Nvidia прибегла к финансовой инженерии на $300 млрд ради спроса на свои чипы

Nvidia дошла до капитализации в $1 трлн за тридцать лет, до $2 трлн, ещё за девять месяцев, а меньше чем через два года после этого преодолела $5 трлн; сейчас компания стоит около $5,4 трлн и остаётся самой дорогой в мире. В следующем году её выручка должна почти удвоиться, а часть аналитиков ждёт $1 трлн годовой выручки к 2029 году. Но, по данным The Economist, дело не только в продаже чипов: глава Nvidia Дженсен Хуанг всё активнее прибегает к финансовой инженерии, чтобы поддержать спрос на продукцию компании. В середине августа Nvidia согласилась предоставить гарантию на сумму до $105 млрд под строительство дата-центра в Огайо, который будет работать на её чипах. Неделей раньше компания раскрыла план мобилизовать более $500 млрд инвестиций в ИИ-инфраструктуру вместе с шестью крупными инвестбанками Уолл-стрит, гарантируя стоимость поставляемого оборудования. В июле Nvidia предложила ещё один инструмент: обещание доплатить клиентам, если их доходы от новых дата-центров не дотянут до заранее оговорённого уровня.

Сам Хуанг называет это помощью жизнеспособным проектам, которым иначе было бы трудно занять деньги на приемлемых условиях: компании и раньше кредитовали своих покупателей, как это делают финансовые подразделения автопроизводителей. Но критики видят в этих сделках сходство с кредитованием телеком-операторов в конце 1990-х, когда производители оборудования вроде Cisco и Lucent сами одалживали покупателям деньги на покупку своего же оборудования, а когда спрос на услуги телеком-провайдеров не оправдался, часть из них рухнула, и Cisco с Lucent понесли крупные убытки. Джей Голдберг из аналитической компании Seaport Research Partners формулирует это так: Nvidia балансирует на грани между «стимулированием спроса» и его «созданием», и, по его оценке, хотя черта ещё не пройдена, компания «подходит к ней всё ближе». Инвестор Майкл Бьюрри, разбогатевший на ставке против ипотечных бумаг перед кризисом 2007, 2009 годов, настроен ещё скептичнее и спрашивает, что будет, если спрос на чипы для ИИ будет расти медленнее ожиданий, а предложение и цены пойдут вниз, это не только снизит прибыль самой Nvidia, но и может обернуться убытками по её щедрым обязательствам перед клиентами.

За последние три года Nvidia вложила более $70 млрд в стартапы и предложила клиентам ещё $300 млрд финансовой поддержки, отсюда и прозвище «центральный банк ИИ». Толчком к этому стало превращение крупнейших клиентов Nvidia в конкурентов: техногиганты вроде Amazon, Google, Meta и Microsoft дают компании примерно половину выручки, в этом году они планируют вложить около $800 млрд, в основном в ИИ-инфраструктуру, но почти все уже разрабатывают собственные чипы. Такие чипы обходятся техногигантам от пятой до трети цены аналогов Nvidia и лучше заточены под их же программное обеспечение; хуже того, некоторые компании (например, Google) уже продают специализированные процессоры сторонним игрокам вроде Anthropic, а Amazon рассчитывает превратить продажу собственных чипов в заметный источник дохода. По прогнозу аналитической компании Bloomberg Intelligence, доля таких чипов на рынке процессоров для ИИ вырастет с примерно 40% сейчас до около 50% к концу десятилетия.

У техногигантов инвестиционный кредитный рейтинг и низкая стоимость займов, а у молодых облачных провайдеров под ИИ-нагрузки, так называемых «неоклаудов», сопоставимые аппетиты к тратам при куда меньшей выручке, и их долг обходится значительно дороже: например, материнская компания Google Alphabet в ноябре разместила 50-летние облигации на $2,75 млрд под 5,7% годовых, а крупнейший неоклауд CoreWeave в июле занял $2,6 млрд почти вдвое дороже. Именно этот разрыв Nvidia и пытается сократить. Один из способов, доли в капитале компаний, которые сами станут её клиентами или помогут разогреть спрос на её чипы косвенно: в прошлом году Nvidia сделала около 90 таких инвестиций (почти вдвое больше, чем двумя годами ранее), а в этом уже согласовала ещё порядка 60. Часть вложений нацелена на распространение открытых моделей ИИ, которые можно скачать и дорабатывать бесплатно, в отличие от закрытых продуктов Anthropic, OpenAI и Google, доступных обычно по подписке. В августе Nvidia согласилась заплатить стартапу Poolside, который делает модели для программирования, $6 млрд за лицензию на его софт и ещё $1 млрд за долю в компании, а также договорилась купить площадку с открытыми моделями Hugging Face за $12,9 млрд.

