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Nvidia Nell’annuncio degli utili e ieri, il trimestre finanziario 2026 ha registrato 46,7 miliardi di dollari di entrate e reddito da data center ha raggiunto $ 41,1 miliardi con un aumento del 56% all’anno. La società ha anche previsto un quarto di $ 54 miliardi e guidata per il terzo trimestre.
Dietro questi guadagni approvati, i numeri di chiamata si trovano una storia più complessa su come prendere parte agli importanti segmenti NVIDIA di circuiti integrati appositamente applicabili (ASIC).
Bank of America’s Vivek Arya ha chiesto a Jensen Huang, il presidente e CEO di Nvidia, se ha visto qualsiasi scenario che ASIC potesse ottenere la sua quota di mercato dalle GPU di Nvidia. Secondo Nvidia, gli ASIC continuano a prendere parte ai vantaggi di performance e costi, Broadcom Progetti 55% 60 % di aumento del reddito dell’intelligenza artificiale l’anno prossimo.
Huang ha spinto la richiesta di guadagni. Ha sottolineato che l’infrastruttura di intelligenza artificiale è “davvero difficile e la maggior parte dei progetti ASIC non potrebbe raggiungere la produzione. Questo è un punto giusto, ma c’è un concorrente in Broadcom, che vede che il reddito AI è in costante aumento. Tasso di lavoro annuo di $ 20 miliardi. Sottolineando ulteriormente la crescente disintegrazione competitiva del mercato Google– Meta E Microsoft Tutti distribuiscono lo speciale silicone su scala. Il mercato ha parlato.
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ASIC sta relettendo il concorrente che atterra in tempo reale
Nvidia è più che essere in grado di competere con i nuovi fornitori di ASIC. Il luogo in cui entrano nei venti è quanto effettivamente posizionano la combinazione dell’uso di concorrenti ASIC, richieste di prestazioni e posizioni di costo. Inoltre, stanno cercando di differenziarsi in termini di livello di bloccaggio dell’ecosistema di cui hanno bisogno, Broadcom è in anticipo su questa dimensione competitiva.
La tabella seguente confronta Nvidia Blackwell con i suoi concorrenti principali. I risultati del mondo reale variano in modo significativo a seconda di determinati carichi di lavoro e configurazioni di distribuzione:
| Metrica | Nvidia Blackwell | Google TPU V5E/V6 | AWS Trainum/Intentia2 | Intel Gaudi2/3 | Broadcom Jericho3-Ai |
| Uso primario | Istruzione, inferenza, produttore artificiale intelligenza | Formazione e inferenza di misurazione di ipers | Allenamento e inferenza focalizzati da AWS | Istruzione, inferenza, distribuzioni ibride-nudo | Rete cluster di AI |
| Accuse di performance | Miglioramento fino a 50x su Hopper* | 67 % di miglioramento TPU V6 V6 V5* | Prestazioni comparative della GPU a potenza inferiore* | Gene precedente contro le prestazioni dei prezzi 2-4x | Infiniband Parità in Ethernet* |
| Posizione dei costi | Prezzi premium, ecosistema completo | GPU contro importanti risparmi secondo Google* | Prezzi aggressivi AWS per marketing* | Posizionamento alternativo di budget* | Network inferiore per venditore TCO* |
| Blocco ecosistema | Moderato (CUDA, Registrato) | High (Google Cloud, TensorFlow/Jax) | High (AWS, Neuron SDK registrato) | Middle (Open Stack Supports) | Basso (standard basati su Ethernet) |
| Usabilità | Universal (Cloud, OEM) | Google Cloud Personalizer | Speciale per AWS | Nuvole multiple e interne | Broadcom Direct, integratori OEM |
| Obiezione strategica | Scala comprovata, ampio supporto | Ottimizzazione del carico di lavoro cloud | Vantaggi di integrazione AWS | Molte flessibilità delle merci di accettazione | Rete semplificata |
| Posizione del mercato | Leadership con pressione del margine | Crescere in alcuni carichi di lavoro | Espansione in AWS | L’alternativa risultante | Fornitore di infrastrutture |
*I miglioramenti delle prestazioni e i risparmi sui costi per watt dipendono da proprietà di carico di lavoro specifiche, tipi di modello, configurazioni di distribuzione e ipotesi di test del venditore. I risultati reali variano in modo significativo a seconda del loro uso.
