Почему акции Nvidia (NVDA) торгуются со скидкой, несмотря на доминирование искусственного интеллекта, согласно Оппенгеймеру

Оглавление В последнее время Nvidia добилась значительного роста среди производителей чипов, хотя и не самого сильного. NVDA сообщила о росте на 15% за последний месяц, AMD выросла на 38%, а Intel - на 56%. Эта разница в показателях вызвала вопросы у инвесторов, однако один аналитик с Уолл-стрит полагает, что этот разрыв не должен вызывать беспокойства. Корпорация NVIDIA, NVDA Рик Шафер из Oppenheimer поддерживает рейтинг «лучше рынка» Nvidia с целевой ценой в 265 долларов. Напротив, он присваивает рейтинги Performance как AMD, так и Intel. Шафер называет Nvidia своей предпочтительной инвестицией в полупроводниковый сектор, входящей в текущий цикл прибыли. Более высокие показатели AMD и Intel в последнее время отражают растущее внимание к процессорам в конфигурациях серверов искусственного интеллекта — сегменту, отличному от операций Nvidia, ориентированных на графические процессоры. Intel также извлекла выгоду из недавней рекомендации Бэррона. Тем временем инвестиционная история Nvidia продолжает развиваться. Во время премаркетной активности в пятницу, 17 апреля, акции NVDA переходили из рук в руки около $198,60, показав внутридневной рост на 0,2%. Исследование Шафера подчеркивает, что стоечные системы NVL Blackwell Ultra (GB300) Nvidia обладают технологическим преимуществом двух поколений над конкурентами. Он отмечает, что в настоящее время Nvidia контролирует примерно в 17 раз больше его прогнозируемой прибыли на 2027 финансовый год – ниже среднего показателя по полупроводниковому сектору в 20 раз – что, по его мнению, является привлекательной точкой входа для лидера рынка с таким сильным позиционированием. За последние двенадцать месяцев акции выросли примерно на 75%. Коэффициент цены к прибыли акций составляет около 41x, что вызвало пристальное внимание некоторых участников рынка. Аналитики Trefis утверждают, что эта оценка не является необоснованной, учитывая предстоящий потенциал расширения. Рост доходов иллюстрирует траекторию. Nvidia выросла с 27 миллиардов долларов в 2023 финансовом году до почти 216 миллиардов долларов в 2026 финансовом году, что представляет собой примерно 8-кратное умножение. Консенсус Уолл-стрит теперь прогнозирует объем продаж в размере 480 миллиардов долларов к 2028 финансовому году. Два основных катализатора поддерживают этот прогноз. Первый предполагает переход от обучения модели ИИ к развертыванию логических выводов. Обучение происходит периодически; вывод выполняется непрерывно. По мере распространения приложений агентного ИИ растут и вычислительные требования. Организации, уже инвестировавшие средства в платформу CUDA от Nvidia, сталкиваются со значительными затратами на переход, что приводит к удержанию клиентов. Вторым катализатором расширения являются инициативы суверенного ИИ. Страны всего мира создают внутреннюю инфраструктуру искусственного интеллекта, и технологический стек Nvidia на базе CUDA позиционирует ее в выгодном свете. В 2026 финансовом году доходы Nvidia от сегмента искусственного интеллекта утроились, превысив 30 миллиардов долларов. Что касается рентабельности, чистая прибыль Nvidia в 2026 финансовом году составила 54% по сравнению с 31% в 2023 финансовом году. Для сравнения, маржа AMD составляет около 20%. Аналитики Trefis прогнозируют, что рентабельность сохранится примерно на 52%, несмотря на меняющийся состав продуктов. Если выручка достигнет $575 млрд, а маржа сохранится на уровне 52%, это означает, что чистая прибыль приблизится к $300 млрд — примерно в 2,5 раза больше, чем $117 млрд, зафиксированных в 2026 финансовом году. Применяя скользящий коэффициент P/E, равный 25x, к этому показателю прибыли, Trefis рассчитывает потенциальную рыночную капитализацию в $7,5 трлн, что поднимет цену акций до $300. Для сравнения, акции Cisco в настоящее время торгуются с коэффициентом 22-кратной скользящей прибыли. Microsoft командует выше 27x. Предстоящая архитектура Nvidia, Vera Rubin, придет на смену Blackwell и направлена ​​на повышение производительности вывода при одновременном снижении затрат на обработку каждого токена.