Рост Nvidia может составить около 70% год к году в следующем финансовом году: такой прогноз снова озвучил глава компании Дженсен Хуанг на конференции Goldman Sachs Communacopia + Technology. Если ожидания аналитиков по текущему году близки к реальности, речь идёт о скачке выручки примерно с $400 млрд до $680 млрд, сообщает TechCrunch.
Хуанг объясняет уверенность не магией презентаций, а положением Nvidia внутри цепочки AI-инфраструктуры. По его версии, компанию до сих пор слишком часто воспринимают как производителя отдельных чипов, хотя основной бизнес давно сместился к огромным вычислительным системам для дата-центров. В качестве примера он привёл современную конфигурацию, где один «GPU» в разговорной терминологии Nvidia — это уже не видеокарта за $399, а система стоимостью около $8,5 млн, связанная через NVLink и состоящая из миллионов компонентов.
Один из продуктов, который Хуанг выделил отдельно, объединяет 36 Grace CPU и 72 Blackwell GPU. По его словам, заказы на такую систему сейчас растут на 27% месяц к месяцу. Для корпоративных клиентов это не покупка железа в привычном смысле, а ставка на целый вычислительный кластер: питание, стойки, сеть, память, софт и интеграцию. Поэтому спор о том, «заменят ли GPU собственные чипы Amazon, Microsoft, Google, OpenAI или Anthropic», Хуанг переводит в другую плоскость: конкурировать приходится не только с кремнием, а с платформой целиком.
Nvidia действительно оказалась в редкой позиции поставщика, который видит спрос почти по всей отрасли. Хуанг сказал, что компания отслеживает проекты дата-центров по всему миру: землю, энергомощности, здания до установки оборудования, заказы от облачных провайдеров, OEM-производителей, AI-native компаний и так называемых neocloud-провайдеров. Это даёт Nvidia не только продажи, но и ранний радар: где строится инфраструктура, кто уже подписал контракты, у кого есть деньги, кому не хватает вычислений.
Отсюда и ключевой аргумент про рост Nvidia: компания считает себя базовой платформой для всей AI-индустрии. Хуанг подчеркнул, что на инфраструктуре Nvidia могут работать модели Anthropic, OpenAI, Google и open-weight-модели. Для разработчиков это означает знакомую картину: CUDA, экосистема библиотек и доступность GPU в облаках продолжают удерживать Nvidia в центре ML-стека, даже если заказчики параллельно экспериментируют с собственными ускорителями.
Самый чувствительный вопрос — сделки, которые критики называют круговыми. Nvidia инвестирует в компании, а те затем покупают её оборудование. Такая схема звучит подозрительно для всех, кто помнит истории поставщиков телеком-оборудования времён интернет-бума, когда продажи иногда подпирались финансированием собственных клиентов. Хуанг отшутился, что круговой сделки нет, если компания вкладывает «немного», а назад получает «много». По его словам, Nvidia проверяет, что у таких клиентов уже есть реальные контракты и выручка от собственных заказчиков. Он утверждает, что видел контрактов примерно на $100 млрд и не собирается брать риск там, где нет понятного спроса.
Для IT-директоров и фаундеров в этой истории важны не только рекорды капитализации Nvidia. Прогноз Хуанга говорит, что дефицит вычислений и гонка за GPU не исчезнут быстро, даже с появлением кастомных чипов у гиперскейлеров и AI-лабораторий. Бюджеты на inference, обучение, хранение данных и энергетику будут всё сильнее влиять на продуктовые решения. Стартап, который строит AI-сервис без экономики токенов и плана по инфраструктуре, всё чаще будет выглядеть не смелым, а просто плохо посчитанным.
Для разработчиков это тоже практичный сигнал. Пока рынок спорит о пузыре, стек вокруг Nvidia остаётся самым ликвидным навыком в прикладном AI: оптимизация моделей, распределённое обучение, перенос inference, работа с GPU-кластерами, снижение стоимости запросов. Но чем дороже инфраструктура, тем быстрее заказчики начнут требовать эффективности. Победит не тот, кто громче всех просит ещё H100 или Blackwell, а тот, кто умеет выжать больше из уже купленного железа.
Рост Nvidia на 70% выглядит дерзко даже по меркам компании, которая последние годы живёт в режиме постоянного рекорда. Главная интрига теперь не в том, хватит ли спроса на AI-железо в ближайшие кварталы, а в том, когда клиенты начнут массово считать отдачу от каждого мегаватта, стойки и токена. Вот там оптимизм Хуанга встретится с бухгалтерией, а она обычно задаёт вопросы без уважения к красивым слайдам.