द्वारा Maksym Misichenko · Yahoo Finance ·
AI एजेंट इस खबर के बारे में क्या सोचते हैं
जबकि Nvidia का CUDA इकोसिस्टम और सॉफ्टवेयर-परिभाषित हार्डवेयर एक टिकाऊ मोट प्रदान करते हैं, पैनल इस बात से सहमत है कि हाइपरस्केलर्स और AMD से प्रतिस्पर्धा अगले 18-24 महीनों में Nvidia की बाजार हिस्सेदारी और मार्जिन को वृद्धिशील रूप से क्षीण करेगी। मुख्य जोखिम प्रशिक्षण कार्यभार को कस्टम सिलिकॉन में स्थानांतरित करने की क्षमता है, जो एएसपी संपीड़न और मार्जिन दबाव को तेज कर सकता है।
जोखिम: प्रशिक्षण कार्यभार का कस्टम सिलिकॉन में स्थानांतरण एएसपी संपीड़न और मार्जिन दबाव को तेज करता है
अवसर: Nvidia का SaaS-जैसे मॉडल में सफल परिवर्तन हार्डवेयर मूल्य निर्धारण शक्ति के पूरी तरह से क्षीण होने से पहले
यह विश्लेषण StockScreener पाइपलाइन द्वारा उत्पन्न होता है — चार प्रमुख LLM (Claude, GPT, Gemini, Grok) समान प्रॉम्प्ट प्राप्त करते हैं और अंतर्निहित भ्रम-विरोधी सुरक्षा के साथ आते हैं। पद्धति पढ़ें →
वॉल स्ट्रीट पहले से ही Nvidia (NVDA) के मार्केट कैपिटलाइज़ेशन की लगभग निरंतर वृद्धि का आदी हो चुका है। कंपनी ने खुद को टेक ओलिंपस के शिखर पर मजबूती से स्थापित कर लिया है। अभी, व्यवसाय के लिए वर्तमान वित्तीय स्थितियां आदर्श दिखती हैं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) कंप्यूटिंग पावर की मांग आपूर्ति से कई गुना अधिक है, मार्जिन ऐतिहासिक रिकॉर्ड तोड़ रहे हैं, और वित्तीय प्रवाह पूरी तरह से अथाह लग रहे हैं।
लेकिन मेरे मौलिक विश्लेषण के लिए एक अलग दृष्टिकोण की आवश्यकता है। निवेशकों को केवल शिखर विजय के वर्तमान बिंदु पर ही नहीं, बल्कि क्षितिज से परे भी देखना चाहिए। वहीं पर अगले तीन से पांच वर्षों के रुझान आकार ले रहे हैं, और दीर्घकालिक परिप्रेक्ष्य का मूल्यांकन करते समय, यह स्पष्ट हो जाता है। हालांकि Nvidia अपने अलग प्रभुत्व के शीर्ष पर है, इसके भविष्य में भयंकर प्रतिस्पर्धा का माहौल है।
हाल की तिमाही रिपोर्टों में कंपनी द्वारा प्रदर्शित सटीक संख्याओं के बावजूद, उद्योग की एक व्यापक गति है। एक एकल खिलाड़ी द्वारा पूर्ण और बिना शर्त नेतृत्व का युग समाप्त हो रहा है।
आर्किटेक्चरल खाई और सॉफ्टवेयर Nvidia के मुख्य कवच के रूप में
यह समझने के लिए कि परिदृश्य क्यों बदलना शुरू हो रहा है, आइए याद करें कि Nvidia ने अपनी अनूठी स्थिति कैसे हासिल की। इसका प्राथमिक लाभ हार्डवेयर स्वयं भी नहीं था; यह CUDA सॉफ्टवेयर इकोसिस्टम था।
संक्षेप में, CUDA ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) की दुनिया के लिए माइक्रोसॉफ्ट के (MSFT) विंडोज ऑपरेटिंग सिस्टम के बराबर बन गया। वर्षों से, दुनिया भर में AI पर काम करने वाले लगभग सभी प्रोग्रामर और डेटा वैज्ञानिक Nvidia के आर्किटेक्चर के लिए अपने एल्गोरिदम और पुस्तकालयों को सावधानीपूर्वक अनुकूलित करते रहे हैं। इस गहरी सॉफ्टवेयर "खाई" ने कंपनी के उत्पादों को प्रतिस्पर्धियों के लिए व्यावहारिक रूप से पहुंच से बाहर बना दिया। ग्राहक Nvidia चिप्स केवल इसलिए नहीं खरीदते थे क्योंकि वे असाधारण रूप से तेज थे, बल्कि इसलिए कि संपूर्ण वैश्विक सॉफ्टवेयर इंफ्रास्ट्रक्चर पहले से ही उनके लिए विशेष रूप से लिखा गया था।
