QumulusAI (QMLS) podpisuje z DRW umowę na klaster Nvidia Blackwell. Czy kontrakty przełożą się na przychody?

11 sierpnia QumulusAI (NASDAQ: QMLS), dostawca infrastruktury neochmurowej, podpisała z DRW, globalną firmą handlową o zdywersyfikowanej działalności, umowę GPU-as-a-Service, czyli udostępniania mocy obliczeniowej układów graficznych w formie usługi. QumulusAI dostarczy dedykowany klaster układów Nvidia Blackwell B300.

Moc obliczeniowa będzie udostępniana z amerykańskich centrów danych QumulusAI. Początkowy okres umowy wynosi rok. Kontrakt przewiduje także trzy opcje przedłużenia o rok, więc łącznie może obowiązywać przez maksymalnie cztery lata.

### Rozwijający się portfel umów QumulusAI

Umowa z DRW jest kolejnym dużym kontraktem dotyczącym infrastruktury sztucznej inteligencji. W efekcie łączna wartość ogłoszonych przez QumulusAI umów z klientami przekroczyła 246 mln USD od początku czerwca.

7 sierpnia spółka podpisała umowę z funduszem hedgingowym wykorzystującym autonomicznych agentów AI na udostępnienie mocy obliczeniowej układów Nvidia Blackwell. QumulusAI zawarła również umowę o wartości 71,9 mln USD i okresie trzech lat z dostawcą platformy do wnioskowania AI. Kontrakt obejmuje dostawę mocy obliczeniowej układów Nvidia Blackwell B300 i B200.

Umowy zwiększają portfel kontraktów QMLS i wspierają cele zarządu na rok fiskalny 2026. Spółka oczekuje, że jej prognozowane roczne przychody powtarzalne (ARR), czyli przychody wynikające z regularnie odnawianych usług, wyniosą w roku fiskalnym 2026 300 mln USD. Oznaczałoby to około 30-krotny wzrost względem roku fiskalnego 2025.

Prognoza uwzględnia przychody z dotychczas podpisanych umów, oczekiwane odnowienia, rezerwacje mocy obliczeniowej zabezpieczone wpłatami oraz przewidywane podpisanie kolejnych kontraktów.

Umowa z DRW poszerza grupę potencjalnych klientów QumulusAI poza platformy do wnioskowania AI, które odpowiadały za znaczną część ostatniego wzrostu liczby i wartości kontraktów. DRW jest drugim klientem spółki z sektora rynków finansowych, po wcześniej wspomnianym funduszu hedgingowym. Kontrakt pokazuje również, że popyt na infrastrukturę GPU QMLS może pochodzić z różnych grup klientów.

### Czy QMLS zdoła zrealizować plany wzrostu?

Główne ryzyko polega na tym, że QMLS nie udowodniła jeszcze, iż potrafi przełożyć dużą liczbę ogłaszanych umów na rzeczywisty wzrost działalności. W przypadku umowy z DRW początkowy okres obowiązywania wynosi tylko rok, a kolejne trzy lata zależą od corocznych odnowień.

Cel osiągnięcia 300 mln USD ARR w roku fiskalnym 2026 obejmuje nie tylko przychody z już podpisanych umów, lecz także oczekiwane odnowienia, rezerwacje mocy obliczeniowej zabezpieczone wpłatami i przewidywane nowe kontrakty. Nie należy więc traktować tej kwoty jako gwarantowanych przychodów wynikających z zawartych umów.

Z dokumentów złożonych w amerykańskiej Komisji Papierów Wartościowych i Giełd (SEC) wynika, że QMLS mierzy się z typowymi ryzykami szybko rosnących spółek zajmujących się AI. Należą do nich bardzo wysokie nakłady kapitałowe na zabezpieczenie dostępu do sprzętu, problemy z energią i zakupem sprzętu, silna konkurencja oraz dotychczasowa historia strat netto.

### Jak wycenia spółkę rynek?

QMLS rozpoczęła notowania dopiero w lipcu, dlatego dane dotyczące funduszy hedgingowych i pozycji krótkich, czyli zakładów na spadek kursu, są nadal ograniczone. Wskaźnik ceny do zysku (P/E) nie ma obecnie zastosowania, ponieważ spółka nadal ponosi straty.

QumulusAI jest obecnie wyceniana na około 14-krotność sprzedaży z ostatnich 12 miesięcy i około 13-krotność wartości księgowej. Oznacza to, że rynek oczekuje przyszłego wzrostu, mimo że spółka nie jest jeszcze rentowna. Inwestorzy wyceniają akcje przede wszystkim na podstawie perspektyw rozwoju i pozycji QumulusAI w sektorze infrastruktury AI, a nie obecnych zysków.

Umowa z DRW zwiększa wiarygodność perspektyw rozwoju QumulusAI i wzmacnia jej rosnący portfel kontraktów. To, czy dynamika podpisywania umów przełoży się na ujęte w wynikach przychody i trwałą rentowność, będzie zależeć od skutecznego wdrożenia zakontraktowanej mocy obliczeniowej.