What’s next for Nvidia stock in 2026

Kartlarda ne olduğunu anlamak için Nvidia 2026 yılında geriye dönüp şirketin 2025 yılında yaptığı en önemli hamlelere bakıp bunların 2026 yılında nasıl gelişeceğini tahmin etmemiz gerekiyor.

Nvidia (NVDA) yılı birçok yatırımcıyı ve analisti şaşırtan, hatta biraz da kafasını karıştıran bir anlaşmayla kapattı. Karışıklığa katkıda bulunan şey şuydu: CNBC Haberi verirken Nvidia’nın Groq’u yaklaşık 20 milyar dolara satın alacağını bildirdi. Büyük Anlaşmanın bir şirket satın alımından ziyade münhasır olmayan bir lisans anlaşması ve yetenek yakalama olduğu ortaya çıktı.

Bank of America analisti Vivek Arya’nın TheStreet ile paylaştığı bir araştırma notunda anlaşma hakkında gündeme getirdiği temel sorular şöyle:

• Groq’un bahsettiği “münhasır olmayan lisans sözleşmesi” ne anlama geliyor?

• Nvidia bu teknolojiyi kendi başına geliştirmiş olabilir mi?

• Hala bağımsız bir şirket olan Can Groq cloud, Nvidia’nın LPU tabanlı çözümünün altını çiziyor
  daha düşük fiyatlı hizmet mi?

Arya, bu sorulara rağmen anlaşmayı şaşırtıcı olarak nitelendirmesine rağmen anlaşmanın stratejik ve tamamlayıcı olduğunu da söyledi. Nvidia hisseleri için satın alma notunu ve fiyat hedefini 275 $ olarak yineledi.

Groq anlaşmasını anlamak için Groq teknolojisinin neyle ilgili olduğunu ve teknoloji endüstrisindeki baskın stratejilerin neye dönüştüğünü derinlemesine incelememiz gerekiyor.

Groq’un ana işi, bir yapay zeka çıkarım platformu olan GroqCloud’dur. yapay zeka çıkarım, önceden eğitilmiş yapay zeka modelinden bir yanıt üretme sürecidir.

Groq, geliştiricilere yapay zeka modellerini şirketin donanımında çalıştırmanın ve rekabetçi bir fiyat karşılığında çok hızlı yanıtlar almanın bir yolunu sunuyor. Nispeten küçük bir girişimin büyük oyuncularla rekabet edebilmesinin ve yapay zeka çıkarımı için rekabetçi fiyatlar sunabilmesinin nedeni, donanımıdır.

Şirketin çıkarım platformu, uygulamaya özel entegre devre (ASIC) çiplerini kullanıyor. Dil İşleme Birimi (LPU), özellikle LLM çıkarımı için geliştirilmiş ve optimize edilmiştir.

GPU’lar oyun, 3D oluşturma, kripto madenciliği, yapay zeka eğitimi ve yapay zeka çıkarımı gibi birçok farklı hesaplama için kullanılabilir ancak Groq’un LPU çiplerinin tek bir amacı vardır: Yapay zeka çıkarımı.

Bu onların çok keskin bir odaklanmaya sahip oldukları anlamına gelir ve bu da onları söz konusu görevde kat kat daha etkili kılar.

Gemini 3 piyasaya sürüldüğünde Google, Tensör İşleme Birimleri (TPU’lar) üzerinde %100 eğitildiğini ve elbette TPU’lar üzerinde de çıkarım yaptığını duyurdu. TPU’ların da ASIC çipleri olduğunu doğru tahmin etmiş olabilirsiniz.

Gemini Nvidia ile ilgili haberleri takip ediyorum X’te yayınla (eski Twitter):

“Google’ın başarısından çok memnunuz; yapay zeka konusunda büyük ilerlemeler kaydettiler ve biz de Google’a malzeme sağlamaya devam ediyoruz. NVIDIA, sektörün bir nesil ilerisindedir; her yapay zeka modelini çalıştıran ve bunu bilişimin yapıldığı her yerde yapan tek platformdur. NVIDIA, belirli yapay zeka çerçeveleri veya işlevleri için tasarlanmış ASIC’lerden daha fazla performans, çok yönlülük ve değiştirilebilirlik sunuyor.”

İlgili: Bank of America, özel toplantının ardından Palantir hisse tahminini güncelledi

Nvidia’nın gönderisinde Gemini’ye değinme ihtiyacı hissetmesi, şirketin iyi tasarlanmış ASIC yongalarının rekabet gücünden endişe duyduğunu gösterdi ve artık elimizde bunun bir kanıtı var.

