Ponad 60 procent przychodów? Zakupiony popyt? Jak Nvidia napędza własny wzrost kontrowersyjnymi inwestycjami – Zdjęcie: Xpert.Digital
Nowe układy scalone każdego roku: agresywna strategia modernizacji firmy Nvidia – motor postępu czy planowana przestarzałość?
### Zakład Nvidii o bilion dolarów: Genialny ruch czy Domek z kart na skraju upadku? ### Wartość pięciu bilionów dolarów: Czy Nvidia to największa bańka spekulacyjna od czasów bańki internetowej? ### Więcej pokazu niż konkretów? Dlaczego inwestorzy-gwiazdy ostrzegają przed bańką spekulacyjną na rynku sztucznej inteligencji ###
Pytanie warte 300 miliardów dolarów: Co się stanie, jeśli Google i spółka wycofają firmę Nvidia?
Kalifornijski producent chipów Nvidia po raz kolejny przebił oczekiwania Wall Street w trzecim kwartale 2025 roku, odnotowując 57 miliardów dolarów przychodów i 62-procentowy wzrost rok do roku. Jednak za tymi imponującymi wynikami kryje się fundamentalna debata, wykraczająca daleko poza zwykłe analizy kwartalne. Wyniki firmy, która pod koniec października 2025 roku jako pierwsza w historii przekroczyła granicę pięciu bilionów dolarów, rodzą kluczowe pytania. Czy ten zdrowy wzrost opiera się na rzeczywistym popycie, napędzanym przez niepowstrzymaną rewolucję sztucznej inteligencji? A może jesteśmy świadkami spekulacyjnego przegrzania, przypominającego ekscesy z poprzednich baniek technologicznych, sztucznie napędzanych przez ryzykowne, cyrkularne modele finansowania?
Ta niezwykła ekspansja jest nierozerwalnie związana z rozwojem generatywnej sztucznej inteligencji od czasu wprowadzenia ChatGPT. Procesory graficzne Nvidia stały się niezbędną infrastrukturą do trenowania i uruchamiania dużych modeli językowych, wywołując wykładniczy popyt. W centrum tego rozwoju znajdują się „hiperskalowalnie” – giganci technologiczni, tacy jak Microsoft, Amazon, Google i Meta – którzy, z planowanymi inwestycjami przekraczającymi 300 miliardów dolarów do 2025 roku, są głównymi motorami napędowymi tego boomu. Jednak to ogromne uzależnienie od zaledwie czterech głównych klientów, którzy obecnie odpowiadają za 61 procent przychodów, niesie ze sobą znaczne ryzyko koncentracji. Jednocześnie strategiczne inwestycje w startupy, które należą do największych klientów Nvidii, rodzą pytania o prawdziwą naturę tego popytu. Podczas gdy zwolennicy wskazują na bezprecedensową rentowność, przewagę technologiczną zapewnianą przez architektury takie jak Blackwell i mocno ugruntowany ekosystem oprogramowania CUDA, prominentni krytycy i zarządzający funduszami ostrzegają przed niebezpieczną bańką, która może być gorsza niż bańka internetowa. Poniższa analiza dogłębnie analizuje anatomię rozwoju firmy Nvidia, podkreślając główne czynniki napędzające i rosnące ryzyko oraz stawiając kluczowe pytanie: Czy kapitalizm cyfrowy opiera się na solidnym krzemowym fundamencie, czy też na spekulacyjnych piaskach zbliżającej się korekty?
Nadaje się do:
Wykładniczy wzrost firmy Nvidia w erze sztucznej inteligencji
Kiedy firma produkująca układy scalone staje się krytyczną infrastrukturą cyfrowego kapitalizmu
Kalifornijski producent chipów Nvidia osiągnął 57 miliardów dolarów przychodów w trzecim kwartale 2025 roku, przekraczając oczekiwania Wall Street. 62-procentowy wzrost rok do roku jest imponujący, ale rodzi fundamentalne pytania, wykraczające daleko poza typowe wyniki kwartalne. Nie chodzi tylko o to, jak pojedyncza firma osiągnęła takie wyniki, ale także o to, czy ta ekspansja opiera się na solidnych podstawach ekonomicznych, czy też wykazuje oznaki spekulacyjnego przegrzania, przypominającego bańki spekulacyjne z przeszłości.
Pełny zakres tego rozwoju staje się widoczny dopiero po uwzględnieniu perspektywy czasowej. Trzy lata temu kapitalizacja rynkowa Nvidii wynosiła około 400 miliardów dolarów. Do końca października 2025 roku firma jako pierwsza w historii osiągnęła wartość rynkową na poziomie 5 bilionów dolarów. Ten ponad dwunastokrotny wzrost wartości w ciągu zaledwie trzech lat jest bezprecedensowy w historii. Nawet najbardziej spektakularne wschodzące gwiazdy ery dot-comów nie osiągnęły tak absolutnego wzrostu wartości.
Ten niezwykły rozwój jest ściśle związany z szybkim rozprzestrzenianiem się generatywnej sztucznej inteligencji. Od premiery ChatGPT w listopadzie 2022 roku, zapotrzebowanie na wysokowydajne procesory graficzne do trenowania i uruchamiania dużych modeli językowych wzrosło wykładniczo. Nvidia jest w centrum tej transformacji, ponieważ jej procesory graficzne są uważane za niezbędne do budowy złożonych centrów danych. Kluczowe pytanie brzmi teraz, czy ten boom opiera się na fundamentalnych mechanizmach ekonomicznych, czy też maskuje spekulacyjną dynamikę przypominającą dawne ekscesy rynkowe.