Gli iperscaler continuano a creare i propri modi
Ogni grande fornitore di cloud ha adottato un silicone speciale per ottenere i vantaggi delle prestazioni, dei costi, della scala dell’ecosistema e dei vantaggi completi di DevOps di definire un ASIC da zero. Google produce TPU V6 attraverso Broadcom attraverso la sua partnership. Meta ha creato chip MTIA per la classifica e i suggerimenti specifici. Microsoft migliora il progetto MAIA per carichi di lavoro di intelligenza artificiale sostenibili.
Amazon Web Services incoraggia i clienti a utilizzare Trainum per la formazione e l’intenzione per le inferenze.
Aggiungi che Bytedance sta conducendo suggerimenti di Tiktok su silicone speciale nonostante le tensioni geopolitiche. Questa non è le GPU, ma la richiesta di miliardi di conclusioni che lavorano quotidianamente in ASIC.
CFO Colette Kress ha accettato la realtà competitiva durante la chiamata. Ha fatto riferimento al reddito cinese e ha affermato che il reddito del data center è sceso a una bassa percentuale di dimensioni singole. L’attuale guida del trimestre esclude completamente i referral alla Cina a H20. Le dichiarazioni di Huang sulle opportunità complete della Cina stavano cercando di dirigere positivamente la richiesta di guadagni, mentre era chiaro che gli analisti auto -sacrificio non li hanno acquistati tutti.
Il tono e la prospettiva generale sono che i controlli di esportazione creano un’incertezza che rappresenta la seconda opportunità di crescita più importante per Nvidia in un mercato. Huang ha affermato che il 50% di tutti i ricercatori di intelligenza artificiale è in Cina ed è completamente determinato a servire questo mercato.
Il vantaggio della piattaforma di Nvidia è uno degli aspetti più potenti
Durante la richiesta di guadagni, Huang ha intentato una causa valida per l’approccio integrato di Nvidia. Costruire l’intelligenza artificiale moderna richiede sei diversi tipi di chip che lavorano insieme e ha sostenuto che la complessità ha creato ostacoli che i concorrenti possono abbinare. Nvidia non invia più GPU, ma ha sottolineato molte volte la richiesta di guadagni. La società offre un’infrastruttura di intelligenza artificiale completa, che è ridimensionata a livello globale, ed è sicuramente tornata all’infrastruttura di intelligenza artificiale come messaggio di base della chiamata per gli utili facendo riferimento sei volte.
La prevalenza della piattaforma lo rende una configurazione predefinita supportata da quasi tutti i cicli DevOps di iperscalatori bulut. Nvidia AWS funziona su Azure e Google Cloud. Pytorch e Tensorflow ottimizzano per CUDA per impostazione predefinita. Quando Meta lascia cadere un nuovo modello LAMA o aggiorna Google Gemini, si rivolgono innanzitutto a Hardware Nvidia perché milioni di sviluppatori stanno già funzionando. L’ecosistema crea la propria gravità.
Networking conferma la strategia di infrastruttura AI. Le entrate sono aumentate di anno in anno e hanno raggiunto 2,3 miliardi di dollari. Nvlink Collega le GPU a velocità che la rete tradizionale non può toccare. Huang ha spiegato l’economia reale durante la chiamata: Nvidia ha catturato circa il 35% del budget di una tipica fabbrica di AI Gigawatt.
Huang ha dichiarato: “Rappresentiamo circa il 35% più o meno per questo, dal 50 al 50% dal 50 al 10% al 10% … e ovviamente non è una GPU.
