NVIDIA 2025: Dominacja w boomie AI – Przegląd firmy, kluczowe segmenty, konkurencja i perspektywy na przyszłość

Najnowsze wiadomości i najważniejsze wydarzenia (połowa 2025)

• Rekordowe wyniki finansowe napędzane przez AI: Przychody i zyski NVIDIA wystrzeliły w górę dzięki rosnącemu popytowi na jej układy do AI. W roku fiskalnym 2025 przychody firmy ponad dwukrotnie wzrosły do rekordowego poziomu 130,5 miliarda dolarów (wzrost o 114% r/r) nvidianews.nvidia.com nvidianews.nvidia.com. W pierwszym kwartale FY2026 (luty–kwiecień 2025) przychody wyniosły 44,1 miliarda dolarów (wzrost o 69% r/r), a sprzedaż do centrów danych wzrosła o 73% do 39,1 miliarda dolarów nvidianews.nvidia.com nvidianews.nvidia.com – co odzwierciedla bezprecedensowe nakłady na infrastrukturę AI. (Patrz Tab. 1 poniżej)
• Akcje szybują do wyceny powyżej biliona: NVIDIA stała się jedną z najbardziej wartościowych firm na świecie podczas „boomu AI” w latach 2023–2025. Jej kapitalizacja rynkowa po raz pierwszy osiągnęła 1 bilion dolarów w połowie 2023 roku, a następnie, w oszałamiającym tempie, podwoiła się do 2 bilionów dolarów do marca 2024 (osiągając ten kamień milowy w zaledwie 180 dni) en.wikipedia.org. W połowie 2024 akcje wzrosły jeszcze bardziej – krótko przekraczając 3,3 biliona dolarów w czerwcu 2024, co uczyniło NVIDIA najcenniejszą spółką świata, wyprzedzając Apple i Microsoft en.wikipedia.org. (Split akcji 10:1 w 2024 roku poprawił płynność handlu nvidianews.nvidia.com nvidianews.nvidia.com.) Mimo niestabilności kursu – łącznie z jednodniowym spadkiem wartości o 600 miliardów dolarów w styczniu 2025 w związku z obawami o konkurencję w AI en.wikipedia.org – sentyment inwestorów pozostaje optymistyczny. Niektórzy analitycy z Wall Street w połowie 2025 roku wyznaczają cenę docelową nawet na 250 dolarów za akcję (czyli ok. 6 bilionów dolarów kapitalizacji) biorąc pod uwagę „monopolistyczną” pozycję NVIDIA w kluczowych technologiach AI fastbull.com. Konsensus 12-miesięcznych celów kursu oscyluje wokół 175–225 dolarów public.com, co odzwierciedla optymizm łagodzony obawami o wycenę.
• Bezprecedensowy popyt na chipy AI: Rewolucja generatywnej AI (zainicjowana przez modele takie jak ChatGPT w 2023 r.) wywołała ogromny popyt na akceleratory GPU NVIDIA w chmurach danych nvidianews.nvidia.com. Dostawcy chmur, przedsiębiorstwa i start-upy ścigają się, by budować „fabryki AI” – wielkoskalowe klastry do uczenia i inferencji AI – a NVIDIA dostarcza podstawowy układ scalony. Dyrektor generalny Jensen Huang podkreślił, że globalny popyt na infrastrukturę AI NVIDIA jest „niesamowicie silny”, a użycie mocy AI („generacja tokenów”) wzrosło dziesięciokrotnie w ciągu roku nvidianews.nvidia.com. Co ciekawe, pod koniec 2024 cała produkcja najnowszych chipów NVIDIA na 2025 r. została już sprzedana z wyprzedzeniem en.wikipedia.org. NVIDIA zwiększa dostawy najszybciej jak się da, ale klienci i tak muszą czekać na najnowocześniejsze GPU nawet kilka miesięcy. Dział centrów danych (GPU, sieci, systemy) stanowi już ok. 88% przychodu nvidianews.nvidia.com nvidianews.nvidia.com, co podkreśla transformację NVIDIA w przede wszystkim dostawcę dla AI w centrach danych.
• Największe kontrakty i branżowa adaptacja: Technologia NVIDIA stała się fundamentem inicjatyw AI na całym świecie. W latach 2024 i 2025 firma zawarła spektakularne porozumienia, takie jak umowy z Arabią Saudyjską i ZEA na dostarczenie setek tysięcy GPU do AI fastbull.com. Pracuje także z rządami i firmami w Europie nad budową suwerennych centrów superkomputerowych AI: inicjatywa na połowę 2025 roku obejmuje Francję, Włochy, Wielką Brytanię i inne kraje wdrażające ponad 3000 eksaflopsów systemów AI “Blackwell” NVIDIA do regionalnych rozwiązań chmurowych i badawczychnvidianews.nvidia.comnvidianews.nvidia.com. NVIDIA planuje również zbudowanie „fabryki AI” w Niemczech, aby wzmocnić przemysłowy potencjał AI w Europienvidianews.nvidia.com. Te działania wzmacniają kluczową rolę NVIDIA w kolejnej fali cyfrowej infrastruktury.
• Nowości produktowe – nowe architektury GPU: NVIDIA intensywnie wprowadza kolejne generacje produktów, aby utrzymać przewagę wydajności. W marcu 2025 na konferencji GPU Technology Conference (GTC) Huang zaprezentował nową architekturę GPU „Blackwell” (następcę Hopper z 2022 roku). Blackwell zapewnia do 40× wyższą wydajność od Hopper na wybranych zadaniach AI blogs.nvidia.com i już na początku 2025 trafił do masowej produkcji. NVIDIA ogłosiła także „roczny rytm” premier – systemy „Blackwell Ultra” pojawią się pod koniec 2025, a kolejna architektura „Vera Rubin” jest w planach na 2026 rok blogs.nvidia.com. W segmencie konsumenckim NVIDIA wypuściła GPU GeForce RTX serii 50 (oparte na Blackwell) na początku 2025 roku, w tym modele RTX 5070 i 5060 dla graczy nvidianews.nvidia.com, a także technologię upscalingu DLSS 4.0 nvidianews.nvidia.com. Co warte uwagi, nowa konsola Nintendo Switch 2 będzie napędzana układem NVIDIA z AI i DLSS, pozwalając na rozgrywkę w 4K nvidianews.nvidia.com. Premiery te pokazują starania NVIDIA o rozszerzenie przywództwa w dziedzinie AI i grafiki na kolejne rynki.
• Regulacje eksportowe i geopolityczne przeszkody: Pomimo rekordowej sprzedaży, NVIDIA mierzy się z zewnętrznymi wyzwaniami. Pod koniec 2022 i ponownie w latach 2023–2025 rząd USA wprowadził surowe ograniczenia eksportu zaawansowanych układów AI do Chin, najważniejszego rynku NVIDIA. W kwietniu 2025 na przykład administracja Biden/Trump (nowe kierownictwo USA w 2025) wymagała licencji na sprzedaż najnowszego GPU dla centrów danych (prawdopodobnie model „H20”) w Chinach nvidianews.nvidia.com. NVIDIA musiała anulować zamówienia na miliardy dolarów – odnotowując 4,5 miliarda dolarów odpisu zapasów w Q1 FY2026 i tracąc szacowane 2,5 miliarda dolarów w Q1 oraz 8 miliardów dolarów w Q2 przychodów przez zakaz dla Chin fastbull.com. Firma w pośpiechu oferuje okrojone warianty dla Chin (np. A800, H800), by dostosować się do przepisów, ale te ograniczenia i tak uderzają w sprzedaż. Czołowe chińskie spółki technologiczne przyspieszają prace nad lokalnymi alternatywami – np. Huawei rozwija zaawansowany układ AI konkurencyjny wobec NVIDIA H100 poprzedniej generacji fastbull.com, a chiński start-up (DeepSeek z modelem V3) przestraszył inwestorów sugerując znaczący wzrost efektywności AI fastbull.com. Czynniki geopolityczne wnoszą niepewność, choć jak dotąd wzrost NVIDIA przewyższa ich wpływ. Dodatkowo amerykańskie instytucje analizują dominację NVIDIA: w połowie 2024 roku FTC i DOJ wszczęły postępowania antymonopolowe wobec działań NVIDIA na rynku AI en.wikipedia.org.

Tab. 1 – Wybuchowy wzrost przychodów NVIDIA (Rok fiskalny kończy się pod koniec stycznia; FY2025 obejmuje luty 2024–styczeń 2025)

Przychody NVIDIA ponad dwukrotnie wzrosły zarówno w FY2024, jak i FY2025, napędzane wzrostem popytu na sprzęt AI do centrów danych. macrotrends.net

Historia i ewolucja firmy

Założenie i przywództwo w GPU: NVIDIA została założona w 1993 roku w Kalifornii przez Jensena Huanga, Chrisa Malachowsky’ego i Curtisa Priema en.wikipedia.org. Początkowo była firmą zajmującą się grafiką komputerową do PC – w 1999 roku NVIDIA wynalazła GPU (graphics processing unit) i została liderem 3D w grach oraz wizualizacji. Z czasem działalność NVIDIA rozszerzyła się od grafiki PC do komputerów wysokowydajnych i sztucznej inteligencji macrotrends.net. Jej architektura GPU przetwarzająca równolegle okazała się znakomita do przyspieszania obliczeń matematycznych nie tylko w grafice – dając podwaliny pod boom na AI. Przełomowy był debiut platformy CUDA w 2006 roku (umożliwiającej ogólne obliczenia na GPU), co przyciągnęło naukowców do głębokiego uczenia opartego o GPU. W połowie lat 2010., gdy pojawiły się głębokie sieci neuronowe, inwestycje NVIDIA w GPU przyniosły efekt: jej układy były wykorzystywane do trenowania przełomowych modeli AI (np. AlexNet w 2012), wynosząc NVIDIA na pozycję lidera sprzętu dla AI.

Rozkwit ery AI: W ostatnich latach NVIDIA całkowicie przekształciła się w tak zwaną “firmę komputerową full-stack” skoncentrowaną na AI. Buduje nie tylko układy scalone, ale także systemy i oprogramowanie do centrów danych, chmury, motoryzacji, robotyki i innych branż. Dzięki tej strategii NVIDIA wyprzedziła dotychczasowych gigantów rynku – w szczególności przychody NVIDIA przewyższyły Intela w 2024 r. crn.com, co symbolicznie zmieniło lidera półprzewodników. Obecnie NVIDIA dominuje w AI dla centrów danych, profesjonalnej wizualizacji i gamingu, a konkurenci jak Intel czy AMD “gonią” ją w tych obszarach macrotrends.net. NVIDIA posiada rozległy ekosystem partnerstw – współpracuje ze wszystkimi kluczowymi dostawcami chmurowymi i producentami serwerów macrotrends.net, co jeszcze napędza jej wzrost. W 2023 r. NVIDIA została również siódmą spółką publiczną z USA, która osiągnęła wycenę 1 biliona dolarów en.wikipedia.org (i później jedną z nielicznych, które przekroczyły 2 biliony $). Szybka ekspansja firmy odzwierciedla jej centralną rolę w rewolucji AI.

Kluczowa misja i strategia: Strategiczna wizja NVIDIA jest często wyrażana przez CEO Jensena Huanga. Przedstawia on AI jako „nową rewolucję przemysłową” i zachęca firmy do budowania “fabryk AI” – czyli centrów danych skoncentrowanych na AI, które zamieniają dane w inteligencję nvidianews.nvidia.com. Misją NVIDIA jest dostarczanie niezbędnej technologii dla tej transformacji: od GPU i przyspieszonych układów, po oprogramowanie do obsługi AI. Według Huanga, „firmy i kraje współpracują z NVIDIA, by przesunąć tradycyjne centra danych warte biliony dolarów ku przyspieszonym obliczeniom” i budować fabryki AI produkujące nowy surowiec: sztuczną inteligencję nvidianews.nvidia.com. Tak brzmi cel NVIDIA: przyspieszać obliczenia we wszystkich branżach, pozwalając na ogromny wzrost produktywności dzięki AI. Dlatego firma co roku inwestuje ponad 7 mld $ w R&D, by przesuwać granice wydajności układów, oraz rozwija ekosystem dla deweloperów (biblioteki, SDK, szkolenia) ułatwiając adopcję AI. Jak opisano niżej, działalność NVIDIA obejmuje kilka segmentów – wszystkie łączy platforma skupiona wokół GPU i AI.

