โดย Maksym Misichenko · CNBC ·
สิ่งที่ตัวแทน AI คิดเกี่ยวกับข่าวนี้
ผู้ร่วมอภิปรายเห็นพ้องกันว่าส่วน ACIE ของ Nvidia (neoclouds, sovereign AI และองค์กร) เป็นโอกาสในการเติบโตที่สำคัญ โดยมี TAM ที่มีศักยภาพ 50-80 ล้านล้านดอลลาร์ อย่างไรก็ตาม พวกเขามีความเห็นต่างกันว่ารายได้ของ Nvidia สามารถแซงหน้าการลงทุนในศูนย์ข้อมูลของผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ได้หรือไม่ และขอบเขตที่ซิลิคอนแบบกำหนดเองจากผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่และหน่วยงานอธิปไตยเป็นภัยคุกคามต่อการครอบงำของ Nvidia
ความเสี่ยง: "ช่องว่างระหว่างการประมวลผลกับรายได้" ที่เพิ่มขึ้น และความเสี่ยงของการหยุดสั่งซื้ออย่างกะทันหันจากหน่วยงานอธิปไตยที่ใช้ประโยชน์มากเกินไปในการประมวลผลที่ไม่สามารถสร้าง GDP ในประเทศได้
โอกาส: ความเหนียวเหนอะหนะของแพลตฟอร์ม inference แบบเต็มสแต็กของ Nvidia และข้อจำกัดด้านเวลาออกสู่ตลาดสำหรับหน่วยงานอธิปไตยที่สร้างซิลิคอนแบบกำหนดเอง
การวิเคราะห์นี้สร้างขึ้นโดย StockScreener pipeline — LLM สี่ตัวชั้นนำ (Claude, GPT, Gemini, Grok) ได้รับ prompt เดียวกันและมีการป้องกันต่อภาพหลอนในตัว อ่านวิธีการ →
ในจุดนี้ เป็นที่ปฏิเสธไม่ได้ว่าปัญหาของหุ้น Nvidia คือความรู้สึก หรือที่จริงแล้วคือความไม่เชื่อ ใช่แล้ว นั่นคือความไม่เชื่อ ไม่มีวิธีอื่นที่จะอธิบายปฏิกิริยาของราคาหุ้น Nvidia ที่เงียบๆ ต่อรายงานรายไตรมาสได้ ไม่เพียงแต่หลังจากผลประกอบการที่น่าประทับใจเมื่อคืนวันพุธ แต่ตลอดหลายไตรมาสที่ผ่านมา "ความต้องการพุ่งสูงขึ้นอย่างมาก" CEO Jensen Huang กล่าวเพื่อปิดการประชุม เมื่อไตรมาสที่แล้ว เขาบอกว่าความต้องการ "พุ่งสูงขึ้น" คุณแทบจะรู้สึกสงสารเขา เขาจะหมดคำพูดเร็วๆ นี้ที่จะอธิบายความต้องการ สิ่งที่น่าสนใจที่สุดอย่างแท้จริงในรายงานของ Nvidia คือกรอบการรายงานใหม่ของพวกเขา — โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การแบ่งธุรกิจศูนย์ข้อมูลออกเป็นกลุ่ม hyperscalers ( Amazon , Alphabet , Meta และ Microsoft ) และลูกค้าที่ไม่ใช่ hyperscalers ฟังนะ กลุ่ม hyperscalers มีความสำคัญ พวกเขากำลังใช้จ่ายหลายร้อยพันล้านดอลลาร์ในการใช้จ่ายด้านเงินทุนเพื่อสร้างศูนย์ข้อมูลใหม่ พวกเขาเป็นอาหารจานหลักสำหรับผลกำไรของ Nvidia ที่เพิ่มขึ้น $200 ที่ผ่านมา แต่จะเป็นอย่างไรถ้าพวกเขาเป็นเพียงอาหารเรียกน้ำย่อย? ในระหว่างการประชุม Huang กล่าวว่ารายได้ของ Nvidia จะเติบโตเร็วกว่าการเติบโตของ capex ของ hyperscale หาก capex ของ hyperscale คือสิ่งที่นำเรามาถึงจุดนี้ และ Huang คาดการณ์ว่ารายได้ของ Nvidia จะเติบโตเร็วกว่าการเติบโตของ capex ของ hyperscale ในอนาคต แล้ว upside