Более 60% выручки? Покупаемый спрос? Как Nvidia подпитывает свой рост противоречивыми инвестициями.
Предварительная версия Xpert
Выбор голоса 📢
Опубликовано: 20 ноября 2025 г. / Обновлено: 20 ноября 2025 г. – Автор: Konrad Wolfenstein
Более 60% выручки? Покупаемый спрос? Как Nvidia подпитывает свой рост противоречивыми инвестициями – Изображение: Xpert.Digital
Новые чипы каждый год: агрессивная стратегия модернизации Nvidia – двигатель прогресса или запланированное устаревание?
### Ставка Nvidia на триллион долларов: блестящий ход или карточный домик на грани краха? ### Стоимостью в пять триллионов долларов: Nvidia — самый большой пузырь со времён доткомов? ### Больше видимости, чем сути? Почему звёздные инвесторы предупреждают о пузыре ИИ ###
Вопрос на 300 миллиардов долларов: что произойдет, если Google и компания прекратят сотрудничество с Nvidia?
Калифорнийский производитель чипов Nvidia вновь превзошёл ожидания Уолл-стрит в третьем квартале 2025 года, зафиксировав выручку в 57 миллиардов долларов и годовой рост на 62 процента. Но за этими впечатляющими цифрами скрывается фундаментальная дискуссия, выходящая далеко за рамки обычных квартальных анализов. Результаты компании, которая в конце октября 2025 года стала первой в истории, преодолевшей отметку в пять триллионов долларов, поднимают важные вопросы. Основан ли этот здоровый рост на реальном спросе, обусловленном неудержимой революцией искусственного интеллекта? Или мы наблюдаем спекулятивный перегрев, напоминающий о крайностях прошлых технологических пузырей, искусственно подогреваемых рискованными моделями кругового финансирования?
Это невероятное расширение неразрывно связано с ростом генеративного ИИ с момента появления ChatGPT. Графические процессоры Nvidia стали незаменимой инфраструктурой для обучения и запуска больших языковых моделей, вызвав экспоненциальный рост спроса. В основе этого развития лежат «гипермасштабируемые» технологические гиганты, такие как Microsoft, Amazon, Google и Meta, которые, с запланированными инвестициями, превышающими 300 миллиардов долларов к 2025 году, являются основными драйверами этого бума. Однако такая массовая зависимость всего от четырёх основных клиентов, на которых сейчас приходится 61% выручки, несёт в себе значительные риски концентрации. В то же время стратегические инвестиции в стартапы, входящие в число крупнейших клиентов Nvidia, поднимают вопросы об истинной природе этого спроса. В то время как сторонники указывают на беспрецедентную прибыльность, технологическое преимущество, обеспечиваемое такими архитектурами, как Blackwell, и прочно устоявшуюся экосистему программного обеспечения CUDA, известные критики и управляющие фондами предупреждают об опасном пузыре, который может оказаться хуже пузыря доткомов. В представленном ниже анализе подробно рассматривается анатомия роста Nvidia, выделяются ключевые движущие силы и растущие риски, а также ставится ключевой вопрос: построен ли цифровой капитализм на прочном кремниевом фундаменте или на спекулятивных песках надвигающейся коррекции?
Подходит для:
Экспоненциальный рост Nvidia в эпоху искусственного интеллекта
Когда компания по производству микросхем становится критической инфраструктурой цифрового капитализма
Калифорнийский производитель чипов Nvidia получил выручку в размере 57 миллиардов долларов в третьем квартале 2025 года, превзойдя ожидания Уолл-стрит. Рост на 62% в годовом исчислении впечатляет, но он поднимает фундаментальные вопросы, выходящие далеко за рамки типичных квартальных результатов. Вопрос не только в том, как одна компания добилась таких результатов, но и в том, опирается ли этот рост на прочную экономическую основу или же он демонстрирует признаки спекулятивного перегрева, напоминающего о прошлых технологических пузырях.
Полный масштаб этого развития становится очевидным только при рассмотрении временных рамок. Три года назад рыночная капитализация Nvidia составляла около 400 миллиардов долларов. К концу октября 2025 года компания стала первой в истории, достигшей рыночной стоимости в 5 триллионов долларов. Этот более чем двенадцатикратный рост стоимости всего за три года беспрецедентен в истории. Даже самые яркие восходящие звезды эпохи доткомов не добивались такого абсолютного роста стоимости.
Это выдающееся развитие тесно связано с быстрым распространением генеративного искусственного интеллекта. С момента запуска ChatGPT в ноябре 2022 года спрос на высокопроизводительные графические процессоры для обучения и запуска больших языковых моделей вырос в геометрической прогрессии. Nvidia находится в центре этой трансформации, поскольку графические процессоры компании считаются незаменимыми для создания сложных центров обработки данных. Ключевой вопрос сейчас заключается в том, основан ли этот бум на фундаментальных экономических механизмах или же он скрывает спекулятивную динамику, напоминающую о прошлых рыночных эксцессах.
