W tym przypadku „światowa” powinna być w „mocnym” cudzysłowie, gdyż gros spółek z tego łańcucha wartości wywodzi się ze Stanów Zjednoczonych, ew. Azji. Europa z drobnymi wyjątkami nie uczestniczy jak na razie w tym wyścigu, jest to jednak temat na zupełnie inny esej.

Nie można jednak zaprzeczyć, że hossa AI z ostatnich lat, czy też bańka AI, jak niektórzy ją w ostatnim czasie nazywali, mocno wpływa na nastroje inwestorów i jej ewentualne przełamanie miałoby daleko idący wpływ na rynki finansowe, porównywalny z latami 2000 oraz 2008. Jest to na ten moment tylko hipoteza i wszystko wskazuje na to, że pęknięcie bańki, jeśli kiedykolwiek nastąpi, nie zdarzy się na obecnych poziomach cen.

Wracając jednak do ostatnich tygodni, widać było wyraźnie, że spora część inwestorów zaczęła obawiać się rosnących poziomów inwestycji w technologię AI, jak również ich wpływ na bilans i poziomy zadłużenia. W przypadku części spółek problemem stał się również poziom wycen, gdzie nawet najlepsze wyniki nie ratowały spółek przed rynkową zmiennością. Główne pytanie pozostaje niezmiennie, w jaki sposób i na jaką skalę części spółek uda się zmonetyzować tę technologię i wykorzystać rosnące grono użytkowników poszczególnych modeli. Sytuację uspokoiła Nvidia, publikując mocne wyniki i prognozy. Co istotne, wyraźne uspokojenie sytuacji w szerokim gronie spółek IT nie dotyczyło samej Nvidii, której akcje po wynikach zachowywały się w sposób mało zadowalający. Prawo wielkich liczb najwyraźniej jeszcze nie dogoniło Nvidii. Huang w zeszłym miesiącu prognozował 500 miliardów dolarów sprzedaży zaledwie dwóch generacji układów AI firmy w ciągu dwóch lat, kończących się w przyszłym roku. Nvidia zazwyczaj powstrzymuje się od prognozowania na więcej niż jeden kwartał do przodu, ale w środę zasugerowała, że tak ambitny cel może okazać się konserwatywny.

Co więcej, nie był to koniec wyzwań dla Nvidii w ostatnich dniach. Google, pionier algorytmów „transformatorowych” stanowiących podstawę obecnej fali sztucznej inteligencji (AI), wprowadził na rynek Gemini 3, nowatorski model, który w większości testów porównawczych przewyższa modele swoich największych rywali, w tym OpenAI. Co najważniejsze, model został w całości wytrenowany na własnych układach Google, zwanych jednostkami przetwarzania tensorowego (TPU), które firma zaczęła promować jako znacznie tańszą alternatywę dla jednostek przetwarzania grafiki (GPU) firmy Nvidia. W zeszłym miesiącu Anthropic, producent modeli, ogłosił plany wykorzystania do 1 miliona układów TPU firmy Google w ramach umowy wartej podobno dziesiątki miliardów dolarów. Rozmowy na ten temat prowadzi również Meta.

I oczywiście powyższe może być game changerem w przypadku status quo Nvidii, jakkolwiek jest to na tyle młoda technologia, że takich zwrotów akcji będziemy mieć jeszcze mnóstwo. Konkretnie w przypadku chipów TPU Google, klientom Nvidii nie będzie tak łatwo przejść na ten rodzaj tranzystorów, co uzasadnia również dość zrównoważoną reakcję kursu samej Nvidii, jak i wypowiedzi spółki. Ostatnie tygodnie wskazują jednak, że sama Nvidia też nie jest nietykalna i jej pozycja nie jest czymś stałym. Warto pamiętać również, że cały ekosystem AI to system naczyń połączonych, zarówno na poziomie łańcucha wartości, jak i coraz bardziej kapitałowo. I biorąc pod uwagę ostatnie deklaracje samej Nvidii, jak i jej pozycję gotówkową, prawdopodobnie stanie się on jeszcze bardziej skomplikowany i zagmatwany. Warto mieć to na uwadze obserwując dalszy rozwój wypadków i poszukując alternatyw dla spółek w portfelu z ekspozycją na temat AI.