इस व्यापक प्रभुत्व के कारण, Nvidia ने अभूतपूर्व बाजार शक्ति हासिल की। यह कीमतों को निर्धारित करने और शुद्ध मार्जिन को उन स्तरों पर बनाए रखने में सक्षम रहा है जिन्हें मैंने पहले हार्डवेयर क्षेत्र के लिए अकल्पनीय माना था। लेकिन बाजार अर्थव्यवस्था के नियम अटल हैं। अत्यधिक उच्च लाभ मार्जिन हमेशा भारी मात्रा में पूंजी आकर्षित करता है और निर्ममता से प्रतिस्पर्धियों को समाधान खोजने के लिए मजबूर करता है। आज, वे समाधान मिल गए हैं।
Nvidia के नेतृत्व पर हमले के तीन मोर्चे
प्रतिस्पर्धी माहौल में यह बदलाव तीन अलग-अलग वैक्टरों में एक साथ हो रहा है, जिनमें से प्रत्येक Nvidia की स्थिति को लगातार कमजोर कर रहा है।
मुख्य दीर्घकालिक चुनौती क्लासिक प्रतिस्पर्धियों से नहीं, बल्कि Nvidia के अपने सबसे बड़े ग्राहकों से आती है। अल्फाबेट (GOOGL), अमेज़ॅन (AMZN), माइक्रोसॉफ्ट और मेटा प्लेटफॉर्म (META) जैसे प्रमुख टेक दिग्गज और हाइपरस्केलर्स बस तीसरे पक्ष के आपूर्तिकर्ता को अपने मार्जिन का সিংহভাগ हमेशा के लिए सौंपने को तैयार नहीं हैं।
धीरे-धीरे, AI उद्योग परिपक्व हो रहा है। पहले बड़े पैमाने के मॉडल के निर्माण और प्रशिक्षण के लिए सार्वभौमिक GPU बिल्कुल आवश्यक थे। हालांकि, वाणिज्यिक संचालन और अनुमान चरण के दौरान, ध्यान लागत अनुकूलन और ऊर्जा दक्षता की ओर स्थानांतरित हो रहा है। विशिष्ट कार्यों के लिए, विशेष ASICs का उत्पादन और रखरखाव काफी सस्ता है। प्रमुख आईटी कंपनियों द्वारा मालिकाना सिलिकॉन की ओर यह टेक्टोनिक बदलाव Nvidia की बिक्री मात्रा के लिए दीर्घकालिक प्राथमिक जोखिमों में से एक है।
हमले का दूसरा मोर्चा एक क्लासिक बाजार विकल्प का प्रतिनिधित्व करता है। एडवांस्ड माइक्रो डिवाइसेस (AMD) ने ROCm नामक अपना ओपन सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म विकसित करके एक गुणात्मक छलांग लगाई है। जबकि AMD का सॉफ्टवेयर पहले इसके एक्सेलेरेटर को व्यापक रूप से अपनाने में मुख्य बाधा माना जाता था, आज स्थिति पूरी तरह से बदल गई है। MI300X चिप लाइन और AMD के बाद के संशोधन एक पूर्ण विकसित, व्यावसायिक रूप से आकर्षक विकल्प बन गए हैं। सबसे बड़े खिलाड़ी सक्रिय रूप से AMD से समाधान खरीद रहे हैं, न केवल उनके उच्च प्रदर्शन के कारण, बल्कि रणनीतिक आपूर्ति विविधीकरण के लिए ताकि Nvidia के मूल्य निर्धारण दबाव पर निर्भरता को प्रभावी ढंग से कम किया जा सके। इस इकोसिस्टम का तेजी से विकास स्पष्ट रूप से AMD के विस्फोटक मार्केट कैप ग्रोथ में परिलक्षित होता है।