Анатомия роста: пять ключевых факторов взрыва продаж
Гиперскейлеры как основной двигатель роста
Анализ факторов, влияющих на выручку, выявляет высококонцентрированную бизнес-модель. Сегмент центров обработки данных принес 51,2 млрд долларов США в третьем квартале, что составляет около 90% от общей выручки. В этом сегменте около 50% приходится на так называемых гиперскейлеров, то есть крупных облачных провайдеров Microsoft, Amazon, Google и Meta. Эти четыре компании активно инвестируют в создание инфраструктуры для искусственного интеллекта.
Инвестиционный аппетит гиперскейлеров достиг впечатляющего уровня. Эти компании планируют капиталовложения, превышающие 300 миллиардов долларов к 2025 году. Лидером является Amazon с более чем 100 миллиардами долларов, за ней следует Microsoft с 85–93 миллиардами долларов и Google с примерно 75 миллиардами долларов. Эти суммы значительно превышают капиталовложения последних лет и представляют собой фундаментальное наращивание инфраструктуры беспрецедентных исторических масштабов.
Однако ориентация на этих нескольких крупных клиентов сопряжена со структурными рисками. Квартальные отчёты показывают, что на четырёх крупнейших клиентов Nvidia теперь приходится 61% выручки, что на 56% больше, чем в предыдущем квартале. Только на двух неназванных клиентов приходится 39% выручки. Такая крайняя зависимость от небольшого числа клиентов представляет собой риск концентрации, который выделяется как критический момент в финансовом анализе.
Архитектура Блэквелла как технологический катализатор
Вторым ключевым драйвером роста стал запуск нового поколения чипов Blackwell. Генеральный директор Дженсен Хуанг в ходе презентации о прибылях и убытках пояснил, что продажи чипов Blackwell исключительно высоки, а процессоры для центров обработки данных полностью распроданы. Спрос значительно превышает производственные мощности, поэтому Nvidia обратилась к своему производственному партнеру TSMC с просьбой увеличить выпуск трёхнанометровых пластин на 50%.
Эти перебои с поставками – палка о двух концах. С одной стороны, они демонстрируют структурный спрос на самые передовые чипы. С другой – показывают, что Nvidia, несмотря на своё доминирующее положение на рынке, достигает предела своих мощностей. TSMC планирует увеличить ежемесячный объём производства с нынешних 100 000–110 000 пластин до 160 000, при этом 35 000 пластин в месяц будут зарезервированы специально для Nvidia. Однако это расширение производства – процесс, который займёт несколько месяцев и достигнет своего полного эффекта только к 2026 году.
Платформа Blackwell — это не просто один чип, а целая экосистема процессоров, сетевых компонентов и схем. Такая интеграция даёт Nvidia конкурентное преимущество перед конкурентами, предлагающими лишь отдельные компоненты. Комплексное системное решение позволяет гиперскейлерным компаниям эффективнее эксплуатировать свои центры обработки данных и максимизировать производительность на каждый вложенный доллар. В то же время эта стратегия прочно привязывает клиентов к платформе Nvidia, что приводит к естественному эффекту привязки.
Сокращение жизненного цикла продукта и постоянные циклы обновления
В 2024 году Nvidia претерпела фундаментальные стратегические изменения, сократив свой продуктовый цикл с 18 до 24 месяцев до годового. Это ускорение впечатляет и принципиально отличается от предыдущих циклов полупроводников. После Blackwell платформа VeraRubin будет запущена во второй половине 2026 года, за ней последует Rubin Ultra в 2027 году, а последующие поколения — ежегодно.
Эта стратегия непрерывных инноваций постоянно стимулирует спрос. Гиперскейлеры и корпоративные клиенты сталкиваются с необходимостью регулярно модернизировать свою инфраструктуру, чтобы оставаться конкурентоспособными. Технологические скачки между поколениями существенны. По сравнению с предыдущим поколением Hopper, Blackwell предлагает значительное улучшение вычислительной мощности, энергоэффективности и возможностей подключения к системам хранения данных. С точки зрения клиента, эти усовершенствования оправдывают высокие инвестиционные затраты, поскольку напрямую снижают эксплуатационные расходы на одну вычислительную операцию.
Однако эта стратегия также сопряжена с рисками. Сокращение жизненного цикла продукта означает, что оборудование быстрее теряет свою относительную ценность. Приобретённый сегодня чип H100 технологически устареет через два года, даже если останется функционально пригодным. Такое запланированное устаревание приводит к более высокой оборачиваемости капитала для клиентов и увеличивает их зависимость от постоянных реинвестиций. Вопрос о том, будут ли эти циклы устойчивыми в долгосрочной перспективе или приведут к усталости инвестиций, остаётся открытым.
