Quer insights mais inteligentes em sua caixa de entrada? Inscreva -se para que nossos boletins semanais obtenham apenas o que importa para a IA, dados e líderes de segurança corporativos. Inscreva -se agora
Nvidia Reportou US $ 46,7 bilhões em receita para o fiscal Q2 2026 em seu anúncio de ganhos e uma ligação ontem, com a receita do information middle atingindo US $ 41,1 bilhões, um aumento de 56% ano a ano. A empresa também divulgou orientações para o terceiro trimestre, prevendo um trimestre de US $ 54 bilhões.
Por trás desses ganhos confirmados, o número de chamadas é uma história mais complexa de como os circuitos integrados (ASICs) específicos de aplicativos personalizados estão ganhando terreno nos principais segmentos da NVIDIA e desafiarão seu crescimento nos quartos que estão por vir.
Bank of America’s Vivek Arya perguntou ao presidente e CEO da Nvidia, Jensen Huang, se ele visse algum cenário em que a ASICS pudesse tomar participação de mercado das GPUs da NVIDIA. Asics continuam a ganhar fundamento sobre o desempenho e as vantagens de custos sobre a NVIDIA, Broadcom projeta 55% para 60% de crescimento de receita de IA próximo ano.
Huang recuou com força na chamada de ganhos. Ele enfatizou que a construção de infraestrutura de IA é “realmente difícil” e a maioria dos projetos ASIC não conseguem alcançar a produção. Esse é um ponto justo, mas eles têm um concorrente na Broadcom, que está vendo sua receita de IA aumentando constantemente, aproximando -se de um Taxa de execução anual de US $ 20 bilhões. Ressaltar ainda a crescente fragmentação competitiva do mercado GoogleAssim, Meta e Microsoft Todos implantam silício personalizado em escala. O mercado falou.
Ai escala atinge seus limites
Capitões de energia, custos crescentes de token e atrasos de inferência estão remodelando a IA corporativa. Junte -se ao nosso salão exclusivo para descobrir como são as principais equipes:
- Transformando energia em uma vantagem estratégica
- Arquitetagem Inferência eficiente para ganhos reais de rendimento
- Desbloqueando o ROI competitivo com sistemas de IA sustentáveis
Prenda seu lugar para ficar à frente:
Asics estão redefinindo o cenário competitivo em tempo actual
A NVIDIA é mais do que capaz de competir com novos fornecedores da ASIC. Onde eles estão encontrando ventos contrários é a eficácia dos concorrentes da ASIC está posicionando a combinação de seus casos de uso, reivindicações de desempenho e posições de custo. Eles também estão procurando se diferenciar em termos do nível de bloqueio do ecossistema que eles exigem, com a Broadcom liderando nessa dimensão competitiva.
A tabela a seguir compara a Nvidia Blackwell com seus concorrentes primários. Os resultados do mundo actual variam significativamente, dependendo de cargas de trabalho específicas e configurações de implantação:
| Métrica | Nvidia Blackwell | Google TPU V5E/V6 | AWS TREARENIUM/INFERENTIA2 | Intel Gaudi2/3 | Broadcom Jericho3-AI |
| Casos de uso primário | Treinamento, inferência, IA generativa | Treinamento e inferência de hiperescala | Treinamento e inferência focados na AWS | Treinamento, inferência, implantações híbridas de nuvem | Rede de cluster da AI |
| Reivindicações de desempenho | Até 50x melhoria sobre a tremonha* | 67% de melhoria TPU V6 vs v5* | Desempenho de GPU comparável em menor potência* | 2-4x Preço-desempenho vs Gen Prior* | Paridade infiniband em Ethernet* |
| Posição de custo | Preços premium, ecossistema abrangente | Economia significativa vs gpus por google* | Preços agressivos por advertising and marketing da AWS* | Posicionamento alternativo do orçamento* | TCO de redes mais baixo por fornecedor* |
| Bloqueio do ecossistema | Moderado (Cuda, proprietário) | Excessive (Google Cloud, Tensorflow/Jax) | Excessive (AWS, Neuron SDK proprietário) | Moderado (suporta a pilha aberta) | Baixo (padrões baseados em Ethernet) |
| Disponibilidade | Common (nuvem, OEM) | Google Cloud-exclusivo | AWS-Exclusivo | Múltipla nuvem e no native | Broadcom Direct, integradores OEM |
| Apelo estratégico | Escala comprovada, amplo suporte | Otimização da carga de trabalho em nuvem | Vantagens de integração da AWS | Flexibilidade de várias nuvens | Rede simplificada |
| Posição de mercado | Liderança com pressão de margem | Crescendo em cargas de trabalho específicas | Expandindo -se dentro da AWS | Alternativa emergente | Facilitador da infraestrutura |
*Melhorias de desempenho por watt e economia de custos dependem de características específicas da carga de trabalho, tipos de modelos, configurações de implantação e suposições de teste de fornecedores. Os resultados reais variam significativamente de acordo com o caso de uso.
