Több mint 60 százalékos bevétel? Vásárolt kereslet? Hogyan táplálja az Nvidia saját növekedését vitatott befektetésekkel – Kép: Xpert.Digital
Új chipek minden évben: Az Nvidia agresszív frissítési stratégiája – a haladás motorja vagy tervezett elavulás?
### Az Nvidia billió dolláros tétje: Zseniális húzás vagy kártyavár az összeomlás szélén? ### Öt billió dollárt ér: Az Nvidia a legnagyobb buborék a dotcom-korszak óta? ### Inkább látvány, mint tartalom? Miért figyelmeztetnek a sztárbefektetők egy mesterséges intelligencia buborékra? ###
A 300 milliárd dolláros kérdés: Mi történik, ha a Google és társai leállítják az Nvidia-t?
A kaliforniai székhelyű chipgyártó, az Nvidia ismét megdöntötte a Wall Street várakozásait 2025 harmadik negyedévében, 57 milliárd dolláros bevételt és 62 százalékos éves növekedési ütemet produkálva. De ezek mögött a lenyűgöző számok mögött egy alapvető vita húzódik meg, amely messze túlmutat a szokásos negyedéves elemzéseken. A vállalat teljesítménye, amely 2025 októberének végén a történelemben elsőként lépte át az öt billió dolláros határt, kritikus kérdéseket vet fel. Vajon ez az egészséges növekedés a megállíthatatlan mesterséges intelligencia forradalom által vezérelt valós keresleten alapul? Vagy a múltbeli technológiai buborékok túlkapásaira emlékeztető spekulatív túlmelegedésnek vagyunk tanúi, amelyet mesterségesen táplálnak a kockázatos, körforgásos finanszírozási modellek?
Ez a rendkívüli bővülés elválaszthatatlanul összefügg a generatív mesterséges intelligencia térnyerésével a ChatGPT bevezetése óta. Az Nvidia GPU-i nélkülözhetetlen infrastruktúrává váltak a nagy nyelvi modellek betanításához és futtatásához, exponenciális keresletet váltva ki. E fejlődés középpontjában a „hiperskálázók” állnak – olyan technológiai óriások, mint a Microsoft, az Amazon, a Google és a Meta –, amelyek a 2025-re tervezett, 300 milliárd dollárt meghaladó beruházásokkal a fellendülés fő mozgatórugói. Azonban ez a hatalmas támaszkodás mindössze négy fő ügyfélre, akik jelenleg a bevétel 61 százalékát teszik ki, jelentős koncentrációs kockázatokkal jár. Ugyanakkor az Nvidia legnagyobb ügyfelei közé tartozó startupokba történő stratégiai befektetések kérdéseket vetnek fel e kereslet valódi természetével kapcsolatban. Míg a támogatók a példátlan jövedelmezőségre, a Blackwellhez hasonló architektúrák által biztosított technológiai előnyre és a szilárdan megalapozott CUDA szoftverökoszisztémára mutatnak rá, a neves kritikusok és alapkezelők egy veszélyes buborékra figyelmeztetnek, amely rosszabb lehet, mint a dot-com buborék. A következő elemzés mélyrehatóan vizsgálja az Nvidia növekedésének anatómiáját, kiemelve a fő mozgatórugókat és a növekvő kockázatokat, és felveti a kulcsfontosságú kérdést: Vajon a digitális kapitalizmus szilárd szilícium alapokon, vagy egy közelgő korrekció spekulatív homokján épül?
Alkalmas:
Az Nvidia exponenciális növekedése a mesterséges intelligencia korában
Amikor egy chipgyártó cég a digitális kapitalizmus kritikus infrastruktúrájává válik
A kaliforniai székhelyű Nvidia chipgyártó 2025 harmadik negyedévében 57 milliárd dolláros bevételt ért el, meghaladva a Wall Street várakozásait. A 62 százalékos éves növekedési ütem figyelemre méltó, de alapvető kérdéseket vet fel, amelyek messze túlmutatnak a tipikus negyedéves eredményeken. Nem csak arról van szó, hogy egyetlen vállalat hogyan érte el ezt a teljesítményt, hanem arról is, hogy ez a bővülés szilárd gazdasági alapokon nyugszik-e, vagy a múltbeli technológiai buborékokra emlékeztető spekulatív túlmelegedés jeleit mutatja.
Ennek a fejlődésnek a teljes mértéke csak akkor válik nyilvánvalóvá, ha figyelembe vesszük az időkeretet. Három évvel ezelőtt az Nvidia piaci kapitalizációja körülbelül 400 milliárd dollár volt. 2025 október végére a vállalat lett az első a történelemben, amely elérte az 5 billió dolláros piaci értéket. Ez a több mint tizenkétszeres értéknövekedés mindössze három év alatt példa nélküli a történelemben. Még a dot-com korszak leglátványosabb feltörekvő csillagai sem értek el ilyen abszolút értéknövekedést.
Ez a rendkívüli fejlemény szorosan összefügg a generatív mesterséges intelligencia gyors elterjedésével. A ChatGPT 2022 novemberi indulása óta exponenciálisan megnőtt a nagy teljesítményű grafikus processzorok iránti igény a nagy nyelvi modellek betanításához és futtatásához. Az Nvidia áll ennek az átalakulásnak a középpontjában, mivel a vállalat GPU-it elengedhetetlennek tekintik az összetett adatközpontok építéséhez. A kulcskérdés most az, hogy ez a fellendülés alapvető gazdasági mechanizmusokon alapul-e, vagy a múltbeli piaci túlkapásokra emlékeztető spekulatív dinamikát takarja.
