Nvidia este un lider în domeniul inteligenței artificiale (AI), care este considerat a fi motorul celei de-a patra revoluții industriale. Uni analiști deja s-au aruncat spunand, că acest bull market pe Nvidia se bazează pe faptul că ne aflăm la începutul unei noi ere tehnologice, în care AI va transforma multe industrii și sectoare de activitate.
Adevărul este că cei de la Nvidia chiar au impresionat investitorii cu rezultatele financiare din ultimul trimestru din luna Mai 2023, au raportat o creștere puternică a veniturilor din domeniul AI. Compania a declarat că este lider în acest sector și că beneficiază de cerere ridicată pentru soluțiile sale. Nvidia a raportat un flux de numerar liber de 2,66 miliarde de dolari și a oferit o perspectivă optimistă pentru trimestrul următor. Aceasta este o performanță remarcabilă pentru o companie de dimensiunile sale, care a reușit să își crească fluxul de numerar liber cu aproximativ 36% în ultimii cinci ani. Ce va face Nvidia pe viitor nu stiu să vă spun exact dar cu siguranță această companie beneficiează de trendul actual.
Conform analiștiilor Nvidia este o companie care se îndreaptă spre o creștere și mai mare în domeniul cipurilor grafice. Ei au o performanță foarte bună pe piață și au aspectul de creștere pe care îl caută investitorii. Totuși, există și câteva dezavantaje la această companie pe care investitorii trebuie să le aibă în vedere.
Primul aspect se referă la compensația bazată pe acțiuni pe care o oferă angajaților săi. Acest lucru înseamnă că ei trebuie să dilueze valoarea acțiunilor acționarilor plătind scump pe acei oameni talentați pe care îi angajează. Nu este ca Elevance, Intuit sau MasterCard, care au un flux de numerar liber mai mare și nu afectează fluxul de numerar liber atât de mult această compensație bazată pe acțiuni.
Un alt dezavantaj este concurența pe care o are Nvidia în piața pe care concurează cu alte companii mari de tehnologie care își fac propriile cipuri grafice, precum Intel și AMD, dar și alți jucători noi care încearcă să intre în acest domeniu. Nvidia este liderul de piață acum, dar trebuie să investească constant în cercetare și dezvoltare pentru a-și menține avantajul. Pentru cei care nu sțiu, investiția în cercetare și dezvoltare este o investiție pe termen scurt care nu are un efect imediat. Acest lucru afectează fluxul de numerar liber pe acțiune, care nu crește la fel de constant ca la alte companii. După cum am văzut ei au un FCF Yield de doar 0,55%. Pentru cei ce nu știu FCF Yield este randamentul relativ al FCF în funcție de prețul acțiuniilor, este la fel ca randamentul dividendelor dar în acest caz se referă la FCF.
Nividia fiind motorul din spatele ChatGPT, ei culeg în sfârșit roadele pentru investiția în AI, chiar dacă alți giganți de cipuri suferă în umbra tensiunilor comerciale dintre SUA și China și o ușoară penuriei de cipuri care a slăbit cererea.
Dar designerul de cipuri din California se bazează totuși pe Taiwan Semiconductor Manufacturing Company pentru a-și produce aproape toate cipurile, lăsând-o vulnerabilă într-o oarecare măsură.
Cel mai mare risc sunt relațiile dintre SUA și China și impactul potențial asupra TSMC.
Dacă aș fi acționar la Nvidia, acesta este într-adevăr singurul lucru care mă poate ține treaz noaptea.
Nu este prima dată când Nvidia se trezește în vârful unei piețe emergente incerte.
S-a apropiat de faliment de câteva ori în istoria sa, când fondatorul și CEO-ul Jensen Huang a pariat compania pe proiecte care păreau imposibile.
Acum, Nvidia este una dintre primele zece cele mai valoroase companii din lume, ei sunt o raritate între giganții din Silicon Valley care, după 30 de ani, încă mai au fondatorul la cârmă.
