Wall Street: akcje Nvidii mogą wzrosnac do 295 USD

Nvidia (NASDAQ: NVDA) umacnia pozycję na rynku układów przyspieszających AI, szczególnie w obciążeniach związanych z wnioskowaniem (inference). Ten kierunek zyskuje na znaczeniu, bo inference stanowi dziś ok. dwie trzecie wszystkich obciążeń AI, podczas gdy jeszcze w 2023 r. było to ok. jedna trzecia.

W ostatnich 90 dniach konsensusowa cena docelowa dla akcji Nvidii wzrosła z 265 do 295 USD. Oznacza to potencjał wzrostu o 42% w relacji do aktualnego kursu 209 USD.

Nvidia zyskuje udział w rynku inference

Proces treningu modeli jest zdarzeniem, w którym system uczy się wykonywania określonych zadań, natomiast inference to proces ciągły, w którym modele generują wyniki. W tym obszarze Nvidia – choć dominuje w sprzedaży akceleratorów – mierzy się z oczekiwaniami części analityków, że wraz ze wzrostem znaczenia inference firma mogłaby utracić istotną część rynku.

Tymczasem udział Nvidii w segmencie inference wzrósł w ciągu ostatniego roku o osiem punktów procentowych do 74%, według informacji przytaczanych przez rynek.

Powód ma związek z odmienną filozofią działania układów. Nvidia dostarcza GPU – akceleratory ogólnego przeznaczenia. Chipy niestandardowe (custom) projektowane są pod konkretne zastosowania, przez co w niektórych scenariuszach potrafią być bardziej efektywne. W praktyce jednak oznacza to mniejszą elastyczność: takie układy obsługują mniej algorytmów.

CEO Jensen Huang podkreśla, że przewagą Nvidii jest zintegrowany ekosystem. Spółka nie tylko projektuje GPU, ale też procesory CPU, sprzęt sieciowy i oprogramowanie, składające się na gotowe rozwiązanie dla infrastruktury AI. Jensen Huang mówi: „Nvidia compute to nie tylko najwyższa wydajność infrastruktury AI, ale też najbardziej ekonomiczna”.

Udziały rosną też w innych elementach infrastruktury AI

Nvidia jest najbardziej znana z GPU, ale jej pozycja poprawia się również w innych kategoriach. Przychody z segmentu sieciowego (networking) co najmniej podwoiły się w każdym z trzech ostatnich kwartałów, a w najnowszym kwartale niemal potroiły się. Powodem jest rosnące zapotrzebowanie klientów na ściśle zintegrowane systemy.

W tym czasie spółka stała się też największą firmą networkingową na świecie.

Równolegle zapotrzebowanie na kolejną generację procesora Vera (CPU) jest już duże przed debiutem planowanym jeszcze w tym roku. Vera ma być dwa razy bardziej efektywna energetycznie w porównaniu z alternatywami opartymi o architekturę x86, czyli CPU projektowanymi przez AMD i Intel.

CFO Colette Kress poinformowała analityków, że spółka ma widoczność na „prawie 20 mld USD” łącznych przychodów z CPU w skali bieżącego roku, co ma przygotować Nvidię do roli światowego lidera dostaw CPU.

Wydatki na infrastrukturę AI mogą się czterokrotnie zwiększyć do końca dekady

Za rosnącym znaczeniem Nvidii przemawia też ogólny trend w branży. Wydatki na infrastrukturę AI mają się do końca dekady zwiększyć nawet czterokrotnie. Jensen Huang szacuje, że nakłady na infrastrukturę AI mogą dojść do 4 bln USD rocznie w 2030 r., wobec ok. 1 bln USD obecnie. Podobne liczby pojawiają się także w prognozach publikowanych przez Grand View Research.

Jednocześnie kilku ekspertów z branży oczekuje wzrostu wydatków na infrastrukturę AI o 36% rocznie do końca dekady. Jeśli Nvidia zwiększa udział w wielu kategoriach jednocześnie – inference, sprzęt sieciowy oraz CPU – rynek zakłada, że dynamika jej wyników może być nawet wyższa niż 36% rocznie.

To sprawia, że bieżąca wycena na poziomie 32 razy zysków (wskaźnik P/E) wygląda na relatywnie niską wobec tempa wzrostu, które spółka realizuje i prognozuje na kolejne lata.