Nvidia'nın bu akşamki hareketleri öncesinde bazı düşünceler
Yazar: @GavinSBaker
Peggy, BlockBeats
Editör Notu: Nvidia'nın gelir raporundan sonra piyasa odakları genellikle gelir, kâr ve rehberlik aralığı üzerinde toplanır. Ancak bu makalenin yazarı @GavinSBaker, tartışmayı daha uzun vadeli bir boyuta taşımayı amaçlıyor: Nvidia'nın değerini belirleyen, tek bir çeyreklik veri değil, AI talebinin ne kadar süreyle devam edeceği ve hesaplama gücü yatırımlarının gerçekten sürdürülebilir bir getiri yaratıp yaratmadığıdır.
Makale, teknolojik döngülerin tarihsel deneyimlerinden yola çıkarak "balon ve aşırı inşaat"ın tekrarlanıp tekrarlanmayacağını tartışırken, bu AI döngüsünün elektrik ve çip üretimi kısıtlamalarına sahip olduğunu ve bu nedenle genişleme hızının daha dengeli olabileceğini belirtiyor. Öte yandan, GPU kiralama fiyatları ve eski nesil çiplerin yüksek kullanım oranları, "AI ROI" için gerçekçi bir doğrulama sunuyor.
Aşağıda orijinal metin yer almaktadır:
NVIDIA'ya ilgi gösterenler için bazı bireysel gözlemler şunlardır: Benim görüşüme göre, bu şirket etrafında gerçekten tartışılması gereken yalnızca iki temel değişken vardır: birincisi talebin sürdürülebilirliği, ikincisi AI'nın getiri oranı (ROI), ki bu da GPU'nun etkili ömrüyle yakından ilişkilidir.
Süreklilik Talebi: Tarih tekrar edecek mi?
Teknoloji dalgalarının tarihsel deneyimlerine göre, benzer döngülerin neredeyse hepsi finansal balonlar ve aşırı üretim kapasitesi yaşamıştır. Carlota Perez, 'Teknolojik Devrimler ve Finansal Sermaye' adlı eserinde bunu sistematik olarak tartışmaktadır. Ona göre, demiryolu, radyo veya internet gibi her teknolojik devrimde, finansal piyasalar uzun vadeli potansiyellerini daha erken tanımlar ve bunu takip eden sermaye çılgınlığı sıklıkla balonlara yol açar (bu, Mauboussin'in 'görüş çeşitliliğinin çöküşü' olarak ifade ettiği kavramla da açıklanabilir). Balonlar aşırı inşaatlara, aşırı inşaatlar ise aşamalı talep düşüşüne ve sonuçta piyasa çöküşlerine neden olur; temel teknolojilerin fazla üretimi ise 'altın çağı' için temel oluşturur. İnternet'in gelişim yolu bu tür bir örnektir.
Bu nedenle, NVIDIA için bu çeyreklik performans veya bir sonraki çeyreklik rehberlik, genellikle alıcı kurumlar tarafından tamamen önceden tahmin edilmiştir; gerçek önem, o yılki büyüme eğiliminden ziyade hisse başına kazanç (EPS) sürdürülebilirliğidir.
Mevcut değerlemelerden türetilen beklentilere göre, piyasa, NVIDIA'nın kârının aşamalı bir zirveye yaklaşmakta olduğunu ve bunun arkasında sermaye harcamalarının aşırı genişlemesi konusunda endişeler olduğunu ifade ediyor. Piyasanın endişelendiği şeyin “değerlemelerde balon” değil, “temelde balon” olduğu vurgulanmalıdır; yani capex tarafından tetiklenen potansiyel aşırı inşa riski. Eğer piyasa, NVIDIA'nın 2027 mali yılından sonra yüksek tek basamaklı gelir bileşik yıllık büyüme oranını (CAGR) koruyabileceğine dair güven kazanırsa, değerleme merkezi destek bulabilir.
Bu sefer gerçekten farklı mı?
Bu sefer farklıdır” genellikle tehlikeli bir yargıdır. Ancak bu AI döngüsünde gerçekten farklılıklar mevcut: küresel düzeyde elektrik (watts) ve ileri süreç çipler (wafers) olmak üzere iki kritik boyutta ciddi sınırlamalar var ve bu kısıtlamaların hafifletilmesi yıllar alabilir.
Bu tür bir arz taraflı sert kısıtlama, kapasite aşırı genişlemesini belki de engelliyor. Süper büyük ölçekli bulut sağlayıcılar, koşullar izin verirse teorik olarak genişlemeye devam edecekler, ancak gerçeklik elektrik ve çip üretimi, genişleme hızlarını sınırlıyor. Perez'in kitabında anlatılan tarihsel teknolojik devrimlerden farklı olarak, o dönemde dağıtım hızını sınırlayan benzer bir arz darboğazı yoktu.
Aşırı inşaat olmazsa, çöküş zor gerçekleşir, özellikle şu anda teknoloji hisselerinin genel değerlemesinin aşırı yüksek seviyelerde olmadığı durumda.
