Vēl nesen Nvidia bija neapstrīdams mākslīgā intelekta uzplaukuma simbols, taču pēdējo mēnešu laikā situācija sākusi mainīties. Lai gan uzņēmuma ieņēmumi turpina augt un pieprasījums pēc tā grafiskajiem procesoriem joprojām ir ļoti augsts, investoru interese pamazām pārorientējas uz citu pusvadītāju segmentu – atmiņas mikroshēmām.
Rezultātā Nvidia akciju vērtība kopš maijā sasniegtā maksimuma samazinājusies aptuveni par 16%, bet uzņēmuma tirgus kapitalizācija sarukusi par gandrīz 1 triljonu ASV dolāru (aptuveni 852 miljardi eiro). Vienlaikus uzņēmuma novērtējums biržā nokritis līdz līmenim, kāds bija vēl pirms mākslīgā intelekta buma.
MI datu centros mainās prioritātes
Līdz šim galvenā problēma MI infrastruktūrā bija grafisko procesoru (GPU) trūkums. Tieši Nvidia H100 un citi paātrinātāji kļuva par pieprasītāko aparatūru pasaulē, jo bez tiem nebija iespējams apmācīt modernus mākslīgā intelekta modeļus.
Vai situācija ir mainījusies?
GPU piegādes pakāpeniski stabilizējas, savukārt datu centru operatori arvien vairāk saskaras ar citu ierobežojumu – augstas caurlaidspējas operatīvās atmiņas (HBM jeb High Bandwidth Memory) trūkumu. Tieši šīs mikroshēmas nodrošina, ka grafiskie procesori spēj pietiekami ātri saņemt un apstrādāt milzīgo datu apjomu.
Atmiņas ražotāji kļuvuši par jaunajiem ieguvējiem
Lielākais ieguvējs no šīm pārmaiņām ir Micron, viens no pasaules lielākajiem DRAM atmiņas ražotājiem.
Pēdējā gada laikā pieprasījums pēc HBM un DRAM atmiņas pieaudzis tik strauji, ka tirgus nespēj tam sekot līdzi. Rezultātā atsevišķu atmiņas mikroshēmu cenas atklātajā tirgū gada laikā pieaugušas pat aptuveni desmit reizes.
Tas ļāvis atmiņas ražotājiem ievērojami palielināt peļņu, un investori arvien biežāk izvēlas ieguldīt tieši šajos uzņēmumos, nevis Nvidia.
GPU noma kļūst lētāka
Vēl viena pazīme, ka tirgus mainās, ir GPU nomas cenas. Ja 2026. gada maijā viena Nvidia H100 procesora noma maksāja aptuveni 2,73 eiro stundā (ap 3,20 ASV dolāriem), tad pēdējos mēnešos šī cena pakāpeniski samazinājusies.
Tas nozīmē, ka uzņēmumiem kļūst vieglāk piekļūt jaudīgiem MI resursiem, samazinot Nvidia iespējas uzturēt iepriekšējo cenu līmeni.
Arvien vairāk uzņēmumu izstrādā savus MI procesorus
Papildu spiedienu rada arī tehnoloģiju giganti. Tādi uzņēmumi kā Google, Amazon, Microsoft un OpenAI arvien aktīvāk izstrādā paši savus mākslīgā intelekta procesorus.
Lai gan tie ne vienmēr pārspēj jaunākās Nvidia mikroshēmas, daudzos uzdevumos tie ir pietiekami efektīvi un vienlaikus ļauj samazināt izmaksas. Tas pakāpeniski mazina atkarību no Nvidia aparatūras.
Paradokss – Nvidia pati radīja šo tirgu
Ironiski, ka pašreizējā situācija lielā mērā ir paša Nvidia panākumu sekas. Uzņēmums izveidoja CUDA programmatūras platformu, kas kļuva par MI industrijas standartu, un gadiem ilgi attīstīja arvien jaudīgākus GPU. Tieši Nvidia palīdzēja radīt milzīgo pieprasījumu pēc MI infrastruktūras.
Tomēr līdz ar tirgus nobriešanu investori sāk meklēt nākamo “šauro vietu”, kur iespējams gūt lielāku peļņu. Šobrīd tā ir nevis skaitļošanas jauda, bet gan operatīvā atmiņa.
Nvidia joprojām saglabā līdera pozīciju
Neskatoties uz akciju kritumu, Nvidia joprojām ir pasaules līderis MI paātrinātāju tirgū, un tās grafiskie procesori dominē lielākajā daļā moderno datu centru.
Tomēr investoru uzmanība pakāpeniski pārvietojas uz citiem pusvadītāju ražotājiem, kas liecina par jaunu posmu mākslīgā intelekta infrastruktūras attīstībā. Ja vēl pirms gada galvenais jautājums bija, kur iegādāties pietiekami daudz GPU, tad tagad arvien svarīgāk kļūst nodrošināt pietiekamu atmiņas apjomu, lai šie procesori spētu strādāt ar maksimālu veiktspēju.
