Nvidia to bank centralny łańcucha dostaw AI — jak głęboką fosę zbudował Jensen Huang?

Niedawno, w jednym z najnowszych odcinków podcastu a16z, znany inwestor Gavin Baker przeprowadził dogłębną rozmowę z partnerem a16z Davidem Georgem. Obaj uznali, że Nvidia „znajduje się w bardzo, bardzo korzystnej pozycji”.

Baker uważa, że Jensen Huang zbudował głęboką fosę obronną. Nvidia poprzez pionową integrację łańcucha dostaw, zarezerwowanie mocy przerobowej wafli w TSMC oraz dostaw kluczowych globalnych komponentów i budowę ekosystemu centrów danych możliwego do finansowania, stała się „bankiem centralnym” łańcucha dostaw AI – i prawie niemożliwym do skopiowania. Prowadzący David George powiedział również: „Jedna rzecz, której nauczyłem się przez ostatnie 26 lat — nigdy nie obstawiaj przeciwko Jensenowi Huangowi.”

Dziewięć rodzajów chipów, jeden ekosystem

Gavin opisał obecną ofertę produktów Nvidii: dziewięć rodzajów chipów – różne chipy akcelerujące, CPU, przełączniki Ethernet, dwa rodzaje GPU, a także InfiniBand.

To nie jest zwykła ekspansja linii produktów. Gavin twierdzi, że strategia Nvidii to „pionowa integracja, ale otwartość pozioma” – nawet jeśli pojawi się wybitny konkurencyjny chip, jeśli może zostać włączony do ekosystemu Nvidii, prawie na pewno będzie działał lepiej.

To oznacza, że konkurenci stają przed dylematem: walczyć bezpośrednio lub się zintegrować. Gavin daje radę wszystkim CEO firm półprzewodnikowych: „Jedyne, co musisz powiedzieć, to 'dziękuję Jensenowi Huangowi, dziękuję za stworzenie tej szansy, jak możemy z Tobą współpracować'.”

Dodaje, że każdy 1% udziału w rynku jest dziś wart około 100 miliardów dolarów, „znajdź niszę, zdobądź 1% i to wystarczy”.

Blokada łańcucha dostaw: najtrudniejsza do skopiowania bariera

Fosa Nvidii to nie tylko umiejętności projektowania chipów, ale przede wszystkim kontrola nad łańcuchem dostaw.

Według Gavina w podcastie, Nvidia zarezerwowała 70% do 80% kluczowej globalnej podaży, włączając w to moce przerobowe wafli w TSMC, pojemność DRAM, pojemność NAND, produkcję laserów, pojemność kondensatorów oraz wszystko niezbędne do budowy szaf rackowych.

„W ciągu ostatnich 15 lat zamienił zakłady o wartości kilku miliardów dolarów, podejmowane raz na dwa do trzech lat, na zakłady o wartości setek miliardów dolarów, jednocześnie wciągając cały łańcuch dostaw i system finansowania.” – mówi Gavin.

Integracja łańcucha dostaw na taką skalę oznacza, że nawet jeśli konkurent stworzy chip o podobnej wydajności, może go ograniczyć realia dotyczące dostępności produkcji. Gavin wyjaśnia wprost: „Sprzęt jest trudny, rzeczywisty świat jest trudny. A Jensen Huang, przy obecnej skali i szybkości, wciąga ze sobą cały łańcuch dostaw i system finansowania – to naprawdę trudne do skopiowania.”

Gwarancja wartości rezydualnej: finansowanie jako fosa

Najłatwiej przeoczoną częścią fosy Nvidii jest jej struktura finansowania.

Gavin szczegółowo wyjaśnił ten mechanizm: zakładając, że centrum danych Nvidii kosztuje 50 miliardów dolarów, kupujący potrzebuje tylko 15 miliardów w kapitałach własnych, pozostałe 35 miliardów można pozyskać poprzez finansowanie. Blackstone, KKR, Apollo, Goldman Sachs, JPMorgan i inne instytucje chętnie uczestniczą w finansowaniu, ponieważ Nvidia oferuje gwarancję wartości rezydualnej.

