Дженсен Хуанг заявил, что Nvidia может увеличить выручку на 70% в следующем году на фоне роста спроса на ИИ-инфраструктуру
Глава Nvidia Дженсен Хуанг говорит, что выручка может вырасти на 70% в следующем году, ссылаясь на спрос на ИИ-инфраструктуру, пока инвесторы оценивают конкурентов, концентрацию и проверку сделок.
Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг вновь озвучил свой прогноз, согласно которому выручка компании в следующем году может вырасти на 70%, утверждая, что положение Nvidia во всей цепочке поставок ИИ дает ей необычную видимость будущего спроса.
Выступая 10 сентября на конференции Goldman Sachs Communacopia + Technology, Хуанг сказал, что роль Nvidia теперь выходит далеко за рамки продажи отдельных процессоров. Компания поставляет системы, сетевое оборудование, программное обеспечение и инфраструктуру, используемые ИИ-лабораториями, облачными провайдерами, стартапами и операторами дата-центров. По его словам, такая широта поддерживает дальнейший рост, даже когда крупные клиенты и конкуренты разрабатывают собственные ИИ-чипы.
Этот прогноз — корпоративное ожидание, повторенное Хуангом, а не независимо подтвержденная оценка. TechCrunch сообщил, что аналитики ожидают, что Nvidia завершит текущий финансовый год с выручкой примерно в 400 млрд долларов; рост на 70% означал бы около 680 млрд долларов в следующем году.
Ставка Nvidia на полноценную ИИ-инфраструктуру
Главный аргумент Хуанга заключается в том, что Nvidia не следует оценивать как обычного поставщика чипов. Он описал современные системы Nvidia как крупномасштабные вычислительные платформы, объединяющие процессоры, сеть, память, охлаждение и другие компоненты. В его примере одна система может включать 36 CPU Grace и 72 GPU Blackwell, соединенные через NVLink.
Масштаб этих систем помогает объяснить рост среднего объема продаж Nvidia. Хуанг сказал, что одна интегрированная GPU-система может стоить около 8,5 млн долларов и содержать примерно 2 млн деталей. Он также заявил, что заказы на вычислительную систему Grace и Blackwell растут на 27% месяц к месяцу, хотя эта цифра исходила от CEO и не была подтверждена в источнике независимой разбивкой продаж.
Для создателей ИИ и корпоративных покупателей это различие имеет значение. Спрос все больше смещается от покупки отдельных ускорителей к развертыванию полноценных кластеров, способных обучать и обслуживать модели. Это повышает ценность интеграции и производительности всей системы, но также увеличивает зависимость клиента от оборудования, программного стека и цепочки поставок одного поставщика.
Почему Хуанг ожидает сохранения спроса
Хуанг сказал, что Nvidia видит активность почти на каждом уровне рынка ИИ. Он упомянул отношения с разработчиками моделей, включая Anthropic, OpenAI и Google, а также клиентов, использующих модели с открытыми весами. Он также указал на поставщиков, производителей оригинального оборудования, облачные компании, так называемые neoclouds и AI-native стартапы.
По словам Хуанга, Nvidia отслеживает проекты дата-центров, наблюдая за землей, доступной энергией и частично построенными объектами по всему миру. Эта информация в сочетании с отчетами партнеров дает компании представление о планируемых вычислительных мощностях еще до того, как они появятся в квартальной выручке.
В этом и заключается основа его бычьего сценария: если все больше ИИ-компаний привлекают капитал, резервируют мощность, строят дата-центры и обучают все более способные модели, Nvidia рассчитывает поставить значительную часть оборудования, необходимого для их работы. Поэтому экспозиция компании распределена между множеством клиентов и приложений, даже если базовый спрос по-прежнему сосредоточен в ИИ-инфраструктуре.
Этот аргумент также отражает конкурентную реальность. Amazon, Microsoft и Google разрабатывают собственные ИИ-чипы, а Anthropic и OpenAI, по сообщениям, ведут работы над специализированным оборудованием. Cerebras и стартапы вроде Etched нацелены на части рынка ускорителей. Эти инициативы со временем могут снизить зависимость от Nvidia, но, по мнению Хуанга, широкая платформа Nvidia и сложившаяся экосистема по-прежнему трудно заменимы в короткие сроки.