จะมาจากไหน? ทุกคนและทุกที่อื่นๆ เราครอบคลุมเรื่องนี้ในการวิเคราะห์ผลประกอบการของเราเมื่อคืนวันพุธ แต่เราจะใช้เวลาสักครู่เพื่อเจาะลึกกลุ่ม non-hyperscalers เหล่านี้ กลุ่มนี้ประกอบด้วยผู้ให้บริการการคำนวณ AI ที่สร้างขึ้นตามวัตถุประสงค์ที่เรียกว่า neoclouds (ลองนึกถึง CoreWeave , Nebius และ Iren ) นอกจากนี้ยังรวมถึงบริษัทอุตสาหกรรมและองค์กรอื่นๆ ที่มีโครงสร้างพื้นฐานการคำนวณแบบ on-premise; ประเทศที่กำลังสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ของตนเองในสิ่งที่ Nvidia เรียกว่า sovereign AI และผู้เล่น AI ที่มีขนาดเล็กอื่นๆ ชื่ออย่างเป็นทางการของ Nvidia สำหรับกลุ่มย่อยนี้คือ AI Clouds, Industrial and Enterprise (ACIE) Huang กล่าวว่าลูกค้าในกลุ่ม ACIE "เข้าใจได้ค่อนข้างไม่ดี" โดยอธิบายว่าเป็นส่วนหนึ่งจากความแตกแยกของตลาด นี่อาจเป็นประโยชน์ต่อ Nvidia ในระยะยาว ช่วยแก้ไขหนึ่งในความกังวลพื้นฐานที่สำคัญที่นักลงทุนบางคนถือ: hyperscalers กำลังพัฒนาชิป AI แบบกำหนดเอง Huang กล่าวว่าเนื่องจากโอกาส ACIE นี้เป็นการรวมตัวกันของผู้เล่น AI ขนาดเล็กจำนวนมาก จึงไม่มีความต้องการที่แท้จริงสำหรับโซลูชันเซมิคอนดักเตอร์แบบกำหนดเอง เขาบอกว่า neocloud เหล่านี้ไม่ต้องการจัดการกับความซับซ้อนของการออกแบบชิป — ซึ่งต้องใช้เวลาหลายปีและเงินจำนวนมาก — หรือเพื่อให้แน่ใจว่าส่วนประกอบทั้งหมดของศูนย์ข้อมูลทำงานร่วมกันอย่างที่ควรจะเป็น สิ่งที่พวกเขาต้องการคือการเริ่มต้นให้เร็วที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ด้วยอัตราการใช้งานที่สูงที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ พวกเขาต้องสามารถเรียกใช้ทุกโมเดลและให้บริการทุกคน ทุกที่ ตลอดเวลา สำหรับสิ่งนั้น neoclouds จำเป็นต้องบูรณาการในแนวดิ่ง และเพื่อสร้างศูนย์ข้อมูลที่บูรณาการในแนวดิ่ง จากฮาร์ดแวร์สู่เครือข่ายและซอฟต์แวร์ คุณต้องใช้ Nvidia Huang กล่าวว่า Nvidia นำสถาปัตยกรรมที่ให้เช่าได้มากที่สุดสู่ตลาด ด้วยต้นทุนการเป็นเจ้าของโดยรวมที่ดีที่สุดและการจัดหาเงินทุนที่ง่ายที่สุด "ส่วนแบ่งของเรา แน่นอนว่ามีขนาดใหญ่มาก เรามีความสามารถที่ไม่เหมือนใครในการให้บริการอุตสาหกรรมนี้ แพลตฟอร์มของเราสร้างขึ้นเหมือนกับบูรณาการในแนวดิ่ง ดังนั้นทุกอย่างจึงทำงานได้ แต่เราก็แยกมันออกมา เพื่อให้ผู้คนสามารถสร้างและซื้อในรูปแบบการกำหนดค่าที่พวกเขาต้องการและประกอบมันในแบบที่พวกเขาต้องการ" มันดีขึ้นอีก Nvidia ไม่เพียงแต่มีส่วนแบ่งที่ใหญ่เท่านั้น แต่ยังเป็นส่วนแบ่งเกือบ 100% และเป็นจำนวนมากคือการคำนวณ inference — นั่นคือเมื่อโมเดลกำลังถูกใช้งานหลังจากได้รับการฝึกฝนแล้ว ในคำอื่นๆ เมื่อใดก็ตามที่คุณกำลังโต้ตอบกับ ChatGPT นั่นคือ inference ไม่เหมือนกับการฝึกอบรม ซึ่งเป็นวัฏจักรมากขึ้น การอนุมานจะขยายตัวตามการยอมรับ ซึ่งกำลังเพิ่มขึ้นและไปทางขวา และด้วยความเร็วที่รวดเร็ว นี่เป็นนอกเหนือจากการเพิ่มรายได้จากการอนุมานของกลุ่มย่อย hyperscale ที่กำลังได้รับจาก Anthropic ตอนนี้ผู้สร้างโมเดล Claude กำลังใช้ซิลิคอน Nvidia แล้ว "กลุ่มนี้มีความแตกแยกมาก ต้องใช้แพลตฟอร์มโซลูชันที่บูรณาการอย่างดีจริงๆ และตลาดที่ใหญ่มาก และกลุ่มนี้ ทั้งหมดของการอนุมาน 100% ของสิ่งนั้น ส่วนใหญ่ของสิ่งนั้นเป็น Nvidia" Huang เพิ่ม นี่คือสิ่งที่ต้องคิดมากมาย มาสรุปกัน Huang เชื่อว่าลูกค้า ACIE ของ Nvidia อาจมีขนาดใหญ่กว่า hyperscalers โดยโต้แย้งว่าตลาดอุตสาหกรรมและองค์กรเป็นตัวแทนของเศรษฐกิจโลกมูลค่า 50-80 ล้านล้านดอลลาร์ (ผลิตภัณฑ์มวลรวมภายในประเทศทั่วโลกอยู่ที่ 111 ล้านล้านดอลลาร์ในปี 2024 ตามที่ธนาคารโลก) นอกจากนี้ Huang กล่าวว่า AI จะช่วยขยายขนาดของเค้กนั้นเมื่อเวลาผ่านไป ดังนั้น ในส่วนของตลาดนี้ Nvidia ดูเหมือนจะเป็นผู้ให้บริการ plug-and-play เพียงรายเดียวสำหรับเทคโนโลยีการคำนวณทั้งหมดที่จำเป็นในการสร้างศูนย์ข้อมูล — หรือโรงงาน AI เพื่อใช้คำของ Nvidia แน่นอน Nvidia อาจเผชิญกับการแข่งขันบ้างในด้านหน้าของ neocloud ส่วนใหญ่ในทันที ชื่อ Club Alphabet และบริษัท private equity ยักษ์ใหญ่ Blackstone กำลังพัฒนาบริษัทโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่ทำงานบน Tensor Processing Units (TPUs) แบบกำหนดเองของ Google หากสิ่งนี้เปิดตัว จะเป็น neocloud ที่ทำงานบนซิลิคอนที่ไม่ใช่ Nvidia แต่เมื่อพูดถึง startups และบริษัทอื่นๆ ที่ต้องการความช่วยเหลือในการสร้างโครงสร้างพื้นฐานการคำนวณที่เร่งความเร็วของตนเอง Nvidia คือผู้นำที่ไม่มีใครเทียบได้ NVDA 1Y mountain ประสิทธิภาพของหุ้น Nvidia ในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมา Nvidia มีปัจจัยการเติบโตอื่นๆ นอกเหนือจากศูนย์ข้อมูล ธุรกิจที่ไม่ใช่ศูนย์ข้อมูลของบริษัทคิดเป็นน้อยกว่า 10% ของรายได้ ตอนนี้เรียกว่า Edge Computing ส่วนนี้ประกอบด้วยคอนโซลเกม เดสก์ท็อปทรงพลังที่เรียกว่า workstations คอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล โทรคมนาคม ยานยนต์ และหุ่นยนต์ ยานยนต์ ซึ่งเป็นยานยนต์ไร้คนขับ และหุ่นยนต์อยู่ในคำ umbrella term ของ physical AI และ Huang ยังคงมองโลกในแง่ดีอย่างมากเกี่ยวกับโอกาสนี้ เขาบอกเมื่อคืนว่า "ฉันหวังว่าภายในห้าปีข้างหน้า ส่วน segment physical AI และ robotics จะเติบโตอย่างรวดเร็ว" ข่าวดีทั้งหมดนี้ได้อะไรให้คุณในตลาดเมื่อวันพฤหัสบดี? คำตอบคือการลดลง 1.5% อย่างไม่น่าเชื่อและชวนให้รู้สึกแปลกใจ คล้ายกับสิ่งที่เราเห็นกลับไปในเดือนมีนาคมเมื่อ Nvidia ปล่อยข่าวดีมากมายในการประชุม GTC และหุ้นไม่ขยับ เรามาถึงจุดนี้อีกครั้งด้วยชุดข้อเท็จจริงที่คล้ายกัน: ทุกอย่างบ่งชี้ถึงการเติบโตของผลกำไรอย่างต่อเนื่อง หุ้นมีราคาถูก เรื่องราวดีขึ้นเรื่อยๆ และการเคลื่อนไหวของราคาไม่ได้สะท้อนถึงปัจจัยพื้นฐาน เราเคยบอกว่าเราต้องยึดมั่น — คำแนะนำที่ให้ผลตอบแทนในที่สุดในช่วงไม่กี่สัปดาห์ที่ผ่านมาเมื่อหุ้นได้รับแรงกระตุ้นและรalli ไปสู่ระดับสูงสุดใหม่ เรากำลังพูดสิ่งเดียวกันในครั้งนี้ เราต้องยังคงเป็นเจ้าของมันและรอให้ผลกระทบของการเติบโตของผลกำไรมีมากเกินกว่าที่ naysayers จะทนได้ อย่างน่าทึ่ง Nvidia ได้กลายเป็น play หุ้นคุณค่าในโลกของเซมิคอนดักเตอร์ และมีกฎหนึ่งที่กลับมาหลอกหลอนเราเมื่อละเมิดอยู่เสมอ นั่นคือคุณไม่ควรละทิ้งคุณค่า ชัดเจนว่า Nvidia ไม่ใช่ play หุ้นคุณค่าเพราะอัตราส่วนราคาต่อกำไรของมันต่ำกว่าคู่แข่งเล็กน้อย ไม่ใช่ เขาเป็น play หุ้นคุณค่าในปริมาณมาก ณ จุดนี้ ลองพิจารณาดู Nvidia ปัจจุบันซื้อขายกันที่ประมาณ 23 เท่าของกำไรที่คาดการณ์ไว้ ในขณะที่คู่แข่งที่ใกล้ที่สุดของเขาคือ Advanced Micro Devices ซื้อขายกันที่ประมาณ 47 เท่า — มากกว่าสองเท่า Nvidia จะต้องก้าวหน้าไป 50% และ AMD จะต้องลดลง 25% เพียงเพื่อให้บรรลุถึง parity ด้าน valuation และ Nvidia คือผู้โจมตีตลาด inference ทั้งหมดที่ไม่ได้รับการตรวจสอบแล้ว ขอบคุณสำหรับโซลูชันศูนย์ข้อมูลที่บูรณาการในแนวดิ่งของเขา โดยสรุป? ตลาดกำลังทำผิดพลาดในวันพฤหัสบดี ใช่ นี่ไม่ใช่ชื่อที่ได้รับการตอบสนองอย่างมากในการรายงานผลประกอบการในช่วงไม่กี่ไตรมาสที่ผ่านมา แต่มีแนวโน้มที่จะสูงขึ้นเรื่อยๆ ระหว่างรายงาน แต่สิ่งนั้นไม่ได้ทำให้มันไร้สาระที่ไตรมาสนี้ได้รับการตอบสนองด้วยการขาย หุ้นซื้อขายที่ปลายด้านล่างของช่วง valuation ในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา แม้ว่าเรื่องราวจะดีกว่าที่เคยก็ตาม อดทนรอ หากคุณไม่ได้เป็นเจ้าของหุ้น ตอนนี้เป็นเวลาที่จะเริ่มต้น position เพราะคุณได้หุ้นสำหรับฟรีโดยพื้นฐานแล้วและเรื่องราวดีกว่าที่เราคิด ไม่น่าจะมีการเปลี่ยนแปลงใดๆ เร็วๆ นี้ (ข้อมูล Trust การกุศลของ Jim Cramer มี NVDA อยู่ โปรดดูที่นี่สำหรับรายการหุ้นทั้งหมด) ในฐานะสมาชิกของ CNBC Investing Club พร้อมกับ Jim Cramer คุณจะได้รับการแจ้งเตือนการซื้อขายก่อนที่ Jim จะทำการซื้อขาย หวังว่า 45 นาทีหลังจากส่งการแจ้งเตือนการซื้อขายก่อนที่ Jim จะซื้อหรือขายหุ้นในพอร์ตของ charitable trust ของเขา ข้อมูล INVESTING CLUB ข้างต้นอยู่ภายใต้ข้อกำหนดและเงื่อนไข นโยบายความเป็นส่วนตัว ของเรา ร่วมกับข้อจำกัดความรับผิดชอบของเรา ไม่มีภาระผูกพันหรือหน้าที่ใดเกิดขึ้น หรือถูกสร้างขึ้น โดยอาศัยการรับข้อมูลใดๆ ที่ให้มาพร้อมกับ INVESTING CLUB ไม่มีผลลัพธ์หรือผลกำไรเฉพาะเจาะจงที่รับประกัน
