Nvidia részvényeinek ára mintegy 15%-kal esett csúcsához képest május óta, bár a vállalat bevétel-előrejelzései továbbra is növekedést mutatnak. Bloomberg részletesen foglalkozott a jelenséggel: a lényeg, hogy a befektetők most kevesebbet fizetnek egy jövőbeli Nvidia-nyereség dollárjáért, mint az átlagos S&P-vállalatnál.
Hová megy a pénz: memóriagyártók erősödése
Miközben a tőke továbbra is az AI-infrastruktúrába áramlik, a nagyobb része a memóriacégek felé irányul. A Micron — a világ egyik legnagyobb DRAM-gyártója — árfolyama közel háromszorosára nőtt ugyanebben az időszakban, ami azt tükrözi, hogy a memóriakapacitás vált a modern adatközpontok szűk keresztmetszetévé és a befektetők új kedvencévé.
A jelenség oka viszonylag egyszerű: a múlt évi, ijesztőnek tűnő GPU-hiány némileg enyhült, ezzel szemben az adatközpontoknak most minden elérhető memória kell. A DRAM, az általánosan használt memóriachip típus, amely a számítógépek és szerverek működéséhez szükséges, folyamatos, széles sávú adatmozgatásra optimalizált komponenseket jelent — ezek évtizedes fejlesztés után váltak rendkívül keresetté.
Áremelkedés és árcsökkenés: számok és trendek
A piaci spotár, amit a vásárlók a nyílt piacon fizetnek DRAM-ekért (szemben a hosszú távú szerződéses árakkal), az elmúlt évben nagyot emelkedett: a cikk szerint a memóriaárak az elmúlt évben tízszeresére nőttek. Ezzel párhuzamosan az Nvidia H100 GPU-ira vonatkozó óránkénti spotár is változott: az Ornn adatai szerint egyes hónapokban, május környékén, az óraár csúcsértéke körülbelül 3,20 dollár volt, majd fokozatosan csökkent.
Ez a kettős trend magyarázza, miért romlott Nvidia relatív értékeltsége: a cég értékét nagymértékben befolyásolja a számítási kapacitás ára, ami esett, míg a memóriagyártókhoz kötődő árbevétel és profit kilátások erősödtek.
Miért alakulhatott így? Szállítási és keresleti okok
Wayne Nelms, az Ornn társalapítója és technológiai igazgatója a háttérben egyszerű kereslet-kínálat problémát lát. A nagy felhőszolgáltatók — például Google, Amazon és Microsoft —, illetve olyan cégek, mint OpenAI, saját, egyedi gyorsítóprocesszorokat fejlesztenek, hogy csökkentsék függőségüket Nvidia megoldásaitól. Ezek a házon belüli chipek ugyan nem feltétlenül érik el az Nvidia legfrissebb modelljeinek teljesítményét, de elég jók ahhoz, hogy nyomást gyakoroljanak a számítás költségére.
Nelms megfogalmazásában: „Több GPU- és gyorsítógyártó lép be a piacra. Mindenki saját szilikont akar készíteni, de senki sem akar saját DRAM-ot gyártani. Amíg nem történik jelentős technológiai áttörés a HBM [high-bandwidth memory] terén, amíg a kínálat és kereslet nem változik érdemben, vagy amíg nem lép be új szereplő a memória-piacra, a mai állapot nagyjából fennmarad.”
Következmények és összegzés
A helyzet frusztráló Nvidia számára, és részben a saját sikereinek az ára: a vállalat bizonyította a számítás értékét az AI-fejlesztésben, így a piac középpontjába került, miközben a „kevésbé izgalmas”, de alapvető komponenseket gyártó cégek jelentős hasznot húznak a memóriahiányból. A befektetők és adatközpont-építők most a memóriaoldali szűk keresztmetszetre fókuszálnak, ami rövid- és középtávon a DRAM-gyártók helyzetét erősíti, miközben a GPU-k óradíja és Nvidia piaci értékeltsége csökkenőben van.
