Nvidia का $4 ट्रिलियन मूल्यांकन

Nvidia का 4 ट्रिलियन डॉलर का मूल्यांकन तकनीकी उद्योग में एक महत्वपूर्ण क्षण है, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्रांति के लिए एक निर्णायक संकेत है। इस अभूतपूर्व विकास पथ ने निवेशकों और विश्लेषकों को कंपनी की भविष्य की संभावनाओं और संभावित चुनौतियों की जांच करने के लिए प्रेरित किया है।

AI औद्योगिक क्रांति: Nvidia का $4 ट्रिलियन तक पहुंचना

Nvidia की यात्रा AI के विस्फोट से जुड़ी हुई है। वॉल स्ट्रीट पर AI आशावाद से प्रेरित होकर, कंपनी ने संक्षेप में 4 ट्रिलियन डॉलर के बाजार पूंजीकरण को छुआ, जिससे यह सबसे आगे रही। इस उछाल ने Nvidia को एक गेमिंग चिप निर्माता से AI युग के मूल वास्तुकार में बदल दिया। इसका बाजार पूंजीकरण तेजी से बढ़ा, यहां तक कि Apple और Microsoft जैसे तकनीकी दिग्गजों को भी पछाड़ दिया।

यह छलांग Microsoft, Meta, Amazon और Google जैसे तकनीकी दिग्गजों से Nvidia की विशेष चिप्स की उच्च मांग के कारण लगी, जो सभी प्रमुख AI डेटा केंद्र स्थापित करने की होड़ में हैं। Nvidia AI बुनियादी ढांचे का एक महत्वपूर्ण आपूर्तिकर्ता बन गया है, जिसका प्रदर्शन व्यापक तकनीकी क्षेत्र को दर्शाता है।

हाल के वित्तीय आंकड़े Nvidia के बाजार प्रभुत्व को रेखांकित करते हैं। FY2025 (जनवरी 2025 को समाप्त) के लिए, Nvidia ने 130.5 बिलियन डॉलर के वार्षिक राजस्व की रिकॉर्ड रिपोर्ट दी, जो साल-दर-साल 114% की वृद्धि है, जिसमें गैर-GAAP ऑपरेटिंग लाभ 86.8 बिलियन डॉलर था। यह काफी हद तक इसके डेटा सेंटर व्यवसाय से प्रेरित था, जिसमें राजस्व में 142% की वृद्धि हुई और यह 115.2 बिलियन डॉलर तक पहुंच गया।

FY2026 की पहली तिमाही में इस गति को बनाए रखा गया, जिसमें राजस्व 44.1 बिलियन डॉलर तक पहुंच गया, जो साल-दर-साल 69% की वृद्धि है। अमेरिका द्वारा चीन को किए जाने वाले निर्यात पर नियंत्रण के प्रभाव से नतीजे प्रभावित हुए, जिससे 4.5 बिलियन डॉलर का शुल्क लगा, जो भू-राजनीतिक जोखिमों को उजागर करता है।

उच्च विकास को बनाए रखना: प्रचार से परे मूल इंजन

डेटा सेंटर और ब्लैकवेल सुपरसाइकल

डेटा सेंटर व्यवसाय Nvidia का विकास इंजन है। Q1 FY2026 में, इसने कुल राजस्व 44.1 बिलियन डॉलर में से 39.1 बिलियन डॉलर का योगदान दिया, जो 73% की वृद्धि को दर्शाता है। आगामी विकास चरण ब्लैकवेल प्लेटफॉर्म (B200/GB200) का अनुमान लगाता है, जो हॉपर आर्किटेक्चर (H100/H200) से एक उन्नति है।

ब्लैकवेल आर्किटेक्चर की तकनीकी प्रगति इसकी मांग का स्रोत है। मल्टी-डाई डिज़ाइन का उपयोग करते हुए, यह कस्टम TSMC 4NP प्रक्रिया पर 208 बिलियन ट्रांजिस्टर को एकीकृत करता है, जबकि हॉपर में 80 बिलियन थे। दो स्वतंत्र डाइज़ 10 टीबी/एस बैंडविड्थ के साथ हाई-स्पीड NV-HBI इंटरफ़ेस के माध्यम से जुड़ते हैं, जिससे कैश सुसंगतता सक्षम होती है। ब्लैकवेल कई मोर्चों पर सुधार करता है:

• मेमोरी: 192 GB तक HBM3e हाई-बैंडविड्थ मेमोरी, 8 TB/s की कुल बैंडविड्थ के साथ, H100 की 80 GB क्षमता और 3.2 TB/s बैंडविड्थ से अधिक है।
• कंप्यूट: दूसरी पीढ़ी का ट्रांसफॉर्मर इंजन कम-सटीक फ़्लोटिंग-पॉइंट स्वरूपों (FP4 और FP8) का समर्थन करता है, जिससे थ्रूपुट 2.3 गुना बढ़ जाता है, जिससे H100 की तुलना में बड़े भाषा मॉडल (LLM) के लिए अनुमान प्रदर्शन 15 गुना तक बेहतर होता है।

बाजार की प्रतिक्रिया ब्लैकवेल के आकर्षण को मान्य करती है। मॉर्गन स्टेनली की रिपोर्ट है कि अगले 12 महीनों के लिए ब्लैकवेल का उत्पादन पूरी तरह से बुक हो चुका है, नए ऑर्डर की डिलीवरी अगले साल के अंत में होने की उम्मीद है। मांग क्लाउड दिग्गजों से आगे कंप्यूटर-एडेड इंजीनियरिंग (CAE) तक फैली हुई है, जहां Ansys, Siemens और Cadence जैसे सॉफ़्टवेयर विक्रेता 50 गुना तक प्रदर्शन त्वरण के साथ सिमुलेशन के लिए प्लेटफ़ॉर्म को अपना रहे हैं।

अभेद्य खाई: CUDA, AI एंटरप्राइज और फुल-स्टैक प्लेटफॉर्म

Nvidia का लाभ CUDA (कंप्यूट यूनिफाइड डिवाइस आर्किटेक्चर) सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म है। CUDA को मुफ्त में पेश करके, Nvidia ने समानांतर कंप्यूटिंग में प्रवेश बाधाओं को कम किया, एक बड़ा डेवलपर इकोसिस्टम बनाया। इसने नेटवर्क प्रभाव को बढ़ावा दिया, और अधिक डेवलपर्स CUDA-ऑप्टिमाइज़्ड लाइब्रेरी और ऐप्स (जैसे PyTorch, TensorFlow) ला रहे हैं, जिससे Nvidia प्लेटफॉर्म AI R&D के लिए अनिवार्य हो गया और स्विचिंग लागतें बढ़ गईं।

इस सॉफ़्टवेयर लाभ से मुद्रीकरण करने के लिए, Nvidia ने NVIDIA AI एंटरप्राइज (NVAIE) पेश किया, जो एंटरप्राइज़-ग्रेड सुरक्षा और समर्थन प्रदान करने वाले क्लाउड-नेटिव टूल और फ़्रेमवर्क का एक सूट है। NVAIE, GPU गिनती द्वारा लाइसेंस प्राप्त, स्थायी लाइसेंस या वार्षिक सदस्यता प्रदान करता है, क्लाउड मार्केटप्लेस पर प्रति घंटा मूल्य निर्धारण (जैसे, p5.48xlarge उदाहरणों पर $8.00 प्रति घंटा), जिसमें समर्थन, संस्करण और NVIDIA NIM माइक्रोसर्विस शामिल हैं।

Nvidia एक पूर्ण-स्टैक AI बुनियादी ढांचा प्रदाता के रूप में विकसित हुआ है। इसकी “AI फैक्ट्री” रणनीति खुफिया जानकारी उत्पन्न करने के लिए संपूर्ण डेटा सेंटर समाधान प्रदान करती है। इसमें DGX SuperPOD के माध्यम से टर्नकी ऑन-प्रिमाइसेस समाधान और प्रमुख क्लाउड प्लेटफार्मों पर DGX क्लाउड के माध्यम से प्रबंधित AI बुनियादी ढांचा सेवाएं शामिल हैं। यह रणनीति अधिक मूल्य श्रृंखला लाभों को प्राप्त करती है और AI विकास प्रक्रिया को नियंत्रित करती है।

