Хуан Жэньсюнь спасает рынок: поддержал CoreWeave, назвал «оплату ИИ-мощностей только двумя лабораториями» огромным заблуждением

Автор оригинала: Лун Юэ

Источник оригинала: Wall Street CN

На этой неделе мировые технологические акции пережили масштабную распродажу: совокупная рыночная капитализация двадцати крупнейших технологических компаний мира сократилась более чем на 1 триллион долларов, а скептицизм рынка относительно окупаемости инвестиций в инфраструктуру ИИ резко усилился.

В этот переломный момент генеральный директор Nvidia Хуан Жэньсюнь предпринял последовательные шаги: сначала в Стокгольме в интервью Bloomberg он публично поддержал CoreWeave, а затем в подкасте BG2 вышло его глубокое интервью продолжительностью почти 140 минут, в котором он ответил на главный вопрос, волнующий рынок: кто в конечном счёте оплатит строительство вычислительных мощностей для ИИ?

Примечательно, что интервью Хуана Жэньсюня для известного венчурного подкаста Кремниевой долины BG2 было опубликовано 15 октября по восточному времени почти в 7 часов утра, перед открытием торгов на американском рынке, когда трейдеры, аналитики и количественные фонды Уолл-стрит находились в состоянии повышенной готовности к началу торгов.

В интервью Bloomberg Хуан Жэньсюнь ясно заявил, что CoreWeave «не нуждается в какой-либо поддержке со стороны Nvidia», и отметил, что «стоимость капитала компании фактически снижается». Это заявление напрямую вызвало внутридневной отскок акций новых облачных компаний: CoreWeave завершила день ростом на 5,94% вопреки общей тенденции. Индекс Nasdaq затем полностью отыграл падение, а Barron's в обзоре написал, что рынку «хватило нескольких успокаивающих слов от „крёстного отца ИИ“ Хуана Жэньсюня».

В интервью BG2 Хуан Жэньсюнь пошёл дальше и прямо указал на ключевое заблуждение рынка: делать ставку на многотриллионное строительство вычислительных мощностей, исходя из выручки двух ИИ-лабораторий, — значит «задавать вопрос не тем». Он разбил спрос на вычислительные мощности Nvidia на три примерно равные части, где передовые лаборатории занимают лишь около четверти или трети, причём речь идёт о пяти-шести организациях, а не о двух, как обычно считает рынок. Это суждение имеет прямое рыночное значение для понимания реальной логики инвестиций в инфраструктуру ИИ.

История с CoreWeave

CoreWeave стала одной из самых заметных болевых точек в нынешней распродаже технологических акций. По данным ICE Data Services, спред пятилетних кредитно-дефолтных свопов (CDS), страхующих от риска дефолта CoreWeave, в моменте взлетал на 74,5 базисного пункта, достигнув исторического внутридневного максимума в 1194,5 базисного пункта, что подразумевает вероятность пятилетнего дефолта более 60%.

Этот сигнал заставлял рынок нервничать. CoreWeave активно наращивала долг для расширения вычислительных мощностей, а Nvidia одновременно является её поставщиком оборудования и владеет около 10% акций, будучи вторым крупнейшим акционером. Такая циклическая структура финансирования, при которой «поставщик финансирует покупателя, а покупатель приобретает продукцию поставщика», вызвала широкие сомнения в финансовой устойчивости расширения инфраструктуры ИИ.

Заявление Хуана Жэньсюня в Стокгольме напрямую идёт вразрез с оценками кредитного рынка. «CoreWeave становится сильнее с каждым днём, — сказал он Bloomberg. — Я настроен оптимистично. Стоимость их капитала фактически снижается». Он также ясно дал понять, что Nvidia не требуется предоставлять CoreWeave какую-либо форму гарантийной поддержки.

Значимость этих слов обусловлена двойной ролью Хуана Жэньсюня: он одновременно важнейший поставщик оборудования для CoreWeave и её второй крупнейший акционер. Реакция рынка последовала незамедлительно: акции CoreWeave выросли на 5,94% по итогам дня, остановив падение, которое за два предыдущих дня суммарно превысило 18%.

