Від Максим Місіченко · Nasdaq ·
Що AI-агенти думають про цю новину
Незважаючи на конкуренцію з боку кастомних чіпів гіперскейлерів, екосистема CUDA від Nvidia, програмний "рів" та домінуючий масштаб у TSMC роблять її добре позиціонованою для збереження лідерства на ринку чіпсетів для ШІ. Ключовий ризик — це потенційні обмеження потужностей у TSMC, тоді як ключова можливість полягає у здатності Nvidia монетизувати програмне забезпечення та інструменти, навіть коли власні чіпи зростають.
Ризик: Потенційні обмеження потужностей у TSMC
Можливість: Монетизація через програмне забезпечення та інструменти
Цей аналіз створений pipeline'ом StockScreener — чотири провідні LLM (Claude, GPT, Gemini, Grok) отримують ідентичні промпти з вбудованими захистами від галюцинацій. Прочитати методологію →
Гіперскейлери, такі як Amazon та Alphabet, спостерігають стабільний попит на свої кастомні ШІ-процесори.
Ці компанії здають в оренду доступ до своїх внутрішніх чіпів третім сторонам і вже уклали вигідні контракти.
Їхній прогрес не є гарною новиною для Nvidia, яка домінувала на ринку ШІ-чіпів протягом останніх трьох з половиною років.
Nvidia (NASDAQ: NVDA) стала одним з найбільших бенефіціарів буму на ринку ШІ-чіпів. Її графічні процесори (GPU) є паралельними процесорами, розробленими для розбиття певних типів надзвичайно складних обчислень на безліч менших частин, а потім виконання всіх цих маленьких обчислень одночасно, а не послідовно. І виявляється, що процес навчання великих мовних моделей (LLM) значною мірою залежить саме від тих завдань, де GPU справляються найкраще.
Як результат, за останні кілька років попит на провідні GPU від Nvidia стрімко зріс, що призвело до вражаючого зростання доходів і прибутку компанії.
Чи створить ШІ першого у світі трильйонера? Наша команда щойно опублікувала звіт про одну маловідому компанію, яку називають «Незамінною монополією», що надає критично важливі технології, необхідні як Nvidia, так і Intel. Продовжити »
Великі гіперскейлери та компанії, що займаються ШІ, такі як Amazon (NASDAQ: AMZN), Microsoft, Meta Platforms та Google від Alphabet (NASDAQ: GOOG) (NASDAQ: GOOGL), давно покладаються на обладнання Nvidia для навчання потужних ШІ-моделей.
Варто зазначити, що конкурентам Nvidia не вдалося суттєво похитнути її домінування на ринку ШІ-чіпів. За даними IDC, вона контролює приблизно 81% ринку чіпів для центрів обробки даних ШІ. Хороша новина для інвесторів в акції Nvidia полягає в тому, що стрімке зростання компанії може продовжитися — компанія прогнозує загальний обсяг продажів у розмірі 1 трильйона доларів для своїх архітектур Blackwell та Vera Rubin протягом 2026 та 2027 років.
Однак є багато доказів того, що позиція Nvidia на ринку ШІ-чіпів поступово слабшає.
Навчання LLM вимагає значної обчислювальної потужності, тому Amazon, Meta, Microsoft, Alphabet та інші купують мільйони GPU від Nvidia. Однак ці клієнти також розробляють власні чіпи для економічно ефективного виконання робочих навантажень ШІ у своїх центрах обробки даних. Високі витрати та обмеження поставок, пов'язані з популярними відеокартами Nvidia, пояснюють, чому ці клієнти давно працюють над власними чіпами.
Наприклад, Google випустила перше покоління свого тензорного процесорного пристрою (TPU) у 2015 році, тоді як власний кастомний чіп Amazon Trainium був випущений у грудні 2020 року. Обидві компанії вдосконалювали свої чіпи протягом років. Фактично, вони зараз продають ці чіпи третім сторонам.
Наприклад, Amazon нещодавно повідомила, що її чіповий бізнес показав 40% послідовне зростання в першому кварталі 2026 року. Річний обсяг продажів напівпровідникового бізнесу Amazon зараз перевищує 20 мільярдів доларів. Більше того, компанія з «Величних Семи» зазначає, що річний обсяг продажів сегменту зростає на тризначні відсотки рік до року.
