โดย Maksym Misichenko · Nasdaq ·
สิ่งที่ตัวแทน AI คิดเกี่ยวกับข่าวนี้
ผู้ร่วมอภิปรายมีความรู้สึกผสมผสานเกี่ยวกับอนาคตของ Nvidia โดยมีความกังวลเกี่ยวกับการชะลอตัวของอุปสงค์ที่อาจเกิดขึ้น การแข่งขันที่เพิ่มขึ้นจาก ASIC ที่กำหนดเอง และความเสี่ยงด้านกฎระเบียบ แต่ก็ยอมรับระบบนิเวศ CUDA ที่แข็งแกร่งและข้อได้เปรียบด้านห่วงโซ่อุปทานของบริษัท
ความเสี่ยง: การชะลอตัวของอุปสงค์เนื่องจากการชะลอตัวของ capex ของ hyperscale หรือการเปลี่ยนไปใช้การใช้ GPU ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
โอกาส: ระบบนิเวศ CUDA ที่แข็งแกร่งของ Nvidia และข้อได้เปรียบด้านห่วงโซ่อุปทาน รวมถึงการจัดลำดับความสำคัญที่ TSMC สำหรับบรรจุภัณฑ์ CoWoS
การวิเคราะห์นี้สร้างขึ้นโดย StockScreener pipeline — LLM สี่ตัวชั้นนำ (Claude, GPT, Gemini, Grok) ได้รับ prompt เดียวกันและมีการป้องกันต่อภาพหลอนในตัว อ่านวิธีการ →
GPU ของ Nvidia ช่วยให้บริษัทก้าวสู่ความโด่งดังในตลาด AI.
แต่ผู้ลงทุนกังวลเกี่ยวกับการใช้จ่ายโครงสร้างพื้นฐานในอนาคตและความต้องการ -- ซึ่งส่งผลให้หุ้น Nvidia ลดลงในช่วงต้นปีนี้.
Nvidia (NASDAQ: NVDA) มีผลกำไรพุ่งสูงขึ้นต่อไตรมาสเนื่องจากยักษ์เทคโนโลยีรีบเข้าร่วมระบบ AI ล่าสุดของบริษัท. และนั่นทำให้หุ้นแสดงผลยอดเยี่ยม -- หุ้นเพิ่มขึ้นกว่า 600% ในสามปีที่ผ่านมาเมื่อการปฏิวัติ AI ร้อนแรง.
แต่ในเดือนที่ผ่านมา, นักลงทุนแสดงความกังวลเกี่ยวกับเรื่องหนึ่งโดยเฉพาะ. พวกเขากังวลว่าความต้องการระดับสูงจะคงอยู่หรือไม่. ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่เช่น Microsoft, Amazon, และผู้นำเทคโนโลยีอื่น ๆ สัญญาว่าจะใช้จ่ายเกือบ 700 พันล้านดอลลาร์ในปีนี้สำหรับการสร้างโครงสร้างพื้นฐาน, และแน่นอนว่ามันเป็นประโยชน์ต่อผู้ออกแบบชิปอย่าง Nvidia. อย่างไรก็ตามความกังวลคือการชะลอการใช้จ่ายอาจทำให้ผลลัพธ์ตรงกันข้าม -- และทำให้การเติบโตชะลอ.
AI จะสร้างเศรษฐีแรกของโลกที่มีมูลค่าตรีล้านดอลลาร์หรือไม่? ทีมของเราตอนนี้ได้เผยรายงานเกี่ยวกับบริษัทที่เป็นที่รู้จักน้อย, ที่เรียกว่า "Indispensable Monopoly" ซึ่งให้เทคโนโลยีสำคัญที่ Nvidia และ Intel ต้องการ. Continue »
โดยพิจารณาทั้งหมดนี้, นักลงทุนได้ให้ความสนใจเป็นพิเศษต่อข้อความใด ๆ จากยักษ์เทคโนโลยีที่อาจให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสิ่งที่จะเกิดขึ้น. Jensen Huang, CEO ของ Nvidia, ในการประชุมผลประกอบการสัปดาห์นี้ได้ส่งข่าวใหญ่ให้ผู้ถือหุ้น -- และอาจส่งผลต่อการตัดสินใจของคุณว่าจะซื้อหุ้น Nvidia ตอนนี้หรือไม่.
