Wyniki finansowe Nvidii wzmacniają argumenty za długoterminową eskpozycją.

Kluczowe punkty:

• Wyniki finansowe Nvidii oraz jej długoterminowa wizja ponownie ożywiły narrację wokół sztucznej inteligencji, wskazując na nadejście AI 2.0—napędzanej przez rozumujące autonomiczne systemy agentów oraz rosnące zapotrzebowanie ze strony suwerennych podmiotów
• Możliwość inwestycji w AI wykraczają poza Nvidie, z korzyściami dla drugorzędnych beneficjentów w takich obszarach jak półprzewodniki, infrastruktura danych, oprogramowania dla przedsiębiorstw, cyberbezpieczeństwo oraz suwerenne systemy AI.
• Kluczowe ryzyka obejmują niepewność geopolityczną, wysokie wyceny oraz rosnącą konkurencję, szczególnie ze strony alternatywnych dostawców chipów i narodowych inicjatyw zmierzających do budowy samowystarczalnych ekosystemów AI.

Ten materiał jest treścią marketingową

Ostatnie wyniki finansowe Nvidii obrazują nie tylko mocny kwartał ale również strategiczny punkt zwrotny dla handlu związanego z AI. Pomimo odpisu wartości zapasów związanego z Chinami w wysokości 4,5 miliarda dolarów, firma odnotowała 69% wzrost przychodów rok do roku i przedstawiła odważną wizję gospodarki AI.

Co ważniejsze, CEO Jensen Huang przedstawił architekturę dla tego, co nazywa kolejną fazą rewolucji AI. Dla inwestorów nie chodzi tu tylko o jedną spółkę. To sygnał, że AI wkracza w głębszą, bardziej strukturalną fazę—a możliwości się poszerzają.

Podczas gdy Nvidia pozostaje centralną siłą napędzającą zapotrzebowanie na infrastrukturę AI, jej znakomity kwartał podnosi również oczekiwania wobec drugorzędnych beneficjentów—firm, które dostarczają, wspierają lub skalują wdrożenia AI.

Podręcznik Nvidii dla AI 2.0

Huang zidentyfikował kilka kluczowych czynników, które będą kształtować zapotrzebowanie na AI w ciągu następnej dekady:

1. Rozumowanie AI

AI ewoluuje od generowania wyników do wykonywania wieloetapowej logiki i podejmowania decyzji. Architektura Blackwell, z większą pamięcią i szybszym obliczaniem dostosowanym do skomplikowanych przypadków użycia jest zaprojektowana by spełnić te wymagania.

Huang opisał to jako zmieniające zasady gry. Agenci AI odnosi się do autonomicznych systemów, które mogą planować, działać i iterować samodzielnie—przechodząc od wsparcia do inicjatywy. To oznacza znaczący wzrost intensywności obliczeniowej.

3. Sztuczna inteligencja dla przedsiębiorstw

Korporacje integrują AI w kluczowych operacjach—od logistyki i finansów po opiekę zdrowotną—przekształcając AI w długoterminowy cykl wydatków kapitałowych.

4. Robotyka, sztuczna inteligencja w przemyśle i automatyzacja fabryk

Technologia AI jest teraz wkomponowana w produkcję—od predykcji konserwacji po zrobotyzowane procesy produkcyjne—napędzając zapotrzebowanie na edge computing i analitykę w czasie rzeczywistym.

5. Rozbudowa suwerennej sztucznej inteligencji

Zapotrzebowanie na AI nie jest już ograniczone do gigantów technologicznych. Rządy, telekomy i regionalni dostawcy chmur budują suwerenną infrastrukturę, dywersyfikując zarówno zapotrzebowanie, jak i wdrożenia.

Tematy inwestycyjne i implikacje wykraczające poza Nvidię

Podczas gdy Nvidia pozostaje epicentrum, boom AI się poszerza—a wraz z nim zestaw możliwości inwestycyjnych:

Półprzewodniki i infrastruktura układów scalonych

W miarę jak modele AI stają się bardziej skomplikowane i rozpowszechnione, rośnie zapotrzebowanie nie tylko na moc obliczeniową, ale także na otaczający ekosystem chipowy.