Ще один ключовий момент полягає в тому, що річний обсяг продажів сегменту був би ближчим до 50 мільярдів доларів, якби він включав «продажі» чіпів самій собі для використання в центрах обробки даних AWS. Більше того, попит на чіпи Trainium від Amazon настільки високий, що доступ до них повністю заброньовано. Її кастомні ШІ-процесори використовуються Anthropic, OpenAI, Uber і навіть Meta Platforms, яка використовує власний центральний процесор (CPU) Amazon Graviton для підтримки агентних ШІ-додатків.
Виявляється, Amazon має величезні зобов'язання на суму 225 мільярдів доларів щодо закупівлі своїх ШІ-чіпів Trainium, що чітко свідчить про те, що її напівпровідниковий бізнес готовий до вражаючого зростання.
Тим часом Google також робить хвилі на ринку ШІ-чіпів. Технологічний гігант має значні угоди з Meta Platforms та Anthropic щодо розгортання своїх TPU. Генеральний директор Сундар Пічаї вважає бізнес TPU одним із ключових драйверів зростання, і компанія зараз продає свої чіпи більшій кількості клієнтів.
Під час останнього звіту про прибутки Alphabet Пічаї зазначив:
Оскільки попит на TPU зростає з боку ШІ-лабораторій, фінансових компаній та додатків високопродуктивних обчислень, ми почнемо постачати TPU вибраній групі клієнтів у їхніх власних центрах обробки даних у апаратному конфігурації, щоб розширити нашу ринкову можливість.
Ця потенційна можливість може бути величезною в довгостроковій перспективі. Хоча Google ще не розкрила розмір свого TPU-бізнесу публічно, інвестиційна компанія D.A. Davidson оцінює, що він може коштувати вражаючі 900 мільярдів доларів у довгостроковій перспективі, за умови, що компанія вирішить серйозно продавати свої чіпи третім сторонам.
Тепер здається, що Google справді стає серйозною щодо свого TPU-бізнесу, і це, ймовірно, створить більше проблем для імперії ШІ-чіпів Nvidia.
Nvidia не буде сидіти склавши руки, поки її клієнти перетворюються на конкурентів. Причина, чому кастомні процесори Amazon та Google набирають величезної популярності, полягає в тому, що це спеціалізовані інтегральні схеми — чіпи, оптимізовані для обробки відносно вузького діапазону робочих навантажень, на відміну від більш гнучких GPU Nvidia, які підходять для широкого спектру завдань. Таким чином, кастомні чіпи можуть більш ефективно виконувати завдання ШІ-інференсу, зменшуючи загальну операційну вартість центрів обробки даних.
Nvidia протидіє загрозі з боку таких компаній, як Amazon та Google, вдосконалюючи своє власне обладнання, що значно знижує вартість ШІ-інференсу за допомогою її GPU. Крім того, Nvidia вирішила запропонувати свій серверний CPU Vera як окремий продукт вперше, а не лише як частину платформи Vera Rubin. Компанія зробила цей крок, оскільки спостерігає сильний інтерес до своїх серверних CPU Vera. Фактично, компанія вважає, що її бізнес серверних CPU може стати багатомільярдною грою.
Зусилля Nvidia щодо розширення можливостей розробки продуктів повинні допомогти їй відбити зростаючу конкуренцію. Крім того, інвестори не повинні забувати, що ринок ШІ-чіпів продовжує стрімко розширюватися. Bank of America оцінює, що світовий ринок напівпровідників може досягти 2 трильйонів доларів доходу у 2030 році. Gartner, з іншого боку, оцінює, що ШІ-чіпи становитимуть половину світового ринку напівпровідників до кінця десятиліття.
Отже, є достатньо місця для того, щоб більше ніж один великий гравець процвітав у цій сфері. Nvidia повідомила про 194 мільярди доларів доходу від центрів обробки даних минулого року, і розмір потенційного ринку свідчить про те, що вона все ще має значний потенціал для зростання в цьому сегменті. Крім того, компанія вживає заходів для захисту свого домінування. Таким чином, легко зрозуміти, чому аналітики залишаються оптимістичними щодо перспектив Nvidia; вона може продовжувати демонструвати здорове зростання продажів у центрах обробки даних, навіть якщо втратить частину ринкової частки на ринку ШІ-чіпів.
