4 часа назад
$1 млрд в день: разбор рекордного финансового отчета NVIDIA

За то время, пока вы будете читать эту короткую новость, чистая прибыль NVIDIA вырастет еще на некоторое количество сотен тысяч долларов. Прямо сейчас организация собирает со всего мира практически всю маржу ИИ-индустрии. Так что если вы маленький стартап или независимый разработчик моделей — вам остаются лишь крохи с барского стола.
Новая квартальная отчетность ИТ-гиганта — в очередной раз зафиксировала исторический максимум. Давайте посмотрим, откуда берутся эти миллиарды.
Финансовый отчет NVIDIA за первый квартал 2027 фингода (завершился в апреле 2026 года) в очередной раз представил исторический максимум. Квартальная выручка взлетела до $81,6 млрд, а чистая прибыль составила $58,3 млрд. Сказать, что это много — ничего не сказать.
Ключевые финансовые метрики
Результаты компании превзошли все прогнозы Уолл-стрит (ожидалось $78,8 млрд выручки):
общая выручка — $81,6 млрд. Это плюс 85% от года к году и +20% от квартала к кварталу;
чистая прибыль (GAAP) — $58,3 млрд (+211% YoY);
скорректированная прибыль на акцию (Non-GAAP EPS) — $1,87 (хотя ожидалось всего $1,77);
валовая маржинальность (Gross Margin): удержалась на уровне 75%.
Если смотреть на динамику роста квартальной выручки NVIDIA за последний год, то виден параболический тренд:

ИИ съедает сегмент вычислений
Главным фактором роста стал рынок дата-центров (ДЦ). Он принес рекордные $75,2 млрд, а это более чем 92% от всей выручки компании. При этом в прогноз не заложены поставки чипов в Китай — то есть рост обеспечен только остальным миром. Обычные ИТ-вендоры замедляются при достижении эффекта масштаба, но NVIDIA на огромной прошлогодней базе ($44,1 млрд) продолжает ускоряться.
В этом квартале NVIDIA в начальный раз показала доходы дата-центров:
облачные провайдеры — AWS, Google Cloud, Microsoft Azure и др. сгенерировали $37,9 млрд;
Enterprise & AI-стартапы (ACIE) — суверенные ИИ-проекты, государства и частные авторы принесли $37,4 млрд.
Оба подсегмента выросли более чем в два раза за год. Это доказывает, что дефицит и спрос на вычислительные мощности распределены по индустрии, а не завязаны исключительно на «большую тройку» облаков. Локальный бизнес тоже формирует огромную долю этого рынка. Те, кто не хочет покупать дефицитное железо «в лоб», закрывают задачи через готовые серверы с GPU под ИИ и ML.
Что это значит для индустрии ИИ и ML
Это задает некий фундамент для LLM. Все ключевые ИИ-лаборатории (OpenAI, Anthropic, Google AI, xAI) строят свои мультимодальные модели на инфраструктурном стеке NVIDIA. Сетевые решения (HPC, InfiniBand/Spectrum-X) выросли на 199% YoY, став неотъемлемой частью ИИ-фабрик.
На второй квартал организация закладывает гайданс по выручке в $91 млрд (+-2%), что на $9 млрд выше текущего уровня. Это сигнализирует рынку: плато в закупках ИИ-чипов еще не достигнуто.
Сама смена архитектур происходит без просадки доходов. До конца года ожидается массовое развертывание систем на базе чипов архитектуры Blackwell и старт отгрузок следующего поколения — Vera Rubin. Ранее Дженсен Хуанг заявлял, что этот технологический тандем суммарно принесет компании $1 трлн выручки за 2026–2027 годы. Судя по динамике текущего отчета, эта цель выглядит довольно реальной.
Как по-вашему, кто в результате выиграет в этой «золотой лихорадке» — те, кто создают конечные ИИ-сервисы, или те, кто поставляет для них инфраструктуру?
Читают сейчас
48 минут назад
Учёные предложили добывать «белый» водород
Водород бывает разных цветов — точнее, так его обозначают экологи и промышленники, имея в виду разные способы получения. «Коричневый» водород зарабатывают при сжигании угля, «серый» — из метана. Более

1 час назад
Perplexity выложила в open-source Bumblebee: read-only сканер ИИ-окружений для защиты от supply-chain атак
Perplexity AI открыла исходный код Bumblebee - статического сканера для защиты локальных машин от атак на цепочки поставок (supply-chain). Утилита написана на Go и проверяет конфигурации агентов, расш

1 час назад
LLMStart.ru запускает продвинутую программу Deep Agents для разработки сложных ИИ-систем
28 мая стартует онлайн-курс Deep Agents от LLMStart.ru, направленный на проектирование сложных ИИ-систем и подход архитектурных проблем RAG при работе с неструктурированными данными. В контексте курса

3 часа назад
Как AI меняет процессы разработки: закрытая сессия red_mad_robot
28 мая наша команда проведёт закрытую офлайн-встречу, посвящённую изменениям в инженерных процессах и разработке с AI. На встрече обсудим переход от локального использования AI к более системной работ
3 часа назад
Мы запустили Маркуса — виртуальный помощник команды маркетинга и коммуникаций
Маркус — это мультиагентная ИИ-система, помогающая СМО и его команде со всеми ключевыми функциями современного маркетинга: от аналитики и исследований рынка до генерации идей, создания коммуникационны