За второй квартал Nvidia получила $46,7 млрд., но следующая битва — это экономика ASIC на умозаключениях.

Нвидиа Вчера в своем объявлении о прибылях и звонках сообщили о выручке в размере 46,7 млрд долларов за второй квартал 2026 финансового года, при этом выручка центров обработки данных достигла 41,1 млрд долларов, что на 56% больше, чем в прошлом году. Компания также опубликовала прогноз на третий квартал, прогнозируя квартальную прибыль в размере $54 млрд.

За этими подтвержденными цифрами доходов скрывается более сложная история о том, как специализированные интегральные схемы для конкретных приложений (ASIC) завоевывают позиции в ключевых сегментах Nvidia и будут бросать вызов их росту в ближайшие кварталы.

Банк Америки Вивек Арья спросил президента и генерального директора Nvidia Дженсена Хуанга, видит ли он какой-либо сценарий, при котором ASIC могли бы отобрать долю рынка у графических процессоров Nvidia. ASIC продолжают завоевывать преимущества в производительности и стоимости по сравнению с Nvidia. Бродком проекты 55% до Рост доходов от ИИ на 60 % в следующем году.

Хуан резко отказался от сообщения о прибылях и убытках. Он подчеркнул, что создание инфраструктуры искусственного интеллекта «действительно сложно», и большинство проектов ASIC не доходят до производства. Это справедливо, но у них есть конкурент в лице Broadcom, доходы которого от ИИ неуклонно растут, приближаясь к рекордному уровню. Годовой объем продаж 20 миллиардов долларов. Растущую конкурентную фрагментацию рынка еще раз подчеркивает то, как Google, Мета и Майкрософт все они развертывают специализированные микросхемы в большом масштабе. Рынок сказал свое слово.

ASIC меняют конкурентную среду в режиме реального времени

Nvidia более чем способна конкурировать с новыми поставщиками ASIC. Проблема заключается в том, насколько эффективно конкуренты ASIC позиционируют сочетание своих вариантов использования, заявлений о производительности и стоимости. Они также стремятся дифференцироваться с точки зрения необходимого уровня привязанности к экосистеме, при этом Broadcom лидирует в этом конкурентном измерении.

В следующей таблице сравнивается Nvidia Blackwell с ее основными конкурентами. Реальные результаты существенно различаются в зависимости от конкретных рабочих нагрузок и конфигураций развертывания:

Основные случаи использования	Обучение, вывод, генеративный ИИ	Гипермасштабное обучение и выводы	Обучение и выводы, ориентированные на AWS	Обучение, выводы, развертывание гибридного облака	Сеть кластера искусственного интеллекта
Заявления о производительности	Улучшение до 50 раз по сравнению с Hopper*	Улучшение TPU v6 на 67 % по сравнению с v5*	Сопоставимая производительность графического процессора при более низком энергопотреблении*	Цена/качество в 2–4 раза выше по сравнению с предыдущим поколением*	Паритет InfiniBand в Ethernet*
Стоимость позиции	Премиальные цены, комплексная экосистема	Значительная экономия по сравнению с графическими процессорами по данным Google*	Агрессивные цены за маркетинг AWS*	Бюджетное альтернативное позиционирование*	Более низкая совокупная стоимость владения сетью для каждого поставщика*
Привязка к экосистеме	Умеренный (CUDA, проприетарный)	Высокий (Google Cloud, TensorFlow/JAX)	Высокий (AWS, собственный Neuron SDK)	Умеренный (поддерживает открытый стек)	Низкий (стандарты на основе Ethernet)
Доступность	Универсальный (облако, OEM)	Эксклюзивно для Google Cloud	Эксклюзивно для AWS	Несколько облачных и локальных сетей	Broadcom Direct, OEM-интеграторы
Стратегическая привлекательность	Проверенный масштаб, широкая поддержка	Оптимизация облачных рабочих нагрузок	Преимущества интеграции с AWS	Мультиоблачная гибкость	Упрощенная сеть
Рыночная позиция	Лидерство с давлением на маржу	Рост конкретных рабочих нагрузок	Расширение внутри AWS	Новая альтернатива	Инструмент реализации инфраструктуры

*Повышение производительности на ватт и экономия средств зависят от конкретных характеристик рабочей нагрузки, типов моделей, конфигураций развертывания и предположений поставщика о тестировании. Фактические результаты существенно различаются в зависимости от варианта использования.

