Dyrektor generalny Nvidii, Jensen Huang, nie zorganizował w Davos tego samego starego „pokazu psów i kucyków”. Wszyscy spodziewali się kolejnej długiej rozmowy o frytkach; zamiast tego przerzucił scenariusz.
Charyzmatyczny przywódca największego na świecie producenta chipów wykorzystał okazję, aby zająć się energią elektryczną, budownictwem, emisją obligacji i tą częścią sztucznej inteligencji, która przekształca infrastrukturę w wartość ekonomiczną.
W kluczowej rozmowie na Światowym Forum Ekonomicznym z dyrektorem generalnym BlackRock Larrym Finkiem, założyciel i dyrektor generalny Nvidia (NVDA) opisał sztuczną inteligencję w ostrych słowach.
Nvidia Krótkie fakty w skrócie Przychody (3QFY26): 57,0 mld USD (wzrost o 22% kw./kw., wzrost o 62% rok do roku) Przychody z centrów danych (3QFY26): 51,2 mld USD (wzrost o 25% kw./kw., wzrost o 66% rok do roku) Marża brutto GAAP (3kw.2026 r.): 73,4% Prognoza przychodów w 4Q26: Zwrot dla akcjonariuszy w wysokości 65 miliardów dolarów (+/– 2%) (pierwsze dziewięć miesięcy roku budżetowego 26): zwrot 37 miliardów dolarów; Pozostało 62,2 miliarda dolarów w ramach autoryzacji wykupu „pięciowarstwowego ciasta” Huanga z dołączoną ścieżką pieniężną
„Pięciowarstwowe ciasto” Huanga w Davos jest w zasadzie markerem. Przyjrzyjmy się stosowi i przejrzyjmy liczby powiązane z każdą warstwą.
Warstwa 1: Według oceny branżowej Bloom Energy ze stycznia 2026 r. obciążenie IT centrami danych w USA może wzrosnąć z około 80 GW w 2025 r. do ponad 150 GW w 2028 r. W tym samym raporcie stwierdzono, że do 2030 r. mniej więcej co piąty kampus centrum danych będzie większy niż gigawat, a do 2035 r. liczba ta wzrośnie do jednego na trzy. Warstwa 2: Chipsy + infrastruktura obliczeniowa Działalność Nvidii w zakresie centrów danych jest obecnie tak duża, że w rzeczywistości jest „makro”: 51,2 miliarda dolarów w jednym kwartale. Własny komentarz Nvidii dotyczący zysków w odniesieniu do pozwu był bezceremonialny: „Sprzedaż Blackwell wykracza poza schematy…” Warstwa 3: Centra danych w chmurze Goldman Sachs Research przytacza konsensusowe szacunki wydatków kapitałowych hiperskalera na 527 miliardów dolarów w 2026 r., w porównaniu z 465 miliardami dolarów na początku sezonu wyników, i zauważa, że szacunki zostały skorygowane w górę. wielokrotnie. Według podsumowania Goldmana przedsiębiorstwa zajmujące się hiperskalem wydały w samym trzecim kwartale 106 miliardów dolarów na nakłady inwestycyjne (sztuczna i niezwiązana ze sztuczną inteligencją), co stanowi wzrost o 75% rok do roku. Warstwa 4: Modele
Huang opowiada się za przyjęciem sztucznej inteligencji, stwierdzając, że staje się ona „oprogramowaniem domyślnym”. Skomentował: „Sztuczna inteligencja jest bardzo łatwa w użyciu; jest to najbardziej przyjazne dla użytkownika oprogramowanie w historii”.
Warstwa 5: Aplikacje
Huang wysunął kluczowe stwierdzenie: „Ostatecznie to właśnie na tej górnej warstwie pojawią się korzyści ekonomiczne”.
Ta ostatnia warstwa może przekształcić wydatki kapitałowe z „cyklu” w coś, co musi odbywać się w sposób ciągły.
Najważniejszą warstwą AI nie są żetony; jest moc
To tutaj rozmowy w Davos mogą być bardzo konkretne.
Raport dotyczący energii w centrach danych ze stycznia 2026 r. wskazuje, że działalność centrów danych przekracza granicę: dostępność energii nie jest już „zmienną planowania”. To raczej dostępność energii determinuje obecnie sukces lub porażkę niektórych rynków.
