โดย Maksym Misichenko · CNBC ·
สิ่งที่ตัวแทน AI คิดเกี่ยวกับข่าวนี้
ผลประกอบการไตรมาสที่ 1 ที่แข็งแกร่งและแนวโน้มของ Nvidia เน้นย้ำถึงบทบาทสำคัญในการสร้างศูนย์ข้อมูล AI แต่ความไม่สามารถของหุ้นในการรักษาผลกำไรหลังการประกาศผลประกอบการและการพึ่งพาการเติบโตของกลุ่ม ACIE ก่อให้เกิดความเสี่ยงที่สำคัญ
ความเสี่ยง: การชะลอตัวของการเติบโตของ ACIE และความเสี่ยงในการดำเนินการในดีล sovereign
โอกาส: การขยายตัวของความต้องการ AI และกระแสรายได้ที่เหมือนซอฟต์แวร์แบบ recurring ที่อาจเกิดขึ้น
การวิเคราะห์นี้สร้างขึ้นโดย StockScreener pipeline — LLM สี่ตัวชั้นนำ (Claude, GPT, Gemini, Grok) ได้รับ prompt เดียวกันและมีการป้องกันต่อภาพหลอนในตัว อ่านวิธีการ →
เรากำลังปรับเพิ่มเป้าหมายราคาของ Nvidia หลังจากไตรมาสที่แข็งแกร่งและแนวโน้มอีกครั้ง
Nvidia รายงานผลประกอบการที่แข็งแกร่งอีกไตรมาสหนึ่งเมื่อวันพุธ และออกแนวโน้มที่สูงกว่าประมาณการของนักวิเคราะห์ ผลลัพธ์และการโทรศัพท์ประชุมยืนยันความเชื่อมั่นของเราว่า Nvidia เป็นหุ้นที่จำเป็นต้องมีในช่วงการแข่งขันเพื่อสร้างศูนย์ข้อมูล AI ที่ดีที่สุดและทำกำไรสูงสุด รายได้ในไตรมาสแรกของปีงบประมาณ 2027 ของบริษัทเพิ่มขึ้น 85% เมื่อเทียบกับปีที่แล้วเป็น 81.62 พันล้านดอลลาร์ สูงกว่าประมาณการฉันทามติที่ 78.89 พันล้านดอลลาร์ ตามการรวบรวมประมาณการโดยผู้ให้บริการข้อมูล LSEG กำไรต่อหุ้นที่ปรับปรุงแล้ว (EPS) เพิ่มขึ้น 140% เป็น 1.98 ดอลลาร์ ซึ่งสูงกว่าประมาณการฉันทามติที่ 1.76 ดอลลาร์ ตามข้อมูล LSEG หุ้นลดลงเล็กน้อยมากกว่า 1% ในการซื้อขายหลังตลาด แม้จะมีการทำกำไรที่แข็งแกร่งและแนวโน้มที่แข็งแกร่ง หากการเคลื่อนไหวเมื่อเย็นวันพุธยังคงอยู่ในช่วงเช้าวันพฤหัสบดี จะไม่บอกเล่าเรื่องราวทั้งหมดของ Nvidia หุ้นไม่ได้ซื้อขายในราคาที่สูงขึ้นในการทำธุรกรรมหลังจากการรายงานผลประกอบการเป็นเวลาหนึ่งปีนับตั้งแต่ไตรมาสเมษายน 2025 อย่างไรก็ตาม หุ้นเพิ่มขึ้นมากกว่า 60% ในช่วงเวลานี้ สำหรับปี 2026 หุ้นเพิ่มขึ้นประมาณ 20% ตามราคาปิดเมื่อวันพุธ NVDA 1Y mountain ประสิทธิภาพของหุ้น Nvidia ในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมา โดยพื้นฐานแล้ว มันเป็นไตรมาสที่น่าประทับใจอีกไตรมาสหนึ่งจาก Nvidia รายได้เกินประมาณการของนักวิเคราะห์เกือบ 3 พันล้านดอลลาร์ และแนวโน้มรายได้ของบริษัทสำหรับไตรมาสปัจจุบันสูงกว่าฉันทามติประมาณ 4 พันล้านดอลลาร์ บริษัทยังคงโพสต์ตัวเลขการเติบโตที่เหนือจินตนาการสำหรับขนาดของบริษัท แม้ว่าจะไม่มีส่วนร่วมของรายได้จากคอมพิวเตอร์จากประเทศจีน ซึ่งเป็นภูมิภาคที่คาดว่าจะไม่มีการขายในเร็ว ๆ นี้ "ความต้องการพุ่งสูงขึ้น" ซีอีโอ Jensen Huang กล่าวในการโทรศัพท์ประชุม เนื่องจากความเสี่ยงของการถือกำเนิดของระบบปัญญาประดิษฐ์ใหม่ที่สามารถดำเนินการแทนผู้ใช้ได้โดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์ ระบบที่รู้จักกันในชื่อ AI แบบตัวแทนเหล่านี้สร้างโทเค็นจำนวนมาก ซึ่งเป็นหน่วยข้อมูลพื้นฐานในการประมวลผล AI "โทเค็นตอนนี้ทำกำไรได้ ดังนั้นผู้สร้างแบบจำลองจึงกำลังแข่งขันกันเพื่อผลิตมากขึ้น ในยุค AI กำลังประมวลผลคือรายได้และกำไร" Huang กล่าว AI ทำงานบนแพลตฟอร์มของ Nvidia และตัวเลขรายไตรมาสของบริษัทยังคงเกินความคาดหวังอย่างมากเนื่องจากการลงทุนจำนวนมากต่อปีเพื่อสนับสนุนการสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI เงินทุนจำนวนมากมาจากที่เรียกว่า hyperscalers — Alphabet , Microsoft , Meta และ Amazon — ที่ดำเนินการเครือข่ายศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ แต่พวกเขาไม่ใช่แหล่งเงินทุนเพียงแหล่งเดียว ในระหว่างการโทรศัพท์ประชุม CFO Collete Kress กล่าวว่าด้วยนักวิเคราะห์คาดการณ์ว่าการใช้จ่ายด้านทุนของ hyperscaler จะเกิน 1 ล้านล้านดอลลาร์ในปี 2027 การใช้จ่ายโครงสร้างพื้นฐาน AI มีแนวโน้มที่จะสูงถึง 3 ล้านล้านถึง 4 ล้านล้านดอลลาร์ต่อปีภายในสิ้นทศวรรษ Huang กล่าวว่าเขาเชื่อว่า Nvidia ควรเติบโตเร็วกว่า capex ของ hyperscale เนื่องจากระดับความต้องการที่เขาเห็นจากแหล่งอื่น ๆ — โดยเฉพาะบริษัท AI ดั้งเดิม องค์กรบุคคลที่ดำเนินการศูนย์ข้อมูลแบบ on-premise และ AI อธิปไตย ซึ่งเป็นคำที่ใช้กันอย่างกว้างขวางเพื่ออธิบายถึงประเทศที่ลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI ของตนเอง รายได้ของ Nvidia ในปัจจุบันแบ่งออกคร่าว ๆ 50-50 ระหว่างแคมป์ hyperscale และแหล่งอื่น ๆ เหล่านี้ (เพิ่มเติมเกี่ยวกับเรื่องนี้ในภายหลัง) "กลุ่มส่วนนี้กำลังเติบโตอย่างรวดเร็วเพราะทุกคนต้องการ AI และเราจะเห็น AI ถูกนำไปใช้ในทุกอุตสาหกรรม ทุกประเทศ ทุกบริษัท" เขาสรุปในการโทรศัพท์ประชุม "และดังนั้นทุกคนจึงต้องการสร้างมันในรูปแบบที่แตกต่างกัน และข้อเท็จจริงที่เรามีโซลูชันทั้งหมด ทำให้ง่ายขึ้น ทำให้เป็นไปได้สำหรับผู้คนในการสร้างสิ่งเหล่านี้" ทำไมเราถึงเป็นเจ้าของ Nvidia หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) ของ Nvidia เป็นตัวขับเคลื่อนหลักเบื้องหลังการปฏิวัติ AI โดยขับเคลื่อนศูนย์ข้อมูลที่เร่งความเร็วซึ่งกำลังถูกสร้างขึ้นอย่างรวดเร็วทั่วโลก ชิปของบริษัท รวมถึงหน่วยประมวลผลกลาง (CPU) เป็นส่วนหนึ่งของแพลตฟอร์มที่รวมถึงฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่จำเป็นในการขับเคลื่อนปริมาณงาน AI Nvidia ยังกลายเป็นนักลงทุนรายใหญ่ที่กำลังจะมาถึงในบริษัทและเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับ AI คู่แข่ง : AMD , Intel , Broadcom และชิป AI แบบกำหนดเอง การซื้อล่าสุด : 31 สิงหาคม 2022 การเริ่มต้น : มีนาคม 2019 แม้ว่า Nvidia จะเป็นที่รู้จักกันดีที่สุดสำหรับหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) ที่ครอบงำการฝึกอบรมสำหรับแบบจำลอง