Os hiperescaladores continuam construindo seus próprios caminhos
Todo grande provedor de nuvem adotou o silício personalizado para obter o desempenho, o custo, a escala do ecossistema e as extensas vantagens do DevOps de definir um ASIC desde o início. O Google opera a TPU V6 em produção através de sua parceria com a Broadcom. Meta construiu chips MTIA especificamente para classificação e recomendações. A Microsoft desenvolve o Projeto Maia para cargas de trabalho de IA sustentáveis.
A Amazon Net Providers incentiva os clientes a usar o Trainium para treinamento e inferntia para inferência.
Acrescente a isso o fato de que o Bytedance executa as recomendações do Tiktok sobre silício personalizado, apesar das tensões geopolíticas. São bilhões de solicitações de inferência em execução de ASICs diariamente, não GPUs.
A CFO Colette Kress reconheceu a realidade competitiva durante a chamada. Ela referenciou a receita da China, dizendo que ela havia caído para uma baixa porcentagem de dígitos da receita do information middle. A orientação atual do terceiro trimestre exclui as remessas H20 para a China completamente. Embora as declarações de Huang sobre as extensas oportunidades da China tentassem direcionar a chamada de ganhos em uma direção positiva, ficou claro que os analistas de ações não estavam comprando tudo isso.
O tom e a perspectiva geral é que os controles de exportação criam incerteza contínua para a NVIDIA em um mercado que representa sem dúvida sua segunda oportunidade de crescimento mais significativa. Huang disse que 50% de todos os pesquisadores de IA estão na China e está totalmente comprometido em servir esse mercado.
A vantagem da plataforma da Nvidia é um dos seus maiores pontos fortes
Huang fez um caso válido para a abordagem integrada da Nvidia durante a chamada de ganhos. A construção de IA moderna exige seis tipos diferentes de chips que trabalham juntos, ele argumentou, e essa complexidade cria barreiras que os concorrentes lutam para combinar. Nvidia não apenas envia GPUs, ele enfatizou várias vezes na chamada de ganhos. A empresa oferece uma infraestrutura completa de IA que escala globalmente, afirmou enfaticamente, retornando à infraestrutura de IA como uma mensagem central da chamada de ganhos, citando -a seis vezes.
A onipresença da plataforma o torna uma configuração padrão suportada por quase todos os ciclos do DevOps de hiperescaladores em nuvem. A NVIDIA corre pela AWS, Azure e Google Cloud. Pytorch e Tensorflow também otimizam para CUDA por padrão. Quando a Meta solta um novo modelo de llama ou o Google atualiza a Gemini, eles têm como alvo o {hardware} da NVIDIA primeiro, porque é aí que milhões de desenvolvedores já funcionam. O ecossistema cria sua própria gravidade.
A empresa de rede valida a estratégia de infraestrutura de IA. A receita atingiu US $ 7,3 bilhões no segundo trimestre, um aumento de 98% ano a ano. Nvlink Conecta GPUs a velocidades As redes tradicionais não podem tocar. Huang revelou a verdadeira economia durante a chamada: a Nvidia captura cerca de 35% do orçamento típico da fábrica da Gigawatt AI.
