Помимо финансовых показателей, истинные риски и возможности Nvidia

Оригинальное название: Некоторые мысли перед сегодняшним выступлением Nvidia
Автор оригинала: @GavinSBaker
Перевод: Пегги, BlockBeats

Примечание редактора: После публикации отчета о прибылях и убытках Nvidia внимание рынка часто сосредотачивается на выручке, прибыли и диапазоне прогнозов. Однако автор @GavinSBaker в этой статье пытается перенести дискуссию в более долгосрочную плоскость: стоимость Nvidia определяется не только данными за один квартал, но и тем, как долго будет сохраняться спрос на ИИ и действительно ли инвестиции в вычислительные мощности принесли устойчивую прибыль.

Статья начинается с исторического опыта технологических циклов, обсуждая, повторятся ли «пузыри и переизбыток строительства», и одновременно указывая, что текущий цикл ИИ сталкивается с проблемами ограничений по энергоснабжению и поставкам полупроводников, которые могут замедлить темпы роста. С другой стороны, цены на аренду графических процессоров и высокая степень использования чипов старых моделей также подтверждают «окупаемость инвестиций в ИИ» в реальных условиях.

Ниже приведен оригинал текста:

Вот несколько личных наблюдений, которые могут быть полезны тем, кто интересуется Nvidia. На мой взгляд, в отношении этой компании действительно стоит обсуждать только две основные переменные: одна из них — устойчивость спроса, а другая — рентабельность инвестиций (ROI) в ИИ, которая тесно связана с эффективным сроком службы графических процессоров.

Устойчивость спроса: История повторится?

Судя по историческому опыту технологических волн, почти все подобные циклы сопровождались финансовыми пузырями и чрезмерным расширением производственных мощностей. В книге Карлоты Перес «Технологические революции и финансовый капитал» дается систематическое обсуждение этого вопроса. Она отмечает, что с каждой технологической революцией, будь то железные дороги, телерадиовещание или Интернет, финансовый рынок, как правило, рано осознает ее долгосрочный потенциал, а последующий энтузиазм капитала часто порождает пузыри (что также можно объяснить концепцией Маубуссина «коллапс разнообразия точек зрения»). Пузыри приводят к переизбытку строительства, переизбыток строительства вызывает временное снижение спроса, что в свою очередь приводит к краху рынка; а переизбыток базовых технологий в конечном итоге закладывает основу для «золотого века». Типичным примером является траектория развития Интернета.

Поэтому для Nvidia ключевым моментом являются не результаты этого квартала и не прогнозы на следующий квартал, поскольку они часто полностью предсказуемы для институциональных инвесторов. Действительно важно не столько годовой темп роста, сколько устойчивость прибыли на акцию (EPS).

Судя по ожиданиям, заложенным в текущей оценке, рынок, похоже, выносит следующее суждение: Доходы Nvidia, возможно, приближаются к циклическому пику, при этом существует основанная на фактах обеспокоенность по поводу чрезмерного увеличения капитальных затрат. Важно подчеркнуть, что рынок обеспокоен не «пузырем оценки», а «фундаментальным пузырем», а именно потенциальным риском переизбытка строительства, вызванного капитальными вложениями. Если рынок сможет обрести уверенность в том, что Nvidia сохранит высокий однозначный годовой темп роста выручки (CAGR) после 2027 финансового года, центр оценки может найти поддержку.

На этот раз действительно все по-другому?

«На этот раз все по-другому» — это часто опасное суждение. Однако в текущем цикле развития ИИ действительно есть уникальные аспекты: существуют существенные глобальные ограничения в двух ключевых измерениях — мощности (ваттах) и передовых технологических пластин, и для устранения этих ограничений может потребоваться несколько лет.

Это жесткое ограничение со стороны предложения, возможно, фактически сдерживало расширение производственных мощностей. Гипермасштабные облачные провайдеры теоретически продолжили бы агрессивную экспансию, если бы позволяли условия, но в реальности ограничения по мощности и количеству микросхем сдерживают темпы их роста. В отличие от исторических технологических революций, описанных в книге Переса, в то время не было подобных проблем с поставками, которые ограничивали бы скорость внедрения.

Без чрезмерного роста вероятность обвала меньше, особенно с учетом того, что общая оценка технологических акций в настоящее время не находится на чрезмерно высоком уровне.

Между этими двумя узкими местами пластины могут быть более важными, чем мощность. Темпы контроля производственных мощностей по производству полупроводниковых пластин могут стать ключевой переменной в продлении цикла искусственного интеллекта. Руководство TSMC всегда славилось своей осторожностью, уделяя больше внимания стабильному состоянию отрасли и долгосрочной ценности, чем краткосрочному агрессивному расширению. Если бы не ограничения по мощности и пластин, рост NVIDIA в ближайшие 24 месяца мог бы быть более быстрым, но риск перепроизводства также значительно возрос бы.

В некотором смысле, ограничения предложения могут способствовать «стабилизации замедления цикла искусственного интеллекта». Высокая зависимость ИИ от передовых технологических пластин может фактически стать ключевым фактором, сглаживающим колебания в этом цикле.

Если мы рассмотрим некоторые экстремальные гипотетические сценарии, то масштаб вычислительной мощности, возможно, потребуется увеличить в сотни или даже тысячи раз по сравнению с текущим уровнем. Время, необходимое для такого расширения, само по себе послужило бы буфером для адаптации общества и институциональной перестройки.

Исторический опыт также дает нам ориентир: после того, как Джеймс Уатт изобрел паровой двигатель, потребовалось несколько десятилетий, чтобы железнодорожная система действительно заменила лошадей. Скорость итерации ИИ может быть выше, но все же вряд ли она сможет полностью перестроить организацию общества за очень короткий период времени.

Что еще более важно, для достижения «общего интеллекта» у человека требуется всего 20–30 ватт энергии. В мире, ограниченном доступностью энергии, это преимущество в эффективности сохранится в долгосрочной перспективе. Поэтому более плавный и устойчивый цикл развития ИИ не обязательно будет плохой вещью для общества.

Срок службы графического процессора и реальная рентабельность инвестиций в ИИ

Стоимость аренды графических процессоров в основном отражает экономическую ценность токенов и является основным показателем «рентабельности инвестиций в ИИ». Теоретически, по мере появления все более производительных чипов, стоимость аренды старых моделей GPU должна постепенно снижаться, даже если рентабельность инвестиций в ИИ остается положительной.

Однако за последние два месяца цены на аренду H100, который находится в эксплуатации уже почти четыре года, значительно выросли. Это означает, что, особенно в сценариях с искусственным интеллектом и генерацией кода, вычислительная мощность создает реальную и существенную экономическую ценность.

В то же время, даже с появлением Blackwell, модель A100, выпущенная 6 лет назад, продолжает демонстрировать высокий уровень использования, а цены на аренду не показали значительного снижения. Это явно указывает на то, что эффективный срок службы графических процессоров может составлять не менее 6 лет, превышая даже цикл амортизации у большинства клиентов.

Это имеет структурное значение: если остаточная стоимость окажется выше, чем ожидалось ранее, стоимость финансирования GPU еще больше снизится. Напротив, ASIC, разработанные для одной модели или конкретного случая использования, вряд ли будут иметь аналогичное преимущество по сроку службы. В быстро меняющейся итеративной среде капитальные затраты на специализированные чипы выше, что затрудняет финансирование.

В некоторой степени универсальность графических процессоров служит защитой. С разделением функций предварительной заполнения и декодирования и постепенным формированием экосистемы взаимодополняющих микросхем вычислительная архитектура эволюционирует от «одночиповой логики» к «многочиповой системе совместной работы». Инфраструктура искусственного интеллекта больше не зависит от одного устройства, а основана на высокоинтегрированной системной инженерии.

С развязкой предварительного заполнения и декодирования экосистема NVIDIA может подвергнуться структурным изменениям раньше, чем экосистема TPU. В сочетании с компромиссами в дизайне между различными поставщиками, относительное преимущество клиентов в стоимости вывода меняется.

Если ранее некоторые поставщики полагались на преимущества в стоимости, чтобы снизить цены на токены и завоевать долю рынка, то когда это преимущество уменьшится, поведение рынка будет стремиться к рациональности. В долгосрочной перспективе это положительно повлияет на рентабельность инвестиций в ИИ, особенно в период перехода спроса на вычислительную мощность от обучения к инференции.

Эта переломная точка, возможно, заслуживает большего внимания, чем любые квартальные показатели.

И последнее легкомысленное пожелание: надеюсь, что NVIDIA в будущем снова будет использовать супергероев в качестве кодовых названий для своих чипов. Удивительно, но «Зеленая команда» до сих пор ни разу не использовала название «Баннер» (настоящее имя персонажа Marvel Халка).

[Ссылка на исходную статью]