NVIDIA (NVDA): Pagrindinis AI skaičiavimo monopolistas ir kitas augimo etapas

NVIDIA (NVDA): Pagrindinis AI skaičiavimo monopolistas ir kitas augimo etapas

Apžvalga vadovams

NVIDIA nėra teisinis monopolis, tačiau dirbtinio intelekto skaičiavimo rinkoje tai yra artimiausia ekonominei platformos monopolijai. Jos pranašumas apima ne tik GPU, bet ir CUDA, tinklo sistemas, sistemų inžineriją, išvesties programinę įrangą, kūrėjų įrankius ir verslo diegimą.

2026 m. liepos 31 d., 11:51 UTC, NVIDIA akcijomis buvo prekiaujama po 195,04 JAV dolerio už akciją, kas reiškia apytiksliai 4,76 trilijono JAV dolerių rinkos kapitalizaciją.

Akcija yra brangi absoliučia verte, tačiau jos vertinimas yra mažiau ekstremalus nei agresyviausioje 2024–2025 m. dirbtinio intelekto ralis fazėje. Pagrindinis klausimas nebėra, ar NVIDIA parduos AI lustus. Klausimas yra, ar hiperskalerio AI kapitalo išlaidos, išvesties paklausa ir programinės įrangos monetizavimas gali augti pakankamai greitai, kad palaikytų 4,8 trilijono JAV dolerių akcijų vertę, kol AMD ir pasirinktiniai lustai palaipsniui užims rinkos dalį.

Scenarijų suvestinė

Tai yra scenarijų rezultatai, o ne tikslios prognozės. Paskirstymas yra neįprastai platus, nes NVIDIA uždarbis yra labai jautrus AI kapitalo išlaidoms, produktų perėjimo vykdymui, bendrosioms maržoms, eksporto kontrolėms ir vertinimo daugikliams.

Įvertinimas: 72/100. NVIDIA išlieka viena aukščiausios kokybės augimo verslų rinkoje, ir jos dabartinis daugiklis yra pagrįstas, jei AI infrastruktūros išlaidos išlieka didelės. Tačiau akcija vis dar reikalauja kelerius metus išskirtinio vykdymo. Ji patraukli ilgalaikės rizikos/grąžos atžvilgiu, bet nėra įprastas sandoris.

2026 m. vidurio rinkos apžvalga

Naujausias NVIDIA ataskaitinis ketvirtis buvo 2027 finansinių metų I ketvirtis, pasibaigęs 2026 m. balandžio 26 d. Pajamos sudarė 81,6 mlrd. JAV dolerių, padidėjo 85% per metus; Duomenų centrų pajamos sudarė 75,2 mlrd. JAV dolerių, padidėjo 92%; bendroji marža buvo 74,9%; ir GAAP veiklos pelnas sudarė 53,5 mlrd. JAV dolerių. NVIDIA prognozavo maždaug 91 mlrd. JAV dolerių pajamų 2027 finansinių metų II ketvirčiui, darydama prielaidą, kad iš Kinijos negaus duomenų centrų skaičiavimo pajamų. (investor.nvidia.com)

Naudojant liepos 31 d. akcijos kainą, naujausią balanso ataskaitą ir atsiliekančius finansinius rezultatus, gaunama tokia vertinimo suvestinė:

Paskutinių 12 mėnesių duomenys apskaičiuojami iš 2026 finansinių metų rezultatų plius 2027 finansinių metų I ketvirtis, minus 2026 finansinių metų I ketvirtis. 2026 finansiniais metais NVIDIA sugeneravo 102,7 mlrd. JAV dolerių veiklos pinigų srauto ir išleido 6,0 mlrd. JAV dolerių kapitalo išlaidoms. 2027 finansinių metų I ketvirtį veiklos pinigų srautas sudarė 50,3 mlrd. JAV dolerių, o kapitalo išlaidos – 1,8 mlrd. JAV dolerių. (sec.gov)

Pagrindinis P/E santykis reikalauja atsargumo. 2027 finansinių metų I ketvirčio grynąjį pelną sudarė apytiksliai 15,9 mlrd. JAV dolerių kitų pajamų, daugiausia susijusių su investiciniais pelnais. Todėl veiklos pelnas ir laisvas pinigų srautas suteikia tikslesnes pagrindinio vertinimo priemones. (sec.gov)

NVIDIA segmentų pasiskirstymas: skaičiavimas, tinklo sistemos ir programinė įranga

NVIDIA pakeitė ataskaitų struktūrą 2027 finansinių metų I ketvirtį. Dabar ji akcentuoja Duomenų centrus ir Krašto kompiuteriją (Edge Computing), o Duomenų centrai suskirstyti į Hiperskalės ir AI debesis, pramonės bei įmonių.