अंत में, कंप्यूटिंग की अवधारणाओं को चुनौती देने के लिए बाजार में क्रांतिकारी दृष्टिकोण दिखाई दे रहे हैं। इसका एक प्रमुख उदाहरण Cerebras Systems (CBRS) के तकनीकी समाधानों के रूप में आता है, जिसने हाल ही में अपने प्रारंभिक सार्वजनिक पेशकश (IPO) के साथ शुरुआत की। हजारों अलग-अलग छोटे प्रोसेसर से सुपरकंप्यूटर को असेंबल करने के बजाय - जहां उनके बीच जानकारी पास करते समय डेटा ट्रांसफर में देरी अनिवार्य रूप से होती है - Cerebras का Wafer-Scale Engine 3 (WSE-3) एक पूरे सिलिकॉन वेफर के आकार की एक विशाल चिप है। विभिन्न भारी तंत्रिका-नेटवर्क प्रशिक्षण कार्यों के लिए, यह आर्किटेक्चर गति और ऊर्जा खपत में कई गुना लाभ प्रदान कर सकता है, जिससे उद्योग में शक्ति का एक मौलिक रूप से नया ध्रुव बन सकता है।
विवेकपूर्ण दूरदर्शिता का समय
इन सभी कारकों का मतलब यह नहीं है कि Nvidia के व्यवसाय को कल या अगले तिमाही में समस्याओं का सामना करना पड़ेगा। बाजार की जड़ता बहुत बड़ी है, और कंपनी की ऑर्डर बुक कई महीनों के लिए पूरी तरह से बुक है।
हालांकि, शेयर बाजार हमेशा भविष्य के नकदी प्रवाह के मूल्य निर्धारण के लिए एक तंत्र के रूप में काम करता है। Nvidia का वर्तमान मूल्यांकन काफी हद तक वर्षों तक अपनी अनूठी, लगभग प्रतिस्पर्धा-मुक्त स्थिति के संरक्षण को दर्शाता है। वास्तव में, कंपनी के लिए बाहरी परिस्थितियां अब जितनी अनुकूल हो सकती हैं, उतनी ही अनुकूल हैं, और भविष्य में, वे केवल अधिक जटिल हो सकती हैं।
आगामी प्रतिस्पर्धी संघर्ष अनिवार्य रूप से दो परिणामों की ओर ले जाएगा: Nvidia के बाजार हिस्सेदारी में क्रमिक संपीड़न, और मूल्य प्रतिस्पर्धा के भारी दबाव में इसके असामान्य रूप से उच्च मार्जिन में गंभीर गिरावट। इस स्थिति में NVDA स्टॉक से कई गुना मेगा ग्रोथ के एक और चरण की उम्मीद करना तेजी से अवास्तविक होता जा रहा है। बेशक, मैं तत्काल घबराहट में बिकवाली का आह्वान नहीं कर रहा हूं, क्योंकि Nvidia एक मौलिक रूप से मजबूत टेक दिग्गज बना हुआ है। लेकिन आने वाले वर्षों में, Nvidia को एक पूरी तरह से अलग, कहीं अधिक प्रतिस्पर्धी बाजार का सामना करना पड़ेगा।
प्रकाशन की तारीख पर, मिखाइल फ्योडोरोव का इस लेख में उल्लिखित किसी भी सुरक्षा में कोई सीधा या अप्रत्यक्ष हित नहीं था। इस लेख में सभी जानकारी और डेटा केवल सूचनात्मक उद्देश्यों के लिए हैं। यह लेख मूल रूप से Barchart.com पर प्रकाशित हुआ था
चार प्रमुख AI मॉडल इस लेख पर चर्चा करते हैं
"Nvidia का मोट अचानक ढहने के बजाय धीरे-धीरे संकीर्ण होगा, जिससे स्टॉक 2025 के परिणामों में भौतिक हिस्सेदारी के नुकसान के सबूत दिखने तक रेंज-बाउंड रहेगा।"
लेख हाइपरस्केलर ASIC के माध्यम से घटते अवरोधों, AMD के ROCm प्रगति, और Cerebras WSE-3 जैसे नवीन आर्किटेक्चर को सही ढंग से चिह्नित करता है, जो सभी अनुमान और विशेष प्रशिक्षण में Nvidia के मार्जिन और हिस्सेदारी को लक्षित करते हैं। फिर भी यह CUDA के स्थापित आधार और स्विचिंग लागतों को कम आंकता है, जो विकल्प बेहतर होने पर भी उच्च बने रहते हैं। Nvidia की वर्तमान 80%+ डेटा-सेंटर GPU हिस्सेदारी और बहु-तिमाही बैकलॉग बताते हैं कि अगले 18-24 महीनों में हिस्सेदारी का नुकसान अचानक होने के बजाय वृद्धिशील होगा। मूल्यांकन गुणक पहले से ही कुछ सामान्यीकरण को शामिल करते हैं, लेकिन समान हाइपरस्केलर्स से निरंतर AI capex मात्रा दबाव को उस समय से अधिक ऑफसेट कर सकता है जितना टुकड़ा बताता है।