Всё чаще Nvidia не просто вкладывается в перспективные ИИ-компании, а напрямую помогает им финансировать крупные проекты. С начала июля она предлагает неоклаудам гарантию дохода от новых дата-центров: в течение обычно шести лет Nvidia обязуется платить оговорённую цену за вычислительные мощности, а если неоклауд продаст их дороже, получает долю разницы. Это делает будущую выручку неоклаудов предсказуемее и удешевляет их долг на строительство дата-центров, что в свою очередь подстёгивает спрос на процессоры Nvidia. Австралийский неоклауд Sharon AI рассчитывает получить такую гарантию примерно на $4,9 млрд под развёртывание около 40 тысяч чипов Nvidia, а другой неоклауд, Firmus, планирует закупить до 170 тысяч чипов. Аналитик консалтинговой компании SemiAnalysis Дэн Нишболл считает, что такие схемы не обязательно останутся постоянной чертой отрасли, а лишь «дают время», чтобы кредиторы освоились с финансированием подобных проектов. Показательный пример, CoreWeave: Nvidia вложила в компанию более $2 млрд и владеет около 11% её акций, CoreWeave закупает у Nvidia чипы для своих дата-центров, а Nvidia, в свою очередь, обязалась выкупить у CoreWeave до $6,3 млрд неиспользованных вычислительных мощностей вплоть до 2032 года.

Nvidia проявляет изобретательность и в работе с крупными ИИ-лабораториями, которым нужны огромные вычислительные мощности при постоянно отрицательном денежном потоке. Огромный дата-центр в Огайо, под который Nvidia дала гарантию на $105 млрд, принадлежит SB Energy, подразделению японского конгломерата SoftBank, а арендатором выступит OpenAI; Nvidia обеспечит гарантии по аренде земли и зданий и по контракту на закупку электроэнергии, а проект будет использовать 1,5 млн процессоров Nvidia с расчётом на несколько циклов апгрейда за время его жизни. Даже Anthropic, которая покупает чипы у Amazon и Google, не избежала этой сети связей: по имеющимся данным, компания заключила сделку на $35 млрд на аренду вычислительных мощностей у неоклауда Lambda, в котором у Nvidia есть доля, а Lambda, в свою очередь, использует мощности, которые развивает ещё один неоклауд, Hut8, чьи мощности целиком арендовала (и, возможно, теперь во многом пересдаёт) сама Nvidia. Партнёрство на $500 млрд с банками Уолл-стрит должно привлечь институциональных инвесторов, суверенные фонды, страховые и пенсионные фонды: они профинансируют независимые структуры, которые купят оборудование Nvidia, построят инфраструктуру и будут продавать вычислительные мощности; сама Nvidia не вложит в эти сделки денег заранее и не возьмёт на себя долг, но в части случаев предоставит «поддержку остаточной стоимости» на сумму до четверти цены сделки на случай, если оборудование обесценится сильнее ожиданий, а также техническую поддержку. Сам Хуанг описывает это как способ превратить вычислительные мощности в «инвестиционный класс активов».

Вся эта сеть обязательств держится на двух допущениях: что чипы Nvidia сохранят стоимость и что спрос на вычислительные мощности продолжит быстро расти, и ни то, ни другое не гарантировано. Хуанг называет чипы «взаимозаменяемыми» и долговечными, поскольку обновления софта продлевают их полезность на годы после продажи, и настаивает, что их можно рассматривать как надёжный актив, залог под кредиты и гарантии. Майкл Бьюрри возражает, что крупные облачные провайдеры завышают прибыль, растягивая амортизацию чипов на пять-шесть лет вместо двух-трёх. Пока аргумент скорее на стороне Хуанга: старые чипы всё ещё востребованы, в августе CoreWeave объявила о контракте на чипы Nvidia A100 (выпущены в 2020 году) со сроком действия до 2029 года, а по оценке SemiAnalysis, аренда чипа H100 по годовому контракту стоит около $2,80 в час, это лишь примерно на десятую часть дешевле, чем при запуске чипа в начале 2023 года. Но и долговечность, и сохранение стоимости таких чипов могут оказаться просто следствием дефицита: когда вычислительных мощностей не хватает, компаниям приходится держать старые чипы в работе, часто для инференса, обработки уже готовой моделью пользовательских запросов, что требует куда меньше ресурсов, чем обучение, для которого используют самое новое железо. При этом сама Nvidia ежегодно выпускает новые чипы именно с целью вытеснить предыдущие, из-за чего компании приходится одновременно доказывать, что старые чипы сохраняют ценность, и что новые должны их заменить, совместить это будет непросто. Ожидается, что по мере роста предложения цена вычислительных мощностей будет снижаться: техногиганты и даже лаборатории вроде OpenAI выпускают специализированные чипы под инференс, поскольку расходы на него уже превысили расходы на обучение моделей. Валовая маржа Nvidia сейчас около 75% против примерно 55% у меньшего конкурента AMD, и, по мнению Тима Дэвиса, основателя ИИ-разработчика оборудования, купленного Qualcomm, по мере появления новых вариантов экономика производства чипов «начнёт сжиматься».