Anatomia wzrostu: pięć kluczowych czynników napędzających eksplozję sprzedaży
Hiperskalerzy jako główny silnik wzrostu
Analiza czynników generujących przychody ujawnia silnie skoncentrowany model biznesowy. Segment centrów danych wygenerował w trzecim kwartale 51,2 miliarda dolarów, co stanowi około 90% całkowitych przychodów. W tym segmencie około 50% przypada na tzw. hiperskalerów, czyli głównych dostawców usług chmurowych: Microsoft, Amazon, Google i Meta. Te cztery firmy intensywnie inwestują w budowę infrastruktury dla sztucznej inteligencji.
Apetyt inwestycyjny firm hiperskalerowych osiągnął imponujący poziom. Firmy te planują nakłady inwestycyjne przekraczające 300 miliardów dolarów do 2025 roku, przy czym Amazon jest liderem z kwotą ponad 100 miliardów dolarów, następnie Microsoft z 85-93 miliardami dolarów i Google z około 75 miliardami dolarów. Kwoty te znacznie przewyższają inwestycje kapitałowe z ostatnich lat i stanowią fundamentalną rozbudowę infrastruktury o bezprecedensowych w historii rozmiarach.
Jednak koncentracja na tych kilku głównych klientach niesie ze sobą ryzyko strukturalne. Kwartalne raporty ujawniają, że czterech największych klientów Nvidii generuje obecnie 61% przychodów, co stanowi wzrost o 56% w porównaniu z poprzednim kwartałem. Dwóch anonimowych klientów odpowiada za 39% przychodów. Ta skrajna zależność od niewielkiej liczby klientów stanowi ryzyko koncentracji, co jest podkreślane jako kluczowy punkt analizy finansowej.
Architektura Blackwella jako katalizator technologiczny
Drugim kluczowym motorem wzrostu jest wprowadzenie na rynek nowej generacji układów Blackwell. Prezes Jensen Huang wyjaśnił podczas prezentacji wyników finansowych, że sprzedaż układów Blackwell jest wyjątkowo wysoka, a procesory dla centrów danych są całkowicie wyprzedane. Popyt znacznie przekracza możliwości produkcyjne, dlatego Nvidia zwróciła się do swojego partnera produkcyjnego, TSMC, o zwiększenie produkcji płytek o technologii trzynanometrowej o 50 procent.
Te wąskie gardła w dostawach to miecz obosieczny. Z jednej strony świadczą o strukturalnym popycie na najbardziej zaawansowane układy scalone. Z drugiej strony, pokazują, że Nvidia, pomimo dominującej pozycji na rynku, osiąga granice swoich możliwości. TSMC planuje zwiększyć miesięczną produkcję z obecnych 100 000–110 000 płytek do 160 000 płytek, z czego 35 000 płytek miesięcznie będzie zarezerwowanych specjalnie dla Nvidii. Jednak to rozszerzenie produkcji to proces, który potrwa miesiące i przyniesie pełne efekty dopiero w 2026 roku.
Platforma Blackwell to nie tylko pojedynczy układ, ale kompletny ekosystem procesorów, komponentów sieciowych i obwodów. Ta integracja daje firmie Nvidia przewagę konkurencyjną nad konkurentami, którzy oferują jedynie pojedyncze komponenty. Kompleksowe rozwiązanie systemowe pozwala firmom hiperskalerowym wydajniej zarządzać swoimi centrami danych i maksymalizować wydajność w przeliczeniu na zainwestowany dolar. Jednocześnie strategia ta ściśle wiąże klientów z platformą Nvidia, co skutkuje naturalnym efektem „lock-in”.
Skrócenie cyklu produkcyjnego i cykle stałych ulepszeń
W 2024 roku Nvidia przeszła fundamentalną zmianę strategiczną, skracając cykl produkcyjny z 18 do 24 miesięcy, do cyklu rocznego. To przyspieszenie jest niezwykłe i zasadniczo różni się od poprzednich cykli półprzewodnikowych. Po Blackwell, platforma VeraRubin zostanie wprowadzona na rynek w drugiej połowie 2026 roku, a następnie Rubin Ultra w 2027 roku, a kolejne generacje będą wprowadzane corocznie.
Ta strategia ciągłej innowacji tworzy stały popyt. Firmy o dużej skali i klienci korporacyjni stoją przed wyzwaniem regularnej modernizacji infrastruktury, aby utrzymać konkurencyjność. Skok technologiczny między generacjami jest znaczący. W porównaniu z poprzednią generacją Hopper, Blackwell oferuje znaczącą poprawę mocy obliczeniowej, efektywności energetycznej i łączności z pamięcią masową. Z perspektywy klienta, te udoskonalenia uzasadniają wysokie koszty inwestycji, ponieważ bezpośrednio obniżają koszty operacyjne w przeliczeniu na jedną operację obliczeniową.
Jednak ta strategia niesie ze sobą również ryzyko. Skrócenie cyklów życia produktów oznacza, że sprzęt szybciej traci swoją względną wartość. Chip H100 zakupiony dzisiaj będzie technologicznie przestarzały za dwa lata, nawet jeśli nadal będzie funkcjonalny. To planowane starzenie się prowadzi do wyższej rotacji kapitału u klientów i zwiększa ich zależność od ciągłego reinwestowania. Pytanie, czy te cykle są zrównoważone w dłuższej perspektywie, czy też doprowadzą do zmęczenia inwestycjami, pozostaje otwarte.
