Искусственный Интеллект: удержит ли NVIDIA лидерство в индустрии?

“Во время золотой лихорадки продавайте лопаты”.
– Леви Страусс

“Я видел избыток, за которым не следовал дефицит, но я никогда не видел, чтобы дефицит не сопровождался избытком”.
– Нассим Талеб

“Мы определяем одного человека, как компьютер мощностью 20 петафлопс”.
– Джордж Хотц

“Искусственный интеллект, скорее всего, приведет к концу света, но в то же время будут существовать великие компании”.
– Сэм Альтман

“Безусловно, самая большая опасность искусственного интеллекта заключается в том, что люди слишком рано приходят к выводу, что они его понимают”.
– Элиэзер Юдковски

Основные положения

• Технологические компании с мега-капитализацией, вероятно, продолжат свой долгосрочный двузначный рост благодаря попутному ветру искусственного интеллекта.
• Nvidia оценивается так, как будто искусственный интеллект вытеснит 50% рабочей силы в США в течение трех лет.
• Масштабный цикл капитальных вложений в искусственный интеллект в ближайшие 12 месяцев может привести к избыточным вычислительным мощностям.

Кажется, что декабрь был очень давно. Опасения по поводу рецессии были на пике, и большинство инвесторов даже представить себе не могли, что может начаться бычий рынок акций. На этом пессимистичном фоне OpenAI запустила ChatGPT и воплотила теорию коммерческого искусственного интеллекта в реальность. Одновременно искусственный интеллект действовал как Deus ex machina* (пояснение ниже), который вывел NASDAQ из нисходящей тренда (35% от пика до минимума) и изменил настроения на фондовом рынке. Конечно, продолжающийся рост заработной платы и снижение инфляции способствовали оптимистичному прогнозу, но самым важным фактором была надежда, которую дал искусственный интеллект. Сегодня семь крупнейших компаний выросли до 30% от индекса S&P 500, и все они являются акциями искусственного интеллекта.

*Deus ex machina - Неожиданная, нарочитая развязка трудной ситуации с привлечением внешнего, ранее не действовавшего в ней фактора, например, чудесное спасение героев.

В нашем обзоре за второе полугодие мы обсуждали, как исключение крупнейших акций по рыночной капитализации приводит итоговые и форвардные коэффициенты P/E S&P 500 в большее соответствие с историческими средними значениями. Но имеет ли смысл давать этим семи компаниям такую премию в оценках за искусственный интеллект? В этом отчете мы подробно рассмотрим эти семь гигантов искусственного интеллекта и докажем, что между ними наблюдается совершенно разная динамика, причем цены на некоторые из них абсурдно завышены, а другие точно отражают новую волну роста, обусловленную увеличением доходов, связанных с ИИ.

История Nvidia на сегодняшний день

Изучая график соотношения price-to-sales семи крупных компаний, занимающихся искусственным интеллектом, показанный выше, имеет смысл начать с Nvidia. У компании, название которой является игрой испанского слова "envidia", означающего "зависть", не могло быть более подходящего названия. Они разрабатывают графические процессоры (“GPU”), которые обеспечивают работу большинства современных приложений искусственного интеллекта, и их крупнейшими заказчиками являются другие шесть крупнейших в мире компаний, о которых мы расскажем в этом отчете.

Путь к доминированию чипов искусственного интеллекта Nvidia начался еще в 2006 году, когда они впервые выпустили CUDA: проприетарное программное обеспечение, разработанное для того, чтобы ученым и исследователям было легко использовать их (и только их) оборудование для обработки графики для работы в таких научных областях, как химия, физика, машинное обучение и искусственный интеллект. Этот программное обеспечение на годы опередило шумиху вокруг машинного обучения, которая была вызвана успехом глубокого обучения в середине 2010-х годов. Это также выходило за рамки их основного бизнеса, который заключался в производстве оборудования, используемого для подростковых видеоигр. Стратегический выбор Apple инвестировать в программное обеспечение, разработанное и оптимизированное для их аппаратного обеспечения, привел к тому, что CUDA стала языком общения, используемым для исследований и внедрения искусственного интеллекта.

Рисунок 2 показывает, что доход от продажи оборудования для исследований (доход от центров обработки данных), в отличие от игр, в течение многих лет был практически нулевым в Nvidia. Так было до 2017 года, после того как Google выпустила статью под названием “Внимание - это все, что вам нужно”, в которой была представлена архитектура дизайна искусственного интеллекта, обученная на графических процессорах Nvidia. Архитектура, получившая название Transformer, была революционной и использовалась для создания языковых моделей, которые были намного лучше, чем всё, что было до. Такие компании, как Google, Microsoft и Facebook, пытались создавать более крупные и совершенные модели в своих научно-исследовательских лабораториях, но они так и не были признаны достаточно хорошими для полноценного внедрения в свои продукты - по крайней мере, не такими, какие получились у OpenAI.

OpenAI и ChatGPT

OpenAI была основана в 2015 году. Они тоже годами работали над более крупными и совершенными моделями. В 2019 году они получили финансирование в размере 1 миллиарда долларов от Microsoft, большая часть которого была предоставлена в виде кредитов, которые они могли бы использовать для аренды оборудования Nvidia в облаке Microsoft. Они приступили к созданию самой большой языковой модели в истории (в 10 раз больше ближайшей к ней по размеру), известной как GPT3. После отправки этой модели в "старшую школу" с помощью того, что они назвали “обучением с подкреплением и обратной связью с людьми”, OpenAI в декабре 2022 года вышла на сцену с общедоступным и бесплатным в использовании чат-ботом. Это был первый чат-бот, достаточно умный для того, чтобы тролли не уговорили его выдать оскорбительную информацию, которая привела бы к его отключению.

К настоящему времени мы все, вероятно, уже использовали их модель, а некоторые из нас даже платят за ее последнюю и наиболее продвинутую версию: GPT4. Подсчитано, что GPT4 уже приносит компании ежегодный постоянный доход в размере 200 миллионов долларов и находится на пути к 1 миллиарду долларов к следующему году. Неплохой бизнес, который был построен менее чем за год всего за 1 миллиард долларов первоначальных инвестиций. Каждая технологическая компания на планете соглашается с этим, преклоняя колено перед Nvidia, борясь за выделение аппаратного обеспечения так быстро, как только они могут его производить. Ходят слухи, что некоторые даже обещают отказаться от попыток разработки собственных чипов искусственного интеллекта в будущем, чтобы оказаться в первых рядах тех получателей оборудования Nvidia. В результате ожидается, что выручка Nvidia в 2024 году увеличится примерно на 60% - с ~27 млрд долларов в 2022 году до 43 млрд долларов в 2023 году. Это ошеломляющий уровень требуемых затрат на вычисления в центрах обработки данных Nvidia. На приведенном ниже графике показана выручка центров обработки данных Nvidia в процентах от общего объема инвестиций, потраченных на облачную инфраструктуру, по остальным шести мега-корпорациям, связанным с ИИ, с оценками выручки аналитиков на 2023 год.

История Nvidia развивается

В ближайшей перспективе спрогнозировать рост выручки Nvidia относительно
несложно. Оценки их основных клиентов предполагают, что выручка вырастет на 15 миллиардов долларов в течение следующих 12 месяцев. Однако прогнозировать дальше острого дефицита сложно. Чтобы лучше понять отдаленное будущее, полезно провести оптимистичный мысленный эксперимент. Если искусственный интеллект выполнит обещание своих самых ярых сторонников, что будет с доходами NVDA? Давайте погрузимся в это дело.

Дивный новый мир

Давайте начнем наш мысленный эксперимент с того, что подумаем о том, сколько времени в Соединенных Штатах каждую неделю тратится на интеллектуальную работу. Это тот вид работы, на который нацелен искусственный интеллект. Если мы предположим, что все рабочие места в сфере услуг подвержены автоматизации с помощью искусственного интеллекта, то получится около 135 миллионов работников, которые работают в среднем по 35 часов в неделю, что составляет 4,7 миллиарда часов потенциально автоматизируемой работы в неделю. Теперь давайте предположим, что модель OpenAI GPT4 столь же компетентна, как и работник сферы обслуживания 50-го процентиля, и, следовательно, может заменить половину этих рабочих мест. Оптимистично, что это означает, что GPT4 может заменить 2,35 миллиарда рабочих часов в неделю (50% всех часов работников сферы обслуживания в США).

Но подождите, экономически выгодно ли заменять эти рабочие места? Средний заработок работника сферы услуг составляет 32 доллара в час. С другой стороны, GPT4 стоит ~ 5 долларов в час (не только ниже средней заработной платы работника сферы услуг, но и любой существующей минимальной заработной платы в США). Таким образом, при текущих ценах и исходя из этих предположений, GPT4 имеет огромный экономический потенциал вытеснить как можно больше работников в США. Просто для ясности, мы признаем, что 50% вытеснение работников сферы услуг - это крайне оптимистичный прогноз, который повлечет за собой серьезные социальные последствия. Помните: наш мысленный эксперимент - это целенаправленная Поллианна*.

*Поллианна - история о папе, научившем маленькую дочку быть лекарством для других.

Итак, чтобы предоставить 50% американских работников сферы услуг постоянный отпуск, нам нужны вычислительные мощности для поддержки 2,35 миллиарда часов использования GPT4 каждую неделю. Сколько оборудования NVDA для этого потребуется? Сегодня, по самым приблизительным оценкам, OpenAI поддерживает 100 миллионов пользователей в день, а средний пользователь проводит на платформе около 10 минут в день. Это составляет около 117 миллионов часов использования в неделю. Однако почти все это используется для бесплатной версии модели, основанной на GPT3. Помните, что наш мысленный эксперимент основан на GPT4, который в 10 раз больше и дороже в запуске. Таким образом, мы должны разделить наши 117 миллионов часов использования на 10. Это позволяет нам подсчитать, что в настоящее время ChatGPT поддерживает около 11,7 миллионов часов использования GPT4 в неделю.

По приблизительным оценкам, в настоящее время ChatGPT работает на оборудовании Nvidia стоимостью около 1 миллиарда долларов. Согласно нашему сценарию с 50% вытеснением работников, мы должны поддерживать 2,35 миллиарда часов использования. Следовательно, для достижения этой цели нам потребуется оборудование стоимостью около 201 миллиарда долларов (2,35 миллиарда долларов / 11,7 миллиона часов = 201x). По мнению аналитиков, в этом нет никакой проблемы. По оценкам аналитиков, к 2027 году NVDA в совокупности поставит примерно столько оборудования (график ниже)!

Отрезвление

Если бы ваша реакция на это была хоть в чем-то похожа на нашу, вы были бы в восторге от смелости этих нереалистичных предположений, а затем и от того, насколько хорошо это соответствует фактическим прогнозам аналитиков. Давайте также потратим некоторое время на то, чтобы поразиться тому факту, что, если предположить, что рыночная капитализация Nvidia останется на сегодняшнем уровне, после этого потрясающего для общества взрыва установленной вычислительной мощности всего за 4 года, она все равно будет торговаться как акция роста с довольно высоким соотношением P/S от 12 и P/E от 33.

Если Nvidia оправдает ожидания, мир будет переполнен более чем достаточными мощностями, чтобы все мы могли проводить десятки часов в неделю в чате с самыми продвинутыми языковыми моделями на сегодняшний день (или они будут общаться друг с другом, выполняя нашу работу, пока мы сидим на пляже после того, как наша работа будет автоматизирована).

Наш вывод заключается в том, что Nvidia не подлежит инвестированию при ее текущей оценке. Этого любимца оптимистов в области искусственного интеллекта ждет разочарование, как только закончится текущий цикл капитальных вложений и мы перейдем к “новой норме”, когда вычислительные мощности больше не будут узким местом для новых приложений искусственного интеллекта.

Увеличение вычислительных мощностей, которое произойдет в течение следующих 12 месяцев во время этой золотой лихорадки, является более оптимистичным в долгосрочной перспективе для компаний, которые будут интегрировать программное обеспечение и приложения искусственного интеллекта, ориентированные на клиентов. Иными словами, в этой золотой лихорадке мы предпочитаем избегать тех, кто продает “кирки и лопаты” (NVDA).

Остальная часть ландшафта искусственного интеллекта

На приведенной ниже диаграмме показано, что нужно для того, чтобы стать семью самыми ценными компаниями в мире. Конечно, такого рода рост доходов невозможен без масштабных инвестиций. В конечном счете, инвестиции стимулируют рост выручки, и ни одна группа не инвестирует так, как “Великолепная семерка”. Эти семь компаний ежегодно вкладывают почти 300 миллиардов долларов в капитальные вложения + разработку и исследования. Это более 40% от общей суммы в 740 миллиардов долларов, потраченной всеми компаниями S&P 500. Расходы этой группы удвоились с начала распространения COVID и сохранялись на протяжении всего медвежьего рынка 2022 года.

На рисунке 6 показано, сколько эти компании тратят на совокупные капитальные вложения + разработку и исследования. Насколько хорошо эти инвестиции приносят прибыль? На рисунке 7 показано изменение прибыли, деленное на сумму инвестиций в предыдущем году. Это показывает, сколько инвестиционных затрат требуется этим технологическим гигантам, чтобы получить доллар новой прибыли.

Несмотря на свой размер, многие из этих семи компаний остаются довольно цикличными. Обратите внимание на их колебания рентабельности инвестиций в новый продукт. Условные обозначения на рисунке 7 отсортированы в порядке убывания средней доходности инвестиций каждой компании за 10-летний период. Легендарная компания Apple возглавляет список, имея возможность получать прибыль в размере 1,61 доллара на каждый вложенный доллар. Amazon, с ее огромными расходами на поддержку своего низкомаржинального розничного бизнеса, находится в самом низу списка.

Этот показатель обеспечивает основу для лучшего понимания того, как расходы на искусственный интеллект в конечном итоге преобразуются в доходы для этой группы. Эти компании - те, кто достаточно смел, чтобы участвовать в грядущей гонке вооружений в области искусственного интеллекта. История и перспективы искусственного интеллекта (в который мы верим) приведут к росту доходов — даже за счет и без того огромной базы.

Давайте теперь объединим показатель рентабельности инвестиций с предыдущей страницы с показателем того, какой процент прибыли каждой компании реинвестируется. В идеале мы хотим получить высокую отдачу от капитальных вложений и исследований, а также готовность и способность реально тратить эти доллары на увеличение прибыли.

Имея в руках эти статистические данные, мы можем разместить каждую компанию на основе как их рентабельности инвестиций, так и процента прибыли, которую они реинвестируют. За исключением AAPL, все эти компании активно реинвестируют свою прибыль обратно в бизнес и получают солидную прибыль (за исключением AMZN). Эти доходы и готовность к реинвестированию создают благоприятный цикл, который позволил крупным технологическим компаниям доминировать в S&P 500.

Выводы о Большой семерке

Мы признаем, что наше исследование охватывает период огромного успеха этих крупных технологических игроков. Прошедшее десятилетие было временем драматических изменений в обществе, которые включали в себя бурное развитие множества трансформационных технологий. Вообще говоря, эта группа была продавцами этой технологии. Двигаясь вперед, мы верим в историю искусственного интеллекта. Разработка (или приобретение) следующего крупного приложения для искусственного интеллекта потребует капитала. На долю этих семи компаний приходится 40% всех капитальных вложений / расходов на исследования в S&P 500, и они имеют хорошие возможности для того, чтобы отразить грядущий рост ИИ. Учитывая балансовые отчеты, готовность инвестировать и масштаб, премия за оценку для группы оправдана.

За исключением NVDA, у остальных членов группы совокупный коэффициент P/E составляет около 30. Учитывая исторические достижения в обеспечении роста прибыли и катализатор, которым является искусственный интеллект, мы считаем, что 15% темп роста прибыли является разумным. При росте прибыли на 15%, коэффициент P/E группы сокращается до 20 всего за три года.

Нашими фаворитами в группе являются MSFT и META. Мы ценим Microsoft за их агрессивные стратегические приобретения, примером которых в последнее время стало очень разумное решение инвестировать на раннем этапе в OpenAI и лицензировать их модели. Приобретение успешных небольших компаний всегда было сложной, но важной частью технологической стратегии, и Microsoft, похоже, делает правильные шаги в этом направлении. Microsoft торгуется с P/E 33, являясь третьим по дороговизне из семерки, уступая только TSLA и NVDA. Это оправданно отражает надежды на рост прибыли благодаря их партнерству с OpenAI.

Meta - это “value” среди семерки, торгующаяся с самым низким соотношением P/E, равным 25. Рост доходов застопорился за последние несколько лет, поскольку они сели не в тот поезд с инвестициями в Метавселенную. Однако те, кто следит за исследованиями в области искусственного интеллекта, знают, что у них исключительно сильная исследовательская команда. Кроме того, можно с уверенностью сказать, что они будут уделять больше внимания внедрению этих преимуществ с помощью алгоритмических улучшений в свой существующий рекламный продукт, а также целых новых категорий продуктов с искусственным интеллектом, таких как чат-боты.

Макроэкономический прогноз

При проведении этого анализа мы позволили себе роскошь игнорировать макросреду. Если мы находимся в конце экономического цикла, то никакой оптимизм в отношении искусственного интеллекта не предотвратит снижения доходов, поскольку все эти компании сильно подвержены влиянию базовой экономики и силы потребителя. Большая часть доходов этих компаний поступает от того, что потребители тратят деньги на их продукцию, а предприятия тратят деньги на рекламу своих собственных продуктов. Говоря это, мы не видим никаких причин проявлять большую осторожность в отношении мега-капитализированных технологических компаний, чем мы уже проявляем в отношении акций в целом. Мы даже можем привести веский аргумент в пользу того, что многие из этих компаний имеют большие остатки денежных средств, которые дают им некоторый иммунитет к стрессам финансового рынка, делая их качественными инвестициями. Например, Google, Apple и Microsoft - все они являются частью системы качественных акций, которую мы используем для нашей системы выбора трендовых акций полного цикла, и являются более безопасными, чем обычные способы игры на фондовых рынках в конце цикла.

Выводы

• Nvidia - отличная компания, но, скорее всего, она чрезвычайно переоценена. Избегайте её при создании портфеля, ориентированного на технологии.
• Искусственный интеллект будет способствовать следующему этапу роста прибыли мега-капитализированных компаний и по праву является технологией, меняющей правила игры.
• Кроме Nvidia, великолепная семерка кажется нам достаточно ценной. Большая часть их звездных показателей в 2023 году происходит из-за того, насколько глубоким был медвежий рынок технологий в 2022 году.
• Наш макроэкономический прогноз дает возможность акциям продолжить свое ралли, но мы все еще находимся на поздней стадии цикла, и качественные акции - это безопасный способ сыграть на ралли. Три из семи акций в нашем понимании являются акциями качества.