Дата публикации: 2025-11-26
Nvidia по-прежнему находится в центре событий на рынке аппаратного обеспечения для искусственного интеллекта, но она больше не действует в одиночку.
В центрах обработки данных графические процессоры Nvidia обеспечивают работу большинства современных крупных языковых моделей. Аналитики оценивают, что компания по-прежнему контролирует примерно 80–90% рынка ускорителей ИИ, а её чипы H100 и H200 составляют основу глобальной инфраструктуры обучения ИИ.
В то же время конкуренты двигаются быстрее, крупные клиенты ищут дополнительных поставщиков, а заказные чипы от облачных платформ начинают пользоваться спросом. Этот комплекс факторов теперь определяет как траекторию роста Nvidia, так и структуру торговли во всем секторе чипов для ИИ.
Данный комментарий носит исключительно информационный характер и не является инвестиционной рекомендацией.
Экономика ИИ привлекает огромные средства в микросхемы и центры обработки данных. По оценкам Bloomberg Intelligence, генеративный ИИ может принести около 2 триллионов долларов дохода к 2032 году.
Глобальные расходы на инфраструктуру центров обработки данных, связанную с ИИ, в 2024–2025 годах составят около 290–300 миллиардов долларов, из которых почти 200 миллиардов долларов придется на Alphabet, Microsoft, Amazon и Meta.
Что касается предложения, AMD прогнозирует, что к 2030 году объем рынка ИИ-чипов, включая ускорители, центральные процессоры и сетевое оборудование, может достичь около 1 триллиона долларов.
Этот прогноз предполагает, что нынешняя практически монополия Nvidia на рынке ускорителей ИИ будет постепенно ослабевать по мере того, как конкуренты будут поставлять более конкурентоспособное оборудование.
Для трейдеров это имеет два значения:
Это создает очень большой потенциальный источник дохода для Nvidia и ее конкурентов.
Это увеличивает риск того, что текущая маржа и доля рынка Nvidia подвергнутся давлению со стороны новых чипов и цен.
Ниже приведен список ключевых имен, чьи технологии и динамика акций наиболее непосредственно влияют на то, как инвесторы относятся к Nvidia.
Advanced Micro Devices (AMD) — самый заметный прямой конкурент Nvidia на рынке графических процессоров для центров обработки данных.
Серия Instinct MI300 уже поставляется крупным поставщикам облачных услуг, а руководство прогнозирует доход от графических процессоров для центров обработки данных ИИ в этом году на уровне около 4,5 млрд долларов, а в долгосрочной перспективе рынок чипов для ИИ оценивается в 1 триллион долларов.
Выручка в третьем квартале 2025 года достигла около 9,2 млрд долларов, что на 36 процентов больше в годовом исчислении, при этом прибыль на акцию (EPS) превысила ожидания. Компания ожидает дальнейшего роста в четвертом квартале за счет продуктов на базе ИИ.
Крупные клиенты, такие как Microsoft, Meta и OpenAI, стремятся избежать зависимости от одного поставщика. Даже частичное внедрение графических процессоров AMD даёт им ценовое преимущество при переговорах с Nvidia.
Когда в новостях пишут о победах AMD или сильных прогнозах в отношении ИИ, инвесторы часто переключаются между этими двумя акциями, вместо того чтобы вкладывать новые средства в сектор. Это может ограничить краткосрочный потенциал роста Nvidia, особенно когда оценки технологических компаний выглядят завышенными.
Корпорация Intel пытается вернуться на рынок высокопроизводительных вычислений со своей линейкой ИИ-ускорителей Gaudi и новыми графическими процессорами Arc Pro для задач ИИ и рабочих станций.
На выставке Computex 2025 компания объявила о более широкой доступности Gaudi 3 в стоечном масштабе и форматах PCIe, ориентированных на поставщиков облачных решений и корпоративный ИИ.