Partnerstwa strategiczne i budowanie ekosystemu
Czwartym czynnikiem wzrostu są rozległe partnerstwa strategiczne, które Nvidia nawiązała w ostatnich miesiącach. We wrześniu 2025 roku firma ogłosiła inwestycję do 100 miliardów dolarów w OpenAI, aby sfinansować budowę centrów danych o łącznej mocy dziesięciu gigawatów. W zamian OpenAI zobowiązuje się do wykorzystania milionów procesorów graficznych Nvidia. Podobna umowa z Anthropic została zawarta w listopadzie, w ramach której Nvidia inwestuje do 10 miliardów dolarów, a Microsoft dokłada kolejne 5 miliardów dolarów. Anthropic z kolei kupuje od Microsoft Azure moc obliczeniową o wartości 30 miliardów dolarów, opartą na sprzęcie Nvidia.
Transakcje te przebiegają w sposób cykliczny, który jest coraz częściej kwestionowany. Nvidia inwestuje w startupy, które z kolei kupują jej sprzęt. Jednocześnie część inwestycji wraca do Nvidii za pośrednictwem dostawców usług w chmurze w formie zakupu chipów. System ten tworzy zamkniętą pętlę wartości, w której kapitał krąży w ramach ściśle zintegrowanego ekosystemu. Krytycy nazywają to sztuczną stymulacją popytu, podczas gdy zwolennicy argumentują, że to strategiczna integracja pionowa rozkłada ryzyko między partnerów.
Brian Mulberry z Zacks Investment Management zwięźle podsumował problem, wyjaśniając w wywiadzie dla TheStreet, że coraz trudniej jest śledzić powiązania finansowe. Kwestia tego, kto ostatecznie może rościć sobie prawo do tego, jaką część przychodów osiąga, staje się coraz bardziej złożona. Ten brak przejrzystości utrudnia racjonalną wycenę rynkową i otwiera drogę spekulacyjnym nadużyciom.
Kiedy panika staje się strategią, a porażka największym zagrożeniem dla branży technologicznej
Nadaje się do:
Ekosystem oprogramowania i fosa CUDA
Piątym i potencjalnie najbardziej zrównoważonym czynnikiem wzrostu jest ekosystem oprogramowania, który Nvidia zbudowała przez dwie dekady. Jej autorska platforma programistyczna, CUDA, stała się de facto standardem w tworzeniu aplikacji AI. Ponad cztery miliony programistów na całym świecie korzysta z CUDA, a praktycznie wszystkie główne modele AI zostały przeszkolone na sprzęcie Nvidii z wykorzystaniem oprogramowania CUDA.
Ten efekt sieciowy generuje znaczne koszty przełączania. Nawet jeśli konkurent, taki jak AMD czy Intel, oferuje technologicznie równoważny sprzęt, programiści musieliby przepisać cały swój stos oprogramowania, aby go wykorzystać. Kompatybilność z istniejącymi frameworkami, takimi jak PyTorch i TensorFlow, jest ściśle związana z CUDA. Google ze swoimi jednostkami przetwarzania Tensor i Amazon ze swoimi układami Trainium poszukują alternatywnych rozwiązań, ale pozostają ograniczeni do własnych ekosystemów chmurowych i nie udaje im się osiągnąć wieloplatformowej adopcji CUDA.
Ta dominacja nie jest jednak do końca pewna. Presja na cięcie kosztów skłania firmy hiperskalowe do opracowywania własnych układów scalonych. Google wprowadziło na rynek piątą generację procesorów TPU, a najnowszy model Ironwood TPU oferuje dwukrotnie wyższą efektywność energetyczną i sześciokrotnie większą pojemność pamięci w porównaniu z poprzednikiem. Te niestandardowe rozwiązania są zoptymalizowane pod kątem konkretnych obciążeń i mogą być w takich sytuacjach bardziej opłacalne niż uniwersalne rozwiązania firmy Nvidia.
Podstawowe pytanie: stabilny biznes czy bańka spekulacyjna?
Argumenty za trwałą siłą fundamentalną
Zwolennicy zrównoważonego rozwoju firmy Nvidia wskazują na kilka czynników strukturalnych. Najważniejszym z nich jest faktyczna transformacja gospodarki poprzez sztuczną inteligencję. W przeciwieństwie do wcześniejszych trendów technologicznych, takich jak metawersum czy blockchain, sztuczna inteligencja już teraz przynosi wymierne korzyści w zakresie produktywności w firmach. Badania pokazują, że organizacje wykorzystujące generatywną sztuczną inteligencję osiągają średni zwrot z inwestycji na poziomie 3,70 USD, a wiodące wdrożenia sięgają nawet 10,30 USD.
Wskaźnik adopcji w firmach podkreśla to fundamentalne zapotrzebowanie. W 2024 roku 78% wszystkich organizacji wykorzystywało sztuczną inteligencję (AI) w co najmniej jednej funkcji biznesowej, co stanowi wzrost o 55% w porównaniu z rokiem poprzednim. Generatywna AI jest regularnie wykorzystywana przez 71% firm, co stanowi znaczący wzrost w porównaniu z 65% na początku roku. Dane te pokazują, że AI wyszła poza fazę eksperymentalną i jest integrowana z podstawowymi procesami operacyjnymi firm.
Wyniki finansowe potwierdzają tę tezę. Marża brutto Nvidii przekracza 73%, a dochód netto w trzecim kwartale osiągnął 31,9 mld USD, co daje marżę netto na poziomie 56%. Ta rentowność jest wyjątkowa i pokazuje, że Nvidia nie tylko generuje przychody, ale także skutecznie przekształca je w zysk. Wolne przepływy pieniężne przekraczają 25 mld USD kwartalnie, co zapewnia firmie znaczną elastyczność finansową w zakresie inwestycji, skupu akcji własnych i strategicznych przejęć.
