять преимущество владения доминирующей архитектурой.
Именно за этим долгосрочным риском инвесторам стоит следить.
#stock
$NVDA.US
В анализе JPMorgan от 14 ноября доля NVIDIA в будущих соглашениях передовых ИИ-лабораторий на вычислительные мощности оценивается в 39%, тогда как на заказные чипы Broadcom приходится 24%, на TPU Google — 16%, а на AMD — 15%.
Речь идёт о долях будущих законтрактованных мощностей, а не о текущих долях рынка. Но важна сама тенденция.
Одна из передовых ИИ-лабораторий сообщила, что инженерные инструменты на основе ИИ позволили сократить внедрение чипов AMD с 6–12 месяцев примерно до трёх дней для обработки запросов одной модели.
Это не доказывает, что CUDA утратила своё преимущество. Но это свидетельствует о том, что сам ИИ может снижать инженерные затраты на переход между архитектурами.
Есть и ещё один стратегический сдвиг. NVIDIA укрепляла свою клиентскую экосистему с помощью инвестиций в акционерный капитал, поглощений и обязательств по развитию инфраструктуры. По оценке JPMorgan, внебалансовый долг и обязательства по аренде выросли с 214 млрд долларов до 422 млрд долларов, или до 530 млрд долларов с учётом некоторых гарантий по инфраструктурным проектам.
NVIDIA по-прежнему высокоприбыльна и имеет положительную чистую денежную позицию. Вопрос в том, сможет ли её экосистема сохранить прежнюю ценовую власть, когда у клиентов появляется больше альтернативных вариантов оборудования и больше контроля над переносимостью программного обеспечения.
ИИ может одновременно расширять рынок вычислительных мощностей и ослаблять преимущество владения доминирующей архитектурой.
Именно за этим долгосрочным риском инвесторам стоит следить.
#stock
$NVDA.US