Мы сохраняем «Негативный» взгляд на акции разработчика графических процессоров NVIDIA. Продажи уверенно растут, ускорившись в III фин. квартале 2026 г., это отразилось на котировках — с момента выхода нашего последнего отчета бумага подорожала на 10%. Несмотря на сильную отчетность, тенденции в отрасли вызывают опасения по поводу устойчивости роста выручки в среднесрочной перспективе. По нашей оценке, NVIDIA остается дорогой и крайне уязвимой к любым негативным новостям, в первую очередь о замедлении продаж ИИ-решений.
Главное
• NVIDIA — одна из самых крупных и рентабельных компаний в секторе полупроводников благодаря лидерству на рынке графических процессоров для ИИ
• Меры контроля США над экспортом чипов в КНР ограничивают потенциал выручки
• Есть риск ускорения разработок альтернатив в Китае, а также своих решений у крупнейших клиентов NVIDIA, которые стремятся снизить расходы и развивать собственные компетенции
• Несмотря на существенный рост выручки, ожидаем стабилизации рентабельности EBITDA на уровне 65–66%
• Повышаем целевую цену до $177 с потенциалом снижения на 5% на горизонте 12 месяцев
NVIDIA (NASD: NVDA) разрабатывает микросхемы для графических процессоров. Компания представлена в пяти сегментах: дата-центры (дизайн микросхем для анализа данных, обработки графики, искусственного интеллекта), игровой сегмент (видеокарты для ПК), визуализация, сегмент чипов для автопрома (системы автономного вождения) и разработки для производителей ПК. Продукция NVIDIA производится на заводах TSMC, Samsung, Micron и других. Заказчиками выступают производители ПК (Dell, HP, Lenovo) и пользователи облачной инфраструктуры (Amazon, Alphabet, Microsoft).
Повышаем прогноз выручки после сильной квартальной отчетности и позитивных ожиданий менеджмента
В наибольшей степени оценку компаний роста определяют перспективы. Сильные цифры NVIDIA за III квартал повлекли повышение прогноза роста выручки на ближайшие два года, изменив базу на будущее.
• Выручка за III квартал выросла на 62% в годовом выражении до $57 млрд. Целевой показатель на IV квартал, обозначенный менеджментом, $65 млрд, предполагает ускорение роста до 65%. Мы повысили прогноз роста выручки с 55% до 62% на этот год и с 24% до 39% на следующий.
• Основным драйвером роста стало увеличение продаж графических процессоров для центров обработки данных на 66% до $51,2 млрд. Основной вклад внесли высокий спрос на ИИ и успех архитектуры Blackwell, 2/3 продаж которой принесла модель GB300, а 1/3 — GB200.
• Наращивание продаж Blackwell позволило NVIDIA повысить рентабельность EBITDA до 64,5% с высоким свободным денежным потоком.
• За I полугодие компания вернула акционерам $24,7 млрд в виде выкупа акций и дивидендов. На III квартал пришлось еще $15,1 млрд из одобренной советом директоров 26 августа дополнительной программы выкупа на $60 млрд.
Мы считаем, что в среднесрочной перспективе компании будет трудно расти дальше со столь высокой базы на 10–15% и одновременно сохранить высокую рентабельность (около 65% по EBITDA).
Влияние тарифов и отношений с Китаем на перспективы компании
Из-за запрета США на экспорт процессоров H20, разработанных специально для Китая, NVIDIA помимо штрафа вынужденно прекратила продажу продукции в КНР во II квартале и исключила потенциальные продажи из прогноза на III квартал. Несмотря на высокий спрос на чипы NVIDIA в развитых странах, КНР остается ключевым рынком для долгосрочного роста.
Ограничения дают преимущество китайским конкурентам, таким как Huawei. Китай уже удовлетворяет 34% своих потребностей в ИИ-чипах за счет местных поставщиков, а к 2027 г. эта цифра вырастет до 82%. NVIDIA опережает конкурентов и могла бы доминировать на этом рынке, но для этого нужны изменения в политике США.
Почему NVIDIA не может отказаться от китайского рынка?
NVIDIA сталкивается с трудностями в продаже чипов для искусственного интеллекта (ИИ) в Китае из-за экспортных ограничений США, но отказ от этого рынка может подорвать лидерство компании в мировой индустрии ИИ. Генеральный директор Дженсен Хуанг подчеркивает, что половина мировых разработчиков ИИ находится в Китае, и исключение американских компаний из конкуренции может усилить местных соперников, угрожая позициям США.
Темпы роста капрасходов на вычислительные мощности существенно замедляются, в то время как монетизация и отдача все еще требуют подтверждения
Мы отмечаем, что темпы роста капрасходов ключевых клиентов снижаются, накопленные ими за долгие годы на балансе денежные средства иссякают и начинает расти долговая нагрузка. Так, ряду компаний уже пришлось обратиться к заимствованиям на долговом рынке, чтобы профинансировать вложения в вычислительные мощности (долговая нагрузка Oracle начала беспокоить инвесторов). Это важный фактор, несмотря на заявления менеджмента NVIDIA о 500 млрд перспективных поставок Blackwell, включающих ключевых клиентов и новые заказы от Anthropic и новых покупателей в Саудовской Аравии.