Przejrzystość popytu sięga daleko w przyszłość. Dyrektor finansowa Colette Kress wyjaśniła podczas prezentacji wyników finansowych, że Nvidia ma wgląd w przychody przekraczające 500 miliardów dolarów do 2025 i 2026 roku, w oparciu o istniejące kontrakty i zamówienia na systemy Blackwell i Rubin. Ta pewność długoterminowego planowania odróżnia obecną sytuację od poprzednich okresów spekulacji, w których wyceny opierały się na niejasnych obietnicach na przyszłość.
Analitycy uważają wskaźniki wyceny spółki za rozsądne. Przy wskaźniku cena/zysk na poziomie około 52 do 53, Nvidia plasuje się znacznie powyżej średniej rynkowej wynoszącej 40, ale poniżej średniej dla sektora technologicznego wynoszącej 105. Przy oczekiwanym tempie wzrostu zysków przekraczającym 40%, daje to wskaźnik PEG na poziomie 1,34, co sugeruje uczciwą wycenę.
Sygnały ostrzegawcze spekulacyjnego przegrzania
Pomimo tych fundamentalnych atutów, narastają sygnały ostrzegawcze wskazujące na elementy spekulacyjne. Bank inwestycyjny Goldman Sachs wskazał w kilku analizach, że wyceny rynkowe w sektorze sztucznej inteligencji (AI) mogły już uwzględniać wszystkie korzyści ekonomiczne, jakie przyniesie najbliższych kilka dekad. Skumulowany wzrost wartości firm związanych z AI sięga 19 bilionów dolarów, co odpowiada górnej granicy prognozowanych korzyści makroekonomicznych. Wzrost wartości w samym sektorze półprzewodników i wśród prywatnych dostawców modeli AI przekracza już scenariusz bazowy wynoszący 8 bilionów dolarów.
Analitycy Goldman Sachs identyfikują dwa kluczowe zagrożenia. Pierwsze to błąd agregacji, polegający na tym, że inwestorzy ekstrapolują imponujące tempo wzrostu poszczególnych firm na wszystkich potencjalnych zwycięzców. Łączna kapitalizacja rynkowa projektantów układów scalonych, deweloperów modeli i firm hiperskalerowych może przekroczyć całkowity rynek, który ostatecznie będą musieli dzielić. Drugie zagrożenie polega na tym, że rynki mają tendencję do przepłacania za przyszłe zyski, nawet jeśli innowacje, które się za nimi kryją, są realne. Analogie do boomu innowacji z lat 20. i 90. XX wieku są uderzające, choć Goldman Sachs nie odnosi się wprost do późniejszych krachów z 1929 i 2000 roku.
Fundusze hedgingowe Elliott Management i Scion Asset Management Michaela Burry'ego wydały bardziej dosadne ostrzeżenia. Elliott, w liście do inwestorów, opisał firmę Nvidia jako znajdującą się w strefie bańki spekulacyjnej i wyraził sceptycyzm co do możliwości dalszego zakupu układów scalonych przez firmy hiperskalerowe w tak dużych ilościach. Argumentowali, że sztuczna inteligencja jest przewartościowana, a wiele proponowanych zastosowań nigdy nie będzie opłacalnych, będzie zużywać zbyt dużo energii lub okaże się zawodnych. Michael Burry, znany z udanych zakładów przeciwko rynkowi nieruchomości przed kryzysem finansowym w 2008 roku, nabył opcje sprzedaży akcji Nvidii, co wskazuje na oczekiwany spadek cen.
Ekstremalna koncentracja popytu potęguje te obawy. Fakt, że 61% przychodów pochodzi od zaledwie czterech klientów, oznacza, że zmiana strategii inwestycyjnej w jednym hiperskalerze miałaby znaczący wpływ na działalność Nvidii. Gdyby Microsoft, Amazon lub Google zdecydowały się ograniczyć swoje nakłady inwestycyjne lub skupić się bardziej na własnych układach scalonych, miałoby to fundamentalny wpływ na dynamikę wzrostu.
Nadaje się do:
Zjawisko finansowania o obiegu zamkniętym
Rosnąca cyrkulacja przepływów finansowych w ekosystemie sztucznej inteligencji (AI) jest postrzegana ze szczególnym niepokojem. Nvidia inwestuje w startupy takie jak OpenAI, CoreWeave i Anthropic, które należą do jej największych klientów. Startupy te wykorzystują kapitał do wynajmu mocy obliczeniowej od dostawców chmury obliczeniowej, którzy również korzystają ze sprzętu Nvidii. Część zainwestowanego kapitału wraca zatem do Nvidii w formie zakupu chipów. Ta zamknięta pętla rodzi pytanie, czy istnieje rzeczywisty popyt zewnętrzny, czy też Nvidia częściowo finansuje swój własny popyt.
Przykład CoreWeave szczególnie wyraźnie ilustruje tę dynamikę. Nvidia posiada ponad pięć procent udziałów w startupie chmurowym i we wrześniu 2025 roku zobowiązała się do zakupu usług chmurowych od CoreWeave o wartości 6,3 miliarda dolarów. Stanowi to zabezpieczenie, gwarantujące CoreWeave możliwość wykorzystania jego potencjału, a tym samym pozwala startupowi na zakup jeszcze większej liczby układów Nvidia. OpenAI z kolei podpisało umowy z CoreWeave o łącznej wartości 22,4 miliarda dolarów. W tej strukturze Nvidia działa jednocześnie jako dostawca, inwestor i klient, co znacznie ogranicza transparentność.
Krytycy twierdzą, że struktura ta przypomina domek z kart, gdzie utrata jednego ogniwa może zagrozić całemu łańcuchowi. Na przykład, jeśli OpenAI nie wygeneruje wystarczających przychodów, aby wywiązać się ze swoich zobowiązań wobec CoreWeave, a CoreWeave z kolei będzie miał problemy ze spłatą swoich długów, może to obrócić się przeciwko firmie Nvidia. Fakt, że te połączenia nie są publicznie transparentne, utrudnia rzetelną ocenę ryzyka.