A növekedés anatómiája: az értékesítési robbanás öt fő mozgatórugója
Hiperskálázók, mint elsődleges növekedési motorok
A bevételi tényezők elemzése egy erősen koncentrált üzleti modellt tár fel. Az adatközponti szegmens 51,2 milliárd dollárt termelt a harmadik negyedévben, ami a teljes bevétel körülbelül 90 százalékát teszi ki. Ezen a szegmensen belül nagyjából 50 százalék az úgynevezett hiperskálázóknak, azaz a főbb felhőszolgáltatóknak, a Microsoftnak, az Amazonnak, a Google-nek és a Meta-nak tulajdonítható. Ez a négy vállalat jelentős összegeket fektet be a mesterséges intelligencia infrastruktúrájának kiépítésébe.
A hiperskálázódó vállalatok befektetési étvágya figyelemre méltó szintet ért el. Ezek a vállalatok 2025-re meghaladják a 300 milliárd dolláros tőkekiadásokat, az Amazon vezeti a sort több mint 100 milliárd dollárral, ezt követi a Microsoft 85-93 milliárd dollárral, a Google pedig körülbelül 75 milliárd dollárral. Ezek az összegek jelentősen meghaladják az elmúlt évek tőkebefektetéseit, és példátlan történelmi mértékű alapvető infrastruktúra-kiépítést jelentenek.
Azonban a néhány fő ügyfélre való összpontosítás strukturális kockázatokkal jár. A negyedéves jelentések szerint az Nvidia négy legnagyobb ügyfele most a bevétel 61 százalékát teszi ki, ami 56 százalékos növekedést jelent az előző negyedévhez képest. Két meg nem nevezett ügyfél önmagában a bevétel 39 százalékáért felelős. Ez a kis számú ügyféltől való szélsőséges függőség koncentrációs kockázatot jelent, amelyet a pénzügyi elemzés kritikus pontként emel ki.
A Blackwell építészet mint technológiai katalizátor
A második fő növekedési hajtóerő az új Blackwell chipgeneráció bevezetése. Jensen Huang vezérigazgató az eredménybeszámoló során elmondta, hogy a Blackwell chipek eladási adatai kivételesen magasak, és az adatközpontok számára készült processzorok teljesen elfogytak. A kereslet jelentősen meghaladja a termelési kapacitást, ezért az Nvidia felkérte gyártópartnerét, a TSMC-t, hogy 50 százalékkal növelje a három nanométeres waferek gyártását.
Ezek az ellátási szűk keresztmetszetek kétélű fegyvert jelentenek. Egyrészt a legfejlettebb chipek iránti strukturális keresletet mutatják. Másrészt azt mutatják, hogy az Nvidia – domináns piaci pozíciója ellenére – eléri kapacitásának határait. A TSMC azt tervezi, hogy a jelenlegi 100 000-110 000 ostyáról 160 000 ostyára növeli havi termelését, a havi 35 000 ostyát pedig kifejezetten az Nvidia számára tartják fenn. Ez a termelésbővítés azonban egy hónapokig tartó folyamat, és csak 2026-ban fogja kifejteni teljes hatását.
A Blackwell platform nem csupán egyetlen chip, hanem egy teljes ökoszisztéma, amely processzorokból, hálózati komponensekből és áramkörökből áll. Ez az integráció versenyelőnyt biztosít az Nvidia számára azokkal a versenytársakkal szemben, akik csak egyedi komponenseket tudnak kínálni. A teljes rendszermegoldás lehetővé teszi a hiperskálázók számára, hogy hatékonyabban működtessék adatközpontjaikat és maximalizálják a befektetett dollárra vetített teljesítményt. Ugyanakkor ez a stratégia szorosan köti az ügyfeleket az Nvidia platformhoz, ami természetes kötési hatást eredményez.
Termékciklus-lerövidítés és állandó frissítési ciklusok
2024-ben az Nvidia alapvető stratégiai váltáson ment keresztül, termékciklusát 18-ról 24 hónapra rövidítette le, és éves ritmusúra alakította át. Ez a gyorsulás figyelemre méltó, és alapvetően eltér a korábbi félvezetőciklusoktól. A Blackwellt követően a VeraRubin platform 2026 második felében kerül forgalomba, majd 2027-ben a Rubin Ultra, a további generációk pedig éves időközönként.
Ez a folyamatos innovációs stratégia állandó keresletnövelő hatást gyakorol. A hiperskálázók és a vállalati ügyfelek számára kihívást jelent, hogy rendszeresen korszerűsítsék infrastruktúrájukat a versenyképességük megőrzése érdekében. A generációk közötti technológiai ugrások jelentősek. Az előző Hopper generációhoz képest a Blackwell jelentős fejlesztéseket kínál a számítási teljesítmény, az energiahatékonyság és a tárolási csatlakoztathatóság terén. Az ügyfél szempontjából ezek a fejlesztések igazolják a magas beruházási költségeket, mivel közvetlenül csökkentik a számítási műveletenkénti üzemeltetési költségeket.
Ez a stratégia azonban kockázatokkal is jár. A termékéletciklusok lerövidülése azt jelenti, hogy a hardver gyorsabban veszít relatív értékéből. Egy ma megvásárolt H100 chip két éven belül technológiailag elavult lesz, még akkor is, ha funkcionálisan használható marad. Ez a tervezett elavulás magasabb tőkeforgási rátához vezet az ügyfelek számára, és növeli a folyamatos újrabefektetéstől való függőségüket. Továbbra is nyitott kérdés, hogy ezek a ciklusok hosszú távon fenntarthatóak-e, vagy beruházási fáradtsághoz vezetnek.
Stratégiai partnerségek és ökoszisztéma-építés
A negyedik növekedési hajtóerőt az Nvidia által az elmúlt hónapokban kialakított kiterjedt stratégiai partnerségek jelentik. 2025 szeptemberében a vállalat bejelentette, hogy akár 100 milliárd dolláros befektetést hajt végre az OpenAI-ban, amelynek keretében tíz gigawatt összkapacitású adatközpontok építését finanszírozza. Cserébe az OpenAI több millió Nvidia GPU használatát vállalja. Novemberben hasonló megállapodást kötöttek az Anthropic-kal, amelyben az Nvidia akár 10 milliárd dollárt is befektet, míg a Microsoft további 5 milliárd dollárral járul hozzá. Az Anthropic viszont 30 milliárd dollár értékű számítási kapacitást vásárol a Microsoft Azure-tól, amelyet Nvidia hardverek működtetnek.
