Инвесторы в акции Nvidia только что получили отличные новости от генерального директора Дженсена Хуана. Пора покупать.

Ключевые моменты

Акции Nvidia торговались на одном уровне в течение последних шести месяцев из-за опасений по поводу устойчивости расходов на ИИ и конкуренции.

Генеральный директор Дженсен Хуанг заявил, что расходы на центры обработки данных могут утроиться или учетвериться к 2030 году из-за спроса на агентный ИИ и физический ИИ.

Хуанг утверждает, что системы Nvidia генерируют наибольшую выручку при наименьших затратах, что должно позволить компании опережать своих конкурентов.

Nvidia (NASDAQ: NVDA) стала краеугольным камнем торговли искусственным интеллектом (ИИ) с тех пор, как это направление стало популярной инвестиционной темой после выхода ChatGPT от OpenAI в конце 2022 года. Акции выросли на 1,100% с января 2023 года, но за последние шесть месяцев они прибавили лишь 1%.

К счастью, генеральный директор Дженсен Хуанг только что сообщил инвесторам отличные новости, которые должны развеять опасения по поводу устойчивости расходов на ИИ и возможности Nvidia сохранить свое лидерство в инфраструктуре ИИ. Вот важные детали.

Создаст ли ИИ первого в мире триллионера? Наша команда только что выпустила отчет о небольшой, малоизвестной компании, которую называют "незаменимой монополией", предоставляющей критические технологии, необходимые как Nvidia, так и Intel. Продолжайте »

Дженсен Хуанг говорит, что расходы на центры обработки данных достигнут 3 триллионов - 4 триллионов долларов ежегодно к 2030 году.

Многие инвесторы обеспокоены устойчивостью расходов на ИИ, но генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг попытался развеять эти опасения во время телефонного звонка по итогам четвертого квартала в феврале. "Спрос на вычислительные ресурсы растет экспоненциально - момент агентного ИИ уже настал," сказал он аналитикам.

Компании разрабатывают все более сложные модели, чтобы не отставать в гонке вооружений в области ИИ. Например, модели GPT-3, разработанные OpenAI, организовывали текст на основе вероятностей, что означало, что они по сути были сложными системами автозаполнения. Но модели GPT-5 решают многопроцессные задачи с помощью рассуждений.

Модели рассуждений требуют больше вычислительных ресурсов, что означает, что для обучения и вывода требуется больше GPU от Nvidia. Модели рассуждений также дают лучшие результаты и расширяют количество случаев использования ИИ, согласно стратегу JPMorgan Стефани Алиага. "Под заголовками о почти триллионных расходах скрывается реальный сдвиг вычислительных платформ, который создавался на протяжении десятилетий и меняет отрасли и бизнес-модели," сказала она.

Хуанг также рассказал аналитикам о том, как будут развиваться модели рассуждений: "Волна, которую мы сейчас наблюдаем, - это агентный ИИ, а следующий шаг за этим - физический ИИ, где мы применяем ИИ и эти агентные системы в физических приложениях." Физический ИИ - это новая дисциплина, сосредоточенная на автономных машинах, таких как роботы и транспортные средства. "Это гигантская возможность," сказал он аналитикам.

Хуанг ожидает, что расходы на центры обработки данных достигнут 3 триллионов - 4 триллионов долларов ежегодно к 2030 году. Для контекста, ожидается, что пять крупнейших гипермасштабных компаний потратят 700 миллиардов долларов на капитальные расходы (capex) в 2026 году, что означает, что общие капитальные расходы могут составить около 1 триллиона долларов в этом году. Таким образом, Хуанг считает, что рынок может утроиться или учетвериться к концу десятилетия, что подразумевает ежегодный рост от 32% до 41%.

И что из этого? McKinsey & Company оценивает, что GPU и сетевое оборудование для центров обработки данных составляют более 50% расходов на центры обработки данных. Bernstein и TD Cowen сделали аналогичные оценки. Nvidia является доминирующим поставщиком на обоих рынках, что означает, что у компании может вскоре появиться много триллионная возможность только в сегменте центров обработки данных.

