Panduan laporan keuangan NVIDIA sangat optimis! Jensen Huang mengatasi kekhawatiran eksternal tentang pengeluaran modal: komputasi adalah pendapatan

NVIDIA menunjukkan kinerja yang sangat baik dalam laporan keuangan kuartal terakhir, dengan pendapatan sebesar 68,1 miliar dolar AS yang mencatat rekor tertinggi sepanjang masa, dan EPS non-GAAP sebesar 1,62 dolar AS yang juga jauh melebihi perkiraan pasar. Setelah laporan keuangan dirilis, harga saham NVIDIA sedikit menguat sebesar 0,19% menjadi 195,94 dolar AS. Untuk kuartal berikutnya (Q1 FY27), NVIDIA memberikan proyeksi keuangan dan pembaruan kemajuan yang sangat percaya diri. Pendapatan Q1 diperkirakan sekitar 78 miliar dolar AS, jauh di atas perkiraan pasar yang berkisar antara 72,8 miliar hingga 72,6 miliar dolar AS. Margin laba kotor diperkirakan sebesar 75%.

Dalam konferensi telepon, para analis menanyakan tentang keberlanjutan pengeluaran modal sebesar 700 miliar dolar AS oleh raksasa cloud, apakah kerangka pengeluaran modal jangka panjang sebesar 4 triliun dolar AS untuk pusat data masih berlaku, makna dari akuisisi Groq, serta masalah pusat data luar angkasa dan margin laba. Berikut adalah rangkuman jawaban Jensen Huang terkait berbagai topik tersebut.

NVIDIA menunjukkan hasil kuartal terakhir yang mengesankan, pendapatan mencapai rekor tertinggi

NVIDIA melaporkan hasil kuartal terakhir yang sangat mengesankan, dengan pendapatan dan laba yang keduanya melampaui ekspektasi Wall Street, dan kembali mencatat rekor tertinggi. Pendapatan Q4 mencapai 68,1 miliar dolar AS, mencatat rekor baru, jauh melampaui perkiraan pasar yang berkisar antara 65,9 miliar hingga 66,1 miliar dolar AS. Pendapatan ini tumbuh 73% dibandingkan periode yang sama tahun lalu, dan meningkat 20% secara kuartalan.

EPS GAAP per saham adalah 1,76 dolar AS; EPS non-GAAP sebesar 1,62 dolar AS, lebih baik dari perkiraan pasar sebesar 1,53 dolar AS. Pendapatan tahunan mencapai 215,9 miliar dolar AS, meningkat 65% dari tahun sebelumnya. EPS GAAP tahunan adalah 4,90 dolar AS; EPS non-GAAP adalah 4,77 dolar AS. Khususnya, bisnis pusat data tetap menjadi pendorong utama pertumbuhan, dengan pendapatan kuartal mencapai 62,3 miliar dolar AS. Pertumbuhan kuartalan sebesar 22%, dan tahunan sebesar 75%.

NVIDIA memberikan panduan ke depan yang sangat percaya diri

Mengenai kuartal berikutnya (Q1 FY27) dan peta jalan produk masa depan, NVIDIA memberikan proyeksi keuangan dan pembaruan kemajuan yang sangat yakin. Pendapatan Q1 diperkirakan sekitar 78 miliar dolar AS, jauh di atas perkiraan pasar yang berkisar 72,8 miliar dolar AS. Margin laba kotor GAAP diperkirakan sebesar 74,9%, dan non-GAAP sekitar 75,0%.

Dalam panduan ini, tidak disebutkan waktu produksi massal platform Rubin, tetapi menurut pernyataan sebelumnya, proses produksi telah dimulai di TSMC dan ditargetkan mulai massal pada paruh kedua 2026. Generasi baru kabinet Vera Rubin (seperti NVL72) telah memasuki tahap ramp-up produksi, dan diperkirakan akan mulai dikirim ke penyedia layanan cloud utama dan mitra pada paruh kedua 2026.

