Колетт Кресс розкриває, чому 90% клієнтів Nvidia купують не лише графічні процесори

На CES 2026 головна фінансова директорка Nvidia Коулетт Кресс поділилася вражаючим поглядом на еволюцію бізнесу компанії: майже 90% клієнтів, які купують повні системи штучного інтелекту, також придбають мережеві продукти. Цей рівень підключення до мережі висвітлює фундаментальну зміну у позиціонуванні Nvidia — тепер вона виступає не лише як постачальник GPU, а як провайдер комплексної інфраструктури для штучного інтелекту. Це відкриття підкреслює, що мережеві рішення тихо стали одним із найпотужніших драйверів зростання компанії, навіть попри посилення конкуренції на ринку GPU.

Рівень підключення до мережі, що змінює стосунки з клієнтами

Розкриття Кресс про 90% рівень підключення сигналізує про кардинальні зміни у поведінці покупців. Цей показник відображає щось глибше, ніж просто пакування продуктів: він свідчить про те, що організації, які будують масштабні дата-центри для штучного інтелекту, усвідомили незамінність мережевих рішень у поєднанні з обчислювальними можливостями. Кресс також зазначила, що навіть компанії, які використовують власні кастомізовані AI-чипи, все одно часто застосовують мережеві рішення Nvidia, що демонструє критичну важливість цих систем у комплексі.

У третьому кварталі фінансового року 2026 цей тренд проявився у фінансових результатах: Nvidia заробила 8,2 мільярда доларів на мережевих рішеннях, що на 162% більше порівняно з минулим роком. Ця категорія включає NVLink (який з’єднує GPU), комутатори InfiniBand та Ethernet-платформу Spectrum-X. Ведучі гравці у сфері AI-інфраструктури, такі як Meta, Microsoft, Oracle та xAI, усі взяли на озброєння Ethernet-комутатори Spectrum-X у своїх наступних поколіннях дата-центрів.

Чому AI-інфраструктура вимагає інших підходів до мережі

Вимоги до мережі у дата-центрах для AI суттєво відрізняються від традиційних архітектур хмарних дата-центрів. Під час тренувальних процесів дані між GPU мають передаватися з надзвичайною швидкістю — будь-яке простою GPU означає втрату обчислювальної потужності. Аналогічно, для роботи AI-інференцій важливо швидко передавати дані, щоб мінімізувати затримки. Стандартні корпоративні мережі, розроблені для інших типів трафіку, не здатні задовольнити ці вимоги. Ця технічна необхідність зробила спеціалізований мережевий портфель Nvidia незамінним у передових AI-проектах.

Ринок підтверджує цю спеціалізацію. За даними аналітиків IDC, доходи від комутаторів Ethernet швидкісної 800GbE майже подвоїлися у третьому кварталі 2025 року. Nvidia тепер має 11,6% частки на ринку дата-центрів Ethernet-комутаторів, поступаючись лише Arista Networks і Cisco Systems. Це становище відображає швидке зростання частки ринку у сегменті, що є ключовим для розвитку AI-інфраструктури.

Платформа Rubin: об’єднання GPU, процесорів і мережі у масштабі

Останній стратегічний крок Nvidia розширює цю мережеву орієнтацію. Компанія представила платформу Rubin на CES, яка інтегрує GPU, CPU та кілька мережевих технологій у системи масштабу стійки (rack-scale), доступні у конфігураціях з 8 GPU та 72 GPU. Vera Rubin NVL72 — найамбітніший з цих рішень, розроблений для розгортання у всіх основних хмарних провайдерах у 2026 році.

Архітектура Rubin використовує нову серію Ethernet-комутаторів Spectrum-6, що підтримують швидкість 800 ГБ/с на порт і мають загальну пропускну здатність до 102,4 Тб/с. Зміщуючи фокус з продажу окремих GPU на продаж повністю інтегрованих систем масштабу стійки, Nvidia позиціонує себе для отримання мережевих доходів поряд із доходами від обчислень. Такий підхід до пакування фактично закріплює 90% рівень підключення, описаний Кресс, створюючи структурну перевагу у стосунках з клієнтами.

Розширення ринку AI-мережевих рішень: з 14,9 млрд до 46,8 млрд доларів до 2029 року

Фінансова перспектива виправдовує інвестиції Nvidia у мережеві рішення. За прогнозами аналітиків MarketsandMarkets, ринок AI-мережевих рішень зросте з 14,9 мільярда доларів у 2025 до 46,8 мільярда до 2029 року, з середнім річним темпом зростання 33,8%. Навіть якщо конкуренція зменшить частку Nvidia на ринку GPU з часом, мережевий бізнес залишатиметься паралельним двигуном зростання з подібною динамікою.

Цей темп зростання відображає масштабні капітальні вкладення у AI-інфраструктуру. За даними McKinsey, глобальні витрати на капітальне будівництво дата-центрів мають наблизитися до 7 трильйонів доларів до 2030 року, щоб задовольнити прогнозований попит на AI. Значна частина цих витрат піде безпосередньо постачальникам, таким як Nvidia, які здатні забезпечити як обчислювальну, так і мережеву інфраструктуру.

Оцінка інвестиційної привабливості: можливості проти невизначеності

Траєкторія, описана Кресс і відображена у ринкових прогнозах, створює переконливий оптимістичний сценарій для довгострокового потенціалу Nvidia. Компанія контролює критичну інфраструктуру, яку не можна уникнути при розробці AI, а її мережевий бізнес забезпечує диверсифікацію доходів поза межами ринку GPU.

Однак залишаються значні невизначеності. Прогнозування попиту на AI на чотири роки уперед — це значна спекуляція. Крім того, історія капіталомістких галузей свідчить про можливість перенасичення — ситуації, коли інвестиції в інфраструктуру випереджають реальний попит. Якщо станеться перенасичення дата-центрів, попит на AI-системи Nvidia може зазнати суттєвих труднощів, незалежно від її нинішньої домінантної позиції.

Технології AI безперечно залишаться і сприятимуть підвищенню продуктивності. Чи перетворяться ці здобутки у стабільний прибуток для акціонерів Nvidia, залежить від здатності компанії орієнтуватися у циклічних ринкових коливаннях і конкуренції, що залишаються непередбачуваними. Мережевий аспект, на який наголошує Кресс, справді переконливий, але він не захищає компанію від ширших галузевих циклів або технологічних сюрпризів.