Nadaje się do:
Zwrot z inwestycji dla hiperskalowców
Kluczowym pytaniem dla stabilności inwestycji w AI jest to, czy firmy hiperskalerowe będą w stanie osiągnąć odpowiedni zwrot z ogromnych nakładów inwestycyjnych. Łączne nakłady czterech największych firm hiperskalerowych – Amazon, Microsoft, Google i Meta – mają osiągnąć 315 miliardów dolarów w 2025 roku, czyli ponad trzynastokrotnie więcej niż w 2015 roku.
Jak dotąd wyniki są mieszane. Najnowsze kwartalne wyniki Google pokazują, że możliwości sztucznej inteligencji w wyszukiwarce i Google Cloud już generują przychody. Microsoft odnosi również sukcesy ze swoimi produktami Copilot w Office 365 i Azure. Z drugiej strony, Meta intensywnie inwestuje w sztuczną inteligencję, nie mając jeszcze jasno określonych źródeł przychodów poza tradycyjną działalnością reklamową. Analitycy z Bernstein ostrzegają, że okres karencji dla Meta na prezentowanie inwestorom rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji niezwiązanej z podstawową działalnością firmy dobiega końca.
Prezes Amazona, Andy Jassy, argumentował, że ogólne wydatki firm rosną, mimo że koszty jednostkowe spadają, ponieważ sztuczna inteligencja otwiera nowe, wcześniej nieosiągalne możliwości. To powoduje wzrost ogólnych wydatków, ponieważ firmy spieszą się z rozwojem nowych aplikacji. To wyjaśnienie jest prawdopodobne, ale rodzi pytanie, kiedy te aplikacje faktycznie przyniosą zyski.
Badanie McKinsey z 2025 roku budzi dalsze wątpliwości. Dokumentuje ono fundamentalną rozbieżność między inwestycjami w infrastrukturę a rzeczywistą wielkością rynku. W 2024 roku branża zainwestowała 57 miliardów dolarów w infrastrukturę chmurową, aby wspierać usługi API LLM, podczas gdy rzeczywisty rynek tych usług wynosił zaledwie 5,6 miliarda dolarów. Ten stosunek 10 do 1 interpretuje się jako oznakę strategicznego błędu.
Nasze amerykańskie doświadczenie w zakresie rozwoju biznesu, sprzedaży i marketingu
Nasze amerykańskie doświadczenie w rozwoju biznesu, sprzedaży i marketingu – Zdjęcie: Xpert.Digital
Skupienie się na branży: B2B, digitalizacja (od AI do XR), inżynieria mechaniczna, logistyka, odnawialne źródła energii i przemysł
Więcej na ten temat tutaj:
Centrum tematyczne z przemyśleniami i wiedzą specjalistyczną:
- Platforma wiedzy na temat globalnej i regionalnej gospodarki, innowacji i trendów branżowych
- Zbieranie analiz, impulsów i informacji ogólnych z obszarów, na których się skupiamy
- Miejsce, w którym można zdobyć wiedzę i informacje na temat bieżących wydarzeń w biznesie i technologii
- Centrum tematyczne dla firm, które chcą dowiedzieć się więcej o rynkach, cyfryzacji i innowacjach branżowych
Między przywództwem technologicznym a spekulacyjnym przegrzaniem – Nvidia uwięziona między boomem na sztuczną inteligencję a ryzykiem wyceny
Ryzyka i wyzwania strukturalne
Presja na marżę ze względu na złożoność produkcji
Pomimo imponującej rentowności, pojawiają się pierwsze oznaki presji na marże. Marża brutto spadła w trzecim kwartale do 73,4%, poniżej oczekiwań analityków na poziomie 73,7% i znacznie poniżej 75,7% w poprzednim kwartale. Wynika to z wyższych kosztów produkcji bardziej złożonych układów Blackwell. Produkcja w najnowocześniejszym, trzynanometrowym procesie technologicznym TSMC jest znacznie droższa niż w przypadku poprzednich generacji, a wydajność w fazie początkowej jest niższa.
Nvidia prognozuje poprawę marż do 75% w czwartym kwartale, ale zależy to od osiągnięcia przez platformę Blackwell dojrzałości produkcyjnej i wykorzystania efektu skali. Jeśli rentowność spadnie poniżej oczekiwań lub pojawią się dalsze problemy techniczne, może to negatywnie wpłynąć na rentowność. Dla inwestorów przyzwyczajonych do wyjątkowych marż Nvidii, jakikolwiek długotrwały spadek byłby negatywnym sygnałem.
Roczne skracanie cykli produkcyjnych dodatkowo pogłębia ten problem. Każda nowa generacja wymaga szeroko zakrojonych prac badawczo-rozwojowych, co przekłada się na wzrost kosztów operacyjnych. W trzecim kwartale koszty operacyjne wzrosły o 36% rok do roku, co budzi obawy o stabilność marży zysku. Nvidia musi stale inwestować w innowacje, aby utrzymać przewagę technologiczną, co strukturalnie oznacza wyższe koszty.
Nadaje się do:
Presja konkurencyjna ze strony układów scalonych specyficznych dla klienta
Rozwój niestandardowych układów scalonych przez firmy hiperskalerowe stanowi długoterminowe zagrożenie dla dominacji Nvidii. Google już udowodniło swoimi układami TPU, że alternatywne architektury mogą być konkurencyjne w przypadku określonych obciążeń. Najnowszy układ TPU Ironwood oferuje dwukrotnie wyższą efektywność energetyczną i sześciokrotnie większą pojemność pamięci w porównaniu z poprzednią generacją. Amazon z Trainium i Microsoft z Maia realizują podobne strategie.