Ezek a tranzakciók egy körkörös mintázatot követnek, amelyet egyre inkább megkérdőjeleznek. Az Nvidia startupokba fektet be, amelyek viszont Nvidia hardvereket vásárolnak. Ugyanakkor a befektetések egy része felhőszolgáltatókon keresztül visszaáramlik az Nvidiához chipvásárlások formájában. Ez a rendszer egy zárt értékhurkot hoz létre, amelyben a tőke egy szorosan integrált ökoszisztémán belül kering. A kritikusok ezt mesterséges keresletösztönzésnek nevezik, míg a támogatók azzal érvelnek, hogy a stratégiai vertikális integráció az, ami a kockázatot a partnerek között szétosztja.
Brian Mulberry, a Zacks Investment Management munkatársa tömören foglalta össze a problémát, amikor a TheStreetnek adott interjújában kifejtette, hogy egyre nehezebb nyomon követni a pénzügyi összefonódásokat. Egyre összetettebbé válik az a kérdés, hogy ki mondhatja magáénak a bevétel egy dollárjának mekkora részét. Az átláthatóság hiánya megnehezíti a racionális piaci értékelést, és utat nyit a spekulatív túlkapásoknak.
Amikor a pánik stratégiává válik, és a kudarc a legnagyobb fenyegetés a technológiai ipar számára
Alkalmas:
Szoftver ökoszisztéma és CUDA-árok
Az ötödik, és potenciálisan legfenntarthatóbb növekedési tényező a szoftverökoszisztéma, amelyet az Nvidia két évtized alatt épített fel. Saját fejlesztésű programozási platformja, a CUDA, a mesterséges intelligencia alkalmazások fejlesztésének tényleges szabványává vált. Világszerte több mint négymillió fejlesztő használja a CUDA-t, és gyakorlatilag az összes főbb mesterséges intelligencia modellt Nvidia hardveren, CUDA szoftverrel képezték ki.
Ez a hálózati hatás jelentős átállási költségeket okoz. Még ha egy versenytárs, mint az AMD vagy az Intel technológiailag egyenértékű hardvert kínál is, a fejlesztőknek át kellene írniuk a teljes szoftvercsomagjukat ahhoz, hogy használni tudják. A meglévő keretrendszerekkel, mint például a PyTorch és a TensorFlow, való kompatibilitás szorosan kapcsolódik a CUDA-hoz. A Google a Tensor feldolgozóegységeivel és az Amazon a Trainium chipjeivel alternatív megközelítéseket keres, de továbbra is saját felhőalapú ökoszisztémáikra korlátozódnak, és nem sikerül elérniük a CUDA platformfüggetlen bevezetését.
Ez a dominancia azonban nem teljesen biztos. A költségcsökkentési nyomás arra ösztönzi a hiperskálázókat, hogy saját chipeket fejlesszenek ki. A Google most piacra dobta ötödik generációs TPU-it, és a legújabb Ironwood TPU kétszeres energiahatékonyságot és hatszoros memóriakapacitást kínál elődjéhez képest. Ezek az egyedi megoldások meghatározott munkaterhelésekhez vannak optimalizálva, és ezekben a forgatókönyvekben költséghatékonyabbak lehetnek, mint az Nvidia általános célú megoldásai.
Az alapvető kérdés: Szilárd üzlet vagy spekulatív buborék?
Érvek a fenntartható alapvető erősség mellett
Az Nvidia növekedésének fenntarthatóságát támogatók számos strukturális tényezőre mutatnak rá. A legfontosabb a gazdaság tényleges átalakulása a mesterséges intelligencia révén. A korábbi technológiai felhajtással, például a metaverzummal vagy a blokklánccal ellentétben a mesterséges intelligencia már mérhető termelékenységi növekedést mutat a vállalatoknál. Tanulmányok kimutatták, hogy a generatív mesterséges intelligenciát használó szervezetek átlagosan 3,70 dolláros hozamot érnek el befektetett dolláronként, a vezető implementációk pedig akár 10,30 dolláros hozamot is elérhetnek.
A vállalatoknál tapasztalható adaptációs arány alátámasztja ezt az alapvető igényt. 2024-ben a szervezetek 78 százaléka használt mesterséges intelligenciát legalább egy üzleti funkcióban, ami 55 százalékos növekedést jelent az előző évhez képest. A generatív mesterséges intelligenciát a vállalatok 71 százaléka használja rendszeresen, ami jelentős ugrás az év eleji 65 százalékhoz képest. Ezek a számok azt mutatják, hogy a mesterséges intelligencia túllépett a kísérleti fázison, és integrálódik a vállalatok alapvető működési folyamataiba.
A pénzügyi eredmények alátámasztják ezt az érvelést. Az Nvidia bruttó árrés meghaladja a 73 százalékot, a nettó nyereség pedig elérte a 31,9 milliárd dollárt a harmadik negyedévben, ami 56 százalékos nettó árrést jelent. Ez a jövedelmezőség kivételes, és azt bizonyítja, hogy az Nvidia nemcsak bevételt termel, hanem hatékonyan nyereséggé is alakítja azt. A szabad cash flow meghaladja a negyedévente 25 milliárd dollárt, ami jelentős pénzügyi rugalmasságot biztosít a vállalat számára a beruházásokhoz, a részvény-visszavásárlásokhoz és a stratégiai felvásárlásokhoz.
