Только что я уловил кое-что действительно важное, что Дженсен Хуанг сообщил инвесторам в прошлом месяце, и на это стоит обратить внимание, если вы следите за сферой инфраструктуры ИИ.

Итак, Nvidia собирается запустить свою платформу Vera Rubin следующего поколения во второй половине этого года, и характеристики, честно говоря, впечатляют до дикой степени. Речь о том, что ИИ-модели будут обучаться на 75% меньшем количестве GPU по сравнению с текущими чипами Blackwell, а также о 90% снижении стоимости inference token. Для контекста: это тот уровень эффективности, который реально меняет экономику запуска ИИ-сервисов в масштабе.

Но здесь становится действительно интересно. Во время их отчета о прибылях и убытках в конце февраля Дженсен Хуанг сделал комментарий, который очень наглядно подчеркнул, насколько масштабной является эта возможность. Когда его спросили, смогут ли клиенты продолжать свои масштабные капитальные затраты на дата-центры, Хуанг по сути сказал, что мир исторически тратил около $400 миллиардов в год на классическую вычислительную инфраструктуру. Но для ИИ-нагрузок? Он намекает, что нам нужно примерно в тысячу раз больше мощностей, чем сейчас.

В прошлом году Хуанг упоминал, что расходы на инфраструктуру дата-центров для ИИ могут достичь $4 триллионов в год к 2030 году. Тогда это звучало как очень большая цифра, но если он прав насчет масштаба вычислений, особенно с учетом того, что стоимость inference снижается, а использование ускоряется, это начинает выглядеть все более правдоподобно.

Смотрим на цифры: Nvidia только что сообщила о выручке в размере $215.9 миллиарда за фискальный 2026 год, что на 65% больше год к году, при этом продажи дата-центров достигли $193.7 миллиарда. Они прогнозируют $78 миллиардов в Q1 фискального 2027 года — это был бы рост на 77%. Большая часть, очевидно, идет от бизнеса дата-центров.

Самое удивительное — оценка. Сейчас акции торгуются с P/E 36.1, что на самом деле на 41% ниже, чем их 10-летний средний показатель 61.6. Консенсус Wall Street по прибыли за фискальный 2027 год — $8.23 на акцию, что дает forward P/E всего 21.5. Для сравнения: S&P 500 сегодня торгуется с trailing P/E 24.7. Так что если прибыль оправдает прогнозы и цена не изменится, Nvidia может фактически стать дешевле, чем широкий рынок.

Я не даю здесь целевых цен, но если вы думаете о том, насколько масштабным является то, что Дженсен Хуанг описывает в контексте развертывания AI infrastructure, и при этом смотрите на то, где оценки сейчас находятся относительно исторических средних, соотношение риск/выгода кажется довольно интересным на этих уровнях. Ускорение выхода Vera Rubin, которое стартует в этом году, может стать еще одним существенным катализатором.