โมเดล AI ชั้นนำ 4 ตัวอภิปรายบทความนี้
"การผูกขาดเกือบทั้งหมดของ Nvidia ในโซลูชันแบบรวมแนวตั้งสำหรับลูกค้า ACIE ที่กระจัดกระจายควรขับเคลื่อนการเติบโตของรายได้ที่แซงหน้าการลงทุนในศูนย์ข้อมูลของผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่"
บทความนี้เน้นย้ำถึงกลุ่ม ACIE ของ Nvidia อย่างถูกต้อง ซึ่งก็คือ neoclouds, sovereign AI และองค์กรต่างๆ ว่าเป็นตัวขับเคลื่อนการเติบโตต่อไปที่อาจบดบังการลงทุนในศูนย์ข้อมูลของผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ การอ้างสิทธิ์ของหวงเกี่ยวกับส่วนแบ่ง inference เกือบ 100% ในกลุ่มที่กระจัดกระจายนี้ บวกกับความชอบในแพลตฟอร์มแบบเต็มสแต็กของ Nvidia อธิบายว่าเหตุใดรายได้จึงสามารถแซงหน้าการใช้จ่ายของผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ทั้งสี่ราย ที่ 23 เท่าของกำไรในอนาคต เทียบกับ 47 เท่าของ AMD การลดลง 1.5% หลังผลประกอบการดูเหมือนจะเป็นความไม่สอดคล้องของการประเมินมูลค่ามากกว่าปัญหาพื้นฐาน อย่างไรก็ตาม บทความนี้มองข้ามไปว่าผู้เล่นรายย่อยเหล่านี้จะเผชิญกับข้อจำกัดด้านการลงทุน หรือปรับเปลี่ยนได้อย่างรวดเร็วเพียงใดหากสภาวะเศรษฐกิจมหภาคตึงตัว
ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่อาจเร่งการเปิดตัว ASIC แบบกำหนดเอง และย้ายเวิร์กโหลด inference ออกจาก Nvidia เร็วกว่าที่คาดไว้ ในขณะที่การชะลอตัวใดๆ ในการใช้จ่ายขององค์กรหรือ sovereign จะจำกัดการเพิ่มขึ้นของ ACIE ที่บทความคาดการณ์ไว้
"การประเมินมูลค่าของ NVDA สามารถป้องกันได้ก็ต่อเมื่อรายได้ที่ไม่ใช่ของผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ (ACIE) เกิดขึ้นในระดับที่ใหญ่ และการลงทุนในศูนย์ข้อมูลของผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ไม่ตกต่ำ — ทั้งสองอย่างนี้ไม่แน่นอน ไม่ใช่สิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้"
บทความนี้ผสมปนเปสองปัญหาที่แยกจากกัน: ความรู้สึก (ซึ่งเป็นเรื่องจริง) และการประเมินมูลค่า (ซึ่งอาจไม่ถูก) ใช่ NVDA ซื้อขายที่ 23 เท่าของกำไรในอนาคต เทียบกับ 47 เท่าของ AMD แต่ช่องว่างนั้นมีอยู่เพราะตลาดประเมินความเสี่ยงในการดำเนินการและการแข่งขันแล้ว ทฤษฎี ACIE นั้นน่าสนใจ — TAM 50-80 ล้านล้านดอลลาร์, ส่วนแบ่ง Nvidia 100% ของ inference — แต่มันเป็นการเก็งกำไร การอ้างสิทธิ์ของหวงที่ว่ารายได้ของ Nvidia จะแซงหน้าการเติบโตของการลงทุนในศูนย์ข้อมูลของผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่คือหัวใจสำคัญ หากเป็นจริง มันจะรับประกันพรีเมียม แต่บทความไม่ได้กล่าวถึง: (1) จะเกิดอะไรขึ้นหากการลงทุนในศูนย์ข้อมูลของผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ชะลอตัวเร็วกว่าที่คาดไว้? (2) ความเสี่ยงของซิลิคอนแบบกำหนดเองถูกมองข้ามง่ายเกินไป — neocloud TPU ของ Google/Blackstone เป็นเรื่องจริง (3) การลดลง 1.5% หลังผลประกอบการอาจสะท้อนการขายทำกำไรหลังจากวิ่งขึ้น 200 จุด ไม่ใช่ความไม่เชื่อ