Deklaruojamų pajamų pasiskirstymas

2026 finansiniais metais Duomenų centrų pajamos padidėjo 68% per metus iki 193,7 mlrd. JAV dolerių. Šis verslas tapo nepaprastai dominuojantis iki 2027 finansinių metų I ketvirčio, kai Duomenų centrai sugeneravo daugiau nei 92% visų įmonės pajamų. (sec.gov)

2027 finansinių metų I ketvirtį skaičiavimas sudarė apie 80% Duomenų centrų pajamų, o tinklų sistemos – apie 20%. Tai svarbu, nes rinka vis labiau vertina NVIDIA kaip duomenų centrų sistemų įmonę, o ne tik kaip GPU dizainerį.

Mokymas prieš išvestį (inference)

NVIDIA ne atskleidžia pajamų pagal mokymą ir išvestį. Skirtumas taip pat yra netobulas, nes tie patys GPU klasteriai dažnai gali būti naudojami abiem darbo krūviams, o NVIDIA dažnai parduoda integruotas sistemas, o ne atskirus lustus.

Modeliavimo tikslais, mano apytikslė 2026 m. vidurio Duomenų centrų skaičiavimo pajamų prognozė yra:

• Su mokymu susijęs skaičiavimas: apytiksliai 45%–50%
• Su išvestimi susijęs skaičiavimas: apytiksliai 50%–55%

Ši prognozė atspindi platesnį poslinkį link išvesties. „Gartner“ prognozavo, kad 2026 m. išvestis sudarys apie 55% AI optimizuotos infrastruktūros išlaidų, o NVIDIA pakartotinai teigė, kad išvesties diegimai plečiasi papildomai prie mokymo. (gartner.com)

Iki 2029 m. pagrįsta mišinio prielaida yra:

• Mokymas: 35%–40%
• Išvestis: 60%–65%

Tai nebūtinai reiškia, kad mokymo pajamos mažėja. Tikėtina, kad išvestis taps antruoju pagrindiniu mastelio keitimo ciklu, nes AI agentai, paieškos sistemos, kodavimo asistentai, įmonių kopilotai, robotika ir realaus laiko rekomendacijų sistemos vartoja vis didesnius skaičiavimo resursus.

Tinklų sistemos: vis svarbesnis pelno šaltinis

Tinklų sistemos yra vienas iš labiausiai neįvertintų NVIDIA augimo variklių.

Verslas apima:

• NVLink mastelio didinimo jungtis
• InfiniBand
• Spectrum-X Ethernet
• ConnectX tinklo adapteriai
• BlueField DPU
• Jungiklių lustus, optines technologijas, kabelius ir tinklo programinę įrangą

NVIDIA tinklo pajamos 2026 finansiniais metais viršijo 31 mlrd. JAV dolerių, daugiau nei dešimt kartų daugiau nei 2021 finansiniais metais. 2026 finansinių metų IV ketvirtį tinklo pajamos pasiekė 11 mlrd. JAV dolerių, padidėjo daugiau nei 3,5 karto per metus, paskatintos NVLink, Spectrum-X Ethernet ir InfiniBand. (s201.q4cdn.com)

Tinklų sistemos svarbios dėl dviejų priežasčių:

1. Didelius AI klasterius vis labiau riboja duomenų judėjimas, o ne tik aritmetinis pralaidumas.
2. NVIDIA gali gauti daugiau vertės iš kiekvienos AI gamyklos, parduodama jungtis, perjungimo įrangą, tinklo sistemas ir sistemos architektūrą, supantį GPU.

Tai taip pat apsunkina NVIDIA pakeitimą. Konkuruojančiam akseleratoriui reikia ne tik atitikti GPU našumą; jis turi veikti visoje paskirstyto skaičiavimo architektūroje.

Programinė įranga: mažos deklaruojamos pajamos, didžiulė strateginė vertė

NVIDIA nenurodo CUDA ar AI Enterprise kaip atskiro pajamų segmento. Programinė įranga dažnai yra integruota į techninės įrangos sistemas, debesų paslaugas, palaikymo sutartis ir įmonių prenumeratas.

Programinės įrangos paketas apima:

• CUDA ir CUDA-X
• cuDNN, TensorRT, NCCL ir susijusias bibliotekas
• NVIDIA AI Enterprise
• NIM išvesties mikroservisus
• NeMo modelio ir agentų įrankius
• Run:ai ir orkestravimo įrankius
• Omniverse ir fizinio AI programinę įrangą
• DGX Cloud ir įmonių diegimo paslaugas

Modeliavimo tikslais, aš manau, kad tiesioginės ir pasikartojančios programinės įrangos arba programinės įrangos palaikomos paslaugos šiandien gali sudaryti maždaug 2%–4% įmonės pajamų, nors tikslus skaičius nėra atskleidžiamas. Ši prognozė neturėtų būti klaidingai suprasta kaip deklaruotas segmento skaičius.

Svarbiausia yra tai, kad CUDA veikia kaip paklausos skatinimo ir kainodaros griovys. Pati NVIDIA savo ataskaitose apibūdina platformą kaip apimančią CUDA, spartinimo bibliotekas, modelius, API, SDK, karkasus ir įmonės programinę įrangą, o ne tik pagrindinį GPU. (sec.gov)

Todėl programinės įrangos paketo ekonominė vertė yra žymiai didesnė nei jos tiesioginis pajamų indėlis.

AI infrastruktūros paklausa ir kapitalo išlaidų perspektyva

Stipriausias NVIDIA kito augimo etapo įrodymas yra jos klientų išlaidų elgesys.

Dabartiniai keturių pagrindinių hiperskalerių 2026 m. kapitalo išlaidų planai yra apytiksliai:

Tai yra bendri kapitalo išlaidų biudžetai, o ne tik NVIDIA išlaidos. Jie apima duomenų centrus, energetikos infrastruktūrą, CPU, saugyklas, tinklų sistemas, nekilnojamąjį turtą ir kitą įrangą. „Microsoft“ teigė, kad maždaug du trečdaliai jos kapitalo išlaidų skiriama trumpalaikiams turtui, daugiausia GPU ir CPU. (microsoft.com)

NVIDIA vadovybė 2026 m. vasarį pareiškė, kad analitikai tikėjosi, jog penki didžiausi debesų paslaugų teikėjai ir hiperskalerai pasieks 700 mlrd. JAV dolerių 2026 m. kapitalo išlaidų, o šie klientai sudarys šiek tiek daugiau nei pusę NVIDIA duomenų centrų pajamų. Vadovybė taip pat tikėjosi nuoseklaus pajamų augimo visus 2026 kalendorinius metus ir teigė, kad tiekimo įsipareigojimai tęsis iki 2027 kalendorinių metų. (s201.q4cdn.com)

Bazinio scenarijaus kapitalo išlaidų prielaidos

Mano modelis numato:

• 2026 m. hiperskalerio kapitalo išlaidos išlieka apie 735 mlrd. JAV dolerių–760 mlrd. JAV dolerių
• 2027 m. išlaidos auga apytiksliai 15%
• 2028 m. išlaidos auga apytiksliai 10%
• 2029 m. išlaidos auga apytiksliai 8%
• Išvestis ir agentiniai darbo krūviai kompensuoja kai kuriuos efektyvumo padidėjimus
• Suverenus AI ir įmonių AI plečia klientų bazę už didžiausių JAV debesų kompanijų ribų

Kritinė prielaida yra ta, kad AI infrastruktūra tampa produktyviu turtu, o ne trumpalaikiu spekuliaciniu plėtros projektu. Iki šiol paklausa išlieka pakankamai stipri, kad hiperskalerai toliau didina išlaidas, nepaisant didėjančio nusidėvėjimo ir spaudimo laisvam pinigų srautui.

Blackwell plėtra ir tiekimo apribojimai

„Blackwell“ iš paleidimo rizikos tapo pagrindiniu pajamų varikliu.

