Nvidia приближается к концу 2025 года, после очень успешного года, в течение которого она пересмотрела то, что значит быть гигантом чипов во время развития искусственного интеллекта. Во многом причиной его успеха в этом году является хваленое оборудование.
Но следующий набор заголовков касается не только более быстрых чипов. Речь идет о том, куда будут двигаться чипы и сможет ли Nvidia изменить направление мира программного обеспечения, которым она управляет.
Чипы Nvidia, к которым Китай не должен был прикасаться, все равно появились
Ограничения на экспорт из США были призваны не допустить попадания в Китай самого передового оборудования Nvidia для искусственного интеллекта.
Вместо этого они перевели спрос в новую форму, которую труднее контролировать, которую легче развивать и которая уже переполнена наличными.
В отчете Financial Times говорится, что Tencent приобретает передовые чипы Blackwell от Nvidia через центр обработки данных за пределами Осаки, которым управляет Datasection, японская компания, которая перешла от маркетинга к центрам обработки данных искусственного интеллекта.
Еще NVIDIA:
Проблема китайских чипов Nvidia — это не то, что думает большинство инвесторовДжим Крамер выносит строгий вердикт из пяти слов по акциям NvidiaВот как Nvidia удерживает клиентов от переключенияBank of America делает неожиданный звонок в отношении акций, поддерживаемых Nvidia
По словам людей, знакомых с ситуацией, Tencent получит доступ к крупной поставке из 15 000 процессоров Nvidia Blackwell от Datasection без поставки чипов в Китай.
Модель «неоклауд» предполагает, что графические процессоры следует не покупать, а арендовать.
И спрос очевиден, как отмечает генеральный директор Datasection Норихико Исихара.
За этим знаменательным событием для Nvidia начинают возникать новые проблемы.
Чо / Getty Images
В чеке на 272 миллиона долларов говорится, что этот бизнес не является побочным.
Цифры, которые появляются в отчетах Financial Times, выходят за рамки «интересного» и начинают казаться «системными».
По данным Financial Times, Datasection согласилась заплатить 272 миллиона долларов за 5000 чипов Nvidia B200 для своего предприятия в Осаке. Это было подкреплено трехлетним контрактом на сумму 406 миллионов долларов, связанным с важными отношениями с клиентами.
Затем произошел следующий поворот: трехлетний контракт на сумму 800 миллионов долларов на центр обработки данных в Сиднее, в котором будут размещены десятки тысяч новых чипов Nvidia B300. Datasection сообщает, что первые 10 000 B300 будут стоить 521 миллион долларов.
Это не решение компании, которая считает, что спрос находится на пике.
Скорее, если вы считаете, что спрос только начинает расти, и вы хотите быть пунктом взимания платы за проезд, вот как вы можете найти решение.
Правила Вашингтона изменились, и вся история зависит от времени
Financial Times также сообщила, что законы администрации Байдена должны были закрыть лазейку, которая сделала возможной эту оффшорную лизинговую сделку, но президент Дональд Трамп отменил эти планы в мае. Financial Times заявила, что после этого Datasection быстро разорвала сделку с Осакой.
Позиция президента Трампа в отношении искусственного интеллекта уже повлияла на Nvidia и в других отношениях.
По теме: Приближается IPO на 1 триллион долларов, и Amazon, возможно, обеспечила безопасность раньше
План действий в области ИИ, принятый в конце июля, снял ограничения на процессоры Nvidia H200 и упростил получение разрешений для центров обработки данных ИИ. Он также сообщил, что 9 июля Nvidia временно стала первой компанией, чья рыночная капитализация составила $4 трлн.
Все это означает, что инвесторы должны признать тот факт, что политический риск Nvidia — это не улица с односторонним движением. Его можно ужесточить, ослабить или изменить, а новые бизнес-модели заполнят пробелы.
Теперь наступает шаг, который поражает Nvidia там, где она действительно живет.
Следующее повествование посвящено, в первую очередь, тому, почему оборудование Nvidia вообще используется по умолчанию, а история «неооблачных облаков» рассказывает о том, где можно использовать оборудование Nvidia.
И именно здесь проблемы Nvidia в долгосрочной перспективе будут только усугубляться.
Google работает над проектом под названием TorchTPU, который облегчит запуск PyTorch на TPU Google, сообщает Reuters. Идея состоит в том, чтобы сделать пользователей менее зависимыми от среды CUDA Nvidia.
По теме: Oracle только что сделала мощный шаг, который Уолл-стрит не может игнорировать
Google может производить оборудование целый день. Опыт разработчиков — это то, что действительно отличает его от других.