Kluczowe technologie i segmenty działalności

Działalność NVIDIA jest zorganizowana w kilka kluczowych segmentów, każdy oparty o podstawowe technologie firmy w GPU i przyspieszonych obliczeniach:

• Centrum danych (AI & chmura): To największy i najszybciej rosnący segment NVIDIA, stanowiący ok. 80–90% przychodów en.wikipedia.org. Obejmuje akceleratory GPU do sztucznej inteligencji, HPC i zadań chmurowych wraz z sieciowaniem i systemami. Flagowe GPU do centrów danych (np. A100, H100, nowe NVL i HGX Blackwell) są standardem w trenowaniu dużych modeli AI i usługach AI w chmurze. W I kwartale FY2026 przychody z segmentu data center wyniosły 39,1 mld $ (wzrost o 73% r/r) nvidianews.nvidia.com nvidianews.nvidia.com – historyczny rekord, odzwierciedlający ogromny popyt na układy AI. Segment ten obejmuje też szybkie rozwiązania sieciowe z przejęcia Mellanox (InfiniBand, Ethernet do klastrów AI) i specjalistyczne systemy jak serwery DGX oraz chmurę DGX Cloud. Przewaga NVIDIA to nie tylko sprzęt, ale i oprogramowanie: platforma CUDA, frameworki AI (CuDNN, TensorRT itd.) oraz gotowe biblioteki AI budują gigantyczny ekosystem. Dzięki temu NVIDIA ma ok. 80–90% udziału w rynku akceleratorów do AI sharewise.com. Dostawcy chmur (AWS, Azure, Google Cloud, Oracle itd.) oferują GPU NVIDIA jako usługę, a setki firm wdrażają serwery oparte na NVIDIA do AI – co cementuje jej przewagę w centrach danych.
• Gaming (karty GeForce): Segment, od którego firma zaczynała, nadal stanowi ok. 10–15% przychodów w 2025 r. Seria GeForce to lider w kartach graficznych do PC. Najnowsze generacje, GeForce RTX 40 (Ada Lovelace) oraz debiutująca 50-tka (Blackwell), przynoszą zaawansowane funkcje jak ray tracing w czasie rzeczywistym i AI (upscaling DLSS). Przychody gamingowe odbiły mocno po pandemii: w Q1 FY2026 sięgnęły 3,8 mld $ (rekordowy kwartał, +42% r/r) nvidianews.nvidia.com, czemu sprzyjają nowe premiery GPU i lepsza dostępność. Firma korzysta z popytu graczy na wydajną grafikę, a także z nowych zastosowań GeForce – m.in. do tworzenia treści czy AI PC. Jej układy są też w topowych konsolach (np. jak wspomniano, nadchodzący Nintendo Switch 2 wyposażony będzie w układ NVIDIA z DLSS nvidianews.nvidia.com). Gaming pozostaje kluczową marką i źródłem gotówki, choć obecnie ustępuje skalą segmentowi data center.
• Profesjonalna wizualizacja: Mniejszy segment (~2% przychodów na początku 2025) obejmuje wysokowydajne GPU dla stacji roboczych, projektantów i profesjonalistów od wizualizacji. Seria RTX A (dawniej Quadro) używana jest m.in. w mediach i rozrywce, inżynierii (CAD/CAM), architekturze czy naukowej wizualizacji. W Q1 FY2026 przychody z pro viz wyniosły 509 mln $ (+19% r/r) nvidianews.nvidia.com. NVIDIA stale odświeża tę ofertę (np. debiutującą RTX 6000 Blackwell dla stacji roboczych nvidianews.nvidia.com). Oprócz sprzętu rośnie znaczenie platformy Omniverse – pakietu do symulacji 3D i współpracy – łączącej AI i grafikę. Najwięksi producenci oprogramowania (Adobe, Autodesk itd.) i korporacje integrują Omniverse z GPU NVIDIA, aby umożliwiać symulacje „cyfrowych bliźniaków” i tworzyć treści w wirtualnych światach nvidianews.nvidia.com. Choć niewielki pod względem przychodów, Pro Viz pokazuje obecność NVIDIA m.in. w metaversum i symulacji, które mogą z czasem wzrosnąć.
• Motoryzacja i robotyka: Segment motoryzacyjny NVIDIA skupia się na autonomicznym prowadzeniu i inteligentnych pojazdach, dostarczając zarówno sprzęt (SoC i GPU), jak i oprogramowanie (platforma NVIDIA DRIVE). Układy NVIDIA napędzają AI w systemach autonomicznej jazdy – od startupów do gigantów jak Mercedes-Benz, Volvo, chińskie NIO. Technologia firmy służy także robotom logistycznym i automatyce przemysłowej. Automotive zaczęło dynamicznie rosnąć: w Q1 FY2026 przychody wyniosły 567 mln $ (+72% r/r) nvidianews.nvidia.com, co pokazuje rosnącą adopcję AI w samochodach. NVIDIA nawiązała współpracę m.in. z General Motors – w 2024 ogłoszono szeroką kooperację przy pojazdach nowej generacji, automatyzacji fabryk i robotyce (platformy DRIVE, Omniverse, Isaac) nvidianews.nvidia.com. Na GTC 2025 NVIDIA ujawniła też oprogramowanie “Isaac AMR” do robotyki i Project “GR00T” – bazowy model AI dla robotów humanoidalnych crn.com crn.com, podkreślając aspiracje w robotyce. Chociaż motoryzacja/robotyka to obecnie <5% przychodów, to kluczowy długoterminowy obszar wzrostu wraz z ekspansją autonomicznych maszyn. NVIDIA szacuje rynek pojazdów autonomicznych i robotyki na ponad 300 mld $, a jej chipy DRIVE Orin/Atlan, sensory i narzędzia do symulacji pozwalają zdobywać część tego rynku wraz z dojrzewaniem technologii autonomicznej jazdy.
• Pozostałe i OEM: NVIDIA osiąga symboliczne wpływy z umów OEM, licencji patentowych czy wcześniejszych układów w konsolach (dostarczała np. Tegra do Nintendo Switch). To bardzo mały kawałek biznesu (<1%). Warto zauważyć plany w procesorach PC – pod koniec 2023 pojawiły się doniesienia, że NVIDIA zamierza zaprojektować procesory CPU Arm dla PC/serwerów do 2025 roku, aby rzucić wyzwanie Intelowi en.wikipedia.org en.wikipedia.org. NVIDIA już w 2022 wprowadziła Grace CPU (na Arm) do centrów danych, by łączyć je z GPU, a rozwój własnych procesorów wzmocni pozycję uniwersalnej platformy. To zgodne ze strategią NVIDIA, by być obecnym we wszystkich elementach obliczeń (GPU, CPU, DPU, oprogramowanie) dla zadań AI.

Technologiczne umocowanie: W tych segmentach kluczowa przewaga NVIDIA leży w podejściu platformowym – ścisłym połączeniu nowoczesnego sprzętu z bogatym ekosystemem oprogramowania. Kluczowe technologie obejmują:

• Mikroarchitektura GPU: Nieustanne badania i rozwój NVIDIA w dziedzinie GPU przynoszą nową architekturę co ok. 2 lata (Pascal → Volta → Turing → Ampere → Hopper → Blackwell itd.). Każda generacja przynosi ogromne skoki wydajności. Na przykład obecny Hopper H100 Tensor Core GPU (2022) oraz nowe GPU Blackwell (2024/25) mają wyspecjalizowane rdzenie AI (Tensor Cores), szybszą pamięć i interkonekty (NVLink) radykalnie przyspieszające trenowanie modeli AI. Podczas GTC 2025 Jensen Huang ogłosił, że GPU Blackwell oferują nawet 40× wydajność Hopper w niektórych zadaniach blogs.nvidia.com. Takie skoki utrzymują NVIDIA na czele pod względem czystej mocy obliczeniowej. NVIDIA innowuje również poza tradycyjną skalowalnością – np. eksplorując fotoniczne interkonekty i zaawansowane technologie pakowania układów, by kontynuować wzrosty wydajności nawet w miarę spowalniania Prawa Moore’a blogs.nvidia.com.
• CUDA i biblioteki programistyczne: Platforma programistyczna CUDA (wprowadzona w 2006 roku) pozostaje kluczowa: daje ona deweloperom niskopoziomową kontrolę nad GPU NVIDIA i jest wspierana przez ogromną liczbę bibliotek AI oraz HPC. Stos oprogramowania NVIDIA obejmuje cuDNN (głębokie uczenie), TensorRT (optymalizowany wnioskowanie), biblioteki CUDA-X (od genomiki po grafikę) oraz nowsze rozwiązania takie jak NVIDIA AI Enterprise (zestaw narzędzi AI) i NVIDIA NGC (wstępnie wytrenowane modele i kontenery). W 2024 roku NVIDIA przedstawiła NVIDIA AI Workbench i AI Foundations (usługi w chmurze do dostosowywania modeli generatywnej AI), a w połowie 2024 wprowadziła NVIDIA NIM – zestaw Inference Microservices pakujących modele AI w gotowe do wdrożenia kontenery crn.com crn.com. Te możliwości programistyczne znacznie ułatwiają firmom skuteczne wykorzystanie sprzętu NVIDIA, wzmacniając tym samym efekt przywiązania klientów do platformy. Efektem jest to, że dla wielu deweloperów AI ekosystem NVIDIA jest wyborem domyślnym, bo alternatywy często nie mają porównywalnej dojrzałości oprogramowania.
• Rozwiązania pełnostackowe: NVIDIA coraz śmielej wchodzi wyżej w łańcuchu wartości, oferując kompletne systemy (np. superkomputery DGX czy serwerowe płyty główne HGX) i usługi chmurowe (partnerstwa DGX Cloud) obok samych układów scalonych. Przykładowo NVIDIA sprzedaje gotowe szafy centrum danych AI (DGX pods), a nawet wybudowała usługę „AI supercomputer-as-a-service” we współpracy z partnerami chmurowymi. Prowadzi także program Inception wspierający startupy AI kredytami i doradztwem inżynieryjnym blogs.nvidia.com blogs.nvidia.com. Dzięki kontroli nad pełnym stosem NVIDIA może optymalizować wydajność (np. współprojektując układy z siecią i oprogramowaniem, by uzyskać maksymalną przepustowość) i przejmować więcej wartości. Takie podejście to część strategii utrzymania przewagi, gdy surowe układy stają się z czasem coraz bardziej towarem masowym.

Zespół zarządzający

Kadra zarządzająca NVIDIA charakteryzuje się niezwykłą stabilnością i jest kluczowym atutem firmy. Jensen Huang, współzałożyciel NVIDIA, pełni funkcję prezesa i CEO od powstania spółki w 1993 roku en.wikipedia.org. Huang jest powszechnie uważany za wizjonera, który przekształcił NVIDIA z producenta kart graficznych w światowego lidera komputerów AI. Rozpoznawalny dzięki czarnej skórzanej kurtce i entuzjastycznym prezentacjom, Huang kieruje firmą, koncentrując się na długoterminowym rozwoju GPU i odważnych inwestycjach w innowacje. Na rok 2025 pozostaje na stanowisku (jedna z najdłużej urzędujących osób wśród CEO w branży technologicznej), zapewniając ciągłość strategii.

Huangowi towarzyszy doświadczony zespół menedżerski. Colette Kress to Executive Vice President i Chief Financial Officer, zarządzająca finansami NVIDIA w okresie hiperdynamicznego wzrostu en.wikipedia.org. Była kluczowa w prowadzeniu firmy przez gwałtowny wzrost przychodów i wysokie marże (marża brutto utrzymywała się na poziomie 65–75% nvidianews.nvidia.com nvidianews.nvidia.com, co odzwierciedla zarówno silne ceny, jak i jednorazowe odpisy na zapasy). Pozostali dwaj współzałożyciele NVIDIA są nadal zaangażowani: Chris Malachowsky jest NVIDIA Fellow, wciąż wnosi wkład inżynierski i zasiada w zarządzie en.wikipedia.org, a Curtis Priem (choć odszedł z codziennych obowiązków) był wczesnym wizjonerem projektowania GPU.

Szerokie kierownictwo NVIDIA obejmuje liderów najważniejszych działów i operacji, z których wielu pracuje w firmie od dekad. Przykładem jest Jay Puri (EVP, Worldwide Field Operations) odpowiadający za sprzedaż globalną; Debora Shoquist (EVP, Operations) zarządza łańcuchem dostaw i produkcji; Tim Teter (EVP, General Counsel) czuwa nad kwestiami prawnymi i własności intelektualnej; a Bill Dally, wybitny informatyk, jest głównym naukowcem NVIDIA, nadając kierunek badań długoterminowych. Rada nadzorcza NVIDIA (Board of Directors) zrzesza weteranów branży technologicznej i naukowców (Jensen Huang jest jej członkiem) en.wikipedia.org en.wikipedia.org. To połączenie wewnętrznej wiedzy technicznej z zewnętrznym nadzorem ma zapewniać równowagę między innowacyjnością a odpowiedzialnym zarządzaniem.