2026 finansinių metų IV ketvirtį:

• Duomenų centrų pajamos pasiekė apytiksliai 62 mlrd. JAV dolerių
• „Grace Blackwell“ sistemos sudarė maždaug du trečdalius Duomenų centrų pajamų
• Buvo įdiegta beveik devyni gigavatai „Blackwell“ infrastruktūros
• Tinklų sistemų pajamos pasiekė 11 mlrd. JAV dolerių

2027 finansinių metų I ketvirtį Duomenų centrų pajamos išaugo iki 75,2 mlrd. JAV dolerių, o duomenų centrų skaičiavimas padidėjo 77% per metus, o tinklų sistemos – 199%. (s201.q4cdn.com)

Tiekimo padėtis gerėja, tačiau ji nėra nereikšminga. NVIDIA atskleidė 119 mlrd. JAV dolerių gamybos, tiekimo, pajėgumų ir kitų įsipareigojimų, iš kurių apytiksliai 95 mlrd. JAV dolerių turėjo būti sumokėta per likusią 2027 finansinių metų dalį. Tai rodo tiek stiprią numatomą paklausą, tiek įmonės ateities tiekimo įsipareigojimų mastą. (sec.gov)

Pagrindinės tiekimo rizikos yra:

• Pažangaus pakavimo pajėgumai
• Didelio pralaidumo atminties prieinamumas
• Rack-lygio maitinimas ir aušinimas
• Optiniai ir tinklo komponentai
• Sistemos integravimas ir kvalifikacija
• Perėjimo nuo „Blackwell“ prie „Rubin“ laikas

Tikimasi, kad kita pagrindinė NVIDIA platforma, Vera Rubin, pradės gamybos pristatymus 2027 finansinių metų antroje pusėje. NVIDIA teigia, kad „Rubin“ gali sumažinti išvesties žetonų kainą iki dešimties kartų, palyginti su „Blackwell“, ir reikalauja mažiau GPU kai kuriems mokymo darbo krūviams. Šie teiginiai sukuria didelį augimo potencialą, tačiau taip pat įveda vykdymo riziką, nes įmonė turi perkelti klientus į kitą sudėtingą stovo mastelio platformą, nesutrikdydama „Blackwell“ paklausos. (sec.gov)

Konkurentų atsakymai: AMD ir pasirinktiniai lustai

AMD

AMD yra patikimiausias komercinio silicio konkurentas.

AMD Duomenų centrų pajamos 2026 m. pirmąjį ketvirtį pasiekė 5,8 mlrd. JAV dolerių, padidėjo 57% per metus, paskatintos EPYC procesorių ir nuolatinės „Instinct“ GPU plėtros. AMD MI350 produktai jau diegiami debesų paslaugų teikėjų, o MI450/Helios platforma turėtų pradėti plėstis 2026 m. trečiąjį ketvirtį. (amd.com)

AMD pranašumai apima:

• Mažesnė platformos kaina
• Atviros programinės įrangos pozicionavimas per ROCm
• Stipri CPU ir GPU integracija
• Potencialiai patraukli atminties talpa
• Klientų noras turėti antrąjį šaltinį

Jos trūkumai išlieka reikšmingi:

• Mažesnė programinės įrangos ekosistema
• Mažesnis instaliuotos bazės pagreitis
• Mažesnė kūrėjų dalis
• Silpnesnė tinklo integracija
• Mažiau brandūs didelių klasterių operaciniai įrankiai

AMD nereikia visiškai pakeisti NVIDIA, kad būtų svarbi. Nuolatinė 10%–20% papildomų AI akseleratorių išlaidų dalis galėtų daryti spaudimą NVIDIA kainodarai ir vertinimo daugikliui.

Pasirinktiniai lustai

Pasirinktiniai akseleratoriai yra struktūriškai svarbesnė grėsmė, ypač išvesties atžvilgiu.

Pavyzdžiai apima:

• Microsoft Maia 200, skirta išvesties darbo krūviams
• Meta MTIA, sukurta rekomendacijų ir išvesties darbo krūviams
• Amazon Trainium, kurį „Amazon“ toliau plečia tiek mokymui, tiek išvestiai
• „Google“ TPU šeima

„Microsoft“ teigia, kad „Maia 200“ yra heterogeninės infrastruktūros strategijos dalis, skirta pagerinti našumą už dolerį ir sumažinti priklausomybę nuo patentuotų tinklų. „Meta“ teigia, kad MTIA išliks svarbia jos vidinės AI infrastruktūros strategijos dalimi, o „Amazon“ daugiau nei dešimtmetį investavo į „Trainium“ ir kitus pasirinktinius lustus. (blogs.microsoft.com)

