Nvidia rakentaa asiakkailleen rahoitusmarkkinaa – mitä sijoittajan kannattaa huomioida?

Nvidia nostaa rimaa. Se haluaa jatkossa auttaa asiakkaitaan rahoittamaan datakeskusinvestoinneissa tarvittavaa laskentatehoa.

Yhtiö ilmoitti viime viikolla (10.8.) yhteistyöstä merkittävien rahoittajatahojen Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs ja KKR:n kanssa. Yhteistyön tavoitteena on luoda rahoitusratkaisuja, jotka voivat ajan myötä tuoda yli 500 miljardia dollaria ulkopuolista rahoitusta tekoälyinfrastruktuuriin.

Aloite kertoo Nvidian markkina-asemasta. Harva komponenttivalmistaja saa maailman suurimmat pääomantarjoajat innostumaan uuden rahoitusluokan rakentamisesta oman teknologiansa ympärille.

Kun teknologiatoimittaja alkaa järjestää rahoitusta omalle ekosysteemilleen, kannattaa loppukysynnän laatua arvioida aiempaa kriittisemmin. Ei siis skeptisesti, vaan terveen kriittisesti.

Laskentatehosta rakennetaan omaisuusluokkaa

Toimintamalli muistuttaa muiden pääomavaltaisten toimialojen rahoitusta. Lentoyhtiön ei tarvitse omistaa jokaista konetta. Energiayhtiö voi rakentaa hankkeen projektirahoituksella. Kiinteistöissäkin omistus ja käyttö tyypillisesti erotetaan toisistaan.

Laskentakapasiteetista kaavaillaan nyt vastaavanlaista omaisuuserää. Ulkopuolinen sijoittaja omistaa tai rahoittaa infrastruktuurin, loppuasiakas käyttää kapasiteettia ja Nvidia myy teknologian sekä ohjelmistokerroksen.

Myös teollinen logiikka on selkeä. Tekoälypalveluiden kehittäminen vaatii valtavia alkuinvestointeja, eikä jokaisella asiakkaalla ole mahdollisuutta tai halua sitoa kaikkea pääomaa laitteisiin ja datakeskuksiin. Jos rahoitus poistaa pullonkaulan, investoinnit voivat toteutua aiempaa nopeammin.

Huang: ”In AI, compute is revenue”

Sijoittajan pitää erottaa toisistaan kolme asiaa: tarve laskentateholle, kyky rahoittaa sen rakentaminen ja kyky tehdä kapasiteetilla kannattavaa liiketoimintaa.

Jos kapasiteetin käyttäjät saavat omista tekoälypalveluistaan kestävää kassavirtaa, ulkopuolinen rahoitus voi jakaa investointiriskiä järkevästi ja nopeuttaa tuottavan infrastruktuurin rakentamista.

Jos sen sijaan loppukysyntä jää odotettua heikommaksi, rahoitus ei poista ongelmaa. Se vain määrittää, kuka kantaa riskin. Maksuvelvoitteet, käyttöasteet ja laitteiden jälleenmyyntiarvot ratkaisevat silloin enemmän kuin teknologian teoreettinen suorituskyky.

Jensen Huang kiteyttää Nvidian näkemyksen sanoihin “in AI, compute is revenue”. Ajatus on tärkeä. Jos laskentakapasiteetti todella muuttuu asiakkaalle suoraan liikevaihtoa tuottavaksi tuotantovälineeksi, voidaan sitä myös rahoittaa samoin kuten muutakin tuottavaa infrastruktuuria. Jos yhteys laskentatehon ja asiakkaan kassavirran välillä on heikompi, ovat perusteet ajatella laskentatehoa omana sijoitusluokkanaan murenevat.

Miten jäännösarvoriski hinnoitellaan?

Tärkeää on myös huomioida, ettei datakeskus ole myöskään yksi homogeeninen omaisuuserä. Maa, sähköliittymät, rakennukset ja jäähdytys voivat palvella pitkään. Sen sijaan kiihdytinpiirien, kuten Nvidian GPU:iden, taloudellinen käyttöikä voi olla huomattavasti lyhyempi, kun uuden sukupolven tuotteiden tarjoavat enemmän suorituskykyä ja parempaa energiatehokkuutta.

Nvidia perustelee rahoitettavuutta sillä, että sen laskenta on laajasti käytettävissä, siirrettävissä asiakkaalta toiselle ja ohjelmiston avulla jatkuvasti kehittyvää. Se, kuinka hyvin väite pitää käytännössä paikkansa, on koko rahoitusmallin ytimessä.