Charakterystyczny element kultury NVIDIA, tworzony przez Huanga, to skłonność do odważnych decyzji i szybka egzekucja. Firma znana jest z wejścia all-in w AI około 2015–2016 r., gdy przekierowała zasoby z procesorów mobilnych na głębokie uczenie – decyzję, która okazała się wizjonerska. Huang promuje środowisko sprzyjające podejmowaniu ryzyka – przykładowo NVIDIA mocno zainwestowała w nowe architektury, a nawet budowę własnych wielkich superkomputerów (np. „Selene”) do badań AI, by wyprzedzać popyt. Pracownicy często podkreślają atmosferę innowacyjności i szybkości działania, co pozwala NVIDIA błyskawicznie wykorzystywać nowe szanse (np. AI generatywna). Za swoją kulturę pracy Forbes umieścił NVIDIA na 3. miejscu listy „Best Places to Work” w 2024 r. en.wikipedia.org.

Podsumowując, przywództwo NVIDIA – osadzone wokół Jensena Huanga – cechuje się dużą wiedzą technologiczną i ciągłością. Zarząd nakreślił klarowną wizję (komputeryzacja skoncentrowana na AI) i wielokrotnie przeprowadził firmę przez przełomy w branży. W miarę dalszego gwałtownego wzrostu utrzymanie mocnego przywództwa i bazy talentów będzie kluczowe dla realizacji ambitnej strategii.

Najważniejsze przejęcia i partnerstwa

Strategiczne przejęcia pozwoliły NVIDIA poszerzyć portfolio technologii i wejść na nowe rynki. Poniżej niektóre z najważniejszych przejęć oraz próbowanych transakcji w najnowszej historii NVIDIA:

Tab. 2: Kluczowe przejęcia NVIDIA. (Nie obejmuje wielu mniejszych transakcji; wartości szacunkowe lub raportowane, gdzie dostępne.)

NVIDIA dokonała także strategicznych inwestycji i partnerstw w różnych obszarach swojej działalności:

• Oprócz przejęć, NVIDIA czasami obejmuje udziały kapitałowe u partnerów. Na przykład pod koniec 2024 roku NVIDIA nabyła niewielki pakiet (1,2 miliona akcji) w firmie Nebius, start-upie zajmującym się chmurą obliczeniową en.wikipedia.org. Zainwestowała także w wybrane startupy AI poprzez swój program Inception.
• Sojusze chmurowe: Układy scalone NVIDIA są dostępne na każdej głównej platformie chmurowej. Firma utrzymuje ścisłe partnerstwa z Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Oracle Cloud, Alibaba Cloud i innymi, aby dostarczać GPU (A100, H100 itd.) do ich usług obliczeniowych. Partnerstwa te często obejmują wspólne działania inżynieryjne: np. NVIDIA współpracowała z Oracle Cloud przy rozmieszczeniu całych klastrów DGX, z Azure przy instancjach superkomputerów AI, a z Google nad integracją GPU NVIDIA z platformą AI Google. Firma współpracuje także nad oprogramowaniem – na przykład z Microsoftem przy optymalizacji funkcji AI w Windows i Office dla GPU NVIDIA RTX crn.com. Współpraca z dostawcami chmurowymi znacząco poszerza zasięg NVIDIA, docierając do klientów, którzy nie kupują sprzętu bezpośrednio, lecz wynajmują moc GPU w chmurze.
• OEM-y i ISV dla przedsiębiorstw: NVIDIA utrzymuje długoletnie partnerstwa z producentami serwerów, takimi jak Dell, HPE, Cisco i inni, którzy wbudowują GPU NVIDIA w swoje systemy. Współpracuje również z firmami programistycznymi (np. VMware, Red Hat, SAP, Siemens), aby certyfikować i integrować rozwiązania AI i wizualizacyjne NVIDIA z ich ofertą nvidianews.nvidia.com. Przykładowo, VMware obsługuje NVIDIA AI Enterprise na swojej platformie wirtualizacyjnej, co ułatwia wdrożenia dla firm. Te sojusze czynią rozwiązania NVIDIA „plug-and-play” w centrach danych oraz w branżach wertykalnych (ochrona zdrowia, produkcja itd.).
• Partnerzy z branży motoryzacyjnej: NVIDIA współpracuje z dziesiątkami producentów samochodów oraz dostawców Tier-1. Poza partnerstwem z GM, o którym mowa nvidianews.nvidia.com, posiada umowy z Mercedes-Benz (zastosowanie komputera AI NVIDIA DRIVE Orin we wszystkich pojazdach MB od 2024 roku), Jaguar Land Rover, Volvo, Hyundai, Toyotą (poprzez Toyota’s Woven Planet), firmami robotaxi, takimi jak Zoox i Cruise, a także firmami transportowymi jak TuSimple. Współpraca ta polega na wykorzystaniu sprzętu i oprogramowania NVIDIA DRIVE jako platformy dla autonomicznej jazdy i AI w kokpitach. NVIDIA współdziała także z producentami robotów (np. Fanuc, Komatsu w robotyce przemysłowej) poprzez platformę Isaac crn.com.
• Badania i sektor publiczny: NVIDIA regularnie współpracuje z narodowymi laboratoriami i uniwersytetami nad projektami superkomputerów. Jej GPU zasilają wiele najpotężniejszych superkomputerów na świecie. Przykładowo, NVIDIA jest kluczowym dostawcą dla amerykańskiego Exascale Computing Project oraz dla europejskich centrów badawczych AI. W połowie 2025 r. NVIDIA ogłosiła współpracę z wieloma rządami europejskimi w zakresie budowy infrastruktury AI (jak wspomniano, 3000 exaflopów systemów Blackwell dla Europy)nvidianews.nvidia.comnvidianews.nvidia.com. Takie partnerstwa publiczno-prywatne pozwalają NVIDIA nie tylko sprzedawać sprzęt, ale także wyznaczać kierunek rozwoju zdolności badawczych AI na całym świecie.

Podsumowując, przejęcia i partnerstwa NVIDIA wpisują się w strategię rozbudowy pełnego ekosystemu: pozyskiwanie technologii (sieci, oprogramowanie, własność intelektualna) uzupełniających jej GPU oraz szerokie partnerstwa zapewniające obecność rozwiązań NVIDIA w chmurze, przemyśle czy nauce. Efektem tego jest fakt, że platforma NVIDIA stała się głęboko zintegrowana z ekosystemem technologicznym – od centrów danych firm z listy Fortune 500 po algorytmy startupów AI – co czyni ją trudną do zastąpienia. Ryzyko stanowią jednak regulacje: organy państwowe bacznie przyglądają się transakcjom NVIDIA (nieudane przejęcie ARM jest tego przykładem) oraz jej pozycji rynkowej w związku z rosnącym wpływem firmy na gospodarkę AI.

NVIDIA i boom na AI

Boom AI lat 20. XXI wieku okazał się przełomem dla NVIDIA. Rozwój deep learningu oraz generatywnej sztucznej inteligencji (np. duże modele językowe, generatory obrazów) wywołał niemal nienasycone zapotrzebowanie na moc GPU, idealnie wpisując się w ofertę NVIDIA. Oto analiza roli firmy i jej reakcji na tę przełomową transformację:

Dominacja w obliczeniach AI: Najprościej rzecz ujmując, GPU NVIDIA stały się koniem roboczym współczesnej AI. Trenowanie zaawansowanych modeli AI wymaga ogromnej mocy obliczeniowej – bilionów operacji macierzowych – co doskonale zapewniają klastry GPU NVIDIA. Do 2023 roku, gdy AI generatywna (GPT-3, GPT-4, Stable Diffusion itd.) zyskała na popularności, niemal wszystkie modele były trenowane na sprzęcie NVIDIA, najczęściej na GPU A100 lub H100. Analitycy branżowi oceniają, że NVIDIA ma ponad 90% udziałów w rynku akceleratorów do trenowania AI sharewise.com. Nawet w AI typu inference (wykorzystanie modeli w praktyce) platforma oparta na CUDA jest szeroko używana z powodu wydajności i wsparcia programowego. Dominacja ta sprawiła, że jeden z obserwatorów porównał NVIDIA do Intela z ery PC – niezbędnego dostawcy układów – ale z jeszcze większym udziałem rynkowym ze względu na brak równoważnej konkurencji w GPU.

NVIDIA wykorzystała tę koniunkturę, podwajając wysiłki w zakresie produktów skupionych na AI. GPU H100 generacji Hopper (premiera 2022) zostały zaprojektowane pod transformatory i duże modele, z obsługą FP8 (8-bitowych liczb zmiennoprzecinkowych) dla szybszego uczenia. Jego następca, Blackwell (dostawy 2024–25), jeszcze bardziej zwiększa wydajność i efektywność AI. NVIDIA wprowadziła również DGX H100, „superkomputer w pudełku”, oraz większe konfiguracje DGX SuperPOD jako gotowe systemy AI dla firm. Po stronie oprogramowania pojawiły się m.in. frameworki NeMo Megatron (do trenowania dużych modeli językowych) oraz BioNeMo (AI dla odkrywania leków), by pogłębić udział w kluczowych zastosowaniach AI. Strategia jest jasna: NVIDIA chce, by jej GPU były najłatwiejszą i najpotężniejszą opcją dla każdej organizacji wdrażającej AI.

Bezprecedensowy wzrost i wyzwania podażowe: Boom AI wywindował wyniki finansowe NVIDIA w kosmicznym tempie (jak wcześniej wspomniano: +125% i +114% przychodu w latach FY24 i FY25). Jednocześnie jednak mocno obciążył łańcuch dostaw firmy. Najnowocześniejsze GPU jak H100 wymagają zaawansowanego procesu produkcji półprzewodników (technologia TSMC 5nm/4nm) i złożonych substratów, a w latach 2021–2023 na rynku półprzewodników panowały niedobory. NVIDIA odpowiedziała, wpłacając duże zaliczki do TSMC i innych partnerów, by zabezpieczyć moce produkcyjne dla chipów AI. Pod koniec 2023 roku NVIDIA dostarczała już H100 w dużych wolumenach, lecz popyt wciąż przewyższał podaż. Pojawiły się doniesienia o spekulacyjnych cenach na rynku wtórnym (karty H100 sprzedawane za dziesiątki tysięcy dolarów) i sytuacjach, gdzie „GPU dostarczano wozami pancernymi” ze względu na ich wartość en.wikipedia.org. Dyrektor finansowy NVIDIA relacjonował, że podaż jest sukcesywnie zwiększana w latach 2024 i 2025, jednak każdy slot produkcyjny jest już zarezerwowany. Analitycy Morgan Stanley raportowali w listopadzie 2024, że cała produkcja chipów NVIDIA z 2025 roku została już wyprzedana en.wikipedia.org – co jest zdumiewającym wskaźnikiem popytu. W połowie 2025 roku CEO Jensen Huang porównał sytuację do „kryzysu przepustowości” w AI, gdzie klientów ogranicza nie budżet, lecz dostępność GPU venturebeat.com venturebeat.com.

Ta nierównowaga pozwoliła NVIDIA cieszyć się siłą cenową: zaawansowane systemy AI firmy sprzedają się za miliony dolarów, a jej marża brutto sięgnęła 78% na początku roku fiskalnego 2025 sharewise.com, gdy podaż była ograniczona, a klienci gotowi płacić wysokie premie. Jak ujął to jeden z szefów firm z branży, NVIDIA „spokojnie siedzi na 70 punktach [70% marży]”, podczas gdy użytkownicy rywalizują o ograniczony zapas venturebeat.com. Huang przestrzega jednak, że obecny popyt to „moment dojrzewania nowego modelu obliczeniowego”, a NVIDIA ściga się, by znieść bariery podażowe – poprzez działania takie jak budowa dodatkowych mocy do montażu GPU i współpraca z dostawcami chmurowymi (DGX Cloud). W dłuższej perspektywie NVIDIA widzi, że obliczenia AI staną się obfite i tańsze, napędzając kolejne innowacje nvidianews.nvidia.com. Na razie jednak infrastruktura AI to „rynek sprzedawcy” sprzyjający NVIDIA.

„Fabryki AI” – nowy paradygmat IT: Jensen Huang często opisuje centra danych AI jako „fabryki AI” – obiekty, które przyjmują surowiec (dane) i wytwarzają inteligencję. Koncepcja ta znalazła odzew w wielu branżach. Przedsiębiorstwa z sektorów takich jak finanse czy opieka zdrowotna budują wewnętrzne superkomputery AI (często oparte na węzłach NVIDIA DGX), aby trenować modele na własnych danych. Dostawcy chmury tworzą ogromne, publiczne chmury AI (np. klastry Azure OpenAI od Microsoftu z dziesiątkami tysięcy GPU NVIDIA), oferując AI jako usługę. Nawet rządy inwestują w superkomputery AI na potrzeby badań krajowych. Według Huanga, stoimy u progu „punktu zwrotnego o wartości 1 biliona dolarów” w informatyce – firmy przekierowują wydatki z serwerów CPU ogólnego przeznaczenia na wyspecjalizowaną infrastrukturę AI blogs.nvidia.com. NVIDIA jest w centrum tej zmiany. Jej układy GPU są napędem tych fabryk AI, a sprzęt sieciowy i oprogramowanie spaja wszystko w całość.

