Nvidia w prognozach na 2030 rok pojawia się w przedziale od około 700 dolarów do ponad 28 tys. dolarów za akcję, co pokazuje, jak duża niepewność towarzyszy ocenie, jak długo potrwa boom na infrastrukturę AI.
Tak szeroki rozstrzał wynika z odmiennych założeń dotyczących przyszłego popytu na chipy, skali wydatków na sztuczną inteligencję oraz tego, jak dużą część tego wzrostu Nvidia zdoła przekuć w trwałe zyski.
Wspólnym mianownikiem tych wycen jest jedno kluczowe założenie: że nakłady na infrastrukturę AI będą rosły w całej dekadzie w sposób niemal wykładniczy.
CoinCodex zakłada, że w 2030 roku akcje będą kosztować od 727,04 do 1017,11 dolara, co oznaczałoby wzrost nawet o 128% względem obecnych poziomów. TradersUnion prognozuje 721,67 dolara na koniec 2029 roku, a Plus500 wskazuje szerszy przedział 400–1000 dolarów, powiązany z rozwojem infrastruktury AI.
Punkt odniesienia dla wszystkich modeli: Nvidia
Prawie każda prognoza sprowadza się do jednego liczbowego założenia. Jensen Huang, prezes spółki, powtórzył tego samego dnia w dwóch kolejnych latach, że wydatki na infrastrukturę AI osiągną 3–4 bln dolarów do 2030 roku. To niezmienione założenie analitycy wykorzystują dziś jako bazę do modeli popytu na chipy budowanych na całą dekadę.
Te 3–4 bln dolarów to prognoza wydatków na infrastrukturę AI, a nie prognoza przychodów.
Konsekwencja Huanga może budzić zaufanie, bo pochodzi od osoby najlepiej znającej książkę zamówień spółki. Nadal jednak każda późniejsza wycena opiera się na projekcji jednego menedżera, a nie na niezależnie potwierdzonych danych o popycie.
Przeczytaj także: Anthropic zbudował laboratorium biologiczne, gdy naukowcy ostrzegali, że AI może nas wszystkich zabić
Skąd bierze się tak szeroki rozstrzał
Wycena Motley Fool na poziomie 28 560 dolarów zakłada, że spółka utrzyma historyczną średnioroczną stopę wzrostu na poziomie 52%. To tempo, które tylko nieliczne spółki półprzewodnikowe były w stanie utrzymać przez całą dekadę.
Inne publikacje, w tym analizy spółek półprzewodnikowych, które warto trzymać do 2030 roku, opierają się na wolniejszym tempie wzrostu skorelowanym bezpośrednio z prognozą Huanga. To wyjaśnia, dlaczego konserwatywne modele lądują bliżej 700–1000 dolarów, podczas gdy scenariusze oparte na utrzymaniu impetu sięgają w skumulowanym ujęciu dziesiątek tysięcy dolarów.
Aby takie wyceny miały sens, wydatki na infrastrukturę AI muszą osiągnąć zakładany poziom, a założenia dotyczące popytu na chipy w każdym z modeli muszą się sprawdzić.
Czytaj dalej: Goldman Sachs ostrzega, że okno dla tokenizowanych akcji zamknie się za pięć lat
