Dlaczego akcje Nvidia spadły o 2% po znakomitych wynikach

Dlaczego akcje Nvidia spadły o 2% po znakomitych wynikach
Utkarsh Roshan
21 maj 2026, 17:09 PM

Wspierane przez

Invezz
NVDA — kupuj

Kupuj Nvidia (NVDA). Wyniki były imponujące, a prognozy nadal przyspieszają (przychody w Q2 +95%, roczne wydatki na infrastrukturę AI $3T–$4T). Spadek kursu to kwestia wyceny/pozycjonowania, a nie załamania popytu. Teza zakłada, że operatorzy hyperskalowi i przedsiębiorstwa będą nadal płacić za deficytową moc obliczeniową AI, a platforma Nvidii (GPU + sieci + roadmapa jak Vera Rubin) nadal zdobywa udziały mimo rosnących dyskusji o konkurencji.

Kluczowe ryzyko: Jeśli ograniczenia eksportowe USA–Chiny zostaną ponownie zaostrzone i Nvidia utraci istotne przychody z Chin na dłużej niż rynek przewiduje.

AMD — sprzedaj

Sprzedaj AMD (AMD). Artykuł wskazuje na długoterminową konkurencję w układach AI i niestandardowej infrastrukturze; Nvidia wyraźnie zdobywa udziały w inferencji i przetwarzaniu hyperskalowym, jednocześnie wchodząc w segment CPU. Jeśli przewaga kosztowa i platformowa Nvidii będzie dalej obniżać koszty generowania tokenów, impet akceleratorów AI AMD może zostać stłumiony, co doprowadzi do kompresji mnożników.

Kluczowe ryzyko: AMD odnosi przełomowe zwycięstwo projektowe akceleratora AI u hyperskalerów, które zrekompensuje utratę udziałów Nvidii.

  • Nvidia opublikowała kolejny imponujący wynik, napędzany popytem na centra danych AI.
  • Akcje osunęły się, gdy inwestorzy rozważyli konkurencję i już wysokie oczekiwania.
  • Wall Street pozostaje byczo nastawione do długoterminowego wzrostu wydatków na infrastrukturę AI.

Nvidia NVDA opublikowała kolejny imponujący raport wynikowy, ale inwestorzy wydawali się nieporuszeni, a akcje miały problem z odbiciem.

Akcje spadły około 1.9% w czwartek rano, a kurs zszedł do około $219.62 w handlu porannym.

Tłumiona reakcja nastąpiła pomimo tego, że Nvidia ponownie przewyższyła oczekiwania Wall Street i prognozuje jeszcze silniejszy wzrost.

Nvidia podała, że przychody w pierwszym kwartale fiskalnym wyniosły $81.6 billion, co oznacza wzrost o 85% w porównaniu z rokiem wcześniej i przewyższyło oczekiwania analityków wynoszące około $78.9 billion.

Spółka prognozuje także wzrost przychodów w drugim kwartale o około 95%.

Mimo to, przy wycenie Nvidii na poziomie około $5.3 trillion i gwałtownych wzrostach kursu w ostatnich miesiącach, inwestorzy wydawali się niechętni do natychmiastowego istotnego podnoszenia pozycji.

Analitycy wskazywali również na narastające obawy dotyczące długoterminowej konkurencji w segmencie układów do sztucznej inteligencji oraz w niestandardowej infrastrukturze obliczeniowej.

“Popyt stał się paraboliczny”

Wyniki Nvidii ponownie były napędzane eksplozją wzrostu w segmencie centrów danych, które pozostają w centrum globalnej rozbudowy infrastruktury AI.

Dyrektor generalny Jensen Huang stwierdził, że popyt na infrastrukturę obliczeniową AI nadal gwałtownie przyspiesza.

“Popyt stał się paraboliczny,” powiedział Huang analitykom podczas telekonferencji wynikowej.

„Powód jest prosty: nadeszła era agentowej AI.”

Nvidia prognozuje teraz, że roczne wydatki na infrastrukturę AI mogą wzrosnąć do poziomu między $3T–$4T do końca dekady, w miarę jak systemy AI będą integrowane w różnych branżach.

Spółka nadal korzysta z ogromnych zobowiązań wydatkowych ze strony operatorów hyperskalowych, przedsiębiorstw, rządów i startupów ścigających się, by zabezpieczyć zaawansowane moce obliczeniowe AI.

Chiny pozostają kluczowym pytaniem

Jednym z głównych obszarów zainteresowania inwestorów pozostają Chiny.

Układy AI Nvidii stały się centralnym elementem szerzej pojętej technologicznej rywalizacji między Stanami Zjednoczonymi a Chinami.

Wcześniej w tym roku administracja Trumpa pozwoliła Nvidii wznowić ograniczoną sprzedaż układów H200 dla klientów z Chin na określonych warunkach.

H200 był wcześniej objęty ograniczeniami z powodu obaw, że technologia mogłaby wzmocnić zdolności wojskowe i technologiczne Chin.

Jednak Nvidia poinformowała, że obecnie nie zakłada żadnego wkładu przychodów ze sprzedaży układów do centrów danych w Chinach w bieżącym kwartale.

Huang przyznał także w rozmowie z CNBC, że firma „w dużej mierze ustąpiła” rynku chińskiemu na rzecz Huawei, gdy Pekin coraz mocniej wspiera krajowych dostawców półprzewodników.

W zeszłym tygodniu Huang dołączył do grupy amerykańskich liderów biznesu towarzyszących Donaldowi Trumpowi podczas oficjalnej wizyty w Pekinie, choć nie jest jasne, czy polityka dotycząca półprzewodników była tam przedmiotem znaczącej dyskusji.

Wall Street wciąż widzi znaczący potencjał wzrostu

Pomimo stonowanej reakcji kursu, główne firmy z Wall Street w przeważającej mierze podniosły cele cenowe po publikacji wyników.

Baird podwyższył cenę docelową dla Nvidii do $500 z $300, jednocześnie utrzymując rekomendację Outperform.

Firma stwierdziła, że Nvidia nadal zdobywa udziały w rynku w obszarze inferencji AI i przetwarzania hyperskalowego oraz oczekuje, że adaptacja nadchodzącej architektury Vera Rubin przewyższy Blackwell wśród firm rozwijających najbardziej zaawansowane modele AI.

Baird podkreślił także rosnący nacisk Nvidii na procesory CPU, szacując, że spółka ma obecnie widoczność przychodów z CPU na poziomie niemal $20 billion w tym roku.

Goldman Sachs podniósł cel cenowy do $285 z $250 i utrzymał rekomendację Kupuj.

Goldman stwierdził, że widzi „jaśniejszą ścieżkę” dla akcji Nvidii do przewyższania rynku, w miarę jak wydatki hyperskalerów na AI stają się coraz bardziej zrównoważone.

Bank wskazał również na zdolność Nvidii do obniżania kosztów generowania tokenów AI o ponad 70% rocznie, co pomaga utrzymać wzrost popytu nawet przy skalowaniu wdrożeń AI.

Tymczasem Morgan Stanley podniósł cel cenowy do $288 z $285 i utrzymał rekomendację Przeważaj.

Analityk Joseph Moore powiedział, że silny popyt na moce obliczeniowe nadal przeważa nad obawami dotyczącymi niestandardowych układów AI i układów specyficznych dla zastosowań (ASIC).

Morgan Stanley zauważył, że nawet hyperskalery rozwijające własne układy pozostają dużymi klientami Nvidii z powodu utrzymujących się braków zaawansowanej mocy obliczeniowej AI.