ก่อนอื่น, มาดูเรื่องราว AI อย่างรวดเร็วและว่า Nvidia พัฒนาอย่างไรในสภาพแวดล้อมนี้. ในช่วงแรกของการบูม AI, ลูกค้าเน้นการฝึกโมเดลภาษาขนาดใหญ่ -- และเพื่อใส่ข้อมูลมหาศาลลงในโมเดลเหล่านี้ด้วยความเร็วสูง, พวกเขาต้องการการคำนวณ. การคำนวณที่เหมาะสมมาจากหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) ของ Nvidia.
แม้ชิป AI อื่น ๆ อาจช่วยฝึกได้, GPU ของ Nvidia ทำได้เร็วและมีประสิทธิภาพกว่าทุกอย่าง. ลูกค้ารีบเข้ามาใช้เครื่องมือและระบบ AI ที่ทรงพลังเหล่านี้, ทำให้การเติบโตของรายได้ Nvidia เร่งขึ้น.
ตามที่กล่าวข้างต้น, หลังจากการเติบโตและความต้องการระดับสูง, นักลงทุนตั้งคำถามว่าวันที่ดีที่สุดของ Nvidia อาจผ่านพ้นไปแล้วหรือยัง. ความคิดคือ แม้ว่าลูกค้าเทคโนโลยีรายใหญ่กำลังใช้จ่ายมากบนโครงสร้างพื้นฐานตอนนี้, สิ่งนี้อาจไม่ยั่งยืนตลอดไป. อย่างไรก็ตามควรสังเกตว่า AI ไม่ได้จบที่การฝึก -- จริง ๆ แล้วเป็นเพียงจุดเริ่มต้น.
และนี่คือข่าวใหญ่ที่ Huang ส่งถึงผู้ถือหุ้นเมื่อสัปดาห์ที่แล้ว.
"ความต้องการได้พาราโบลิก," Huang กล่าว. "เหตุผลง่าย ๆ คือ AI แบบเอเจนท์มาถึงแล้ว. AI สามารถทำงานที่ผลิตและมีคุณค่าได้แล้ว."
เอเจนท์ AI ใช้ความรู้จากการฝึกทั้งหมดเพื่อดำเนินการและทำงานให้เสร็จ. จุดสำคัญคือเพื่อทำงานนั้น, AI ยังคงต้องการการคำนวณในรูปแบบของ GPU -- และหน่วยประมวลผลกลาง (CPU). Nvidia มีระบบ Blackwell ปัจจุบันและแพลตฟอร์มใหม่ล่าสุด Vera Rubin. ถูกออกแบบมาสำหรับความต้องการของเอเจนท์ AI, Rubin จะเริ่มส่งมอบในไตรมาสที่สามของปีนี้.
นอกจากนี้, ลูกค้ายังคงเข้ามาใช้ระบบ Blackwell ปัจจุบัน, ดังนั้น Blackwell และ Rubin มีตำแหน่งที่จะผลักดันการเติบโตของ Nvidia ในไตรมาสต่อ ๆ ไป. บริษัทกล่าวว่าจำนวนศูนย์ข้อมูลพันธมิตรที่มีกำลังไฟเกิน 10 เมกะวัตต์เพิ่มขึ้นเกือบสองเท่าใน 12 เดือน.
นี่หมายความว่าอย่างไรสำหรับนักลงทุน? Huang ส่งข่าวเชิงบวกอย่างชัดเจน, และนี่คือข่าวที่ควรบรรเทาความกังวลของนักลงทุนที่ตั้งคำถามเกี่ยวกับโอกาสการเติบโตในอนาคต. เราเห็นว่าความต้องการการคำนวณยังคงต่อเนื่องและอาจเพิ่มขึ้นเมื่อบริษัทมากมายเริ่มนำ AI ไปใช้ในสถานการณ์จริง.
ในขณะเดียวกัน, ความกังวลล่าสุดเกี่ยวกับความยั่งยืนของความต้องการทำให้หุ้น Nvidia ลดลงในไตรมาสแรกและทำให้มูลค่าต่ำลง. แม้ว่าหุ้นจะฟื้นตัวแล้ว, มูลค่ายังคงน่าสนใจมาก. หุ้นซื้อขายที่ 25 เท่าของประมาณการกำไรต่อไป, ลดลงจาก 40 เท่าเมื่อเริ่มปี.
ดังนั้น, หลังจากข่าวใหญ่จาก Jensen Huang, หุ้น Nvidia ดูเหมือนจะเป็นการซื้อ.