इस पूर्ण-स्टैक रणनीति के भीतर, नेटवर्किंग एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। अधिग्रहणों और नवाचार के माध्यम से, Nvidia का NVLink, NVSwitch, Spectrum-X Ethernet और BlueField DPU AI क्लस्टर्स में बाधाओं को दूर करते हैं। पांचवीं पीढ़ी का NVLink 1.8 TB/s GPU-से-GPU बैंडविड्थ, 14x PCIe 5.0 प्रदान करता है, जो मल्टी-GPU प्रशिक्षण के लिए महत्वपूर्ण है। BlueField DPU CPU से कार्यों को हटा देता है, जिससे CPU संसाधनों को मुक्त किया जाता है, और सिस्टम दक्षता बढ़ती है।

एकीकृत मोड प्रदर्शन प्रदान करता है, लेकिन जोखिमों का परिचय देता है। Nvidia का प्रदर्शन मालिकाना प्रणालियों, विशेष रूप से नेटवर्किंग हार्डवेयर से बंधा हुआ है। इष्टतम प्रदर्शन के लिए Nvidia के नेटवर्क समाधानों की आवश्यकता होती है। यह “बंडलिंग” अमेरिकी और यूरोपीय संघ के अविश्वास जांच से ध्यान आकर्षित कर रहा है, जिससे इसकी तकनीकी नेतृत्व एक नियामक केंद्र बिंदु बन गई है।

डेटा केंद्रों से परे कोर बाजारों को पुनर्जीवित करना

जबकि डेटा केंद्र केंद्रीय हैं, Nvidia के बाजार मजबूत बने हुए हैं, और AI द्वारा फिर से सक्रिय किए गए हैं। गेमिंग व्यवसाय ने Q1 FY2026 में 3.8 बिलियन डॉलर दर्ज किए, जो 42% की वृद्धि है, जो ब्लैकवेल आधारित GeForce RTX 50 सीरीज़ GPU और DLSS जैसी AI-संचालित सुविधाओं द्वारा संचालित है। पेशेवर विज़ुअलाइज़ेशन में भी वृद्धि हुई, जिसका राजस्व 509 मिलियन डॉलर है, जो 19% अधिक है।

Nvidia का उतार-चढ़ाव वाला लाभ मार्जिन कमजोरी के बजाय एक रणनीतिक विकल्प है। प्रबंधन का कहना है कि ब्लैकवेल के कम प्रारंभिक मार्जिन (70% रेंज में) बढ़ती जटिलता के कारण हैं और मार्जिन के 70% रेंज में वापस आने की उम्मीद है। यह चक्रीय मार्जिन संपीड़न Nvidia को अल्पावधि लाभ पर रणनीति का लाभ उठाकर बाजार हिस्सेदारी को जब्त करने में सक्षम बनाता है।

ट्रिलियन-डॉलर सीमाएं: विस्तार के लिए नए वेक्टर

संप्रभु AI: भू-राजनीतिक मांगों को पूरा करना

अमेरिका-चीन तकनीकी प्रतिस्पर्धा और निर्यात नियंत्रण में वृद्धि का सामना करते हुए, Nvidia “संप्रभु AI” बाजार की खोज कर रहा है। इसमें स्थानीय रूप से नियंत्रित AI बुनियादी ढांचे को स्थापित करने के लिए सरकारों के साथ सहयोग करना शामिल है, जो डेटा सुरक्षा और नवाचार की जरूरतों को संबोधित करता है, जबकि हाइपरस्केलर पर निर्भरता और चीन में भू-राजनीतिक जोखिमों को ऑफसेट करने के लिए राजस्व धाराएं खोलता है।