A kereslet láthatósága messze a jövőbe nyúlik. Colette Kress pénzügyi igazgató a bevételi prezentáció során kifejtette, hogy az Nvidia a Blackwell és Rubin rendszerekre vonatkozó meglévő szerződések és megrendelések alapján 2025-ig és 2026-ig meghaladó 500 milliárd dolláros bevételekre tud rálátni. Ez a hosszú távú tervezési bizonyosság megkülönbözteti a jelenlegi helyzetet a korábbi spekulációs időszakoktól, amikor az értékelések a jövőre vonatkozó homályos ígéreteken alapultak.
Az elemzők a vállalat értékelési mutatóit ésszerűnek tartják. A körülbelül 52-53-as árfolyam/nyereség aránnyal az Nvidia jelentősen meghaladja a 40-es piaci átlagot, de a technológiai szektor 105-ös átlaga alatt van. A több mint 40 százalékos várható nyereségnövekedési ütem alapján ez 1,34-es PEG-rátát eredményez, ami tisztességes értékelésre utal.
A spekulatív túlmelegedés figyelmeztető jelei
Ezen alapvető erősségek ellenére egyre több a spekulatív elemekre utaló figyelmeztető jel. A Goldman Sachs befektetési bank számos elemzésében jelezte, hogy a mesterséges intelligencia szektor piaci értékelései már magukban foglalhatták a következő évtizedek összes gazdasági hasznát. A mesterséges intelligenciával kapcsolatos vállalatok kumulatív értéknövekedése eléri a 19 billió dollárt, ami megfelel a várható makrogazdasági előnyök felső határának. Csak a félvezető szektorban és a magán MI-modell szolgáltatók körében az értéknövekedés már meghaladja a 8 billió dolláros alapforgatókönyvet.
A Goldman Sachs elemzői két fő kockázatot azonosítanak. Az első az aggregációs hiba, ahol a befektetők az egyes vállalatok lenyűgöző növekedési ütemét extrapolálják az összes potenciális nyertesre. A chiptervezők, modellfejlesztők és hiperskálázók együttes piaci kapitalizációja meghaladhatja a végső soron általuk megosztott teljes piacot. A második kockázat az, hogy a piacok hajlamosak túlfizetni a jövőbeni nyereségekért, még akkor is, ha az alapul szolgáló innovációk valósak. A párhuzamok az 1920-as és 1990-es évek innovációs fellendülésével szembetűnőek, bár a Goldman Sachs nem utal kifejezetten az 1929-es és 2000-es későbbi összeomlásokra.
Az Elliott Management hedge fundok és Michael Burry Scion Asset Managementje élesebb figyelmeztetéseket adtak ki. Elliott egy befektetőknek írt levelében úgy jellemezte az Nvidiát, mint amelyik a buborék területén van, és szkepticizmusát fejezte ki azzal kapcsolatban, hogy a hiperskálázódó vállalatok továbbra is ilyen nagy mennyiségben vásárolnának chipeket. Azt állították, hogy a mesterséges intelligencia túlértékelt, és hogy sok javasolt felhasználási eset soha nem lenne költséghatékony, túl sok energiát fogyasztana, vagy megbízhatatlannak bizonyulna. Michael Burry, aki a 2008-as pénzügyi válság előtti sikeres ingatlanpiaci fogadásáról ismert, eladási opciókat vásárolt az Nvidia részvényeire, ami az árak csökkenésének várhatóságát jelzi.
A kereslet extrém koncentrációja súlyosbítja ezeket az aggodalmakat. Az a tény, hogy a bevétel 61 százaléka mindössze négy ügyféltől származik, azt jelenti, hogy egyetlen hiperskálázó cég befektetési stratégiájának megváltoztatása jelentős hatással lenne az Nvidia üzleti tevékenységére. Amennyiben a Microsoft, az Amazon vagy a Google úgy döntene, hogy csökkenti tőkekiadásait, vagy inkább a saját chipjeire koncentrál, az alapvetően megváltoztatná a növekedési dinamikát.
Alkalmas:
A körforgásos finanszírozás jelensége
A mesterséges intelligencia ökoszisztémájában a pénzügyi folyamatok egyre növekvő körforgását különös aggodalommal tekintik. Az Nvidia olyan startupokba fektet be, mint az OpenAI, a CoreWeave és az Anthropic, amelyek az Nvidia legnagyobb ügyfelei közé tartoznak. Ezek a startupok a tőkét arra használják, hogy számítási kapacitást béreljenek olyan felhőszolgáltatóktól, akik szintén Nvidia hardvert használnak. A befektetett tőke egy része így chipvásárlások formájában visszaáramlik az Nvidiához. Ez a zárt hurok felveti a kérdést, hogy vajon létezik-e valódi külső kereslet, vagy az Nvidia részben finanszírozza-e a saját keresletét.
A CoreWeave példája különösen világosan szemlélteti ezt a dinamikát. Az Nvidia több mint öt százalékos részesedéssel rendelkezik a felhőalapú startupban, és 2025 szeptemberében kötelezettséget vállalt arra, hogy 6,3 milliárd dollár értékű felhőszolgáltatást vásárol a CoreWeave-től. Ez biztosítékként szolgál annak biztosítására, hogy a CoreWeave ki tudja használni kapacitását, és ezáltal lehetővé teszi a startup számára, hogy még több Nvidia chipet vásároljon. Az OpenAI a maga részéről 22,4 milliárd dollár értékű szerződést írt alá a CoreWeave-vel. Ebben a struktúrában az Nvidia egyszerre beszállítóként, befektetőként és ügyfélként is fellép, ami jelentősen csökkenti az átláthatóságot.
