Поза фінансовими показниками: реальний ризик і можливості Nvidia

Оригінальний заголовок: Деякі думки перед Nvidia сьогодні ввечері
Автор оригіналу: @GavinSBaker
Переклад: Пеггі, BlockBeats

Примітка редактора: Після оголошення результатів Nvidia ринок часто зосереджується на доходах, прибутках і прогнозах. Однак автор @GavinSBaker у цій статті намагається перенести обговорення на довгострокову перспективу: те, що визначає цінність Nvidia, - це не лише дані за один квартал, а те, як довго може тривати попит на ШІ та чи справді інвестиції в обчислювальну потужність створили стабільний прибуток.

Стаття починається з історичного досвіду технологічних циклів, обговорюючи, чи повториться "бум і надмірне будівництво", вказуючи, що поточний цикл штучного інтелекту стикається з проблемами обмежень енергії та постачання напівпровідників, що може уповільнити темпи розширення. З іншого боку, ціни на оренду графічних процесорів та високе використання чіпів старіших моделей також надають реальне підтвердження "рентабельності інвестицій у ШІ".

Нижче наведено оригінальний текст:

Ось деякі особисті спостереження, які можуть бути корисними для тих, хто цікавиться Nvidia. На мій погляд, є лише дві основні змінні, які дійсно варто обговорювати щодо цієї компанії: одна — це стійкість попиту, а інша — рентабельність інвестицій (ROI) у ШІ, що тісно пов'язана з ефективним терміном служби графічних процесорів.

Стійкість попиту: Чи повториться історія?

З історичного досвіду технологічних хвиль, майже всі подібні цикли пройшли через фінансові бульбашки та надмірне розширення потужностей. У книзі Карлоти Перес "Технологічні революції та фінансовий капітал" наведено систематичний аналіз цього питання. Вона зазначає, що з кожною технологічною революцією, будь то залізниці, радіомовлення чи Інтернет, фінансовий ринок, як правило, рано визнає її довгостроковий потенціал, і наступний капітальний ентузіазм часто породжує бульбашки (що також можна пояснити концепцією Мобоссена "колапс різноманітності точок зору"). Бульбашки призводять до надмірного будівництва, надмірне будівництво викликає тимчасове зниження попиту, що потім призводить до краху ринку; і надмірна пропозиція базової технології в кінцевому підсумку закладає основу для "золотого століття". Типовим прикладом є траєкторія розвитку Інтернету.

Тому для Nvidia ключовим є не показники цього кварталу або прогнози на наступний квартал, оскільки інституції, що купують, часто повністю очікують цих показників. Те, що дійсно має значення, — це стійкість прибутку на акцію (EPS), а не річний темп зростання.

З огляду на очікування, що містяться в поточній оцінці, ринок, здається, висловлює судження: доходи Nvidia можуть наближатися до циклічного піку, причому основна проблема полягає в надмірному збільшенні капітальних витрат. Важливо підкреслити, що занепокоєння ринку стосується не "цінового міхура", а "фундаментального міхура", а саме потенційного ризику надмірного будівництва, зумовленого капітальними витратами. Якщо ринок зможе здобути впевненість у тому, що Nvidia збереже високі однозначні показники середньорічного зростання доходів (CAGR) після 2027 фінансового року, центр оцінки може знайти підтримку.

А чи дійсно цього разу все інакше?

"Цього разу все інакше" — це часто небезпечне судження. Однак у поточному циклі штучного інтелекту дійсно є унікальні аспекти: існують суттєві глобальні обмеження в двох ключових аспектах, потужності (ват) і просунутих технологічних пластинах, і подолання цих обмежень може зайняти кілька років.

Це жорстке обмеження з боку пропозиції фактично могло стримувати розширення потужностей. Гіпермасштабні хмарні провайдери теоретично продовжували б агресивно розширюватися, якби дозволяли умови, але реальність така, що обмеження потужності та пластин обмежують їхній темп розширення. На відміну від історичних технологічних революцій, описаних у книзі Переса, тоді не було подібних вузьких місць у пропозиції, які б обмежували швидкість розгортання.

Без надмірного будівництва колапс малоймовірний, особливо враховуючи, що загальна оцінка технологічних акцій наразі не є надзвичайно високою.