Гиперскейлеры продолжают строить свои собственные пути

Каждый крупный поставщик облачных услуг внедрил собственную микросхему, чтобы получить производительность, стоимость, масштаб экосистемы и обширные преимущества DevOps при создании ASIC с нуля. Google использует TPU v6 в производстве благодаря партнерству с Broadcom. Компания Meta создала чипы MTIA специально для ранжирования и рекомендаций. Microsoft разрабатывает Project Maia для устойчивых рабочих нагрузок искусственного интеллекта.

Amazon Web Services рекомендует клиентам использовать Trainium для обучения и Inferentia для вывода.

Добавьте к этому тот факт, что ByteDance выполняет рекомендации TikTok по заказному кремнию, несмотря на геополитическую напряженность. Это миллиарды запросов вывода, ежедневно выполняемых на ASIC, а не на графических процессорах.

Финансовый директор Колетт Кресс во время разговора признала реальность конкуренции. Она сослалась на доходы Китая, заявив, что они упали до низкого однозначного процента от доходов центров обработки данных. Текущий прогноз на третий квартал полностью исключает поставки полугодия 20 в Китай. Хотя заявления Хуана об обширных возможностях Китая пытались направить прогнозы о прибылях и убытках в положительном направлении, было ясно, что фондовые аналитики не покупали все это.

Общий тон и перспектива заключаются в том, что экспортный контроль создает постоянную неопределенность для Nvidia на рынке, который, возможно, представляет для нее вторую по значимости возможность роста. Хуан сказал, что 50% всех исследователей искусственного интеллекта находятся в Китае, и он полностью привержен обслуживанию этого рынка.

Преимущество платформы Nvidia — одна из их самых сильных сторон

Хуанг привел веские аргументы в пользу интегрированного подхода Nvidia во время телеконференции, посвященной отчетам о прибылях и убытках. По его мнению, для создания современного искусственного интеллекта требуется совместная работа шести различных типов чипов, и эта сложность создает барьеры, с которыми конкурентам трудно справиться. Nvidia больше не просто поставляет графические процессоры, неоднократно подчеркивал он во время телеконференции о прибылях и убытках. Компания предоставляет полную инфраструктуру искусственного интеллекта, которая масштабируется по всему миру, решительно заявил он, вернувшись к инфраструктуре искусственного интеллекта в качестве основного сообщения в объявлении о доходах, процитировав его шесть раз.

Повсеместное распространение платформы делает ее конфигурацией по умолчанию, поддерживаемой практически каждым циклом DevOps облачных гиперскейлеров. Nvidia работает на AWS, Azure и Google Cloud. PyTorch и TensorFlow также по умолчанию оптимизируются для CUDA. Когда Meta выпускает новую модель Llama или Google обновляет Gemini, они в первую очередь ориентируются на оборудование Nvidia, потому что именно там уже работают миллионы разработчиков. Экосистема создает собственную гравитацию.

Сетевой бизнес подтверждает стратегию инфраструктуры искусственного интеллекта. Выручка во втором квартале достигла $7,3 млрд, что на 98% больше, чем в прошлом году. НВЛинк соединяет графические процессоры на скоростях, недоступных традиционным сетям. Во время разговора Хуанг раскрыл реальную экономику: Nvidia захватывает около 35% бюджета типичного гигаваттного завода по производству искусственного интеллекта.

«От гигаваттной фабрики искусственного интеллекта, доход которой может составлять от 50 до плюс-минус 10%, скажем, до 60 миллиардов долларов, мы представляем около 35% плюс-минус этой суммы… И, конечно же, то, что вы получаете за это, — это не графический процессор… Мы действительно перешли к тому, чтобы стать компанией, занимающейся инфраструктурой искусственного интеллекта», — сказал Хуан.