Jednak niektórzy eksperci branżowi kwestionują trwałość narracji NVIDIA o „fabrykach AI”. Podczas konferencji Transform 2025 organizowanej przez VentureBeat, paneliści ze startupów produkujących chipy AI argumentowali, że traktowanie AI jak skalowalnego procesu fabrycznego ma swoje wady venturebeat.com venturebeat.com. Podkreślili oni, że obecna infrastruktura AI nie jest tak łatwo skalowalna jak tradycyjne fabryki – na przykład GPU mają wieloletni czas oczekiwania, a centra danych wymagają ogromnych nakładów na energię i budowę venturebeat.com. W rezultacie pojemność jest racjonowana (np. przez limity API), w przeciwieństwie do tradycyjnych fabryk, gdzie można po prostu dołożyć kolejne linie produkcyjne. Innym zarzutem są koszty: Jonathan Ross, CEO Groq (konkurenta NVIDIA na rynku chipów AI), zauważył, że gdyby AI było zwykłym „wkładem” fabrycznym, NVIDIA nie byłaby w stanie narzucać 70-procentowych marż venturebeat.com. Jego zdaniem, przekaz NVIDIA pomija wysokie koszty i uzależnienie od własnościowej platformy. Dylan Patel, główny analityk SemiAnalysis, wspomniał, że duzi użytkownicy AI desperacko negocjują dostawy sprzętu NVIDIA niemal co tydzień venturebeat.com – co podkreśla problem niedoboru – i sugerował, że ta sytuacja może otworzyć pole do rozwiązań alternatywnych. Te opinie ekspertów pokazują, że choć NVIDIA obecnie dominuje, branża zmaga się z wyzwaniem uczynienia wdrożeń AI bardziej efektywnymi i przystępnymi kosztowo w długim terminie.

Oprogramowanie i usługi AI: NVIDIA nie tylko korzysta z fali AI w sprzęcie, ale aktywnie kształtuje rozwój oprogramowania AI. W latach 2023–2025 firma wprowadziła liczne narzędzia wspierające adopcję AI. Przykłady: NVIDIA AI Foundations oferuje konfigurowalne, wstępnie wytrenowane modele (dla tekstu, obrazu oraz biologii), które przedsiębiorstwa mogą dalej dostrajać na infrastrukturze NVIDIA. NVIDIA Omniverse umożliwia symulację fizycznie realistycznych środowisk wirtualnych, które generują dane syntetyczne do trenowania modeli AI (kluczowe dla AI w autonomicznych pojazdach, robotyce i innych obszarach) nvidianews.nvidia.com. NVIDIA ACE (Avatar Cloud Engine) dostarcza konwersacyjną AI w czasie rzeczywistym dla NPC w grach lub wirtualnych asystentów, wykorzystując GPU do wnioskowania. NVIDIA wspiera również projekty open source – np. obsługę Pytorch i TensorFlow w środowisku CUDA, a pod koniec 2024 roku wypuściła rodzinę własnych modeli językowych NVLM 1.0 jako otwarte oprogramowanie z wariantami o 72 miliardach parametrów en.wikipedia.org en.wikipedia.org. Poprzez dostarczanie modeli i narzędzi firma zapewnia nowym badaczom i deweloperom AI zoptymalizowane ścieżki korzystania z jej sprzętu. To podejście ekosystemowe umacnia centralną pozycję NVIDIA – startupy mogą dosłownie budować swoje produkty na platformie NVIDIA (od trenowania po wdrożenie modeli), uzależniając się od niej.

Podsumowując, boom na AI to dla NVIDIA „idealna burza” – gwałtownie rosnący popyt, brak natychmiastowych substytutów i gotowość firmy, by zarówno sprzętowo, jak i programowo przejąć wartość z tego rynku. Przychody i wycena spółki poszybowały w górę. Ten boom rodzi jednak też wyzwania: zarządzanie ograniczoną podażą, reagowanie na potrzeby tańszych rozwiązań AI czy przygotowanie się na przyszłość, w której przetwarzanie AI może ulec komodyzacji. To, jak NVIDIA poradzi sobie na kolejnym etapie rozwoju AI – gdy kluczowe staną się efektywność i skala – zdecyduje, czy utrzyma dominację w dojrzałej erze sztucznej inteligencji.

Konkurencja i dynamika branżowa

Podczas gdy NVIDIA korzysta z pozycji lidera w AI i grafice, konkurenci – zarówno długoletni rywale, jak i nowi gracze – starają się podważyć jej dominację. Przemysł półprzewodników cechuje się dużą dynamiką, szybkim tempem innowacji i zmiennymi siłami rynkowymi. Poniżej analizujemy konkurencyjne otoczenie NVIDIA i trendy w branży:

Advanced Micro Devices (AMD): AMD to główny konkurent NVIDIA na rynku GPU. Historycznie AMD (ze swoją linią Radeon) rywalizowało z NVIDIA głównie na rynku grafiki PC. W ostatnich latach firma ta celuje także w segment GPU dla centrów danych, oferując akceleratory Instinct. Najnowszą flagową serią AMD jest MI300 (MI300A, MI300X), czyli rozwiązanie typu multi-die łączące CPU i GPU (tzw. „APU”) z myślą o AI i wysokowydajnych obliczeniach HPC. Wstępne testy pokazują, że AMD MI300X przynajmniej dorównuje NVIDIA H100 w niektórych zadaniach – np. MI300X oferuje 192 GB wysokoprzepustowej pamięci (wobec 80 GB w H100) i ok. 60% większą przepustowość pamięci, co pomaga przy dużych modelach tomshardware.com trgdatacenters.com. Analizy wskazują, że MI300X pokonuje H100 w niektórych dużych zadaniach inferencyjnych AI, choć H100 nadal przoduje pod względem gęstości obliczeniowej i wsparcia programowego runpod.io. AMD intensywnie promuje swoje produkty jako tańszą alternatywę dla NVIDIA, podkreślając lepszy stosunek ceny do wydajności przy dużych implementacjach. W 2023 r. AMD odniosło sukces, gdy Microsoft wybrał GPU MI300X do własnych farm AI (chcąc być mniej zależnym od NVIDIA) technewsworld.com. Mimo to, pozycja NVIDIA oraz ekosystem CUDA pozostają ogromnymi atutami – przejście na AMD wymaga dostosowania oprogramowania do platformy ROCm, która jest mniej dojrzała. Według danych na 2025 rok, NVIDIA nadal posiada ok. 90% rynku akceleratorów, ale AMD odbiera pojedyncze kontrakty u klientów szukających różnorodności lub oszczędności. W przyszłości rozwój AMD (rodzina MI400 i kolejne produkty) będzie stanowił wyzwanie dla NVIDIA, a jeśli producent dogoni rywala pod względem narzędzi programistycznych i wsparcia dla popularnych frameworków AI, presja na marżę lub udziały NVIDIA w rynku – zwłaszcza w dużych wdrożeniach centrów danych – będzie rosła.

Intel: Drugi tradycyjny gigant, Intel, wchodzi na rynek od innej strony. Przez lata dominował w procesorach, ale przegapił rozwój rynku GPU. Teraz Intel próbuje zaistnieć w dziedzinie akceleratorów dwutorowo: GPU i dedykowane układy AI (ASIC). W GPU Intel wprowadził Data Center GPU Max (kod. „Ponte Vecchio”) w 2023 r., wykorzystywany w superkomputerze Aurora. Ponte Vecchio to złożona, wieloukładowa konstrukcja o imponujących parametrach, lecz przez opóźnienia i komplikacje miała ograniczony wpływ komercyjny. Następca – Falcon Shores, łączący CPU x86 i GPU w jednym produkcie – jest planowany na lata 2025–2026. W segmencie ASIC Intel w 2019 r. przejął startup Habana Labs. Akceleratory Habana Gaudi2 (i nadchodzące Gaudi3) powstały specjalnie do trenowania i wnioskowania AI. AWS oferuje instancje z Gaudi jako tańszą alternatywę GPU NVIDIA dla wybranych zadań. Gaudi2 zapewnia niezłą wydajność (porównywalną z A100 w niektórych testach MLPerf), ale jak dotąd nie zaszkodził wyraźnie pozycji NVIDIA fool.com. Atuty Intela to głębokie relacje z przedsiębiorstwami i potencjał produkcyjny, lecz barierą pozostaje oprogramowanie – deweloperzy są znacznie bardziej zaznajomieni z CUDA niż z Intel oneAPI czy interfejsami Habana. Co więcej, Intel ma obecnie sporo pracy z odbudową swojej podstawowej działalności CPU, co ogranicza zasoby dla GPU/AI. Mimo to strategiczna intencja Intela jest jasna: nie chce oddać całego rynku AI dla centrów danych NVIDIA. Jeśli nowe produkty (np. Falcon Shores) przyniosą przełom lub jeśli Intel zintegruje akceleratory AI bezpośrednio z CPU, firma może stać się konkurencyjna wobec NVIDIA w złożonych zadaniach wymagających ścisłej współpracy CPU i akceleracji AI.

Google (TPU) i inne inicjatywy własne: Poważne zagrożenie konkurencyjne pochodzi nie tyle od tradycyjnych dostawców chipów, co od firm hiperskalowych, które budują własne dedykowane układy AI. Google zapoczątkowało ten trend dzięki TPU (Tensor Processing Unit), wdrożonemu po raz pierwszy w 2015 r. Obecnie, na wersji TPU v4, procesory tensoryczne Google znakomicie radzą sobie z konkretnymi zadaniami AI (zwłaszcza z operacjami na gęstych macierzach dla sieci neuronowych) i napędzają wewnętrzne usługi Google, takie jak Wyszukiwarka czy oferty AI w Google Cloud. TPU nie są sprzedawane otwarcie (Google Cloud umożliwia ich wynajem, ale nie można kupić całego systemu TPU), więc nie konkurują bezpośrednio na rynku komercyjnym. Jednak oznacza to, że część popytu, który mógłby trafić do NVIDIA, jest realizowana przez własne układy Google. Podobnie, Amazon zaprojektował własne układy AI: Trainium (do trenowania) oraz Inferentia (do wnioskowania) dla AWS. Chipy Amazona mają na celu zwiększenie efektywności kosztowej dla klientów AWS, potencjalnie podcinając ceny instancji GPU NVIDIA. Meta (Facebook) również podobno pracuje nad własnymi akceleratorami na potrzeby AI, po byciu jednym z największych klientów NVIDIA. Tesla z kolei opracowała własny chip „Dojo” D1 do trenowania AI Autopilota zamiast opierać się wyłącznie na NVIDIA (Tesla we wcześniejszych latach używała kart GPU NVIDIA). Projekty własnych układów pokazują, że duże firmy, osiągające skalę, często starają się zoptymalizować swoje zadania za pomocą niestandardowych chipów – by zarówno ograniczyć zależność od NVIDIA, jak i obniżyć koszty. Choć nie są one bezpośrednimi konkurentami na rynku komercyjnym, stanowią utraconą szansę dla NVIDIA i mogą wyznaczać techniczne standardy. Na przykład, jeśli TPU Google czy Trainium Amazona zaoferują znacząco lepszy stosunek ceny do wydajności w konkretnych zadaniach AI, wywiera to presję konkurencyjną na NVIDIA (zmuszając do poprawy lub korekty cen, by odwieść innych klientów chmurowych od rozwiązań własnych). Do tej pory NVIDIA utrzymuje wysoką konkurencyjność – co więcej, wiele startupów AI nadal wybiera NVIDIA ze względu na elastyczność i lepsze narzędzia, a Google/AWS nadal oferują GPU NVIDIA obok własnych chipów. Jednak cały krajobraz pokazuje, że najwięksi klienci NVIDIA mogą też stać się jej konkurentami w pewnym sensie.