A kritikusok azzal érvelnek, hogy ez a struktúra egy kártyavárhoz hasonlít, ahol egyetlen láncszem elvesztése is veszélyeztetheti az egész láncot. Például, ha az OpenAI nem tud elegendő bevételt generálni a CoreWeave-vel szembeni kötelezettségeinek teljesítéséhez, és a CoreWeave viszont küzd az adósságai törlesztésével, ez visszaüthet az Nvidiára. Az a tény, hogy ezek az összekapcsolódások nem nyilvánosak, megnehezíti a megalapozott kockázatértékelést.
Alkalmas:
A hiperskálázók megtérülése
A mesterséges intelligencia beruházások fenntarthatóságával kapcsolatos kulcskérdés, hogy a hiperskálázódó vállalatok valóban megfelelő megtérülést tudnak-e elérni hatalmas tőkekiadásaikon. A négy legnagyobb hiperskálázódó vállalat – az Amazon, a Microsoft, a Google és a Meta – együttes kiadásai várhatóan elérik a 315 milliárd dollárt 2025-re, ami több mint tizenháromszorosa a 2015-ös szintnek.
Az eddigi eredmények vegyesek. A Google legfrissebb negyedéves eredményei azt mutatják, hogy a keresésben és a Google Cloudban elérhető mesterséges intelligencia (MI) képességek már bevételt termelnek. A Microsoft is sikereket ért el Copilot termékeivel az Office 365-ben és az Azure-ban. A Meta ezzel szemben jelentős összegeket fektet be a mesterséges intelligenciába anélkül, hogy még egyértelmű bevételi forrásokat alakított volna ki a hagyományos hirdetési üzletágán kívül. A Bernstein elemzői arra figyelmeztettek, hogy a Meta türelmi ideje, hogy a nem alapvető MI-fronton befektetőknek is mutasson valamit, hamarosan véget ér.
Az Amazon vezérigazgatója, Andy Jassy azzal érvelt, hogy a vállalatok összkiadásai a fajlagos költségek csökkenése mellett is növekednek, mivel a mesterséges intelligencia olyan új lehetőségeket nyit meg, amelyek korábban elérhetetlenek voltak. Ez felfelé ívelő lendületet ad az összkiadásokban, mivel a vállalatok sietnek új alkalmazások fejlesztésével. Ez a magyarázat elfogadható, de felveti a kérdést, hogy mikor fognak ezek az alkalmazások ténylegesen profitot termelni.
A McKinsey 2025-ös tanulmánya további kétségeket vet fel. Alapvető eltérést dokumentál az infrastrukturális beruházások és a tényleges piaci volumen között. 2024-ben az iparág 57 milliárd dollárt fektetett be felhőinfrastruktúrába a nagy nyelvi modell API-szolgáltatások támogatására, míg ezeknek a szolgáltatásoknak a tényleges piaca mindössze 5,6 milliárd dollár volt. Ez a tízszeres arány stratégiai téves számítás jeleként értelmezhető.
Amerikai szakértelmünk az üzletfejlesztés, az értékesítés és a marketing területén
Amerikai szakértelmünk az üzletfejlesztés, az értékesítés és a marketing területén - Kép: Xpert.Digital
Iparági fókusz: B2B, digitalizáció (AI-tól XR-ig), gépészet, logisztika, megújuló energiák és ipar
Bővebben itt:
Egy témaközpont betekintésekkel és szakértelemmel:
- Tudásplatform a globális és regionális gazdaságról, az innovációról és az iparágspecifikus trendekről
- Elemzések, impulzusok és háttérinformációk gyűjtése fókuszterületeinkről
- Szakértelem és információk helye az üzleti és technológiai fejleményekről
- Témaközpont olyan vállalatok számára, amelyek a piacokról, a digitalizációról és az iparági innovációkról szeretnének többet megtudni
A technológiai vezető szerep és a spekulatív túlmelegedés között – Az Nvidia a mesterséges intelligencia fellendülése és az értékelési kockázat között szorult
Strukturális kockázatok és kihívások
A termelés összetettsége miatti haszonkulcs-nyomás
A lenyűgöző jövedelmezőség ellenére az első jelek a haszonkulcs-nyomásra mutatkoznak. A bruttó haszonkulcs a harmadik negyedévben 73,4 százalékra esett vissza, ami az elemzők 73,7 százalékos várakozásai alatt van, és jelentősen alacsonyabb az előző negyedévi 75,7 százaléknál. Ez a bonyolultabb Blackwell chipek magasabb előállítási költségeinek köszönhető. A TSMC legfejlettebb három nanométeres eljárásával történő gyártás lényegesen drágább, mint az előző generációknál, és a kezdeti fázisban a hozam is alacsonyabb.
Az Nvidia a negyedik negyedévre 75 százalékra prognosztizálja a haszonkulcsok javulását, de ez a Blackwell platform termelési érettségének elérésétől és a méretgazdaságosság megvalósításától függ. Amennyiben a hozam elmarad a várakozásoktól, vagy további technikai kihívások merülnek fel, az negatívan befolyásolhatja a jövedelmezőséget. Az Nvidia kivételes haszonkulcsaihoz hozzászokott befektetők számára a tartós csökkenés negatív jelzés lenne.
A termékciklusok évenkénti lerövidülése tovább súlyosbítja ezt a problémát. Minden új generáció kiterjedt kutatás-fejlesztést igényel, ami megnövekedett működési költségeket eredményez. A harmadik negyedévben az üzemi költségek 36 százalékkal emelkedtek éves szinten, ami aggodalmat kelt a profitmarzsok fenntarthatóságával kapcsolatban. Az Nvidiának folyamatosan be kell fektetnie az innovációba, hogy megőrizze technológiai előnyét, ami strukturálisan magasabb költségeket jelent.
Alkalmas:
Versenynyomás az ügyfélspecifikus chipek részéről
A hiperskálázók által fejlesztett egyedi chipek hosszú távú veszélyt jelentenek az Nvidia dominanciájára. A Google már bebizonyította TPU-ival, hogy az alternatív architektúrák versenyképesek lehetnek bizonyos munkaterhelések esetén. A legújabb Ironwood TPU kétszeres energiahatékonyságot és hatszoros memóriakapacitást kínál az előző generációhoz képest. Az Amazon a Trainiummal és a Microsoft a Maiával hasonló stratégiákat folytat.