Стратегическое партнерство и создание экосистемы
Четвёртым драйвером роста являются обширные стратегические партнёрства, которые Nvidia сформировала в последние месяцы. В сентябре 2025 года компания объявила об инвестициях в OpenAI в размере до 100 миллиардов долларов для финансирования строительства центров обработки данных общей мощностью десять гигаватт. Взамен OpenAI обязуется использовать миллионы графических процессоров Nvidia. В ноябре последовало аналогичное соглашение с Anthropic, по которому Nvidia инвестирует до 10 миллиардов долларов, а Microsoft вносит ещё 5 миллиардов долларов. Anthropic, в свою очередь, приобретает вычислительные мощности Microsoft Azure на базе оборудования Nvidia на сумму 30 миллиардов долларов.
Эти транзакции следуют циклической схеме, которая всё чаще подвергается сомнению. Nvidia инвестирует в стартапы, которые, в свою очередь, покупают оборудование Nvidia. В то же время часть инвестиций возвращается в Nvidia через облачных провайдеров в виде покупки чипов. Эта система создаёт замкнутый цикл создания стоимости, в котором капитал циркулирует в тесно интегрированной экосистеме. Критики называют это искусственным стимулированием спроса, в то время как сторонники утверждают, что именно стратегическая вертикальная интеграция распределяет риски между партнёрами.
Брайан Малберри из Zacks Investment Management лаконично охарактеризовал проблему, объяснив в интервью TheStreet, что становится всё труднее отслеживать финансовые связи. Вопрос о том, кто в конечном итоге может претендовать на какую долю выручки, становится всё более сложным. Отсутствие прозрачности затрудняет рациональную рыночную оценку и открывает путь для спекулятивных излишеств.
Когда паника становится стратегией, а неудача становится самой большой угрозой для технологической отрасли
Подходит для:
Экосистема программного обеспечения и ров CUDA
Пятым, и потенциально наиболее устойчивым, фактором роста является экосистема программного обеспечения, которую Nvidia создавала на протяжении двух десятилетий. Её собственная платформа программирования CUDA стала фактическим стандартом для разработки приложений ИИ. Более четырёх миллионов разработчиков по всему миру используют CUDA, и практически все основные модели ИИ были обучены на оборудовании Nvidia с использованием программного обеспечения CUDA.
Этот сетевой эффект приводит к значительным затратам на переключение. Даже если конкурент, такой как AMD или Intel, предлагает технологически эквивалентное оборудование, разработчикам придётся переписать весь свой программный стек, чтобы использовать его. Совместимость с существующими фреймворками, такими как PyTorch и TensorFlow, тесно связана с CUDA. Google с её тензорными процессорами и Amazon с чипами Trainium используют альтернативные подходы, но остаются ограничены собственными облачными экосистемами и не могут добиться кроссплатформенного внедрения CUDA.
Однако это доминирование не является полностью прочным. Необходимость сокращения расходов заставляет гиперскейлеров разрабатывать собственные чипы. Google выпустила пятое поколение TPU, и новейший TPU Ironwood обеспечивает вдвое большую энергоэффективность и в шесть раз больший объём памяти по сравнению с предшественником. Эти специализированные решения оптимизированы для определённых рабочих нагрузок и могут быть более экономичными в таких сценариях, чем универсальные решения Nvidia.
Фундаментальный вопрос: надежный бизнес или спекулятивный пузырь?
Аргументы в пользу устойчивой фундаментальной прочности
Сторонники устойчивости роста Nvidia указывают на несколько структурных факторов. Наиболее важным из них является реальная трансформация экономики посредством искусственного интеллекта. В отличие от прежних технологических шумихи, таких как метавселенная или блокчейн, ИИ уже демонстрирует ощутимый рост производительности компаний. Исследования показывают, что организации, использующие генеративный ИИ, достигают средней доходности в 3,70 доллара на каждый вложенный доллар, а в наиболее успешных реализациях доходность достигает 10,30 доллара.
Уровень внедрения в компаниях подчёркивает эту фундаментальную потребность. В 2024 году 78% всех организаций использовали ИИ как минимум в одной бизнес-функции, что на 55% больше, чем в предыдущем году. Генеративный ИИ регулярно используют 71% компаний, что значительно больше, чем 65% в начале года. Эти цифры показывают, что ИИ вышел за рамки экспериментальной фазы и интегрируется в основные операционные процессы компаний.
Финансовые результаты подтверждают этот аргумент. Валовая рентабельность Nvidia превысила 73%, а чистая прибыль в третьем квартале достигла 31,9 млрд долларов, что соответствует чистой рентабельности в 56%. Эта рентабельность исключительна и демонстрирует, что Nvidia не только генерирует выручку, но и эффективно конвертирует её в прибыль. Свободный денежный поток превышает 25 млрд долларов в квартал, что обеспечивает компании значительную финансовую гибкость для инвестиций, выкупа акций и стратегических приобретений.
Прогноз спроса простирается далеко в будущее. Финансовый директор Колетт Кресс в ходе презентации о прибылях и убытках пояснила, что Nvidia прогнозирует выручку свыше 500 миллиардов долларов к 2025 и 2026 годам, исходя из действующих контрактов и заказов на системы Blackwell и Rubin. Эта уверенность в долгосрочном планировании отличает текущую ситуацию от предыдущих периодов спекуляций, когда оценки основывались на расплывчатых обещаниях будущего.
Аналитики считают показатели оценки компании разумными. Коэффициент цена/прибыль Nvidia составляет примерно 52 к 53, что значительно выше среднего по рынку (40), но ниже среднего показателя по технологическому сектору (105). Исходя из ожидаемого роста прибыли более чем на 40%, коэффициент PEG составляет 1,34, что предполагает справедливую оценку.
Предупреждающие признаки спекулятивного перегрева
Несмотря на эти фундаментальные преимущества, тревожных сигналов, указывающих на спекулятивные факторы, становится всё больше. Инвестиционный банк Goldman Sachs в нескольких аналитических отчетах указал, что рыночные оценки в секторе ИИ, возможно, уже заложили в цену все экономические выгоды следующих десятилетий. Совокупный прирост стоимости компаний, связанных с ИИ, достигает 19 триллионов долларов, что соответствует верхнему пределу прогнозируемых макроэкономических выгод. Прирост стоимости только в секторе полупроводников и среди частных поставщиков моделей ИИ уже превышает базовый сценарий в 8 триллионов долларов.
Аналитики Goldman Sachs выделяют два ключевых риска. Первый — это ошибка агрегации, когда инвесторы экстраполируют впечатляющие темпы роста отдельных компаний на всех потенциальных победителей. Совокупная рыночная капитализация разработчиков микросхем, разработчиков моделей и гиперскейлеров может превысить общий рынок, который им в конечном итоге придётся разделить. Второй риск заключается в том, что рынки склонны переплачивать за будущие выгоды, даже если лежащие в их основе инновации реальны. Параллели с инновационными бумами 1920-х и 1990-х годов поразительны, хотя Goldman Sachs прямо не упоминает последующие обвалы 1929 и 2000 годов.
Хедж-фонды Elliott Management и Scion Asset Management Майкла Берри выступили с более резкими предупреждениями. В письме инвесторам Эллиотт охарактеризовал Nvidia как находящуюся на территории пузыря и выразил скептицизм в отношении того, что гиперскейлеры продолжат закупать чипы в таких больших количествах. Они утверждали, что искусственный интеллект переоценён, и что многие предлагаемые варианты его использования никогда не будут экономически эффективными, будут потреблять слишком много энергии или окажутся ненадёжными. Майкл Берри, известный своей успешной ставкой на рынок жилья до финансового кризиса 2008 года, приобрёл пут-опционы на акции Nvidia, что указывает на ожидание падения цен.
Чрезвычайная концентрация спроса усугубляет эти опасения. Тот факт, что 61% выручки поступает всего от четырёх клиентов, означает, что изменение инвестиционной стратегии в отношении одного гиперскейлерного решения окажет существенное влияние на бизнес Nvidia. Если Microsoft, Amazon или Google решат сократить капитальные затраты или сосредоточиться на разработке собственных чипов, это кардинально изменит динамику роста.
Подходит для:
Феномен кругового финансирования
Растущая цикличность финансовых потоков в экосистеме искусственного интеллекта вызывает особую обеспокоенность. Nvidia инвестирует в такие стартапы, как OpenAI, CoreWeave и Anthropic, которые входят в число крупнейших клиентов Nvidia. Эти стартапы используют капитал для аренды вычислительных мощностей у облачных провайдеров, которые также используют оборудование Nvidia. Таким образом, часть инвестированного капитала возвращается в Nvidia в виде закупок чипов. Этот замкнутый цикл ставит вопрос о том, существует ли реальный внешний спрос или Nvidia частично финансирует свой собственный спрос.
Пример CoreWeave особенно наглядно иллюстрирует эту динамику. Nvidia владеет более чем пятью процентами акций облачного стартапа и в сентябре 2025 года взяла на себя обязательство приобрести у CoreWeave облачные сервисы на сумму 6,3 млрд долларов. Это служит гарантией того, что CoreWeave сможет использовать свои мощности, и, в свою очередь, позволит стартапу приобрести ещё больше чипов Nvidia. OpenAI, в свою очередь, заключила контракты с CoreWeave на общую сумму 22,4 млрд долларов. В такой структуре Nvidia одновременно выступает в роли поставщика, инвестора и заказчика, что значительно снижает прозрачность.