यह बाजार पर्याप्त है। Nvidia परियोजनाओं में शामिल है, जिसमें यूरोप में 20 AI कारखाने, Mistral AI के साथ फ्रांस में 18,000 ग्रेस ब्लैकवेल सिस्टम और जर्मनी में ड्यूश टेलीकॉम के साथ 10,000 ब्लैकवेल GPU औद्योगिक AI क्लाउड शामिल हैं। परियोजनाओं में सऊदी अरब को 18,000 AI चिप्स की डिलीवरी और ताइवान और UAE में AI बुनियादी ढांचा सहयोग भी शामिल है। प्रबंधन अकेले संप्रभु AI परियोजनाओं से “अरबों डॉलर” के राजस्व का अनुमान लगाता है।

संप्रभु AI एक दोधारी तलवार है, जो भविष्य की चुनौतियों के लिए बीज बोते हुए नई वृद्धि प्रदान करता है। डेटा पर राष्ट्रीय नियंत्रण की मूल अवधारणा “रणनीतिक विखंडन” या “AI प्रौद्योगिकी बाल्कनाइजेशन” को बढ़ाएगी। यूरोपीय संघ, अमेरिका और चीन जैसे क्षेत्र नियम लागू करेंगे, जिससे Nvidia को प्रत्येक नियम के लिए अनुकूलित स्टैक विकसित करने की आवश्यकता होगी, जिससे R&D लागत बढ़ेगी और इसका वैश्विक CUDA प्लेटफार्म नेटवर्क प्रभाव कम होगा।

ऑटोमोटिव और रोबोटिक्स: सन्निहित AI

CEO जेन्सेन हुआंग ने रोबोटिक्स (स्वायत्त वाहनों के नेतृत्व में) को Nvidia के अगले विकास अवसर के रूप में स्थान दिया है। विजन यह है कि अरबों रोबोट और स्व-ड्राइविंग सिस्टम Nvidia तकनीक द्वारा संचालित किए जाएं।

ऑटोमोटिव और रोबोटिक्स डिवीजन छोटा बना हुआ है, 567 मिलियन डॉलर पर, 72% बढ़ रहा है, जो स्वायत्त ड्राइविंग के लिए NVIDIA DRIVE प्लेटफार्म और मानवोइड रोबोट के लिए कॉसमॉस AI मॉडल द्वारा संचालित है।

इस क्षेत्र में निवेश एक दीर्घकालिक रणनीतिक व्यय है, जिसका उद्देश्य अगले प्रतिमान में Nvidia के नेतृत्व को सुरक्षित करना है। डेटा सेंटर-केंद्रित AI के बाद, सन्निहित AI अगला है। नींव (हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर) का निर्माण Nvidia को अपनी CUDA सफलता को दोहराने में सक्षम बनाता है। यह उच्च R&D खर्च को उचित ठहराता है और खंड को अल्पावधि लाभ केंद्र के बजाय एक रणनीतिक निवेश के रूप में रखता है।

हालांकि, वास्तविकता धीमी है। विश्लेषण से पता चलता है कि L4 स्वायत्त वाहन 2035 तक व्यापक नहीं होंगे, L2/L2+ असिस्टेंस सिस्टम मुख्यधारा बने रहेंगे। रोबोटैक्सियों को 2035 तक 40 से 80 शहरों में अपेक्षित है, जबकि हब-टू-हब स्वायत्त ट्रकिंग व्यवसायिक रूप से व्यवहार्य है। सामान्य-उद्देश्य वाले रोबोट प्रारंभिक अवस्था में हैं। गार्टनर का अनुमान है कि 2027 तक वे स्मार्ट लॉजिस्टिक्स रोबोट का केवल 10% हिस्सा होंगे, जो एक आला अनुप्रयोग बना रहेगा।

ओमनीवर्स और डिजिटल ट्विन्स: औद्योगिक मेटावर्स का निर्माण

NVIDIA ओमनीवर्स 3D वर्कफ़्लो और डिजिटल ट्विन्स को विकसित करने और कनेक्ट करने के लिए एक प्लेटफ़ॉर्म है। यह “AI फैक्ट्री” अवधारणा के लिए एक तकनीक प्रदान करता है, जो उपयोगकर्ताओं को नए उत्पादों से लेकर पूरे कारखानों और रोबोट समूहों तक सब कुछ डिजाइन, सिमुलेशन और अनुकूलन के लिए वर्चुअल वातावरण बनाने में सक्षम बनाता है।