AI แต่การถือกำเนิดของ AI แบบตัวแทนทำให้หน่วยประมวลผลกลาง (CPU) กลับมาเกี่ยวข้องอีกครั้งและเป็นส่วนสำคัญของเรื่องราวชิป การฟื้นตัวนี้เป็นหัวใจสำคัญของวิทยานิพนธ์ของเราใน Arm Holdings ซึ่งเป็นผู้ร่วมมือระยะยาวของ Nvidia ในเดือนมีนาคม Nvidia ประกาศเปิดตัว Vera CPU ใหม่ ซึ่งเป็นผู้สืบทอด Grace CPU ที่สร้างขึ้นมาโดยมีวัตถุประสงค์สำหรับ AI แบบตัวแทน Kress กล่าวในการโทรศัพท์ประชุมว่า hyperscaler หลักทั้งหมดกำลังทำงานร่วมกับ Nvidia เพื่อนำชิปที่ใช้ Arm เหล่านี้ไปใช้งาน และบริษัทมองเห็นรายได้รวมจาก CPU จำนวนเกือบ 20 พันล้านดอลลาร์ในปีนี้ สิ่งนี้ทำให้ Nvidia เป็นผู้ให้บริการศูนย์ข้อมูล CPU ที่ใหญ่ที่สุดแห่งหนึ่งของโลก สำหรับบริบท นักวิเคราะห์คาดการณ์ว่าธุรกิจศูนย์ข้อมูลของ AMD จะอยู่ที่ประมาณ 31 พันล้านดอลลาร์ในปีนี้เมื่อรวมยอดขายทั้ง GPU และ CPU ธุรกิจศูนย์ข้อมูลและ AI ของ Intel ซึ่งส่วนใหญ่เป็น CPU คาดว่าจะอยู่ที่ประมาณ 22.5 พันล้านดอลลาร์ ข้อสรุปหลักคือการใช้จ่าย AI จะไม่ชะลอตัวลงในเร็ว ๆ นี้เพราะยิ่งลูกค้าของ Nvidia ลงทุนในกำลังประมวลผลมากเท่าไหร่ พวกเขาก็จะสร้างรายได้และกำไรมากขึ้นเท่านั้น นี่คือเหตุผลพื้นฐานที่ Nvidia เป็นหุ้น "เป็นเจ้าของ ไม่ใช่การซื้อขาย" ในสายตาของเรา เรากำลังปรับเพิ่มเป้าหมายราคาของเราเป็น 260 ดอลลาร์จาก 230 ดอลลาร์ และคงอันดับ 1 ไว้ ความคิดเห็น Nvidia เปลี่ยนกรอบการรายงานเพื่อแสดงตัวขับเคลื่อนการเติบโตในปัจจุบันและอนาคตของบริษัท ส่วนที่เรียกว่า Data Center นั้นเหมือนเดิม แต่ตอนนี้บริษัทกำลังให้ตัวเลขการขายจากกลุ่มย่อย: Hyperscale และ AI Clouds, Industrial, & Enterprise (ACIE) ลูกค้า ส่วนหลักอื่น ๆ ในการรายงานคือ Edge Computing รายได้รวมจาก Data Center อยู่ที่ 75.25 พันล้านดอลลาร์ เกินประมาณการของ Street ที่ 73.22 พันล้านดอลลาร์ โดยยอดขายเพิ่มขึ้น 92% เมื่อเทียบกับปีที่แล้วและ 21% เมื่อเทียบกับไตรมาสก่อนหน้า Kress กล่าวว่าความต้องการ Blackwell generation server rack flagship ของ Nvidia ซึ่งรู้จักกันในชื่อ GB300 NVL72 นั้น "แข็งแกร่งเป็นพิเศษ โดยผู้สร้างแบบจำลองแนวหน้าและ hyperscalers แต่ละรายได้นำ GPU Blackwell มาใช้แล้วหลายร้อยและหลายพันตัว ซึ่งเป็นอัตราการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ที่เร็วที่สุดในประวัติศาสตร์ของบริษัท" ความสำเร็จของการเปิดตัว Blackwell ควรทำให้ผู้ลงทุนมีความกระตือรือร้นเกี่ยวกับสิ่งที่กำลังจะเกิดขึ้น: Vera Rubin ระบบ AI ล่าสุดของบริษัทคาดว่าจะเปิดตัวในไตรมาสที่สามและเร่งตัวขึ้นในช่วงไตรมาสที่สี่และไตรมาสแรกของปีหน้า ยอดขาย hyperscale ซึ่งมาจากคลาวด์สาธารณะและบริษัทอินเทอร์เน็ตผู้บริโภคที่ใหญ่ที่สุดของโลก อยู่ที่ 37.87 พันล้านดอลลาร์ เพิ่มขึ้น 