Финансовый отчет NVIDIA показывает очень оптимистичные прогнозы! Дженсен Ху разрушает опасения по поводу капитальных затрат со стороны внешних инвесторов: вычисления — это доход.

Последний квартальный отчет NVIDIA продемонстрировал впечатляющие результаты: выручка за Q4 достигла 68,1 миллиарда долларов, установив новый рекорд, а non-GAAP EPS составил 1,62 доллара, значительно превысив рыночные ожидания. После публикации отчета цена акций NVIDIA на послепродажных торгах выросла незначительно — на 0,19%, достигнув 195,94 доллара. В отношении следующего квартала (Q1 FY27) NVIDIA предоставила очень уверенные прогнозы и обновления по планам. Ожидается, что выручка за Q1 составит около 78 миллиардов долларов, что значительно выше первоначальных рыночных оценок в диапазоне 72,8–72,8 миллиарда долларов. Предполагаемый валовой доходность — 75%.

На конференции аналитики задавали вопросы о том, сможет ли продолжиться капиталовложение гигантов облачных вычислений в размере до 700 миллиардов долларов, сохраняется ли долгосрочная структура капитальных затрат на дата-центры в 4 триллиона долларов, о значении приобретения Groq, а также о космических дата-центрах и вопросах рентабельности. Ниже приведены ответы Дженсена Хуана на отдельные темы.

Последний квартальный отчет NVIDIA поразил своими результатами, выручка достигла рекордных высот

NVIDIA продемонстрировала поразительные результаты за последний квартал, превзойдя ожидания Уолл-стрит по прибыли и выручке, вновь установив рекорд. Выручка за Q4 составила 68,1 миллиарда долларов, что стало историческим максимумом, значительно превысив средние рыночные ожидания в диапазоне 65,9–66,1 миллиарда долларов. Годовой рост выручки составил 73%, квартальный — 20%.

GAAP- EPS составил 1,76 доллара; non-GAAP EPS — 1,62 доллара, что лучше ожиданий рынка в 1,53 доллара. Общая выручка за год достигла 215,9 миллиарда долларов, что на 65% больше по сравнению с прошлым годом. Годовой GAAP- EPS — 4,90 доллара; non-GAAP EPS — 4,77 доллара. Особенно выделяется бизнес дата-центров, который остается основным драйвером роста: за Q4 выручка составила 62,3 миллиарда долларов, что на 22% больше по сравнению с предыдущим кварталом и на 75% — за год.

НVIDIA дает очень уверенные прогнозы на будущее

Относительно следующего квартала (Q1 FY27) и будущей продуктовой дорожной карты NVIDIA предоставила очень уверенные прогнозы и обновления по планам. Ожидается, что выручка за Q1 составит около 78 миллиардов долларов, что значительно превышает первоначальные оценки рынка в диапазоне 72,8 миллиарда долларов. Предполагаемая валовая прибыльность по GAAP — 74,9%, по non-GAAP — 75,0%.

В этот раз не было упоминаний о времени массового производства платформы Rubin. Согласно предыдущим заявлениям, производство уже началось на TSMC, и цель — начать массовое производство во второй половине 2026 года. Новое поколение серверных шкафов Vera Rubin (например, NVL72) уже вошло в стадию ramp-up, и поставки основным облачным провайдерам и партнерам запланированы на вторую половину 2026 года.

Проблемы с капитальными затратами облачных гигантов: Agentic AI создает невероятные вычислительные потребности

Банк Америки спросил, сможет ли продолжаться капиталовложение облачных клиентов в размере до 700 миллиардов долларов. В условиях опасений, что денежные потоки облачных гигантов могут оказаться под давлением, а рост капитальных затрат в следующем году — затруднительным, Хуань выразил очень высокую уверенность в прибыльности и росте денежных потоков своих клиентов.

Он отметил, что индустрия уже вступила в переломный момент внедрения агентного AI (Agentic AI). Популярность таких систем, как Claude Code, Codex, OpenClaw, создает невероятные вычислительные потребности. В этом новом мире AI «вычисления — это доход». Без вычислительных мощностей невозможно сгенерировать токен; без токена — невозможно получить доход.

Ранее глобальные ежегодные капитальные затраты на традиционное программное обеспечение составляли около 300–400 миллиардов долларов, и сейчас эти средства быстро перераспределяются в область AI. Поскольку системы-агенты, генерирующие токены, приносят реальную производительность и прибыль клиентам, этот огромный спрос на вычисления напрямую способствует росту доходов NVIDIA и облачных клиентов.

Экономические проблемы от революции в AI? Главное — куда уходят деньги

Ответ Хуана не только определяет огромные вычислительные потребности, создаваемые Agentic AI, но и предлагает решение для продолжения капиталовложений облачных гигантов. Он также указывает, что ранее выделенные средства на традиционное программное обеспечение теперь будут перенаправлены в область AI.

Это напомнило мне о мнении Citrini, что революция производительности искусственного интеллекта может привести к резкому росту безработицы и экономическим проблемам. Соучредитель Манн-репорт Винсент отметил, что проблема не в том, что SaaS-компании не получают доход, а в том, куда уходят деньги, которые раньше шли на оплату SaaS. Это либо выкуп акций, либо повторные инвестиции.

Допустим, компания платит за SaaS 10 долларов. В эпоху AI SaaS-компании потеряют 10 долларов дохода, но эти 10 долларов не исчезнут бесследно. Три из них станут частью нового дохода AI-цепочки поставок, оставшиеся семь — увеличением прибыли самой компании, что повышает ее рентабельность. Деньги не исчезают, вопрос — как они перераспределяются.

(Слишком успешный AI вызывает экономический кризис? Аналитики прогнозируют 2028 год: безработица превысит 10%, индекс S&P упадет на 38%)

От Agentic AI к физическому AI: долгосрочная структура капитальных затрат на дата-центры в 4 триллиона долларов остается актуальной

Относительно долгосрочной перспективы, предполагающей, что капитальные затраты на дата-центры могут достигнуть 3–4 триллионов долларов, Хуань дал положительный ответ и объяснил этот тренд с помощью «Token экономики». Он отметил, что в будущем программное обеспечение больше не будет «записанным заранее» или «предварительно написанным», а будет «генерироваться в реальном времени» в соответствии с намерениями пользователя. Такой режим требует в 1000 раз больше вычислительных ресурсов, чем традиционные системы. Поэтому каждая компания в будущем будет зависеть от AI и иметь собственную AI-лабораторию для постоянного генерации токенов.

Хуань подчеркнул, что текущая волна инноваций — это агентный AI (например, AI-агенты, помогающие инженерам писать код), которая за последние два-три месяца достигла критической точки экспоненциального роста спроса. Следующая крупная возможность после этой волны — физический AI (Physical AI), то есть внедрение AI и агентных систем в производство и робототехнику.

Что означает приобретение Groq для NVIDIA

Относительно будущей архитектуры, ориентированной на использование меньших чипов (Chiplet), и стратегического значения приобретения Groq Хуань заявил, что NVIDIA старается максимально отложить использование таких чипов, поскольку межчиповые интерфейсы увеличивают задержки и потребление энергии. Архитектура CUDA NVIDIA остается доминирующей благодаря высокой эффективности аппаратных решений.

Что касается интеграции Groq и технологий низкой задержки для декодирования, Хуань пообещал поделиться дополнительной информацией на конференции GTC, однако ясно дал понять, что Groq будет позиционироваться как «ускоритель» для расширения архитектуры NVIDIA, подобно тому, как Mellanox расширял сетевые возможности в прошлом. Все GPU NVIDIA сохранят совместимость архитектуры, что обеспечит долгосрочную инвестицию в оптимизацию программного обеспечения и повысит эффективность на каждый доллар.

Может ли NVIDIA сохранить сверхвысокую рентабельность? Ответ Хуана

На вопрос инвесторов о том, сможет ли NVIDIA долго удерживать свою высокую маржу в районе 70%, Хуань ответил, что главный и самый важный рычаг — это постоянное предоставление клиентам преимуществ, превосходящих законы Мура. Если NVIDIA сможет добиться значительного превосходства по эффективности на ватт, значительно превышающего рост по закону Мура, и обеспечить клиентам рост эффективности на доллар, превышающий рост стоимости систем, она сможет сохранить высокую маржу.

NVIDIA ежегодно выпускает полные инфраструктуры AI (например, в этом году — шесть новых чипов, а следующая генерация Rubin также будет содержать несколько новых моделей), сочетая передовые аппаратно-программные решения, чтобы постоянно обеспечивать самый ценный вычислительный потенциал для растущего спроса на токены по всему миру.

Хуань о космических дата-центрах

Отвечая на вопрос о возможности и экономической эффективности переноса дата-центров в космос, Хуань признал, что текущие экономические показатели очень плохие, но ситуация со временем улучшится. Космическая среда существенно отличается от земной: там много солнечной энергии и очень холодно, однако из-за отсутствия воздушных потоков и невозможности использовать водяное охлаждение охлаждение должно осуществляться за счет массивных теплопроводных радиаторов. Несмотря на сложности, GPU Hopper уже успешно запущен в космос.

На сегодняшний день лучшая область применения GPU в космосе — это «обработка изображений сверхвысокой разрешающей способности»: использование AI для шумоподавления, повторного проецирования и получения изображений высокого качества прямо в космосе, а затем отбор ценной информации и передача ее на Землю. Это гораздо эффективнее, чем передача на Землю огромных объемов исходных данных в петабайтах для последующей обработки.