Wyniki Nvidii mogą poruszyć rynkiem akcji

Nvidia opublikuje w środę wyniki kwartalne. Spółka jest obecnie wyceniana na około 5 bln USD, a jej procesory graficzne (GPU) napędzają rozwój sztucznej inteligencji. Układy te są masowo kupowane do centrów danych budowanych w całych Stanach Zjednoczonych.

Nvidia zaczynała przede wszystkim jako producent podzespołów dla graczy. Obecnie najważniejszą częścią jej działalności są centra danych. Spółka ma około 95% udziału w rynku procesorów graficznych dla centrów danych.

Nvidia może wykazać w tym kwartale około 92 mld USD przychodów. Zarząd wcześniej prognozował 91 mld USD, jednak inwestorzy od kilku kwartałów zakładają, że spółka ponownie przebije oczekiwania. Oznaczałoby to wzrost przychodów o około 100% rok do roku oraz przyspieszenie wzrostu w ujęciu kwartalnym.

Segment centrów danych jest zdecydowanie najważniejszy. Pozostałe obszary działalności, takie jak układy dla graczy, układy do profesjonalnej wizualizacji oraz rozwiązania dla branży motoryzacyjnej, mają obecnie znacznie mniejsze znaczenie w porównaniu z biznesem centrów danych.

Inwestorzy będą obserwować także marżę brutto, czyli część przychodów pozostającą po odjęciu bezpośrednich kosztów produkcji. Dziesięć lat temu wynosiła ona około 58%. Obecnie sięga około 74%. Oznacza to, że przy sprzedaży produktu za 100 USD bezpośredni koszt jego wytworzenia wynosi około 36 USD, a 74 USD pozostaje spółce jako zysk brutto przed uwzględnieniem kosztów operacyjnych.

Wysoka marża wynika częściowo ze wzrostu skali działalności. Duże przedsiębiorstwa mogą działać efektywniej, gdy zwiększają produkcję. Kluczowe znaczenie ma jednak także popyt na infrastrukturę centrów danych. Nvidia ma dużą siłę ustalania cen, ponieważ jej układy są w praktyce wyprzedane na najbliższe kilka lat.

Konkurencja zaczyna się jednak nasilać. AMD wprowadziło swój pierwszy kompletny system szafowy dla centrów danych. Wyniki Nvidii pokażą, czy spółka nadal może utrzymywać marże na obecnym poziomie i czy AMD zaczyna odbierać jej część rynku.

Na wysokie marże wpływa również przewaga popytu nad podażą. Najwięksi dostawcy chmury, tacy jak Microsoft, Amazon i Alphabet, zamawiają układy nowej generacji szybciej, niż partner produkcyjny Nvidii, TSMC, jest w stanie je wytwarzać. W takiej sytuacji Nvidia może przenosić na klientów rosnące koszty produkcji, w tym wyższe ceny pamięci o dużej przepustowości dostarczanej między innymi przez SK Hynix.

Spółka ma także rozbudowany ekosystem oprogramowania CUDA, z którym związane są miliony programistów. Przeniesienie modelu sztucznej inteligencji na inną platformę wymaga często miesięcy pracy inżynierskiej. Z tego powodu firmy technologiczne mogą woleć zapłacić wyższe ceny Nvidii, zamiast ryzykować opóźnienie w wyścigu o rozwój AI. Kupują w ten sposób nie tylko same układy, lecz także cały ekosystem oprogramowania.

Niepokój mogłoby wywołać obniżenie marży brutto w kierunku 70%. Taki ruch mógłby oznaczać, że podaż dogania popyt albo zaczyna go przewyższać. Mógłby również sugerować, że tańsze rozwiązania konkurencyjne, takie jak układy AMD z serii MI300, zyskują zgodność z oprogramowaniem potrzebną do skutecznej rywalizacji. Podobne znaczenie mogłyby mieć własne układy projektowane przez największych dostawców chmury.

Najważniejszym sygnałem w wypowiedziach zarządu będzie jednak tempo dalszych inwestycji w centra danych. Szczególne znaczenie mogą mieć komentarze dyrektora generalnego Nvidii Jensena Huanga dotyczące ewentualnego spowolnienia lub zatrzymania wzrostu wydatków inwestycyjnych największych dostawców chmury.

Microsoft, Alphabet i Meta dysponują silnymi bilansami oraz dużymi przepływami pieniężnymi z podstawowych działalności, między innymi z reklamy i usług chmurowych. Firmy przeznaczają te środki na centra danych, aby umocnić swoje udziały w rynku. Dostawcy chmury mają też duże kolejki klientów biznesowych oczekujących na dostęp do mocy obliczeniowych.

Wyniki Nvidii mogą wpłynąć na wiele innych spółek. Jej prognozy i komentarze dotyczące przyszłego popytu będą sygnałem pokazującym tempo rozbudowy infrastruktury AI.

Może to mieć znaczenie dla firm zajmujących się budową sieci, takich jak Cisco i Arista Networks. Ich urządzenia są potrzebne do łączenia układów Nvidii instalowanych w centrach danych.

Informacje od Nvidii mogą również wpływać na ocenę przyszłego popytu na sprzęt wykorzystywany do produkcji półprzewodników. Przykładem jest Applied Materials, która dostarcza maszyny używane przy wytwarzaniu układów scalonych.