Nvidia только что отчиталась о квартале, который вызвал бы зависть у большинства компаний. Выручка составила 57 миллиардов долларов за Q3 FY2026, что на 62% больше, чем годом ранее, причем только сегмент центров обработки данных принес 51,2 миллиарда долларов.
Числа за сюжетом
Доход Nvidia от центров обработки данных составил 51,2 млрд долларов, что на 25% больше, чем в предыдущем квартале, и на 66% больше, чем годом ранее. Это означает, что годовой темп работы центров обработки данных компании превысил 200 млрд долларов.
Компания контролирует примерно 80% рынка ускорителей ИИ. Это доминирование связано не только с аппаратным обеспечением, но и с программной экосистемой CUDA, которая привязывает разработчиков к архитектуре Nvidia.
Глобальный рынок AI-инференса прогнозируется к росту с $106,15 млрд в 2025 году до $254,98 млрд к 2030 году, что соответствует среднегодовому темпу роста 19,2%. Архитектуры Blackwell и Blackwell Ultra специально разработаны для улучшения экономики инференса, делая запуск AI-моделей в продакшене более дешевым и быстрым.
Почему вывод важнее обучения
Обучение модели ИИ — это одноразовый (или периодический) расход. Вывод — запуск этой обученной модели для обслуживания реальных пользователей — происходит непрерывно. Каждый запрос ChatGPT, каждый сгенерированный ИИ результат поиска, каждая автоматизированная взаимодействие с клиентской службой — это рабочая нагрузка вывода. Некоторые отраслевые оценки предполагают, что в конечном итоге вывод может составить 80–90% всех потребностей в вычислительных ресурсах ИИ.
Генеральный директор Nvidia Джэнсен Хуан уже несколько кварталов намекал на этот переход. Архитектура Blackwell разработана для обработки специфических вычислительных шаблонов инференса, где задержка и стоимость за запрос важны не меньше, чем абсолютная пропускная способность.
Странная реакция рынка
Несмотря на то, что Nvidia показала результаты, превысившие ожидания, её акции торговались ниже. Курс акций находится ниже 22-кратного значения вперёд по прибыли, что кажется скромной оценкой для компании, растущей на 62% в год.
Хотя Nvidia доминирует в обучении, рабочие нагрузки для вывода более разнообразны и потенциально более доступны для конкурентов. Пользовательские чипы от Google, Amazon и растущего числа стартапов нацелены именно на вывод. Также растет рынок децентрализованных GPU-сетей, которые могут предлагать вычисления для вывода по более низкой стоимости за счет агрегации недоиспользуемого оборудования.
Коэффициент впереди доходности менее 22x указывает на то, что рынок учёл какую-то версию этого риска. Является ли это возможностью или предупреждением, зависит исключительно от того, сможет ли Nvidia сохранить своё доминирование по мере перехода ИИ от создания моделей к их масштабному применению.