Pagrindinis klausimas nėra, ar egzistuos pasirinktinis silicis. Jis egzistuos. Klausimas yra, ar pasirinktiniai lustai:

1. Pakeis NVIDIA akseleratorius, ar
2. Išplės bendrą AI skaičiavimo paklausą, imdamiesi tik pasirinktų darbo krūvių

Tikėtinas atsakymas yra abu. Pasirinktinis silicis tikriausiai užims dalį stabilių, didelio tūrio, viduje kontroliuojamų išvesties darbo krūvių, o NVIDIA išliks stipriausia:

• Pažangių modelių mokymas
• Greitai kintantys darbo krūviai
• Daugiavarčio nuomotojo debesų aplinkos
• Įmonių diegimai
• Didelio masto paskirstyta išvestis
• Sistemos, reikalaujančios plataus karkasų suderinamumo

NVIDIA taip pat bando neutralizuoti pasirinktinių lustų grėsmę per NVLink Fusion, kuri leidžia hiperskalerams ir pasirinktinių ASIC dizaineriams prijungti savo CPU ar XPU prie NVIDIA platformos. Ši strategija gali leisti NVIDIA monetizuoti pasirinktinį silicį per jungtis, tinklo sistemas, programinę įrangą ir sistemos architektūrą, net kai ji neparduoda kiekvieno akseleratoriaus. (sec.gov)

Ar CUDA griovys patvarus?

Kodėl griovys yra galingas

CUDA užrakinimas nėra tiesiog kūrėjų vienos programavimo kalbos žinojimas. Platesnės perėjimo išlaidos apima:

• Metų optimizuotus branduolius
• CUDA specifines bibliotekas
• Paskirstyto mokymo implementacijas
• Našumo derinimas
• Derinimo įrankiai
• Modelių aptarnavimo infrastruktūra
• Konteinerių ir orkestravimo integracijas
• Darbuotojų patirtis
• Esami gamybos diegimai
• Tiekėjo palaikymas ir sertifikavimas

NVIDIA programinės įrangos paketas taip pat glaudžiai integruotas su jos tinklo ir techninės įrangos architektūra. Jos etaloninės architektūros sujungia GPU, CPU, tinklo sistemas, saugumą, saugojimą, energijos tiekimą, aušinimą ir programinę įrangą į vieną sistemą. (sec.gov)

Tai sukuria klasikinį ekosistemos efektą: daugiau kūrėjų kuria ant CUDA, nes daugiau klientų naudoja NVIDIA, o klientai naudoja NVIDIA, nes jau yra daugiau programinės įrangos ir talentų.

Kodėl griovys nėra nepažeidžiamas

CUDA užrakinimas gali susilpnėti, jei:

• „PyTorch“ ir kiti karkasai abstrahuoja daugiau techninės įrangos skirtumų
• ROCm tampa žymiai lengviau diegiamas
• Pasirinktinis silicis gauna geresnį kompiliatoriaus palaikymą
• Išvesties darbo krūviai tampa labiau standartizuoti
• Dideli klientai kuria savo programinės įrangos paketus
• Atviri modeliai sumažina patentuoto optimizavimo vertę
• Kaina už žetoną tampa svarbesnė už didžiausią našumą

Todėl griovys yra patvarus, bet ne statinis. NVIDIA turi nuolat tobulinti visą platformą, o ne tik GPU architektūrą.

Vertinimas: dabartiniai daugikliai, lyginant su istorija ir konkurentais

NVIDIA penkerių metų vertinimo kontekstas

Naudojant apytikslius metų pabaigos arba atsiliekančius vertinimo stebėjimus, NVIDIA penkerių metų diapazonai buvo plačiai tokie:

Todėl dabartinis vertinimas yra:

• Mažesnis už ekstremaliausius AI eros pardavimų daugiklius
• Mažesnis už didžiausius augimo etapo EV/EBIT daugiklius
• Vis dar gerokai virš brandžių puslaidininkių vertinimų
• Palaikomas neįprastai aukštų veiklos maržų ir laisvo pinigų srauto

NVIDIA 2026 finansinių metų bendroji marža buvo 71,1%, o 2027 finansinių metų I ketvirčio bendroji marža grįžo iki maždaug 75%. Jos LTM EBIT marža yra maždaug 64%, o tai paaiškina, kodėl didelis EV/Pardavimų daugiklis vis dar gali duoti patikimesnį EV/EBIT daugiklį nei daugelis puslaidininkių konkurentų. (sec.gov)

Orientacinis konkurentų palyginimas

Žemiau pateikiamas suapvalintas palyginimas, naudojant apytikslę 2026 m. liepos mėn. rinkos vertę ir naujausius deklaruotus finansinius duomenis. Konkurentų rinkinys yra netobulas: „Broadcom“ turi didelį infrastruktūros programinės įrangos verslą, TSMC yra liejykla, AMD yra spartesnio investavimo etape, o „Qualcomm“ yra brandesnė.

Išvada nėra ta, kad NVIDIA yra pigi. Tai yra, kad NVIDIA premija iš dalies pagrįsta aukštesniu augimu, bendrąja marža, grynųjų pinigų generavimu ir strategine pozicija.

Vertinimas tampa pažeidžiamas, jei pajamų augimas nukrenta žemiau maždaug 20%, o bendrosios maržos mažėja link 60-ųjų vidurio. Tokiomis aplinkybėmis EV/EBIT daugiklis, artimesnis 18x–22x, būtų tinkamesnis.

12–36 mėnesių augimo potencialo modelis

Modelis naudoja pajamų, EBIT maržos ir EV/EBIT daugiklio prielaidas. Jis numato maždaug stabilų atskiestų akcijų skaičių, artimą 24,2 mlrd., ir prideda dabartinę grynąją pinigų sumą prie įmonės vertės.

12 mėnesių scenarijai

Pesimistinis scenarijus

Pesimistinis scenarijus numato:

• Hiperskalerai sustabdo arba sumažina AI kapitalo išlaidas
• Pasirinktinis silicis užima reikšmingą išvesties dalį
• AMD MI400 platforma tampa komerciškai konkurencinga
• „Blackwell“ į „Rubin“ perėjimas sukelia pristatymo sutrikimus
• Bendrosios maržos mažėja, sistemoms tampant sudėtingesnėms
• NVIDIA negauna jokios reikšmingos naudos iš Kinijos

Tai sukuria stiprų absoliutų augimą, bet nepakankamą augimą dabartiniam vertinimui.

Bazinis scenarijus

Bazinis scenarijus numato:

• „Blackwell“ išlieka apribota tiekimo atžvilgiu didžiąją 2026 m. dalį
• „Rubin“ plėtra prasideda 2027 finansinių metų antroje pusėje
• Išvestis auga greičiau nei mokymas
• Tinklų sistemos išlieka sparčiai augančiu priedu
• AI kapitalo išlaidos išlieka didelės iki 2028 m.
• Bendroji marža stabilizuojasi apie 72%–75%

Šis scenarijus palaiko maždaug 20-ties procentų grąžą per 12 mėnesių, bet ne tiesioginį judėjimą. Akcija vis dar gali patirti 20%–30% nuosmukius, net jei fundamentiniai rodikliai gerėja.

Optimistinis scenarijus

Optimistinis scenarijus numato:

• Hiperskalerio kapitalo išlaidos toliau didėja
• Agentinis AI reikšmingai padidina žetonų suvartojimą
• „Rubin“ paleidžiamas pagal grafiką su geresne kaina už žetoną
• NVIDIA išlaiko daugiau nei 80% komercinių AI akseleratorių ekonomikos
• Tinklų sistemos ir programinė įranga auga greičiau nei skaičiavimas
• Suverenus ir įmonių AI tampa materialiais antros bangos klientais

Toks derinys galėtų palaikyti judėjimą link 350 JAV dolerių už akciją per 12 mėnesių.

36 mėnesių scenarijai

Bazinis scenarijus reikalauja, kad pajamos iki 2029 finansinių metų artėtų prie 600 mlrd. JAV dolerių, o tai sudaro maždaug 41% metinį augimą nuo 2026 finansinių metų. Tai yra reikli, bet neprieštarauja dabartinei NVIDIA mastelio didinimo trajektorijai. Optimistinis scenarijus reikalauja, kad AI infrastruktūra taptų daugiametės kapitalo ciklo dalimi ir numato, kad NVIDIA išlaikys neįprastai didelę pelno dalį, generuojamą to ciklo.