Ключевые факты

За три года Nvidia вложила свыше $70 млрд в стартапы и предложила клиентам ещё $300 млрд финансовой поддержки, из-за этого её называют «центральным банком ИИ»
Компания дала гарантию до $105 млрд под дата-центр в Огайо (арендатор, OpenAI, владелец площадки, SB Energy/SoftBank) и запустила партнёрство на $500 млрд с шестью банками Уолл-стрит для привлечения институциональных инвесторов
Причина, превращение крупнейших клиентов (Amazon, Google, Meta, Microsoft, дающих около половины выручки Nvidia) в конкурентов: их собственные чипы стоят от пятой до трети цены аналогов Nvidia, а их доля рынка ИИ-процессоров должна вырасти с ~40% до ~50% к концу десятилетия
Nvidia покупает доли в клиентах и партнёрах (около 90 сделок в прошлом году, ещё 60 в этом), включая $7 млрд лицензии и доли в Poolside и $12,9 млрд за покупку Hugging Face, и гарантирует неоклаудам вроде Sharon AI и Firmus минимальный доход от новых дата-центров
Аналитик Джей Голдберг говорит, что Nvidia балансирует между «стимулированием спроса» и его «созданием»; инвестор Майкл Бьюрри и другие критики проводят параллель с кредитованием телеком-операторов Cisco и Lucent перед крахом доткомов

Почему это важно

Nvidia перестала быть просто поставщиком чипов и стала крупнейшим финансистом всей ИИ-отрасли: за три года она вложила свыше $70 млрд в капитал компаний и взяла на себя обязательства ещё на $300 млрд гарантий и поддержки доходов. Это не рутинное вендорское финансирование, а системная зависимость: если хотя бы часть этих сделок обернётся убытками, пострадает не только Nvidia, но и цепочка неоклаудов, ИИ-лабораторий и институциональных инвесторов, которых она в эту сеть втянула.

Кому это важно

Инвесторам и аналитикам, оценивающим, не надувается ли на рынке ИИ-инфраструктуры пузырь по образцу доткомов; клиентам Nvidia, гиперскейлерам вроде Amazon, Google, Meta и Microsoft, которые одновременно и покупают её чипы, и разрабатывают собственные конкурирующие; неоклаудам (CoreWeave, Lambda, Sharon AI, Firmus, Hut8) и ИИ-лабораториям (OpenAI, Anthropic), чьё финансирование теперь завязано на гарантиях Nvidia; институциональным инвесторам, которых Nvidia привлекает через партнёрство на $500 млрд с Уолл-стрит.

Как это применить

Материал даёт инвесторам и аналитикам конкретные точки контроля: следить за долей заёмного финансирования неоклаудов, обеспеченной гарантиями Nvidia (в теории, до $300 млрд обязательств), за тем, начала ли компания уже фактически покрывать убытки по этим гарантиям, и за ценой аренды старых чипов (H100, A100) как индикатором того, держится ли их стоимость на реальном спросе или на дефиците предложения. Для тех, кто оценивает клиентов или партнёров Nvidia, полезен сам список инструментов из статьи, гарантии по аренде и энергоконтрактам, доли в капитале, обязательства выкупить неиспользованные мощности, чтобы распознавать похожие схемы финансовой инженерии за пределами самой Nvidia.

Можно ли доверять

The Economist, авторитетное издание, материал строится на именных источниках: аналитике Seaport Research Partners (Джей Голдберг), SemiAnalysis (Дэн Нишболл), Bloomberg Intelligence, а также на публичной позиции Дженсена Хуанга и известного своим послужным списком инвестора Майкла Бьюрри. Текст балансирует точку зрения компании (аргументы Хуанга о том, что чипы, надёжный залоговый актив) и точку зрения критиков, а не пересказывает только одну сторону.

Риски и подводные камни

Схема держится на двух непроверенных допущениях, что чипы Nvidia сохранят стоимость и что спрос на вычислительные мощности для ИИ продолжит быстро расти; источник прямо указывает, что ни то, ни другое не гарантировано. Аналогия с кредитованием Cisco и Lucent перед крахом доткомов означает, что при замедлении спроса и падении цен убытки по гарантиям Nvidia могут ударить по ней самой. Есть и более тонкий риск: устойчивость цены на старые чипы (A100, H100) может быть не признаком их долговечной ценности, а следствием обычного дефицита предложения, и тогда по мере роста производства новых чипов эта опора у финансовой схемы Nvidia исчезнет.

«Nvidia балансирует на грани между «стимулированием спроса» и его «созданием», и хотя черта ещё не пройдена, компания подходит к ней всё ближе»

— Джей Голдберг, аналитик Seaport Research Partners

Компания Meta Platforms признана экстремистской организацией, её деятельность на территории РФ запрещена.