Klucz tkwi w tym: jeśli gwarancja wartości rezydualnej jest mniejsza niż brutto zysk Nvidii ze sprzedaży chipów do centrum danych, Nvidia jest praktycznie pozbawiona ryzyka, jednocześnie czerpiąc zysk z podziału przychodów.

Gavin wskazuje, że na drugim miejscu pod względem możliwości finansowania jest TPU, „ale potrzeba przynajmniej podwójnej wartości kapitału własnego oraz wyższych kosztów finansowania”.

„Koszt kapitału to ogromna przewaga — dlatego każdy chce być częścią jego ekosystemu.” – mówi Gavin.

David dodaje, że Nvidia przez gwarancję wartości rezydualnej pomaga mniejszym i średnim graczom konkurować z Anthropic i OpenAI, „tak jak kiedyś wspierał NeoClouds — to w istocie demokratyzuje moc obliczeniową, korzystnie wpływając na świat”.

Open source to korzystne, nie zagrożenie

Na rynku istnieje obawa, że rosnąca liczba otwartych modeli kompresuje marże Nvidii. Gavin ocenia to całkowicie inaczej.

„Są ludzie, którzy uważają, że to największe ryzyko dla jego biznesu — zupełnie błędna logika.” – mówi Gavin, „open source oznacza, że profit z Tokenów generowanych przez GPU Nvidii może spaść z 90% do 40%, ale jednocześnie konsumowanych będzie więcej Tokenów, a więc wzrośnie potrzeba mocy obliczeniowej. W świecie ograniczonej podaży to dla niego ogromna korzyść.”

Gavin dodaje też, że motywacja Nvidii naturalnie sprzyja fragmentacji AI, różnorodności modeli i decentralizacji mocy obliczeniowej, „co całkowicie odpowiada interesom narodowym Stanów Zjednoczonych”. Jest kluczowym zwolennikiem open source, co wzmacnia jego biznes, zamiast go osłabiać.

Dylemat wyzwań: nie prowokuj Michaela Jordana

Gavin używa powtarzanego porównania względem konkurentów próbujących rzucić wyzwanie Nvidii.

„Czasem widzisz, jak ktoś mówi coś zuchwałego, jakby prowokował Michaela Jordana, gdy jest w formie — podczas 50. meczu sezonu zasadniczego, kiedy jest trochę znudzony, a pewien młody zawodnik postanawia go sprowokować, a potem... to moje ulubione momenty.”

Gavin, na przykładzie zespołu TPU, uważa że „założyli pelerynę Supermana” – i efekt nie był dobry. Apple z własnym chipem AI Jalapeno otrzymało pewne uznanie — „to pierwszy naprawdę konkurencyjny chip ASIC, który widziałem, zbudowany w krótkim czasie, powinno się go docenić” — ale dodaje, „Jalapeno zakłada pelerynę Supermana, zobaczymy co będzie dalej”.

Gavin zwraca też uwagę na strukturalny powód, dla którego uniwersalne GPU są trudne do zastąpienia przez wyspecjalizowane chipy: DeepSeek, Kimmy, Qwen — trzy wiodące chińskie otwarte modele rozwijają się w bardzo różnych kierunkach, „wszystkie mogą działać na uniwersalnych GPU, ale jeśli chcesz je wyspecjalizować, potrzebujesz uniwersalnego chipu, by poradzić sobie z niepewnością rozwoju”.

Struktura transakcji chipowych ujawnia rzeczywiste preferencje

Gavin przedstawia unikalny punkt widzenia na ocenę rzeczywistych preferencji rynkowych: analizę struktury transakcji między firmą chipową a klientem.

Podzielił transakcje na cztery poziomy, od najlepszego do najgorszego: bezpośrednia inwestycja firmy chipowej w klienta (np. Google, Amazon przy transakcjach TPU Anthropic i Tranium); struktura gwarancji wartości rezydualnej (finansowanie przez Blackstone i KKR); warranty powiązane ze stałą ceną Tokenów; oraz czyste warranty („to może mieć ujemną wartość bieżącą netto”).

„Analizując te cztery poziomy struktury, możesz wnioskować o rzeczywistych preferencjach klientów. Transakcje Nvidii zazwyczaj są bardzo dobre, mądrzy ludzie biorą w nich udział — to już samo w sobie mówi wiele.” – mówi Gavin.