Критики утверждают, что эта структура напоминает карточный домик, где потеря одного звена может поставить под угрозу всю цепочку. Например, если OpenAI не сможет получать достаточного дохода для выполнения своих обязательств перед CoreWeave, а CoreWeave, в свою очередь, будет испытывать трудности с обслуживанием своих долгов, это может негативно отразиться на Nvidia. Тот факт, что эти взаимосвязи не являются публично прозрачными, затрудняет объективную оценку рисков.
Подходит для:
Возврат инвестиций от гиперскейлеров
Ключевой вопрос для обеспечения устойчивости инвестиций в ИИ заключается в том, смогут ли гиперскейлеры действительно получить адекватную отдачу от своих огромных капиталовложений. Согласно прогнозам, совокупные расходы четырёх крупнейших гиперскейлеров — Amazon, Microsoft, Google и Meta — достигнут 315 миллиардов долларов в 2025 году, что более чем в тринадцать раз превышает уровень 2015 года.
Результаты пока неоднозначны. Последние квартальные результаты Google показывают, что возможности ИИ в поиске и Google Cloud уже приносят доход. Microsoft также добивается успеха со своими продуктами Copilot в Office 365 и Azure. Meta, в свою очередь, активно инвестирует в ИИ, не выстраивая пока чётких источников дохода за пределами своего традиционного рекламного бизнеса. Аналитики Bernstein предупреждают, что льготный период, отведённый Meta для демонстрации инвесторам чего-либо в сфере непрофильного ИИ, почти истек.
Генеральный директор Amazon Энди Джасси утверждал, что общие расходы компаний растут, несмотря на снижение себестоимости единицы продукции, поскольку ИИ открывает новые возможности, которые ранее были недоступны. Это создаёт импульс для роста общих расходов, поскольку компании спешат разрабатывать новые приложения. Это объяснение правдоподобно, но поднимает вопрос о том, когда эти приложения начнут действительно приносить прибыль.
Исследование McKinsey, проведенное в 2025 году, вызывает дополнительные сомнения. Оно фиксирует фундаментальное расхождение между инвестициями в инфраструктуру и реальным объемом рынка. В 2024 году отрасль инвестировала 57 миллиардов долларов в облачную инфраструктуру для поддержки сервисов API больших языковых моделей, тогда как фактический объем рынка этих сервисов составил всего 5,6 миллиарда долларов. Это соотношение десять к одному интерпретируется как признак стратегического просчета.
Наш опыт в развитии бизнеса, продажах и маркетинге в США
Наш опыт в развитии бизнеса, продажах и маркетинге в США — Изображение: Xpert.Digital
Отраслевые направления: B2B, цифровизация (от искусственного интеллекта до расширенной реальности), машиностроение, логистика, возобновляемые источники энергии и промышленность
Подробнее об этом здесь:
Тематический центр с идеями и опытом:
- Платформа знаний о мировой и региональной экономике, инновациях и отраслевых тенденциях
- Сбор анализов, импульсов и справочной информации из наших приоритетных направлений
- Место для получения экспертных знаний и информации о текущих событиях в бизнесе и технологиях
- Тематический центр для компаний, желающих узнать больше о рынках, цифровизации и отраслевых инновациях
Между технологическим лидерством и спекулятивным перегревом — Nvidia оказалась между бумом ИИ и риском оценки
Структурные риски и проблемы
Давление на маржу из-за сложности производства
Несмотря на впечатляющую рентабельность, появляются первые признаки давления на маржу. Валовая рентабельность упала до 73,4% в третьем квартале, что ниже ожиданий аналитиков в 73,7% и значительно ниже 75,7% в предыдущем квартале. Это связано с более высокой себестоимостью производства более сложных чипов Blackwell. Производство по самому современному трёхнанометровому техпроцессу TSMC значительно дороже, чем у предыдущих поколений, а выход годных изделий на начальном этапе ниже.
Nvidia прогнозирует рост рентабельности до 75% в четвёртом квартале, но это зависит от достижения платформы Blackwell зрелости производства и реализации эффекта масштаба. Если доходность окажется ниже ожидаемой или возникнут дополнительные технические проблемы, это может негативно сказаться на прибыльности. Для инвесторов, привыкших к исключительно высокой рентабельности Nvidia, любое продолжительное снижение станет негативным сигналом.
Ежегодное сокращение жизненного цикла продуктов ещё больше усугубляет эту проблему. Каждое новое поколение требует обширных исследований и разработок, что приводит к увеличению операционных расходов. В третьем квартале операционные расходы выросли на 36% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года, что вызвало опасения по поводу устойчивости рентабельности. Nvidia должна постоянно инвестировать в инновации для поддержания своего технологического преимущества, что в структурном плане означает рост затрат.