Te zindywidualizowane rozwiązania mają tę zaletę, że są precyzyjnie dopasowane do potrzeb danej firmy i mogą przynieść długoterminowe korzyści finansowe. Analitycy z Kearney przewidują, że rozwiązania krzemowe opracowane przez firmy hiperskalerowe mogą osiągnąć udział w rynku sięgający 15–20%. Chociaż Nvidia prawdopodobnie utrzyma dominującą pozycję w intensywnym obliczeniowo szkoleniu dużych modeli, mniej wymagający rynek wnioskowania inferencyjnego może być coraz częściej obsługiwany przez bardziej przystępne cenowo alternatywy.
Meta już wykorzystuje układy AMD do niektórych zadań wnioskowania, a ta dywersyfikacja prawdopodobnie będzie kontynuowana. Dla Nvidii oznacza to, że firma musi nie tylko utrzymać pozycję lidera technologicznego, ale także dostosować swoje ceny i strukturę kosztów, aby pozostać konkurencyjną. Pytanie brzmi, czy uda jej się to zrobić bez narażania na szwank wyjątkowo wysokich marż, którymi obecnie się cieszy.
Wzrost wydajności jako tłumik na żądanie
Kolejne wyzwanie, paradoksalnie, wynika z rozwoju samych modeli sztucznej inteligencji. W styczniu 2025 roku chińska firma DeepSeek zaprezentowała model językowy trenowany z wykorzystaniem znacznie mniejszej mocy obliczeniowej niż porównywalne modele zachodnie. Jeśli twierdzenia DeepSeek okażą się prawdziwe, oznaczałoby to, że przyszły rozwój sztucznej inteligencji nie będzie już wymagał tych samych, ogromnych klastrów GPU, które obecnie uważa się za niezbędne.
Ten wzrost wydajności może zmniejszyć popyt na procesory graficzne z wyższej półki. Jeśli modele z mniejszą liczbą podzespołów osiągają podobną wydajność, motywacja do ciągłej modernizacji do najnowszej generacji maleje. Nvidia argumentuje, że poprawa wydajności historycznie zawsze prowadziła do wzrostu ogólnego popytu, zgodnie z paradoksem Jevonsa, który głosi, że niższe koszty jednostkowe prowadzą do wyższego ogólnego wykorzystania. Argument ten jest wiarygodny, ale zakłada, że istnieje nieograniczona liczba nowych zastosowań, które mogą wchłonąć zwolnioną moc.
Rzeczywistość jest prawdopodobnie bardziej złożona. O ile wzrost wydajności na poziomie pojedynczego układu scalonego może rzeczywiście prowadzić do wzrostu popytu, o tyle nasycenie może wystąpić na poziomie całych centrów danych, gdy podstawowe potrzeby infrastrukturalne zostaną zaspokojone. Pytanie, czy znajdujemy się w fazie wzrostu wykładniczego, czy w fazie tymczasowego wzrostu, jest kluczowe dla długoterminowej oceny modelu biznesowego Nvidii.
Ryzyko geopolityczne i wykluczenie Chin
Rozwój firmy Nvidia odbywa się bez udziału rynku chińskiego, który niegdyś był głównym motorem przychodów. Amerykańskie ograniczenia eksportowe uniemożliwiają sprzedaż zaawansowanych układów scalonych do Chin, a środki zaradcze chińskiego rządu praktycznie sparaliżowały działalność. Dyrektor finansowa Colette Kress stwierdziła, że Nvidia spodziewa się zerowych przychodów z chińskiego działu centrów danych w czwartym kwartale.
Ta sytuacja stanowi zarówno szansę, jak i ryzyko dla Nvidii. Z jednej strony pokazuje, że firma może osiągnąć wyjątkowy wzrost nawet bez Chin, podkreślając siłę popytu na rynkach zachodnich. Z drugiej strony, Chiny pozostają drugim co do wielkości rynkiem technologicznym na świecie, a ich długotrwałe wykluczenie oznacza utratę potencjału przychodów. Jeśli napięcia geopolityczne osłabną, Chiny mogą ponownie stać się rynkiem wzrostu. Z drugiej strony, dalsza eskalacja może wpłynąć również na inne rynki.
Chińscy konkurenci opracowują własne układy AI, aby uniezależnić się od zachodnich dostawców. Huawei pracuje nad własnymi rozwiązaniami, a wspomniany DeepSeek trenuje swoje modele na sprzęcie Huawei. Jeśli Chiny nadrobią zaległości technologiczne, może to nie tylko trwale zamknąć chiński rynek, ale także wywrzeć globalną presję konkurencyjną, jeśli chińskie układy scalone wejdą na rynek światowy.
Zagadnienia wyceny księgowej i praktyki amortyzacji
Bardziej subtelna, ale potencjalnie istotna dyskusja dotyczy praktyk księgowych firm hiperskalerskich w zakresie amortyzacji inwestycji w GPU. Michael Burry publicznie ostrzegł, że firmy hiperskalerskie mogą sztucznie zawyżać swoje wyniki, wydłużając okresy amortyzacji swoich zasobów serwerowych i sieciowych. Na przykład Meta wydłużyła okres użytkowania z pięciu do pięciu i pół roku, co w samych pierwszych dziewięciu miesiącach 2025 roku obniżyło koszty amortyzacji o 2,29 miliarda dolarów i zwiększyło zyski o 1,96 miliarda dolarów.
Uzasadnieniem dłuższych okresów amortyzacji jest faktyczna użyteczność procesorów graficznych w różnych generacjach. O ile nowe układy Blackwell są optymalne do trenowania najmocniejszych modeli, starsze układy H100 lub A100 nadal mogą być efektywnie wykorzystywane do mniej wymagających zadań wnioskowania. To kaskadowe wykorzystanie sprzętu na różnych poziomach użytkowania może rzeczywiście wydłużyć jego ekonomiczną żywotność.