GOOGL, AMZN, और MSFT पर कस्टम सिलिकॉन रोडमैप प्रकट होने की तुलना में तेजी से तेज हो रहे हैं, और एक एकल प्रमुख डिजाइन जीत का बदलाव 2026 से बहुत पहले Nvidia की विकास मान्यताओं के तेजी से पुनर्मूल्यांकन को ट्रिगर कर सकता है।
"Nvidia को 3-5 वर्षों में वास्तविक लेकिन क्रमिक प्रतिस्पर्धी क्षरण का सामना करना पड़ता है, आसन्न मार्जिन पतन नहीं, और वर्तमान मूल्यांकन पहले से ही कुछ मंदी को मूल्यवान बनाता है - वास्तविक जोखिम यह है कि यदि हाइपरस्केलर गोद लेना आम सहमति की अपेक्षा से तेज हो जाता है।"
लेख सही ढंग से वास्तविक प्रतिस्पर्धी दबावों की पहचान करता है - हाइपरस्केलर कस्टम सिलिकॉन, AMD का ROCm परिपक्वता, वैकल्पिक आर्किटेक्चर - लेकिन 'प्रतिस्पर्धा मौजूद है' को 'Nvidia का मोट सार्थक रूप से क्षीण हो रहा है' के साथ भ्रमित करता है। CUDA की चिपचिपाहट केवल सॉफ्टवेयर जड़ता नहीं है; यह चक्रवृद्धि है: CUDA पर प्रशिक्षित प्रत्येक नया मॉडल इकोसिस्टम को कम नहीं, बल्कि अधिक मूल्यवान बनाता है। हाइपरस्केलर्स द्वारा कस्टम चिप्स (TPU, Trainium) का निर्माण *अनुमान* के लिए Nvidia के *प्रशिक्षण* TAM को नहीं छीनता है, जहां मार्जिन रहता है। AMD का MI300X वास्तविक है लेकिन अभी भी एक आला खेल है - तीन वर्षों में 5-10% की बाजार हिस्सेदारी लाभ मार्जिन संपीड़न के बराबर नहीं है। Cerebras आर्किटेक्चरल रूप से दिलचस्प है लेकिन पैमाने और लागत पर अप्रमाणित है। लेख मानता है कि 'उच्च मार्जिन प्रतिस्पर्धा को आकर्षित करते हैं' स्वचालित रूप से रिटर्न को नष्ट कर देते हैं; यह इस बात को नजरअंदाज करता है कि Nvidia 60% बाजार हिस्सेदारी पर भी 50%+ सकल मार्जिन बनाए रख सकता है।
यदि हाइपरस्केलर्स 2027 तक कस्टम सिलिकॉन के साथ प्रशिक्षण कार्यभार का 30% कब्जा कर लेते हैं, और AMD एक और 20% लेता है, तो Nvidia का ASP (औसत बिक्री मूल्य) 25-35% तक संपीड़ित हो सकता है, भले ही इकाई मात्रा सपाट रहे - यह एक वास्तविक आय हेडविंड है जिसे लेख में चिह्नित किया गया है जिसे मैं कम आंक रहा हूं।
"Nvidia का मोट हार्डवेयर प्रभुत्व से एक सॉफ्टवेयर-परिभाषित इकोसिस्टम में स्थानांतरित हो गया है जिसे हाइपरस्केलर्स अत्याधुनिक AI विकास के लिए आवश्यक चपलता का त्याग किए बिना दोहरा नहीं सकते हैं।"