Подходит для:
Конкурентное давление со стороны специализированных микросхем
Разработка собственных чипов гиперскейлерами представляет долгосрочную угрозу доминированию Nvidia. Google уже продемонстрировала на примере своих TPU, что альтернативные архитектуры могут быть конкурентоспособны для определённых рабочих нагрузок. Новейший TPU Ironwood обеспечивает вдвое большую энергоэффективность и в шесть раз больший объём памяти по сравнению с предыдущим поколением. Amazon с Trainium и Microsoft с Maia используют аналогичные стратегии.
Преимущество этих индивидуальных решений заключается в том, что они точно соответствуют потребностям конкретной компании и могут обеспечить долгосрочную экономию средств. Аналитики Kearney прогнозируют, что кремниевые решения, разработанные гиперскейлерами, могут занять долю рынка до 15–20%. Хотя Nvidia, вероятно, сохранит доминирующее положение в сфере ресурсоёмкого обучения больших моделей, менее требовательный рынок логического вывода может быть удовлетворен более доступными альтернативами.
Meta уже использует чипы AMD для некоторых задач логического вывода, и эта диверсификация, вероятно, продолжится. Для Nvidia это означает, что компания должна не только сохранять своё технологическое лидерство, но и корректировать ценообразование и структуру затрат, чтобы оставаться конкурентоспособной. Вопрос в том, сможет ли она сделать это, не поставив под угрозу свою нынешнюю исключительную маржу прибыли.
Повышение эффективности в качестве демпфера по требованию
Ещё одна проблема, как ни парадоксально, связана с развитием самих моделей ИИ. В январе 2025 года китайская компания DeepSeek представила языковую модель, обученную на значительно меньшей вычислительной мощности, чем аналогичные западные модели. Если заявления DeepSeek верны, это означает, что будущие разработки ИИ больше не потребуют тех же огромных кластеров графических процессоров, которые сейчас считаются необходимыми.
Такое повышение эффективности может снизить спрос на высокопроизводительные графические процессоры. Если модели с меньшим аппаратным обеспечением могут достигать аналогичной производительности, стимул к постоянному обновлению до последнего поколения снижается. Nvidia утверждает, что повышение эффективности исторически всегда приводило к росту общего спроса, согласно парадоксу Джевонса, который гласит, что снижение затрат на единицу приводит к повышению общей загрузки. Этот аргумент правдоподобен, но он предполагает наличие неограниченного количества новых вариантов использования, которые могут поглотить освободившуюся мощность.
Реальность, вероятно, сложнее. Хотя повышение эффективности на уровне отдельных чипов действительно может привести к росту спроса, на уровне целых центров обработки данных может наступить насыщение после удовлетворения потребностей в базовой инфраструктуре. Вопрос о том, находимся ли мы в фазе экспоненциального роста или в фазе временного наращивания, имеет решающее значение для долгосрочной оценки бизнес-модели Nvidia.
Геополитические риски и исключение Китая
Рост Nvidia происходит без участия китайского рынка, который когда-то был основным источником дохода. Экспортные ограничения США препятствуют поставкам передовых чипов в Китай, а контрмеры китайского правительства фактически парализовали этот бизнес. Финансовый директор Колетт Кресс заявила, что Nvidia ожидает нулевой выручки от своего китайского бизнеса в сфере центров обработки данных в четвёртом квартале.
Эта ситуация представляет собой как возможности, так и риски для Nvidia. С одной стороны, она демонстрирует, что компания может добиться исключительного роста даже без участия Китая, подчёркивая высокий спрос на западных рынках. С другой стороны, Китай остаётся вторым по величине технологическим рынком в мире, и его долгосрочное исключение означает потерю потенциальной выручки. В случае ослабления геополитической напряжённости Китай может вновь стать рынком роста. И наоборот, дальнейшая эскалация может повлиять и на другие рынки.
Китайские конкуренты разрабатывают собственные ИИ-чипы, чтобы стать независимыми от западных поставщиков. Huawei работает над собственными решениями, а вышеупомянутая система DeepSeek обучает свои модели на оборудовании Huawei. Если Китай догонит его в технологическом плане, это может не только навсегда закрыть китайский рынок, но и создать глобальное конкурентное давление в случае выхода китайских чипов на мировой рынок.
Вопросы бухгалтерской оценки и практики амортизации
Более тонкий, но потенциально важный вопрос касается практики учёта гиперскейлерами амортизации инвестиций в графические процессоры. Майкл Берри публично предупреждал, что гиперскейлеры могут искусственно завышать свои результаты, увеличивая сроки амортизации своих серверных и сетевых активов. Например, Meta увеличила срок полезного использования с пяти до пяти с половиной лет, что только за первые девять месяцев 2025 года сократило расходы на амортизацию на 2,29 млрд долларов и увеличило прибыль на 1,96 млрд долларов.