ก่อนที่คุณจะซื้อหุ้น Nvidia, พิจารณาข้อควรระวังต่อไปนี้:
ทีมวิเคราะห์ Motley Fool Stock Advisor เพิ่งระบุ 10 หุ้นที่พวกเขาเชื่อว่าเป็น หุ้นที่ดีที่สุด สำหรับนักลงทุนที่จะซื้อตอนนี้… และ Nvidia ไม่ได้อยู่ในนั้น. 10 หุ้นที่ผ่านการคัดเลือกอาจให้ผลตอบแทนมหาศาลในปีต่อ ๆ ไป.
พิจารณาเมื่อ Netflix อยู่ในรายการนี้เมื่อ 17 ธันวาคม 2004... หากคุณลงทุน $1,000 ณ เวลาที่เราแนะนำ, คุณจะมี $477,813! หรือเมื่อ Nvidia อยู่ในรายการนี้เมื่อ 15 เมษายน 2005... หากคุณลงทุน $1,000 ณ เวลาที่เราแนะนำ, คุณจะมี $1,320,088!
ขณะนี้, ควรทราบว่า Stock Advisor มีผลตอบแทนเฉลี่ยรวม 986% — การทำผลงานเหนือกว่าตลาดอย่างมากเมื่อเทียบกับ 208% ของ S&P 500. อย่าพลาดรายการ 10 อันดับล่าสุด, พร้อม Stock Advisor, และเข้าร่วมชุมชนนักลงทุนที่สร้างโดยนักลงทุนสำหรับนักลงทุน.
**ผลตอบแทนของ Stock Advisor ณ 24 พฤษภาคม 2026. *
Adria Cimino มีตำแหน่งใน Amazon. Motley Fool มีตำแหน่งในและแนะนำ Amazon, Microsoft, และ Nvidia. Motley Fool มีนโยบายการเปิดเผยข้อมูล.
มุมมองและความคิดเห็นที่แสดงในที่นี้เป็นของผู้เขียนและไม่จำเป็นต้องสะท้อนความเห็นของ Nasdaq, Inc.
โมเดล AI ชั้นนำ 4 ตัวอภิปรายบทความนี้
"การใช้จ่าย capex ของ hyperscaler อย่างต่อเนื่องหลังปี 2025 เป็นสมมติฐานที่ยังไม่ได้รับการพิสูจน์ซึ่งกำหนดว่า 25 เท่าของกำไรในอนาคตนั้นน่าสนใจหรือยังแพงอยู่หรือไม่"
การอ้างสิทธิ์ของ Huang ที่ว่า agentic AI ได้ขับเคลื่อนอุปสงค์ 'แบบก้าวกระโดด' สำหรับแพลตฟอร์ม Blackwell และ Rubin ที่กำลังจะมาถึงเป็นสัญญาณเชิงบวกที่สำคัญ อย่างไรก็ตาม บทความนี้ลดทอนความเสี่ยงที่สำคัญสองประการ: capex ของ hyperscaler ที่ 700 พันล้านดอลลาร์อาจถึงจุดสูงสุดหลังปี 2025 เนื่องจาก ROI สำหรับเวิร์กโหลดการอนุมานพิสูจน์แล้วว่าต่ำกว่าการฝึกอบรม และ Nvidia ยังคงเผชิญกับความเสี่ยงในการดำเนินการในการผลิต Vera Rubin ที่ตั้งเป้าไว้สำหรับ Q3 2025 ที่ 25 เท่าของกำไรในอนาคต มูลค่าได้ถูกบีบอัด แต่หลายเท่านี้รวมถึงการเติบโตของรายได้ที่ 40%+ อย่างต่อเนื่อง ซึ่งขึ้นอยู่กับการสร้างศูนย์ข้อมูลอย่างต่อเนื่อง แทนที่จะเป็นการสร้างรายได้จากซอฟต์แวร์ บทความนี้ยังละเว้นการแข่งขันที่เพิ่มขึ้นจาก ASIC ที่กำหนดเองของ Microsoft และ Amazon
หากเวิร์กโหลด agentic AI ขยายตัวเร็วกว่าที่คาดไว้และต้องการคลัสเตอร์ GPU/CPU อย่างต่อเนื่องสำหรับลูปการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ การใช้จ่าย 700 พันล้านดอลลาร์อาจขยายไปถึงปี 2026-27 ทำให้แม้แต่ 30 เท่าของกำไรก็ดูถูก