Это не просто продажа чипсов. он владеет архитектурой и захватывает значительную часть всей разработки искусственного интеллекта, основанной на передовых сетевых и вычислительных платформах, таких как стоечные системы NVLink и Spectrum X Ethernet.

Динамика рынка быстро меняется, поскольку Nvidia продолжает сообщать о хороших результатах

Рост доходов Nvidia замедлился с трехзначных цифр до 56% в годовом исчислении. Хотя это все еще впечатляет, очевидно, что траектория роста компании меняется. Конкуренция начинает оказывать влияние на их рост, причем в этом квартале наблюдается наиболее заметное влияние.

В частности, пристальное внимание аналитиков привлекла стратегическая роль Китая в глобальной гонке ИИ. Как Джо Мур из Морган Стэнли Как выяснилось в конце разговора, Хуан оценил возможности китайской инфраструктуры искусственного интеллекта в 2025 году в 50 миллиардов долларов. Он выразил как оптимизм по поводу масштабов («второй по величине компьютерный рынок в мире», на котором «около 50% мировых исследователей ИИ»), так и реализм в отношении нормативных разногласий.

Третьей ключевой силой, определяющей траекторию развития Nvidia, является растущая сложность и стоимость самой инфраструктуры искусственного интеллекта. Поскольку гиперскейлеры и давние клиенты Nvidia инвестируют миллиарды в разработки следующего поколения, требования к сетевым ресурсам, вычислительным ресурсам и энергоэффективности возросли.

Комментарии Хуанга подчеркнули, что «ускорение на порядки» благодаря новым платформам, таким как Blackwell, и инновациям в сетевых технологиях NVLink, InfiniBand и Spectrum XGS переопределяют экономическую отдачу от капитала центров обработки данных клиентов. Между тем, давление в цепочке поставок и необходимость постоянного технологического обновления означают, что Nvidia должна поддерживать неустанный темп и адаптируемость, чтобы оставаться предпочтительным поставщиком архитектуры.

Путь NVIDIA вперед ясен

Прогноз Nvidia на третий квартал в размере 54 миллиардов долларов посылает сигнал о том, что основная часть их ДНК сильна, как никогда. Постоянное совершенствование Blackwell и развитие архитектуры Rubin свидетельствует о том, что их способность к инновациям сильна как никогда.

Вопрос в том, смогут ли они принять и победить новый тип инновационной задачи, с которой они сталкиваются, с тем же уровнем интенсивности развития, который они демонстрировали в прошлом. VentureBeat ожидает, что Broadcom продолжит активно развивать новые партнерские отношения с гиперскейлерами и укрепит свою дорожную карту для конкретных оптимизаций, направленных на рабочие нагрузки вывода. Каждый конкурент ASIC поднимет свою интенсивность конкуренции на новый уровень, стремясь добиться выигрыша в дизайне, который также приведет к более высоким затратам на переключение.

Хуан завершил разговор о прибылях и убытках, признав, что ставки высоки: «Началась новая промышленная революция. Гонка ИИ началась». В этой гонке участвуют серьезные конкуренты, которых Nvidia уволила всего два года назад. Broadcom, Google, Amazon и другие инвестируют миллиарды в специализированные микросхемы. Они больше не экспериментируют. Они поставляются в больших масштабах.

Nvidia столкнулась с сильнейшей конкуренцией с момента начала доминирования CUDA. Квартальный доход компании в $46,7 млрд доказывает ее силу. Однако динамика разработки специального кремния предполагает, что игра изменилась. В следующей главе мы проверим, перевешивают ли преимущества платформы Nvidia экономику ASIC. VentureBeat ожидает, что покупатели технологий последуют по пути управляющих фондами, делая ставку на то, что Nvidia сохранит свою прибыльную клиентскую базу, а конкуренты ASIC обеспечат победу в дизайне, поскольку усиление конкуренции приводит к большей фрагментации рынка.