Замедление роста капрасходов мы во многом связываем с тем, что модели монетизации и отдача по-прежнему вызывают вопросы. Так, компания OpenAI, лидер в разработке ИИ, несмотря на огромный объем объявленных перспективных закупок чипов на ближайшие 5–7 лет (десятки миллиардов в год) пока не может похвастаться даже сопоставимой выручкой (по оценкам, она вышла на уровень $15–20 млрд в год к концу 2025 г.).
При этом компания заявляет, что очередное годовое обновление передовой линейки процессоров Rubin, планирующихся к отгрузкам во второй половине 2026 календарного года, будет превосходить аналогичное на процессорах Blackwell (передовое решение 2025 г.). Оно будет в 5 раз производительнее при выводе модели (inference) и в 3,5 раза — при обучении (training). Это еще раз напоминает о тезисе скептиков об адекватности шестилетнего периода амортизации вычислительных мощностей, закупаемых крупными техкомпаниями.
Фокус вложений смещается с обучения моделей (training) на вывод результатов (inference) – компания отвечает крупнейшей M&A сделкой в конце года
Вплоть до настоящего времени существенные вложения в вычислительные мощности на рынке были направлены на обучение и тренировку моделей ИИ (training). Это вело к доминированию графических процессоров (GPU), чья гибкость и универсальность позволяет им превосходить процессоры, специализированные под приложения (ASIC, Application-Specific Integrated Circuit), вряд ли это изменится в ближайшее время из-за особенностей обучения моделей ИИ.
Несмотря на ценность направления обучения модели, гораздо более прибыльным и монетизируемым рынком является вывод результатов (inference) конечным клиентам за счет эффекта масштаба. В связи с этим все большая доля вложений в ИИ направляется на вычислительные мощности для вывода результатов работы моделей в ответ на запросы клиентов, а не на попытки создавать модели.
Разница между выводом результатов и обучением заключается в том, что первое — гораздо более простой процесс, не требующий гибкости, которую предлагает графический процессор (GPU). В большинстве случаев этот процесс — более подходящая задача для ASIC. При этом сейчас GPU доминируют в обоих процессах, именно из-за технологического превосходства, обеспечиваемого NVIDIA.
Теперь все облачные компании, осознавая уровень расходов на обеспечение передовых вычислительных мощностей, разрабатывают собственные ASIC, которые энергоэффективнее и дешевле, чем графические процессоры NVIDIA. При этом они в том числе сотрудничают с такими конкурентами, как Broadcom и Marvell Technology, для проектирования специализированных чипов. В качестве примера можно привести Google, которая разрабатывает собственные TPU, и недавно анонсировала 7-е поколение своей линейки процессоров (Ironwood), предназначенного для развертывания ИИ и ускорения вывода результатов.
Ответом на эту тенденцию со стороны NVIDIA стало крупнейшее приобретение, осуществленное компанией в конце 2025 г. — за $20 млрд приобретен стартап Groq, занимающийся разработкой чипов и ПО для ИИ (технически это неисключительное лицензионное соглашение, предусматривающее передачу всех ключевых сотрудников и активов NVIDIA).
Оценка близка к средним историческим уровням при рекордных абсолютных значениях
Акции NVIDIA торгуются с прогнозным мультипликатором P/E 26–27x. Это ниже среднего за последние пять лет уровня (38x), что отражает ожидания нормализации темпов роста выручки и прибыли относительно достигнутой высокой базы при текущих рекордных абсолютных значениях. Постепенно мультипликаторы должны стремиться к среднерыночным значениям P/E 20–22x на горизонте 2–5 лет.
Риски
• Свыше 40% выручки NVIDIA приходится на Microsoft, Amazon, Google и другие ИТ-гиганты, которые инвестируют гигантские суммы в вычислительные мощности для ИИ. Однако все они развивают собственные чипы, что в перспективе 1–3 лет может не только оттянуть часть выручки у NVIDIA, но и оказать давление на маржинальность из-за роста конкуренции.
• Эффективность китайской нейросети DeepSeek не уступает решениям крупнейших игроков, при этом ей нужно намного меньше вычислительных мощностей для обучения. Долгосрочный тренд на рост вложений в технологические новинки оказался под вопросом. И теперь «премия за производительность» чипсетов NVIDIA может оказаться несколько неоправданной.
• Существует риск ускорения разработок местных альтернатив в Китае, а также собственных решений крупнейшими покупателями компании, заинтересованными в снижении затрат и развитии собственных компетенций
• У NVIDIA нет своих мощностей, компания зависит от контрактных производителей чипов, например, TSMC.
• В случае обострения отношений между Китаем и Тайванем NVIDIA, которая зависит от мощностей тайваньской TSMC, может не достичь прогнозных показателей бизнеса.
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией | При копировании ссылка обязательна | Нашли ошибку - выделить и нажать Ctrl+Enter | Жалоба