मुख्य अनुप्रयोगों में शामिल हैं।

• औद्योगिक स्वचालन: सीमेंस और BMW विकास चक्रों और लागतों को कम करने के लिए डिजिटल ट्विन्स बनाने के लिए ओमनीवर्स का उपयोग करते हैं।
• AI प्रशिक्षण और सिंथेटिक डेटा पीढ़ी: ओमनीवर्स रोबोट और स्वायत्त वाहन AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए सिंथेटिक डेटा बनाता है, जो एक बाधा को संबोधित करता है।
• AI फैक्ट्री डिज़ाइन: Nvidia AI डेटा केंद्रों को डिजाइन और अनुकूलित करने में मदद करने के लिए ओमनीवर्स का उपयोग करता है, जो 1GW सुविधा के लिए प्रतिदिन 100 मिलियन डॉलर से अधिक के डाउनटाइम नुकसान से बचने के लिए बिजली, शीतलन और नेटवर्क का मॉडलिंग करता है।

मूल्यांकन विश्लेषण: 5 ट्रिलियन डॉलर के पथ का विघटन

अवसर का आकार: कुल पता योग्य बाजार (TAM) अनुमान

Nvidia के मूल्यांकन को इसके पता योग्य बाजार के विशाल विकास द्वारा समर्थित किया गया है। वैश्विक विश्लेषक विस्फोटक बाजार आकार का अनुमान लगाते हैं:

• जेनरेटिव AI: ब्लूमबर्ग इंटेलिजेंस 2032 तक 1.3 ट्रिलियन डॉलर के बाजार का अनुमान लगाता है, जिसमें बुनियादी ढांचे के खर्च के लिए 471 बिलियन डॉलर शामिल हैं।
• AI चिप्स/एक्सेलरेटर: ग्रैंड व्यू रिसर्च 2033 तक इसे 257 बिलियन डॉलर (29.3% CAGR) का अनुमान लगाता है। नेक्स्ट MSC 2030 तक 296 बिलियन डॉलर (33.2% CAGR) का अनुमान लगाता है। IDTechEx अकेले डेटा सेंटर AI चिप्स के लिए 2030 तक 400 बिलियन डॉलर से अधिक का अनुमान लगाता है। AMD ने 2027 तक 400 बिलियन डॉलर के डेटा सेंटर AI एक्सीलेटर TAM का भी हवाला दिया है।
• एंटरप्राइज AI खर्च: गार्टनर 2025 में जेनरेटिव AI पर 644 बिलियन डॉलर खर्च करने का अनुमान लगाता है, जो 2024 से 76.4% बढ़ रहा है, जिसमें हार्डवेयर निवेश का लगभग 80% हिस्सा है।

वॉल स्ट्रीट कंसेंसस और मूल्य लक्ष्य

वॉल स्ट्रीट Nvidia के बारे में आशावादी है। सर्वेक्षण किए गए विश्लेषकों के एक बड़े नमूने में, एक उच्च प्रतिशत ने स्टॉक को “खरीद” या “मजबूत खरीद” के रूप में दर्जा दिया।

विश्लेषक मूल्य लक्ष्य ऊपर की ओर क्षमता का संकेत देते हैं। कंसेंसस औसत लक्ष्य मूल्य हाल की कीमतों से वृद्धि का प्रतिनिधित्व करते हुए $177 और $226 के बीच हैं। अधिक आशावादी विश्लेषकों का मानना ​​है कि Nvidia 18 महीनों के भीतर 5 ट्रिलियन डॉलर के बाजार पूंजीकरण तक पहुंच जाएगा।

आमदनी में वृद्धि होने की उम्मीद है, FY2026 EPS कंसेंसस लगभग $4.00 से $4.24 के आसपास है, जो पिछले वर्ष की तुलना में 40% से अधिक है, और FY2027 EPS अनुमान $5.29 से $5.59 के बीच है, जो 30% की वृद्धि है। FY2026 में राजस्व में लगभग 51% बढ़कर 197 बिलियन डॉलर होने की उम्मीद है, और FY2027 में अतिरिक्त 25% बढ़कर 247 बिलियन डॉलर हो जाएगा।