Jensen Huang, în vârstă de 60 de ani, catalogat de revista Times drept unul dintre cei mai influenți oameni în 2021, a emigrat în S.U.A. din Taiwan încă din copilărie și a studiat ingineria la Oregon State și Stanford.
Nvidia cu Jensen Huang la conducere a proiectat prima sa placă cu cip grafică de înaltă performanță în 1997.
Ei au proiectat, nu fabricat, deoarece J. Huang s-a angajat să facă din Nvidia o companie de cipuri fără fabrici, menținând cheltuielile de capital la un nivel scăzut prin externalizarea cheltuielilor extraordinare de producere a cipurilor către TSMC.
Nvidia a devenit o companie publică fiind listată la bursă în 1999, iar valoarea acțiuni a rămas în mare parte constantă până când cererea a trecut prin acoperiș în timpul pandemiei.
În 2006, a lansat un set de instrumente software numit CUDA care, în cele din urmă, a fost propulsat în centrul boom-ului AI.
Este în esență o platformă de calcul și un model de programare care schimbă modul în care funcționează GPU-urile Nvidia, de la calcul serial la calcul paralel.
Diferența dintre calculul de serie și calculul paralel se paoet explica simplu prin exemplul imaginar de a avea o armată în care ai un singur soldat, care este capabil să facă lucrurile foarte bine, dar pas cu pas, față de o armată de mii de soldați care sunt capabili să ia acea problemă și să o rezolve în paralel mai rapid și fără emoții. Deci, este o abordare de calcul foarte diferită.
Nvidia nu au fost întotdeauna în direcția corectă. La începutul anilor 2010, au eșuat cu linia sa de procesoare Tegra pentru smartphone-uri. Și-au dat seama rapid că piața smartphone-urilor nu este pentru ei, așa că au ieșit rapid și nu au mmai intrat în această piață.
În 2020, Nvidia a încheiat o afacere mult așteptată de 7 miliarde de dolari pentru achiziționarea companiei de cipuri pentru centre de date Mellanox.
Dar chiar anul trecut, Nvidia a trebuit să renunțe la o ofertă de 40 de miliarde de dolari pentru achiziționarea companiei Arm, invocând provocări semnificative de reglementare. Arm este o companie importantă de procesoare, cunoscută pentru că a acordat licențe pentru arhitectura Arm semnăturii Apple pentru iPhone și iPad, Amazon pentru Kindle și la importanți producători de mașini.
În ciuda acestui eșect de a achiziționa ARM care probabil va fi listată public de către proprietari săi japonezi, Nvidia are astăzi 26.000 de angajați, un sediu nou construit cu tematică poligonală în Santa Clara, California, și miliarde de cipuri folosite pentru mult mai mult decât pentru grafică. Gândiți-vă la centre de date, cloud computing și, cel mai important, AI.
În urmă cu mai bine de un deceniu, CUDA și GPU-urile Nvidia au fost motorul din spatele AlexNet, ceea ce mulți consideră momentul Big Bang al AI. A fost o rețea neuronală nouă, incredibil de precisă, care a distrus competiția în timpul unui concurs proeminent de recunoaștere a imaginii din 2012.
Se pare că aceeași procesare paralelă necesară pentru a crea grafice realiste este, de asemenea, ideală pentru învățarea profundă, unde un computer învață singur, mai degrabă decât să se bazeze pe codul unui programator.
Boardul executiv a avut înțelepciunea să pună toată compania în spatele acestui proiect. Ei au observat devreme, cu aproximativ un deceniu în urmă, că acest mod de a face software ar putea schimba totul și au decis să schimbe compania radical.
Timp de zece ani, Wall Street se tot întreba de ce Nvidia face această investiție pe care nimeni nu o folosește?
Proiectul fiind într-un viitor prea futuristic și prea complicat pentru gandirea analiștiilor din acea vreme ei au evaluat compania la o capitalizare în segmentul de piață pe care activa la 0 USD. Atunci Nvidia a fost foarte aproape de faliment.
Și abia în 2016, la zece ani după ce a apărut CUDA, oamenii au înțeles dintr-o dată că acesta este un mod total diferit de a scrie programe de calculator cu o rapidă transformare care apoi au dat rezultate inovatoare în inteligența artificială.