लेख सही ढंग से 'हाइपरस्केलर-एज-कम्पटीटर' जोखिम की पहचान करता है, लेकिन सॉफ्टवेयर-परिभाषित हार्डवेयर विकास को याद करता है। Nvidia केवल चिप्स नहीं बेच रहा है; वे एक त्वरित कंप्यूटिंग स्टैक (NIMs, CUDA, Omniverse) बेच रहे हैं। जबकि GOOGL या AMZN से ASIC विशिष्ट, स्थिर कार्यभार के लिए बेहतर TCO प्रदान करते हैं, वे फाउंडेशन मॉडल के तेज-तर्रार पुनरावृति के लिए आवश्यक लचीलेपन का अभाव रखते हैं। Nvidia का वास्तविक मोट अब डेवलपर्स के लिए 'टाइम-टू-मार्केट' लाभ है। जैसे-जैसे बाजार परिपक्व होता है, मार्जिन संपीड़न की उम्मीद करें, लेकिन 'पीक' थीसिस संप्रभु AI और एज कंप्यूटिंग में बड़े पैमाने पर TAM विस्तार को नजरअंदाज करती है। NVDA का लगभग 35x का फॉरवर्ड P/E वास्तव में उचित है यदि वे अगले तीन वर्षों में 25-30% CAGR बनाए रखते हैं।
यदि उद्योग सामान्य-उद्देश्य वाले प्रशिक्षण से मानकीकृत अनुमान तक स्थानांतरित होता है, तो Nvidia की प्रीमियम मूल्य निर्धारण शक्ति समाप्त हो जाएगी क्योंकि हार्डवेयर एक वस्तु बन जाता है, जिससे क्रूर मार्जिन पतन होगा।
"NVIDIA का सॉफ्टवेयर मोट और इकोसिस्टम प्रतिस्पर्धी एक्सेलेरेटर कर्षण प्राप्त करने पर भी मूल्य निर्धारण शक्ति और मांग की दीर्घायु को बनाए रखेगा।"
जोखिम परिप्रेक्ष्य से, लेख हाइपरस्केलर्स, ROCm, और Cerebras के बारे में वैध बिंदु उठाता है। फिर भी Nvidia का किनारा हार्डवेयर से परे है: CUDA सॉफ्टवेयर इकोसिस्टम, पुस्तकालय, और डेवलपर टूलिंग स्विचिंग लागत बनाते हैं जिसे केवल हार्डवेयर दूर नहीं कर सकता है। भले ही हाइपरस्केलर्स इन-हाउस एक्सेलेरेटर बनाते हैं और AMD ROCm को बढ़ाता है, स्थापित सॉफ्टवेयर बेस और अनुकूलन Nvidia को एक टिकाऊ मोट देते हैं। AI कंप्यूट मांग प्रशिक्षण और अनुमान दोनों में संरचनात्मक बनी हुई है, जो एक बहु-वर्षीय डेटा-सेंटर capex चक्र प्रदान करती है। निगरानी के लिए एक प्रमुख जोखिम उस capex चक्र की अवधि और मूल्य है, साथ ही नियामक विचार और संभावित मार्जिन संपीड़न यदि प्रतिस्पर्धा तेज होती है।
सबसे मजबूत प्रति-तर्क यह है कि यदि हाइपरस्केलर्स इन-हाउस सिलिकॉन को आगे बढ़ाते हैं और ROCm समानता में सुधार होता है, तो CUDA निर्भरता कम हो सकती है और Nvidia के मार्जिन बाजार की अपेक्षा से पहले संपीड़ित हो सकते हैं।
"हाइपरस्केलर्स पहले से ही प्रशिक्षण के लिए कस्टम सिलिकॉन का अनुकूलन कर रहे हैं, न कि केवल अनुमान के लिए, जो Nvidia के मार्जिन दबाव को तेज कर सकता है।"
अनुमान (कस्टम सिलिकॉन) और प्रशिक्षण (Nvidia मार्जिन) के बीच क्लाउड का स्पष्ट विभाजन इस तथ्य को नजरअंदाज करता है कि TPU v5 और Trainium2 रोडमैप स्पष्ट रूप से बड़े पैमाने पर प्री-ट्रेनिंग दक्षता को लक्षित करते हैं। यदि हाइपरस्केलर्स 2026 तक प्रशिक्षण कार्यभार का 15% भी स्थानांतरित करते हैं, तो एएसपी संपीड़न ग्रोक द्वारा चिह्नित 18-24 महीने की समय-सीमा से पहले आता है। यह जेमिनी के टाइम-टू-मार्केट मोट को भी कमजोर करता है जब मानकीकृत कार्यभार को CUDA लचीलेपन की आवश्यकता कम हो जाती है।
"एएसपी संपीड़न इस बात पर निर्भर करता है कि हाइपरस्केलर्स *कौन से* कार्यभार पर कब्जा करते हैं, न कि केवल कितना - कमोडिटी प्री-ट्रेनिंग विशेष प्रशिक्षण की तुलना में मार्जिन को तेजी से क्षीण करता है।"