Хотя доходная база Intel от ИИ пока невелика по сравнению с Nvidia, каждое успешное внедрение Gaudi даёт гиперскейлерным компаниям второй или третий вариант обучения и вывода. Со временем это подрывает способность Nvidia устанавливать высокие цены на GPU.
В настоящее время Alphabet является одним из самых серьезных долгосрочных конкурентов Nvidia, несмотря на то, что большинство ее ИИ-чипов используются внутри компании или продаются через Google Cloud.
Тензорные процессоры Google (TPU) — это специализированные ускорители искусственного интеллекта, которые запускают собственные модели и рабочие нагрузки клиентов.
В документации по облаку говорится, что новые экземпляры TPU v5e и v6e могут обеспечить в несколько раз более высокую производительность на доллар для определенных задач вывода, чем сопоставимые установки GPU, а некоторые тематические исследования показывают снижение затрат на вывод на 50–65 процентов при перемещении рабочих нагрузок с кластеров GPU Nvidia на TPU.
По сообщениям, Meta ведет переговоры о том, чтобы потратить миллиарды долларов на TPU от Google с 2027 года, и может арендовать TPU через Google Cloud уже в следующем году.
Реакция рынка была резкой. После этих новостей рыночная стоимость Nvidia упала более чем на 100 миллиардов долларов за день, в то время как акции Alphabet взлетели до новых максимумов.
Если хотя бы один или два гиперскейлерных оператора перенесут 10 процентов своих будущих капиталовложений в ИИ с Nvidia на TPU, это может замедлить рост центров обработки данных Nvidia и снизить мультипликатор их оценки.
Broadcom не является поставщиком графических процессоров, но занимается совместной разработкой ускорителей искусственного интеллекта и сетевых чипов с гипермасштабаторами, включая компоненты, связанные с платформами TPU от Google.
Его позиция поставщика специализированных кремниевых компонентов и высокоскоростных сетевых решений дает крупным клиентам облачных сервисов альтернативный путь: вместо того, чтобы покупать системы Nvidia целиком, они могут разрабатывать собственные микросхемы ASIC совместно с Broadcom и использовать ее коммутаторы и соединения для масштабирования кластеров.
Это снижает шансы Nvidia получить каждый доллар, потраченный на оборудование для ИИ, даже если графические процессоры по-прежнему будут лежать в основе многих систем.
Marvell специализируется на инфраструктуре центров обработки данных ИИ: оптических соединениях, специализированных интегральных схемах ASIC и сетевых кремниевых схемах, которые связывают тысячи графических процессоров или процессоров XPU.
Материалы компании и недавний анализ подчеркивают растущий общий целевой рынок, связанный с ИИ, который составляет около 55 миллиардов долларов для заказных кремниевых чипов и межсоединений, а также отмечают, что бизнес Marvell по производству микросхем ASIC примерно удвоился, поскольку гипермасштабируемые компании наращивают темпы внедрения ИИ.
Для Nvidia Marvell не является прямым конкурентом, но упрощает для облачных провайдеров создание специализированных систем, где Nvidia — лишь один из компонентов. Это может ограничить возможности Nvidia по внедрению комплексных решений, охватывающих сетевые решения, коммутаторы и ускорители.
Платформы Snapdragon от Qualcomm, включая новейшие чипы 8 Gen 5 и X-series для ПК, интегрируют мощные нейронные процессоры (NPU) для искусственного интеллекта на устройствах.
По мере того, как всё больше задач ИИ выполняется непосредственно на телефонах и ПК, всё меньше лёгких и средних задач могут нуждаться в использовании облачных графических процессоров. Со временем это распределит нагрузку между ускорителями центров обработки данных и периферийными вычислениями.
Это не устраняет необходимость в графических процессорах Nvidia, но может замедлить темпы роста требований к облачному выводу, особенно для небольших или чувствительных к задержкам моделей.