Ezeknek a testreszabott megoldásoknak az az előnyük, hogy pontosan az adott vállalat igényeihez igazodnak, és hosszú távú költségelőnyöket kínálhatnak. A Kearney elemzői azt jósolják, hogy a hiperskálázók által fejlesztett szilíciumalapú megoldások akár 15-20 százalékos piaci részesedést is elérhetnek. Míg az Nvidia valószínűleg továbbra is domináns marad a nagy modellek számításigényes betanításában, a kevésbé igényes következtetési piacot egyre inkább kiszolgálhatják a megfizethetőbb alternatívák.
A Meta már most is AMD chipeket használ bizonyos következtetési feladatokhoz, és ez a diverzifikáció valószínűleg folytatódni fog. Az Nvidia számára ez azt jelenti, hogy a vállalatnak nemcsak technológiai vezető szerepét kell fenntartania, hanem árképzési és költségszerkezetét is módosítania kell a versenyképesség megőrzése érdekében. A kérdés az, hogy ezt meg tudja-e tenni anélkül, hogy veszélyeztetné a jelenleg élvezett kivételes haszonkulcsokat.
A hatékonyságnövekedés a kereslet csillapítójaként
Egy másik kihívás paradox módon maguknak a mesterséges intelligencia modelleknek a fejlődéséből fakad. 2025 januárjában a kínai DeepSeek vállalat bemutatott egy nyelvi modellt, amelyet a hasonló nyugati modellekhez képest lényegesen kisebb számítási teljesítménnyel tanítottak be. Ha a DeepSeek állításai igazak, ez azt jelentené, hogy a jövőbeli mesterséges intelligencia fejlesztésekhez már nem lenne szükség ugyanazokra a hatalmas GPU-klaszterekre, amelyeket jelenleg szükségesnek tartanak.
Ezek a hatékonyságnövekedések csökkenthetik a csúcskategóriás GPU-k iránti keresletet. Ha a kevesebb hardverrel rendelkező modellek hasonló teljesítményt tudnak elérni, akkor csökken az ösztönzés a legújabb generációra való folyamatos frissítésre. Az Nvidia azzal érvel, hogy a hatékonyságnövelés történelmileg mindig is magasabb összkereslethez vezetett a Jevons-paradoxon szerint, amely kimondja, hogy az egységenkénti alacsonyabb költségek magasabb összkihasználtságot eredményeznek. Ez az érvelés hihető, de feltételezi, hogy korlátlan számú új felhasználási eset képes felszívni a felszabaduló kapacitást.
A valóság valószínűleg összetettebb. Míg az egyes chipek szintjén a hatékonyságnövekedés valóban megnövekedett kereslethez vezethet, a teljes adatközpontok szintjén telítődés következhet be, amint az alapvető infrastrukturális igények kielégítésre kerülnek. Az Nvidia üzleti modelljének hosszú távú értékelése szempontjából kulcsfontosságú az a kérdés, hogy exponenciális növekedés vagy átmeneti kiépítési szakaszban vagyunk-e.
Geopolitikai kockázatok és Kína kizárása
Az Nvidia növekedése a kínai piac hozzájárulása nélkül történik, amely egykor a bevételek egyik fő hajtóereje volt. Az amerikai exportkorlátozások megakadályozzák a fejlett chipek értékesítését Kínába, és a kínai kormány ellenintézkedései gyakorlatilag leállították az üzletet. Colette Kress pénzügyi igazgató kijelentette, hogy az Nvidia nulla bevételre számít kínai adatközpont-üzletágából a negyedik negyedévben.
Ez a helyzet egyszerre lehetőséget és kockázatot is jelent az Nvidia számára. Egyrészt azt mutatja, hogy a vállalat Kína nélkül is kivételes növekedést érhet el, ami aláhúzza a nyugati piacokon tapasztalható kereslet erősségét. Másrészt Kína továbbra is a világ második legnagyobb technológiai piaca, és hosszú távú kizárása elveszett bevételi potenciált jelent. Amennyiben a geopolitikai feszültségek enyhülnek, Kína ismét növekvő piacként jelenhet meg. Ezzel szemben a további eszkaláció más piacokat is érinthet.
A kínai versenytársak saját mesterséges intelligencia chipeket fejlesztenek, hogy függetlenedjenek a nyugati beszállítóktól. A Huawei saját megoldásokon dolgozik, a már említett DeepSeek pedig a Huawei hardverén képezi modelljeit. Amennyiben Kína technológiailag utoléri, az nemcsak véglegesen lezárhatja a kínai piacot, hanem globális versenynyomást is teremthet, ha a kínai chipek belépnek a világpiacra.
Számviteli értékelési kérdések és értékcsökkenési gyakorlatok
Egy árnyaltabb, de potenciálisan jelentős vita tárgya a hiperskálázók GPU-befektetéseik értékcsökkenésének számviteli gyakorlata. Michael Burry nyilvánosan figyelmeztetett, hogy a hiperskálázók mesterségesen felfújhatják eredményeiket a szerver- és hálózati eszközeik értékcsökkenési időszakának meghosszabbításával. A Meta például öt évről öt és fél évre növelte a hasznos élettartamot, ami csak 2025 első kilenc hónapjában 2,29 milliárd dollárral csökkentette az értékcsökkenési költségeket, és 1,96 milliárd dollárral növelte a profitot.
A hosszabb értékcsökkenési időszakok indoklása a GPU-k több generáción átívelő tényleges használhatóságában rejlik. Míg az új Blackwell chipek optimálisak a legerősebb modellek betanításához, a régebbi H100 vagy A100 chipek továbbra is hatékonyan használhatók kevésbé igényes következtetési feladatokhoz. A hardver ilyen jellegű, különböző használati szinteken keresztüli kaszkádolása valóban meghosszabbíthatja gazdasági élettartamát.