Pesimistinis scenarijus parodo pagrindinę vertinimo riziką: NVIDIA gali toliau sparčiai augti ir vis tiek generuoti prastą akcininkų grąžą, jei augimas sulėtės greičiau nei tikisi rinka.

Katalizatoriai, galintys pakelti įvertinimą

Įvertinimas galėtų pakilti nuo 72 iki 80 ar daugiau, jei:

1. 2027 finansinių metų II ketvirčio pajamos viršija 91 mlrd. JAV dolerių prognozę ir vadovybė padidina viso metų perspektyvą.
2. „Blackwell Ultra“ tiekimas pagerėja be reikšmingo bendrosios maržos sumažėjimo.
3. „Rubin“ pradeda gamybą pagal grafiką ir pasiekia patikimus išvesties kainos už žetoną pranašumus.
4. Hiperskalerai išlaiko arba padidina 2027 m. kapitalo išlaidų planus.
5. NVIDIA atskleidžia stipresnes pasikartojančias pajamas iš AI Enterprise, NIM, DGX Cloud, Run:ai ar kitų programinės įrangos produktų.
6. Tinklų sistemų pajamos toliau auga greičiau nei skaičiavimas.
7. Pasirinktinio silicio diegimai vis dažniau naudoja NVLink Fusion ir NVIDIA tinklo sistemas.

Rizikos, galinčios sumažinti įvertinimą

Įvertinimas galėtų nukristi link 55–60, jei:

1. „Alphabet“, „Amazon“, „Microsoft“ ar „Meta“ sumažina AI kapitalo išlaidas.
2. AI naudojimas auga, bet žetonų kainos krenta greičiau nei didėja panaudojimas.
3. Pasirinktinis silicis užima didelę išvesties darbo krūvių dalį.
4. AMD MI400 platforma pasiekia konkurencingą našumą ir reikšmingą tiekimą.
5. HBM, pakavimo, maitinimo ar optinių komponentų trūkumas atidėlioja „Rubin“.
6. Bendrosios maržos keletą ketvirčių nukrenta žemiau 70%.
7. Eksporto kontrolė nuolat mažina Kinijos paklausą.
8. Klientų koncentracija tampa finansine problema AI išlaidų virškinimo ciklo metu.
9. NVIDIA 119 mlrd. JAV dolerių tiekimo įsipareigojimai tampa per dideli, palyginti su galutine paklausa. (sec.gov)

Išvada

Mažai tikėtina, kad kitas NVIDIA augimo etapas kils vien tik parduodant daugiau mokymo GPU. Svarbesnė galimybė yra visa AI gamykla:

• GPU mokymui
• GPU ir specializuotos sistemos išvesties atžvilgiu
• NVLink, InfiniBand ir Ethernet tinklo sistemos
• CPU, DPU, saugyklos ir sistemos architektūra
• CUDA ir CUDA-X
• Įmonių diegimo programinė įranga
• Išvesties optimizavimas ir AI agentų infrastruktūra

Konkurencinė grėsmė yra reali, ypač iš pasirinktinio išvesties silicio ir plečiamo AMD „Instinct“ planavimo. Tačiau NVIDIA pranašumas yra platesnis nei lustų našumas. Jos griovys yra kūrėjų ekosistemos, programinės įrangos suderinamumo, sisteminio lygio inžinerijos, tinklų sistemų, tiekimo grandinės masto ir greito produktų ciklo derinys.

Esant maždaug 18,6x paskutinių 12 mėnesių įmonės vertė / pardavimai ir 29x paskutinių 12 mėnesių įmonės vertė / EBIT, NVIDIA nėra pigi. Tačiau, palyginti su istoriniais didžiausiais daugikliais, vertinimas yra protingesnis, nei rodo pagrindinė rinkos kapitalizacija. Akcija siūlo reikšmingą augimo potencialą, jei AI kapitalo išlaidos išlieka patvarios ir išvestis tampa kitu pagrindiniu darbo krūvių ciklu.

Galutinis įvertinimas: 72/100.
Trumpas paaiškinimas: išskirtinė verslo kokybė ir stiprus ilgalaikis augimas palaiko tolesnį augimo potencialą, tačiau dabartinė kaina jau numato nuolatines hiperskalerio išlaidas, sėkmingą „Blackwell“ ir „Rubin“ vykdymą, ilgalaikį CUDA užrakinimą ir ribotą maržos suspaudimą.