După toată această muncă extraordinară ne întrebăm care sunt aplicațiile din lumea reală pentru AI-ul Nvidia? Și primul beneficiar este domeniul de sănătate care este un domeniu foarte mare.
Gândiți-vă la descoperirea mult mai rapidă a medicamentelor sau la secvențierea ADN-ului, care durează ore în loc de săptămâni pentru simplul fapt că procesarea datelor este mai rapidă. Acest lucru este simplu de înțeles după părerea mea nu trebuie să ai studii medicale pentru a înțelege acest fapt.
Al doilea beneficiar ar fi arta alimentată de AI Nvidia, cum ar fi creațiile lui Rafik Anadol, o artă revoluționară minunată care acoperă clădiri întregi.
Al treilea beneficiar este cu siguranță zona cripto iar cand aceast domeniu a început să crească, GPU-urile Nvidia au devenit instrumentul necesar pentru extragerea monedei digitale.
Deși Nvidia a creat un GPU simplificat, creat doar pentru minerit crypto, nu i-a împiedicat pe criptominerii să cumpere și GPU-uri pentru jocuri, ridicand prețurile pana la cer.
Nvidia a provocat un șoc major anul trecut prin prețul noilor GPU din seria 40 mult mai mare decât generația anterioară. Acum există prea multă ofertă și veniturile raportate din jocuri au scăzut trimestrul trecut cu 46% față de anul precedent.
Dar Nvidia a depășit așteptările în cel mai recent raport de câștiguri, datorită boom-ului AI, pe măsură ce giganții tehnologici precum Microsoft și Google își măresc centrele de date cu mii de Nvidia A100, acestea sunt motoarele folosite pentru a antrena de exemplu ChatGPT.
La un preț de aproape 200.000 USD, placa de server DGX A100 de la Nvidia are opt GPU-uri care lucrează împreună pentru a permite răspunsuri rapide și cu un simț uman prezentate prin ChatGPT.
Companiile care caută să concureze în AI se laudă public cu câte Nvidia A100 dețin.
Toți spun că este foarte ușor să folosești produsele lor și să adaugi mai multă capacitate de calcul. Microsoft, de exemplu, a antrenat ChatGPT cu 10.000 de buc. Unele utilizări ale AI sunt traducerea în timp real și redările instantanee de la text la imagine. A început deja să își facă loc următoarea generație Hopper de la Ampere. Dar aceste inovării vin la pachet cu multe riscuri iar atunci cand există multe riscuri autoritățiile intervin și aplică reglementări iar acest lucru poate să diminueze folosirea acestor tehnologii create de Nvidia. De acea a fi în centrul boom-ului AI generativ nu face pe Nvidia imună la preocupările mai largi ale pieței.
Anul trecut, SUA au introdus noi reguli generale care interziceau exporturile de cipuri AI de ultimă generație în China, inclusiv cele ale Nvidia A100, unde aproximativ un sfert din veniturile Nvidia provin din China. Dar dacă tehnologia de export a celor de la Nvidia este controlată, aceasta este o reflectare a importanței tehnologiei pe care o produc. Compania a fost nevoită să reproiecteze toate produsele lor, astfel încât să fie în conformitate cu regulamentul pentru a fi capabili să deservească clienții comerciali pe care îi au în China.
Dar există un risc geopolitic și mai mare pentru Nvidia care este dependenta de TSMC din Taiwan. Aici sunt două probleme sau două întrebări mari și tari.
Dacă, China va prelua insula Taiwan la un moment dat?
Există un concurent viabil pentru TSMC?
În acest moment, Intel încearcă agresiv să ajungă acolo, obiectivul lor este să reușeasă până în 2025 dar vom vedea, eu unul dețin acțiuni la Intel pe un orizont de timp de cel puțin 10 ani dacă fundamentele nu se schimbă, așa că îmi doresc ca Intel să reușească.
