Чип Vera от Nvidia — ставка на рынок объемом 200 млрд долларов, которую Jensen Huang не хочет упускать из виду

Чип Vera от Nvidia редко оказывается в центре внимания, когда компания отчитывается лучше ожиданий, но именно ему стоит уделить внимание. Когда в среду Nvidia сообщила о выручке за первый квартал в размере 81,62 млрд долларов США, превысив консенсус аналитиков в 78,86 млрд долларов США, а также спрогнозировала выручку за второй квартал на уровне 91 млрд долларов США — заметно выше прогноза Уолл-стрит в 86,84 млрд долларов США, — эти цифры сделали то, что обычно делают цифры Nvidia: захватили все пространство в новостной повестке.

Но в ходе конференц-колла с аналитиками CEO Jensen Huang сказал кое-что стратегически более важное, чем очередной квартальный перевыполненный прогноз. По словам Huang, новые центральные процессоры Vera от Nvidia открывают доступ к рынку объемом 200 млрд долларов США, который полностью находится за пределами 1 трлн долларов США, уже прогнозируемых компанией для линейки AI GPU Blackwell и Rubin в период с 2025 по 2027 год.

Он ожидает, что выручка от чипов Vera достигнет 20 млрд долларов США к концу текущего финансового года. «Я ожидаю, что (Vera) станет вторым по величине» источником выручки, сказал Huang во время звонка.

Это не сноска. Это второй фронт.

Чип Vera и разворот к inference

Причина, по которой Nvidia нужен второй фронт, проста: ее крупнейшие клиенты создают собственные решения. Google, Amazon и Microsoft — как ожидается, в совокупности направят в этом году более 700 млрд долларов США на AI-инфраструктуру, что резко выше примерно 400 млрд долларов США в 2025 году, — одновременно вкладывают деньги в кастомный кремний для запуска AI-моделей. Intel и AMD тоже продвигают CPUs как жизнеспособный вариант для inference-нагрузок.

В индустрии чипов сменился нарратив: вопрос уже не в том, кто обучит самую большую модель, а в том, кто будет обслуживать ее дешевле и быстрее. Именно в inference доминирование Nvidia в GPU наиболее уязвимо. Обучение больших моделей по-прежнему прочно остается территорией Nvidia, но inference — генерация ответов в масштабе и в реальном времени — все чаще становится областью, где свои аргументы приводят кастомные чипы из линейки TPU Google, Trainium Amazon и другие.

Ответ Nvidia — Vera. Этот чип, частично разработанный с использованием технологий Groq, стартапа, специализирующегося на inference, лицензированных Nvidia в сделке, как сообщается, примерно на 17 млрд долларов США, рассчитан именно на такую нагрузку. Полная платформа Vera Rubin, объединяющая CPU Vera с GPU Rubin, должна выйти позже в этом году.

Ограничение уже сейчас — это поставки

Huang прямо сказал об одной проблеме: поставках. «По моим ощущениям, мы будем ограничены по поставкам на протяжении всего жизненного цикла Vera Rubin», — сказал он на звонке. Это показательное признание для продукта, который Nvidia позиционирует как один из ключевых драйверов роста. Чтобы опередить возможные сбои, компания резко наращивает расходы в цепочке поставок. Nvidia раскрыла, что ее обязательства по закупкам и поставкам выросли до 119 млрд долларов США в первом квартале против 95,2 млрд долларов США кварталом ранее — это заметный скачок, отражающий как уверенность в спросе, так и опасения из-за глобального дефицита чипов памяти.

Nvidia также объявила программу обратного выкупа акций на 80 млрд долларов США и повысила квартальные денежные дивиденды до 25 центов на акцию с 1 цента. Эти шаги сигнализируют о финансовой уверенности, даже несмотря на предупреждения Huang о tightening supply.

Вопрос, который задают инвесторы

Несмотря на сильную отчетность, акции Nvidia после публикации результатов снизились на 1,6% в расширенных торгах. Аналитик eMarketer Jacob Bourne передал общее настроение: «Nvidia снова превзошла ожидания, но на данный момент это уже в значительной степени заложено в цену, поскольку компания последовательно опережает ожидания квартал за кварталом. Остается вопрос, сможет ли она убедить инвесторов, что AI-строительство сохраняет устойчивость в 2027 и 2028 годах, особенно по мере того, как нарратив смещается в сторону inference-нагрузок и конкурирующего кремния от Google, Amazon, AMD и Intel».

Huang ответил собственными цифрами. Он указал на растущий подсегмент облачных клиентов, ориентированных на AI, чьи расходы сейчас примерно сопоставимы с расходами hyperscalers, но растут быстрее от квартала к кварталу. «Мы должны расти быстрее, чем hyperscale capex», — сказал он.

Чип Vera занимает центральное место в этом аргументе. Вопрос лишь в том, сможет ли цепочка поставок этому поспособствовать.

(Источник изображения: Nvidia Newsroom)

См. также: Сделка Nvidia по H200 для Китая пережила саммит Trump–Xi — но совсем не так, как ожидали

Хотите узнать больше об AI и больших данных от лидеров отрасли? Посетите AI & Big Data Expo, которая пройдет в Амстердаме, Калифорнии и Лондоне. Это масштабное мероприятие входит в состав TechEx и проходит совместно с другими ведущими технологическими событиями. Нажмите здесь, чтобы узнать больше.

AI News работает на базе TechForge Media. Ознакомьтесь с другими предстоящими отраслевыми мероприятиями и вебинарами здесь.

Материал — перевод статьи с английского.

Оригинал: Nvidia’s Vera chip is the US$200 billion bet Jensen Huang doesn’t want you to overlook