Od Higging Face do robota Figure: jak Nvidia stawia miliardowe zakłady na przyszłość ekosystemu AI
Huang Renxun osobiście kierował przejęciem Hugging Face za 12,9 miliarda dolarów oraz negocjacjami dotyczącymi dodatkowej inwestycji 1 miliarda dolarów w Figure Robotics. Aby rozwiązać ryzyko związane z tym, że „trzej najwięksi klienci generują 44% przychodów”, Nvidia przeprowadza restrukturyzację rynku poprzez transakcje o wartości przekraczającej 140 miliardów dolarów, stawiając duże pieniądze na humanoidalne roboty i lokalną sztuczną inteligencję. Kluczowym elementem tej strategii jest wykorzystanie kapitału do wprowadzenia „ery tysiąca modeli”, wspierając różnorodne scenariusze i łamiąc monopol gigantów, co pozwala na silne powiązanie z przyszłym zapotrzebowaniem na moc obliczeniową.
NVIDIA przekształca krajobraz przemysłu AI w niespotykanym dotąd tempie i skali. Ten gigant chipowy dokonał w ostatnich miesiącach transakcji o wartości ponad 140 miliardów dolarów oraz posiada portfel inwestycyjny wart blisko 100 miliardów dolarów. Jego strategiczne intencje wykraczają daleko poza zwykłą sprzedaż chipów — Jensen Huang próbuje wykorzystać siłę kapitału, by zbudować ekosystem składający się z tysięcy modeli AI, zmniejszając ryzyko uzależnienia się od kilku czołowych klientów.
Według raportu technologicznego The Information z 7 października, następny etap inwestycji NVIDIA skoncentruje się na robotach humanoidalnych, technologiach autonomicznej jazdy oraz modelach AI działających lokalnie na urządzeniach, co potwierdziło kilku bankierów, prawników i inwestorów współpracujących z NVIDIA. Spółka prowadzi już rozmowy dotyczące inwestycji ok. 1 miliarda dolarów w firmę Figure, zajmującą się robotami humanoidalnymi, której wycena przed tą rundą finansowania wynosiła około 38 miliardów dolarów.
Za tą ofensywą inwestycyjną stoi nieustanny niepokój Jensena Huanga o pozycję rynkową NVIDIA. Spółka ujawniła, że w ciągu sześciu miesięcy do lipca tego roku, trzej klienci odpowiadali za 44% jej całkowitej sprzedaży. Zbyt skoncentrowana struktura klientów jest kluczowym czynnikiem napędzającym tę bilionową strategię kapitałową. Jednocześnie, w sierpniu spread swapów ryzyka kredytowego NVIDIA się rozszerzył, co wzbudziło obawy części inwestorów dotyczące ekspozycji finansowej firmy.
Przejęcie Hugging Face: podwójna gra na szybkość i zaufanie
Przejęcie Hugging Face przez NVIDIA to jeden z najbardziej reprezentatywnych przypadków w tej fali transakcji.
Hugging Face to mająca dziesięcioletnią historię otwarta platforma modeli AI, od dawna przyciągająca zainteresowanie przejęciem. Na początku lata OpenAI po incydencie związanym z naruszeniem systemu Hugging Face natychmiast rozpoczęła rozmowy inwestycyjne, oferując zastrzyk kapitału w wysokości 100 milionów dolarów; konkurencyjne firmy, takie jak Salesforce, również wyraziły zainteresowanie przejęciem.
Kluczowy zwrot nastąpił, gdy współzałożyciel Hugging Face, Clem Delangue, sam skontaktował się z Jensenem Huangiem. Według doniesień osoby zaznajomionej ze sprawą, Jensen Huang szybko posunął transakcję do przodu i obiecał Delangue’owi, że NVIDIA jest jedynym partnerem mogącym zagwarantować dalsze funkcjonowanie społeczności otwartych modeli Hugging Face. Ostatecznie NVIDIA przejęła spółkę za 12,9 miliarda dolarów, co stanowi ponad 80-krotność rocznego przychodu Hugging Face w wysokości ok. 150 milionów dolarów.
Delangue powiedział podczas konferencji prasowej:
„Na przestrzeni całej historii Hugging Face otrzymaliśmy wiele propozycji inwestycji i przejęcia, które wcześniej odrzucaliśmy, lecz tego lata nadszedł właściwy moment.”
Logika ekosystemu: walka z ryzykiem koncentracji klientów i zakład na ‚erę tysiąca modeli’
Logika inwestycyjna NVIDIA opiera się na świadomym rozpoznaniu podatności własnego modelu biznesowego.
NVIDIA dysponuje ok. 99 miliardami dolarów w gotówce i papierach wartościowych oraz silnym przepływem środków. Jensen Huang pragnie wykorzystać tę zdolność finansową, by umożliwić dywersyfikację ekosystemu AI — tak, by tysiące modeli obsługiwały tysiące przypadków zastosowań, a nie dominowały tylko nieliczne giganty.
Według doniesień, inwestor infrastruktury AI, który zna operacje transakcyjne NVIDIA, powiedział: „Gdybym był w sali strategicznej Jensena Huanga, zrobiłbym wszystko, by szala przechyliła się na stronę świata z tysiącem modeli dla tysiąca zastosowań.”
Na poziomie modeli, NVIDIA zainwestowała już w Anthropic, xAI Elona Muska i otwartą spółkę Reflection AI. Ponadto, NVIDIA zrealizowała transakcję licencyjną i akwizycję talentów z Poolside za 6 miliardów dolarów, głównie by przyspieszyć rozwój własnego otwartego modelu Nemotron — pracownicy Poolside opublikowali w tym roku otwarty model AI Laguna.
Według wcześniejszych informacji od The Information, NVIDIA prowadzi również rozmowy dotyczące inwestycji ok. 2,5 miliarda dolarów w laboratorium AI Thinking Machines Lab założone przez byłą CTO OpenAI Mira Murati.
AI lokalnie i obliczenia brzegowe: kolejna arena
Wraz z rozpowszechnieniem AI Agent dynamicznie rośnie zapotrzebowanie na lokalne przetwarzanie, więc NVIDIA aktywnie rozwija segment poza centrami danych.
Od początku roku, AI Agenci zdolni do realizacji wieloetapowych zadań na urządzeniach lokalnych szybko się rozprzestrzeniają, napędzając popyt użytkowników na potężny sprzęt obliczeniowy. NVIDIA wprowadziła komputery serii DGX Spark, zaprojektowane do lokalnego uruchamiania AI Agent.
W czerwcu inżynierowie firmy Perplexity, wyszukiwarki AI, zademonstrowali NVIDIA, jak uruchamiają swój software AI Agent na dwóch DGX Spark, co zrobiło wrażenie na Jensenie Huangu i zapoczątkowało miesięczne, intensywne negocjacje.
Według doniesień, współzałożyciel i CEO Perplexity, Aravind Srinivas, zaproponował Jensenowi Huangu przejęcie całej firmy Perplexity, po czym rozpoczęły się rozmowy nad co najmniej 20 miliardami dolarów w zakresie licencji technologicznych i transferów talentów.
Ostatecznie, pod koniec sierpnia ogłoszono podpisanie umowy o współpracy. Perplexity zaprezentowało aplikację Portable Computer zoptymalizowaną pod DGX Spark, a NVIDIA planuje zainwestować ok. 3 miliardy dolarów w nową rundę finansowania Perplexity, której wycena przed tą rundą wynosiła 35 miliardów dolarów.
Wielkie zakłady na centra danych: pojawia się ryzyko finansowe
Zaangażowanie NVIDIA w wielkoskalowe projekty centrów danych już budzi obawy części inwestorów dotyczące ryzyka.
Według doniesień, w projekcie dużego centrum danych SoftBank SB Energy w Ohio, NVIDIA rozmawiała początkowo z SoftBank o kredycie do 250 miliardów dolarów jako wsparcie OpenAI w najmie tego centrum do obsługi i trenowania modeli. Jensen Huang ogłosił na blogu, że park centrum danych pomieści około 600 miliardów dolarów mocy obliczeniowej NVIDIA.
Jednak w sierpniu spread swapów ryzyka kredytowego NVIDIA się rozszerzył, a Jensen Huang regularnie pytał współpracowników o te różnice. Ostatecznie, NVIDIA zmniejszyła gwarancję kredytową w pierwszej fazie do 105 miliardów dolarów i wdrożyła projekt etapami, zyskując czas na dalsze decyzje. Jednocześnie zobowiązali się do inwestycji 3 miliardów dolarów przed i po IPO SB Energy.
Dodatkowo NVIDIA uczestniczyła w ostatniej rundzie finansowania OpenAI, inwestująca 30 miliardów dolarów, z ostatnią transzą 10 miliardów rozliczoną 1 października.
Aby rozproszyć presję finansowania, Jensen Huang na początku sierpnia zebrał sześć instytucji z Wall Street, w tym Blackstone, Apollo Global Management i Goldman Sachs, do wspólnego wsparcia hardware’u o wartości 500 miliardów dolarów. NVIDIA deklaruje, że może udzielić nawet 25% gwarancji niektórym z tych transakcji.
Jensen Huang podczas konferencji Goldman Sachs w San Francisco we wrześniu odpowiedział na zastrzeżenia dotyczące ryzyka:
„Ludzie zaczynają rozumieć, że wszędzie, gdzie inwestuję, nie ma złych aktywów, bo jestem świadomym inwestorem. Nie ponosimy żadnego ryzyka – potrzebuję rzeczy pewnych.”
Mechanizm działania maszyny transakcyjnej: Jensen Huang zaangażowany osobiście
System transakcji NVIDIA koordynowany jest przez zespół rozwoju korporacyjnego kierowany przez byłego menedżera HPE i Oracle Vishala Bhagwati, lecz Jensen Huang osobiście angażuje się w negocjacje kluczowych transakcji.
Przy ważnych przejęciach, takich jak Hugging Face, Jensen Huang samodzielnie ustalał ceny i prowadził rozmowy. Regularnie spotyka się także z założycielami start-upów, inwestorami i managerami spółek private equity, by na bieżąco poznawać ich produkty i możliwości współpracy — ten nieformalny sposób zbierania informacji przypomina działania Satya Nadelli, CEO Microsoft.
Warto zauważyć, że NVIDIA nie zawsze udaje się zdobyć przewagę. W lipcu NVIDIA miała zamiar wziąć udział w wyścigu o przejęcie platformy AI modeli OpenRouter, ale z powodu konieczności dłuższej oceny transakcji przegrała rywalizację, a Stripe kupiło platformę za 8 miliardów dolarów. NVIDIA natychmiast przeniosła swoje zainteresowanie na inne cele, finalizując ponad 140 miliardów dolarów transakcji w ciągu kolejnych dwóch miesięcy.
Do końca lipca tego roku, wartość portfela inwestycyjnego NVIDIA wynosiła blisko 100 miliardów dolarów, a kolejne 25 miliardów pozostaje wciąż do zainwestowania. Według doniesień wielu wtajemniczonych, kolejne transakcje są w trakcie przygotowań.
Zastrzeżenie: Treść tego artykułu odzwierciedla wyłącznie opinię autora i nie reprezentuje platformy w żadnym charakterze. Niniejszy artykuł nie ma służyć jako punkt odniesienia przy podejmowaniu decyzji inwestycyjnych.
Może Ci się również spodobać
Amazon (AMZN.US) rozpoczął nową rundę niewielkich zwolnień, dział sprzedaży detalicznej jest najbardziej dotknięty
Amazon potwierdził w środę, że firma zwolniła niewielką liczbę pracowników, głównie dotyczących działu Stores odpowiedzialnego za główną stronę e-commerce.
Rozpoczął się sezon raportów kwartalnych na rynku amerykańskim: przewidywany wzrost zysków zbliża się do 30%. Czy może to pomóc S&P 500 ustanowić nowe rekordy?
Silnik AI działa na pełnych obrotach, a tempo wzrostu zysków S&P 500 zbliża się do 30%, jednak pogorszenie szerokości rynku oraz wysokie rentowności obligacji USA pozostają źródłem niepokoju.
Gdzie utknęła komercjalizacja Muse? Jest „odrzucony” przez dwie trzecie stron internetowych
Meta AI agent Muse napotkał poważne bariery komercjalizacji: Jak wynika z testów przeprowadzonych przez Jefferies na setkach stron e-commerce, linii lotniczych i hoteli, około jedna trzecia z nich bezpośrednio blokuje Muse, a kolejna jedna trzecia utrudnia mu dostęp. Wyzwanie technologiczne przesunęło się z pytania „czy model jest wystarczająco dobry” na „czy można w ogóle uzyskać dostęp”. Te trudności w dostępie wydłużą harmonogram monetyzacji i obiektywnie wzmocnią strukturalną przewagę Google.
