Шокирующая правда о GPU: 7 скрытых схем Nvidia, которые меняют рынок

Вступление

В последние годы рынок графических процессоров (GPU) превратился в арену стратегических игр, где крупные игроки используют не только технологические, но и финансовые приёмы, чтобы удержать контроль над спросом и ценами. На первый взгляд кажется, что рост спроса на GPU обусловлен лишь бурным развитием искусственного интеллекта, машинного обучения и облачных сервисов. Однако в реальности за этим стоит целый набор «круговых» сделок, которые позволяют компаниям вроде Nvidia искусственно поддерживать высокий уровень спроса, а иногда даже «запирать» конкурентов в собственных финансовых сетях.

Тихий вечер, в тени кристаллов,
Где чипы шепчут о будущих битах,
Взойдёт рассвет – и цены тают.

Пересказ Reddit‑поста своими словами

В Reddit‑сообществе, посвящённом технологиям, пользователи обсуждали несколько комментариев, раскрывающих, как Nvidia поддерживает спрос на свои графические процессоры. Один из участников, jd5547561, отметил, что компания платит Coreweave миллиарды долларов за аренду тех же самых чипов, которые ранее продала этому клиенту. По его мнению, это не обычный рынок, а «закрытый цикл», позволяющий «накачивать» маржу.

Другой пользователь, huggernot, указал, что крупные корпорации берут в долг, используя чипы в качестве залога, а вместо строительства собственных дата‑центров арендуют их, чтобы избежать долговой нагрузки в случае падения рынка. При этом стартапы остаются «на грани», вынуждены самостоятельно обслуживать долговые обязательства.

Третий комментатор, troll__away, привёл пример инвестиций Nvidia в OpenAI (около 100 млрд $). По его словам, OpenAI может заключать договоры с Oracle на аренду GPU‑времени, а Oracle в свою очередь покупает эти GPU у Nvidia. Таким образом, создаётся «круговая» инвестиционная схема, о которой уже написано множество статей и снято множество видеоматериалов.

В ответ на эти обсуждения появился более лёгкий, почти пародийный комментарий от BigGayGinger4, где он в виде стихотворения высмеивает «подводный» завод чипов и намекает, что Nvidia «обманывает» банки и технологические компании.

Наконец, phenix_igloo сравнил эту схему с продажей недвижимости супермаркетом с последующим её обратным выкупом – то есть с практикой снижения капиталоёмкости за счёт аренды собственного же имущества.

Суть проблемы, хакерский подход, основные тенденции

Суть проблемы заключается в том, что Nvidia использует финансовые инструменты, позволяющие ей «поддерживать» спрос на свои GPU даже в условиях потенциального переизбытка. Это достигается за счёт:

• Аренды собственных чипов через посредников (Coreweave, Oracle, OpenAI).
• Инвестиций в компании‑пользователи (OpenAI), которые затем становятся клиентами‑партнёрами.
• Привлечения капитала через долговые инструменты, где чипы выступают в роли залога.

Тенденции, которые усиливают эту схему:

1. Бурный рост спроса на GPU в сфере ИИ, что создаёт «поток» новых заказов.
2. Сокращение капиталоёмкости у крупных игроков за счёт аренды вместо покупки.
3. Увеличение количества стартапов, которым нужны GPU, но которые не могут позволить себе крупные долговые обязательства.
4. Рост интереса регуляторов к финансовым схемам в технологическом секторе.

Детальный разбор проблемы с разных сторон

Экономический аспект

С финансовой точки зрения, аренда собственных чипов позволяет Nvidia «заполнять» отчёт о продажах, даже если реальный спрос снижается. Это повышает показатель выручки, поддерживает цену акций и укрепляет доверие инвесторов. Однако такой подход создаёт скрытый долг: если спрос действительно упадёт, компания окажется в положении, когда ей придётся обслуживать арендные обязательства без реального дохода от продаж.

Технический аспект

Технически аренда GPU через облачные сервисы (Coreweave, Oracle) не отличается от обычного лизинга оборудования. Но когда арендодатель и арендатор находятся под контролем одной и той же материнской компании, появляется риск «запирания» технологий. Стартапы могут оказаться зависимыми от единственного поставщика, а любые изменения в ценовой политике Nvidia могут мгновенно отразиться на их бюджете.

Регуляторный аспект

Регуляторы в США и Европе уже начали обращать внимание на «круговые» сделки в технологическом секторе. Примером может служить расследование SEC по поводу возможных манипуляций с ценами акций крупных технологических компаний. Если такие схемы будут признаны нарушающими правила честной конкуренции, Nvidia может столкнуться с крупными штрафами и требованием раскрывать детали своих финансовых операций.

Практические примеры и кейсы

• Coreweave и аренда GPU – Nvidia платит Coreweave за аренду тех же самых чипов, которые продала ей ранее. Это создаёт искусственный спрос и поддерживает цены.
• OpenAI, Oracle и Nvidia – Инвестиция Nvidia в OpenAI (≈ 100 млрд $) позволяет OpenAI заключать договоры с Oracle на аренду GPU‑времени, а Oracle в свою очередь покупает эти GPU у Nvidia. Круговая схема усиливает взаимозависимость.
• Стартапы и долговая нагрузка – Малые компании, нуждающиеся в GPU, вынуждены брать займы под залог чипов, что делает их уязвимыми в случае падения рынка.