115% เมื่อเทียบกับปีที่แล้วและ 12% เมื่อเทียบกับไตรมาสก่อนหน้า อีกครั้ง นี่คือบริษัทอย่าง Amazon, Microsoft, Meta และ Alphabet ยอดขาย ACIE มาจากศูนย์ข้อมูลที่สร้างขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะของ AI และโรงงาน AI ในตลาดนี้ ยอดขายอยู่ที่ 37.38 พันล้านดอลลาร์ สะท้อนถึงการเติบโต 74% เมื่อเทียบกับปีที่แล้วและ 31% เมื่อเทียบกับไตรมาสก่อนหน้า สิ่งที่เรายังคงเห็นจากกลุ่มย่อยสองกลุ่มนี้คือประมาณครึ่งหนึ่งของรายได้ Data Center ของ Nvidia มาจาก hyperscalers แต่ด้าน ACIE กำลังเติบโตเร็วกว่าเมื่อเทียบกับไตรมาสก่อนหน้า นี่หมายความว่าฐานลูกค้าของ Nvidia กำลังขยายตัว ACIE น่าจะกลายเป็นธุรกิจที่ใหญ่ขึ้นในไม่ช้า ซึ่งจะช่วยบรรเทาความกังวลว่า Nvidia อาจประสบกับการชะลอตัวครั้งใหญ่หาก hyperscaler ตัวหนึ่ง (เช่น Amazon หรือ Alphabet) ลดการใช้จ่ายเพื่อสนับสนุนโปรแกรมชิปกำหนดเองของตนเอง แต่ดูเหมือนจะไม่เกิดขึ้นในเร็ว ๆ นี้ Kress กล่าวในการโทรศัพท์ประชุมว่า Amazon Web Services กำลังเพิ่ม GPU Blackwell และ Rubin มากกว่า 1 ล้านตัวในปีนี้ ในขณะที่ Blackwell จะนำเสนอให้กับลูกค้า Google ในคลาวด์ กรอบการรายงานก่อนหน้านี้ของ Nvidia ถูกรวมเข้าด้วยกันตามประเภทผลิตภัณฑ์: compute และ networking ภายใต้ตลาดส่วนย่อยรายได้ compute เพิ่มขึ้น 18% เมื่อเทียบกับไตรมาสก่อนหน้าเป็น 60.4 พันล้านดอลลาร์ ในขณะที่รายได้เครือข่ายเติบโตขึ้น 35% เมื่อเทียบกับไตรมาสก่อนหน้าเป็น 14.8 พันล้านดอลลาร์ เมื่อเทียบกับประมาณการของ FactSet รายได้ compute เป็นการพลาดเล็กน้อยเมื่อเทียบกับความคาดหวังที่ 60.8 พันล้านดอลลาร์ ในขณะที่เครือข่ายเป็นผลกำไรที่แข็งแกร่งเมื่อเทียบกับประมาณการที่บ่งบอกถึง 12.3 พันล้านดอลลาร์ ไม่มีการจัดส่งผลิตภัณฑ์ศูนย์ข้อมูลไปยังประเทศจีนในไตรมาสนี้ เมื่อเทียบกับ 4.6 พันล้านดอลลาร์ในไตรมาสเดียวกันของปีที่แล้ว ส่วน Edge Computing ประกอบด้วยส่วนประกอบ legacy ส่วนใหญ่ของ Nvidia ยอดขายที่นี่สะท้อนถึงอุปกรณ์สำหรับ AI แบบตัวแทนและทางกายภาพ รวมถึง PC, คอนโซลเกม, เวิร์กสเตชัน, หุ่นยนต์, ยานยนต์ และเครือข่ายการเข้าถึงวิทยุ ส่วนนี้รายงานยอดขาย 6.37 พันล้านดอลลาร์ สะท้อนถึงการเติบโต 29% เมื่อเทียบกับปีที่แล้วและ 10% เมื่อเทียบกับไตรมาสก่อนหน้า บริษัทอ้างถึงความต้องการ Blackwell workstation ที่แข็งแกร่งบางส่วน ซึ่งถูกชดเชยโดยความต้องการ PC ที่ช้าลง ซึ่งเกี่ยวข้องกับราคาหน่วยความจำและระบบที่สูงขึ้น ในด้านการคืนทุน Nvidia ประกาศเพิ่มเงินปันผลรายไตรมาสจาก 0.01 ดอลลาร์เป็น 0.25 ดอลลาร์ต่อหุ้น เป็นการเพิ่มขึ้นที่สำคัญ แต่กองทุนที่เน้นรายได้อาจยังไม่รีบเพิ่ม Nvidia เข้าไปในพอร์ตโฟลิโอ ผลตอบแทนใหม่มีเพียง 0.45% การซื้อคืนหุ้นจำนวนมากจะยังคงดำเนินต่อไป โดยบริษัทจะเพิ่ม 80 