Bu iki darboğaz arasında, çip wafers, elektrikten daha kritik olabilir. Wafer üretimi ritmi, AI döngüsünü uzatan önemli bir değişken olabilir. TSMC yönetimi, kısa vadeli agresif genişlemeye değil, endüstriyel dengeli durum ve uzun vadeli değere odaklanmakla ünlüdür. Elektrik ve wafer kısıtlamaları olmasaydı, NVIDIA'nın gelecek 24 aydaki büyümesi daha hızlı olabilirdi, ancak bununla birlikte aşırı yatırım riski de belirgin şekilde artardı.
Bir anlamda, arz kısıtlamaları tüm AI döngüsü için «hız azalma dengesi» yaratıyor olabilir. AI'nın ileri proses waferlere olan yüksek bağımlılığı, bu döngüde şiddetli dalgalanmaları önlemenin anahtar faktörü olabilir.
Kısmen uç senaryoları gerçekleştirmek için hesaplama kapasitesi şu anki seviyenin yüzlerce hatta binlerce katına çıkarılabilir. Bu genişlemenin gerçekleşmesi için gereken zaman, toplumsal uyum ve kurumsal uyum için bir tampon sağlar.
Aynı zamanda tarihsel deneyimler de bir referans sağlar: James Watt döner buhar motorunu icat ettikten sonra, demiryolu sisteminin atları tamamen yerini alması on yıllar sürdü. AI'nın yineleme hızı belki daha hızlıdır, ancak toplumsal yapıyı çok kısa bir sürede yeniden yapılandırmaya yetmez.
Daha da önemlisi, insanlar "genel zeka"yı yalnızca 20–30 watt güçle gerçekleştirebilir. Enerji kısıtlı bir dünyada bu verimlilik avantajı uzun süre devam edecektir. Bu nedenle, toplum açısından daha düzgün ve kalıcı bir yapay zeka döngüsü mutlaka kötü olmayabilir.
GPU ömrü ve AI'nın gerçek ROI'si
GPU kiralama fiyatları, temelde token'in ekonomik değerini yansıtır ve 'AI ROI'nin temel göstergesidir. Teorik olarak, daha yüksek performanslı çipler sürekli olarak piyasaya sürüldükçe, eski model GPU'ların kiralama fiyatları, AI getiri oranı pozitif olsa bile yavaş yavaş düşmelidir.
Ancak geçen iki ayda, yaklaşık dört yıldır kullanılan H100'nün kira fiyatları önemli ölçüde arttı. Bu, özellikle agentic AI ve kod üretimi senaryolarında hesaplama gücünün gerçek ve gözle görülür ekonomik değer yarattığını gösteriyor.
Aynı zamanda, Blackwell'in piyasaya sürülmesine rağmen, 6 yıl önceki A100 hala yüksek kullanım oranını koruyor ve kira fiyatları belirgin bir şekilde düşmedi. Bu, GPU'ların etkili ömrünün en az 6 yıldan uzun olabileceğini ve hatta birçok müşterinin amortisman dönemlerini aşabileceğini güçlü bir şekilde gösteriyor.
Bu, yapısal bir etkiye sahiptir: artan değer önceden tahmin edilenden daha yüksekse, GPU'nun finansman maliyeti daha da düşecektir. Buna karşılık, tek bir model veya belirli bir amaç için özelleştirilmiş ASIC'ler, benzer bir yaşam döngüsü avantajına sahip olmakta zorlanır. Hızlı yineleme ortamında, uzmanlaşmış çiplerin sermaye maliyeti daha yüksektir ve finansmanı daha zordur.
Bir ölçüde, evrensellik GPU'nun koruma duvarıdır. Prefill ve decode işlevlerinin ayrılması ve bunlara eşlik eden çip sistemlerinin yavaş yavaş şekillenmesiyle, hesaplama mimarisi, «tek çip mantığı»ndan «çok çipli işbirliği sistemi»ne doğru evriliyor. AI altyapısı artık tek bir cihaza değil, tamamen birbirine bağlı bir sistem mühendisliğine dayanıyor.
Prefill ile decode'in ayrılmasıyla, NVIDIA ekosistemi, TPU ekosisteminden daha önce yapısal düzenlemeyi tamamlayabilir. Farklı üreticilerin tasarım yollarında yaptığı tercihlerin birleşimi, müşterilerin çıkarım maliyeti açısından göreli avantajlarını değiştiriyor.
Eğer bazı üreticiler daha önce maliyet avantajını kullanarak token fiyatlarını düşürerek pazar payı kazanıyorsa, bu avantaj zayıfladığında piyasa davranışı daha rasyonel hale gelecektir. Uzun vadede bu, özellikle hesaplama gücü talebinin eğitimden çıkarıma geçiş yaptığı aşamada AI ROI için olumlu bir etki yaratacaktır.
Bu dönüşüm, belki de herhangi bir çeyreklik performansından daha dikkat çekici.
Son kolay dilek: NVIDIA'nın gelecekte süper kahramanları çip kod adları olarak yeniden kullanmasını umuyorum. Şaşırtıcı bir şekilde, "Yeşil Takım" hâlâ "Banner" (Marvel karakteri Hulk'ın gerçek adı) adını kullanmadı.
Dinamik BlockBeats'ta açık pozisyonları öğrenmek için tıklayın
Lüket BlockBeats resmi topluluğuna katılın:
Telegram abone grubu: https://t.me/theblockbeats
Telegram iletişim grubu: https://t.me/BlockBeats_App
Twitter resmi hesabı: https://twitter.com/BlockBeatsAsia