หากการลงทุนในศูนย์ข้อมูลของผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ชะลอตัวลงอย่างมากในปี 2025 (การชะลอตัวของเศรษฐกิจมหภาค, ข้อกังวลเกี่ยวกับ ROI) การเติบโตของรายได้ของ Nvidia อาจพลาดเป้า และอัตราส่วน 23 เท่าจะกลายเป็นแพงอย่างรวดเร็ว ตลาด ACIE มีความกระจัดกระจายด้วยเหตุผลที่ว่ายังไม่มีแอปพลิเคชันที่โดดเด่น — ความมองโลกในแง่ดีของหวงไม่ได้รับประกันว่า Nvidia จะครอบครอง TAM นั้นด้วยอัตรากำไรปัจจุบัน
"P/E ในอนาคตที่ต่ำของ Nvidia สะท้อนถึงความสงสัยของตลาดเกี่ยวกับความยั่งยืนของการเติบโตที่ขับเคลื่อนด้วยการลงทุนในปัจจุบัน มากกว่าการประเมินมูลค่าที่แท้จริงของศักยภาพในการสร้างรายได้ในระยะยาว"
การบีบอัดการประเมินมูลค่าของ Nvidia (NVDA) เป็น "กับดักการเติบโต" แบบคลาสสิก การซื้อขายที่ประมาณ 23 เท่าของกำไรในอนาคต ในขณะที่ยังคงรักษาการเติบโตของรายได้สามหลักเป็นเรื่องผิดปกติทางคณิตศาสตร์ แต่ตลาดกำลังประเมินการลดลงของอัตรากำไรในระยะยาว เนื่องจากผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่หันไปใช้ซิลิคอนภายใน (ASICs) และอุปสงค์ sovereign AI พิสูจน์แล้วว่ามีความผันผวน ในขณะที่บทความระบุถึงส่วน ACIE ได้อย่างถูกต้องว่าเป็น TAM ที่ขยายใหญ่ขึ้น แต่ก็มองข้าม "ช่องว่างระหว่างการประมวลผลกับรายได้" ที่เพิ่มขึ้น หากลูกค้าอุตสาหกรรมเหล่านี้ไม่เห็น ROI ที่จับต้องได้จากการใช้งาน AI ภายใน 18 เดือน วงจรการลงทุนจะชนกำแพง Nvidia กำลังถูกตั้งราคาให้สมบูรณ์แบบ แต่ป้าย "คุณค่า" มองข้ามวัฏจักรโดยธรรมชาติของวงจรฮาร์ดแวร์เซมิคอนดักเตอร์
ข้อโต้แย้งที่แข็งแกร่งที่สุดคือ Nvidia ได้เปลี่ยนจากผู้จำหน่ายฮาร์ดแวร์ไปสู่สาธารณูปโภคแพลตฟอร์มสำเร็จแล้ว หาก CUDA ยังคงเป็นชั้นซอฟต์แวร์เริ่มต้นของอุตสาหกรรม บริษัทจะรักษาอำนาจในการกำหนดราคาโดยไม่คำนึงถึงการแข่งขันด้านฮาร์ดแวร์หรือวงจรการลงทุน
"คูเมืองของ NVDA ในโครงสร้างพื้นฐาน AI แบบรวมแนวตั้ง และอุปสงค์ ACIE ที่เพิ่มขึ้นของผู้ที่ไม่ใช่ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ สนับสนุนการเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง แต่ก็ต่อเมื่อการลงทุน AI ยังคงแข็งแกร่ง และภัยคุกคามจากการแข่งขันไม่กัดกร่อนส่วนแบ่ง"