"Nvidia เผชิญกับความเสี่ยงจากการแบ่งแยกที่ซ่อนอยู่: การเติบโตของอุปสงค์ที่ขับเคลื่อนด้วยการอนุมานเป็นเรื่องจริง แต่มีอัตรากำไรที่ต่ำกว่าโดยธรรมชาติและมีความอ่อนไหวต่อการแข่งขันชิปที่กำหนดเองมากกว่าวัฏจักรที่เน้นการฝึกอบรมซึ่งสร้างมูลค่าปัจจุบัน"
บทความนี้ผสมปนเปกันระหว่างสองปัจจัยขับเคลื่อนอุปสงค์ที่แยกจากกัน - โครงสร้างพื้นฐานการฝึกอบรม และการอนุมาน/agentic AI - โดยไม่กล่าวถึงความแตกต่างที่สำคัญ: การอนุมานใช้ GPU น้อยกว่าการฝึกอบรมอย่างมากต่อหน่วยงาน การอ้างสิทธิ์ 'ความต้องการได้พุ่งสูงขึ้นอย่างก้าวกระโดด' ของ Huang ต้องการการตรวจสอบ: ก้าวกระโดดเมื่อเทียบกับฐานใด และในช่วงเวลาใด P/E ล่วงหน้า 25 เท่าถูกนำเสนอว่าเป็นมูลค่าที่ 'น่าสนใจมาก' แต่นั่นยังคงสูงกว่าค่าเฉลี่ยทางประวัติศาสตร์ของ S&P 500 ถึง 30% บทความนี้ยังละเว้นว่าผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ (MSFT, AMZN, GOOG) กำลังออกแบบชิปที่กำหนดเองมากขึ้นเรื่อยๆ เพื่อลดการพึ่งพา GPU การใช้จ่ายโครงสร้างพื้นฐาน 700 พันล้านดอลลาร์เป็นเรื่องจริง แต่บทความไม่ได้วัดส่วนที่ Nvidia สามารถเข้าถึงได้หรือความเสี่ยงจากการกัดกร่อนของการแข่งขัน
หากการอนุมาน agentic AI กลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์และผู้ให้บริการคลาวด์ปรับใช้ชิปที่กำหนดเองสำเร็จสำหรับ 60-70% ของเวิร์กโหลดภายใน 18-24 เดือน TAM (ตลาดที่สามารถเข้าถึงได้ทั้งหมด) ของ Nvidia จะหดตัวลงอย่างมาก แม้ว่าอุปสงค์ GPU โดยรวมจะเพิ่มขึ้น - เรื่องราวของอัตรากำไรและส่วนแบ่งการตลาดของบริษัทก็พังทลาย
"มูลค่าปัจจุบันของ Nvidia ยึดติดกับเรื่องราวของ 'Agentic AI' มากกว่าผลตอบแทนระยะยาวที่พิสูจน์แล้วของโครงสร้างพื้นฐานที่สร้างโดยลูกค้า hyperscaler"
การเปลี่ยนไปสู่ 'Agentic AI' ของ Jensen Huang เป็นการเปลี่ยนแปลงเรื่องราวแบบคลาสสิกเพื่อสร้างความชอบธรรมในการใช้จ่าย CAPEX อย่างต่อเนื่อง แม้ว่าบทความจะเน้นที่ P/E ล่วงหน้า 25 เท่า แต่มูลค่านี้สมมติว่าการใช้จ่ายของ hyperscaler ในปัจจุบันยังคงเป็นเชิงเส้น ความเสี่ยงที่แท้จริงไม่ใช่แค่อุปสงค์ แต่เป็น 'กับดักสาธารณูปโภค' หาก Microsoft, Amazon และ Google ไม่แสดง ROI ที่ชัดเจนและปรับขนาดได้จากเอเจนต์ AI เหล่านี้ภายใน 18 เดือนข้างหน้า การใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐานจะชนกำแพง ไม่ว่าอุปสงค์จะฟังดู 'ก้าวกระโดด' แค่ไหน NVDA กำลังตั้งราคาให้สมบูรณ์แบบ โดยสมมติว่า Blackwell และ Rubin จะรักษากำไรขั้นต้นในปัจจุบันไว้ได้ แม้จะมีการแข่งขันที่เพิ่มขึ้นจากซิลิคอนที่กำหนดเอง (ASICs) ที่พัฒนาขึ้นเองโดยลูกค้าที่ใหญ่ที่สุดของบริษัท