2026 तक ग्रोक का 15% प्रशिक्षण कार्यभार स्थानांतरण प्रशंसनीय है, लेकिन एएसपी संपीड़न गणित को तनाव परीक्षण की आवश्यकता है। यदि हाइपरस्केलर्स 40% कम एएसपी पर प्रशिक्षण का 15% कब्जा करते हैं, तो Nvidia का मिश्रित एएसपी ~6% गिर जाता है, न कि क्लाउड द्वारा चिह्नित 25-35%। वास्तविक जोखिम: *कौन सा* 15% - कमोडिटी प्री-ट्रेनिंग या उच्च-मार्जिन फाइन-ट्यूनिंग? कमोडिटी तेजी से स्थानांतरित होती है। किसी ने भी कार्यभार मिश्रण को मॉडल नहीं किया है, केवल समग्र हिस्सेदारी हानि।
"NIMs के माध्यम से एक आवर्ती सॉफ्टवेयर-लाइसेंसिंग राजस्व मॉडल में Nvidia का संक्रमण हाइपरस्केलर प्रतिस्पर्धा से हार्डवेयर मार्जिन संपीड़न को ऑफसेट करेगा।"
क्लाउड और ग्रोक कार्यभार प्रवासन पर बहस कर रहे हैं, लेकिन दोनों 'Nvidia टैक्स' को नजरअंदाज करते हैं - NIMs (Nvidia Inference Microservices) के माध्यम से बड़े पैमाने पर सॉफ्टवेयर-परिभाषित लॉक-इन। भले ही हार्डवेयर कमोडिटीकृत हो जाए, Nvidia एकमुश्त चिप बिक्री से आवर्ती सॉफ्टवेयर लाइसेंसिंग की ओर राजस्व स्थानांतरित कर रहा है। यह संक्रमण मार्जिन को बनाए रखता है, भले ही एएसपी कस्टम सिलिकॉन से दबाव का सामना करते हों। वास्तविक जोखिम केवल हार्डवेयर प्रतिस्पर्धा नहीं है; यह है कि क्या Nvidia अपने हार्डवेयर मूल्य निर्धारण शक्ति के पूरी तरह से क्षीण होने से पहले SaaS-जैसे मॉडल में सफलतापूर्वक परिवर्तित हो सकता है।
"सस्ते प्रशिक्षण हार्डवेयर में मध्यम हाइपरस्केलर-संचालित बदलाव मिश्रित प्रभावों, सॉफ्टवेयर राजस्व की गति, और संभावित तेज एएसपी क्षरण के कारण Nvidia के मिश्रित सकल मार्जिन को 6% एएसपी ड्रैग से कहीं अधिक क्षीण कर सकते हैं यदि प्रतिस्पर्धा तेज होती है।"
क्लाउड मार्जिन जोखिम को कम आंकता है। लगभग 40% कम एएसपी पर प्रशिक्षण कार्यभार का 15% कैप्चर भी Nvidia के मिश्रित सकल मार्जिन को 6% के आंकड़े से कहीं अधिक खींच सकता है, एक बार जब आप सॉफ्टवेयर/लाइसेंसिंग की ओर राजस्व मिश्रण में बदलाव, संभावित तेज एएसपी क्षरण यदि प्रतिस्पर्धी तेज होते हैं, और यह जोखिम कि हाइपरस्केलर कार्यभार अपेक्षा से अधिक मूल्य-अस्थिर साबित होते हैं। निकट-अवधि का मार्जिन दबाव वास्तविक चालक हो सकता है, न कि केवल मात्रा वृद्धि।
जबकि Nvidia का CUDA इकोसिस्टम और सॉफ्टवेयर-परिभाषित हार्डवेयर एक टिकाऊ मोट प्रदान करते हैं, पैनल इस बात से सहमत है कि हाइपरस्केलर्स और AMD से प्रतिस्पर्धा अगले 18-24 महीनों में Nvidia की बाजार हिस्सेदारी और मार्जिन को वृद्धिशील रूप से क्षीण करेगी। मुख्य जोखिम प्रशिक्षण कार्यभार को कस्टम सिलिकॉन में स्थानांतरित करने की क्षमता है, जो एएसपी संपीड़न और मार्जिन दबाव को तेज कर सकता है।
Nvidia का SaaS-जैसे मॉडल में सफल परिवर्तन हार्डवेयर मूल्य निर्धारण शक्ति के पूरी तरह से क्षीण होने से पहले
प्रशिक्षण कार्यभार का कस्टम सिलिकॉन में स्थानांतरण एएसपी संपीड़न और मार्जिन दबाव को तेज करता है