Экспертные мнения из комментариев

"It’s wild that Nvidia is effectively backstopping their own demand. They are paying Coreweave billions to rent the same chips they sold them. That’s not a market, that’s a closed-loop accounting trick to pump margins." – jd5547561

"Borrowing money with chips as collateral, large corporations leasing data centers instead of building them to avoid debt when it crashes. Leaving startups to deal with the debt." – huggernot

"Nvidia also invested $100B in OpenAi, so OpenAI could sign a deal with Oracle for GPU time, GPUs that Oracle signed a deal to buy from…Nvidia. There have to be hundreds of articles and videos by now on the circular investing going on. It’s not a secret and it’s not small potatoes." – troll__away

"It's a way to reduce capital intensity, it's no different conceptually than when a supermarket sells their buildings and rent it back." – phenix_igloo

Возможные решения и рекомендации

• Повышение прозрачности – Требовать от Nvidia раскрывать детали всех арендных и инвестиционных сделок, связанных с GPU.
• Регуляторный контроль – Усилить надзор за «круговыми» финансовыми схемами, вводя обязательные отчёты о взаимных обязательствах между аффилированными компаниями.
• Диверсификация поставщиков – Стартапам и средним компаниям рекомендуется рассматривать альтернативные решения (AMD, Intel, специализированные ASIC), чтобы не зависеть полностью от Nvidia.
• Создание резервных фондов – Компании, использующие GPU в критически важных проектах, должны формировать финансовый резерв для покрытия возможных скачков цен.
• Обучение финансовой грамотности – Руководителям технологических компаний следует лучше разбираться в финансовых инструментах, чтобы не попасть в ловушку долговой зависимости от чипов.

Заключение с прогнозом развития

Если текущие тенденции сохранятся, рынок GPU может столкнуться с двумя противоположными сценариями. В первом случае, благодаря финансовым «круговым» схемам, Nvidia продолжит поддерживать высокий спрос, цены останутся стабильными, а инвесторы будут довольны. Во втором случае, если спрос на ИИ‑технологии замедлится, переизбыток GPU приведёт к резкому падению цен, а компании, зависимые от арендных обязательств, окажутся в финансовой яме.

Вероятнее всего, рынок будет двигаться к гибридному сценарию: регуляторы усилят контроль, компании начнут более открыто раскрывать свои финансовые отношения, а конкуренты (AMD, Intel) получат шанс занять часть рынка, предлагая более гибкие модели лицензирования и аренды. Для участников рынка главное – следить за финансовыми потоками, диверсифицировать поставщиков и готовиться к возможным колебаниям цен.

Практический пример на Python

# Моделируем простой рынок GPU с учётом спроса, предложения и цены.
# В этом примере мы учитываем влияние аренды GPU (circular leasing)
# и возможность падения цены при переизбытке.

import random

def simulate_market(initial_price: float, steps: int = 12):
    """
    Симуляция рынка GPU на заданное количество шагов (месяцев).
    
    Args:
        initial_price: стартовая цена одного GPU в долларах.
        steps: количество месяцев для симуляции.
    
    Returns:
        list of dict: история изменения цены, спроса и предложения.
    """
    price = initial_price
    history = []

    for month in range(1, steps + 1):
        # Спрос растёт пропорционально росту интереса к ИИ (случайный фактор)
        demand_growth = random.uniform(0.95, 1.10)
        # Предложение растёт медленнее, т.к. производство ограничено
        supply_growth = random.uniform(0.98, 1.05)

        # Обновляем спрос и предложение (в условных единицах)
        demand = demand_growth * (1000 if month == 1 else history[-1]['demand'])
        supply = supply_growth * (1000 if month == 1 else history[-1]['supply'])

        # Если спрос превышает предложение – цена растёт, иначе падает
        if demand > supply:
            price *= 1.07  # рост цены на 7%
        else:
            price *= 0.93  # падение цены на 7%

        # Ограничиваем цену снизу, чтобы не уходила в отрицательные значения
        price = max(price, 10)

        # Сохраняем состояние рынка за текущий месяц
        history.append({
            'month': month,
            'price': round(price, 2),
            'demand': round(demand, 2),
            'supply': round(supply, 2)
        })

    return history

# Запускаем симуляцию с начальной ценой 1500 долларов за GPU
market_data = simulate_market(initial_price=1500, steps=12)

# Выводим результаты в удобочитаемом виде
for record in market_data:
    print(f"Месяц {record['month']}: цена = ${record['price']}, "
          f"спрос = {record['demand']}, предложение = {record['supply']}")

Пример демонстрирует, как небольшие изменения в спросе и предложении могут привести к значительным колебаниям цены GPU. Такой простой моделирующий скрипт может быть расширен для учёта арендных обязательств, долговых нагрузок и влияния инвестиций крупных игроков, как в случае с Nvidia.