Dar riscul geopilitic nu este un risc doar pentru Nvidia, acesta este un risc pentru AMD, pentru Qualcomm, chiar și pentru Intel. Acesta este motivul principal pentru care SUA au adoptat Legea Chipurilor vara trecută, care alocă 52 de miliarde de dolari pentru a stimula companiile de cipuri să producă pe teritoriul SUA.
TSMC cheltuiește 40 de miliarde de dolari pentru a construi două fabrici, în Arizona, iar toată lumea menționează că TSMC este o companie cu adevărat importantă și lumea nu are decat una ca ea în acest moment.
Cea mai mare întrebare pentru Nvidia pe care și-o pun analiști profesioniști este cum pot ei să rămână în frunte? Pentru că clienții lor pot fi și concurenții lor. Microsoft poate încerca să proiecteze ei aceste produse, Amazon și Google proiectează deja aceste lucruri pe plan intern, Tesla și Apple își proiectează și ele propriile cipuri personalizate. Dar CEO-ul Jensen spune că concurența este un bun net pentru că această cantitatea de putere de care are nevoie lumea în centrele de date va crește. Și o să observăm, în tendințele recente că aceasta crește foarte repede și de fapt se transformă într-o problemă reală pentru întreaga lume dacă nu este dezvoltată.
În timp ce AI și ChatGPT au spart norii pentru Nvidia, acestea nu sunt singurele obiective ale lor.
Amazon și alții folosesc Nvidia pentru a alimenta roboții din depozitele lor și pentru a crea gemeni digitali ai spațiilor masive pentru a rula simulări cu scopul de a optimiza fluxul de milioane de pachete în fiecare zi.
Acești roboți sunt alimentați de cipurile Tegra care au fost cândva un eșec în telefoanele mobile. Acum aceste cipuri sunt folosite să alimenteze cele mai mari operațiuni de comerț electronic din lume. Cipurile Tegra de la Nvidia au fost, de asemenea, folosite în Tesla model 3s din 2016 până în 2019. Acum Tesla folosește propriile cipuri, dar Nvidia continuă să construască tehnologie de conducere autonomă pentru alți producători de automobile precum Mercedes-Benz, ei numesc acestă tehnologie Nvidia Drive. Și, în principiu, Nvidia Drive este o platformă scalabilă, indiferent de utilizare, conducere asistată pentru avertizare de frânare de urgență, avertizare pre-coliziune sau doar menținerea benzii sau pentru controlul vitezei de croazieră, până la un robotaxi, conducând oriunde în orice condiție, sau orice tip de vreme.
Nvidia încearcă, de asemenea, să concureze într-o arena total diferită, lansând propriul procesor al centrului de date concurand direct cu Intel pe acest segment de piață. Progresul tehnologic Nvidia de grafică pe computer, inteligență artificială, robotică și simulare fizică, au ridicat compania la un market cap de peste $960 miliarde de dolari, iar veniturile din ultimi 10 ani au crescut constant de la an la an cu o mică excepție în 2018-2019. Caștigurile nete au crescut exponețial în ultimi 10 ani de la $440 de milioane în 2013 la varful atins în 2021 de $9,75 miliarde, dar în ultimul an 2022 caștigurile au scăzut cu 55.2%, iar EPS a fost a scăzut apropae la fel cu peste 50%.
Aceste scăderi din ultimul an ale EPS și caștigurilor nete se datorează în primul rand creșterilor cheltuielilor în cercetare și dezvoltare (R&D) și de asemenea creșterIi cheltuielilor operaționale. În tot acest timp datoria a crescut și ea, iar dacă ne uităm pentru anul 2021 datoria a crescut cu 53.84% și în 2022 a crescut ușor cu 1.44%. Ei au o nevoie ridicată de capital în acest moment pentru a impulsiona cercetarea și dezvolatrea pe care însăși CEO-ul a pus accent și a declarat că este nevoie continuă de capital pentru acest segment al cheltuielilor în primul rand pentru a ține pasul cu competiția, pentru a dezvolta noi tehnologii, și nu în ultimul rand pentru a diferenția tehnologia Nvidia de competiție unde ei au făcut un lucru extraordinar pana acum cu acele plăci si procesoare de grafică și mai nou în A.I.