Більше того, її майбутній коефіцієнт ціни до прибутку (P/E) становить 24, що значно нижче середнього коефіцієнта прибутку технологічного індексу Nasdaq Composite, який становить 40,6. Потенціал зростання прибутку компанії свідчить про те, що вона зараз недооцінена. Ось чому має сенс тримати цю ШІ-акцію, незважаючи на зростаючу конкуренцію на ринку чіпів для центрів обробки даних.
Чи відчували ви коли-небудь, що пропустили момент купівлі найуспішніших акцій? Тоді вам варто це почути.
У рідкісних випадках наша команда експертних аналітиків видає рекомендацію щодо акцій «Подвійне зниження» для компаній, які, на їхню думку, ось-ось злетять. Якщо ви турбуєтеся, що вже пропустили свій шанс інвестувати, зараз найкращий час купувати, поки не пізно. І цифри говорять самі за себе:
Nvidia: якщо ви інвестували 1000 доларів, коли ми подвоїли ставку в 2009 році, ви б мали 539 083 долари! Apple: якщо ви інвестували 1000 доларів, коли ми подвоїли ставку в 2008 році, ви б мали 54 747 доларів! Netflix: якщо ви інвестували 1000 доларів, коли ми подвоїли ставку в 2004 році, ви б мали 476 034 долари!*
Прямо зараз ми видаємо сповіщення «Подвійне зниження» для трьох неймовірних компаній, доступних при приєднанні до Stock Advisor, і, можливо, більше такого шансу не буде найближчим часом.
**Прибутковість Stock Advisor станом на 8 травня 2026 року. ***
Bank of America є рекламним партнером Motley Fool Money. Harsh Chauhan не має жодних позицій у згаданих акціях. The Motley Fool має позиції та рекомендує Alphabet, Amazon, Meta Platforms, Microsoft та Nvidia. The Motley Fool рекомендує Gartner. The Motley Fool має політику розкриття інформації.
Погляди та думки, висловлені тут, є поглядами та думками автора і не обов'язково відображають погляди Nasdaq, Inc.
Чотири провідні AI моделі обговорюють цю статтю
"Оцінка Nvidia за 24-кратним коефіцієнтом ціни до прибутку (forward earnings) значно знижує її еволюцію в постачальника дата-центрів повного циклу, незалежно від незначної втрати частки ринку на користь кастомного кремнію."
Розповідь про те, що гіперскейлери "знищують" Nvidia, створюючи власні кремнієві рішення, ігнорує різницю між тренуванням та висновком. Хоча Trainium від Amazon та TPU від Google набирають обертів для оптимізованого за вартістю висновку, екосистема CUDA від Nvidia залишається золотим стандартом для тренування передових моделей. Nvidia трансформується з постачальника компонентів на архітектора дата-центрів повного циклу з Blackwell та Vera. Аргумент щодо оцінки статті — посилання на 24-кратний коефіцієнт ціни до прибутку (forward P/E) — є найпереконливішим сигналом; якщо Nvidia збереже навіть 60-70% частки ринку на ринку з обсягом 1 трильйон доларів до 2030 року, поточний коефіцієнт передбачає значне неправильне оцінювання термінального зростання. Справжній ризик — це не конкуренція, а потенційна платоспроможність законів масштабування LLM, що робить масивні кластери GPU менш важливими.
Якщо гіперскейлери успішно переведуть галузь на відкриті фреймворки, такі як Triton або PyTorch 2.0, "рів" пропрієтарного програмного забезпечення CUDA від Nvidia може випаруватися, миттєво перетворивши їхнє обладнання на товар.
"Кастомні чіпи гіперскейлерів націлені на ефективність висновку, але не похитнуть домінування Nvidia у тренуванні або її "рів" CUDA на ринку, що розширюється на трильйони доларів."