Masalah pengeluaran modal raksasa cloud: Agentic AI menghasilkan kebutuhan komputasi yang sulit dipercaya

Bank of America menanyakan apakah pengeluaran modal sebesar 700 miliar dolar AS oleh pelanggan cloud dapat berlanjut, dan kekhawatiran pasar tentang arus kas raksasa cloud yang tertekan serta kemungkinan perlambatan pertumbuhan pengeluaran modal tahun depan. Jensen Huang menyatakan keyakinan tinggi terhadap pertumbuhan laba dan arus kas pelanggan.

Dia menjelaskan bahwa industri telah resmi memasuki titik balik AI agenik (Agentic AI). Keberhasilan besar dari Claude Code, Codex, OpenClaw, dan lainnya menciptakan kebutuhan komputasi yang luar biasa. Dalam dunia AI baru ini, “perhitungan adalah pendapatan.” Tanpa kemampuan komputasi, token tidak dapat dihasilkan; tanpa token, pendapatan tidak dapat dibuat.

Dulu, pengeluaran modal global sekitar 300-400 miliar dolar AS per tahun untuk perangkat lunak tradisional, tetapi sekarang dana ini beralih cepat ke bidang AI. Karena token yang dihasilkan oleh sistem agenik dapat memberikan produktivitas dan keuntungan nyata bagi pelanggan, kebutuhan komputasi besar ini akan langsung mendorong pertumbuhan pendapatan NVIDIA dan pelanggan cloud.

Inovasi produktivitas AI dan masalah ekonomi? Intinya, ke mana uang pergi?

Jawaban Jensen Huang tidak hanya mendefinisikan kebutuhan komputasi besar yang diciptakan oleh “Agentic AI”, tetapi juga solusi untuk pengeluaran modal besar oleh raksasa cloud. Ia juga menyoroti bahwa pengeluaran modal yang dulu digunakan untuk perangkat lunak tradisional akan beralih ke bidang AI.

Ini mengingatkan penulis pada pandangan Citrini bahwa revolusi produktivitas kecerdasan buatan mungkin menyebabkan lonjakan pengangguran dan masalah ekonomi. Co-founder Manbai, Vincent, menyatakan bahwa masalahnya bukanlah SaaS tidak memiliki pendapatan atau ekonomi runtuh, melainkan ke mana uang yang sebelumnya dibayarkan ke SaaS itu pergi. Apakah digunakan untuk buyback saham atau diinvestasikan kembali?

Misalnya, sebuah perusahaan berlangganan SaaS senilai 10 dolar, di era AI, kehilangan 10 dolar pendapatan dari SaaS memang benar, tetapi uang tersebut tidak hilang begitu saja. Sebagian, sekitar 3 dolar, menjadi pendapatan rantai pasokan AI baru, dan sisanya, 7 dolar, langsung menjadi keuntungan tambahan perusahaan, yang meningkatkan margin laba perusahaan. Jadi, uang tidak hilang; masalahnya adalah distribusi.

(AI terlalu sukses menyebabkan krisis ekonomi? Simulasi lembaga: 2028, pengangguran >10%, S&P 500 jatuh 38%)

Dari Agentic AI hingga AI fisik, kerangka pengeluaran modal pusat data sebesar 4 triliun dolar tetap berlaku

Mengenai kerangka jangka panjang pengeluaran modal pusat data yang bisa mencapai 3-4 triliun dolar, Jensen Huang memberikan jawaban positif dan menjelaskan tren ini dengan “ekonomi token.” Dia menyatakan bahwa perangkat lunak masa depan tidak lagi “rekaman” atau yang sudah diprogram sebelumnya, melainkan dihasilkan secara real-time sesuai niat pengguna. Mode ini membutuhkan jumlah komputasi lebih dari 1.000 kali lipat dari perhitungan tradisional sebelumnya. Oleh karena itu, setiap perusahaan akan bergantung pada AI dan memiliki pabrik AI sendiri untuk terus menghasilkan token.

