Czy AI jest w bańce? 3 statystyki, które musisz znać przed rozmową o $NVDA. W ciągu ostatniego tygodnia pojawiło się kilka ostrożnych raportów dotyczących AI, w tym niezbyt udane uruchomienie GPT-5, sugerujących, że AI nie generuje zysków finansowych. Ale oto, co inwestorzy przeoczyli: - Pierwsza fala modeli została zbudowana na architekturze Hopper, która była przełomowa w swoim czasie. Przyniosła nam bardziej zaawansowane wyszukiwanie, skuteczniejsze reklamy i kilka narzędzi produktywności, ale wpływ na przedsiębiorstwa był stosunkowo minimalny. - Następna fala narzędzi będzie wymagała znacznie większej ilości inferencji, aby móc zasilać narzędzia takie jak AI Agents itd. Tutaj wkracza Blackwell Systems (GB200/300). Architektura Hopper dostarczyła kilka kwartałów wyników znacznie przewyższających oczekiwania. Gdy Blackwell pokona początkowe trudności związane ze swoją architekturą i wdrożeniem, spodziewamy się, że pozytywne niespodzianki powrócą. Skąd bierze się nasza pewność? Oto trzy statystyki, które musisz znać: 1⃣ xAI zamierza zakupić 300K GPU Blackwell B200, według komentarza Elona Muska => dla odniesienia, kons. to ~1M łącznie dla B100/200 dla całej firmy 🫢 2⃣ Oracle zobowiązał się do zakupu 400K Nvidia GB200 (~40 miliardów dolarów zakupu) => dla odniesienia, kons. to <3M łącznie jednostek dla GB200 w '25 dla całej firmy 🙀 3⃣ Wszyscy dostawcy chmurowi (Microsoft, Google, Amazon) zwiększają wydatki kapitałowe... czy zostaną im jakieś Blackwelle? Dlaczego wszyscy walczą o Blackwelle? Zobacz statystykę wydajności poniżej 🚀 W teście porównawczym, $CRWV przetestował system NVIDIA H100 z 16 GPU w porównaniu do zaledwie czterech GPU na nowej infrastrukturze NVIDIA GB300 NVL72 i zaobserwował ponad 6x wyższą surową przepustowość na GPU na GB300. Według bloga CoreWeave, "Ta wydajność jest szczególnie ważna dla modeli rozumowania. Procesy 'łańcucha myśli', które pozwalają tym modelom rozwiązywać złożone problemy, wymagają wielu iteracyjnych kroków, co czyni je niezwykle wrażliwymi na opóźnienia inferencji". Kluczowe elementy, na które zwracamy uwagę podczas rozmowy o NVIDIA: - Wzrost Blackwell Systems, wydajność, rozmiar klastrów, komentarze klientów itd. - Wpływ Blackwell na marże - inwestorzy oczekują ➖, ale czy może być ➕? - Chiny to dzika karta, ale pytanie brzmi, jak szybko Chiny mogą wrócić. Dla odniesienia, Nvidia oczekiwała ~$20B z Chin przed ograniczeniami i odpisami. Gdy inwestorzy zaczynają się wahać ❄️🐾, może to być dobra okazja do zakupu. Produkty AI, szczególnie na poziomie przedsiębiorstw, często wymagają znacznej ilości czasu na rozwój. Jednak to nie oznacza, że inwestycje spowolnią; wręcz przeciwnie, prawdopodobnie przyspieszą.