Анализ заблуждения: спрос на вычисления далеко не ограничивается двумя лабораториями

Одна из глубинных причин распродажи на этой неделе — системный скептицизм относительно окупаемости инвестиций в инфраструктуру ИИ: если рост выручки OpenAI и Anthropic замедлится, кто оплатит многотриллионное строительство вычислительных мощностей?

В интервью BG2 Хуан Жэньсюнь охарактеризовал эту логику как «задавать вопрос не тем». Он разбил спрос на вычислительные мощности Nvidia на три примерно равные части:

Первая часть, около трети, — это базовые вычисления, совершенно не связанные с ИИ-лабораториями: молекулярная динамика, физическое моделирование, квантовая химия, классическое машинное обучение (например, обнаружение мошенничества в Visa и Mastercard), рекомендательные системы и т. д. «Даже если бы ИИ вообще не существовало, Nvidia не была бы нулём, — сказал он. — Этот бизнес растёт на 30–40% в год».

Вторая часть, от четверти до трети, — это спрос на вычисления со стороны передовых лабораторий. Но Хуан Жэньсюнь подчеркнул, что рынок обычно видит только две лаборатории, тогда как он видит пять-шесть: Meta, Grok, Gemini, Anthropic и другие растущие организации. «Если вы скажете мне, что это составляет менее трети нашего бизнеса, примерно четверть, — это хорошо».

Третья часть, также около трети, — это тысячи стартапов, арендующих вычислительные мощности, которые он сравнил с «AWS следующего поколения». 80% этих компаний используют открытые модели и создают специализированные интеллектуальные системы в таких вертикальных областях, как физический ИИ, биологический ИИ и материаловедение. «Воспринимайте этот большой сегмент облачных вычислений как AWS следующего поколения, — сказал он. — Это сегодняшний AWS, только ориентированный на будущее».

«Ставить многотриллионное строительство в зависимость от выручки двух лабораторий — это большая ошибка, — сказал Хуан Жэньсюнь. — Я с удовольствием работаю с ними и поддерживаю их. Они станут одними из самых важных технологических компаний в истории и добьются блестящего успеха. Но их выручке вовсе не нужно приближаться к триллиону долларов, чтобы всё это имело смысл».

Основополагающая логика ускорения спроса

В интервью Хуан Жэньсюнь системно объяснил, почему спрос на вычислительные мощности не будет линейно замедляться, а продолжит ускоряться.

Ключевой момент — перемножение двух составных факторов. Во-первых, рассуждение (мышление) на несколько порядков дороже, чем генерация по шаблону: ИИ должен разворачивать несколько вариантов, планировать, рефлексировать, отсекать лишнее и сохранять «стратегические опционы», что само по себе потребляет огромные вычислительные ресурсы. Во-вторых, чем способнее модель, тем больше сценариев, в которых её «нанимают». «Она использует больше вычислений для выполнения работы, но делает её хорошо, поэтому мы будем нанимать её для ещё большей работы, — сказал он. — Когда эти две вещи складываются, спрос ускоряется, а не замедляется».

Ключевым достижением прошлого года Хуан Жэньсюнь назвал «harness» — управление рабочей памятью, построение графов знаний (подобно автономному сжатию во время сна) и использование инструментов. Эти три вещи превратили большие языковые модели из «чат-ботов» в интеллектуальных агентов, способных работать на предприятиях. «Программирование — первый сценарий внедрения, — сказал он. — Дизайн и креатив — следующая волна».

По его мнению, OpenAI и Anthropic сейчас располагают вычислительными мощностями примерно в два-три гигаватта каждая, «что очень мало по сравнению с предстоящими масштабами». И именно при таком небольшом объёме вычислений ИИ уже решил уравнение Навье-Стокса — одну из математических задач тысячелетия. «Это наименее развитый интеллект, который у нас будет с этого момента, — сказал он. — Дальше будет только лучше».