พันล้านดอลลาร์ให้กับอำนาจการซื้อคืนหุ้นในปัจจุบันของตน โปรดทราบ ส่วนสำคัญอีกประการหนึ่งของแนวทางการจัดสรรเงินทุนของ Nvidia คือการลงทุนเชิงกลยุทธ์ในห่วงโซ่อุปทาน AI ระบบนิเวศ การประกาศเชิงกลยุทธ์ล่าสุดของบริษัทคือกับ Corning ที่เป็นพันธมิตร การประกาศเชิงกลยุทธ์ล่าสุดของบริษัทคือกับ Corning ที่เป็นพันธมิตร Kress กล่าวว่า Nvidia จะยังคงให้ความสำคัญกับการใช้จ่ายด้านการวิจัยและพัฒนา (R & D) ภายในประเทศ ซึ่งเป็นการใช้เงินสดอย่างชาญฉลาดเพื่อให้มั่นใจว่าบริษัทจะรักษาความเป็นผู้นำด้านเทคโนโลยีไว้ได้ แนวโน้มการคาดการณ์ เมื่อมองไปข้างหน้าสู่ไตรมาสที่สองของปีงบประมาณ 2027 ปัจจุบัน แนวโน้มของฝ่ายบริหารอยู่ในระดับที่สูงกว่าความคาดหวัง รายได้ 91 พันล้านดอลลาร์ บวกหรือลบ 2% สูงกว่าประมาณการฉันทามติของ LSEG ที่ 86.84 พันล้านดอลลาร์ โปรดทราบว่าแนวโน้มยังคงสะท้อนถึงรายได้ compute ศูนย์ข้อมูลเป็นศูนย์จากประเทศจีน หากการขายกลับไปที่ประเทศนั้น จะเป็น upside ที่แท้จริง แต่เราไม่คาดหวังว่าสิ่งนั้นจะเกิดขึ้นในเร็ว ๆ นี้ ประมาณการอัตรากำไรขั้นต้นที่ปรับปรุงแล้วคาดว่าจะอยู่ที่ 75% บวกหรือลบ 50 basis points ซึ่งเป็นจุดกึ่งกลางที่ดีกว่าประมาณการที่ FactSet รวบรวมไว้ที่ 74.5% ค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานที่ปรับปรุงแล้วอยู่ที่ 8.3 พันล้านดอลลาร์ (ข้อมูล Investing Club ของ CNBC ข้างต้นอยู่ภายใต้ข้อกำหนดและเงื่อนไข นโยบายความเป็นส่วนตัว และข้อปฏิเสธความรับผิดชอบของเรา โปรดดูที่นี่สำหรับรายการหุ้นทั้งหมดใน Trust การกุศลของ Jim) ในฐานะสมาชิก Investing Club ของ CNBC ที่มี Jim Cramer คุณจะได้รับการแจ้งเตือนการซื้อขายก่อนที่ Jim จะทำการซื้อขาย โปรดรอ 45 นาทีหลังจากส่งการแจ้งเตือนการซื้อขายก่อนที่ Jim จะซื้อหรือขายหุ้นในพอร์ตการลงทุนของ Trust การกุศลของเขา หาก Jim พูดถึงหุ้นใน CNBC TV เขาจะรอ 72 ชั่วโมงหลังจากออกการแจ้งเตือนการซื้อขายก่อนที่จะดำเนินการซื้อขาย ข้อมูล Investing Club ข้างต้นอยู่ภายใต้ข้อกำหนดและเงื่อนไข นโยบายความเป็นส่วนตัว และข้อปฏิเสธความรับผิดชอบของเรา ไม่มีภาระผูกพันหรือหน้าที่ใดเกิดขึ้นหรือถูกสร้างขึ้นโดยอาศัยการรับข้อมูลที่ให้มาพร้อมกับ Investing Club ไม่มีผลลัพธ์หรือกำไรที่เฉพาะเจาะจงได้รับการรับประกัน
โมเดล AI ชั้นนำ 4 ตัวอภิปรายบทความนี้
"เรื่องราวการกระจายความเสี่ยงของ Nvidia เป็นเรื่องจริง แต่ทำให้การประเมินมูลค่ามีความเสี่ยงต่อการหยุดชะงักใดๆ ในการใช้จ่ายโครงสร้างพื้นฐาน AI"