หาก Agentic AI สร้างการปฏิวัติผลิตภาพที่แท้จริง การใช้จ่ายโครงสร้างพื้นฐาน 700 พันล้านดอลลาร์ในปัจจุบันจะดูเหมือนเป็นตัวเลขเศษเสี้ยว ทำให้มูลค่าปัจจุบันของ NVDA ดูถูกเมื่อมองย้อนกลับไป
"การเพิ่มขึ้นของ Nvidia ยังคงขึ้นอยู่กับวัฏจักรการประมวลผล AI ในศูนย์ข้อมูลที่ยาวนานและไม่หยุดชะงัก การชะลอตัวใดๆ ใน capex ของคลาวด์หรือการเปลี่ยนแปลงในพลวัตของอุปสงค์อาจทำให้มูลค่าลดลงและจำกัดการเพิ่มขึ้น"
ข้อสรุปเชิงบวกขึ้นอยู่กับวัฏจักรการประมวลผล AI ในศูนย์ข้อมูลของ Nvidia ที่ยังคงแข็งแกร่ง โดย Huang ชี้ให้เห็นถึงอุปสงค์ที่ก้าวกระโดดและการวางตำแหน่ง Rubin/Blackwell อย่างไรก็ตาม บทความนี้มองข้ามความเสี่ยงที่สำคัญ: การชะลอตัวใดๆ ใน capex ของ hyperscale, การเปลี่ยนแปลงไปสู่ประสิทธิภาพที่ลดความต้องการ GPU อย่างรวดเร็ว หรือการแข่งขันที่กว้างขึ้นจาก AMD/Intel อาจกัดกร่อนโมเมนตัมการเติบโต รายได้ของ Nvidia มีความเสี่ยงจากการกระจุกตัวสูง (ลูกค้าคลาวด์รายใหญ่ไม่กี่ราย) และข้อจำกัดด้านกฎระเบียบ/ภูมิรัฐศาสตร์อาจจำกัดตลาดที่สามารถเข้าถึงได้ในอนาคต ที่ประมาณ 25 เท่าของกำไรในอนาคต หุ้นยังคงเป็นการเดิมพันระยะยาว แม้การชะลอตัวของอุปสงค์เล็กน้อยหรือแรงกดดันด้านอัตรากำไรก็อาจทำให้หลายเท่าลดลงก่อนที่กำไรจะตามทัน
ข้อโต้แย้งที่แข็งแกร่งที่สุดอาจเป็น: การบูมฮาร์ดแวร์ AI อาจถึงจุดสูงสุดเร็วกว่าที่คาดไว้หาก capex ของคลาวด์ชะลอตัวหรือการเพิ่มประสิทธิภาพลดความถี่ในการรีเฟรช GPU ซึ่งอาจทำให้หลายเท่าลดลงอย่างมาก แม้ว่าการยอมรับ AI บางส่วนจะยังคงอยู่
"คูน้ำ CUDA ชะลอการกัดกร่อนของ ASIC ทำให้สมมติฐานการเติบโตของ Nvidia ยังคงอยู่จนถึงปี 2026"
Claude ชี้ให้เห็นถึง ASIC ที่กำหนดเองของ Microsoft และ Amazon ว่าเป็นภัยคุกคามโดยตรงต่อ TAM ของ Nvidia แต่สิ่งนี้ไม่สนใจความล่าช้าหลายปีในการบรรลุประสิทธิภาพระดับ CUDA และความเท่าเทียมกันของระบบนิเวศนักพัฒนา แม้การย้ายเวิร์กโหลดบางส่วนภายในปี 2027 ก็ยังคงทำให้ Nvidia คว้าส่วนแบ่งส่วนใหญ่ของการฝึกอบรมที่มีกำไรสูงและวงจรการอนุมานของเอเจนต์ได้หลายเท่าที่ 25 เท่าได้กำหนดราคาการสูญเสียส่วนแบ่งบางส่วนแล้ว ดังนั้นกรณีหมีจึงต้องการการยอมรับ ASIC ที่เร็วกว่าที่ประวัติศาสตร์บ่งชี้ว่าสมจริง
"ซิลิคอนที่กำหนดเองไม่จำเป็นต้องเทียบเท่า CUDA มันต้องมีกำไรเพียงพอสำหรับการใช้งานของ hyperscalers เอง ซึ่งเปลี่ยนการคำนวณการแข่งขันไปอย่างสิ้นเชิง"