Krytycy argumentują jednak, że dwuletni okres amortyzacji byłby bardziej realistyczny, biorąc pod uwagę roczny cykl produkcyjny firmy Nvidia. Wraz z corocznym wprowadzaniem na rynek nowej generacji, starsze układy tracą na wartości relatywnej szybciej. Rozbieżność między przestarzałością technologiczną a amortyzacją księgową może prowadzić do przewartościowania aktywów w bilansach firm hiperskalowalnych, co ostatecznie negatywnie odbiłoby się na firmie Nvidia, gdyby klienci ci zostali zmuszeni do redukcji swoich inwestycji.
Nvidia między boomem na sztuczną inteligencję a ryzykiem wyceny – przyszłość czy przegrzanie? Prawda o rekordowej wycenie Nvidii
Zachwianie równowagi między rzeczywistością a spekulacją
Analiza pokazuje, że wzrost firmy Nvidia opiera się na połączeniu czynników fundamentalnych i spekulacyjnych. Czynniki fundamentalne są imponujące. Faktyczna transformacja gospodarki dzięki sztucznej inteligencji, wymierny wzrost produktywności w firmach, wysoka rentowność firmy Nvidia oraz długoterminowa widoczność popytu – wszystko to wskazuje na solidny model biznesowy. Dominacja firmy w ekosystemie oprogramowania dzięki CUDA oraz jej wiodąca pozycja technologiczna w dziedzinie najbardziej zaawansowanych układów scalonych stwarzają wysokie bariery wejścia dla konkurentów.
Jednocześnie spekulacyjne sygnały ostrzegawcze są niewątpliwe. Ekstremalny wzrost wycen w ciągu trzech lat, koncentracja na kilku dużych klientach, obiegowe struktury finansowania, rozbieżność między inwestycjami w infrastrukturę a rzeczywistymi przychodami na rynku usług AI oraz ostrzeżenia ze strony uznanych inwestorów, takich jak Goldman Sachs i Elliott Management, zasługują na szczególną uwagę. Nie należy ignorować analogii do poprzednich baniek technologicznych, gdzie fundamentalne innowacje były realne, ale wyceny mimo to załamały się.
Kluczowym pytaniem jest, czy firmy hiperskalowalne będą w stanie przełożyć swoje ogromne inwestycje na przychody i zyski w rozsądnym czasie. Jeśli sztuczna inteligencja rzeczywiście fundamentalnie zwiększy produktywność globalnej gospodarki w ciągu najbliższej dekady, dzisiejsze inwestycje są uzasadnione. Jeśli jednak praktyczne zastosowania okażą się bardziej ograniczone niż przewidywano lub jeśli wzrost wydajności zmaterializuje się szybciej niż pojawi się nowy popyt, korekta może być nieunikniona.
Scenariusze na nadchodzące lata
Scenariusz optymistyczny zakłada ciągłą dyfuzję sztucznej inteligencji (AI) do praktycznie wszystkich sektorów gospodarki. Systemy autonomiczne, medycyna spersonalizowana, badania naukowe, robotyka produkcyjna i niezliczone inne zastosowania generują stale wysokie zapotrzebowanie na moc obliczeniową. W tym scenariuszu dzisiejsze inwestycje są w pełni uzasadnione, a Nvidia pozostaje centralną firmą infrastrukturalną ery AI. Z perspektywy czasu wycena na poziomie pięciu bilionów dolarów okazuje się trafna, a nawet ostrożna.
Scenariusz umiarkowany zakłada normalizację wzrostu. Faza dynamicznego rozwoju infrastruktury zakończy się w ciągu najbliższych dwóch do trzech lat, po zapewnieniu podstawowej przepustowości. Następnie wzrost spowolni do wciąż silnego, choć już nie wyjątkowego, poziomu. Konkurencja zdobędzie udziały w rynku w niektórych segmentach, a marże Nvidii ulegną normalizacji. Wycena zostanie dostosowana do bardziej realistycznych oczekiwań wzrostu, co doprowadzi do ruchu bocznego lub umiarkowanej korekty.
Pesymistyczny scenariusz zakłada znaczne rozczarowanie oczekiwaniami. Praktyczne zastosowania sztucznej inteligencji nie spełniają obietnic, a wzrost wydajności zmniejsza wymagania sprzętowe szybciej niż pojawiają się nowe zastosowania. Firmy hiperskalowalne ograniczają swoje inwestycje, aby wykazać rentowność, a struktury finansowania oparte na obiegu zamkniętym ulegają załamaniu. W tym scenariuszu kurs akcji Nvidii mógłby ulec korekcie podobnej do tej, jaka miała miejsce w przypadku akcji innych spółek technologicznych w poprzednich fazach bańki spekulacyjnej, potencjalnie spadając o 50–70% w stosunku do swoich maksimów.
Prawda prawdopodobnie leży gdzieś pomiędzy tymi skrajnościami. Rewolucja w dziedzinie sztucznej inteligencji jest realna i fundamentalnie zmieni gospodarkę. Jednocześnie obecne wyceny są ambitne i nie pozostawiają miejsca na rozczarowanie. Inwestorzy powinni mieć świadomość, że inwestując w Nvidię, nie inwestują jedynie w firmę technologiczną, ale stawiają na tempo i skalę transformacji światowej gospodarki w dziedzinie sztucznej inteligencji.