• Advanced Micro Devices (AMD) i Broadcom to kluczowe alternatywy dla Nvidii, dostarczające akceleratory AI i układy sieciowe.
• Marvell Technology wspiera przepływ danych AI za pomocą szybkich połączeń międzysystemowych i niestandardowego krzemu.
• TSMC i ASML pozostają podstawowymi graczami w produkcji chipów AI nowej generacji, zasilając zarówno Nvidia, jak i jej konkurentów.
• Jednocześnie chińscy giganci technologiczni Alibaba, Tencent i Baidu według doniesień testują alternatywy dla sprzętu Nvidia—w tym rozwiązania wewnętrzne i półprzewodniki AI od Huawei Technologies. To podkreśla rosnący trend w kierunku samowystarczalności AI w Chinach, z implikacjami dla globalnego zapotrzebowania na chipy i dynamiki geopolitycznej.

Centra danych i infrastruktura energetyczna

Szkolenie i wnioskowanie AI wymagają ogromnej infrastruktury energetycznej i sprzętowej. To tworzy korzystne warunki dla firm umożliwiających fizyczną ekspansję centrów danych.

• Super Micro Computer (SMCI) buduje serwery zoptymalizowane pod kątem AI, używając GPU Nvidia i zyskuje na inwestycjach ze strony hyperscale-największych spółek technologicznych oraz przedsiębiorstw.
• Vertiv Holdings dostarcza infrastrukturę chłodzenia i zasilania dla centrów danych AI—niezbędne ogniwo w miarę wzrostu gęstości obliczeniowej.

Oprogramowanie i automatyzacja przedsiębiorstw

Wzrost AI agentowego i adopcja AI przez przedsiębiorstwa napędzają popyt na oprogramowanie, które organizuję, zabezpiecza i zarządza inteligentnymi przepływami pracy.

• Palantir (PLTR) wspiera inteligencję danych i wdrażanie modeli wśród klientów rządowych i przedsiębiorstw.
• ServiceNow (NOW) rozszerza swoje zaangażowanie w AI poprzez automatyzację przepływów pracy dla dużych przedsiębiorstw.

Cyberbezpieczeństwo

W miarę jak adopcja AI się rozszerza, rosną również ryzyka—czyniąc cyberbezpieczeństwo kluczowym czynnikiem umożliwiającym kolejną fazę wzrostu. Od zabezpieczania modeli AI po ochronę suwerennych stosów danych, sektor staje się coraz bardziej krytyczny.

• CrowdStrike (CRWD) i Palo Alto Networks (PANW) oferują platformy bezpieczeństwa nowej generacji dostosowane do środowisk chmurowych i AI.
• Zscaler (ZS) zapewnia bezpieczny dostęp dla rozproszonych obciążeń AI i wdrożeń brzegowych.

Suwerenna infrastruktura sztucznej inteligencji

W miarę jak kraje przyspieszają swoje dążenie do niezależności danych i przywództwa w dziedzinie AI, suwerenna infrastruktura sztucznej inteligencji staje się głównym tematem inwestycyjnym. Rządy i regionalni dostawcy chmur budują bezpieczne, lokalne systemy wspierające cele bezpieczeństwa narodowego, badawcze i polityki przemysłowej. Bank of America szacuje, że suwerenna AI może stanowić 15% rocznych globalnych wydatków na infrastrukturę AI w niedalekiej przyszłości, co odpowiada 50 miliardom dolarów rocznie. Ta zmiana wspiera zapotrzebowanie na bezpieczną, lokalną infrastrukturę.

• Dell Technologies (DELL) zabezpieczył przełomowy kontrakt na budowę NERSC-10, superkomputera nowej generacji Departamentu Energii USA, zasilanego przez platformę Vera Rubin Nvidia. Rozszerza również zdolności suwerenne AI w regionie MENA.
• Oracle (ORCL) coraz częściej pozycjonuje swoją Oracle Cloud Infrastructure (OCI) jako bezpieczną, zgodną platformę AI dla regulowanych i suwerennych przypadków użycia, zyskując popularność wśród rządów i dużych przedsiębiorstw poszukujących lokalizację danych.
• Cisco Systems (CSCO) nawiązał współpracę z rządami Bliskiego Wschodu w celu dostarczenia bezpiecznej infrastruktury chmurowej AI—czyniąc go cichym, ale znaczącym graczem w suwerennej AI.

Ryzyka do monitorowania

• Niepewność geopolityczna: Kontrole eksportu, szczególnie dotyczące Chin, mogą nadal zakłócać łańcuchy dostaw i dostęp do kluczowych rynków.
• Presja wyceny: Liderzy AI są wyceniani na perfekcję. Każdy sygnał stagnacji popytu lub opóźnień w adopcji może wywołać zmienność.
• Rosnąca konkurencja: Podczas gdy Nvidia prowadzi, AMD i niestandardowe chipy (np. Ze strony hiperskalerów) mogą zmniejszyć dystans.