Вот почему цитата Reuters важна не как индикатор спроса, а как сигнал позиционирования: «Мы наблюдаем огромный и растущий спрос как на нашу инфраструктуру TPU, так и на GPU», — заявил агентству представитель Google Cloud.
Это не тот бизнес, который отказывается от рынка; Это корпорация, которая говорит клиентам: «У вас есть варианты, и мы облегчим их для вас».
Почему участие Meta должно заставить Nvidia нервничать
В статье Reuters также указано, что Google работает с Meta, компанией, которая управляет PyTorch, над ускорением проекта TorchTPU.
Это важный вопрос, поскольку он преследует преимущество Nvidia изнутри.
Разработчики не хотят переписывать стеки. Им нужен самый простой путь.
Если PyTorch хорошо работает с TPU, штраф за «стоимость переключения», который обеспечивает безопасность прибыли Nvidia, становится меньше; не за один день, но достаточно, чтобы команды по закупкам начали задавать более жесткие вопросы, и достаточно, чтобы крупные клиенты могли получить более выгодные цены при переговорах.
Финансовые последствия: цифры показывают огромные масштабы этой битвы
Вот тут-то и пригодятся «официальные отчеты»: они связывают шумиху с реальными деньгами.
Nvidia зарабатывает много денег на дата-центрах
В финансовом отчете Nvidia за третий квартал говорится, что объем продаж компании составил рекордные 57 миллиардов долларов. Сюда входит рекордная выручка центров обработки данных в размере 51,2 миллиарда долларов.
Это машинное отделение, благодаря которому работает вся торговля с использованием ИИ.
Связанный: ВМС США делают ставку в 448 миллионов долларов на Palantir AI, чтобы ускорить судостроение
А статьи Nvidia показывают, что Китай по-прежнему играет важную роль в истории. В своем годовом отчете за 2025 финансовый год Nvidia отметила, что доходы от ее центров обработки данных в Китае увеличились, но по-прежнему «значительно ниже» уровней предварительного экспортного контроля по отношению к общему доходу центров обработки данных.
Когда иностранные компании вмешиваются, чтобы удовлетворить спрос Китая, это касается не только политики; Это также прямой канал к наиболее важной области развития Nvidia.
Google Cloud накапливает задержки, как военный сундук
Официальный отчет Alphabet за 10 квартал за квартал, завершившийся 30 сентября 2025 года, сообщил о $157,7 млрд оставшихся обязательств к исполнению (начисление выручки), «в первую очередь связанных с Google Cloud», при этом ожидается, что чуть более 55% будут признаны в течение следующих 24 месяцев.
Такая задержка окупает долгие споры, например, повышение привлекательности TPU для разработчиков PyTorch.
Мета-расходы говорят вам, что это не теория
По прогнозам, в 2025 году Meta потратит от 70 до 72 миллиардов долларов на капитальные затраты, включая платежи по финансовой аренде.
Meta не хочет навсегда оставаться с одним поставщиком; Поэтому они не тратят слишком много денег. Если TorchTPU облегчит задачу, у Meta есть все основания продолжать отводить экосистему от зависимости от одного поставщика.
Рынку не нужно, чтобы Nvidia «проиграла», чтобы это имело значение.
Это та часть, которую инвесторы часто упускают из виду: если Nvidia сможет продолжать зарабатывать деньги, у нее все еще могут возникнуть проблемы с прибылью, если:
У крупных покупателей есть реальные возможности. Затраты на смену программного обеспечения снижаются. Оффшорные каналы спроса становятся более чувствительными к политическим изменениям.
Так вы избавитесь от доминирования, а не разрушите его.
Что дальше смотреть от Nvidia
Вот на что следует обратить внимание, чтобы определить, является ли что-то, связанное с Nvidia, просто шумом.
Выходит ли парадигма «неоклака» за пределы Японии и Австралии в другие места, где строятся крупные центры обработки данных? Имеет ли TorchTPU настоящий опыт разработчика (документация, инструменты и производительность такие же, как и в других проектах) или это все еще проект? Начинают ли крупные потребители ИИ публично обсуждать многостековость, хотя Nvidia остается их основным поставщиком?
Экономика ИИ по-прежнему зависит от Nvidia.
Но когда Китай сможет арендовать компьютеры Nvidia в других странах, а Google сможет упростить использование «не-Nvidia» в PyTorch, следующая глава перестанет быть просто историей о спросе.
Это становится повествованием о рычагах воздействия. И это всегда больше катастрофы.
По теме: Кассовые сборы в 2025 году будут процветать, но сюрприз Netflix в 82,7 миллиарда долларов вызывает тревогу