Groq’un Nvidia ile yapılan anlaşmaya ilişkin duyurusu şöyle diyor: “Bu anlaşmanın bir parçası olarak, Groq’un kurucusu Jonathan Ross, Groq’un başkanı Sunny Madra ve Groq ekibinin diğer üyeleri, lisanslı teknolojinin geliştirilmesine ve ölçeklendirilmesine yardımcı olmak için Nvidia’ya katılacak.”

Jonathan Ross’un Google’daki işinin ne olduğunu tahmin edebilir misiniz? Elbette Google’ın ilk nesil TPU’larının tasarımcılarından biriydi. Nvidia’nın Groq’un LPU teknoloji yığınını lisanslama ve yetenek ekibini “işe alma” kararı, ASIC çiplerinin yapay zekanın geleceğini temsil ettiğinin sessiz bir kabulü.

Münhasır olmayan bir lisans anlaşması, hükümetin incelemesinden kaçınmanın tek yoluydu. Buradaki yaklaşım Apple ve Meta stratejilerinin bir birleşimidir. Apple kişiye özel üretim yapıyor KOL çiplere sahiptir ve ARM ile münhasır olmayan bir lisans sözleşmesi vardır.

Ancak Apple çiplerini harika yapan şey, yalnızca Apple’ın çekebileceği yetenektir; Şu ana kadar rakip ARM çipleri yetişemedi.

Nvidia, Scale AI’ye yapılan bir yatırım olan Meta’nın hamlesini taklit ederek bu işlemde en iyi yetenekleri güvence altına aldı. Scale AI ile yapılan anlaşmanın, Scale AI’ye yatırım yapmaktan çok Alexandr Wang’ın Meta’nın Süper İstihbarat birimine liderlik etmesiyle ilgili olduğu ortaya çıktı.

Bu, yeteneğin şirketlerden daha değerli olduğu teknoloji alanındaki yeni baskın stratejidir.

Nvidia’nın Groq ile olan sözleşmesinin bazı özel tuhaflıkları olmadığını varsayarsak, münhasır olmayan lisanslama, diğer şirketlerin LPU tasarımlarını lisanslayabileceği ve benzer LPU’lar oluşturabileceği anlamına gelmelidir. Nvidia yeteneğe sahip olmadığı için memnun ve sadece lisansla etkileyici bir şey geliştiremeyeceklerine bahse giriyor.

Arya’nın, Nvidia’nın LPU’ları kendi başına oluşturup oluşturamayacağına dair ikinci sorusu gereksiz gibi görünüyor. Şirket bu tür çipleri geliştirebilseydi bile (patent sorunu olmadığı varsayılırsa), bunu istenen bir zaman diliminde yapamazdı.

Bu, Nvidia’nın TPU’lar konusunda biraz geç endişelenmeye başladığı tezimi vurguluyor.

Arya’nın üçüncü sorusunu yanıtlamak için öncelikle Nvidia’nın LPU’lara yönelik oyun planını belirlememiz gerekiyor. Nvidia CEO’su CNBC tarafından çalışanlara gönderilen bir e-postada Jensen Huang şunları yazdı.

“Groq’un düşük gecikme süreli işlemcilerini NVIDIA AI fabrika mimarisine entegre etmeyi ve platformu daha geniş bir AI çıkarımı ve gerçek zamanlı iş yükü yelpazesine hizmet edecek şekilde genişletmeyi planlıyoruz.”

Huang bir süredir yapay zeka fabrikaları fikrini destekliyor ve giderek buna odaklanmış görünüyor. Bu yeni LPU planı sonunda benim için her şeyin yolunda gitmesini sağladı ve çıkarıma doğru ani değişim son derece ilginç ve aydınlatıcı oldu.

YGZ veya Süper Zeka peşinde koşmanın yarattığı tüm o heyecandan sonra pazar, çıkarımlara doğru kayıyor. Hayatı değiştiren bu muhteşem teknolojiye ulaşmadığımız sürece, eğitim yeteneklerinin büyük önem taşıyacağını düşünebilirsiniz.

Daha fazla Nvidia:

Sorun şu ki, Yüksek Lisanslar zirveye ulaştı ve her ne kadar çıkarıma ve “Yapay Zeka fabrikalarına” geçiş Huang’ın gizli pivotu olsa da, LPU’lar yapbozun sadece bir parçası. Nvidia yakın zamanda duyurdu Nvidia Nemotron 3 açık model, veri ve kitaplık ailesi. Bu modeller, yapay zeka fabrikaları ve bağımsız yapay zekadan oluşan en son pivotun temel bileşenidir.

