Внедрение ИИ ускоряется быстрее, чем ожидала Уолл-стрит: Nvidia, Micron и TSMC превзошли прогнозы прибыли

Нарратив об «усталости от ИИ», который в последние месяцы омрачал рыночные настроения, был решительно опровергнут. Продемонстрировав синхронную финансовую мощь, три титана полупроводниковой индустрии — Nvidia, Micron Technology и Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) — представили отчеты о доходах, которые не просто превзошли консенсус-прогнозы, а буквально разгромили их. Совокупные результаты этих отраслевых лидеров подтверждают критическую реальность: внедрение искусственного интеллекта (AI adoption) не выходит на плато; оно ускоряется со скоростью, которую модели Уолл-стрит не смогли предсказать.

Для аналитиков и инвесторов, опасавшихся сокращения капитальных затрат (capital expenditures) со стороны крупнейших гиперскейлеров (hyperscalers), последние квартальные цифры служат резким корректирующим фактором. Данные показывают, что создание инфраструктуры, необходимой для поддержки следующего поколения моделей генеративного ИИ (Generative AI), далеко не завершено. Вместо этого мы наблюдаем начало «второй фазы» развертывания, характеризующейся масштабными инвестициями в пропускную способность памяти, передовые литейные мощности и вычислительные мощности следующего поколения.

Тройной успех: синхронный всплеск

Самым убедительным аспектом этого сезона отчетности является единообразие успеха во всем стеке аппаратного обеспечения для ИИ. В отличие от предыдущих кварталов, когда показатели были разрозненными, этот квартал демонстрирует «прилив, поднимающий все лодки» — от контрактного производства чипов (TSMC) до памяти с высокой пропускной способностью (Micron) и самих логических процессоров (Nvidia).

Аналитики Уолл-стрит закладывали в цену сценарий «совершенства», однако этим компаниям удалось превзойти даже такие завышенные ожидания. Следующая разбивка иллюстрирует масштаб превышения прогнозов для каждой компании, подчеркивая расхождение между консенсусом аналитиков и фактическими данными.

Финансовые показатели в сравнении с оценками Уолл-стрит

Nvidia: неустанный двигатель вычислений

Nvidia продолжает бросать вызов закону больших чисел. Сообщив о продажах в размере $57 млрд, компания в очередной раз доказала, что спрос на ее платформы ускоренных вычислений опережает предложение. Превышение прогноза выручки на $2,3 млрд особенно значимо, учитывая масштаб, на котором сейчас работает Nvidia.

Двигателем этого роста остается сегмент центров обработки данных (Data Center), который превратился из бизнеса по продаже оборудования в поставщика полностековых платформ. Хотя рынок ожидал сильных продаж, масштаб успеха свидетельствует о том, что переход к суверенным облакам ИИ (sovereign AI clouds) и специализированным корпоративным большим языковым моделям (LLM) происходит быстрее, чем предполагалось.

Ключевые факторы квартала для Nvidia:

• Суверенный ИИ (Sovereign AI): Страны, создающие собственную национальную вычислительную инфраструктуру, обеспечили высокий однозначный процент выручки — сектор, который практически не существовал два года назад.
• Корпоративный инференс (Enterprise Inference): В то время как спрос на обучение моделей остается устойчивым, Nvidia отметила резкий рост выручки, связанной с инференсом (выводом), что сигнализирует о переходе компаний от исследовательских лабораторий к внедрению моделей ИИ в производственные приложения.
• Программные услуги: Уровень использования ПО Nvidia AI Enterprise достиг рекордных максимумов, подтверждая стратегию компании по монетизации программного слоя поверх своей аппаратной монополии.

Дженсен Хуанг (Jensen Huang), генеральный директор Nvidia, подчеркнул, что мы находимся на «начальном этапе» (early innings) фундаментального сдвига в архитектуре вычислений — перехода от поиска данных общего назначения к их ускоренной генерации. Заявленная прибыль на акцию в размере $1,30 подчеркивает способность компании поддерживать высокую валовую маржу даже при усложнении цепочки поставок для удовлетворения спроса.

Micron: суперцикл памяти

Возможно, самым шокирующим результатом в этом трио стали показатели Micron Technology. Производитель памяти совершил то, что аналитики называют «эффектным хоум-раном в стиле Бейба Рута», показав прибыль на акцию в размере $4,78, что сокрушило консенсус-прогноз в $3,77.

В течение многих лет память считалась цикличным товаром, подверженным резким подъемам и спадам. Однако ИИ фундаментально изменил эту динамику. Спрос на память с высокой пропускной способностью (High Bandwidth Memory, HBM), а именно на HBM3E, создал условия ограниченного предложения, что дает Micron беспрецедентную рыночную власть над ценообразованием. Современные ускорители ИИ бесполезны без огромных массивов быстрой памяти, и Micron успешно позиционировала себя как критически важного участника этой экосистемы.