Arm не продаёт готовые чипы в больших масштабах. Вместо этого компания лицензирует архитектуры центральных и нейронных процессоров, используемые во многих процессорах с поддержкой искусственного интеллекта.
Новые платформы, такие как вычислительные подсистемы Arm Lumex и Armv9.7-A, ориентированы на более высокую производительность ИИ, улучшенные матричные операции и безопасность, охватывая устройства, транспортные средства и центры обработки данных.
Чем шире будут распространяться оптимизированные для ИИ ядра Arm, тем проще станет OEM-производителям разрабатывать собственные чипы для ИИ, а не полагаться исключительно на экосистему Nvidia.
Компания Taiwan Semiconductor Manufacturing не является прямым конкурентом Nvidia, но она производит большинство современных графических процессоров Nvidia, а также чипы для AMD, Apple и других.
Компания производит более 90 процентов самых передовых чипов в мире и ожидает рекордных продаж, обусловленных спросом на технологии ИИ.
Недавние комментарии руководителей Nvidia и TSMC свидетельствуют о том, что Nvidia стремится увеличить количество пластин, чтобы справиться с заказами на ИИ-решения. То, как TSMC распределяет передовые мощности между конкурентами, напрямую влияет на способность Nvidia наращивать объёмы поставок.
Micron занимает центральное место в аппаратном обеспечении ИИ, предлагая высокопроизводительную память (HBM), которая размещается непосредственно рядом с ускорителями ИИ. Её продукты HBM3E обеспечивают пропускную способность более 1,2 ТБ/с на куб и уже используются в ведущих платформах AMD Instinct.
Компании SK Hynix и Micron совместно доминируют на рынке памяти HBM для ИИ-класса, а недавний анализ указывает на ежегодный рост объемов памяти для ИИ примерно на 30 процентов до 2030 года, при этом наблюдаются признаки сокращения поставок и роста цен.
Более высокие затраты на память могут сократить рентабельность систем Nvidia или подтолкнуть клиентов к изучению альтернативных архитектур, которые используют память более эффективно.
С точки зрения рынка, Nvidia по-прежнему остается эталоном, задающим тон для чипов ИИ.
Последние статистические данные по ценам и ассортименту на конец ноября 2025 г.:
| Запас | Последнее закрытие (USD) | 52-недельный диапазон (долл. США) | Расстояние от 52-недельного максимума | Примерная производительность за 1 год |
|---|---|---|---|---|
| Nvidia (NVDA) | 177.82 | 86,62 – 212,19 | ~16% ниже максимума | ~+31% |
| AMD (АМД) | 206.13 | 76.48 – 267.08 | ~23% ниже максимума | ~+51% |
| TSMC (TSM) | 284.68 | 134,25 – 311,37 | ~9% ниже максимума | ~+57% |
| Микрон (MU) | 224.53 | 61,54 – 260,58 | ~14% ниже максимума | ~+115% |
В годовом прогнозе Nvidia по-прежнему демонстрирует широкий восходящий тренд, но акции консолидируются ниже своего 52-недельного максимума. Это отражает как значительный предыдущий рост, так и растущую обеспокоенность по поводу конкуренции и оценки стоимости.
Акции AMD и Micron демонстрируют более сильную динамику цен за 12 месяцев, что дает трейдерам ликвидные альтернативы в случае ухудшения настроений в отношении Nvidia.
Прогнозируемая оценка акций группы остаётся высокой. Последние данные показывают, что акции Nvidia и AMD торгуются по более высоким форвардным мультипликаторам P/E, чем акции TSMC и Micron, которые находятся ближе к 20-25% и 15-15% соответственно.
Когда появляются новости о TPU от Google или потенциальном выборе чипов Meta, рынок зачастую реагирует в первую очередь на Nvidia, а затем пересматривает цены на AMD, Broadcom, TSMC и Micron в зависимости от того, какая сторона сделки выглядит более уязвимой.