Questo non vende patatine. Ciò ha l’architettura e cattura una porzione significativa di tutte le costruzioni di intelligenza artificiale, rafforzate con le principali piattaforme di creazione e calcolo della rete come i sistemi di incontro di NVLink RAF e Ethernet Spectrum X.
Mentre Nvidia continua a dichiarare risultati forti, le dinamiche del mercato stanno cambiando rapidamente
L’aumento delle entrate di Nvidia si è esteso da tre passi al 56%. Sebbene questo sia ancora impressionante, è chiaro che l’orbita dell’azienda è cambiata. La concorrenza inizia ad avere un effetto sulla crescita, questo trimestre vede l’effetto più importante.
In particolare, il ruolo strategico della Cina nella razza AI globale ha attirato l’attenzione degli analisti. Joe Moore Morgan Stanley Huang, che è stato studiato alla fine della sua chiamata, ha stimato l’opportunità di infrastrutture AI della Cina del 2025 come $ 50 miliardi. Sia la scala (il secondo più grande mercato di trading di informazioni al mondo “,” circa il 50% dei ricercatori mondiali di intelligenza artificiale “e l’ottimismo sul realismo sull’attrito normativo.
La terza forza importante che modella l’orbita di Nvidia è la complessità e il costo in espansione dell’infrastruttura AI stessa. Ipersiani e clienti di Nvidia di lunga data investono in miliardi di strutture di generazione, mentre le richieste di rete, il calcolo e l’efficienza energetica si intensificano.
I commenti di Huang, nuove piattaforme come Blackwell “Dimensioni” e NVLink, Infiniband e Spectrum XGS Network Innovations ridefiniscono i rendimenti economici per i dati Central Capital. Nel frattempo, le stampe della catena di approvvigionamento e il continuo invenzione tecnologica devono fornire un ritmo spietato e l’adattabilità per NVIDIA da stabilire come fornitore di architettura preferita.
Il percorso in avanti di Nvidia è aperto
Nvidia, guida per il terzo trimestre di $ 54 miliardi, sottolinea che la parte di base del DNA è forte come al solito. Durante lo sviluppo dell’architettura Rubin, Blackwell a guarigione continua è la prova che le loro capacità di innovazione sono potenti come al solito.
La domanda è un nuovo tipo di difficoltà innovativa che affrontano, se possono intraprendere e vincere con la stessa intensità di sviluppo che hanno mostrato in passato. VentureBeat prevede che Broadcom mantenga le nuove partnership iperscaler e rafforzino la tabella di marcia per una certa ottimizzazione per i carichi di lavoro di inferenza. Ogni avversario ASIC porterà l’intensità della concorrenza a un nuovo livello e vorrà ottenere guadagni di progettazione che creano costi di commutazione più elevati.
Huang ha chiuso la richiesta di guadagni e ha accettato le azioni: “È iniziata una nuova rivoluzione industriale. La gara di intelligenza artificiale è continuata.” Questa gara contiene concorrenti seri che Nvidia ha respinto solo due anni fa. Broadcom, Google, Amazon e altri stanno investendo in miliardi di silicio privato. Non ci provano più. Stanno trasportando una scala.
Nvidia ha affrontato la competizione più potente dall’inizio del dominio di Cuda. Dimostra il potere dell’azienda di $ 46,7 miliardi. Tuttavia, lo slancio del silicio privato mostra che il gioco è cambiato. Il prossimo episodio verificherà se i vantaggi della piattaforma di Nvidia sono fortemente premuti dall’economia ASIC. VentureBeat attende che gli acquirenti di tecnologie seguano il percorso dei gestori di fondi, scommesse per mantenere sia le nvidie per mantenere la loro base di clienti redditizi e gli avversari ASIC e per garantire la vittoria del design mantenendo una maggiore disintegrazione del mercato.
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