Ставки фрахта в Персидском заливе взлетели до $650 000 в день
В среду компания Nvidia (NASDAQ:NVDA) объявила о рекордных результатах за второй финансовый квартал: выручка более чем удвоилась по сравнению с аналогичным периодом прошлого года и составила 96 млрд долларов. После первоначального падения на фоне этой новости акции компании за ночь выросли более чем на 8 %. В ходе телефонной конференции с аналитиками финансовый директор Колетт Кресс прогнозировала рост выручки Nvidia в 2028 финансовом году примерно на 70 %. Этот прогноз предполагает годовую выручку почти в 700 млрд долларов, что на более чем 10% превышает ожидания большинства аналитиков. Генеральный директор Дженсен Хуанг пошел еще дальше, намекнув, что спрос намного превышает их возможности по поставкам.
«Несмотря на то что спрос намного превышает 70 %, наши производственные мощности позволяют нам с уверенностью обеспечить рост на 70 %… Впереди нас ждёт грандиозный год, и он будет поистине выдающимся».
Обязательства гипермасштабируемых компаний, определяющие прогноз выручки Nvidia, впечатляют. Кресс сообщил, что, по ожиданиям, пять крупнейших гипермасштабируемых компаний увеличат капитальные затраты с 800 млрд долларов в этом году до 1,3 трлн долларов в 2027 году, а объемы заказов на чипы Nvidia выросли более чем вдвое по сравнению с предыдущим кварталом — с 119 млрд до 279 млрд долларов.
Валовая рентабельность осталась на уровне 75 % второй квартал подряд, хотя Кресс предупреждает, что к 4-му кварталу она сократится до 71–72 %, отчасти из-за дефицита памяти, вызванного масштабным развертыванием ИИ. Также стоит отметить — и мы обсудим это более подробно в разделе ниже — что дебиторская задолженность компании выросла на 127 %. В прошедшем квартале Nvidia потратила 26 млрд долларов на выкуп акций и выплату дивидендов, что свидетельствует о том, что компания возвращает капитал даже несмотря на то, что берет на себя обязательства по финансированию на сотни миллиардов в рамках соглашений с клиентами для стимулирования будущего спроса.
Дебиторская задолженность Nvidia удвоилась
Как мы отмечали в начале этого комментария, Nvidia сообщила об очередном квартале впечатляющего роста выручки. Однако в отчете о финансовых результатах скрывается потенциальный риск, которому уделяется гораздо меньше внимания, чем цифрам роста, фигурирующим в заголовках. На долю трёх клиентов пришлось примерно 44 % совокупной выручки за первое полугодие, а в предыдущем квартале на долю трёх клиентов приходилось 64 % дебиторской задолженности. Nvidia не называет этих клиентов в своих отчётах.
По нашим предположениям, речь идет о крупнейших гипермасштабируемых компаниях. Финансовый директор Колетт Кресс заявила, что на долю поставщиков облачных услуг приходится примерно половина выручки от центров обработки данных. Таким образом, учитывая, что Microsoft Azure, Amazon Web Services и Google Cloud занимают наибольшую долю этого рынка, наиболее вероятными кандидатами являются Microsoft, Amazon и Alphabet, а также Meta и OpenAI.
Microsoft, Amazon, Alphabet и Meta входят в число компаний с наибольшим капиталом, имеют высокие рейтинги от агентств по оценке облигаций, демонстрируют квартальный свободный денежный поток в десятки миллиардов и располагают балансами, рассчитанными на покрытие гораздо большего объема расходов, чем те, которые они несут в настоящее время. По нашему мнению, такая концентрация риска не вызывает беспокойства.
OpenAI является исключением. Это частная компания, она убыточна и все больше диверсифицирует свои вычислительные ресурсы, переходя от Nvidia к Cerebras и другим архитектурам. Ожидается, что в этом году или в начале следующего года она объявит о проведении IPO, что позволит улучшить финансирование компании и снизить риски в отчетности Nvidia. Однако более серьезную озабоченность может вызывать переориентация компании в сторону отказа от заказов у Nvidia. В разделе ниже представлена более подробная информация о Cerebras и различиях между чипами этой компании и чипами Nvidia.
Что такое Cerebras?
По сравнению с Nvidia компания Cerebras Systems (NASDAQ:CBRS) применяет противоположный подход к созданию чипов для ИИ. Вместо того чтобы производить отдельные графические процессоры (GPU) и объединять их в сети из тысяч единиц, Cerebras создает Wafer-Scale Engine — единый чип, занимающий всю кремниевую пластину размером примерно с обеденную тарелку. Для сравнения: самый большой графический процессор Nvidia по размеру ближе к кредитной карте.
Cerebras устраняет один из основных источников задержки. В обычном кластере графических процессоров данные передаются между отдельными чипами по кабелям и с помощью сетевых протоколов, что увеличивает задержку. Cerebras размещает все компоненты на одном куске кремния, чтобы избежать этой задержки.
Создание чипа таких больших размеров считалось невозможным для массового производства, поскольку один дефект может вывести из строя весь чип. Cerebras решила эту проблему с помощью сотен тысяч небольших резервированных ядер, благодаря чему один дефект выводит из строя лишь одно крошечное ядро, а не весь чип.
В определенной степени Cerebras становится серьезной альтернативой для инференса ИИ. Если другие крупные гипермасштабируемые компании и ИИ-лаборатории, такие как OpenAI, перейдут на инференс на уровне пластин, рост выручки Nvidia может оказаться ниже ожиданий. Однако Cerebras слишком мала, чтобы заменить Nvidia в широком масштабе; вся её выручка составляет лишь долю от того, что Nvidia зарабатывает за один квартал, и она не может производить системы на уровне пластин даже близко к тем объёмам, которые сегодня требуют гипермасштабируемые компании. Её пластины также превосходны в более узкой нише — инференции и рабочих нагрузках, требующих высокой пропускной способности памяти, — а не в качестве универсальной замены для обучения, на которое приходится большая часть расходов на ИИ.
Твит дня