आंतरिक मूल्य मूल्यांकन: रियायती नकद प्रवाह (DCF) मॉडल

एक रियायती नकद प्रवाह (DCF) मॉडल भविष्य के नकद प्रवाह को उनके वर्तमान मूल्य में रियायत देकर आंतरिक मूल्य का आकलन करता है। उच्च-विकास वाली कंपनियों के लिए, दो-चरण मॉडल का उपयोग किया जाता है: एक पूर्वानुमान अवधि (5-10 वर्ष), एक टर्मिनल मूल्य उत्पन्न करना। प्रमुख चर में राजस्व वृद्धि दर, ऑपरेटिंग लाभ मार्जिन, भारित औसत पूंजी लागत और टर्मिनल वृद्धि दर शामिल हैं।

• मुख्य धारणाएं और संवेदनशीलता:

  • राजस्व वृद्धि दर: हालांकि विकास अधिक रहा है, लेकिन सीधा बाहरी अनुमान यथार्थवादी नहीं है। विश्लेषक कंसेंसस इसकी गति धीमी होने की उम्मीद करता है। मॉडलों को धीरे-धीरे विकास को टर्मिनल दर की ओर कम करने की आवश्यकता होती है।
  • ऑपरेटिंग लाभ मार्जिन: Nvidia का मार्जिन अधिक रहा है। बाजार कंसेंसस का मानना ​​है कि प्रतिस्पर्धा के कारण इसमें गिरावट आएगी। मॉडलों को एक उपयुक्त स्तर पर गिरते हुए लाभ मार्जिन को मानना ​​चाहिए, एक संवेदनशील धारणा।
  • WACC: रियायत दर निवेश जोखिम को दर्शाती है। अलग-अलग WACC विश्लेषण में व्यापक विविधता का कारण बनते हैं। बीटा मूल्य अस्थिरता को दर्शाता है।
  • टर्मिनल वृद्धि दर: यह वैश्विक अर्थव्यवस्था की दीर्घकालिक वृद्धि दर से अधिक नहीं हो सकती है।

• दामोदरन का परिप्रेक्ष्य: मूल्यांकन विशेषज्ञ अश्वथ दामोदरन Nvidia को आशावादी मान्यताओं के साथ भी अधिक मूल्यांकन वाला मानते हैं। वह वस्तुकरण और प्रतिस्पर्धा के जोखिमों पर जोर देते हैं।

मूल मुल्यांकन प्रमुख मान्यताओं पर निर्भर करता है। WACC या शाश्वत वृद्धि दर में छोटे बदलाव निहित स्टॉक मूल्य को प्रभावित करते हैं। यह वर्तमान स्टॉक जोखिम को प्रकट करता है।

संरचनात्मक जोखिम: प्रतिस्पर्धा और भू-राजनीति का सामना करना

प्रतिस्पर्धी परिदृश्य

Nvidia की सफलता प्रतिस्पर्धा को आकर्षित कर रही है। प्रतिस्पर्धी कई क्षेत्रों से खतरा दे रहे हैं।

• प्रत्यक्ष प्रतिस्पर्धी (AMD & Intel):

  • AMD (Instinct MI300X): AMD एक विश्वसनीय खतरा है। MI300X एक्सीलरेटर मेमोरी क्षमता और बैंडविड्थ में उत्कृष्ट है, जिससे यह मेमोरी-बाधित कार्यों के लिए आकर्षक हो जाता है। मानदंड बताते हैं कि यह कुछ अनुमान परिदृश्यों में बेहतर प्रदर्शन करता है, और कभी-कभी कम TCO प्रदान करता है। AMD का सॉफ्टवेयर इकोसिस्टम एक कमजोरी है, क्योंकि ROCm में बग होते हैं और प्रशिक्षण प्रदर्शन को प्रभावित करता है।
  • Intel (Gaudi 3): Intel Gaudi 3 को एक लागत प्रभावी विकल्प के रूप में रखता है और दावा करता है कि यह LLM कार्यों में H100 से तेज़ है, जो 128GB HBM2e मेमोरी प्रदान करता है। Intel की AI बाजार हिस्सेदारी छोटी है, और इसका सॉफ्टवेयर इकोसिस्टम कम विकसित है। Intel Nvidia की तुलना में कम बिक्री का अनुमान लगाता है।