Powiązane: Najlepszy analityk odważnie stawia na Morgan Stanley po jego ogromnych zarobkach
Kilka zaskakujących szczegółów na temat sztucznej inteligencji i potrzeb energetycznych: Oczekuje się, że w Teksasie do 2028 r. moc centrów danych przekroczy 40 GW, co będzie odpowiadać prawie 30% całkowitego zapotrzebowania w USA, co oznacza gwałtowny wzrost udziału w rynku o 142% w porównaniu z dniem dzisiejszym. Operatorzy twierdzą, że czas dostawy jest od 1,5 do 2 lat dłuższy niż zakładają operatorzy hiperskali i dostawcy kolokacji. Operatorzy sieci znacząco zmieniają swoje prognozy obciążenia. Przykładowo ERCOT podniósł swoje oczekiwania dotyczące rozbudowy centrów danych w 2030 roku z 29 GW do 77 GW. Wytwarzanie na miejscu staje się „stałe”: odsetek respondentów spodziewających się, że do 2030 r. kampusy na miejscu będą wyposażone w pełne zasilanie, wzrósł o 22% w ciągu sześciu miesięcy i wynosi około jednej trzeciej centrów danych.
Teza Huanga, poparta liczbami rzeczywistymi, stwierdza, że skalować może się tylko dolna warstwa.
Big Tech zwraca się nawet na rynek obligacji, aby kontynuować budowanie potencjału sztucznej inteligencji
Wtedy historia przybiera obrót, który będzie możliwy dopiero w 2026 roku.
Wraz ze wzrostem cen infrastruktury sztucznej inteligencji duże firmy technologiczne pożyczają pieniądze w rekordowym tempie. Nie dzieje się tak dlatego, że nie stać ich na wydatki kapitałowe, ale dlatego, że chcą elastyczności i – jak twierdzą niektórzy – ochrony zysków akcjonariuszy.
Więcej NVIDIA:
Problem chipów Nvidii w Chinach nie jest tym, o czym myśli większość inwestorówJim Cramer wydaje mocny, składający się z pięciu słów werdykt w sprawie akcji NvidiiOto, jak Nvidia powstrzymuje klientów przed zmianąBank of America niespodziewanie wzywa do akcji wspieranych przez Nvidię
W czwartym kwartale 2025 roku spółki IT sprzedały obligacje o wartości 108,7 mld dolarów (prawie dwukrotnie więcej niż w poprzednim kwartale). Do początku 2026 r. sprzedali o 15,5 miliarda dolarów więcej, podaje The Washington Post, powołując się na Moody’s Analytics.
To niedoceniany znak. Kiedy rynek obligacji staje się częścią łańcucha dostaw AI, „budowa” zaczyna przypominać cykl przemysłowy, a nie trend w zakresie urządzeń.
Co inwestorzy powinni obejrzeć w następnej kolejności w historii rozwoju AI
Jeśli Huang ma rację, że sztuczna inteligencja to pięciowarstwowy stos, „wzorowy entuzjazm” nie jest już głównym czynnikiem decydującym. Istnieją ograniczenia dotyczące tego, co możesz zrobić i ile pieniędzy możesz wydać.
Oto przydatna lista obserwacyjna:
Wąskie gardła w sektorze energetycznym: czy harmonogramy pozyskiwania energii są stale opóźniane (i wymuszane są prace budowlane na obszarach charakteryzujących się „przewagą energetyczną”)? Rewizja wydatków kapitałowych: czy prognozy dotyczące wydatków na 2026 r. ponownie wzrosną w porównaniu z konsensusem wynoszącym 527 miliardów dolarów, na który powołuje się Goldman? Nvidia Guidance Cadence: Rynek bardziej przejmuje się nachyleniem wskazówek niż główną ćwiartką; Nvidia wcześniej prognozowała 65 miliardów dolarów na następny kwartał. Test aplikacji: czy firmy naprawdę zarabiają dzięki sztucznej inteligencji na poziomie przepływu pracy, który według Huanga „zostaną zrealizowane korzyści ekonomiczne”?
Inwestorzy mogą podsumować tezę Huanga z Davos w następujący sposób: sztuczna inteligencja nie jest pojedynczym rzemiosłem.
To wiele wąskich gardeł, a obecnie wąskim gardłem, które liczy się najbardziej, może być to, którego Wall Street nie potrafi „kodować”, aby pokonać.
Powiązane: Bank of America odważnie stawia na Roblox i widzi dużą przewagę