Дефицит электроэнергии подталкивает долю Nvidia, в 2027 году узким местом станет физический мир

В интервью Хуан Жэньсюнь дал чёткую оценку узких мест строительства вычислительных мощностей в 2027 году: спрос будет «только больше», но земля, разрешения, электроэнергия и строительная рабочая сила станут главными препятствиями.

По данным SemiAnalysis, которые привёл ведущий BG2 Брэд Герстнер, в следующем году будет добавлено 43 гигаватта ИИ-мощностей, что превышает весь текущий мировой объём, а ещё через год — ещё 40 гигаватт. Хуан Жэньсюнь согласился с этой оценкой со стороны спроса, но отметил, что ограничения физического мира будут сдерживать реальные темпы реализации. «Земля, электроэнергия, корпуса, — сказал он. — Это станет одним из самых критических препятствий».

Примечательно, что в логике Хуана Жэньсюня дефицит электроэнергии, наоборот, становится драйвером дальнейшего роста доли Nvidia на рынке. Его аргумент: архитектура Nvidia обеспечивает самую высокую в мире вычислительную отдачу на ватт (tokens/watt), и чем напряжённее ситуация с электричеством, тем больше клиенты склонны выбирать платформу с максимальной производительностью на единицу энергии. «Когда электроэнергии становится меньше, качество вычислений, которые вы закладываете, должно быть наивысшим, — сказал он. — Наши решения наиболее пригодны для аренды, взаимозаменяемы и долговечны».

Он также сообщил, что рыночная стоимость, соответствующая одному гигаватту вычислительных мощностей Nvidia, выросла примерно с 18 миллиардов долларов до более чем 20 миллиардов, а теперь превышает 40 миллиардов долларов и продолжает расти. В капитальных затратах глобальных поставщиков облачных услуг (CSP) доля Nvidia составляет около 40%; на стороне, не относящейся к CSP (включая локальное развёртывание и новые облачные вычисления), — около 80%. «Шесть лет назад наша доля в мировых капитальных затратах выражалась однозначным числом», — сказал он.

К концу десятилетия: ежегодный объём строительства 3–4 триллиона долларов, «10 триллионов совсем не удивят»

В интервью Хуан Жэньсюнь представил свою систему оценки долгосрочных масштабов инфраструктуры ИИ, которая, по его мнению, является ключевым основанием считать, что рынок недооценивает устойчивость спроса на ИИ-вычисления.

Его логика такова: до появления ИИ ежегодный объём строительства мировой вычислительной инфраструктуры составлял около 500 миллиардов долларов и находился на траектории естественного роста. С учётом окончания закона Мура — «если вы хотите вдвое больше транзисторов, сколько бы вы ни ждали, вам придётся заплатить вдвое больше» — полупроводниковая отрасль сама по себе уже шла по пути превращения в крупнейшую индустрию мира. Добавьте к этому новый спрос, порождённый ИИ, и новую волну стартапов, и «к концу этого десятилетия ежегодный объём строительства составит от 3 до 4 триллионов долларов, ближе к 4 триллионам, из которых около 1,5 триллиона — чистые вычисления», — сказал он.

Что касается более долгосрочных перспектив, он отметил: «Если кто-то скажет мне, что ежегодный объём строительства и обновления инфраструктуры достигнет 10 триллионов долларов, я совсем не удивлюсь».

Говоря о собственной финансовой стратегии Nvidia, Хуан Жэньсюнь сообщил, что в настоящее время компания направляет более 50% свободного денежного потока на выкуп акций, а в прошлом квартале эта доля составила около 60%. Он также упомянул два новых вектора роста: лицензирование программного обеспечения для предприятий (годовая плата в зависимости от количества GPU) и соглашения о разделе выручки (Revshare) с некоторыми облачными провайдерами. Оба направления относительно независимы от продаж оборудования и опираются на огромную установленную базу и экосистему Nvidia.