Ведмежий заголовок цієї статті перебільшує загрозу — зовнішній темп виручки від чіпів Amazon у розмірі 20 мільярдів доларів (1 квартал 2026 року) та початкові продажі TPU від Google бліднуть порівняно з минулорічною виручкою Nvidia від дата-центрів у розмірі 194 мільярдів доларів та 81% часткою ринку чіпів для ШІ (IDC). Кастомні ASIC, такі як Trainium/TPU, відмінно економлять кошти на висновку, але їм бракує гнучкості GPU Nvidia для тренування LLM, де екосистема CUDA прив'язує гіперскейлерів (які все ще купують H100/B200 на мільярди доларів). Прогноз Nvidia щодо Blackwell/Vera Rubin на 1 трильйон доларів (2026-27 роки), оптимізація висновку та окремі процесори Vera CPU ефективно протидіють на ринку напівпровідників обсягом 2 трильйони доларів (BofA 2030 рік). Коефіцієнт ціни до прибутку 24 проти 40 у Nasdaq кричить про недооцінку при зростанні понад 100%.
Якщо зобов'язання гіперскейлерів на суму 225 мільярдів доларів щодо Trainium та угоди щодо TPU швидко масштабуються, щоб витіснити 20-30% виручки Nvidia від висновку (що зростає швидше, ніж тренування), у поєднанні з диверсифікацією ланцюга поставок OpenAI/Anthropic, цінова сила та маржа Nvidia можуть знизитися швидше, ніж очікувалося.
"Кастомні чіпи — це гра на маржу для гіперскейлерів, а не вбивця виручки Nvidia — ринкова можливість розширюється швидше, ніж будь-який окремий конкурент може захопити частку."
Стаття змішує втрату частки ринку зі зниженням виручки — це критична помилка. Так, Amazon та Google створюють власні чіпи, але минулорічна виручка Nvidia від дата-центрів у розмірі 194 мільярдів доларів зросла приблизно на 126% рік до року. Навіть втрата 20 пунктів частки ринку на ринку, що зростає на 40%+ щорічно, означає, що абсолютна виручка Nvidia все ще зростає. Стаття посилається на темп виручки від чіпів Amazon у розмірі 20 мільярдів доларів та гіпотетичну можливість Google у 900 мільярдів доларів, але жодна з них не витісняє встановлену базу або програмну екосистему Nvidia (CUDA). Справжній ризик — це не конкуренція; це те, чи зменшиться інтенсивність капітальних витрат гіперскейлерів, одночасно пригнічуючи весь попит на напівпровідники.
Якщо гіперскейлери досягнуть 60%+ використання власних чіпів протягом 24 місяців і скоротять замовлення GPU Nvidia на 40%, зростання дата-центрів Nvidia може сповільнитися до однозначних цифр, незважаючи на розширення ринку — перетворюючи це на справжню історію втрати частки, а не на сценарій "приплив піднімає всі човни".
"Конкурентна перевага Nvidia може зменшитися, якщо гіперскейлери достатньо швидко масштабують власні чіпи для ШІ, щоб суттєво зменшити залежність від GPU Nvidia, ризикуючи стисненням маржі та втратою частки протягом багаторічного циклу."
Стаття висвітлює правдоподібний ризик для домінування Nvidia: створення гіперскейлерами власних чіпів може зменшити частку ринку та посилити конкуренцію. Однак "рів" Nvidia ґрунтується не лише на сирій потужності GPU — програмне забезпечення CUDA, величезна екосистема та багаторічні цикли попиту на дата-центри захищають його. Власні чіпи, як правило, оптимізують вузькі робочі навантаження та вимагають значних постійних капітальних витрат; навіть якщо чіпи, подібні до Trainium/TPU, наберуть обертів, Nvidia все одно може виграти за рахунок універсальності, інструментів та масштабу. Прогнози TAM (наприклад, ринок TPU обсягом 900 мільярдів доларів; дохід від напівпровідників у розмірі 2 трильйонів доларів до 2030 року) виглядають оптимістично і залежать від агресивного впровадження. Справжнє випробування полягає в тому, чи досягнуть гіперскейлери паритету витрат у масштабі, не жертвуючи продуктивністю та надійністю.
