מערבולת ה-AI ממשיכה להזין את המומנטום החיובי של Nvidia (NVDA)
- הכותב רואה בהיסחרותה הצידית של מניית Nvidia הזדמנות: אף על פי שיש חששות מהאטה בהוצאות על תשתיות AI ומתגברות תחרות, הוא סבור שהוצאות הענן על AI ימשיכו לצמוח, אימוץ ה-AI במגזר הארגוני מתרחב, והיתרון האקו-סיסטמי המלא של Nvidia (חומרה, תוכנה ורשת) נשמר, כולל חיזוק נוסף דרך מחזורי מוצר כמו Rubin ו-Rubin Ultra והעסקה עם Groq.
- למרות שמניית Nvidia נסחרת בפרמיה על פני המגזר, יש דחיסת מכפילים ביחס לעבר: הערכת שווי המבוססת על 14 שיטות שונות מצביעה על מחיר הוגן של 210 דולר למניה (כ-18% אפסייד), בעוד קונצנזוס האנליסטים בוול סטריט מעניק למניה דירוג קנייה חזקה ומחיר יעד ממוצע של 263.44 דולר ל-12 חודשים (כ-43% פוטנציאל עלייה ב-2026).
מניית Nvidia (NVDA) נעה בטווח יחסית צר בחודשים האחרונים. במהלך ששת החודשים האחרונים המניה עלתה בערך ב־3%, ופיגרה אחרי ביצועי השוק הרחב, כאשר מדד S&P 500 (SPX) עלה בכמעט 8% באותה תקופה.
אני רואה את השלב הזה כהזדמנות ולא כאות אזהרה. Nvidia ממשיכה לשמש ספקית תשתית בסיסית עבור כלכלת ה־AI, ולדעתי החששות הקיימים בנוגע להאטה בהוצאות על AI ואיומים תחרותיים חדשים מוגזמים. לכן, אני נשאר בחשיבה חיובית (Bullish) לגבי המניה.
החשש מהאטה בהוצאות על AI נראה מוגזם
אחד החששות המרכזיים של משקיעים היום הוא שתקרת ההשקעות בתשתיות AI תגיע מהר מהצפוי. אמנם בסופו של דבר צפויה התמתנות בקצב הצמיחה, אך הנתונים מציעים שההאטה תהיה הדרגתית ולא חדה.
תחזיות הקונצנזוס עדיין מצביעות על צמיחת השקעות הענן (cloud capex) בשיעור של בערך 40% ב־2026 ו־15% ב־2027. ארבעת ענקיות הענן הגדולות (“Big Four” hyperscalers) ממשיכות להיות חזקות מאוד מבחינה פיננסית, וביחד הן ייצרו יותר מ־60 מיליארד דולר בתזרים מזומנים חופשי ברבעון האחרון בלבד. החברות האלה נמצאות במרוץ תחרותי אינטנסיבי לבניית יכולות AI, וירידה מוקדמת מדי בקצב ההשקעה טומנת בחובה סיכון אסטרטגי גדול יותר מאשר המשך ההשקעה.
חשוב לציין שהחשיפה לביקוש הקשור ל־OpenAI מוערכת לעיתים קרובות בחסר דיוק. ל־Meta (META), Alphabet (GOOGL) ו־Amazon (AMZN) יש הסתמכות מוגבלת על עומסי עבודה (Workloads) הקשורים ל־OpenAI, בעוד ש־Oracle וספקיות ענן קטנות יותר מסוג “neo-cloud” מהוות בערך 10% בלבד מסך ה־capex בענף. מהצד השני, יוזמות AI ריבוניות (Sovereign AI) וביקוש נוסף מסין נמצאים עדיין בשלבים מוקדמים, ועדיין כמעט שלא משוקללים במודלים הנוכחיים.
בסיכומו של דבר, למרות שההוצאות על תשתיות AI יתנרמלו בסופו של דבר, אני לא רואה הרבה סימנים לתיקון חד באופק.
הטמעת ה-AI מתרחבת – לא מאטה
תפיסה שגויה נוספת היא שהביקוש ל־AI מרוכז בעיקר באימון מודלים, ושעוצמת המחשוב כבר הגיעה לשיא. בפועל, Inference (הרצת המודלים בפועל) הפך כיום למנוע המרכזי של עומסי העבודה ב־AI, מה שמשקף התרחבות מהירה של שימושים מעשיים ב־AI בעולם האמיתי.
הטמעת AI בארגונים מואצת, הן ביוזמות לחיסכון בעלויות והן ביוזמות ליצירת הכנסות. פריצות הדרך ב־Agentic AI, במודלי היגיון (Reasoning Models) ובמערכות מולטימודליות לתמונה ולווידאו מגדילות מאוד את צריכת המחשוב, לעיתים פי 10 עד פי 100 לעומת עומסי עבודה קודמים. חשוב לציין שחוקי הסקיילינג עדיין תקפים גם בשלב ה־Pre-training וגם בשלב ה־Inference, דבר שמחזק את הצורך המבני בצפיפות מחשוב הולכת וגדלה.
ככל שארגונים עוברים משלב הניסוי לשלב הייצור, המיקום של NVDA במרכז המעבר הזה הופך להיות בעל ערך רב עוד יותר.
האיום התחרותי ניתן לניהול
החששות מפני גידול בתחרות – מצ’יפים ייעודיים (Custom ASICs), AMD או ארכיטקטורות מאיצים אחרות – הם הגיוניים, אך לעיתים קרובות מוגזמים. כיום ל־NVDA יש שליטה של בערך 80% בשוק מאיצי ה־AI. אף שאני מניח ירידה מסוימת בנתח השוק של כ־10% בשנתיים הקרובות, כשלקוחות יבחרו לגוון, מדובר עדיין בהובלה כמעט מוחלטת בשוק הצומח במהירות.
