Dlaczego akcje Nvidia spadają mimo silnego popytu na AI?

We wtorek akcje Nvidia nieznacznie spadły, mimo że ogólne zaufanie inwestorów do popytu na sztuczną inteligencję pozostało nienaruszone, a kurs utrzymywał się blisko rekordowych poziomów.

Akcje producenta układów spadły około 1,2% w popołudniowym handlu, pomimo silnego niedawnego rajdu, w wyniku którego kurs zyskał około 15% w ciągu ostatniego miesiąca. Nvidia zbliża się teraz do swojego rekordowego zamknięcia na poziomie nieco ponad 207 USD, osiągniętego w październiku ubiegłego roku.

Umiarkowane cofnięcie następuje w sytuacji rosnących obaw konkurencyjnych, zwłaszcza po doniesieniach, że Google przygotowuje się do zaprezentowania nowej generacji własnych układów do sztucznej inteligencji.

Inicjatywa Google w zakresie TPU budzi pytania o konkurencję

Uwaga inwestorów zwróciła się ku jednostkom przetwarzania tensorów (TPU) Google’a, które, według Bloomberga, mają zostać zaprezentowane podczas konferencji Cloud Next firmy w tym tygodniu.

TPU stanowią jedno z najpoważniejszych zagrożeń konkurencyjnych dla dominacji Nvidii w układach AI do tej pory. Jednak kierownictwo Nvidii i analitycy w dużej mierze bagatelizowali te ryzyka, wskazując raczej na przewagę technologiczną firmy i zakorzeniony ekosystem.

„Dzięki istotnym barierom wejścia stworzonym przez stos oprogramowania CUDA widzimy ograniczone ryzyka konkurencyjne i oczekujemy, że Nvidia będzie nadal dominować w jednym z najszybciej rosnących obciążeń w chmurze i środowiskach korporacyjnych” – napisał analityk KeyBanc John Vinh w nocie badawczej w poniedziałek.

Vinh potwierdził rekomendację Overweight dla Nvidii z ceną docelową 275 USD, podkreślając utrzymujące się zaufanie do długoterminowej pozycji spółki.

Analitycy sugerują, że nadchodzące raporty wyników największych firm technologicznych mogą przynieść dodatkową jasność, zwłaszcza w kwestii, czy wiodące modele AI będą nadal opierać się na procesorach graficznych (GPU) Nvidii, zamiast przechodzić na alternatywne architektury, takie jak TPU.

Popyt na AI i siła ekosystemu wspierają perspektywy

Pomimo szumu konkurencyjnego, analitycy pozostają generalnie optymistyczni co do perspektyw Nvidii, powołując się na silny popyt na infrastrukturę AI w środowiskach chmurowych i korporacyjnych.

„Uważamy, że wielu inwestorów nie docenia faktu, że GPU często stanowią najmniej ryzykowną inwestycję sprzętową dla dostawców chmury – zwłaszcza dla instancji, które ostatecznie będą obsługiwać obciążenia klientów zewnętrznych” – napisał analityk UBS Timothy Arcuri w nocie badawczej. „Ekosystem CUDA Nvidii nie jest silną fosą konkurencyjną w każdym przypadku, ale zdolność Nvidii do wewnętrznego modelowania, symulacji i porównywania wydajności alternatywnych architektur to czynnik, który naszym zdaniem wielu inwestorów nie docenia.”

Platforma programowa CUDA Nvidii wciąż stanowi kluczowy wyróżnik, umożliwiając deweloperom i przedsiębiorstwom efektywne tworzenie i wdrażanie aplikacji AI, co wzmacnia lojalność klientów nawet gdy rywale intensywnie inwestują w rozwiązania alternatywne.

Dane rynkowe również odzwierciedlają utrzymujący się byczy sentyment. Według TipRanks średnia 12-miesięczna cena docelowa od 43 analityków wynosi 273,57 USD, co implikuje około 37% potencjalnego wzrostu względem ostatnich poziomów.

Platforma Vera Rubin napędza długoterminowy optymizm

Patrząc w przyszłość, mapa drogowa sprzętu następnej generacji Nvidii pozostaje centralnym filarem jej strategii wzrostu.

Analitycy Bernstein utrzymali rekomendację Buy dla akcji z ceną docelową 300 USD, wskazując nadchodzącą platformę Vera Rubin jako główny katalizator.

Analityk David Dai określił platformę jako „potwora”, prognozując, że zapewni pięciokrotnie większą wydajność przy wnioskowaniu oraz 3,5-krotnie większą wydajność przy trenowaniu w porównaniu z obecnymi modelami.

Co ważne, te wzrosty mają się wiązać tylko z 1,6-krotną liczbą tranzystorów, co wskazuje na istotne poprawy efektywności projektowej.

Oczekuje się, że platforma Vera Rubin zacznie trafiać do wysyłki w drugiej połowie 2026 r., co może wzmocnić pozycję Nvidii jako lidera w dziedzinie wydajnych obliczeń AI.