A kritikusok azonban azzal érvelnek, hogy az Nvidia éves termékciklusát tekintve egy kétéves értékcsökkenési időszak reálisabb lenne. Mivel minden évben új generáció jelenik meg, a régebbi chipek gyorsabban veszítenek relatív értékükből. A technológiai elavulás és a számviteli értékcsökkenés közötti eltérés a hiperskálázódó vállalatok mérlegében szereplő eszközök túlértékeléséhez vezethet, ami végső soron rosszul tükröződne az Nvidiára nézve, ha ezek az ügyfelek kénytelenek lennének csökkenteni befektetéseiket.
Az Nvidia a mesterséges intelligencia fellendülése és az értékelési kockázat között – jövő vagy túlmelegedés? Az igazság az Nvidia rekordértékelése mögött
A kötéltánc a valóság és a találgatás között
Az elemzés azt mutatja, hogy az Nvidia növekedése fundamentális mozgatórugók és spekulatív elemek kombinációján alapul. Az alapvető tényezők lenyűgözőek. A gazdaság tényleges átalakulása a mesterséges intelligencia révén, a vállalatok mérhető termelékenységnövekedése, az Nvidia saját magas jövedelmezősége és a hosszú távú kereslet láthatósága mind egy szilárd üzleti modellre utalnak. A CUDA révén a szoftverökoszisztémában betöltött dominanciája és a legfejlettebb chipek terén betöltött technológiai vezető szerepe magas belépési korlátokat teremt a versenytársak számára.
Ugyanakkor a spekulatív figyelmeztető jelek félreérthetetlenek. Az értékelések három éven belüli extrém növekedése, a néhány nagy ügyfélre való koncentráció, a körkörös finanszírozási struktúrák, az infrastrukturális beruházások és a mesterséges intelligencia szolgáltatások piacán a tényleges bevételek közötti eltérés, valamint a már befektetők, mint például a Goldman Sachs és az Elliott Management figyelmeztetései mind komoly figyelmet érdemelnek. Nem szabad figyelmen kívül hagyni a korábbi technológiai buborékokkal való párhuzamokat, ahol az alapvető innovációk valósak voltak, de az értékelések ennek ellenére összeomlottak.
A kulcskérdés az, hogy a hiperskálázódó vállalatok képesek-e hatalmas beruházásaikat bevétellé és profittá alakítani észszerű időn belül. Ha a mesterséges intelligencia valóban alapvetően fellendíti a globális gazdaság termelékenységét a következő évtizedben, akkor a mai beruházások indokoltak. Ha azonban a gyakorlati alkalmazások korlátozottabbak lesznek a vártnál, vagy ha a hatékonyságnövekedés gyorsabban jelentkezik, mint ahogy új kereslet jelenik meg, akkor a korrekció elkerülhetetlen lehet.
Forgatókönyvek az elkövetkező évekre
Az optimista forgatókönyv a mesterséges intelligencia folyamatos elterjedését vetíti előre a gazdaság gyakorlatilag minden szektorában. Az autonóm rendszerek, a személyre szabott orvoslás, a tudományos kutatás, a robotizált gyártás és számtalan más alkalmazás tartósan magas keresletet teremt a számítási teljesítmény iránt. Ebben a forgatókönyvben a mai beruházások teljes mértékben indokoltak, és az Nvidia továbbra is a mesterséges intelligencia korszakának központi infrastrukturális vállalata marad. Az öt billió dolláros értékelés visszatekintve megfelelőnek, sőt konzervatívnak bizonyul.
A mérsékelt forgatókönyv a növekedés normalizálódását feltételezi. A robbanásszerű infrastruktúra-fejlesztés szakasza a következő két-három évben véget ér, amint az alapvető kapacitás kiépül. Ezt követően a növekedés egy továbbra is robusztus, de már nem kivételes szintre lassul. A versenytársak bizonyos szegmensekben piaci részesedést szereznek, és az Nvidia haszonkulcsai normalizálódnak. Az értékelés a reálisabb növekedési várakozásokhoz igazodik, ami oldalirányú mozgáshoz vagy mérsékelt korrekcióhoz vezet.
A pesszimista forgatókönyv a várakozások jelentős csalódását vetíti elő. A mesterséges intelligencia gyakorlati alkalmazásai elmaradnak az ígéretektől, vagy a hatékonyságnövekedés gyorsabban csökkenti a hardverigényt, mint ahogy új felhasználási esetek jelennek meg. A hiperskálázók a jövedelmezőség demonstrálása érdekében visszafogják beruházásaikat, és a körkörös finanszírozási struktúrák összeomlanak. Ebben a forgatókönyvben az Nvidia részvényárfolyama a korábbi buborékfázisokban más technológiai részvényekhez hasonló korrekciót tapasztalhat, akár 50-70 százalékkal is visszaeshet a csúcsértékeihez képest.
Az igazság valószínűleg valahol e két szélsőség között van. A mesterséges intelligencia forradalma valós, és alapvetően meg fogja változtatni a gazdaságot. Ugyanakkor a jelenlegi értékelések ambiciózusak, és kevés teret hagynak a csalódásnak. A befektetőknek tisztában kell lenniük azzal, hogy az Nvidiával nem csupán egy technológiai vállalatba fektetnek be, hanem a globális gazdaság mesterséges intelligencia általi átalakulásának sebességére és mértékére fogadnak.