Jensen Huang menekankan bahwa gelombang pertama yang sedang meledak saat ini adalah AI agenik (misalnya AI yang membantu insinyur menulis kode), yang dalam beberapa bulan terakhir mencapai titik balik pertumbuhan permintaan yang eksponensial; dan setelah gelombang ini, peluang besar berikutnya adalah AI fisik (Physical AI), yaitu mengintegrasikan AI dan sistem agenik ke dalam manufaktur dan robotika nyata.

Makna akuisisi Groq bagi NVIDIA

Mengenai apakah arsitektur masa depan akan beralih ke chiplet kecil dan makna strategis dari akuisisi Groq, Jensen Huang menyatakan bahwa NVIDIA berusaha menunda penggunaan chiplet kecil sebisa mungkin karena melintasi antarmuka chip akan menambah latensi dan konsumsi daya yang tidak perlu. Arsitektur CUDA NVIDIA sangat dominan karena efisiensi tinggi dari arsitekturnya.

Mengenai rencana Groq dan teknologi decoding latensi rendah, Jensen Huang mengumumkan bahwa akan membagikan lebih banyak detail di konferensi GTC mendatang, tetapi secara tegas menyatakan bahwa Groq akan diposisikan sebagai “percepatan” yang memperluas arsitektur komputasi NVIDIA, seperti halnya penggunaan Mellanox untuk memperluas arsitektur jaringan di masa lalu. Semua GPU NVIDIA tetap kompatibel secara arsitektur, memastikan investasi dalam optimisasi perangkat lunak dapat memberikan manfaat lintas generasi dan meningkatkan efisiensi per dolar pelanggan.

Bisakah NVIDIA mempertahankan margin laba sangat tinggi? Jensen Huang menjawab

Menghadapi kekhawatiran investor tentang apakah NVIDIA dapat mempertahankan margin laba sangat tinggi di kisaran 70% dalam jangka panjang, Jensen Huang menjelaskan bahwa satu-satunya faktor utama adalah terus memberikan keunggulan lintas generasi kepada pelanggan. Selama NVIDIA mampu menciptakan peningkatan efisiensi per watt yang jauh melampaui Hukum Moore, dan pelanggan mendapatkan peningkatan efisiensi per dolar yang jauh melebihi kenaikan biaya sistem, margin tinggi dapat dipertahankan.

NVIDIA secara rutin meluncurkan infrastruktur AI lengkap setiap tahun (misalnya, tahun ini meluncurkan 6 chip baru, dan generasi berikutnya Rubin juga akan meluncurkan beberapa produk baru), menggabungkan desain perangkat keras dan perangkat lunak yang sangat optimal, secara konsisten menyediakan kemampuan komputasi bernilai tinggi untuk memenuhi permintaan Token yang berkembang secara eksponensial di seluruh dunia.

Jensen Huang membahas pusat data luar angkasa

Mengenai kemungkinan dan manfaat ekonomi memindahkan pusat data ke luar angkasa, Jensen Huang mengakui bahwa saat ini manfaat ekonominya sangat kecil, tetapi akan membaik secara bertahap di masa depan. Lingkungan luar angkasa sangat berbeda dari Bumi, dengan energi matahari yang melimpah dan suhu yang sangat dingin, tetapi karena tidak ada aliran udara dan tidak bisa menggunakan sistem pendingin air, pembuangan panas harus bergantung pada heatsink besar secara fisik. Meskipun penuh tantangan, GPU Hopper NVIDIA sudah berhasil masuk ke luar angkasa.

Saat ini, aplikasi terbaik GPU di luar angkasa adalah “pengolahan citra resolusi sangat tinggi,” yaitu menggunakan AI di luar angkasa untuk mengurangi noise, melakukan reprojection, dan menghasilkan citra berkualitas tinggi, serta menyaring informasi berharga sebelum dikirim kembali ke Bumi. Ini jauh lebih efisien daripada mengirim data mentah berukuran petabyte ke Bumi untuk diproses.