Обоснование более длительных сроков амортизации кроется в фактической пригодности графических процессоров разных поколений. Хотя новые чипы Blackwell оптимальны для обучения самых мощных моделей, старые чипы H100 или A100 по-прежнему могут эффективно использоваться для менее требовательных задач логического вывода. Такое каскадирование оборудования на разных уровнях нагрузки действительно может продлить его экономически выгодный срок службы.
Критики, однако, утверждают, что двухлетний период амортизации был бы более реалистичным, учитывая годовой цикл выпуска продукции Nvidia. С ежегодным выпуском нового поколения старые чипы теряют относительную стоимость быстрее. Разница между технологическим устареванием и бухгалтерской амортизацией может привести к переоценке активов на балансах гиперскейлеров, что в конечном итоге негативно отразится на Nvidia, если этим клиентам придётся сократить свои инвестиции.
Nvidia между бумом ИИ и риском оценки: будущее или перегрев? Правда о рекордной оценке Nvidia
Прогулка по канату между реальностью и домыслами
Анализ показывает, что рост Nvidia основан на сочетании фундаментальных факторов и спекулятивных факторов. Фундаментальные факторы впечатляют. Реальная трансформация экономики посредством искусственного интеллекта, ощутимый рост производительности компаний, высокая рентабельность самой Nvidia и долгосрочная перспектива спроса — всё это указывает на надёжность её бизнес-модели. Доминирование Nvidia в экосистеме программного обеспечения благодаря CUDA и её технологическое лидерство в области самых передовых чипов создают высокие барьеры для входа конкурентов.
В то же время, спекулятивные сигналы несомненны. Резкий рост оценок за три года, концентрация на нескольких крупных клиентах, циклические структуры финансирования, несоответствие между инвестициями в инфраструктуру и реальными доходами на рынке услуг искусственного интеллекта, а также предупреждения авторитетных инвесторов, таких как Goldman Sachs и Elliott Management, — всё это заслуживает серьёзного внимания. Нельзя игнорировать параллели с предыдущими технологическими пузырями, когда фундаментальные инновации были реальными, но оценки, тем не менее, рухнули.
Ключевой вопрос заключается в том, смогут ли гиперскейлеры превратить свои масштабные инвестиции в доход и прибыль в разумные сроки. Если ИИ действительно фундаментально повысит производительность мировой экономики в течение следующего десятилетия, то сегодняшние инвестиции оправданы. Однако, если практическое применение окажется более ограниченным, чем ожидалось, или если рост эффективности будет происходить быстрее, чем возникнет новый спрос, то коррекция может быть неизбежна.
Сценарии на ближайшие годы
Оптимистичный сценарий предполагает непрерывное проникновение ИИ практически во все секторы экономики. Автономные системы, персонализированная медицина, научные исследования, роботизированное производство и бесчисленное множество других приложений создают устойчиво высокий спрос на вычислительные мощности. В этом сценарии сегодняшние инвестиции полностью оправданы, и Nvidia остаётся центральной инфраструктурной компанией эпохи ИИ. Оценка в пять триллионов долларов, оглядываясь назад, оказывается вполне адекватной и даже консервативной.
Умеренный сценарий предполагает нормализацию роста. Фаза бурного развития инфраструктуры завершится в течение следующих двух-трёх лет, как только будут созданы базовые мощности. После этого рост замедлится до всё ещё устойчивого, но уже не исключительного уровня. Конкуренты увеличат долю рынка в определённых сегментах, а рентабельность Nvidia нормализуется. Оценка стоимости будет скорректирована с учётом более реалистичных ожиданий роста, что приведёт к боковому движению или умеренной коррекции.
Пессимистический сценарий предполагает значительное разочарование в ожиданиях. Практическое применение ИИ не оправдывает ожиданий, или рост эффективности снижает требования к оборудованию быстрее, чем появляются новые сценарии использования. Гиперскейлеры сокращают инвестиции, чтобы продемонстрировать прибыльность, а циклические структуры финансирования рушатся. В этом сценарии цена акций Nvidia может испытать коррекцию, аналогичную той, что наблюдалась у акций других технологических компаний в предыдущих фазах пузыря, потенциально упав на 50–70% от своих максимумов.
Истина, вероятно, лежит где-то посередине между этими крайностями. Революция ИИ реальна и коренным образом изменит экономику. В то же время текущие оценки амбициозны и не оставляют места для разочарований. Инвесторам следует понимать, что с Nvidia они не просто инвестируют в технологическую компанию, а делают ставку на скорость и масштаб трансформации мировой экономики с помощью ИИ.
