От эйфории к паническому сливу
От эйфории к паническому сливу
Меня удивила реакция инвестиционного сообщества и ведущих западных отраслевых СМИ среди первого эшелона, освещающих отчет Nvidia в контексте отчет развенчал опасения относительно ИИ пузыря, типа все норма и продолжаем отжигать дальше, что вновь возбудило и вздрючило рынок почти на 3% в начале торгов от минимумов предыдущего дня, но к закрытию рынок обвалился от максимумов на 3.5% - сильнейшее движение с 10 октября и апреля этого года.
На самом деле, отчет как раз показал, что ИИ пузырь набухает. Вообще не было никакой интриги относительно хороших данных Nvidia, т.к. выручка Nvidia это производная от капитальных расходов гиперскейлеров, которые достигают 400 млрд (на протяжении двух месяцев об этом пишу).
Вопрос не в текущем успехе Nvidia (здесь нет интриги), а вопрос в устойчивости подобной бизнес-модели:
Смогут ли бигтехи отбивать сотни миллиардов инвестиций? Работает ли вообще экономика ИИ? Сомнительно, а если нет, инвестцикл быстро потеряет темп (ранее множественно обосновывал, почему именно так).
Nvidia убыточная компания вне ИИ, где всю прибыль с 2022 генерирует только ИИ подразделение, сможет ли Nvidia с моно-профилем диверсифицировать бизнес?
Буквально 8-10 клиентов обеспечивают около 80% выручки Nvidia в сегменте ЦОД, а что будет, если инвестцикл бигтехов развернется? Пропорциональный разворот финпоказателей Nvidia.
Как минимум, AMD, Google и Amazon пытаются взобраться на высокомаржинальную вершину ИИ чипов, т.е. в долгосрочной перспективе доминирование Nvidia неустойчиво и что дальше?
Каждый отчет, каждая пресс-конференция и каждое выступление Хуанга зацикливается на уровне заклинаний возле одного центрального нарратива ИИ не пузырь, все только начинается, где не скрывает истинных намерений - стать безальтернативным оператором мировой вычислительной инфраструктуры. Так и в этот раз.
Происходит одновременная реализация трех трансформаций: переход от CPU к GPU (ускоренные вычисления), генеративный ИИ и агентный/физический ИИ.
Закон Мура замедлился, что делает переход на ускоренные вычисления необходимым для снижения затрат.
Генеративный ИИ заменяет классическое машинное обучение в поиске и рекомендациях.
Появление агентного ИИ, способного рассуждать и планировать, кратно увеличит потребление токенов.
Инвестиции в GPU подаются, как способ снижения стоимости будущих вычислений.
Спрос зашкаливает, а платформа Blackwell это самый успешный запуск продукта в истории компании с гигантским портфелем заказов.
Прогнозы капитальных затрат гиперскейлеров на 2026 год выросли до $600 млрд
Хуанг видит потенциальную выручку в размере $500 млрд от поколений Blackwell и Rubin в период с начала этого года до конца 2026 календарного года.
Nvidia оценивает ежегодные вложения в ИИ-инфраструктуру к концу десятилетия в $34 триллиона.
Но, что если гиперскейлеры не увидят монетизации своих AI-продуктов в ближайшие 12-18 месяцев, возможна резкая коррекция заказов (хотя Дженсен это отрицает, ссылаясь на ROI)
ИИ переходит от создания контента к выполнению работы. Это создает прямую экономическую выгоду (ROI) за счет повышения производительности сотрудников.
Хуанг привел несколько неверифицируемых, поверхностных примеров (без внятной методологии) в крупных американских компаниях, но пока все это не так очевидно, как в презентациях.
Это пока сомнительно. Многие компании предпочтут открытые и локальные модели, что осушит денежный поток бигтехов, а во-вторых, и это самое главное зрелость ИИ агентов на очень низком уровне, а надежность и стабильность все еще неприемлемы для бизнес-процессов.
Также Хуанг выступал в защиту собственной экосистемы ИИ, заверяя в стратегическом превосходстве высокоразвитой концепции полного цикла, но это лучше разобрать отдельно и более подробно.
Несмотря на потерю китайского рынка, компания компенсирует это нарративом о том, что Америка должна победить, позиционируя себя как стратегический актив США.
Неадекватный рынок начал искать подвох?