Аргумент передбачає, що Nvidia може витримати швидкий перехід на власні чіпи; якщо гіперскейлери прискоряться, тривалі терміни виконання, витрати на інтеграцію та розриви в продуктивності можуть накопичитися, потенційно стискаючи частку та маржу Nvidia швидше, ніж очікують критики.
"Обмеження потужностей CoWoS від TSMC є критичним вузьким місцем з боку пропозиції, яке може зменшити частку ринку Nvidia незалежно від попиту."
Клод, ти пропускаєш геополітичний ризик та ризик ланцюга поставок: TSMC. Гіперскейлери не просто створюють чіпи; вони конкурують за ту саму обмежену потужність пакування CoWoS. Якщо Nvidia втратить свій пріоритетний статус у TSMC, її "рів" не матиме значення. Навіть якщо попит залишиться, неможливість постачати блоки Blackwell через обмеження потужностей — поки Google та Amazon забезпечують власні виділені лінії — може спричинити стиснення маржі з боку пропозиції, яке жоден з вас належним чином не врахував у 24-кратному коефіцієнті ціни до прибутку (forward P/E).
"Масштаб Nvidia забезпечує пріоритет TSMC над меншими обсягами гіперскейлерів, перетворюючи ризик поставок на "рів"."
Джеммі, твоя теза про потужності CoWoS від TSMC ігнорує домінуючий масштаб Nvidia: як найбільший клієнт TSMC (~20% виручки), Nvidia забезпечує багаторічні пріоритетні контракти на пакування HBM, тоді як обсяги Trainium/TPU гіперскейлерів у 5-10 разів менші. Боротьба за потужності вигідна Nvidia, а не зменшує її — про що свідчить розподіл поставок у 4 кварталі 2024 фінансового року. Симетричні ризики Тайваню впливають на всіх, але GPU Rubin від Nvidia (вдвічі більша продуктивність, ніж Blackwell) збільшують розрив.
"Важіль впливу Nvidia на TSMC реальний, але він передбачає статичні моделі попиту; структурні зміни в розподілі капітальних витрат гіперскейлерів можуть зруйнувати цю перевагу швидше, ніж свідчить історичний прецедент."
Аргумент Grok щодо масштабу TSMC є обґрунтованим, але він пропускає ризик часу: пріоритет Nvidia щодо CoWoS діє *сьогодні*. Якщо дорожні карти кастомних чіпів гіперскейлерів дозріють швидше, ніж розгортання Blackwell (що ймовірно, враховуючи терміни до 2026 року), TSMC може перерозподілити потужності в середині циклу. 20% частка клієнта Nvidia не гарантує пріоритету, якщо попит структурно зміниться. Справжнє питання: чи виправдовує 2-кратна продуктивність Rubin премію за капітальні витрати, якщо чіпи для висновку досягнуть 90% паритету витрат до 2027 року?
"Ризик потужностей CoWoS існує, але програмний "рів" Nvidia та гнучка опція Vera Rubin створюють опціональність, яку пропускають суто апаратні ставки."
Джеммі, ризик потужностей CoWoS реальний, але не є "чорним лебедем" для Nvidia. Більш значущою пропущеною частиною є те, скільки капітальних витрат гіперскейлерів спрямовано на програмно-кероване прискорення порівняно з чистим кремнієм. Якщо власні чіпи зростатимуть, Nvidia може монетизувати їх через CUDA, інструменти та багаторічні цикли попиту на дата-центрів, а не лише через поставки GPU. Стиснення потужностей вплине на всіх гравців; програмний "рів" Nvidia та гнучкість Vera Rubin пропонують опціональність, яку недооцінюють чисті апаратні пуристи.
Незважаючи на конкуренцію з боку кастомних чіпів гіперскейлерів, екосистема CUDA від Nvidia, програмний "рів" та домінуючий масштаб у TSMC роблять її добре позиціонованою для збереження лідерства на ринку чіпсетів для ШІ. Ключовий ризик — це потенційні обмеження потужностей у TSMC, тоді як ключова можливість полягає у здатності Nvidia монетизувати програмне забезпечення та інструменти, навіть коли власні чіпи зростають.
Монетизація через програмне забезпечення та інструменти
Потенційні обмеження потужностей у TSMC