Доказательства, заявления и вопрос о круговых сделках
Самые сильные заявления о росте и спросе в этой истории — это высказывания руководителей, переданные TechCrunch. Согласно репортажу, прогноз Nvidia о росте выручки на 70% впервые прозвучал, когда компания отчиталась еще об одном рекордном квартале, а Хуанг повторил его на мероприятии Goldman Sachs. В материале не было ни новой официальной финансовой отчетности, ни графика заказов по клиентам, подтверждающего прогноз.
Хуангу также задавали вопросы об инвестициях Nvidia в компании, которые затем покупают продукцию Nvidia. Критики называют такие схемы круговыми сделками, поскольку капитал, предоставляемый Nvidia, может помогать финансировать клиентов, а те затем тратят его на оборудование Nvidia. Эта структура сравнивается с более ранними циклами технологической инфраструктуры, когда поставщики поддерживали спрос у собственных клиентов.
Хуанг отверг такую характеристику. Он сказал, что Nvidia инвестирует только после подтверждения того, что у компании есть реальные клиентские контракты, и утверждал, что видел около 100 млрд долларов таких контрактов. Однако в исходном материале он не привел детальный список этих контрактов, сроки их заключения или долю, относящуюся к выручке Nvidia.
Это делает вопрос важным для инвесторов и наблюдателей за бизнесом. Капитальные инвестиции могут укреплять экосистему и помогать перспективным ИИ-компаниям получать инфраструктуру, но они также могут затруднять интерпретацию заявленного спроса. Покупателям и аналитикам придется отличать конечное использование от расходов, поддерживаемых финансовыми связями.
Что этот прогноз означает для создателей ИИ и бизнеса
Если прогноз Хуанга окажется верным, создатели ИИ, вероятно, и дальше будут сталкиваться с рынком, где доступ к продвинутым вычислениям так же важен, как и дизайн модели. Стартапам, возможно, придется раньше обеспечивать мощности, брать на себя более долгие инфраструктурные контракты или работать через облачных и neocloud-провайдеров вместо прямой покупки систем.
Для предприятий расширение Nvidia может принести более зрелые варианты развертывания, включая интегрированные системы на базе Blackwell, Grace и NVLink. Это также может усилить издержки перехода. Команды, которые оптимизируют модели, системы мониторинга и программное обеспечение под платформу Nvidia, могут обнаружить, что переход на конкурирующие ИИ-чипы обходится дорого, даже если альтернативы предлагают более низкую цену или лучшую производительность для конкретных задач.
Главный риск — эффективность. TechCrunch отметил, что значительная часть текущего расширения обусловлена AI-native компаниями, которые привлекают крупные суммы и много тратят на собственное использование ИИ. По мере взросления таких компаний они могут повышать эффективность моделей, снижать потребление токенов или консолидировать рабочие нагрузки. Если спрос будет расти медленнее, чем объем строящейся инфраструктуры, текущая видимость Nvidia может не преобразоваться в тот же уровень роста выручки.
На что смотреть дальше
Следующие значимые сигналы придут из официального прогноза Nvidia по прибыли, выручки дата-центров и комментариев о видимости заказов. Инвесторам также стоит следить за тем, обусловлен ли сообщаемый рост компании новыми развертываниями или небольшим числом исключительно крупных клиентов.
Конкурентные доказательства тоже будут важны. Внедрение кастомных чипов гиперскейлерами и ИИ-лабораториями, результаты Cerebras и Etched, а также доступность программного обеспечения, упрощающего развертывание альтернативных ускорителей, могут проверить преимущество платформы Nvidia.
Наконец, контроль за инвестициями Nvidia должен усилиться. Четкое раскрытие структуры сделок, клиентских контрактов и выручки, связанной с инвестируемыми компаниями, помогло бы отличить устойчивый рыночный спрос от экосистемного финансирования.
Позиция Creati.ai
Прогноз Хуанга о росте на 70% лучше всего понимать как заявление о широте охвата Nvidia, а не как гарантию того, что спрос на ускорители останется неизменным. Компания присутствует в чипах, системах, сетях, программном обеспечении и планировании инфраструктуры, что дает ей больше способов участвовать в расширяющихся ИИ-расходах.
Но эта широта также делает прогноз труднее проверяемым извне. Ключевой вопрос для разработчиков и покупателей не в том, глубоко ли Nvidia встроена в ИИ сегодня; доказательства это подтверждают. Вопрос в том, потребуют ли будущие рабочие нагрузки достаточно новых мощностей по ценам уровня Nvidia, чтобы сохранить тот же темп после того, как клиенты станут эффективнее, а конкурирующее оборудование улучшится.