รายได้ 81.6 พันล้านดอลลาร์ของ Nvidia ที่สูงกว่าคาดและแนวโน้มไตรมาสที่ 2 ที่ 91 พันล้านดอลลาร์ เน้นย้ำถึงความต้องการที่เพิ่มขึ้นจากทั้ง hyperscalers และกลุ่ม ACIE ที่เติบโตเร็วกว่า ซึ่งขณะนี้แบ่งรายได้ศูนย์ข้อมูลประมาณ 50-50 และรวมถึงผู้ซื้อภาครัฐและองค์กร สิ่งนี้ช่วยขยายขอบเขตการแข่งขันให้กว้างขึ้นนอกเหนือจากบริษัทคลาวด์ยักษ์ใหญ่ทั้งสี่ราย ในขณะที่การเพิ่มขึ้นของ Vera CPU เพิ่มช่องทางรายได้ใหม่ 2 หมื่นล้านดอลลาร์ อย่างไรก็ตาม บทความนี้ประเมินต่ำเกินไปว่าหุ้นไม่สามารถรักษาผลกำไรหลังการประกาศผลประกอบการได้มาเป็นเวลาหนึ่งปีแล้ว แม้จะมีการเอาชนะที่คล้ายคลึงกัน และแนวโน้มยังคงรวมถึงยอดขายจากจีนเป็นศูนย์ การรักษาอัตรากำไรขั้นต้น 75% จะต้องมีการดำเนินการที่ไร้ที่ติตั้งแต่ Blackwell ไปจนถึง Rubin ท่ามกลางการแข่งขันชิปแบบกำหนดเองที่เพิ่มขึ้น
การใช้จ่ายฝ่ายทุนของ Hyperscaler อาจทรงตัวต่ำกว่าการคาดการณ์ที่ 1 ล้านล้านดอลลาร์ หากองค์กรต่างๆ ไม่สามารถแสดงผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ที่ชัดเจนในการปรับใช้ agentic AI ได้ ซึ่งจะกระตุ้นให้เกิดการย่อยสินค้าคงคลังและแรงกดดันด้านราคาที่เรื่องราวความต้องการที่พุ่งสูงในปัจจุบันยังไม่ได้สะท้อนถึง
"การเติบโตของ Nvidia เป็นเรื่องจริง แต่การเคลื่อนไหว 60% YTD ของหุ้นได้สะท้อนถึง upside ของปีงบประมาณ 2027 ส่วนใหญ่ไปแล้ว ความเสี่ยงขาลงกระจุกตัวอยู่ในส่วน ACIE ที่คลุมเครือและเติบโตอย่างรวดเร็ว หาก capex ขององค์กร/sovereign AI ชะลอตัว"
หัวข้อข่าวชวนหลงใหล — การเติบโตของรายได้ 85%, การเติบโตของ EPS 140%, แนวโน้มสูงกว่าฉันทามติ 4 พันล้านดอลลาร์ แต่ตัดเสียงรบกวนออก: การประเมินมูลค่าของ Nvidia ได้สะท้อนถึงแนวโน้มนี้ไปแล้ว ที่ราคาเป้าหมาย 260 ดอลลาร์ (เป้าหมายใหม่ของบทความ) เรากำลังมองหา P/E ล่วงหน้าประมาณ 35 เท่า จากฉันทามติ EPS ปี 2027 ที่ 7.40 ดอลลาร์ นั่นไม่ใช่ราคาถูกสำหรับเรื่องราว capex ที่เป็นวัฏจักร แม้ว่าจะเติบโต 80%+ ก็ตาม ความเสี่ยงที่แท้จริงที่ซ่อนอยู่: รายได้ ACIE (ที่ไม่ใช่ hyperscaler) เป็น 50% ของ Data Center และเติบโตเร็วกว่า (31% QoQ เทียบกับ 12% hyperscale) แต่เป็นส่วนที่มองเห็นได้น้อยที่สุด คาดเดาได้น้อยที่สุด หาก sovereign AI หรือการสร้างโครงสร้างพื้นฐานขององค์กรประสบกับความล่าช้าในการดำเนินการหรือข้อจำกัดด้านงบประมาณ โปรไฟล์การเติบโตของ Nvidia จะลดลงอย่างรวดเร็ว — และการบีบอัดหลายเท่าจะตามมา
Nvidia ได้เอาชนะแนวโน้มมาแล้วกว่า 18 ไตรมาสติดต่อกัน และขยายอัตรากำไรในขณะที่ทำเช่นนั้น ข้อมูลของบทความเองแสดงให้เห็นว่าการกระจายความเสี่ยง ACIE ช่วยลดความเสี่ยงของลูกค้าเพียงรายเดียว ไม่ใช่เพิ่มขึ้น
"Nvidia ประสบความสำเร็จในการกระจายฐานลูกค้าไปยัง sovereign และ industrial AI ซึ่งเป็นบัฟเฟอร์ที่สำคัญต่อความเหนื่อยล้าที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้จ่ายของ hyperscaler"
การเปลี่ยนแปลงของ Nvidia ไปสู่ส่วนผสมรายได้ 'ACIE' (AI Clouds, Industrial, & Enterprise) เป็นพัฒนาการที่สำคัญที่สุดในที่นี้ ซึ่งบ่งชี้ว่าความต้องการ AI กำลังขยายตัวนอกเหนือจากวงจร capex ของ hyperscaler ด้วยรายได้ 81.62 พันล้านดอลลาร์และแนวโน้ม 91 พันล้านดอลลาร์ บริษัทกำลังแยกตัวออกจากความผันผวนของเซมิคอนดักเตอร์แบบดั้งเดิม อย่างไรก็ตาม การคาดการณ์การใช้จ่ายโครงสร้างพื้นฐานต่อปีที่ 3-4 ล้านล้านดอลลาร์เป็นการสมมติฐานที่ใหญ่มากซึ่งสมมติว่า ROI เป็นเชิงเส้นสำหรับลูกค้า แม้ว่าการเพิ่มขึ้นของ Blackwell จะเร็วเป็นประวัติการณ์ แต่ตลาดกำลังคาดการณ์ความสมบูรณ์แบบ อัตรากำไรขั้นต้น 75% นั้นน่าทึ่ง แต่การรักษามันไว้ในขณะที่การแข่งขันจากซิลิคอนแบบกำหนดเอง (ASICs) ที่ Amazon และ Google เติบโตเต็มที่ยังคงเป็นความเสี่ยงหลักในระยะยาวต่ออำนาจการกำหนดราคาของพวกเขา
หาก hyperscalers ตระหนักว่า 'agentic AI' ล้มเหลวในการสร้างรายได้ที่จับต้องได้ทันที การใช้จ่ายโครงสร้างพื้นฐาน 3 ล้านล้านดอลลาร์อาจชนกำแพง นำไปสู่การแก้ไขความต้องการ GPU ที่รุนแรงและฉับพลัน
"upside ของ Nvidia ขึ้นอยู่กับวงจร capex compute AI หลายปี อย่างไรก็ตาม การชะลอตัวอย่างมีนัยสำคัญในความต้องการของ hyperscaler หรือการกลับมาของรายได้จากจีนเร็วกว่าที่คาดการณ์ไว้อาจบีบอัดการประเมินมูลค่าได้อย่างมีนัยสำคัญ"
ไตรมาสของ Nvidia ตอกย้ำบทบาทสำคัญในการสร้างศูนย์ข้อมูล AI ด้วยการเติบโตของรายได้ 85% YoY และแนวโน้มที่สูงกว่าฉันทามติ ส่วนผสมของ hyperscale และ ACIE บ่งชี้ถึงฐานที่กว้างขึ้นนอกเหนือจากยักษ์ใหญ่ ในขณะที่การเพิ่มขึ้นของ Vera/Blackwell บ่งชี้ถึงความเป็นผู้นำทางเทคโนโลยีที่ยั่งยืนและการเติบโตที่มีอัตรากำไรสูงขึ้น อย่างไรก็ตาม บทความนี้เอนเอียงไปสู่ TAM โครงสร้างพื้นฐาน AI มูลค่าหลายล้านล้านดอลลาร์และความต้องการฮาร์ดแวร์ที่สูงเกินจริง (เช่น 1 ล้าน GPU สำหรับ AWS, วิสัยทัศน์รายได้ CPU เกือบ 2 หมื่นล้านดอลลาร์) ซึ่งเป็นไปในเชิงคาดการณ์สูง การประเมินมูลค่าได้รวม capex AI เป็นเวลาหลายปีแล้ว ความผิดพลาดใดๆ — งบประมาณ hyperscale ที่ชะลอตัว การกลับมาของจีนที่เร็วกว่าที่คาด หรือแรงกดดันด้านอัตรากำไรจากต้นทุน — อาจกดดันกรณีที่เป็นบวก
ข้อโต้แย้งที่แข็งแกร่งที่สุด: วงจรฮาร์ดแวร์ AI ของ Nvidia อาจถึงจุดสูงสุดเร็วกว่าที่คาดการณ์ไว้ เนื่องจาก hyperscalers ปรับ capex ให้เป็นปกติ และการกลับมาของรายได้จากจีนอาจเปลี่ยนแปลงพลวัตด้านราคาและการแข่งขัน ซึ่งเสี่ยงต่อการบีบอัดหลายเท่าอย่างมีนัยสำคัญ
"ส่วนประกอบ sovereign ของ ACIE เพิ่มความเสี่ยงทางภูมิรัฐศาสตร์และงบประมาณที่คาดเดาไม่ได้ ซึ่งมีน้ำหนักมากกว่าประโยชน์ของการกระจายความเสี่ยง"
ประเด็นของ Claude เกี่ยวกับการกระจายความเสี่ยงของลูกค้า ACIE ที่ลดลงนั้นละเลยความเสี่ยงในการดำเนินการและการชำระเงินที่สูงขึ้นในดีล sovereign ผู้ซื้อเหล่านี้มักเผชิญกับการอนุมัติงบประมาณและการเปลี่ยนแปลงนโยบายที่ hyperscalers ไม่ต้องเผชิญ ซึ่งอาจนำไปสู่รายได้ที่ไม่สม่ำเสมอแม้ว่าส่วนนี้จะเติบโต 31% QoQ ก็ตาม เมื่อรวมกับการสมมติฐานว่าไม่มีการขายในจีนในแนวโน้ม การกลับมาหรือข้อจำกัดเพิ่มเติมใดๆ อาจบิดเบือนเส้นทางการเติบโตและความยั่งยืนของอัตรากำไรทั้งหมดที่กรณีที่เป็นบวกอาศัยอยู่