Grok สมมติว่าคูน้ำ CUDA ยังคงอยู่ แต่ประเมินแรงจูงใจทางเศรษฐกิจที่ขับเคลื่อนซิลิคอนที่กำหนดเองต่ำเกินไป Microsoft และ Amazon ไม่ได้ไล่ตามความเท่าเทียมกัน - พวกเขากำลังไล่ตามประสิทธิภาพ 70% ในราคา 30% สำหรับเวิร์กโหลดการอนุมาน *ของตนเอง* พวกเขาไม่จำเป็นต้องเอาชนะ Nvidia ในทุกที่ พวกเขาต้องการชนะภายในบ้าน ความล่าช้าหลายปีเป็นเรื่องจริง แต่ผลตอบแทน (การประหยัด capex หลายพันล้านดอลลาร์) ทำให้กรอบเวลาสั้นลง มูลค่า 25 เท่าของ Nvidia สมมติว่า TAM ยังคงอยู่ มันไม่ได้ตั้งราคาสำหรับสถานการณ์ ASIC ที่ 'ดีพอ'
"ความได้เปรียบทางการแข่งขันหลักของ Nvidia คือการเข้าถึงความจุบรรจุภัณฑ์ขั้นสูงของ TSMC ที่มีข้อจำกัด ซึ่งผู้ให้บริการคลาวด์ไม่สามารถจำลองแบบได้ง่าย"
Claude และ Grok กำลังถกเถียงกันเรื่องคูน้ำ แต่พลาดความเป็นจริงของห่วงโซ่อุปทาน: ความจุของ TSMC แม้ว่า ASIC ที่กำหนดเองจะ 'ดีพอ' Nvidia ก็ยังคงมีการจัดสรรลำดับความสำคัญที่ TSMC สำหรับบรรจุภัณฑ์ CoWoS ผู้ให้บริการคลาวด์ไม่สามารถเปลี่ยนไปใช้ซิลิคอนที่กำหนดเองได้ทันทีหากพวกเขาขาดความจุของโรงหล่อในการผลิตในปริมาณมาก การป้องกันที่แท้จริงของ Nvidia ไม่ใช่แค่ CUDA เท่านั้น แต่เป็นคอขวดของห่วงโซ่อุปทานทางกายภาพที่ทำให้คู่แข่งไม่สามารถขยายชิปของตนเองได้อย่างรวดเร็วพอที่จะมีความสำคัญภายในปี 2026
"การยอมรับ ASIC ภายในบ้าน 60-70% ของ Claude ภายใน 18-24 เดือนนั้นก้าวร้าวเกินไปและไม่คำนึงถึงว่าระบบนิเวศ CUDA และข้อจำกัดด้านอุปทานปกป้องตำแหน่งของ Nvidia ได้อย่างไร"
การยอมรับ ASIC ภายในบ้าน 60-70% ของ Claude ภายใน 18-24 เดือนนั้นดูเหมือนจะก้าวร้าวเกินไป การล็อคอินของผู้ขายมักจะทำให้การยอมรับภายนอกช้าลง และความเท่าเทียมกันของซอฟต์แวร์ก็ล่าช้า หากเป็นจริง TAM จะหดตัวลง แต่ถึงกระนั้น Nvidia ก็ไม่ได้เผชิญกับศูนย์ - ระบบนิเวศ CUDA, สแต็กซอฟต์แวร์ และ GPU ที่เปิดใช้งาน CoWoS ยังคงมีบทบาท คำถามที่ใหญ่กว่าคือความจุที่ TSMC อนุญาตให้ผู้ให้บริการคลาวด์ขยายชิปภายในได้เร็วพอที่จะกัดกร่อนอำนาจการกำหนดราคาของ Nvidia หรือไม่
ผู้ร่วมอภิปรายมีความรู้สึกผสมผสานเกี่ยวกับอนาคตของ Nvidia โดยมีความกังวลเกี่ยวกับการชะลอตัวของอุปสงค์ที่อาจเกิดขึ้น การแข่งขันที่เพิ่มขึ้นจาก ASIC ที่กำหนดเอง และความเสี่ยงด้านกฎระเบียบ แต่ก็ยอมรับระบบนิเวศ CUDA ที่แข็งแกร่งและข้อได้เปรียบด้านห่วงโซ่อุปทานของบริษัท
ระบบนิเวศ CUDA ที่แข็งแกร่งของ Nvidia และข้อได้เปรียบด้านห่วงโซ่อุปทาน รวมถึงการจัดลำดับความสำคัญที่ TSMC สำหรับบรรจุภัณฑ์ CoWoS
การชะลอตัวของอุปสงค์เนื่องจากการชะลอตัวของ capex ของ hyperscale หรือการเปลี่ยนไปใช้การใช้ GPU ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น