Путь Nvidia к $20 триллиону: как расходы на инфраструктуру ИИ могут трансформировать гиганта полупроводников.

Бум инфраструктуры ИИ на триллион Долларов

Революция искусственного интеллекта кардинально изменила распределение капитала среди технологических гигантов. Согласно исследованию Goldman Sachs, крупные гипермасштабируемые компании, включая Microsoft, Alphabet, Amazon и Meta Platforms, прогнозируется, что они инвестируют почти $500 миллиард в инфраструктуру ИИ только в следующем году, что представляет собой ошеломляющее увеличение капитальных затрат на 50% по сравнению с прошлым годом. McKinsey & Company расширяет этот анализ, прогнозируя, что инфраструктура ИИ будет представлять собой рыночную возможность в $7 триллион в следующие пять лет, при этом около $5 триллиона будет специально выделено для поддержки рабочих нагрузок ИИ.

Эта беспрецедентная волна расходов создает необычайный стимул для компаний, поставляющих основную технологию. Nvidia, которая в настоящее время контролирует примерно 50% расходов на инфраструктуру ИИ, находится в эпицентре этой трансформации.

Текущая Рыночная Позиция и Заказной Запас

По состоянию на конец торгов во вторник, Nvidia имела рыночную капитализацию примерно в 4,3 триллиона долларов. Несмотря на замечательный рост на 1,000% на протяжении революции в области искусственного интеллекта, траектория роста полупроводникового гиганта может быть далеко не завершена.

Одним из самых привлекательных индикаторов будущей силы является заказная задолженность Nvidia, которая в настоящее время составляет $307 миллиард. Эта задолженность охватывает ее передовые чипы Blackwell, предстоящие GPU Rubin и услуги сетевого взаимодействия для дата-центров, включая NVLink и InfiniBand. Консенсус Уолл-стрит в настоящее время прогнозирует $312 миллиард в общем доходе для всего бизнеса Nvidia в следующем году — цифра, которую аналитики могут недооценивать, учитывая инкрементальный спрос на более широкий продуктовый экосистему компании.

Стратегические партнерства, способствующие росту

Крупные технологические компании закрепляют мощности GPU через различные контрактные соглашения:

• OpenAI объявила о планах развернуть 10 гигаватт систем Nvidia для обучения моделей нового поколения, при этом Nvidia обязалась вложить до $100 миллиардов в партнерство.
• Amazon Web Services подписал сделку на $38 миллиард чипов с OpenAI, установив аренду кластеров GPU в качестве ключевой модели дохода.
• Появляющийся сегмент “необлака”, возглавляемый такими компаниями, как Nebius Group и Iren, строит собственные дата-центры, оснащенные высококачественным оборудованием Nvidia, и предлагает решения по предоставлению bare metal-as-a-service.
• После инаугурации в январе OpenAI, Oracle и SoftBank объявили о проекте StarGate — инвестиционном плане в $500 миллиард долларов в инфраструктуру ИИ для США на четыре года.

Тезис о оценке в $20 триллион

Аналитики в области исследований смоделировали сценарии, в которых Nvidia могла бы достичь рыночной капитализации $20 триллион к 2030 году, что представляет собой примерно 360% роста от текущих уровней. Этот прогноз основан на нескольких ключевых предположениях:

Бизнес компании в области центров обработки данных сгенерировал $51.2 миллиарда дохода в третьем квартале своего финансового 2026 года, что соответствует годовому темпу около $200 миллиардов. Если этот сегмент будет расти с составным ежегодным темпом 36% до 2030 года, бизнес центров обработки данных в одиночку может достичь темпа $931 миллиард до конца десятилетия. Применение консервативного медианного коэффициента цена-выручка за пять лет в 25x к этому прогнозируемому доходу дает оценку, значительно превышающую $20 триллион.

Расширение рыночных возможностей за пределами дата-центров

Хотя основная возможность дата-центра впечатляет, адресный рынок Nvidia расширяется в смежные области:

Телекоммуникации: Стратегические инвестиции в Nokia сигнализируют о приверженности Nvidia к инфраструктуре ИИ в телекоммуникациях, открывая совершенно новый источник дохода.

Партнёрства в области проектирования полупроводников: Рамочная программа сотрудничества с Intel позволяет разрабатывать индивидуальные процессоры, специально оптимизированные для платформ ИИ-инфраструктуры Nvidia и продуктов GPU.

Новые приложения: Прогноз не учитывает потенциальный спрос на GPU со стороны робототехники, агентных AI-систем и платформ автономных транспортных средств — каждая из которых представляет собой триллионы дополнительных возможностей на рынке.

Вызов доли рынка

Чтобы Nvidia достигла прогнозируемых темпов роста, компании необходимо будет захватить примерно 60% расходов на капитальные затраты в области ИИ до 2030 года, увеличившись с текущей доли в 50%. Хотя прирост на 10 процентных пунктов представляет собой значительное испытание, несколько смягчающих факторов поддерживают этот сценарий:

Платформа программного обеспечения CUDA от Nvidia создает значительные переключательные издержки и эффекты блокировки экосистемы. Ее производственный партнер, Тайваньская полупроводниковая производственная компания, продолжает расширять производственные мощности, чтобы справиться с узкими местами в цепочке поставок. Кроме того, новые векторы входа на рынок и диверсификация продуктов снижают зависимость от какого-либо одного источника дохода.

Путь вперед

Основной проблемой Nvidia будет постоянное уравновешивание динамики спроса и предложения при реализации нескольких векторов роста. Сходство огромных требований к инфраструктурным расходам, стратегических партнерств с технологическими лидерами и расширяющихся адресных рынков указывает на то, что гигант в области чипов уникально позиционирован для захвата непропорциональной доли капитальных инвестиций, связанных с ИИ, на протяжении этого десятилетия.