Nowe startupy AI-chipowe: AI boom napędza dziesiątki startupów budujących nowatorskie akceleratory AI – każdy z nich aspiruje do zapewnienia bardziej wydajnego lub wyspecjalizowanego rozwiązania niż uniwersalne GPU NVIDIA. Przykłady to Cerebras Systems (z ogromnym chipem na całą płytkę krzemową), Graphcore (architektura IPU z Wielkiej Brytanii), SambaNova, Groq, Mythic i wielu innych. Firmy te często deklarują przewagi w określonych niszach (np. Cerebras świetnie radzi sobie z bardzo dużymi modelami mieszczącymi się na jednej płytce, bez potrzeby łączenia wielu GPU). Na Transform 2025, CTO Cerebras Sean Lie przekonywał, że dominacja NVIDIA może nie rozciągać się na wszystkie scenariusze AI, zwłaszcza inference na dużą skalę – sugerując, że startupy mogą zdobyć część rynku tam, gdzie liczy się cena lub efektywność bardziej niż ekosystem venturebeat.com venturebeat.com. Jednak przebicie się na rynku zdominowanym przez NVIDIA jest niezwykle trudne. Wiele startupów nie zdołało wyjść poza fazę pilotażową. Jednym z problemów jest oprogramowanie – deweloperzy niechętnie przepisują modele AI na nową architekturę, jeśli zyski nie są ogromne. Drugim – tempo rozwoju NVIDIA: jeśli produkt startupu robi coś nowatorskiego, NVIDIA może szybko skopiować tę funkcję (sprzętowo lub sprytnym oprogramowaniem) w kolejnym pokoleniu chipów. Mimo to pewne startupy odniosły sukces: Cerebras wdrożył systemy w laboratoriach i niedawno udostępnił otwartą bibliotekę modeli; Groq jest testowany w zadaniach wymagających niskich opóźnień; a Mythic (analogowe chipy AI) kieruje swój produkt ku energooszczędnym urządzeniom edge. Presja konkurencyjna ze strony startupów nie odbiła się jeszcze istotnie na udziale rynkowym NVIDIA, ale przyspiesza innowacje. NVIDIA nie może być spokojna – wydaje ogromne środki na R&D (ponad 20% przychodów), by jej GPU były wciąż „ruchomym celem”. Startupy często eksperymentują z koncepcjami jak obliczenia o obniżonej precyzji, przetwarzanie „w pamięci” czy integracja ogromnych chipów – rozwiązania te mogą wyznaczać kierunki przyszłych GPU.

Trendy w branży półprzewodników: Na konkurencję NVIDIA wpływ mają także szersze trendy rynkowe:

• Technologia produkcji: NVIDIA polega na najnowocześniejszej produkcji półprzewodników (głównie TSMC). Najnowszy H100 powstaje w litografii 5nm/4nm, a kolejne generacje przejdą prawdopodobnie na 3nm. Konkurenci także potrzebują dostępu do zaawansowanych procesów. Moce przerobowe TSMC na tych litografiach to strategiczny zasób – dlatego wiele firm AI walczy o przydziały. NVIDIA, z ogromnymi zamówieniami, ma w TSMC priorytet, co stanowi wysoką barierę wejścia dla mniejszych graczy. Intel stara się nadrabiać w produkcji (zaoferuje własne usługi foundry przy węzłach 20A/18A w ciągu kilku lat), co może zwiększyć pojemność rynku. Jednak średnioterminowo każda firma rywalizująca z NVIDIA musi mieć dostęp do najlepszych procesów TSMC lub równoważnej technologii, zarezerwowanej dla nielicznych (AMD przez TSMC, TPU Google przez TSMC itd., Intel dla siebie).
• Wolniejsze prawo Moore’a: Postępy miniaturyzacji chipów stają się coraz trudniejsze i kosztowniejsze, więc samo „dorzucanie tranzystorów” daje malejące rezultaty. Może to wyrównać pole gry, jeśli przyrosty wydajności kolejnych generacji NVIDIA zaczną się spłaszczać. Pojawi się pole na alternatywne podejścia (np. specjalizacje architektoniczne, chiplety-moduły). NVIDIA adresuje to, wprowadzając chiplety (Hopper stosuje moduł SXM z wieloma rdzeniami) i planując łącza optyczne blogs.nvidia.com. Przełom, jak np. 3D stacking (piętrzenie) pamięci i logiki lub obliczenia neuromorficzne, może jednak wywrócić dominację GPU – i taka innowacja może pojawić się praktycznie wszędzie (nawet w laboratoriach badawczych czy od nowych graczy).
• Dywersyfikacja rynku: Dominacja NVIDIA jest największa w trenowaniu dużych modeli AI. Lecz AI wdrażana jest wszędzie i wymaga różnych form komputerów: od chmurowych akceleratorów inference po chipy edge AI w samochodach, telefonach, IoT. W tych segmentach NVIDIA staje naprzeciw bardziej wyspecjalizowanej konkurencji. Np. w AI mobilnym/edge układy Snapdragon Qualcomm i Neural Engine Apple (w iPhone’ach) efektywnie realizują zadania AI na urządzeniu, gdzie potężne GPU NVIDIA nie nadają się przez pobór mocy. NVIDIA raczej nie zdobędzie tych rynków, zamiast tego stawia na high-end i wybrane nisze (np. samochody autonomiczne z układami DRIVE). Ryzyko to sytuacja, w której edge AI urośnie szybciej lub computing przesunie się w stronę modeli rozproszonych (federated learning itd.) – podejście NVIDIA, skoncentrowane na centrach danych, może wymagać adaptacji. Firma już wprowadziła produkty edge, jak moduły Jetson dla robotyki i AIoT, ale to nisza względem masowych chipów innych producentów.
• Czynniki cenowe i ekonomiczne: Koszt obliczeń AI jest pod lupą. Trening GPT-4 miał kosztować dziesiątki milionów dolarów na GPU. Firmy coraz uważniej kalkulują TCO (total cost of ownership, całkowity koszt posiadania) rozwiązań AI – uwzględniając drogie układy NVIDIA. Jeśli warunki gospodarcze się pogorszą lub inwestycje w AI będą musiały wykazać zwrot, klienci będą oczekiwać tańszych alternatyw. Skorzystać mogą konkurenci, którzy proponują „lepsze FLOPS za dolara” lub „za wat” w porównaniu do NVIDIA. Już teraz niektórzy dostawcy chmurowi oferują tańsze alternatywy dla wnioskowania, np. Inferentia AWS czy nawet rozwiązania CPU dla mniejszych modeli, odpowiadając na potrzeby oszczędnych klientów. NVIDIA z kolei oferuje optymalizacje programowe (wsparcie dla rzadkości, wydajniejsze transformatory w softwarze), by obniżyć realny koszt użytkowania swojej platformy. Wprowadza także tańsze chmurowe GPU (np. L4 GPU do inference). W ogóle, trend ekonomiczny – czy firmy będą miały środki na AI, czy będą ciąć budżety – zdecyduje o tym, jak intensywnie będą szukać alternatyw dla NVIDIA. Na 2025 rok dominujące jest przeświadczenie, że AI jest tak strategiczne, iż firmy masowo inwestują (efektem są gigantyczne księgi zamówień NVIDIA) fastbull.com. Jednak jeśli nakłady na AI nie przełożą się na przychody w ciągu kilku lat, presja cenowa się wzmocni.

Podsumowując, NVIDIA dziś cieszy się mocną pozycją konkurencyjną, ale nie jest nie do pokonania. AMD robi postępy z konkurencyjnym sprzętem, Intel korzysta ze swoich atutów, by nie przeoczyć rewolucji AI, giganci technologiczni rozwijają własne chipy, a wielu innowatorów eksploruje nowe paradygmaty. Odpowiedzią NVIDIA są szybkie premiery produktów, budowa ekosystemu oraz przechodzenie w stronę software’u i usług – firma zdaje sobie sprawę, że musi walczyć na wielu frontach. Najbliższe lata prawdopodobnie przyniosą większą fragmentację rynku sprzętu AI, zwłaszcza w inference, bo kolejne zadania znajdą optymalne układy (GPU, TPU, FPGA, ASIC). Jednak w przypadku najcięższych zadań treningowych i ogólnych akceleracji to platforma GPU NVIDIA pozostaje punktem odniesienia, a rywale jeszcze nie zdołali wyraźnie naruszyć jej dominacji.

Geopolityczne i ekonomiczne czynniki

Otoczenie, w którym działa NVIDIA, jest silnie uzależnione od czynników geopolitycznych i makroekonomicznych – ze względu na strategiczne znaczenie półprzewodników. Kilka aspektów w tej sferze wpływa na działalność firmy:

Napięcia technologiczne USA–Chiny: Wojna handlowa i rywalizacja technologiczna USA–Chiny mają bezpośredni wpływ na NVIDIA. Rząd USA uznaje zaawansowane półprzewodniki (zwłaszcza układy AI i HPC) za technologie o znaczeniu strategicznym i militarnym. W konsekwencji wprowadzono ograniczenia eksportowe uniemożliwiające sprzedaż najnowszych GPU do wybranych państw, przede wszystkim Chin (i w mniejszym stopniu Rosji). NVIDIA znajduje się w centrum tych działań. Pod koniec 2022 r. Departament Handlu USA zakazał sprzedaży układów A100 i H100 do Chin, powołując się na możliwość wykorzystania wojskowego. NVIDIA odpowiedziała, produkując wersje A800 i H800 – z ograniczoną przepustowością interkonektu, by zachować zgodność z przepisami i obsługiwać chińskich klientów. Jednak w kwietniu 2025 r. administracja USA zaostrzyła przepisy jeszcze bardziej, wymagając licencji nawet na te produkty (wspomniany H20 to prawdopodobnie kodowa nazwa nowego chipu NVIDIA) nvidianews.nvidia.com. NVIDIA poinformowała, że nowe przepisy kosztowały ją do ponad 5 mld dolarów utraconych przychodów kwartalnych z Chin fastbull.com.

Chiny były jednym z największych rynków NVIDIA (stanowiąc ok. 17% sprzedaży w 2023 roku en.wikipedia.org), dzięki licznym startupom AI oraz gigantom internetowym. Utrata nieskrępowanego dostępu do tego rynku stanowi ryzyko. Chińskie firmy oraz rząd przyspieszają obecnie rozwój krajowych chipów: np. wspomniany wcześniej układ AI GPU Huaweia w fazie rozwoju oraz startupy takie jak Biren i Cambricon projektujące własne układy AI (choć amerykańskie sankcje odcięły im także dostęp do zaawansowanych technologii produkcji chipów, przez co trudno im konkurować w segmencie premium). Istnieją też dowody na zakupy przez szary rynek – Reuters donosił, że chińskie firmy pozyskują zakazane układy NVIDIA przez pośredników i przetargi en.wikipedia.org. NVIDIA musi ostrożnie poruszać się w tym skomplikowanym środowisku: przestrzegać amerykańskich przepisów, a jednocześnie próbować utrzymać chińskich klientów poprzez oferowanie legalnych produktów. Jeśli napięcia geopolityczne się nasilą, NVIDIĘ mogą dotknąć kolejne restrykcje (na przykład USA mogą jeszcze bardziej obniżyć próg wydajności dopuszczalnych chipów do eksportu, albo zakazać sprzedaży kolejnym podmiotom). Z drugiej strony, pewne odprężenie lub wyjątki licencyjne mogłyby ponownie otworzyć rynek. Na razie NVIDIA sygnalizuje, że skoncentruje się na innych rynkach, by zrekompensować straty w Chinach – i rzeczywiście, rosnący popyt w USA, Europie i na Bliskim Wschodzie łagodzi ubytek fastbull.com. Jednak w dłuższej perspektywie rozdzielenie globalnego rynku (Chiny kontra reszta) może stworzyć ekosystem, w którym Chiny będą coraz mniej zależne od NVIDIA.

Chips Act i rodzima produkcja: W odpowiedzi na globalny niedobór chipów i zagrożenia dla bezpieczeństwa USA i UE uruchomiły ogromne programy subsydiów (amerykański CHIPS Act, europejski Chips Act), aby wzmocnić lokalną produkcję półprzewodników. NVIDIA jako firma bez własnych fabryk nie produkuje układów samodzielnie, ale może na tym pośrednio zyskać. Przykładowo TSMC buduje fabryki w Arizonie – w przyszłości NVIDIA mogłaby produkować tam część chipów dla amerykańskich klientów wymagających komponentów „made in USA”. NVIDIA w przeszłości współpracowała też z innymi foundry, jak Samsung (np. niektóre GPU konsumenckie powstawały na 8nm Samsunga). Większa krajowa baza produkcyjna mogłaby złagodzić ograniczenia podaży i zmniejszyć zależność od tajwańskiego TSMC (które jest w niepewnej sytuacji wobec napięć Chiny–Tajwan). Huang wyrażał poparcie dla dywersyfikacji łańcucha dostaw, zauważając jednak wyzwania (wyższe koszty) produkcji chipów poza Tajwanem en.wikipedia.org. Dodatkowo duże inwestycje amerykańskiego rządu w superkomputery (np. finansowanie systemów eksaskalowych z wieloma GPU NVIDIA) oraz w badania AI są korzystne. Przykładowo Departament Energii USA zbudował systemy takie jak Polaris i Frontier (ten ostatni korzysta z AMD, ale przyszłe mogą użyć NVIDIA/Intel). Zamówienia publiczne i dofinansowanie mogłyby więc być korzystnym impulsem dla NVIDIA pod warunkiem zgodności z wymogami „Buy American” lub źródeł sojuszniczych.

Globalne cykle gospodarcze: NVIDIA nie jest odporna na wahania koniunktury. Jej segment gamingowy jest cykliczny – podczas recesji modernizacje PC zwalniają. W 2022 roku przychody z gamingu spadły, gdy popyt na kopanie kryptowalut zniknął, a po pandemii nastąpił ogólny zastój na rynku PC (przychody gamingowe spadły >40% w pewnym momencie 2022 roku). Jednak strona AI była napędzana tak silnym trendem sekularnym, że w latach 2023–2024 w dużej mierze zneutralizowało to wpływ cyklu. Jeśli stopy procentowe będą wysokie, a firmy ograniczą wydatki inwestycyjne, czy inwestycje w AI spowolnią? Niektórzy analitycy zastanawiają się, czy boom na serwery AI z lat 2023–2024 to nie bańka lub front-loaded surge, który może się uspokoić. Już teraz pojawiają się pytania o rentowność: Big Tech wydaje miliardy na infrastrukturę AI, nie generując jeszcze odpowiadających temu przychodów fastbull.com. Jeśli w 2025–2026 dyrektorzy finansowi będą ostrożniejsi, może nastąpić okres, w którym wydatki na projekty AI będą dokładniej kontrolowane, potencjalnie spowalniając wzrost NVIDIA po okresie gwałtownej ekspansji. Z drugiej strony konkurencyjna konieczność AI może wymusić nieprzerwany strumień inwestycji niezależnie od koniunktury – nikt nie chce zostać w tyle.

Akcje NVIDIA, które stały się wyznacznikiem „handlu na AI”, mogą być też bardzo zmienne w rytm zmian makroekonomicznych. W 2024 roku osiągnęły bardzo wysokie mnożniki wyceny (wskaźnik forward PE był ekstremalnie wysoki). Jeżeli inflacja lub inne czynniki makro wywołają wyprzedaż spółek technologicznych, niedowartościowane firmy o profilu „value” mogą być mniej dotknięte niż NVIDIA. Przykładem jest spadek rynkowej wyceny NVIDIA o 600 mld USD na początku 2025 roku po pojedynczej informacji dotyczącej AI (model DeepSeek) en.wikipedia.org, pokazując jak mocno kurs zależy od nastrojów rynku. Jednak w długim horyzoncie, jeśli NVIDIA będzie nadal rosnąć, kluczowe trendy branżowe (transformacja gospodarki przez AI) mogą przeważyć nad obawami makro.

Regulacje i antymonopol: Wraz ze wzrostem wpływu NVIDIA rośnie zainteresowanie regulatorów wykraczające poza kontrolę eksportową. Organy antymonopolowe badają, czy dominacja NVIDIA na rynku GPU nie ma charakteru antykonkurencyjnego. Blokada przez FTC planowanego przejęcia Arm w 2022 roku była tego przykładem. W połowie 2024 amerykańscy regulatorzy rozpoczęli dochodzenia wobec działań wiodących firm AI, w tym NVIDIA en.wikipedia.org. Analizowane mogą być m.in. preferowanie wybranych klientów, strategie cenowe (jak próby dumpingowe czy sprzężenie oprogramowania z hardwarem), bądź kontrola ekosystemu (zamkniętość CUDA jest kością niezgody dla części środowiska open source). Co ciekawe, w Chinach NVIDIA została ukarana grzywną w 2022 roku za nieprawidłowości przy ujawnianiu cen chipów do kopania kryptowalut – pokazuje to, że także inne rządy mogą wywierać presję. NVIDIA musi postępować ostrożnie, by uniknąć zarzutów o nadużywanie pozycji rynkowej. Zatrzymanie przejęcia Arm uspokoiło wielu rywali firmy, którzy korzystają z neutralnej licencji IP Arm.

Własność intelektualna i przepływ talentów: Globalnie trwa rywalizacja o talenty i IP w półprzewodnikach. IP NVIDIA (jak projekty GPU) może być obiektem naruszeń lub klonowania na czarnym rynku. Były już przypadki prób kopiowania architektur NVIDIA przez firmy chińskie – choć przepaść technologiczna pozostaje istotna. Wielu inżynierów NVIDIA pracuje poza USA (zespół Mellanox w Izraelu prowadzi badania sieciowe R&D; NVIDIA posiada też centra badawcze m.in. w Indiach i Niemczech). Polityka imigracyjna, wizy, zasady eksportu wiedzy itp. mają znaczenie. Jak dotąd NVIDIA sprawnie zarządza globalną bazą R&D, lecz jeśli geopolityka dalej się spolaryzuje (np. ograniczenia wobec amerykańskich specjalistów pracujących dla chińskich firm), współpraca w niektórych regionach może być utrudniona. Pozytywnym aspektem są rządowe inwestycje w edukację STEM i inżynierię chipów (jak postanowienia amerykańskiego CHIPS Act dotyczące kształcenia kadry), co powinno powiększyć krajową pulę projektantów układów i badaczy AI, także na korzyść NVIDIA.

Środowisko i łańcuch dostaw: Kolejnym tematem jest ślad środowiskowy i etyka łańcucha dostaw w produkcji zaawansowanych układów. GPU NVIDIA do centrów danych zużywają ogromne ilości energii; niektóre prognozy wskazują, że centra AI staną się dużymi konsumentami prądu. Rządy lub regulatorzy mogą więc nakładać normy efektywności lub wymagania zrównoważonego rozwoju (NVIDIA już z każdą generacją poprawia efektywność energetyczną). Również pozyskanie surowców (np. kobaltu, ziem rzadkich stosowanych w elektronice, których wydobycie często odbywa się w rejonach politycznie wrażliwych) może być problematyczne. Choć w 2025 temat ten nie jest jeszcze dominujący, w dłuższej perspektywie może wpłynąć na sposób projektowania produktów NVIDIA (może nacisk na jeszcze większą wydajność energetyczną bądź dostosowanie łańcucha dostaw do nowych przepisów).

Podsumowując, NVIDIA działa na przecięciu technologii i geopolityki. Losy firmy zależą nie tylko od innowacji, ale też od międzynarodowych decyzji politycznych. Obecnie największym czynnikiem zewnętrznym ryzyka są relacje USA–Chiny – ograniczając dostęp NVIDIA do chińskich klientów i przyspieszając rozwój chińskich konkurentów. Pozytywami są z kolei wsparcie rządowe dla AI i półprzewodników na Zachodzie oraz ogólny nacisk na konkurencyjność technologiczną (co zapewnia finansowanie sektora). Cykle gospodarcze będą wpływać na tempo inwestycji w AI, lecz panuje konsensus, że AI stanowi podstawę przyszłego wzrostu, więc podstawowy biznes NVIDIA pozostanie priorytetem dla wielu organizacji. Równoważenie zgodności z politykami bezpieczeństwa, dobre relacje z regulatorami i utrzymanie solidnego, globalnego łańcucha dostaw będą kluczowymi wyzwaniami dla zarządu NVIDIA w miarę dalszego rozwoju firmy.

Eksperckie opinie i komentarze

Błyskawiczny wzrost NVIDIA i zmieniający się krajobraz technologiczny doczekały się licznych analiz ekspertów. Zebraliśmy kilka najciekawszych komentarzy analityków branżowych, menedżerów i liderów opinii:

• „Praktycznie monopol na krytyczną technologię”: Ananda Baruah, analityk Loop Capital, określił pozycję NVIDIA w połowie 2025 roku jako „praktycznie monopol na krytyczną technologię”, podkreślając, że NVIDIA posiada istotną siłę cenową na rynku układów AI fastbull.com. Była to część optymistycznej prognozy, która podnosiła cenę docelową akcji NVIDIA, argumentując, że pomimo wysokiej wyceny, kluczowa rola firmy w AI (i brak równoważnych alternatyw) może podtrzymywać nadzwyczajny wzrost. Określenie to podkreśla dominację GPU NVIDIA w umożliwianiu rozwoju AI w wielu sektorach.
• Popyt na AI vs. obawy o ROI: Część analityków z Wall Street prezentuje ostrożniejsze stanowisko, pytając, czy popyt na infrastrukturę AI będzie stale rósł. Jak zauważono w relacji Yahoo Finance, pojawiają się „pytania, czy popyt na infrastrukturę AI nadal będzie rósł, skoro Big Tech zarabia znacznie mniej, niż wydaje na jej budowę.” fastbull.com Komentarz ten odzwierciedla obawę, że obecna inwestycyjna gorączka wokół AI (na której korzysta NVIDIA) może napotkać rzeczywistość, jeśli inwestycje nie zaczną się szybko zwracać. Nie umniejsza to bieżącej sprzedaży NVIDIA, ale sugeruje potencjalne spowolnienie, jeśli firmy zaczną równoważyć koszty AI wobec realnych zysków.
• Jensen Huang o nowej erze informatyki: CEO NVIDIA sam jest znaczącym głosem. Na początku 2024 roku Huang ogłosił: „Rozpoczęła się kolejna rewolucja przemysłowa… firmy i państwa współpracują z NVIDIA, by budować nowe typy centrów danych – fabryki AI – produkujące nową wartość: sztuczną inteligencję.” nvidianews.nvidia.com Ta wypowiedź (z komunikatu o wynikach kwartalnych) dobrze podsumowuje narrację NVIDIA, że AI przekształca każdą branżę, a akcelerowane przetwarzanie (specjalizacja NVIDIA) jest motorem tej transformacji. Huang często podkreśla, że AI podniesie produktywność i efektywność („rozszerzając możliwości przychodowe przy jednoczesnym ograniczaniu kosztów”) nvidianews.nvidia.com, pozycjonując technologię NVIDIA nie tylko jako sprzęt, lecz jako katalizator rozwoju gospodarczego.
• Krytyka koncepcji „fabryki AI”: W kontrze do wizji Huanga, Jonathan Ross (CEO Groq) stwierdził na konferencji, że „fabryka AI to marketingowa próba, by AI wydawało się mniej groźne.” venturebeat.com On i inni argumentowali, że określanie centrów danych AI „fabrykami” może sugerować liniową skalowalność i komodyzację, podczas gdy w rzeczywistości NVIDIA osiąga gigantyczne marże, a użytkownicy mają do czynienia z niedoborami. Ross wskazywał na paradoks: NVIDIA przedstawia AI jako fabrykę, gdzie panuje efektywność, a jednocześnie czerpie 70% marżę brutto – czyli komodyzacja nie nadeszła. Krytyka ta sugeruje, że monopol NVIDIA utrzymuje wysokie ceny mocy AI, a prawdziwie zdemokratyzowana infrastruktura AI (wielu dostawców, interoperacyjna, otwarta) dopiero nadejdzie.
• SemiAnalysis o ograniczeniach podażowych: Dylan Patel z SemiAnalysis dał insiderowski komentarz: „Każdy duży użytkownik generatywnych modeli AI wie… [jeśli] przedsiębiorstwa potrzebują 10× więcej mocy inferencyjnej, okazuje się, że łańcuch dostaw nie daje się tak łatwo rozciągnąć. Na GPU czeka się dwa lata… Infrastruktura nie była przygotowana na wykładniczą skalę.” venturebeat.com. To pokazuje praktyczną barierę: nawet mając budżet, wiele zespołów AI musi czekać miesiące lub lata na kolejne GPU, a w międzyczasie racjonują ich moc. Patel podkreśla, że popyt na moce obliczeniowe AI zdecydowanie przewyższa podaż, co faktycznie może blokować wdrażanie AI, o ile nie wzrośnie podaż lub nie pojawią się efektywniejsze techniki. To pośrednio tłumaczy, dlaczego prognozy NVIDIA są tak optymistyczne – klienci mają złożone zamówienia, starając się uzyskać „dziesięciokrotny” wzrost przepustowości.
• Morgan Stanley o wyprzedaży produktów: Raport Morgan Stanley z końca 2024 roku informował, że „cała produkcja wszystkich chipów Blackwell NVIDIA na 2025 rok została już sprzedana.” en.wikipedia.org. Oświadczenie, które obiegło media finansowe, miało uspokoić inwestorów, że wzrost NVIDIA utrzyma się przez następny rok lub dłużej, skoro portfel zamówień jest tak pełny. To też dowód, że najwięksi klienci uznali nową generację chipów (Blackwell) za wartą wcześniejszego zamówienia – NVIDIA na kolejną fazę już zapewniła sobie bazę odbiorców, stawiając poprzeczkę konkurencji bardzo wysoko.
• Opinie nt. konkurencji: W kwietniowym artykule Motley Fool w 2025 roku zauważono, że NVIDIA „zagarnęła niemal monopolistyczny udział w rynku AI-GPU do zastosowań wymagających wysokiej mocy…”, co „dało ogromną siłę cenową i 78,4% marży brutto GAAP w Q1 FY2025” sharewise.com. Ten sam tekst miał jednak tytuł: „8 analityków obniżyło cenę docelową NVIDIA… i to dopiero początek”, bo część branżowych prognoz zawiera ryzyka jak nowe ograniczenia eksportowe czy wzrost konkurencji fool.com. Obniżki wycen wynikały głównie z działań USA ograniczających eksport do Chin fool.com. To przypomnienie, że choć część ekspertów jest zachwycona perspektywami NVIDIA, inni ostrożnie patrzą na zagrożenia zewnętrzne.
• Poglądy ekspertów AI nt. zapotrzebowania na moc w przyszłości: Luminarz AI Yann LeCun (Chief AI Scientist w Meta, zdobywca nagrody Turinga) prezentował optymistyczną wizję na GTC 2025. Przewidywał, że „AGI… będzie możliwe za 3-5 lat” i podkreślał konieczność „wykorzystania wszelkiej dostępnej mocy obliczeniowej”, by osiągnąć zaawansowane AI blogs.nvidia.com blogs.nvidia.com. LeCun promował otwarty ekosystem modeli AI i zauważył, że budowa zaawansowanych modeli świata (do AI planującej i rozumującej) „wymaga znacznej infrastruktury AI napędzanej przez GPU NVIDIA” blogs.nvidia.com. To de facto potwierdzenie pozycji rynkowej NVIDIA – jeden z czołowych badaczy AI twierdzi, że popyt na moce obliczeniowe będzie stale rósł, w miarę dążenia do kolejnych przełomów. Wspiera to optymistyczny pogląd, że TAM (caly adresowalny rynek) NVIDIA w AI jest ciągle na wczesnej, rozwojowej fazie.

W istocie, komentarze ekspertów nt. NVIDIA mieszczą się w spektrum od bardzo optymistycznych (wskazujących na quasi-monopol i kluczową rolę w rozwijającej się gospodarce AI) po ostrożnie sceptyczne (przypominające o przejściowości nadzwyczajnych zysków oraz czynnikach ryzyka zewnętrznego). Wszyscy zgadzają się, że NVIDIA jest w centrum rewolucji AI – czy postrzega się to jako wybitną okazję, czy źródło potencjalnej podatności (przez zależność sektora i wzmożoną kontrolę), to już kwestia interpretacji. Firma pojawia się w niemal każdej dyskusji o przewadze technologicznej, konkurencyjności krajów oraz strategii korporacyjnej (także poza branżą IT – CEO z każdej branży pytają, jak wejść w AI, czyli de facto: jak zdobyć sprzęt i know-how NVIDIA). Ta centralna pozycja oznacza, że ruchom NVIDIA przygląda się cały świat. Ostatni przykład: w 2024 roku NVIDIA trafiła do indeksu Dow Jones Industrial Average en.wikipedia.org – symboliczny znak, że jest już fundamentem nowoczesnej gospodarki przemysłowo-technologicznej. Mało kto przypuszczałby dekadę temu, że firma od „kart graficznych” stanie się równie wpływowa; a jednak, w erze AI wielu ekspertów uznaje jej dalsze przywództwo za niemal pewnik… lub przynajmniej bardzo trudny do zachwiania fundament w najbliższych latach.

Prognozy i Perspektywy na Przyszłość

Patrząc w przyszłość, trajektoria NVIDIA w połowie i pod koniec lat 20. XXI wieku będzie kształtowana przez realizację planów technologicznych, kontynuację (lub wyhamowanie) boomu AI, ruchy konkurencji oraz czynniki makroekonomiczne. Oto prognozowane trendy dla NVIDIA i całej branży:

Utrzymanie wzrostu, ale w wolniejszym tempie: Oczekiwanie, że NVIDIA będzie podwajać swoje przychody co roku, jest nierealistyczne, ale analitycy ogólnie zgadzają się, że NVIDIA wciąż będzie rosła w tempie przekraczającym średnią rynkową w ciągu najbliższych lat. Na rok kalendarzowy 2025 analitycy prognozują, że przychody NVIDIA zbliżą się do lub przekroczą 110–120 miliardów dolarów (to był wczesny szacunek; rzeczywiste przychody NVIDIA w roku fiskalnym 2025 osiągnęły 130 mld USD, co podniosło oczekiwania) govconwire.com macrotrends.net. Wzrost prawdopodobnie wyhamuje z trzech cyfr do, powiedzmy, 30–50% rocznie w krótkim okresie – co nadal jest ogromnym tempem, biorąc pod uwagę punkt wyjścia. Kluczowym motorem pozostaje zapotrzebowanie na AI w centrach danych: nawet do 2028 roku, niektórzy prognozują, że rynek akceleratorów AI osiągnie 2 biliony dolarów (prognoza Loop Capital) fastbull.com. Ta liczba wydaje się ambitna, ale pokazuje przekonanie, że jesteśmy dopiero na początku dużego cyklu inwestycji w moc obliczeniową. Celem NVIDIA jest coraz większe przejmowanie budżetów z klasycznych rozwiązań obliczeniowych (serwery CPU) – transformację, którą Huang porównał do „biliona dolarów infrastruktury centrów danych przechodzącej na obliczenia akcelerowane.” Jak dotąd tylko kilka procent globalnych wydatków na serwery przeznaczanych jest na akceleratory; realistycznie może to wzrosnąć do 20–30% pod koniec dekady, jeśli adopcja AI utrzyma tempo, co byłoby ogromną korzyścią dla NVIDIA.

Wzrost jednak nie musi być płynny. Lata 2025–2026 mogą przynieść okresy „trawienia”, gdy najwięksi klienci – po dużych wydatkach w latach 2023–2024 – wstrzymają się na moment, by zoptymalizować wykorzystanie zakupionych zasobów. Portfel zamówień NVIDIA wskazuje na mocny 2025 rok, ale widoczność co do 2026 jest mniejsza. Jeden z możliwych scenariuszy: jeśli aplikacje generatywne AI zaczną efektywnie się monetyzować (np. przez oferty SaaS dla firm, asystentów AI itd.), uzasadni to dalszą rozbudowę infrastruktury AI i utrzyma przepływ zamówień do NVIDIA. Odwrotna sytuacja: jeżeli wiele firm nie zdoła odzyskać inwestycji w AI (np. zadania AI pozostaną kosztownymi eksperymentami badawczymi bez szybkiego zwrotu), może nadejść „zima AI” w wydatkach. Większość analityków obstawia obecnie pierwszą opcję – że pojawi się kilka przełomowych zastosowań (wyższa produktywność, nowe produkty napędzane AI), dzięki którym AI pozostanie priorytetem budżetowym.

Nowe cykle produktowe i innowacje: Na polu technologii NVIDIA zarysowała ambitną mapę rozwoju. Do końca 2025 roku układy GPU na bazie Blackwell prawdopodobnie będą obecne w całym portfolio NVIDIA – zarówno do centrów danych, jak i dla klientów indywidualnych. „Blackwell Ultra” zapowiadany na II połowę 2025 roku wskazuje na mid-cyklową niespodziankę – być może zoptymalizowane systemy z szybszą pamięcią albo zintegrowaną fotoniką blogs.nvidia.com. W 2026 NVIDIA planuje premierę architektury „Vera Rubin”, co powinno być kolejnym ważnym krokiem w GPU blogs.nvidia.com. Brak o niej szczegółów, ale patrząc na dotychczasowy rozwój można oczekiwać dalszej specjalizacji pod zadania AI (np. więcej rdzeni do inference, większa przepustowość IO itd.). NVIDIA zapowiada także coroczne premiery procesorów CPU (Grace CPU prawdopodobnie otrzyma kolejne generacje) oraz sprzętu sieciowego. Ten „rytm” sprawia, że klienci mogą liczyć na regularny wzrost wydajności, podobnie jak kiedyś u Intela z cyklem tick-tock. O ile NVIDIA dostarczy premiery na czas, zabezpiecza to jej pozycję – konkurenci muszą nadrabiać skokami, zwykle przy mniejszych zasobach.

Poza sprzętem przyszła strategia NVIDIA to głębsza integracja AI w każdej platformie. Na przykład: możliwe, że zobaczymy pełne projekty wzorcowych centrów danych AI (coś na wzór referencyjnych projektów dla całych chmur AI) – Huang wspominał o standaryzowanych modułach „AI fabryka”. W branży motoryzacyjnej najbliższe lata pokażą, czy długofalowe inwestycje przyniosą produkcyjne przychody: fala premier samochodów z lat 2024–2026 wykorzysta platformę NVIDIA DRIVE do funkcji autonomicznych. Jeśli się sprawdzą, przychody motoryzacyjne mogą sięgnąć miliardów dolarów rocznie (NVIDIA deklarowała pipeline 11 mld USD wygranych projektów w tej branży na nadchodzące lata).

NVIDIA prawdopodobnie będzie także mocniej rozwijać usługi AI. Oferuje już NeMo (usługa językowych modeli AI) i BioNeMo (AI do odkrywania leków). Być może NVIDIA postawi na kolejne rozwiązania wertykalne, a nawet pakiety AI w chmurze dla firm. To może stworzyć bazę powtarzalnych przychodów (subskrypcja/software) uzupełniającą sprzedaż sprzętu, co poprawi marżowość i stabilność. Nakłada to jednak pewną rywalizację na terytorium klientów (możliwa konkurencja z usługami AI własnych partnerów chmurowych), więc NVIDIA będzie podchodzić do tego ostrożnie.

Perspektywa konkurencyjna: Jeśli chodzi o konkurencję, lata 2025–2027 przyniosą poważniejszych rywali w wybranych niszach:

• AMD: W 2025 roku MI300X od AMD prawdopodobnie będzie już szeroko dostępny, a seria MI400 może zadebiutować w 2026 na technologii 3nm. Jeśli AMD zdobędzie kilku dużych klientów chmurowych i pokaże porównywalną wydajność przy przewadze kosztowej, NVIDIA może odpowiedzieć korektami cen lub podkreśleniem przewagi software. Oczekuje się, że NVIDIA wykorzysta swoją wyższą rentowność, by oferować więcej w pakiecie – np. więcej licencji software lub wsparcia do sprzętu, czyniąc całość bardziej atrakcyjną niż sama cena. Jednak rywalizacja NVIDIA kontra AMD, zwłaszcza w superkomputerach AI i przetargach chmurowych, na pewno się nasili. Firmy mogą z chęcią sięgać po AMD dla dywersyfikacji, co może nieco zwiększyć udział AMD. Ale jeśli AMD nie dokona przełomu, NVIDIA powinna utrzymać dominującą pozycję.
• Chipy AI w chmurze: W latach 2025/26 mogą pojawić się Google TPU v5 lub v6 oraz AWS Trainium 2 itd. Zabezpieczą one głównie potrzeby własnych chmur. Istotne pytanie: czy Google lub AWS skomercjalizują swoje chipy AI dla klientów zewnętrznych? Google rozważał sprzedaż TPU innym, ale nie wprowadził tego na szeroką skalę. Gdyby tak się stało, powstałaby nowa konkurencja na otwartym rynku. W przeciwnym wypadku, te chipy po prostu ograniczają potencjał wzrostu NVIDIA w tych chmurach. Microsoft trzyma się NVIDIA (i wkrótce AMD), nie rozwija własnych chipów na dużą skalę – to plus dla NVIDIA, bo Azure/OpenAI to ogromni klienci. Warto obserwować, czy Meta (Facebook) zrealizuje własny projekt układów – jeżeli do 2025 roku się uda, może to ograniczyć sprzedaż NVIDIA do Meta (w 2023 r. istotne dla trenowania modeli Llama). Jednak Meta otwiera swoje modele, co paradoksalnie napędza popyt na GPU NVIDIA u innych użytkowników.
• Startupy: Część dzisiejszych startupów AI może stać się celami przejęć dla NVIDIA, jeśli rozwiną technologie istotne dla tej firmy. Nie zdziwiłoby, jeśli w latach 2025–2026 NVIDIA kupi firmę z obszaru przyspieszania inference AI lub innowacyjnych pamięci, by uzupełnić braki. Startupy będą celować w nisze, gdzie NVIDIA nie dominuje w pełni – edge AI, inference as a service itd. Przykład: jeżeli Cerebras lub Graphcore będą oferować lepszy stosunek ceny do inference w skali, chmury mogą korzystać z ich mieszanki na wybranych zadaniach. Ogólnie startupy będą pełniły rolę „R&D” w ekosystemie, wprowadzając nowinki, lecz NVIDIA zaadaptuje podobne pomysły do swojego roadmapu (lub przejmie daną firmę), by utrzymać szeroką przewagę konkurencyjną.
• Intel: Pod koniec 2025 zobaczymy, czy Intel ustabilizował kurs. Jeśli premiery na lata 2024–25 (np. Falcon Shores) się opóźnią lub rozczarują, NVIDIA może całkowicie zdominować mindshare centrów danych – a nawet wejść szerzej w segment CPU z własnym Grace. Z kolei sukces Intela i wykorzystanie mocnej pozycji w korporacjach może wywołać presję przez pakiety CPU+GPU, szczególnie wśród konserwatywnych klientów firmowych. Jednak ten segment dotyczy raczej HPC niż cloud-native, bo ci ostatni chętnie mieszają podzespoły i często preferują NVIDIA. W kartach graficznych dla PC wejście Intela (Arc GPU) na razie nie zagroziło realnie pozycji NVIDIA/AMD i raczej szybko tego nie zmieni; >80% udziałów NVIDIA w GPU do PC może spaść o kilka punktów jeśli Intel trafi do segmentu budżetowego, ale NVIDIA skupia się na kartach z wyższej półki.

Perspektywa ekonomiczna i giełdowa: Z punktu widzenia inwestorów akcje NVIDIA pozostaną wrażliwe zarówno na wyniki kwartalne, jak i nastroje wokół technologii. Po ogromnych wzrostach w latach 2023–2024 wielu analityków pod koniec 2024 roku określało NVIDIA jako „wycenioną na perfekcję”. Jeśli NVIDIA spełni oczekiwania, ale jedynie je spełni (nie przerośnie), kurs akcji może się konsolidować, bo wycena skompresuje się do wzrostu. Odwrotnie, każda pozytywna niespodzianka (np. jeszcze lepsze zamówienia z chmur, długotrwałe wysokie marże brutto) może wywołać dalsze wzrosty. Prognozy cen dla końca 2025 roku są rozbieżne: bardziej pesymistyczni analitycy widzą akcje na poziomie 140-kilku dolarów (praktycznie bez zmian względem połowy 2024) 247wallst.com, stwierdzając, że wzrost jest już wyceniony. Bardziej optymistyczni zakładają, że kurs może dojść do 250 USD (jak wspominano) czy nawet wyżej, jeśli AI przyspieszy. Przykładowo Ark Invest (znany z odważnych prognoz) sugerował, że AI może uczynić NVIDIA jedną z najcenniejszych firm w historii, choć ich horyzont to raczej >5 lat.

W każdym razie, zmienność prawdopodobnie będzie wysoka – NVIDIA znajduje się w centrum wielu niestabilnych narracji: hype wokół AI, geopolityka, rotacje napędzane stopami procentowymi itd. W długim terminie, jeśli NVIDIA utrzyma dominujący udział w rynku sprzętu AI, który sam w sobie rośnie, to jej zyski powinny rosnąć odpowiednio, wspierając wyższą kapitalizację rynkową. Jeśli do 2030 roku świat rzeczywiście wyda biliony dolarów na infrastrukturę AI, to obecna kapitalizacja rynkowa NVIDIA na poziomie ok. 1 biliona dolarów (połowa 2025) może wydawać się tania. Po drodze mogą jednak pojawić się potknięcia – na przykład wygrana konkurenta u dużego klienta lub nagła nadpodaż, jeśli, powiedzmy, nadejdzie globalna recesja i zamówienia zostaną obcięte.

Trendy w rozwoju chipów AI: Technologicznie, końcówka lat 2020 przyniesie pewne punkty zwrotne. Zobaczymy przejście z 5nm na 3nm dla GPU około 2025–2026 (NVIDIA prawdopodobnie przejdzie na TSMC 3nm dla architektury Rubin). Poza 3nm, fabryki idą w kierunku 2nm i eksperymentują z tranzystorami typu gate-all-around – dalsza poprawa wydajności i efektywności energetycznej, lecz przy ogromnych kosztach. Pojawia się więc pytanie o ekonomię najnowocześniejszych chipów: czy koszt na tranzystor wciąż będzie malał? Jeżeli nie, firmy produkujące chipy muszą przekonać rynek do wyższych cen nowych układów – co NVIDIA jak dotąd potrafiła uzasadnić wartością AI, ale warto mieć to na oku. Trwa też dyskusja o specjalizowanych akceleratorach AI (ASIC) kontra ogólnego przeznaczenia GPU: niektórzy przewidują, że gdy określone zadania AI się ustabilizują, wyspecjalizowane układy wyprą GPU. Przykładowo, inferencja modeli transformerów może przejść na ASIC-i, które będą zaprojektowane pod tego typu zadania, jeśli wolumen będzie wystarczająco duży. Kontrstrategią NVIDIA jest uczynienie swoich GPU quasi-ASIC-ami przez oprogramowanie – np. dodając silniki transformerów, wsparcie dla sparsity itd., aby GPU było prawie tak wydajne jak ASIC, a jednocześnie pozostało uniwersalne. Ta walka między elastycznością a specjalizacją będzie trwała. Jeśli chodzi o trening, obecny konsensus wskazuje, że GPU wciąż dają najlepszy stosunek programowalności do wydajności dla rozwijających się modeli AI, ale przy wnioskowaniu (gdzie liczy się bardziej koszt na skalę), wyspecjalizowane układy (w tym własne, mniejsze GPU NVIDIA jak L40 czy hipotetyczne inference ASIC) mogą odgrywać większą rolę.

Dzikie karty gospodarczo/geopolityczne: Kilka czynników może znacząco odmienić perspektywy. Jeśli np. Chiny zaatakują Tajwan (najgorszy scenariusz geopolityczny dla branży chipów), nastąpiłoby ogromne zakłócenie dla NVIDIA (ze względu na zależność od TSMC) i całego sektora – zapewne krótkotrwały chaos i konieczność długoterminowej przebudowy łańcuchów dostaw. To scenariusz o niskim prawdopodobieństwie, ale dużym wpływie, stale obecny w tle. Alternatywnie, jeśli stosunki USA-Chiny się poprawią i ograniczenia eksportowe złagodnieją, NVIDIA mogłaby odzyskać szansę wzrostu w Chinach (gdzie głód AI jest ogromny), co poprawiłoby prognozy. Gospodarczo, jeśli globalna gospodarka nabierze tempa (np. dzięki wzrostowi produktywności napędzanemu AI), firmy mogą jeszcze więcej inwestować w AI, wzmacniając pozycję NVIDIA; jeśli zaś nastąpi recesja, wydatki przedsiębiorstw mogą tymczasowo spaść, co wpłynęłoby negatywnie na portfel zamówień NVIDIA przez kilka kwartałów.

Strategiczne cele NVIDIA – 2025 i dalej: Podsumowując, warto wskazać własne cele NVIDIA na najbliższe lata:

• Utrzymywać lidera wydajności sprzętu AI – dostarczać corocznie postęp w przeliczeniu wydajności na wat oraz nowe funkcje, by zachować najlepszych klientów (ci zawsze chcą najszybszych rozwiązań) przy NVIDIA.
• Rozszerzać działalność w obszarze oprogramowania i usług – upowszechnić korzystanie z oprogramowania NVIDIA AI (NVIDIA AI Enterprise, Omniverse itp.) oraz rozwijać bazę deweloperów, co napędza sprzedaż sprzętu. Potencjalnie przejść bardziej na przychody powtarzalne (licencje, subskrypcje chmurowe).
• Przejąć nowe branże – zadbać, aby w nowych dziedzinach, takich jak robotyka, cyfrowe bliźniaki, edge AI i metaverse, platformy NVIDIA (Isaac, Metropolis, Omniverse) stały się standardem. Firma oszacowała 50 bilionów dolarów możliwości w „fizycznej AI” (AI działające w realnym świecie, np. w robotyce) blogs.nvidia.com – nawet niewielki procent tego rynku byłby znaczący.
• Równoważyć podaż i popyt – inwestować w odporność łańcucha dostaw (dywersyfikacja dostawców, współpraca z rządami przy zachętach), by móc sprostać przyszłemu zapotrzebowaniu bez ekstremalnych niedoborów. Także unikać nadwyżek magazynowych (co zaszkodziło NVIDIA przy wcześniejszych cyklach, np. krach kryptowalutowy pozostawił nadmiar GPU w 2018).
• Utrzymywać kulturę innowacyjności – w miarę jak NVIDIA staje się jedną z największych firm świata, kluczowym wyzwaniem będzie pozostanie zwinną, inżynieryjnie ukierunkowaną organizacją. Przywództwo Jensena Huanga prawdopodobnie trwa, ale w drugiej połowie dekady temat sukcesji może nabrać znaczenia. Utrzymanie najlepszych talentów (by nie odchodzili do startupów czy konkurencji) jest kluczowe – szczególnie że eksperci AI są dziś bardzo rozchwytywani.

Podsumowując, perspektywy NVIDIA wydają się silnie pozytywne, choć należy pamiętać, że droga wzrostu nie będzie liniowa. Kluczowa rola NVIDIA w rozwoju AI daje jej ogromne możliwości w przewidywalnej przyszłości. Firma wchodzi w końcówkę 2025 roku z rekordowymi zyskami, dominującą pozycją rynkową i solidną strategią rozwoju – to połączenie, z którym niewielu konkurentów może się równać. Jeśli NVIDIA dobrze wykona kolejne cykle produktów i strategicznie pokieruje się wobec wyzwań zewnętrznych, ma szansę pozostać jedną z firm definiujących branżę technologiczną w drugiej połowie lat 2020., tak jak to miało miejsce w pierwszej połowie. Wraz z dalszą ekspansją AI – od centrów danych w chmurze po każde urządzenie typu edge – NVIDIA dąży do tego, by jej technologia stanowiła podstawę tej ekspansji na każdym poziomie. Najbliższe lata sprawdzą, na ile firma utrzyma „koronę AI”, lecz na ten moment przewaga NVIDIA, ekosystem i rozpęd wskazują, że pozostanie liderem w dziedzinie półprzewodników AI.

Źródła:

1. FastBull/Yahoo Finance – odbicie akcji NVIDIA i prognoza Loop Capital fastbull.com fastbull.com
2. Wyniki NVIDIA Q1 FY2026 – Rekordowy przychód centrów danych, wpływ eksportu do Chin nvidianews.nvidia.com nvidianews.nvidia.com
3. Wyniki NVIDIA Q1 FY2025 – Wypowiedzi Jensena Huanga o „fabrykach AI” nvidianews.nvidia.com nvidianews.nvidia.com
4. VentureBeat (panel Transform 2025) – Konkurencja o marże i ograniczenia w dostępie do AI venturebeat.com venturebeat.com
5. NVIDIA GTC 2025 Keynote – Wydajność Blackwell i plan produktowy blogs.nvidia.com blogs.nvidia.com
6. NVIDIA Newsroom – ogłoszenie infrastruktury AI w Europie (3000+ eksaflopsów Blackwell) nvidianews.nvidia.comnvidianews.nvidia.com
7. NVIDIA Newsroom – Wyniki Q4 FY2025 oraz cały rok 2025 (przychody 130 mld USD, popyt) nvidianews.nvidia.com nvidianews.nvidia.com
8. Macrotrends – Roczne przychody NVIDIA 2010–2025 (wzrost FY2023–FY2025) macrotrends.net macrotrends.net
9. CRN – „10 Największych newsów NVIDIA 2024” (przejęcia Run:AI, Deci, Shoreline) crn.com crn.com
10. Wikipedia – historia NVIDIA, kamienie milowe kapitalizacji, zarząd, konkurencja en.wikipedia.org en.wikipedia.org en.wikipedia.org en.wikipedia.org
11. Motley Fool via Sharewise – marża brutto i udział rynkowy NVIDIA w AI GPU sharewise.com
12. SemiAnalysis (przez VentureBeat) – Dylan Patel o mocy obliczeniowej AI venturebeat.com venturebeat.com
13. TechPowerUp / Tom’s Hardware – Porównanie AMD MI300X vs NVIDIA H100 tomshardware.com trgdatacenters.com
14. Yahoo Finance – Pytania analityków o popyt na infrastrukturę AI fastbull.com
15. Loop Capital (przez Yahoo/FastBull) – Cytat o NVIDIA jako monopoliście z siłą cenową fastbull.com
16. Reuters (przez Wikipedia) – Chiny zdobywają zakazane chipy przez pośredników en.wikipedia.org
17. Wikipedia – NVIDIA włączona do indeksu Dow, niedoszła akwizycja Arm, śledztwo DOJ/FTC ws. AI en.wikipedia.org en.wikipedia.org
18. Yahoo Finance – Umowy z Arabią Saudyjską/ZEA i Microsoft wyprzedzający (najwyższa wycena) fastbull.com
19. NVIDIA Newsroom – Automotive Q1 FY2026 (przychody 567 mln USD, partnerstwo z GM) nvidianews.nvidia.com nvidianews.nvidia.com
20. NVIDIA Newsroom – Gry Q1 FY2026 (rekordowe 3,8 mld USD, premiera serii RTX 50) nvidianews.nvidia.com nvidianews.nvidia.com
21. NVIDIA Newsroom – Professional Visualization Q1 FY2026 (nowe stacje robocze RTX, adopcja Omniverse) nvidianews.nvidia.com nvidianews.nvidia.com
22. MarketBeat – Średni cel cenowy analityków $175,78, wysoki $250 marketbeat.com
23. PwC przez Motley Fool – AI doda $15,7 biliona do gospodarki do 2030 (kontekst wielkości rynku AI) sharewise.com
24. Reuters (przez Wikipedia) – Morgan Stanley: produkcja Blackwell na 2025 rok wyprzedana en.wikipedia.org