• हाइपरस्केलर्स की दुविधा (कस्टम सिलिकॉन):

  • रणनीतिक प्रेरणा: Nvidia के सबसे बड़े ग्राहक प्रतिस्पर्धा हैं। आपूर्तिकर्ता निर्भरता को कम करने के लिए, वे कस्टम AI चिप्स (Google TPU, Amazon Trainium/Inferentia) विकसित कर रहे हैं। उनका लक्ष्य 2027 तक 1 मिलियन से अधिक कस्टम क्लस्टर तैनात करना है।

  • वर्कलोड विभेदन: Nvidia का पूर्ण प्रतिस्थापन नहीं। हाइपरस्केलर उच्च TCO के लिए कस्टम ASICs का उपयोग करेंगे और जटिल कार्यों के लिए Nvidia चिप्स पर निर्भर रहेंगे। यह अनुमान बाजार के लिए एक दीर्घकालिक जोखिम है।

• सॉफ्टवेयर इकोसिस्टम चुनौतियां:

  • CUDA खाई हिट: हालांकि CUDA प्रमुख है, लेकिन इसकी स्वामित्व प्रकृति प्रतिस्थापन खोजने के प्रयासों को प्रेरित करती है।

  • Mojo: Modular द्वारा विकसित, Mojo को CPU, GPU और TPU हार्डवेयर पर CUDA के बिना चलाने के लिए संकलित किया जा सकता है, जिससे CUDA लॉक-इन को खतरा होता है।

  • Triton: GPU कर्नेल को कोडिंग के लिए डिज़ाइन किया गया एक ओपन-सोर्स, CUDA कोडिंग को सरल करता है। Nvidia इसे अपने इकोसिस्टम में एकीकृत कर रहा है।

भू-राजनीतिक और विनियामक प्रतिकूल परिस्थितियाँ

• अमेरिका-चीन तकनीकी युद्ध: अमेरिकी निर्यात नियंत्रण चीन के साथ Nvidia के संपर्क को सीमित करते हैं। Q1 FY2026 के वित्तीय चार्ज दिखाते हैं, जो राजस्व हानि का संकेत है। ये नियंत्रण कड़े होने का जोखिम रखते हैं। जवाब में, चीन चिप की मांग को कम करने की कोशिश कर रहा है।

• अविश्वास जांच: Nvidia को कई जांचों का सामना करना पड़ता है।

  • अमेरिका (DOJ): DOJ बंडलिंग द्वारा अविश्वास प्रतिस्पर्धी व्यवहार के लिए Nvidia की जांच कर रहा है। जांच में Run:ai अधिग्रहण शामिल है।

  • EU (EC) और फ्रांस: EU Nvidia की उल्लंघनों के लिए जांच करता है। फ्रांसीसियों के पास भी अपनी जांच है।

  • चीन (SAMR): चीन का SAMR Nvidia की जांच कर रहा है।

• संभावित उपाय: प्रतिस्पर्धा की अनुमति देने के लिए मजबूरन व्यवसाय विभाजन एक जोखिम है।

आपूर्ति श्रृंखला कमजोरियाँ

एक फैबलेस कंपनी के रूप में, Nvidia भागीदारों पर निर्भर करता है।

• विनिर्माण और पैकेजिंग बाधाएँ:

  • TSMC और CoWoS: TSMC व्यवधान विनाशकारी जोखिम रखता है। इन चिप्स को उच्च-अंत CoWoS पैकेजिंग की आवश्यकता होती है।

  • उच्च-बैंडविड्थ मेमोरी (HBM): SK Hynix Nvidia का प्रदाता है, जिसके बाद Samsung और Micron आते हैं।

• अपस्ट्रीम सामग्री जोखिम:

  • ABF सब्सट्रेट: ये सब्सट्रेट केवल कुछ खिलाड़ियों के पास हैं, जो एक ज्ञात चोक पॉइंट बनाते हैं।