Michael Burry Nvidia barədə xəbərdarlıq edir: AI çiplərindəki sürətli yüksəliş üçün buğa və ayı ssenariləri

AI ticarəti daha çətin bir mərhələyə daxil olur. Son üç ildə yüksəliş tezisi nisbətən sadə idi: hiperölçəkləndiricilərin daha çox hesablama gücünə ehtiyacı var idi, Nvidia AI sürətləndiricilərində üstünlük təşkil edirdi və daha böyük modellər getdikcə daha böyük klasterlər tələb edirdi. Bu məntiq hələ də güclü dəstəyə malikdir, lakin investorlar indi daha çətin bir sualla üzləşir: AI gəliri və məhsuldarlıq artımı infrastrukturun qurulması üçün tələb olunan misilsiz kapital xərclərinə tempcə uyğun gələ biləcəkmi?

Michael Burrinin Nvidianın yeni 500 milyard dollarlıq AI maliyyələşmə təşəbbüsünə etdiyi tənqid bu daha geniş müzakirəyə uyğun gəlir. O, planı "ümidsizlik əlaməti" adlandıraraq, AI tələbatının maliyyələşməyə həddindən artıq asılı olub-olmadığını sual altına qoyub. Bu arada, Nvidia Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs və KKR ilə tərəfdaşlıqların AI infrastrukturu üçün 500 milyard dollardan çox üçüncü tərəf kapitalını əldə etməyə imkan verə biləcəyini iddia edir.

Əsl buğa-ayı müzakirəsi maliyyələşmədən daha genişdir. Bu, hiperölçəkləndiricilərin xərcləri, AI-nin monetizasiyası, çiplərin əvəzlənmə dövrləri, rəqabət və kapitalın gəlirliliyi ilə bağlıdır.

Buğa ssenarisi: AI tələbatı hələ də artmaqdadır

Ən güclü yüksəliş arqumenti sadədir: xərcləmə dövrü hələ qırılmayıb.

Nvidianın 2027-ci maliyyə ilinin birinci rübü üzrə gəliri 81,6 milyard dollara çataraq ildən-ilə 85% artıb, Data Mərkəzi gəliri isə 92% artaraq 75,2 milyard dollara yüksəlib. Şirkət Çin Data Mərkəzi hesablama gəlirini nəzərə almadan belə, növbəti rüb üçün təxminən 91 milyard dollar gəlir proqnozlaşdırıb.

Onun ən böyük müştəriləri də investisiyalarını sürətləndirir. Alphabet 2026-cı il üçün kapital xərcləri proqnozunu 195–205 milyard dollara yüksəldib. Meta 130–145 milyard dollar gözləyir. Microsoft son rübdə 41 milyard dollar xərcləyib, bunun təxminən üçdə ikisi CPU və GPU kimi daha qısa ömürlü aktivlərə yönəldilib.

Daha da vacibi, AI infrastrukturu real gəlir yaratmağa başlayır. Google Cloud-un gəliri ikinci rübdə 82% artaraq 24,8 milyard dollara çatıb, sifariş ehtiyatı isə 514 milyard dollara yüksəlib. Microsoft-un bulud gəliri 2026-cı maliyyə ili üçün 214 milyard dolları ötüb, tələbat isə getdikcə qabaqcıl model şirkətlərindən kənara genişlənir.

Bu vacibdir, çünki AI artımının növbəti mərhələsi yalnız qabaqcıl təlimdən deyil, nəticə çıxarma (inference), agentlər, kodlaşdırma, reklam, axtarış, sənaye AI-si və korporativ tətbiqdən qaynaqlana bilər. Əgər AI gündəlik istehsal iş yükünə inteqrasiya olunarsa, yarımkeçirici tələbatı illərlə struktur baxımından yüksək qala bilər.

Rubin başqa bir katalizator təmin edir. Nvidia platformanın artıq istehsalda olduğunu və sistemlərin 2026-cı ilin ikinci yarısında gələcəyini bildirir. AWS, Google Cloud, Microsoft, Oracle və CoreWeave gözlənilən ilkin istifadəçilər arasındadır.

İmkan Nvidiadan kənara da uzanır. Daha böyük AI klasterləri daha çox HBM yaddaşı, qabaqcıl paketləmə, şəbəkələşmə, optik bağlantı, enerji infrastrukturu və sərinləşdirmə tələb edir. Nvidia nəticədə hər əlavə AI dollarından daha kiçik pay əldə etsə belə, ümumi AI infrastruktur bazarı genişlənməyə davam edə bilər.

Ayı ssenarisi: Monetizasiya çatdıra biləcəkmi?

Ayılar eyni kapital xərcləri rəqəmlərinə baxıb tamamilə fərqli nəticəyə gələ bilər.