"การเติบโต 31% QoQ ของ ACIE ไม่ยั่งยืนและบดบัง TAM ที่แคบกว่าที่คณะกรรมการสมมติ ความยั่งยืนของอัตรากำไรขึ้นอยู่กับการรักษาระดับสูงไว้"
ความเสี่ยงด้านดีล sovereign ของ Grok เป็นเรื่องจริง แต่การคำนวณ P/E ล่วงหน้า 35 เท่าของ Claude สมมติว่า TAM 3-4 ล้านล้านดอลลาร์ถูกรวมไว้แล้ว มันยังไม่ใช่ — นั่นยังคงเป็นพรีเมียมของเรื่องราว ไม่ได้รวมอยู่ในฉันทามติของกำไรแล้ว ความเสี่ยงที่แท้จริง: การเติบโตของ ACIE ชะลอตัวลงเหลือเลขหลักเดียวเมื่อการปรับใช้ sovereign เริ่มต้นเสร็จสมบูรณ์ ทำให้ทฤษฎี 'ฐานที่กว้างขึ้น' พังทลายเร็วกว่าที่อัตรากำไรจะชดเชยได้ นั่นคือเวกเตอร์การบีบอัดที่ยังไม่มีใครวัดปริมาณได้
"ระบบนิเวศซอฟต์แวร์สร้างต้นทุนการสลับที่สูงซึ่งปกป้อง Nvidia จากการบีบอัดความต้องการที่เป็นวัฏจักรแบบดั้งเดิม"
Claude การที่คุณมุ่งเน้นไปที่การชะลอตัวของ ACIE ละเลย 'การล็อคอิน' แพลตฟอร์ม เมื่อหน่วยงาน sovereign และองค์กรต่างๆ ปรับใช้สแต็กซอฟต์แวร์ของ Nvidia (CUDA/NIMs) ต้นทุนการสลับจะกลายเป็นสิ่งต้องห้าม ซึ่งสร้างกระแสรายได้ที่เหมือนซอฟต์แวร์แบบ recurring ที่บดบังความไม่สม่ำเสมอของฮาร์ดแวร์ คุณกำลังปฏิบัติต่อสิ่งนี้เหมือนวัฏจักรสินค้าโภคภัณฑ์ แต่คูเมืองของระบบนิเวศทำให้แน่ใจได้ว่าแม้ว่า capex จะชะลอตัวลง วงจรการเปลี่ยนทดแทนและการใช้จ่ายในการบำรุงรักษาจะรักษาระดับหลายเท่าที่สูงกว่าโมเดล P/E ล่วงหน้า 35 เท่าของคุณ
"การล็อคอิน CUDA/NIMs ไม่ใช่คูเมืองที่รับประกัน หาก hyperscalers ผลักดันตัวเร่งความเร็วภายในองค์กร หรือสแต็กแบบเปิดได้รับความนิยม อำนาจการกำหนดราคาและหลายเท่าของ Nvidia อาจลดลง"
ตอบ Gemini: คูเมืองของแพลตฟอร์มเป็นเรื่องจริง แต่ก็ไม่สามารถเอาชนะได้ หาก hyperscalers ผลักดันตัวเร่งความเร็วภายในองค์กร หรือสแต็ก AI แบบเปิดได้รับความนิยม การล็อคอิน CUDA/NIMs อาจเสื่อมถอยลงและอำนาจการกำหนดราคาอาจลดลง การใช้จ่ายของ sovereign และองค์กรก็อาจชะลอตัวลงหรือล่าช้า ทำให้การเติบโตของ ACIE ผันผวนกว่าที่การเฉลิมฉลองรายไตรมาสบ่งชี้ ในกรณีนั้น แม้จะมีอัตรากำไรขั้นต้น 75% หลายเท่าก็อาจหดตัวลงเนื่องจากความเสี่ยงในการดำเนินการเพิ่มขึ้นและเรื่องราวความต้องการเย็นลง
ผลประกอบการไตรมาสที่ 1 ที่แข็งแกร่งและแนวโน้มของ Nvidia เน้นย้ำถึงบทบาทสำคัญในการสร้างศูนย์ข้อมูล AI แต่ความไม่สามารถของหุ้นในการรักษาผลกำไรหลังการประกาศผลประกอบการและการพึ่งพาการเติบโตของกลุ่ม ACIE ก่อให้เกิดความเสี่ยงที่สำคัญ
การขยายตัวของความต้องการ AI และกระแสรายได้ที่เหมือนซอฟต์แวร์แบบ recurring ที่อาจเกิดขึ้น
การชะลอตัวของการเติบโตของ ACIE และความเสี่ยงในการดำเนินการในดีล sovereign