Між цими двома вузькими місцями напівпровідникові пластини можуть бути важливішими за електроенергію. Темпи контролю потужностей напівпровідникових пластин можуть стати ключовою змінною у продовженні циклу штучного інтелекту. Керівництво TSMC завжди було відоме своєю обережністю, наголошуючи на стабільному стані галузі та довгостроковій вартості, а не на короткостроковій агресивній експансії. Якби не обмеження в електроенергії та напівпровідникових пластинах, зростання NVIDIA протягом наступних 24 місяців могло б бути швидшим, але ризик надмірного будівництва також значно зріс би.

У певному сенсі обмеження поставок можуть сприяти «стабільному стану уповільнення циклу штучного інтелекту». Висока залежність штучного інтелекту від напівпровідникових пластин передового процесу може насправді бути ключовим фактором у згладжуванні коливань у цьому циклі.

Якби ми розглядали деякі екстремальні гіпотетичні сценарії, масштаб обчислювальної потужності може знадобитися збільшити в сотні, а то й тисячі разів порівняно з її поточним рівнем. Час, необхідний для такого розширення, сам по собі забезпечить буфер для суспільного пристосування та інституційної адаптації.

Історичний досвід також пропонує орієнтир: після того, як Джеймс Ватт винайшов парову машину, знадобилося кілька десятиліть, щоб залізнична система дійсно замінила коней. Швидкість ітерацій штучного інтелекту може бути вищою, але навряд чи вона повністю змінить суспільну організацію за дуже короткий проміжок часу.

Що важливіше, для досягнення «загального інтелекту» людині потрібно лише 20–30 Вт енергії. У світі, де ресурси енергії обмежені, ця перевага в ефективності збережеться в довгостроковій перспективі. Тому більш плавний і довготривалий цикл штучного інтелекту не обов'язково буде поганим для суспільства.

Життєвий цикл графічних процесорів і реальна рентабельність інвестицій у штучний інтелект

Ціна оренди графічних процесорів принципово відображає економічну цінність токенів і є основним показником «рентабельності інвестицій у штучний інтелект». Теоретично, оскільки продовжують з'являтися чіпи з вищою продуктивністю, ціна оренди старіших моделей графічних процесорів повинна поступово знижуватися, навіть якщо позитивна норма прибутку від інвестицій у штучний інтелект.

Однак за останні два місяці ціна оренди H100, яка використовується майже чотири роки, значно зросла. Це означає, що, особливо в сценаріях агенційного штучного інтелекту та генерації коду, обчислювальна потужність створює реальну та значну економічну цінність.

У той же час, навіть з появою Blackwell, A100, якій 6 років, продовжує підтримувати високі показники завантаження, а ціни оренди не показали значного зниження. Це наводить на думку, що ефективний термін служби графічних процесорів може становити щонайменше 6 років, що перевищує навіть цикл знецінення більшості клієнтів.

Вплив цього є структурним: якщо залишкова вартість вища, ніж очікувалося, вартість фінансування графічних процесорів буде ще більше знижуватися. На противагу цьому, ASIC, призначені для однієї моделі або конкретного випадку використання, навряд чи матимуть подібну перевагу життєвого циклу. У швидко змінюваному ітеративному середовищі капітальні витрати на спеціалізовані чіпи вищі, що ускладнює фінансування.

До певної міри універсальність графічних процесорів слугує ровом. Завдяки розділенню функцій попереднього заповнення та декодування та поступовому формуванню комплементарної екосистеми чіпів, обчислювальна архітектура еволюціонує від "логіки на одному чіпі" до "багаточіпової спільної системи". Інфраструктура штучного інтелекту більше не залежить від одного пристрою, а скоріше від високоінтегрованої системної інженерії.

Завдяки розділенню попереднього заповнення та декодування екосистема NVIDIA може зазнати структурних змін раніше, ніж екосистема TPU. У поєднанні з компромісами в дизайні між різними постачальниками відносна перевага клієнтів у вартості інференції змінюється.

Якщо раніше деякі постачальники покладалися на вартісні переваги для зниження цін на токени та збільшення частки ринку, то коли ця перевага зменшується, поведінка на ринку має тенденцію до раціональності. У довгостроковій перспективі це позитивно вплине на рентабельність інвестицій у ШІ, особливо під час переходу попиту на обчислювальну потужність від навчання до інференсу.

Ця точка перелому може бути більш варта уваги, ніж будь-яка квартальна ефективність.

Останнє легковажне побажання: сподіваюся, що NVIDIA знову використає супергероїв як кодові назви чіпів у майбутньому. Дивно, але "Зелена команда" досі ніколи не використовувала назву "Беннер" (справжнє ім'я персонажа Marvel Халк).

[Посилання на оригінальну статтю]