บทความเน้นย้ำถึงศักยภาพ ACIE ของ Nvidia และโอกาสที่เพิ่มขึ้นของผู้ที่ไม่ใช่ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ โดยวางตำแหน่งหุ้นว่ามีมูลค่าต่ำเกินไปเนื่องจากการยอมรับ AI ที่คาดการณ์ไว้ กรณีที่เป็นบวกขึ้นอยู่กับการรวมแนวตั้งของ Nvidia และการเติบโตของ inference แต่ความเสี่ยงรวมถึงการชะลอตัวของเศรษฐกิจมหภาคหรือการถอนตัวของการลงทุนในศูนย์ข้อมูลของผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ แรงกดดันจากการแข่งขันจากซิลิคอน AI ภายใน (TPUs) หรือผู้จำหน่ายรายอื่น และความสามารถในการทำกำไรที่ไม่ชัดเจนของส่วน ACIE ที่กว้างขึ้น มันมองข้ามอัตรากำไรและพลวัตของส่วนผสม และมองข้ามความเสี่ยงด้านกฎระเบียบ/ภูมิรัฐศาสตร์ที่อาจจำกัดการสร้างศูนย์ข้อมูลหรือการขายชิป วงจรศูนย์ข้อมูลที่อ่อนแอลงหรือการเปลี่ยนแปลงไปสู่สถาปัตยกรรมทางเลือกที่เร็วขึ้นอาจบีบอัดการขยายตัวของหลายเท่า แม้ว่า NDVA จะยังคงเป็นผู้นำในระยะสั้นก็ตาม
หากผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่เร่งการผลิตซิลิคอนของตนเอง หรือหากระบบนิเวศที่คล้ายกับ TPU ได้รับความนิยม การเดิมพัน ACIE ของ Nvidia อาจเปราะบางกว่าที่บทความสันนิษฐานไว้ — TAM สำหรับ ACIE ขึ้นอยู่กับการยอมรับขององค์กรที่ไม่แน่นอน และอาจมีขนาดเล็กกว่ามากหากการแข่งขันทวีความรุนแรงขึ้น
"การกระจายตัวของ ACIE ช่วยลดความเสี่ยงของซิลิคอนแบบกำหนดเองเมื่อเทียบกับผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ ซึ่งสนับสนุนอัตราส่วนของ Nvidia"
Claude ชี้ให้เห็นถึงความเสี่ยง ASIC ของผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ แต่พลาดไปว่าผู้ซื้อ ACIE ดำเนินการแตกต่างกัน ผู้เล่น Sovereign และองค์กรขาดขนาดทางวิศวกรรมสำหรับ TPU หรือซิลิคอนแบบกำหนดเอง ทำให้พวกเขาต้องพึ่งพาแพลตฟอร์ม inference แบบเต็มสแต็กของ Nvidia มากขึ้น ความเหนียวเหนอะหนะนี้อาจทำให้รายได้แซงหน้าการลงทุนได้ แม้จะมีการชะลอตัวในปี 2025 ซึ่งบ่งชี้ว่าอัตราส่วน 23 เท่าได้ตั้งราคาไว้แล้วน้อยกว่าที่ปฏิกิริยาหลังผลประกอบการบ่งชี้
"ผู้ซื้อ AI แบบ Sovereign และองค์กร *มีแรงจูงใจ* ที่จะละทิ้ง Nvidia ไม่ใช่ถูกล็อคโดยข้อจำกัดทางวิศวกรรม — TAM ของ ACIE มีขีดจำกัดในตัวเอง"
ข้อโต้แย้งเรื่อง "ความเหนียวเหนอะหนะ" ของ Grok สันนิษฐานว่าผู้เล่น ACIE ไม่สามารถสร้างซิลิคอนแบบกำหนดเองได้ — แต่นั่นมันกลับกัน Sovereign AI (UAE, สิงคโปร์, ฝรั่งเศส) กำลังมุ่งเน้นไปที่การ *ลด* การพึ่งพา Nvidia อย่างชัดเจน ผู้ซื้อองค์กร เช่น ผู้ให้บริการคลาวด์ส่วนตัวขนาดใหญ่ มีความสามารถทางวิศวกรรม ความเสี่ยงที่แท้จริงคือ: เมื่อ ACIE เติบโตขึ้น การกระจายตัวจะก่อให้เกิดทางเลือกเฉพาะที่เร็วกว่าที่ TPU ของผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ทำได้ การขยาย TAM ของ Nvidia อาจกัดกินตัวเอง