Почему Micron превзошла ожидания:

1. Ценовое влияние HBM: Поскольку мощности HBM распроданы до конца 2026 года, Micron смогла устанавливать премиальные цены, что значительно повысило валовую маржу.
2. SSD для центров обработки данных: Помимо DRAM, спрос на высокоскоростные хранилища для подачи данных в кластеры GPU привел к рекордной выручке в категории SSD для дата-центров.
3. Нормализация запасов: Переизбыток запасов на рынках ПК и смартфонов исчез, что позволило премиальным сегментам, ориентированным на ИИ, напрямую влиять на чистую прибыль.

Превышение прибыли на акцию на $1,01 является четким индикатором того, что «стена памяти» (memory wall) — узкое место, где скорость процессора опережает скорость памяти — стала новым полем битвы за производительность ИИ, и клиенты готовы платить надбавку за ее преодоление.

TSMC: фабрика будущего

Если Nvidia — это двигатель, а Micron — топливо, то TSMC — это фабрика, которая строит машину. Результаты Taiwan Semiconductor Manufacturing Company предоставили фундаментальное доказательство того, что бум ИИ носит структурный, а не временный характер.

Сообщив о выручке в размере $33,7 млрд, TSMC превзошла ожидания во многом благодаря быстрому наращиванию своей 3-нанометровой (3nm) технологической нормы. Однако самым оптимистичным сигналом стала не прибыль за прошлый квартал, а прогноз по капитальным затратам (Capex). TSMC объявила о масштабном увеличении бюджета Capex на 2026 год, установив целевой диапазон от $52 млрд до $56 млрд.

Эта цифра ошеломляет. Она представляет собой прямой ответ на «подтвержденный спрос» со стороны крупнейших клиентов, таких как Apple, Nvidia и AMD. TSMC не строит мощности на основе предположений; повышение Capex такого масштаба подразумевает, что их клиенты предоставили долгосрочные прогнозы, требующие значительно больше мощностей по производству пластин, чем существует в настоящее время.

Последствия повышения Capex TSMC:

• Ускорение 2-нм техпроцесса: Значительная часть этих расходов направлена на грядущий 2-нанометровый узел, который будет использовать архитектуру транзисторов Gate-All-Around (GAA), необходимую для следующего скачка в энергоэффективности.
• Расширение CoWoS: Мощности передовой упаковки (Advanced packaging) (Chip-on-Wafer-on-Substrate) остаются основным узким местом для поставок ИИ-чипов. Увеличенный бюджет сигнализирует о масштабном расширении упаковочных мощностей для устранения этого дефицита.
• Глобальное присутствие: Продолжающиеся инвестиции в Аризону, Японию и потенциально Европу гарантируют, что цепочка поставок становится более устойчивой, хотя и более дорогой в обслуживании.

Широкий рынок: $400 миллиардов на инфраструктуру

Синхронное превышение прогнозов прибыли этими тремя компаниями указывает на более масштабный макроэкономический тренд: массовое вливание капитала в инфраструктуру ИИ (AI infrastructure) «гиперскейлерами» — Alphabet, Meta, Microsoft и Amazon.

Текущие прогнозы показывают, что технологические гиганты намерены потратить около $400 млрд на ИИ-инфраструктуру только в 2026 году. Эти расходы предназначены не просто для обслуживания, а являются агрессивным захватом территорий в борьбе за вычислительное превосходство. И Alphabet, и Meta указали, что их капитальные затраты почти удвоятся по сравнению с предыдущими циклами, что вызвано необходимостью обучения более крупных моделей (таких как Llama 4 и преемники Gemini Ultra) и обслуживания ИИ-агентов в реальном времени для миллиардов пользователей.

Разбивка расходов на инфраструктуру

Эта волна инвестиций в размере $400 млрд объясняет, почему опасения по поводу «пузыря ИИ» не подтвердились в цифрах цепочки поставок. Спрос гарантирован крупнейшими и наиболее обеспеченными денежными средствами компаниями планеты, которые рассматривают превосходство в области ИИ как экзистенциальную необходимость, а не как спекулятивное предприятие.

Заключение: ускорение реально

Данные за февраль 2026 года однозначны. Nvidia, Micron и TSMC предоставили эмпирические доказательства того, что внедрение искусственного интеллекта ускоряется. Расхождение между консервативными оценками Уолл-стрит и блестящими результатами компаний подчеркивает системную недооценку ресурсоемкости генеративного ИИ.

По мере продвижения вглубь 2026 года фокус, вероятно, сместится с простого спроса на «обучение» к спросу на «инференс» — вычислительную стоимость фактического запуска этих моделей для конечных пользователей. Пока TSMC заливает бетон для новых заводов, Micron резервирует заказы на HBM, а Nvidia расширяет охват своего ПО, аппаратный фундамент для этого ИИ-ориентированного будущего закладывается рекордными темпами. Для скептиков, ожидающих замедления, сигнал от полупроводниковой индустрии ясен: мы только начинаем.