“De uma fábrica da Gigawatt AI, que pode ir de 50 para, você sabe, mais ou menos 10%, digamos, a US $ 60 bilhões, representamos cerca de 35% mais ou menos disso. … e, é claro, o que você recebe para não é uma GPU.
Isso não é apenas vender chips. Isso está dono da arquitetura e captura uma parcela significativa de toda a construção de IA, alimentada por plataformas de rede e computação de ponta, como sistemas de escala de rack NVLink e Spectrum X Ethernet.
A dinâmica do mercado está mudando rapidamente à medida que a Nvidia continua relatando fortes resultados
O crescimento da receita da NVIDIA desacelerou de três dígitos para 56% ano a ano. Embora isso ainda seja impressionante, está claro que a trajetória do crescimento da empresa está mudando. A competição está começando a afetar seu crescimento, com este trimestre vendo o impacto mais notável.
Em specific, o papel estratégico da China na raça world da IA chamou a atenção dos analistas. Como Joe Moore de Morgan Stanley Sonded no closing da chamada, Huang estimou a oportunidade de infraestrutura de IA da China 2025 em US $ 50 bilhões. Ele comunicou otimismo sobre a escala (“o segundo maior mercado de computação do mundo”, com “cerca de 50% dos pesquisadores da IA do mundo”) e realismo sobre atrito regulatório.
Uma terceira força essential que molda a trajetória da Nvidia é a complexidade e o custo em expansão da própria infraestrutura de IA. À medida que os hiperescaladores e os clientes da NVIDIA de longa information investem bilhões em construções de próxima geração, as demandas de rede, a computação e a eficiência energética se intensificaram.
Os comentários de Huang destacaram como “Ordens de magnitude aceleram” de novas plataformas como Blackwell e inovações em NVLink, Infiniband e Spectrum XGS Networking Redune os retornos econômicos para o capital de information middle dos clientes. Enquanto isso, as pressões da cadeia de suprimentos e a necessidade de reinvenção tecnológica constante significam que a NVIDIA deve manter um ritmo implacável e a adaptabilidade para permanecer entrincheirado como o provedor de arquitetura preferido.
O caminho da Nvidia é claro
A NVIDIA emitiu orientações para o terceiro trimestre de US $ 54 bilhões, envia o sinal de que a parte central de seu DNA está mais forte do que nunca. Melhorar continuamente Blackwell enquanto desenvolve a arquitetura Rubin é uma evidência de que sua capacidade de inovar é mais forte do que nunca.
A questão é se um novo tipo de desafio inovador que eles enfrentam é o que eles podem assumir e vencer com o mesmo nível de intensidade de desenvolvimento que demonstraram no passado. A VentureBeat espera que a Broadcom proceed agressivamente buscando novas parcerias de hiperscaler e fortalece seu roteiro para otimizações específicas destinadas a cargas de trabalho de inferência. Todo concorrente da ASIC levará a intensidade competitiva que possui para um novo nível, procurando obter vitórias de design que também criem custos de comutação mais altos.
Huang fechou a chamada de ganhos, reconhecendo as apostas: “Uma nova revolução industrial começou. A corrida de IA está ligada”. Essa corrida inclui concorrentes sérios que Nvidia demitiu apenas dois anos atrás. Broadcom, Google, Amazon e outros investem bilhões em silício personalizado. Eles não estão mais experimentando. Eles estão enviando em escala.
A Nvidia enfrenta sua competição mais forte desde o início do domínio de Cuda. O trimestre de US $ 46,7 bilhões da empresa prova sua força. No entanto, o momento de Silício Customized sugere que o jogo mudou. O próximo capítulo testará se as vantagens da plataforma da NVIDIA superam a economia da ASIC. A VentureBeat espera que os compradores de tecnologia sigam o caminho dos gestores de fundos, apostando em ambos os NVIDIA para sustentar sua lucrativa base de clientes e concorrentes da ASIC para garantir as vitórias de design, à medida que a intensificação da concorrência gera uma maior fragmentação do mercado.
avots