Alphabet ikinci rübdə kapital xərclərinə 44,9 milyard dollar xərcləyib və mənfi 5,9 milyard dollar sərbəst pul vəsaitlərinin axını yaradıb. Meta 31,1 milyard dollar xərcləyib və rüblük cəmi 784 milyon dollar sərbəst pul vəsaitlərinin axını əldə edib. Microsoft də AI infrastruktur investisiyasının bulud marjalarına təzyiq göstərdiyini etiraf edib.

Ona görə əsas sual sadədir:

Hər əlavə kapital xərci dolları nə qədər əlavə AI gəliri yaradacaq?

Sürətli yüksəliş, hiperölçəkləndiricilər hesablama gücünün məhdud olduğuna inandığı müddətcə davam edə bilər. Tutum yetişdikdə və şirkətlər hər yeni data mərkəzindən daha güclü gəlirlilik tələb etməyə başladıqda bazar daha həssas olur.

Texnoloji amortizasiya başqa bir risk yaradır. Nvidia Hopper, Blackwell, Blackwell Ultra və Rubin arasında sürətlə irəliləyir. Köhnə GPU-lar nəticə çıxarma (inference), incə tənzimləmə (fine-tuning) və daha aşağı qiymətli bulud iş yükləri vasitəsilə hələ də gəlir yarada bilər, lakin yeni arxitekturalar hər vatt üçün performansı və hər token üçün xərci təkmilləşdirdikcə onların iqtisadi dəyəri sürətlə azala bilər.

Burrinin maliyyələşmə tənqidi məhz burada əhəmiyyət kəsb edir. Nvidianın yeni Wall Street tərəfdaşlıqları 500 milyard dollardan çox üçüncü tərəf maliyyələşməsini əldə etməyi hədəfləyir. Onun ayı təfsiri isə uzunmüddətli gəlirliliyi qeyri-müəyyən qalan xərcləmə dövrünü davam etdirmək üçün getdikcə daha mürəkkəb maliyyələşmənin lazım ola biləcəyidir.

Əsl təhlükə AI tələbatı zəiflədiyi zaman köhnə GPU-ların icarə dərəcələri və qalıq dəyərləri kəskin şəkildə düşərsə yarana bilər. Bu zaman yüksək leverecli AI bulud operatorları eyni vaxtda daha zəif pul vəsaitlərinin axını və daha zəif zəmanətlə üzləşərdi.

Rəqabət başqa bir təzyiq nöqtəsi yaradır. Google TPU tətbiqini sırf daxili istifadədən kənara genişləndirir, AMD və Broadcom kimi şirkətlər tərəfindən dəstəklənən xüsusi sürətləndiricilər isə Nvidianın yüksək qiymət modelinin əsaslandırılmasının çətinləşə biləcəyi iş yüklərini hədəfləyir.

Nvidia bu şəraitdə hələ də böyüyə bilər, lakin bazar payı, qiymətqoyma gücü və yarımkeçirici marjaları tədricən normallaşa bilər.

Növbəti AI ticarətini nə müəyyən edir?

AI çip ticarətinin növbəti mərhələsi dörd dəyişəndən asılıdır:

AI gəlir artımı, hiperölçəkləndiricilərin kapital xərcləri, GPU istifadə səviyyəsi və yarımkeçirici marjaları.

Yüksəliş yolu, AI tətbiqləri yayılmağa davam etdikcə, nəticə çıxarma genişləndikcə, hiperölçəkləndiricilər tutum məhdudiyyəti ilə üzləşməyə davam etdikcə, köhnə GPU-lar aşağı səviyyəli mənfəətli istifadə tapdıqca və Rubin başqa bir yenilənmə dövrü başlatdıqca qüvvədə qalır.

Enmə yolu isə kapital xərcləri monetizasiyadan xeyli daha sürətli artdıqda, bulud marjaları sıxıldıqda, köhnə GPU-ların iqtisadiyyatı zəiflədikdə və hiperölçəkləndiricilər nəhayət infrastruktur xərclərini azaltdıqda başlayır.

Əsas sual Nvidianın 500 milyard dollarlıq maliyyələşmə planından daha genişdir:

AI, artıq qurulmaqda olan infrastrukturu — və hələ də gələcək daha böyük investisiya dalğasını — əsaslandırmaq üçün kifayət qədər iqtisadi dəyər yarada biləcəkmi?

Cavab hələ də "bəli" olaraq qalarsa, AI yarımkeçirici dövrü inkişaf üçün hələ də yer saxlayır. Əgər bu əlaqə pozulmağa başlasa, investorlar Nvidiadan və yaddaşdan tutmuş şəbəkələşməyə, sənaye zavodlarına (foundries) və AI bulud operatorlarına qədər bütün zənciri yenidən qiymətləndirməli ola bilərlər.