Veri sahipliği, gizlilik ve modelin ince ayarı, bağımsız bir yapay zekaya sahip olmayı göze alabilen herhangi bir şirket veya kuruluşun bunu istemesinin nedenlerinden bazılarıdır. Bu nedenle açık kaynaklı ve en azından açık ağırlıklı modeller, tıpkı ASIC çipleri gibi geleceğin ta kendisidir.

Tarafından bildirildiği gibi, önde gelen AI konferansı NeurIPS’de sunulan yüzlerce akademik makale Qwen’i kullandığından, buna doğru yavaş ve devam eden bir değişim görebiliriz. kablolu.

Açık ABD modellerini savunmak için kurulan kar amacı gütmeyen bir kuruluş olan Laude Enstitüsü’nün kurucu ortağı Andy Konwinski, Wired’a şöyle konuştu: “Birçok bilim adamı Qwen’i kullanıyor çünkü en iyi açık ağırlık modeli.

Huang’ın planı, eğitim için GPU’lar ve başlangıç ​​yazılım platformu olarak Nemotron ile birlikte LPU’ların sunduğu en düşük güç tüketimi için en hızlı çıkarımı sunan eksiksiz bir egemen yapay zeka çözümü gibi görünüyor.

Arya notunda şunu da yazdı: “GPU ve LPU’nun bir rafta bir arada bulunacağı ve NVDA’nın NVLInk ağ dokusuna sorunsuz bir şekilde bağlanacağı gelecekteki NVDA platformlarını hayal ediyoruz.”

Bu fikrin yanlış olduğunu kesinlikle söyleyeceğim.

İlgili: Bank of America, Micron hisse senedi fiyat hedefini ve derecelendirmesini sıfırladı

LPU’lar, çok pahalı ve çok hızlı olan SRAM belleğine dayanan tamamen farklı bir bellek modeline sahiptir. Groq’a göre LPU’ları, yüzlerce çipi tek bir çekirdek gibi davranacak şekilde hizalayan bir plesiosynchronous protokolü aracılığıyla doğrudan bağlanıyor.

Groq, çipten çipe ara bağlantı teknolojisine RealScale adını veriyor. LPU’ların GPU’lara kıyasla önemli bir farkı daha var: deterministikler. Bu mimari farklılıklar, LPU ve GPU yongalarının aynı yazılımı çalıştırmak (çıkarım yapmak) için birlikte çalışamayacağı ve bunları aynı raflara yerleştirmenin yalnızca sorunlara yol açacağı ve işleri karmaşıklaştıracağı anlamına gelir.

Her LPU’nun çok az belleği vardır; Büyük LLM modellerini çalıştırmak için çok sayıda LPU’ya ihtiyaç vardır. Bu, modeli çalıştırmak için kaç LPU rafına ihtiyaç duyulacağı konusunda belirleyici faktör olacaktır.

Nvidia’nın LPU’larını Groq’lara kıyasla çok daha farklı olacak şekilde geliştirmesi, aynı raflardaki GPU’larla karıştırmaya izin vermesi kesinlikle mümkün, ancak bu durumda geliştirilmeleri çok daha fazla zaman alacaktır. Huang’ın yapay zeka fabrikalarına yönelik planında gelişme hızının öncelikli olduğuna inanıyorum.

Her durumda, çip tasarımının en az bir yıl sürdüğü göz önüne alındığında, Nvidia’nın LPU’larının 2026’da piyasaya sürülmesi pek olası değil. Groq anlaşması ve çıkarım pivotu bize OpenAI’ye ne olacağını çok yakından izlememiz gerektiğini söylüyor.

19 Aralık’ta Reuters SoftBank Group’un OpenAI’ye 22,5 milyar dolarlık finansman taahhüdünü tamamlamak için yarıştığı bildirildi. SoftBank’ın taahhüdünün bu parayı yıl sonuna kadar yatırıma yatırmak olduğunu düşünürsek, bunu oldukça yakın bir oranda kesiyorlar.

İşlemi gerçekleştirmek için son ana kadar beklemek, şirketin bunun iyi bir yatırım olup olmadığı konusunda kararsız görünmesine neden olur.

Bir habere göre Nvidia’nın OpenAI ile startup’a 100 milyar dolara kadar yatırım yapma anlaşması henüz kesinleşmedi. Reuters 2 Aralık tarihli rapor. OpenAI’ye göre 2030 yılına kadar nakit akışının olumlu olmasını beklemiyor Forbes.

Nvidia’nın OpenAI ile anlaşmayı sonuçlandırmak için neden acele etmediğini anlamak kolay. OpenAI için en iyi senaryo, Nvidia’nın bir çözüme sahip olmasını beklemesidir. halka arz Birincisi, en kötü senaryo elbette hiçbir anlaşmanın olmamasıdır.

OpenAI’nin daha fazla yatırımı güvence altına alamaması, en çok Oracle, Nvidia ve Microsoft’a zarar verecek bir domino etkisi yaratacaktır. Nvidia’nın yapay zeka fabrikaları stratejisi, şirketin kendisini bir müşteri olarak OpenAI’ye bağımlı olmaktan korumasının iyi bir yoludur.

Sızıntılara göre Intel Serpent Lake, entegre Nvidia GPU’ya sahip ilk çip ve 2027’den önce piyasaya sürülmeyecek. Bu bile iyimser ve 2028’in daha muhtemel olduğu belirtiliyor. PC OYUNCU.

Nvidia’ya yönelik tahminleri içeren en son Bank of America araştırma notu Kasım ayına ait. Arya ve ekibi, Nvidia’nın 2026 mali yılı gelirinin 212,83 milyar dolar, GAAP dışı hisse başına kazançların ise 4,66 dolar olacağını tahmin ediyor. Nvidia, üçüncü çeyrekte oyundan elde ettiği gelir açısından fikir birliği tahminlerini %4 oranında kaçırdı. Nvidia’nın VRAM tedarik sorunları nedeniyle oyun GPU üretimini 2026’da %40’a kadar azaltmayı planladığı yönünde söylentiler var. PC OYUNCU.

Bellek endüstrisinin tamamen yapay zekaya yönelmesi nedeniyle, hızla artan RAM fiyatlarının, daha az sayıda oyun bilgisayarının satılması ve üretilmesi gibi bir yan etkiye sahip olacağını, dolayısıyla oyun gelirinin yine fikir birliğini kolaylıkla kaçırabileceğini bekleyebiliriz.

Otomotiv segmentinde de benzer bir durum görülüyor; Nvidia üçüncü çeyreğe ilişkin konsensüs tahminlerini %6 oranında kaçırdı. Şirketin 4. çeyreğe ilişkin tahmini, 700 milyon dolar olan 592 milyon dolarlık konsensüs tahminlerinin oldukça altında.

Şirketin 4. çeyreğe yönelik profesyonel görselleştirme segmentine ilişkin tahmini 760 milyon dolar olarak iyimser ve 643 milyon dolarlık tahminin üzerinde bulunuyor. Dördüncü çeyrek için kripto segmenti görünümü de dahil olmak üzere OEM, 172 milyon $’a kıyasla 174 milyon $’da fikir birliğine yakın.

Veri merkezi olmayan gelir segmentleri, Nvidia’nın 51,2 milyar dolarlık görünümü ve 4. çeyrek için 57 milyar dolarlık konsensüs tahminleriyle karşılaştırıldığında küçük görünüyor. Şirket en yüksek marjlı ürünlerine daha fazla odaklandıkça, veri merkezi dışı segmentlerden elde edilen gelirler azalmaya devam edecek.

Vera Rubin serisinin piyasaya sürülmesi 2026’nın belirleyici anı olacak çünkü çipler vaat edilen performansı ve verimlilik artışını sağlarsa Nvidia’nın üstünlüğüne dair tüm şüpheler ortadan kalkacak.

Önümüzdeki yıl Nvidia’nın yılı olacak, özellikle de Google’ın TPU’ları için HBM sevkıyatını güvence altına alamadığı yönündeki söylentiye göre. Android Başlıklarıdoğru olduğunu kanıtlıyor.

Bu söylentinin doğru olması beni şaşırtmaz çünkü Huang, Google TPU’ları hafife aldığı an dışında her zaman rekabette birkaç adım öndedir.

İlgili: Tecrübeli analist Intel hisseleri hakkında net bir mesaj verdi

Bu hikaye ilk olarak tarafından yayınlandı. Sokak 28 Aralık 2025’te ilk kez ortaya çıktı Yatırım bölüm. TheStreet’i şu adresten ekleyin: Tercih Edilen Kaynak buraya tıklayarak.