Рынок вычислений перевернулся: Nvidia теряет позиции

Акции Nvidia упали на 15% с пика, зафиксированного в мае 2026 года, несмотря на продолжающийся рост прогнозируемой выручки. По сравнению с ожидаемой прибылью компания стала дешевле среднего показателя по индексу S&P: инвесторы теперь платят за каждый доллар прогнозируемой прибыли Nvidia меньше, чем за типичную крупную американскую компанию. Деньги по-прежнему поступают в акции инфраструктуры искусственного интеллекта, но основная часть потоков ушла в компании, производящие память.

Память стала новым узким местом дата-центров

За тот же период акции Micron — одного из крупнейших в мире производителей DRAM, стандартного типа чипов памяти в компьютерах и серверах — почти утроились в цене. Этот взрывной рост закрепил статус памяти как нового узкого места для дата-центров и самой горячей ИИ-темы на рынке. Причина проста: дефицит GPU, вызывавший тревогу год назад, немного ослаб, а дата-центрам нужна вся память, на которую готовы деньги.

Для компаний вроде Micron история намного проще. Они выпускают высокоскоростную память — специализированные компоненты, предназначенные для максимально быстрого перемещения данных между процессорами. На протяжении 20 лет эти чипы совершенствовались постепенно, без кардинальных изменений в самой технологии. Но спрос на них резко вырос, и компании смогли увеличить цены в десять раз за последний год.

Собственные чипы гигантов снижают стоимость вычислений

Google, Amazon, Microsoft и даже OpenAI запустили собственные специализированные процессоры, чтобы снизить зависимость от Nvidia. Даже если эти чипы уступают новейшим решениям компании, их возможностей достаточно, чтобы давить на цену вычислений вниз. Как рассказал сооснователь и технический директор Ornn Уэйн Нелмс, рынок ускорителей стремительно расширяется.

«На рынке появляется всё больше производителей GPU и ускорителей. Все хотят создавать собственные кремниевые решения, но никто не производит собственную DRAM, — отметил Нелмс. — Пока не произойдёт серьёзный технологический прорыв в области HBM [высокоскоростной памяти], сдвиг в соотношении спроса и предложения или появление нового игрока на рынке памяти, ситуация, вероятно, будет более-менее сохраняться».

Парадокс успеха Nvidia

Для поклонников технологических достижений Nvidia эта ситуация вызывает разочарование. За её взлётом стоит множество по-настоящему впечатляющих разработок: от платформы CUDA, ставшей стандартным инструментом для ИИ-исследований, до темпов развития GPU, которых мало кто считал возможным. Графические процессоры компании — одни из самых сложных устройств, когда-либо созданных человеком, на грани технологических возможностей.

В то же время для производителей памяти путь оказался куда проще. Доказав, насколько ценны вычислительные ресурсы, Nvidia оказалась в центре рынка, в который хочет войти каждый, — в то время как более простые технологии и менее заметные компании обогащаются на полях. Цена часа работы GPU Nvidia H100 на открытом рынке, которая в мае достигала примерно $3,20, за год неуклонно снижается — и вместе с ней падает оценка самой компании.