היתרון של NVDA אינו רק בביצועים של כל צ’יפ בודד, אלא באקו-סיסטם המלא. השילוב של CUDA, רשתות, מסגרות תוכנה (Frameworks), תכנון מערכות ברמת Rack והידע בפריסה בפועל יוצר חומת מגן תחרותית, שקשה למתחרות לשכפל. בעוד ש־ASIC ייעודיים למטרה אחת יכולים להיות יעילים לעומסי עבודה מוגדרים היטב, הם חסרים את הגמישות שארגונים צריכים כשהארכיטקטורות של המודלים והשימושים העסקיים משתנים.
מחזורי המוצרים הקרובים מחזקים עוד יותר את היתרון הזה. מערכות Rubin כבר נכנסות לייצור, וההכנסות מהן צפויות לגדול במחצית השנייה של 2026. Rubin מספקת שיפורים משמעותיים גם ב־Inference וגם באימון, תוך הורדת העלות לכל Token בצורה מהותית. קדימה יותר, Rubin Ultra צפויה להרחיב את הובלת הביצועים של NVDA לתוך 2027, מה שתומך בהערכה שהלחץ התחרותי יישאר בר־ניהול בעתיד הנראה לעין.
העסקה עם Groq מוסיפה גמישות אסטרטגית
עסקת הרישוי וגיוס הטאלנטים בסך 20 מיליארד דולר ש־NVDA הכריזה לאחרונה עם Groq מחזקת באופן משמעותי את מפת הדרכים הטכנולוגית שלה, במיוחד בתחום ה־Inference.
הארכיטקטורה של Groq, המותאמת ל־Inference, מיועדת לעומסי עבודה של AI בזמן אמת, בעלי השהיה (Latency) נמוכה במיוחד – תחום מתפתח שבו ייתכן ש־GPU בלבד לא יספקו אופטימיזציה מלאה. בעוד ש־GPU ימשיכו לשלוט ב־Inference עתיר תפוקה (High Throughput) עם הקשרים גדולים, ובאימון מודלים, יישומים בעלי השהיה נמוכה, כמו AI שיחתי (Conversational AI), מערכות קבלת החלטות בזמן אמת ו־Inference סמוך לקצה הרשת (Edge-Adjacent), צפויים להפוך חשובים יותר ויותר.
השילוב בין פלטפורמת ה־GPU של NVDA לעומסי עבודה עצומים לבין היכולות בעלות ההשהיה הנמוכה של Groq יוצר פורטפוליו Inference רחב ומקיף יותר. למרות שתג המחיר של 20 מיליארד דולר גדול במספר מוחלט, מדובר בשימוש מתון יחסית במאזן של NVDA, וכ־40% בלבד מעמדת המזומנים נטו שלה. לאחר העסקה, NVDA עדיין תישאר בעלת איתנות פיננסית גבוהה מאוד.
דחיסת מכפילים היסטורית ומחיר הוגן של 210 דולר
Nvidia נסחרת כיום בפרמיה ביחס לענף הרחב. מכפיל הרווח (P/E) ההיסטורי שלה עומד על 45.98 לעומת חציון מגזרי של 24.97, בעוד שמכפיל EV/EBITDA הוא 39.71 לעומת חציון מגזרי של 19.29. יחד עם זאת, התמחור הנוכחי משקף דחיסת מכפילים משמעותית ביחס לרמות ההיסטוריות של Nvidia עצמה. שני המכפילים נמוכים בהרבה מהממוצע החמש-שנתי של החברה – 61.37 (מכפיל רווח) ו־61.85 (EV/EBITDA).
כדי להעריך את השווי הפנימי, הערכתי את השווי ההוגן של Nvidia באמצעות הממוצע של 14 שיטות תמחור שונות, כולל מכפילי EV/EBITDA, מכפילי רווח (P/E) ומודל DCF לחמש שנים עם מכפיל הכנסות ביציאה. הניתוח הזה מצביע על שווי הוגן של 210 דולר למניה, שמשקף פוטנציאל עלייה של כ־18% ממחיר המניה הנוכחי.
מהי התחזית למניית NVDA?
אנליסטים בוול סטריט נשארים חיוביים מאוד לגבי Nvidia. לפי אנליסטים בוול סטריט במעקב TipRanks, למניה יש דירוג קונצנזוס של קנייה חזקה (Strong Buy), המבוסס על 39 המלצות קנייה, המלצת החזק אחת ו־1 המלצת מכירה ב־3 החודשים האחרונים. מבין 41 אנליסטים שמספקים מחירי יעד ל־12 חודשים, מחיר היעד הממוצע עומד על 263.44 דולר, מה שמרמז על פוטנציאל עלייה של בערך 43% ב־2026.
NVDA נשארת עמוד השדרה של בניית תשתיות ה-AI
Nvidia נשארת עמוד השדרה הבלתי מעורער של הרחבת תשתיות ה־AI כיום. למרות שהחששות לגבי האטה בהוצאות על AI וגידול בתחרות מובנים, לדעתי הם ברובם מוגזמים. אימוץ ה־AI ממשיך להתרחב, הדרישות למחשוב רק עולות, והיתרון של Nvidia כאקו-סיסטם מלא נותר יציב.
עם ביקוש מתמשך ל־AI, מפת דרכים מוצרית חזקה ומהלכים אסטרטגיים כמו העסקה עם Groq, אני נשאר חיובי לגבי Nvidia. מנקודת מבט ארוכת טווח, המצב הנוכחי נראה כהזדמנות אטרקטיבית למשקיעים.