Hatás a tágabb gazdaságra
Függetlenül az Nvidia konkrét eredményétől, a jelenlegi fejleményeknek fontos következményei vannak a tágabb gazdaságra nézve. A mesterséges intelligencia infrastruktúrájába történő hatalmas tőkebefektetések alapvetően megváltoztatják az erőforrás-elosztást. A tőke az adatközpontokba, a félvezetőgyártásba és az energiainfrastruktúrába áramlik, ami potenciálisan hátrányos helyzetbe hozza a gazdaság más ágazatait. Ha ezek a beruházások megtérülnek, egy új termelékenységi ciklus alakul ki. Ha nem, akkor jelentős erőforrások lesznek lekötve olyan infrastruktúrában, amelyet nem használnak ki teljes mértékben.
Az értékteremtés néhány vállalat kezében való koncentrációja társadalmi-politikai kérdéseket is felvet. Az Nvidia a hiperskálázókkal együtt ellenőrzi a mesterséges intelligencia fejlesztéséhez szükséges kritikus infrastruktúrát. Ez a hatalomkoncentráció hosszú távon problémássá válhat, különösen akkor, ha a mesterséges intelligencia valóban olyan transzformatív erejű lesz, mint ahogy azt várták. Az infrastruktúra szabályozásával, versenyével és demokratikus ellenőrzésével kapcsolatos kérdések az elkövetkező években egyre fontosabbá válnak.
Ez a fejlemény stratégiai kihívást jelent a német és az európai gazdaság számára. A vezető mesterséges intelligencia-vállalatok túlnyomórészt amerikaiak, Kína a második legnagyobb szereplő. Európa kockáztatja, hogy lemarad ebben a kritikus technológiában, ami hosszú távú versenyhátrányhoz vezethet. Az amerikai hardverektől és szoftverektől való függőség a mesterséges intelligencia alkalmazásai terén strukturális kockázat, amely politikai fellépést igényel.
Alkalmas:
Rekordára növeli az Nvidia az AI piac értékelését – folytatódik-e a trend?
Az Nvidia 62 százalékos bevételnövekedése a 2025-ös harmadik negyedévben a technológiai innováció, a kereslet strukturális változásai és az átgondolt stratégiai pozicionálás kivételes kombinációjának eredménye. A vállalat sikeresen megalapozta a mesterséges intelligencia korszakának nélkülözhetetlen infrastruktúra-szolgáltatójaként betöltött szerepét. A hardverdominancia, a robusztus szoftverökoszisztéma és a stratégiai partnerségek kombinációja magas belépési korlátokat teremt, és indokolttá teszi a prémium értékelést.
Ugyanakkor a spekulatív elemek tagadhatatlanok. Az értékelések szélsőséges növekedése, a körkörös finanszírozási struktúrák, az ügyfélkoncentráció és a bevált piaci szereplők figyelmeztetései árnyalt elemzést tesznek szükségessé. A kérdés nem az, hogy a mesterséges intelligencia átalakítja-e a gazdaságot, hanem az, hogy a mai értékelések már előre látják-e az összes jövőbeni profitot.
Az Nvidia üzleti tevékenysége alapvetően pénzügyileg stabil, de az értékelése kevés teret enged a csalódásnak. A befektetőknek tisztában kell lenniük a kockázatokkal, és meg kell érteniük, hogy nem csupán egyetlen vállalatba fektetnek be, hanem a digitális gazdaság jövőjéről szóló tágabb tézisbe. Az elkövetkező évek megmutatják, hogy ez a tézis a jelenlegi értékelések által sugallt mértékben igaz-e, vagy elkerülhetetlen a korrekció.
Kiegyensúlyozott értékelés céljából az Nvidia hibridként való jellemzése a legpontosabb leírás. Az Nvidia üzleti tevékenysége valós, fundamentális tényezőkön alapul, de spekulatív elemek borítják, amelyek jelentősen növelik a kockázatot. Sem egy tiszta, tartalom nélküli buborékról, sem egy teljesen kockázatmentes, alapvetően indokolt befektetésről nem beszélhetünk. Az igazság valahol a kettő között van, és ezt az ambivalenciát minden befektetési döntésben figyelembe kell venni.
Alkalmas:
Az Ön globális marketing- és üzletfejlesztési partnere
☑️ Üzleti nyelvünk angol vagy német
☑️ ÚJ: Levelezés az Ön nemzeti nyelvén!
Konrad Wolfenstein
Szívesen szolgálok Önt és csapatomat személyes tanácsadóként.
Felveheti velem a kapcsolatot az itt található kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével , vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) . Az e-mail címem: wolfenstein ∂ xpert.digital
Nagyon várom a közös projektünket.
☑️ KKV-k támogatása stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban
☑️ Digitális stratégia és digitalizáció megalkotása vagy átrendezése
☑️ Nemzetközi értékesítési folyamatok bővítése, optimalizálása
☑️ Globális és digitális B2B kereskedési platformok
☑️ Úttörő üzletfejlesztés / Marketing / PR / Szakkiállítások
🎯🎯🎯 Profitáljon az Xpert.Digital széleskörű, ötszörös szakértelméből egy átfogó szolgáltatáscsomagban | BD, K+F, XR, PR és digitális láthatóság optimalizálása
Profitáljon az Xpert.Digital széleskörű, ötszörös szakértelméből egy átfogó szolgáltatáscsomagban | K+F, XR, PR és digitális láthatóság optimalizálása - Kép: Xpert.Digital
Az Xpert.Digital mélyreható ismeretekkel rendelkezik a különböző iparágakról. Ez lehetővé teszi számunkra, hogy személyre szabott stratégiákat dolgozzunk ki, amelyek pontosan az Ön konkrét piaci szegmensének követelményeihez és kihívásaihoz igazodnak. A piaci trendek folyamatos elemzésével és az iparági fejlemények követésével előrelátóan tudunk cselekedni és innovatív megoldásokat kínálni. A tapasztalat és a tudás ötvözésével hozzáadott értéket generálunk, és ügyfeleink számára meghatározó versenyelőnyt biztosítunk.
Bővebben itt:
