Может ли Nvidia сохранить лидерство по мере вступления гигантов облачных технологий в гонку за AI-чипы?

Конкурентная среда в области аппаратного обеспечения для искусственного интеллекта резко меняется. Nvidia, которая доминировала на рынке графических процессоров с мощными графическими картами, теперь сталкивается с растущим давлением со стороны неожиданного конкурента: её крупнейшие клиенты создают альтернативные чипы, чтобы снизить зависимость от дорогих технологий чипмейкера.

Финансовая основа доминирования Nvidia

Текущая рыночная позиция Nvidia кажется непоколебимой на первый взгляд. В финансовом третьем квартале 2026 года (, заканчивающемся 26 октября 2025 года ), компания отчиталась о выручке в размере $57 миллиардов, что на 62% больше по сравнению с прошлым годом. Еще более впечатляюще — выручка дата-центров достигла 51,2 миллиарда долларов, что на 66% больше за тот же период прошлого года. Генеральный директор Jensen Huang подчеркнул, что запасы облачных GPU полностью распроданы, а спрос на чипы Blackwell «вышел за рамки».

Прогнозы компании подчеркивают этот импульс: руководство прогнозирует выручку в размере 212,8 миллиарда долларов в 2026 финансовом году, а в 2027 году ожидается рост до $316 миллиардов, поскольку начнут поставки архитектуры следующего поколения Rubin. Крупнейшие клиенты, такие как OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft, Oracle, Palantir Technologies, Intel и xAI, уже подтвердили крупные закупки GPU, причем только OpenAI обеспечила 10 гигаватт вычислительной мощности.

Проблема цены: где встречаются возможность и угроза

Несмотря на эту силу, в бизнес-модели Nvidia есть фундаментальная уязвимость: стоимость. Флагманские процессоры Blackwell стоят от 30 000 до 40 000 долларов за единицу. Компании, эксплуатирующие крупномасштабную инфраструктуру ИИ, вынуждены развертывать тысячи таких чипов по дата-центрам, что создает астрономические капитальные затраты.

Эта ценовая власть, хотя и сохраняется в настоящее время, стимулирует облачные платформы разрабатывать собственный силикон. Недавний пример — Amazon, который представил свой чип Trainium3 на ежегодной конференции re:Invent в декабре. По словам Дейва Брауна, вице-президента Amazon Web Services, разработчики, использующие собственные чипы Amazon, могут добиться экономии затрат на 30-40% по сравнению с альтернативами Nvidia для определенных задач ИИ.

Мэтт Горман, CEO AWS, отметил, что “Trainium уже сегодня представляет многомиллиардный бизнес и продолжает расти очень быстро”, что свидетельствует о серьезных намерениях компании в стратегии кастомного силикона.

Оценка уровня угрозы

Вопрос, который стоит перед инвесторами, — действительно ли действия Amazon — в сочетании с сообщениями о том, что Meta Platforms ведет переговоры о покупке дата-центровых чипов у Google из Alphabet — представляют собой реальную угрозу доминированию Nvidia.

В отдельности, ответ более тонкий. Amazon составляет всего 7,5% от общей выручки Nvidia, что означает, что даже если облачный гигант постепенно полностью перейдет на собственные чипы, Nvidia сохранит значительный бизнес с десятками других клиентов. Воронка продаж компании показывает, что спрос гораздо превышает текущие возможности по его удовлетворению.

Более того, собственная архитектура и программная экосистема Nvidia, особенно CUDA, создают существенные издержки при переключении. Клиенты не могут просто отказаться от GPU Nvidia без переписывания приложений, переобучения моделей ИИ и корректировки операционной инфраструктуры.

Настоящая битва: доказательство ценности через премиальную производительность

Что Nvidia не может игнорировать, — это сама тенденция. Когда ваши крупнейшие клиенты начинают разрабатывать альтернативы, это сигнал, что премиционные цены могут достигать своих пределов. Руководство компании должно сейчас продемонстрировать, что GPU Nvidia обеспечивают преимущества по производительности и надежности, оправдывающие их более высокую стоимость владения, а не просто занимают монопольное положение на рынке.

Более широкий рынок инфраструктуры ИИ растет настолько быстро, что может поддержать нескольких поставщиков силикона. Однако фрагментация может снизить маржинальное преимущество Nvidia — ключевую характеристику, которая делала компанию исключительно прибыльной. Если собственные чипы окажутся достаточно эффективными для 70% задач при стоимости на 40% ниже, экономика внедрения ИИ кардинально изменится.

Это конкурентное давление полезно для экосистемы, но создает реальную неопределенность для инвесторов Nvidia. Компания остается чрезвычайно хорошо подготовленной, но эпоха безоговорочного доминирования, похоже, подходит к концу.