Nvidia — это центральный банк цепочки поставок искусственного интеллекта: насколько глубок ров, построенный Хуаном Жэньсюнем?

В недавнем выпуске подкаста от a16z известный инвестор Гэвин Бейкер и партнер a16z Дэвид Джордж вели глубокую беседу, в ходе которой оба пришли к выводу, что Nvidia "находится в очень, очень выгодной позиции".

Бейкер считает, что Дженсен Хуанг построил прочную защиту. Nvidia, благодаря вертикальной интеграции цепочки поставок, закреплению производственных мощностей TSMC и глобальных поставок ключевых компонентов, а также созданию финансируемой экосистемы дата-центров, стала "центральным банком" цепочки поставок AI — эту защиту крайне сложно воспроизвести. Ведущий Дэвид Джордж также отметил: "За последние 26 лет я усвоил одну вещь — никогда не ставить против Дженсена Хуанга."

Девять чипов, одна экосистема

Гэвин описал текущую продуктовую матрицу Nvidia: девять видов чипов — различные ускоряющие чипы, CPU, Ethernet-коммутаторы, два типа GPU и InfiniBand.

Это не просто расширение продуктовой линейки. Гэвин отмечает, что стратегия Nvidia — "вертикальная интеграция, но горизонтальная открытость" — даже если появится действительно сильный конкурентный чип, если он интегрируется в экосистему Nvidia, он почти наверняка покажет лучшие результаты.

Это означает, что конкуренты оказываются перед дилеммой: прямое противостояние или интеграция. Совет Гэвина всем генеральным директорам полупроводниковых компаний звучит так: "Вам стоит сказать только одну вещь: 'Спасибо Дженсену Хуангу, спасибо за созданную возможность. Как мы можем работать вместе с вами?'".

Он добавляет, что каждый 1% доли рынка сегодня примерно оценивается в 100 млрд долларов, "найдите свою нишу, захватите хотя бы 1% — этого достаточно".

Закрепление цепочки поставок: самая трудновоспроизводимая преграда

Уникальность Nvidia не только в мастерстве разработки чипов, но и в контроле над цепочкой поставок.

По данным Гэвина, приведенным в подкасте, Nvidia закрепила 70–80% мировых ключевых поставок, включая производственные мощности TSMC, ёмкости DRAM, ёмкости NAND, мощности по производству лазеров, конденсаторов и всего необходимого для серверных стоек.

"За последние 15 лет он превратил многомиллиардные ставки, делавшиеся раз в 2–3 года, в стоимостные ставки на сотни миллиардов долларов, одновременно интегрируя всю цепочку поставок и систему финансирования." — говорит Гэвин.

Такой масштаб интеграции означает, что даже если конкурент выпустит чип с аналогичной производительностью, ему просто не хватит доступа к производственным мощностям. Гэвин прямо сказал: "Железо — это сложно, реальный мир — сложен. А Дженсен Хуанг с его масштабом и скоростью одновременно объединяет всю цепочку поставок и финансирования — это очень сложно повторить."

Гарантия остаточной стоимости: финансирование как конкурентное преимущество

Один из самых недооценённых элементов защиты Nvidia — это её финансовая структура.

Гэвин подробно разобрал этот механизм в разговоре: допустим, дата-центр Nvidia стоит 50 млрд долларов — покупателю нужно всего 15 млрд собственных средств, остальное — 35 млрд — можно профинансировать. Blackstone, KKR, Apollo, Goldman Sachs, JPMorgan и другие готовы участвовать в финансировании, потому что Nvidia обеспечивает гарантию остаточной стоимости.

Ключевой момент: если гарантия остаточной стоимости ниже, чем валовая прибыль Nvidia от продажи чипов в дата-центр, то компания практически не несет риска и получает долю от прибыли.

Для сравнения, Гэвин отметил, что TPU, возможно, вторая по финансируемости опция — "но для этого потребуется минимум вдвое больше акционерного капитала, а ставка по финансированию будет выше".

"Стоимость капитала — огромное преимущество, поэтому участие в его экосистеме так важно", — утверждает Гэвин.

Дэвид добавляет, что через гарантию остаточной стоимости Nvidia помогает средним и мелким игрокам конкурировать с Anthropic и OpenAI, "точно так же, как когда-то поддержал NeoClouds — по сути, это способствует широкому доступу к вычислительным мощностям и полезно для мира".

Open-source — это плюс, а не угроза

На рынке существует мнение, что рост open-source моделей может сократить маржу Nvidia. Гэвин абсолютно не согласен с этой точкой зрения.

"Некоторые всерьёз считают это огромным риском для его бизнеса — это совершенно неверная логика", — говорит Гэвин. — "Open-source означает, что маржа на Token, выпущенный на GPU Nvidia, может уменьшиться с 90% до 40%, но это означает огромный рост числа Token, а значит — больше потребности в вычислительных мощностях. В условиях ограниченного предложения — это большой плюс для него".

Гэвин также отметил, что мотивирующая система Nvidia способствует фрагментации AI, разнообразию моделей и децентрализации вычислительных ресурсов — "что полностью соответствует национальным интересам США". Он является крупнейшим сторонником open-source, и это лишь укрепляет его бизнес, а не ослабляет его.

Дилемма конкурентов: не злите Майкла Джордана

Для желающих бросить вызов Nvidia Гэвин использует повторяющуюся метафору.

"Иногда видишь, как кто-то дерзко высказывается в его присутствии, как будто к Майклу Джордану на пике подходит игрок и бросает ему вызов — где-то в 50-м матче регулярного сезона ему немного скучно, и тут какой-нибудь амбициозный молодой игрок решает его спровоцировать... Это мои любимые моменты."

Он приводит пример команды TPU, считая, что они "надели плащ Супермена", и результат был неутешительный. Apple со своим собственным AI-чипом Jalapeno, по мнению Гэвина, заслуживает признания — "первый действительно конкурентный внутренний ASIC, который мне довелось видеть, был создан за короткое время, и этого стоит признать" — но вместе с тем: "Jalapeno надел плащ Супермена, посмотрим что будет дальше".

Гэвин также отмечает структурную причину, почему универсальные GPU сложно вытеснить специализированными чипами: три ведущие китайские open-source модели — DeepSeek, Kimmy, Qwen — эволюционируют принципиально разными путями, "все они могут работать на универсальных GPU, а если потребуется специализация, нужны универсальные чипы, чтобы справиться с неопределённостью развития".

Структура сделок с чипами раскрывает истинные предпочтения

Гэвин предлагает уникальный способ понять реальные рыночные предпочтения — проанализировать структуру сделок между чиповыми компаниями и их клиентами.

Он делит структуры сделок на четыре уровня от лучшего к худшему: прямые инвестиции чиповой компании в клиента (пример — сделки Google и Amazon с Anthropic на TPU и Tranium); структура с гарантией остаточной стоимости (Blackstone, KKR участвуют в финансировании); сделки с варрантами, привязанными к фиксированной цене Token; и просто выдача варрантов ("это, возможно, сделки с отрицательным NPV").

"По этим четырём уровням вы можете судить о реальных предпочтениях клиентов. У Nvidia условия обычно отличные, и умные игроки всегда участвуют в их сделках — это многое говорит само за себя", — говорит Гэвин.