"หน่วยงาน Sovereign AI เผชิญกับข้อจำกัดด้านเวลาออกสู่ตลาดที่บังคับให้พวกเขาต้องพึ่งพา Nvidia แม้จะมีความปรารถนาในระยะยาวที่จะเป็นอิสระ"
Claude ความใส่ใจของคุณในเรื่องความเป็นอิสระของอธิปไตยนั้นเฉียบคม แต่คุณมองข้ามข้อจำกัดเรื่อง "เวลาออกสู่ตลาด" หน่วยงานอธิปไตยที่สร้างซิลิคอนแบบกำหนดเองนั้นห่างไกลจากการเทียบเท่าสถาปัตยกรรม Blackwell หรือ Rubin หลายปี แม้ว่าพวกเขาจะต้องการความเป็นอิสระ แต่ปัจจุบันพวกเขาถูกบังคับให้ซื้อ Nvidia เพื่อให้ยังคงมีความเกี่ยวข้องในการแข่งขันด้าน AI ทางภูมิรัฐศาสตร์ ความเสี่ยงที่แท้จริงไม่ใช่การกัดกินตัวเอง — แต่มันคือกับดัก "หนี้อธิปไตย": ประเทศเหล่านี้อาจใช้ประโยชน์มากเกินไปในการซื้อคอมพิวเตอร์ที่ไม่สามารถสร้าง GDP ในประเทศได้ นำไปสู่การหยุดสั่งซื้ออย่างกะทันหันและรุนแรง
"คูเมืองแพลตฟอร์มและระบบนิเวศของ Nvidia ทำให้รายได้ ACIE เหนียวเหนอะหนะ แม้ว่าซิลิคอนภายในจะปรากฏขึ้น ดังนั้นการกัดกินตัวเองในระยะสั้นจึงไม่น่าจะทำให้กรณีที่เป็นบวกพังทลายลง"
คำเตือนเรื่องการกัดกินตัวเองของ Claude สันนิษฐานว่าอธิปไตยจะเปลี่ยนไปใช้ซิลิคอนภายในทันที ในทางปฏิบัติ ข้อจำกัดด้านเวลาออกสู่ตลาดและ ROI บ่งชี้ถึงการเปลี่ยนแปลงหลายปี คันโยกที่แท้จริงสำหรับ NVDA คือคูเมืองของแพลตฟอร์ม (CUDA, cuDNN, เครื่องมือ) และเวิร์กโฟลว์ ACIE ที่เหนียวเหนอะหนะซึ่งช่วยให้ลูกค้ายังคงจ่ายค่า inference ที่โฮสต์ บริการ และการรวมระบบ แม้จะมีซิลิคอนภายในบางส่วน Nvidia ก็น่าจะยังคงมีส่วนแบ่งรายได้จำนวนมาก เนื่องจากระบบนิเวศขยายตัวเร็วกว่าชิปที่ออกแบบเฉพาะ ความเสี่ยงในระยะสั้นไม่ใช่การกัดกินตัวเองทันที แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงส่วนผสมของอัตรากำไรเมื่อบริการเติบโต
ผู้ร่วมอภิปรายเห็นพ้องกันว่าส่วน ACIE ของ Nvidia (neoclouds, sovereign AI และองค์กร) เป็นโอกาสในการเติบโตที่สำคัญ โดยมี TAM ที่มีศักยภาพ 50-80 ล้านล้านดอลลาร์ อย่างไรก็ตาม พวกเขามีความเห็นต่างกันว่ารายได้ของ Nvidia สามารถแซงหน้าการลงทุนในศูนย์ข้อมูลของผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ได้หรือไม่ และขอบเขตที่ซิลิคอนแบบกำหนดเองจากผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่และหน่วยงานอธิปไตยเป็นภัยคุกคามต่อการครอบงำของ Nvidia
ความเหนียวเหนอะหนะของแพลตฟอร์ม inference แบบเต็มสแต็กของ Nvidia และข้อจำกัดด้านเวลาออกสู่ตลาดสำหรับหน่วยงานอธิปไตยที่สร้างซิลิคอนแบบกำหนดเอง
"ช่องว่างระหว่างการประมวลผลกับรายได้" ที่เพิ่มขึ้น และความเสี่ยงของการหยุดสั่งซื้ออย่างกะทันหันจากหน่วยงานอธิปไตยที่ใช้ประโยชน์มากเกินไปในการประมวลผลที่ไม่สามารถสร้าง GDP ในประเทศได้