Wpływ na szerszą gospodarkę
Niezależnie od konkretnego wyniku dla firmy Nvidia, obecne wydarzenia mają istotne implikacje dla całej gospodarki. Ogromne inwestycje kapitałowe w infrastrukturę AI fundamentalnie zmieniają alokację zasobów. Kapitał napływa do centrów danych, produkcji półprzewodników i infrastruktury energetycznej, potencjalnie działając na niekorzyść innych sektorów gospodarki. Jeśli te inwestycje się opłacą, pojawi się nowy cykl produktywności. W przeciwnym razie znaczne zasoby zostaną zamrożone w infrastrukturze, która nie jest w pełni wykorzystywana.
Koncentracja tworzenia wartości w rękach kilku firm rodzi również pytania społeczno-polityczne. Nvidia, wraz z firmami oferującymi hiperskalery, kontroluje infrastrukturę krytyczną dla rozwoju sztucznej inteligencji. Ta koncentracja władzy może stać się problematyczna w dłuższej perspektywie, zwłaszcza jeśli sztuczna inteligencja rzeczywiście okaże się tak transformacyjna, jak oczekiwano. Kwestie regulacji, konkurencji i demokratycznej kontroli nad tą infrastrukturą zyskają na znaczeniu w nadchodzących latach.
Ten rozwój sytuacji stanowi strategiczne wyzwanie dla gospodarki niemieckiej i europejskiej. Wiodącymi firmami z branży AI są głównie firmy amerykańskie, a drugim co do wielkości graczem są Chiny. Europa ryzykuje pozostanie w tyle w tej kluczowej technologii, co może prowadzić do długoterminowej utraty konkurencyjności. Uzależnienie od amerykańskiego sprzętu i oprogramowania w zastosowaniach AI to ryzyko strukturalne, które wymaga działań politycznych.
Nadaje się do:
Rynek sztucznej inteligencji napędza rekordową wycenę firmy Nvidia – czy ten trend się utrzyma?
Wzrost przychodów firmy Nvidia o 62% w trzecim kwartale 2025 roku jest wynikiem wyjątkowego połączenia innowacji technologicznych, strukturalnych zmian popytu i przemyślanego pozycjonowania strategicznego. Firma z powodzeniem ugruntowała swoją pozycję jako niezbędny dostawca infrastruktury w erze sztucznej inteligencji. Połączenie dominacji na rynku sprzętowym, solidnego ekosystemu oprogramowania i strategicznych partnerstw stwarza wysokie bariery wejścia i uzasadnia wyższą wycenę.
Jednocześnie elementy spekulacyjne są niezaprzeczalne. Ekstremalny wzrost wycen, obiegowe struktury finansowania, koncentracja klientów i ostrzeżenia ze strony uznanych uczestników rynku wymagają wnikliwej analizy. Pytanie nie brzmi, czy sztuczna inteligencja przekształci gospodarkę, ale czy dzisiejsze wyceny przewidują już wszystkie przyszłe zyski.
Działalność Nvidii jest zasadniczo stabilna finansowo, ale jej wycena nie pozostawia wiele miejsca na rozczarowanie. Inwestorzy powinni być świadomi ryzyka i rozumieć, że nie inwestują tylko w jedną firmę, ale w szerszą tezę dotyczącą przyszłości gospodarki cyfrowej. Nadchodzące lata pokażą, czy teza ta okaże się prawdziwa w stopniu sugerowanym przez obecne wyceny, czy też korekta jest nieunikniona.
Dla zrównoważonej oceny, scharakteryzowanie Nvidii jako przedsiębiorstwa hybrydowego jest najtrafniejszym opisem. Działalność Nvidii opiera się na rzeczywistych, fundamentalnych czynnikach, ale jest obciążona elementami spekulacyjnymi, które znacząco zwiększają ryzyko. Nie jest to ani czysta, pozbawiona substancji bańka, ani inwestycja całkowicie wolna od ryzyka, uzasadniona fundamentalnie. Prawda leży gdzieś pośrodku i tę ambiwalencję należy brać pod uwagę przy każdej decyzji inwestycyjnej.
Nadaje się do:
Twój globalny partner w zakresie marketingu i rozwoju biznesu
☑️Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki
☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim języku narodowym!
Konrad Wolfenstein
Chętnie będę służyć Tobie i mojemu zespołowi jako osobisty doradca.
Możesz się ze mną skontaktować wypełniając formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) . Mój adres e-mail to: wolfenstein ∂ xpert.digital
Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.
☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania
☑️ Stworzenie lub dostosowanie strategii cyfrowej i cyfryzacji
☑️Rozbudowa i optymalizacja procesów sprzedaży międzynarodowej
☑️ Globalne i cyfrowe platformy handlowe B2B
☑️ Pionierski rozwój biznesu / marketing / PR / targi
🎯🎯🎯 Skorzystaj z bogatej, pięciokrotnej wiedzy eksperckiej Xpert.Digital w ramach kompleksowego pakietu usług | BD, R&D, XR, PR i optymalizacja widoczności cyfrowej
Skorzystaj z bogatej, pięciokrotnej wiedzy specjalistycznej Xpert.Digital w ramach kompleksowego pakietu usług | Badania i rozwój, XR, PR i optymalizacja widoczności cyfrowej — Zdjęcie: Xpert.Digital
Xpert.Digital posiada dogłębną wiedzę na temat różnych branż. Dzięki temu możemy opracowywać strategie „szyte na miarę”, które są dokładnie dopasowane do wymagań i wyzwań konkretnego segmentu rynku. Dzięki ciągłej analizie trendów rynkowych i śledzeniu rozwoju branży możemy działać dalekowzrocznie i oferować innowacyjne rozwiązania. Dzięki połączeniu doświadczenia i wiedzy generujemy wartość dodaną i dajemy naszym klientom zdecydowaną przewagę konkurencyjną.
Więcej na ten temat tutaj:
