Nvidia отрицает финансовые махинации в продажах ИИ-чипов на фоне сомнений трейдеров

Nvidia disputes AI revenue ties as short sellers question demand - GNcrypto

Nvidia в записке аналитикам заявила, что не использует вендорное финансирование, тогда как шортселлеры Джим Чейнос и Майкл Бёрри с этим не согласны.

Nvidia в записке для аналитиков Уолл-стрит заявила, что не использует вендорное финансирование для наращивания продаж своих ИИ-чипов. Документ стал ответом на недавнюю рассылку, в которой компанию обвинили в «круговой» схеме финансирования и сравнили с печальноизвестными Enron и Lucent.

В многостраничном документе чипмейкер отрицает, что кредитует или финансирует покупателей для раздувания выручки, и описал свой бизнес как основанный на реальном спросе и стандартных условиях оплаты. Там также говорится, что Nvidia не похожа на исторические примеры бухгалтерских махинаций, поскольку ее базовый бизнес экономически устойчив, а отчетность полностью прозрачная.

По словам руководства, классическое вендорное финансирование предполагает, что клиенты расплачиваются с поставщиком в течение многих лет, тогда как ее клиенты платят вскоре после покупки. Однако Джим Чейнос, известный тем, что одним из первых указал на проблемы в Enron, поставил под вопрос это различие из-за инвестиций Nvidia в компании, которые закупают её чипы.

Он указал на доли или финансирование со стороны Nvidia в OpenAI, xAI Илона Маска и инфраструктурных ИИ-компаниях вроде CoreWeave и Nebius. В интервью Чейнос заявил:

Они вкладывают деньги в убыточные компании, чтобы эти компании заказывали у них чипы.

Схожие опасения высказал и Майкл Бёрри, заработавший на ставке против рынка жилья перед кризисом 2008 года. Он считает, что в отдельных сегментах рынка ИИ наблюдается «подозрительная практика признания выручки», связанная с тем, что поставщики инвестируют в своих клиентов, и предупредил о «катастрофически избыточных мощностях при несоизмеримо низком спросе».

Оба инвестора подчеркнули, что бухгалтерия — лишь часть проблемы. Их беспокоит масштабные капитальные вложения в центры обработки данных и оборудование для ИИ до того, как станет ясно, как именно эти мощности будут коммерчески использоваться. Чейнос отметил, что если загрузка мощностей в ближайшие годы отстанет от планов, заказы на чипы и дата-центры могут быть сокращены или отменены.

Nvidia в ответ заявила, что спрос на ее ускорители «зашкаливает», а продукты на целое поколение опережают конкурентов. Компания ожидает дальнейшего роста заказов со стороны облачных провайдеров, крупных интернет-платформ и стартапов, которые обучают и запускают генеративные ИИ-модели.

Вендорное финансирование — это когда поставщик кредитует клиента, чтобы тот смог купить его продукцию. В конце 1990-х Lucent активно предоставляла кредит убыточным телеком-операторам, которые затем закупали её оборудование; когда эти компании обанкротились, Lucent пришлось списывать значительные суммы.

Enron использовала внебалансовые структуры, чтобы скрыть долги и убытки в своём широкополосном и других бизнесах, прежде чем в 2001 году рухнула. Nvidia настаивает, что её деятельность принципиально отличается от этих случаев и что компания не зависит от финансирования клиентов для поддержания роста.

Неделями ранее глава Nvidia Дженсен Хуанг предупредил, что США могут утратить лидерство в сфере ИИ, поскольку энергия для дата-центров в Китае дешевле благодаря государственным субсидиям, а регулирование — менее жесткое.

Материалы на GNcrypto предоставляются исключительно в информационных целях и не являются финансовой рекомендацией. Мы стремимся публиковать точные и актуальные данные, однако не можем гарантировать их абсолютную достоверность, полноту или надёжность. GNcrypto не несёт ответственности за возможные ошибки, упущения или финансовые потери, возникшие вследствие использования данной информации. Все действия вы совершаете на свой страх и риск. Всегда проводите собственный анализ и консультируйтесь с профессионалами. Подробнее см. в наших страницах Условия, Политика конфиденциальности и Отказ от ответственности.

Статьи этого автора