Aceste necesițăți de capital se pot observa dacă ne uităm în raportul anual (anual report 10-K) observăm la secțiunea Working Capital care este în creștere de la an la an cu un varf în 2021 unde au avut un capital de lucru de aproape 24.5 miliarde de dolari.
Pentru a vedea dacă aceste cheltuieli în dezvoltare și cercetare se materializează trebuie să observăm că fluxul de numerar liber crește, iar ei au FCF Yield de doar 0.50% după părerea mea este destul de mic, iar dacă căutăm în ultimul raport anual secțiunea cu stock-base compensation și scadem această compensație prin acțiuni care este plătită din fluxul de numerar liber iar această compensația pe care o oferă compania în acțiuni noi, către angajații săi, diluează acționarii, deci în final compania are mai puțin FCF pentru a recompensa acționari prin shares buyback sau distribuirea de dividende.
Nvidia spre surprinderea mea plătește un dividend trimestrial iar randamentul acestuia este microscopic și anume de 0.04% care reprezintă $0.16 cenți/an pentru fiecare acțiune. Nvidia nu se încadrează în categoria DGI, ei au un istoric de distrubire a dividendului foarte săracă, deci nici nu are rost să ne uităm la acest aspect pentru că nu o să aibă un impact considerabil într-o eventuală investiție.
Pentru categoria DGI (Dividend Growth Investing) pot fi incluși competitorii lor AVGO sau TXN, dar Nvidia a distrus competiția în ultimi 10 ani avand cu total return de 11.372%. Este în adevăratul sens al cuvantului remarcabilă această returnare către acționari, deci după un calcul scurt dacă am fi investit $1000 acum 10 ani acesti 1000 s-ar fi transformat în $114,720 mii, iar dacă am fi investiti $10.000 acum 10 ani acei 10.000 ar valoara acum $1.147.000.
Desigur că rezultatele din trecut nu pot fi garantate și în viitor, totuși voi încerca să stabilesc valoarea intrinsecă a acțiuni Nvidia, si pentru acest lucru voi folosi două formule și anume DCF bazată pe EPS și DCF bazată pe FCF, unde la amandouă o să aplic o marjă de siguranță de 25% exact cat a fost creșterea din ultima perioadă, această marjă de siguranță o s-o aplic la fiecare formulă în parte înainte de a face media celor două pentru ca rezultatul să fie cat mai precis.
Conform formulei DCF bazată pe EPS pe o perioadă de 10 cu un discount rate de 5% și o creștere a EPS la începutul perioadei de 49% conform estimărilor a 36 de analiști de pe site-ul stockanalysis, iar la finalul perioade de 10 o creștere mai mică a EPS de doar 12%, aceste date introduse în formula DCF bazată pe EPS calculează o valoare intrinsecă de $1131.06/acțiune, iar dacă aplicăm o marjă de siguranță de 25% ca orice investitor inteligent obținem un preț de $848.29.
A doua formulă DCF bazată pe FCF pe o perioadă tot de 10 ani iar aici aplicăm un discount rate de doar 3% ca să putem obține creșterea de 28% la începutul perioadei iar la sfarsitul perioadei de 10 ani o creștere mai mică de doar 12%, aceste date introduse în formula DCF bazată pe FCF calculează o valoare intrinsecă de $375.52/acțiune, iar dacă aplicăm o marjă de siguranță de 25% ca orice investitor inteligent obținem un preț de $281.64.
Dacă facem media celor două formule obținem o valoare intrinsecă de $564.96/acțiune care este cu aproximativ 45% peste prețul actual de $389.46.
Acest rezultat nu trebuie urmărit orbește iar pentru a face o analiză completă trebuie să determinăm strategia și apetitul de risc care sunt două aspecte individuale pentru orice investitor. Așa că analizați cu atenție dacă această acțiune are sens pentru voi la prețurile actuale. Mă găsiți și pe YouTube unde postez în fiecare lună achizițiile regulate pe care le fac din economiile lunare. Ionut Vladu - YouTube