Влияние на экономику в целом
Независимо от конкретных результатов для Nvidia, текущие события имеют важные последствия для экономики в целом. Масштабные капиталовложения в инфраструктуру ИИ фундаментально меняют распределение ресурсов. Капитал перетекает в центры обработки данных, производство полупроводников и энергетическую инфраструктуру, что потенциально ставит в невыгодное положение другие секторы экономики. Если эти инвестиции окупятся, возникнет новый цикл производительности. В противном случае значительные ресурсы будут заморожены в инфраструктуре, которая не будет использоваться в полной мере.
Концентрация создания стоимости в руках нескольких компаний также поднимает социально-политические вопросы. Nvidia, наряду с гиперскейлерами, контролирует критически важную инфраструктуру для разработки искусственного интеллекта. Такая концентрация власти может стать проблематичной в долгосрочной перспективе, особенно если ИИ действительно окажется настолько преобразующим, как ожидается. Вопросы регулирования, конкуренции и демократического контроля над этой инфраструктурой приобретут особое значение в ближайшие годы.
Это развитие событий представляет собой стратегический вызов для экономики Германии и Европы. Ведущие компании в области ИИ преимущественно американские, а Китай является вторым по значимости игроком. Европа рискует отстать в этой критически важной технологии, что может привести к долгосрочному снижению конкурентоспособности. Зависимость от американского оборудования и программного обеспечения для приложений ИИ представляет собой структурный риск, требующий политических действий.
Подходит для:
Рынок ИИ подталкивает Nvidia к рекордной оценке — сохранится ли эта тенденция?
Рост выручки Nvidia на 62% в третьем квартале 2025 года стал результатом исключительного сочетания технологических инноваций, структурных изменений спроса и продуманного стратегического позиционирования. Компания успешно зарекомендовала себя как незаменимый поставщик инфраструктуры для эпохи искусственного интеллекта. Сочетание доминирования на рынке оборудования, мощной экосистемы программного обеспечения и стратегических партнерств создает высокие барьеры для входа на рынок и оправдывает высокую оценку.
В то же время спекулятивные элементы несомненны. Резкий рост оценок, циклические структуры финансирования, концентрация клиентов и предостережения со стороны традиционных участников рынка требуют детального анализа. Вопрос не в том, преобразует ли искусственный интеллект экономику, а в том, учитывают ли сегодняшние оценки все будущие прибыли.
Бизнес Nvidia в целом финансово устойчив, но его оценка не оставляет места для разочарований. Инвесторам следует осознавать риски и понимать, что они инвестируют не просто в одну компанию, а в более широкий тезис о будущем цифровой экономики. Ближайшие годы покажут, верен ли этот тезис в той мере, в какой он подразумевается текущими оценками, или же коррекция неизбежна.
Для сбалансированной оценки наиболее точным описанием Nvidia будет определение «гибрид». Бизнес Nvidia основан на реальных фундаментальных факторах, но на него накладываются спекулятивные элементы, значительно увеличивающие риск. Это не чистый пузырь без какого-либо содержания и не полностью безрисковая, фундаментально обоснованная инвестиция. Истина лежит где-то посередине, и эту двойственность следует учитывать при каждом инвестиционном решении.
Подходит для:
Ваш глобальный партнер по маркетингу и развитию бизнеса
☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.
☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!
Konrad Wolfenstein
Я был бы рад служить вам и моей команде в качестве личного консультанта.
Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму или просто позвоните мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) . Мой адрес электронной почты: wolfenstein ∂ xpert.digital
Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.
☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.
☑️ Создание или корректировка цифровой стратегии и цифровизации.
☑️ Расширение и оптимизация процессов международных продаж.
☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B
☑️ Пионерское развитие бизнеса/маркетинг/PR/выставки.
🎯🎯🎯 Воспользуйтесь преимуществами обширного пятистороннего опыта Xpert.Digital в комплексном пакете услуг | BD, R&D, XR, PR и оптимизация цифровой видимости
Воспользуйтесь преимуществами обширного пятистороннего опыта Xpert.Digital в комплексном пакете услуг | НИОКР, XR, PR и оптимизация цифровой видимости — Изображение: Xpert.Digital
Xpert.Digital обладает глубокими знаниями различных отраслей. Это позволяет нам разрабатывать индивидуальные стратегии, которые точно соответствуют требованиям и задачам вашего конкретного сегмента рынка. Постоянно анализируя тенденции рынка и следя за развитием отрасли, мы можем действовать дальновидно и предлагать инновационные решения. Благодаря сочетанию опыта и знаний мы создаем добавленную стоимость и даем нашим клиентам решающее конкурентное преимущество.
Подробнее об этом здесь:
