Ilang mga pag-iisip bago ang Nvidia tonight
Original na may-akda: @GavinSBaker
Isinalin ni Peggy, BlockBeats
Editor's Note: Pagkatapos ng paglabas ng financial report ni NVIDIA, ang pangunahing pagmamasid ng merkado ay karaniwang nakatuon sa kita, kita, at ang gabay na saklaw. Ngunit sinubukan ng may-akda ng artikulong ito, @GavinSBaker, na baliktarin ang diskusyon patungo sa mas mahabang panahon: ang pagtukoy sa halaga ni NVIDIA ay hindi ang mga datos sa isang kwarter, kundi kung gaano katagal magpapatuloy ang pangangailangan sa AI, at kung ang pag-invest sa computing power ay tunay na naglikha ng mapanatiling return.
Batay sa kasaysayan ng teknikal na siklo, tinatalakay ng artikulo kung babalik ba ang mga "bula at sobrang pagtatayo," habang binabanggit na ang kasalukuyang AI siklo ay may mga bottleneck sa pagkakapagbigay ng kuryente at wafer, na maaaring gawing mas mapagbawal ang ritmo ng pagpapalawak. Sa kabilang banda, ang mga presyo ng pag-rent ng GPU at ang mataas na paggamit ng mga lumang modelo ng chip ay nagbibigay din ng praktikal na patunay sa "AI ROI."
Ang sumusunod ay ang orihinal na teksto:
Ito ay ilang personal na obserbasyon na maaaring magbigay ng gabay sa mga nagmamalasakit sa NVIDIA. Sa pananaw ko, ang dalawang pangunahing variable na dapat talagang pag-usapan tungkol sa kumpanyang ito ay: ang pagpapatuloy ng demand, at ang return on investment (ROI) ng AI, na ang huli ay malapit na kaugnay sa epektibong buhay ng GPU.
Sustenabilidad ng pangangailangan: Uulitin ba ng kasaysayan ang sarili nito?
Batay sa kasaysayan ng mga teknolohikal na alon, ang lahat ng katulad na siklo ay nakaranas ng financial bubble at overexpansion ng production capacity. May sistematikong pag-aaral ito ni Carlota Perez sa aklat na “Technological Revolutions and Financial Capital”. Sinasabi niya na sa bawat teknolohikal na rebolusyon, kahit ito ay riles, radyo, o internet, ang mga financial market ay agad na nakikilala ang kanilang matagalang potensyal, at ang kasunod na kamangmangan ng kapital ay madalas na nagpapakalat ng bubble (ito ay maaari ring ipaliwanag gamit ang “collapse of opinion diversity” ni Mauboussin). Ang bubble ay nagdudulot ng overbuilding, ang overbuilding naman ay nagpapakita ng pagbaba sa demand sa isang yugto, na nagtatapos sa market crash; at ang sobrang suplay ng pangunahing teknolohiya ay huling nagbibigay-daan sa “Golden Age”. Ang pag-unlad ng internet ay isang klasikong halimbawa.
Kaya, para sa NVIDIA, ang pangunahin ay hindi ang resulta sa kwarter na ito o ang gabay para sa susunod na kwarter, na karaniwan ay sapat na inaasahan ng mga institusyonal na buyer. Ang totoo nang mahalaga ay ang tiyak na pagpapanatili ng earnings per share (EPS), hindi ang antas ng paglago sa taong ito.
Batay sa mga inaasahang ipinapahiwatig ng kasalukuyang pagpapahalaga, mas tila nagpapahayag ang merkado ng isang pagpapasiya: ang kikitain ni NVIDIA ay malapit na sa isang pahinga o puncion, na may nakatagong pag-aalala tungkol sa sobrang pagpapalawak ng kapital na gastos. Mahalagang bigyang-diin na ang pag-aalala ng merkado ay hindi ang “bula ng pagpapahalaga,” kundi ang “bula ng基本面,” o ang potensyal na panganib ng sobrang pagtatayo na idinudulot ng capex. Kung makakamit ng merkado ang tiwala na kayang panatilihin ni NVIDIA ang mataas na iisang-digit na compound annual growth rate (CAGR) sa kita pagkatapos ng taong pampagkakitaan 2027, maaaring makatanggap ng suporta ang sentro ng pagpapahalaga.
Totoo ba na iba ito ngayon?
Ang "this time is different" ay madalas isang mapanganib na paghuhusga. Ngunit sa kasalukuyang AI cycle, mayroong tunay na pagkakaiba: mayroong makabuluhang bottleneck sa global sa dalawang mahahalagang dimensyon—kuryente (watts) at mga wafer ng advanced process—and ang pagpapalaya sa mga limitasyong ito ay maaaring magtagal ng ilang taon.
Ang ganitong hard constraint sa supply-side ay maaaring magdulot ng pagpigil sa sobrang pagpapalawak ng kapasidad. Kung may sapat na kondisyon, ang mga super-large-scale cloud provider ay teoretikal na magpapatuloy sa pagdaragdag ng pagpapalawak, ngunit ang katotohanan ay ang kuryente at ang wafer ang nagpapalimita sa kanilang ritmo ng pagpapalawak. Iba ito sa mga historical technological revolution na ilarawan ni Perez, kung saan wala pang katulad na supply bottleneck na nagpapalimita sa bilis ng deployment.
Hindi magkakaroon ng malaking pagbagsak kung walang sobrang pagbuo, lalo na sa kasalukuyan kung ang pangkalahatang pagtataya ng tech stocks ay hindi nasa ekstremong antas.
Sa dalawang bottleneck na ito, ang wafer ay maaaring mas kritikal kaysa sa kuryente. Ang ritmo ng kapasidad ng wafer ay maaaring maging mahalagang baryable sa pagpapahaba ng AI cycle. Ang pamamahala ng TSMC ay kilala sa kanilang pagiging maingat, at mas pinapahalagahan nila ang stabilidad ng industriya at ang pangmatagalang halaga kaysa sa agresibong pagpapalawak sa maikling panahon. Kung walang limitasyon sa kuryente at wafer, ang paglago ni NVIDIA sa susunod na 24 na buwan ay maaaring mas mabilis, ngunit ang panganib ng sobrang pagtatayo ay magiging mas malaki.
Sa ilang paraan, ang pagkakaroon ng limitasyon sa suplay ay maaaring nagpapabagal sa buong AI cycle. Ang malaking pagkakasalalay ng AI sa mga wafer ng advanced process ay maaaring maging mahalagang salik upang maiwasan ang malalaking pagkakaiba-iba sa kasalukuyang cycle.
Upang maisagawa ang ilang ekstremong skenaryo, ang sukat ng computing power ay maaaring kailangang pataasin sa mga hundreds o libo-libong beses ang kasalukuyan. At ang oras na kailangan para sa paglalawak na ito, ay nagbibigay ng buffer para sa pagbabago ng lipunan at pagpapadapt ng mga institusyon.
Ang kasaysayan ay nagbibigay din ng patnubay: Pagkatapos ng pagbuo ni James Watt ng rotary steam engine, nangangailangan ng ilang dekada ang sistema ng tren upang palitan ang mga kabayo. Maaaring mas mabilis ang pagpapalit ng AI, ngunit hindi ito magiging sapat upang mabago ang lipunang istruktura sa isang maikling panahon.
Mas mahalaga pa, ang pagkamit ng "pangkalahatang inteligensya" ng tao ay nangangailangan lamang ng 20–30 watt ng kapangyarihan. Sa isang mundo na may limitadong kuryente, ang kalakasan na ito sa efficiency ay magiging matatag. Kaya, ang isang mas maginoo at mas matagal na AI cycle ay hindi kailangang masama para sa lipunan mismo.
Antas ng paggamit ng GPU at tunay na ROI ng AI
Ang presyo ng pag-renta ng GPU ay nagpapakita ng pambansang halaga ng token, at ito ang pangunahing tuntunin ng “AI ROI”. Sa teorya, habang patuloy na ipinapakilala ang mga mas makapangyarihang chip, dapat bumaba nang paulit-ulit ang presyo ng pag-renta ng mga lumang modelo ng GPU, kahit na positibo pa ang ROI ng AI.
Gayunpaman, sa nakalipas na dalawang buwan, tumataas nang malaki ang presyo ng pag-renta ng H100 na nagsisilbi na apat na taon. Ibig sabihin nito, lalo na sa mga skenaryo ng agentic AI at code generation, ang computing power ay gumagawa ng tunay at makabuluhang ekonomikong halaga.
Samantala, bagaman ipinakilala ang Blackwell, nananatili pa rin ang mataas na paggamit ng A100 na lumabas 6 taon na ang nakalipas, at hindi nagkaron ng malaking pagbaba sa presyo ng pagpapautang. Ito ay malakas na nagpapahiwatig na ang epektibong buhay ng GPU ay maaaring higit sa 6 taon, o kahit higit pa sa karamihan sa mga panahon ng pagbabawas ng mga kliyente.
Ang epekto nito ay struktural: kung mas mataas ang residual value kaysa sa nakaraang inaasahan, mas bababa ang gastos sa pagsasapital ng GPU. Sa kabilang banda, ang ASIC na disenyo para sa isang modelo o partikular na layunin, mahirap magkaroon ng katulad na benepisyo sa buhay ng produkto. Sa isang mabilis na pagpapalit na kapaligiran, mas mataas ang kapital na gastos ng mga espesyalisadong chip at mas mahirap makakuha ng pagsasapital.
Sa ilang paraan, ang universalidad ay ang moog ng GPU. Habang ang prefill at decode ay hihiwalay at ang kasunod na sistema ng chip ay unti-unting nabubuo, ang arkitekture ng computing ay umuunlad mula sa “isang-chip na lohika” patungo sa “maraming-chip na koordinadong sistema”. Ang AI infrastructure ay hindi na nakasalalay sa isang solong device, kundi sa buong sistema ng mataas na kouplad na inhinyeriya.
Sa pagkakawalan ng ugnayan ng prefill at decode, posibleng mas mauna ang pagbabago ng istruktura ng ekosistema ng NVIDIA kaysa sa ekosistema ng TPU. Kasabay ng iba't ibang pagpili sa disenyo ng iba't ibang tagagawa, ang relatibong kahusayan sa gastos sa inference ng mga kliyente ay nagbabago.
Kung ang ilang mga tagapagawa ay nakabatay sa kanilang kalamangan sa gastos upang bawasan ang presyo ng token upang makakuha ng bahagi ng merkado, ang pagkawala ng kalamangan na ito ay magdudulot ng mas rasyonal na pag-uugali sa merkado. Sa mahabang panahon, ito ay magiging positibo para sa AI ROI, lalo na sa panahon ng paglipat ng pangangailangan sa computing power mula sa pagtuturo patungo sa pagpapasya.
Ang pagbabalik na ito, maaaring higit na mahalaga kaysa anumang quarterly performance.
Huling madaling pangarap: Sana muling i-activate ng NVIDIA ang mga superheroe bilang mga code name ng chip. Nakakagulat na ang "Green Team" ay hindi pa nagamit ang pangalang "Banner" (totoong pangalan ng Hulk mula sa Marvel).
Klik para malaman ang mga posisyon na hinahanap ng BlockBeats
Maligayang pagdating sa opisyal na komunidad ng BlockBeats:
Telegram subscription group: https://t.me/theblockbeats
Telegram group: https://t.me/BlockBeats_App
Twitter official account: https://twitter.com/BlockBeatsAsia