Дженсен Хуанг говорит, что системы Nvidia генерируют наибольшую выручку при наименьших затратах.

Токены являются основной единицей данных, обрабатываемых моделями ИИ во время обучения и вывода для обеспечения предсказаний, генерации контента и рассуждений. Один токен может быть настолько коротким, как один символ, или настолько длинным, как полная фраза в зависимости от языка. На английском языке токен примерно эквивалентен 75 словам, согласно OpenAI.

Дженсен Хуанг говорит, что токены вывода на ватт - это наиболее важная метрика дохода для поставщиков облачных услуг. Прибыльность облачной платформы напрямую связана с количеством токенов, которые она может обработать или сгенерировать на ватт. В этом отношении у Nvidia есть конкурентное преимущество.

Nvidia по сути строит целые центры обработки данных, предоставляя клиентам решения на уровне стоек для ИИ-вычислений, которые охватывают GPU, CPU и сетевое оборудование. Это позволяет компании оптимизировать производительность и эффективность потребления энергии на уровне системы, а не на уровне компонентов, что дает ей важное преимущество. "Nvidia производит наименьшие затраты на токен, а центры обработки данных, работающие на Nvidia, генерируют наибольшие доходы," согласно словам Хуанга.

Кроме того, у Nvidia есть более развитая экосистема инструментов разработки программного обеспечения, чем у любого конкурента. Много шума было вокруг того, что специализированные чипы представляют угрозу доминированию Nvidia в инфраструктуре ИИ, но специализированные чипы требуют специализированного ПО, которое разработчики должны создавать с нуля. Системы Nvidia исключают эти затраты, делая ее платформу для вычислений ИИ еще более привлекательной.

Вот общая картина: Nvidia, вероятно, останется отраслевым стандартом в инфраструктуре ИИ в обозримом будущем, и ее адресный рынок быстро расширяется. Действительно, Уолл-стрит оценивает, что прибыль компании будет расти на 38% ежегодно в течение следующих трех лет. Это делает текущую оценку в 37 раз превышающую прибыль очень привлекательной. Терпеливые инвесторы должны чувствовать себя комфортно, покупая акции этой компании сегодня.

Стоит ли вам сейчас покупать акции Nvidia?

Перед тем как купить акции Nvidia, учтите следующее:

Команда аналитиков Motley Fool Stock Advisor только что выявила то, что они считают 10 лучших акций для инвесторов на данный момент… и Nvidia не вошла в их число. 10 акций, которые попали в этот список, могут принести колоссальную доходность в ближайшие годы.

Вспомните, когда Netflix попала в этот список 17 декабря 2004 года... если бы вы инвестировали 1,000 долларов в момент нашей рекомендации, вы бы имели 514,000 долларов!* Или когда Nvidia попала в этот список 15 апреля 2005 года... если бы вы инвестировали 1,000 долларов в момент нашей рекомендации, вы бы имели 1,105,029 долларов!*

Теперь стоит отметить, что общая средняя доходность Stock Advisor составляет 930% — это значительно превышает 187% для S&P 500. Не пропустите последний топ-10 список, доступный с Stock Advisor, и присоединяйтесь к инвестиционному сообществу, созданному индивидуальными инвесторами для индивидуальных инвесторов.

*Возврат Stock Advisor на 16 марта 2026 года.

JPMorgan Chase является рекламным партнером Motley Fool Money. Тревор Дженневин имеет акции Nvidia. Motley Fool имеет акции и рекомендует JPMorgan Chase и Nvidia. У Motley Fool есть политика раскрытия информации.

Мнения и взгляды, выраженные здесь, являются мнениями автора и не обязательно отражают мнение Nasdaq, Inc.

Источник nasdaq.com, автоматический перевод