Для трейдеров речь идет не столько о выборе одного победителя, сколько о понимании того, куда в дальнейшем может направляться капитал.
С EBC Financial Group клиенты могут:
Торгуйте акциями Nvidia и ее основных конкурентов наряду с основными индексами, валютными парами и сырьевыми товарами.
Используйте расширенные инструменты построения графиков для отслеживания диапазонов, прорывов и относительной силы по всем маркам фишек ИИ.
Управляйте рисками с помощью стоп-ордеров и тейк-профитов при торговле волатильными акциями полупроводниковых компаний.
Объедините CFD на акции и индексы, чтобы хеджировать портфельные риски в более широком технологическом секторе.
Торговля продуктами с использованием кредитного плеча сопряжена с высоким уровнем риска и может не подходить всем инвесторам. Вы можете потерять больше, чем изначально вложили. Обдумайте свои цели и при необходимости обратитесь за независимой консультацией.
На рынке графических процессоров для центров обработки данных ближайшим конкурентом является AMD благодаря своей линейке ускорителей Instinct, которая уже поставляется в больших масштабах поставщикам облачных услуг. Ускорители Intel Gaudi и TPU от Google также важны, но сегодня они ориентированы на более узкий набор рабочих нагрузок.
TPU от Google предлагают более низкую производительность для некоторых задач ИИ, и крупные покупатели, такие как Meta, могут начать использовать их с 2027 года. Это повышает риск того, что будущие расходы на ИИ частично перейдут от Nvidia.
Недавний анализ показывает, что доля технологических компаний в рыночной стоимости индекса S&P 500 росла быстрее, чем их доля в прибыли, а индекс Nasdaq торгуется значительно выше своего долгосрочного среднего форвардного коэффициента P/E. Nvidia, AMD и другие лидеры в области ИИ входят в число самых дорогих имен, что повышает чувствительность к любым разочарованиям в прибыли или признакам конкуренции.
Они партнёры, но продолжают конкурировать за доллары, предназначенные для производства ИИ-оборудования. TSMC контролирует передовые мощности чипов, а Micron и SK Hynix доминируют на рынке HBM, поэтому их ценообразование и объёмы производства определяют расходы и рост Nvidia.
Да. Финансовая группа EBC предлагает доступ к Nvidia и многим её ключевым конкурентам через акции или CFD-продукты , а также через основные индексы и валютный рынок. Всегда проверяйте характеристики продуктов для вашего региона и помните, что маржинальная торговля сопряжена со значительным риском.
Nvidia остается эталоном среди компаний-производителей чипов для ИИ, занимая доминирующую долю на рынке ускорителей ИИ и демонстрируя сильный рост прибыли.
В то же время список серьезных конкурентов растет: от графических процессоров AMD и ускорителей Gaudi от Intel до TPU от Google, Broadcom и Marvell в области заказного кремния и таких поставщиков, как TSMC и Micron в сфере производства и памяти.
Для трейдеров это означает, что рынок ИИ-чипов больше не ограничивается торговлей акциями одной компании. Это сектор, подверженный конкуренции, риску оценки и очень крупным потокам капитала.
Отслеживание того, как эти названия торгуются друг с другом, может помочь выявить ротацию, хеджировать риски и обнаружить новые возможности по мере развития цикла развития аппаратного обеспечения ИИ.
Если вы рассматриваете возможность торговли акциями Nvidia или ее конкурентов, используйте четкие лимиты риска, внимательно следите за новостями и сотрудничайте с регулируемым брокером, таким как EBC Financial Group.
Отказ от ответственности: Данный материал предназначен исключительно для общих информационных целей и не предназначен (и не должен рассматриваться как) финансовый, инвестиционный или иной совет, на который следует полагаться. Никакое мнение, высказанное в материале, не является рекомендацией EBC или автора о том, что какая-либо конкретная инвестиция, ценная бумага, сделка или инвестиционная стратегия подходит тому или иному лицу.
