Nvidia może uzyskać blisko 20 mld USD przychodów z systemu Vera Rubin już w kolejnym kwartale

Nvidia (NASDAQ: NVDA) zaczynała niemal trzy dekady temu jako projektant układów scalonych poprawiających grafikę w grach wideo. Z czasem okazało się, że jej chipy bardzo dobrze radzą sobie również z obliczeniami wykorzystywanymi do trenowania sztucznej inteligencji (AI).

Przez lata Nvidia rozwijała oprogramowanie i systemy, które pozwalają naukowcom oraz największym dostawcom chmury obliczeniowej wykorzystywać te układy w bardziej zaawansowanych zastosowaniach. Połączenie szybkich chipów z narzędziami potrzebnymi do ich obsługi sprawiło, że gdy kilka lat temu rozpowszechniły się duże modele językowe (LLM), Nvidia stała się ich domyślnym dostawcą infrastruktury.

Układy Hopper były podstawą pierwszej fali rozwoju AI. Zarząd przeznaczył wypracowane dzięki nim zyski na badania i rozwój. Następnie na rynek trafiła architektura Blackwell, która również odniosła duży sukces.

Każda kolejna generacja układów obniżała koszt i skracała czas trenowania modeli, a także ułatwiała wdrażanie ich w praktycznych zastosowaniach. Kolejnym etapem jest Vera Rubin. System ma zmienić sposób budowy infrastruktury potrzebnej do rozwoju AI.

Popyt na system Vera Rubin

Podczas telekonferencji po wynikach za drugi kwartał zarząd Nvidii przedstawił prognozę 108 mld USD przychodów w kolejnym kwartale. Dyrektor finansowa Colette Kress powiedziała: „Szacujemy, że Vera Rubin odpowie za około 20% przychodów segmentu centrów danych w trzecim kwartale”.

Segment centrów danych odpowiada za ponad 90% całkowitych przychodów Nvidii. Przy takiej strukturze sprzedaży można oczekiwać, że Vera Rubin osiągnie blisko 20 mld USD przychodów w pierwszym pełnym kwartale dostaw.

Byłby to wyjątkowo szybki start produktu. Nvidia ma już zamówienia od wszystkich głównych dostawców chmury obliczeniowej. Zarząd określił uruchomienie sprzedaży Vera Rubin jako najszybsze w historii firmy.

Ma to znaczenie, ponieważ Amazon Web Services, Microsoft Azure i Google Cloud należący do Alphabetu, a także laboratoria AI, takie jak OpenAI i Anthropic, nadal przeznaczają bezprecedensowe kwoty na centra danych. Najwięksi twórcy systemów AI mają w tym roku wydać na inwestycje kapitałowe blisko 800 mld USD, a w przyszłym roku 1,3 bln USD.

Skalę przychodów Nvidii można ocenić także przez pryzmat mocy obliczeniowej. W przypadku układów Hopper firma uzyskiwała około 18 mld USD przychodów na każdy gigawat mocy obliczeniowej, której instalację wspierała. Przy architekturze Blackwell było to już 25 mld USD. Colette Kress ocenia, że w przypadku Vera Rubin wynik może wzrosnąć do 40 mld USD na gigawat.

Wzrost wynika z tego, że Nvidia sprzedaje większą część całego systemu AI: akceleratory, rozwiązania sieciowe oraz własne procesory, a nie tylko same układy graficzne.

Jak Vera Rubin zmienia ekonomikę centrów AI

Nvidia promuje system Vera Rubin jako rozwiązanie, które wykonuje więcej użytecznej pracy na każdy zużyty wat energii. Dzięki temu twórcy systemów AI mogą obniżyć koszt wygenerowania pojedynczego tokena, czyli podstawowej jednostki tekstu lub danych przetwarzanej przez model, w porównaniu z wcześniejszymi generacjami sprzętu.

Efektywność energetyczna jest szczególnie ważna przy bardziej zaawansowanych zastosowaniach, w których autonomiczne systemy AI wykonują wieloetapowe zadania.

Vera Rubin wyróżnia się także tym, że obok samego układu zawiera procesor. Rozszerza to rynek, na którym Nvidia może sprzedawać swoje rozwiązania. Klienci nie kupują już wyłącznie klastrów chipów, lecz projektują razem z Nvidią kompletne centra produkcji inteligencji na potrzeby AI.

Jeśli rozwój infrastruktury AI będzie nadal przyspieszał, dostawca odpowiedzialny za większą część takiego centrum może przejmować większą część wydatków związanych z budową każdego nowego centrum danych. To pomaga wyjaśnić, dlaczego portfel zamówień na Vera Rubin jest już tak duży oraz dlaczego Nvidia mówi o 70% wzroście przychodów w przyszłym roku.

Czy akcje Nvidii nadal są atrakcyjne?

Akcje Nvidii są wyceniane przy prognozowanym wskaźniku ceny do zysku (P/E) na poziomie około 24. Wskaźnik ten pokazuje, ile inwestorzy płacą za jednostkę prognozowanego zysku spółki.

Nvidia oceniła, że jej prognoza sprzedaży na rok finansowy 2028 jest ograniczana przede wszystkim przez liczbę chipów, które firma może wyprodukować, a nie przez brak klientów. Jeśli podaż poprawi się choćby nieznacznie albo nowe systemy Vera Rubin będą zawierały więcej dodatkowych komponentów, niż obecnie zakładają analitycy z Wall Street, zyski mogą okazać się wyższe od obecnych prognoz.

Spółka musi jednak mierzyć się z ryzykami. Koszt pamięci rośnie wykładniczo, co może przez kilka kwartałów wywierać presję na marżę brutto, czyli część przychodów pozostającą po odjęciu bezpośrednich kosztów produkcji. Niepewnym rynkiem pozostają również Chiny.

Jednocześnie nowy produkt może w pierwszym kwartale przynieść około 20 mld USD przychodów, przychody na każdy gigawat mocy obliczeniowej rosną, a zarząd przyznał, że popyt bazowy jest silniejszy, niż sugeruje cel 70% wzrostu. Te czynniki mogą oznaczać, że rynek zaniża przyszłe przepływy pieniężne Nvidii.