Nvidia теряет позиции: дефицит памяти меняет рынок AI-вычислений

Nvidia 9 июля 2026 года оказалась в необычном положении: при растущей прогнозной выручке её акции упали на 15% от майского пика, тогда как производитель памяти Micron почти утроил рыночную стоимость. Причина — ослабление дефицита графических процессоров и новый дефицит памяти для дата-центров, который меняет распределение денег в инфраструктуре искусственного интеллекта.

Почему Nvidia дешевеет

Рынок стал платить меньше за вычисления на графических процессорах Nvidia, хотя спрос на инфраструктуру для искусственного интеллекта сохраняется. По данным, приведённым TechCrunch, акции компании после майского максимума потеряли 15%; одновременно её ожидаемая прибыль оценивается рынком дешевле средней крупной американской компании из индекса S&P. Это не означает падения выручки: прогнозы по ней продолжают расти. Но инвесторы видят, что главный ресурс AI-бума — доступ к GPU — перестаёт быть настолько дефицитным, как годом ранее.

• 9 июля 2026 года TechCrunch сообщил о снижении акций Nvidia на 15% от пика мая 2026 года.
• Почасовая спотовая цена Nvidia H100 достигала около 3,20 доллара в мае 2026 года, а затем устойчиво снижалась.
• Рыночная стоимость Micron за тот же период почти утроилась.
• Производители памяти за последний год смогли поднять цены на DRAM примерно в 10 раз.

Nvidia создала технологическую базу нынешнего рынка: её программная платформа CUDA сделала её графические процессоры стандартным инструментом для исследований и обучения AI-моделей. Компания также быстро обновляла линейки GPU, которые относятся к самым сложным серийным электронным устройствам. Однако именно успех этой стратегии привлёк конкурентов: облачные платформы и лаборатории стали искать способы снизить зависимость от одного поставщика.

Что стало новым узким местом

Новым ограничением для дата-центров стала память, а не сами ускорители. Micron выпускает DRAM и высокопропускную память HBM — компоненты, которые быстро передают данные между процессором и памятью. Эти технологии развиваются давно, но отрасль недооценила, сколько памяти потребует массовое строительство AI-дата-центров. Спрос оказался выше темпов расширения производства, поэтому цены на спотовом рынке резко выросли.

Это важный сдвиг: стоимость аренды вычислений на Nvidia H100 снижается, а цена DRAM растёт. Владельцы дата-центров могут получить больше ускорителей либо арендовать их дешевле, но всё равно упираются в доступность памяти. Для Micron и сопоставимых производителей достаточно привычной технологии и ограниченного предложения, чтобы получать выгоду от новой волны капитальных расходов на AI-инфраструктуру.

Спотовая цена показывает сделки с немедленной поставкой, а не долгосрочные контракты. На графике Datatrack, приведённом в материале, скачок цен DRAM начинается в августе 2025 года. Автор подчёркивает: он не связан с внезапным прорывом в технологии памяти. Рынок просто слишком поздно оценил объём потребности дата-центров.

Почему вычисления дешевеют

Предложение ускорителей расширяется сразу по двум направлениям: на рынке становится больше производителей GPU и ускорителей, а крупнейшие покупатели развивают собственные процессоры. Google, Amazon, Microsoft и OpenAI уже выпустили заказные чипы, чтобы меньше зависеть от Nvidia. Такие решения могут уступать последним продуктам Nvidia, но их возможностей достаточно для части задач и для давления на цену вычислений.

Сооснователь и технический директор площадки Ornn Уэйн Нелмс описывает ситуацию как обычное соотношение спроса и предложения. По его словам, компании хотят разрабатывать собственный кремний, но почти никто не производит собственную DRAM. Пока не появятся заметный технологический прорыв в HBM, изменение баланса спроса и предложения или новый крупный игрок в памяти, диспропорция может сохраниться.

«Все хотят выпускать собственный кремний, но никто не делает собственную DRAM», —

Уэйн Нелмс, сооснователь и технический директор Ornn.

Для Nvidia это не отменяет технологического лидерства. Скорее, рынок превращает GPU из редкого ресурса в более конкурентный товар. Когда альтернатив становится больше, сверхприбыль перемещается к следующему дефицитному элементу системы — памяти. Это также показывает, что оценка AI-компаний и поставщиков инфраструктуры всё сильнее зависит не только от качества чипов, но и от конкретного ограничения в цепочке поставок.

Что это значит

AI-бум не закончился, но его финансовый центр смещается: Nvidia остаётся ключевым поставщиком ускорителей, а краткосрочную выгоду всё чаще получают производители памяти. Для разработчиков и операторов дата-центров это означает, что стоимость и доступность HBM и DRAM становятся не менее важными, чем выбор GPU.