Полупроводниковая отрасль хорошо известна своими циклами подъёмов и спадов, однако генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг не считает, что спад уже на горизонте, — даже несмотря на то, что он опирался на аргументацию, которую исторически использовали для оправдания пузырей.

Акции производителей чипов сначала резко выросли на волне ажиотажа вокруг AI, но в последние недели заметно снизились, поскольку инвесторы вновь обеспокоились устойчивостью масштабных капитальных затрат. Распродажа произошла несмотря на сильные результаты и прогнозы ведущих производителей чипов, а также сохраняющийся дефицит, подпитываемый, как кажется, ненасытным спросом.

В интервью соучредителю Axios Майку Аллену Хуанга спросили, движется ли сектор к обвалу. Он ответил: "no, not for a while." Когда Аллен уточнил: "so this time is different?" — Хуанг принял эту формулировку.

"This time is different because this is not demand driven," сказал Хуанг. "This time is different because it's not seasonal. It's not demand driven means seasonal-demand driven. This is industrially driven, meaning the fundamental technology of computers is changing."

Он добавил, что миру требуется совершенно новый слой инфраструктуры — AI, — который, в свою очередь, требует чипов. По его оценке, чтобы удовлетворить эту потребность, отрасль должна стать в пять-десять раз больше в течение следующего десятилетия.

Такой оптимизм, возможно, неудивителен со стороны главы ведущего поставщика AI-чипов. По оценкам, Nvidia контролирует 80% или более рынка AI-чипов, и её позиции укрепляет широко используемая программная платформа CUDA, глубоко встроенная в рабочие процессы разработки AI. Однако примечательно явное одобрение Хуангом фразы "this time is different" — выражения, которое исторически использовалось для утверждений о том, что исключительный рост может продолжаться вопреки фундаментальным показателям или логике, особенно во время пузыря доткомов. В ту эпоху также происходило масштабное строительство инфраструктуры: телекоммуникационные компании прокладывали тысячи миль оптоволоконного кабеля, значительная часть которого годами оставалась неиспользованной, прежде чем спрос в итоге догнал предложение. Теперь это выражение стало настолько печально известным, что его широко воспринимают как тревожный сигнал всякий раз, когда оно появляется в оптимистичных прогнозах, подобно преждевременному и печально известному заявлению "mission accomplished."

Тем временем гиперскейлеры ежегодно направляют сотни миллиардов долларов капитальных затрат на максимально быстрое развертывание AI-инфраструктуры. Если раньше эти компании финансировали capex за счёт своих огромных операций, генерирующих денежные потоки, теперь этого подхода уже недостаточно. Даже Alphabet зафиксировала отрицательный денежный поток, и в результате технологические гиганты всё чаще обращаются к выпуску долговых обязательств.

Несколько крупнейших клиентов Nvidia также разрабатывают собственные специализированные AI-чипы: Google — Tensor Processing Units, Amazon — ускорители Trainium и Inferentia, Microsoft — чип Maia, а Meta — MTIA, хотя программная экосистема CUDA от Nvidia остаётся существенным конкурентным рвом.

Когда Хуанга спросили, беспокоит ли его то, что клиенты Nvidia выходят на рынок облигаций, чтобы покупать его чипы, он сказал, что не обеспокоен, вновь указав на более широкий сдвиг в вычислениях.

"So this future is a whole new way of doing computing that's fundamentally different than the past, and we need a lot more computers," пояснил он.

Хуанг также отметил, что AI уже доказал свою прибыльность для компаний вроде Anthropic, особенно по мере того, как клиенты обнаруживают полезность AI-агентов. По его словам, AI сейчас находится в точке перегиба, когда технологию необходимо развивать дальше, поскольку она приносит прибыль и повышает производительность.

Он признал, что пузырь в конечном итоге лопнет, но настаивает, что это произойдёт не скоро, учитывая, что развертывание AI всё ещё находится на ранних стадиях. Кроме того, он утверждает, что ограниченное предложение чипов, земли, электроэнергии и строительных рабочих, сдерживающее ещё более быстрый рост, на самом деле полезно, поскольку откладывает момент, когда предложение превысит спрос.

Упомянутое им ограничение по электроэнергии отражает более широкую проблему: центры обработки данных уже обеспечивают, по оценкам, 1–2% мирового потребления электроэнергии, а энергетические потребности AI-нагрузок существенно выше, чем у традиционных вычислений.

"We basically are constrained in every single direction, in every single way," сказал он. "That constraint is good. That constraint is what holds the system back. So that gives us plenty of time to go build out these infrastructure."

Эта статья изначально была опубликована на Fortune.com.