Nvidia ei myöskään välttämättä jää kokonaan riskin ulkopuolelle. Yhtiön mukaan se voi yksittäisissä hankkeissa tarjota jäännösarvotukea enintään 25 prosentille hankkeesta. Tämä tekee kysymyksestä erityisen kiinnostavan Nvidian osakkeenomistajalle. Kuinka suureksi tällaiset vastuut voivat kokonaisuutena kasvaa, jos rahoitusmarkkina todella saavuttaa jopa yli tuhannen miljardin dollarin koon?

Nvidian osakkeenomistajan tulee arvioida myös vastapuolia. Kuka sitoutuu ostamaan kapasiteettia? Kuinka pitkäksi aikaa? Onko hinta kiinteä vai käyttöön sidottu? Mitä tapahtuu, jos asiakkaan liiketoimintamalli ei kanna tai seuraava laitesukupolvi tekee nykyisestä kapasiteetista vähemmän kilpailukykyistä?

Hyödyt ovat moniulotteiset, mutta riippuvuus voi kasvaa

Nvidia hakee tuplahyötyä: vauhdittaa laitemyyntiä ja samalla vahvistaa oman CUDA-ekosysteeminsä asemaa. Tarjoamalla teknologian, sitomalla asiakkaat ohjelmistoalustaansa ja auttamalla järjestämään investointien rahoituksen Nvidia ei enää kilpaile vain sirujen ominaisuuksilla, vaan vaikuttaa siihen, miten koko markkina rakentuu.

Mitä useampi asiakas, datakeskusoperaattori ja rahoittaja toimii saman ekosysteemin ympärillä, sitä vaikeampaa sitä on korvata – Microsoftin ja Visan tapaan.

Vahvoja kilpailuetuja etsivälle sijoittajalle tämä kuulostaa hyvältä, mutta samalla sidokset rahoitusmarkkinaan kasvavat: mitä enemmän kysyntää ulkopuolinen pääoma mahdollistaa, sitä riippuvaisemmaksi kasvu tulee luottomarkkinasta, käyttöasteista ja rahoittajien tuottovaatimuksista.

Pohdittavaa sijoittajalle

Ratkaisevaa on miten pääoma, käyttö ja riskit jakautuvat. Seuraavat kysymykset auttavat pohtimaan eri vaikutussuhteita:

1. Kuka on kapasiteetin todellinen loppukäyttäjä? Onko kysyntä hyvin hajautunut kannattaville yrityksille vai onko jotain riskikeskittymiä tunnistettavissa?
2. Kuka tai mikä takaa kassavirran? Perustuuko rahoitus pitkäaikaisiin sopimuksiin, käyttöasteeseen, oletukseen kapasiteetin jatkuvasta jälleenmyynnistä vai johonkin muuhun?
3. Kuka kantaa teknologian vanhenemisen riskin? Jääkö riski asiakkaalle, rahoittajalle, datakeskusoperaattorille vai osittain Nvidialle?
4. Syntyykö kapasiteetista kannattavaa loppukysyntää? Kasvavatko tekoälypalveluiden tuotot niin, että investoinnit ja mahdolliset rahoituskulut voidaan maksaa liiketoiminnan kassavirrasta?

Nvidia nostaa itse esiin vielä viidennenkin kysymyksen, eli onko kyse kiertävästä rahoituksesta (eng. circular financing). Yhtiön vastaus on ei: rahoittajat tekevät sijoituspäätöksensä itsenäisesti ja arvioivat jokaisessa hankkeessa asiakkaan, kysynnän, käyttöasteen, kassavirran ja jäännösarvon. Toki Nvidian omakin tase on ollut ja tulee varmasti olemaankin käytössä investointien vauhdittamiseen.

Lopulta ratkaisevaa on loppukysyntä

Ulkopuolinen rahoitus voi nopeuttaa tekoälyinfrastruktuurin rakentamista ja tehdä laskentakapasiteetista uuden merkittävän omaisuusluokan. Samalla rahoituksen saatavuus voi kuitenkin aikaistaa investointeja, joille ei lopulta synny riittävästi kannattavaa käyttöä.

Lopulta koko rahoitusmalli palautuu Jensen Huangin väitteeseen: “in AI, compute is revenue.” Jos laskentateho todella muuttuu kestävästi liikevaihdoksi ja kassavirraksi, Nvidia auttaa rakentamaan uuden suuren infrastruktuurin omaisuusluokan. Jos ei, rahoitus ei poista ongelmaa – se vain jakaa riskin uudella tavalla.

Sijoittajan kannalta olennainen kysymys onkin: rakennetaanko rahoituksen avulla enemmän tuottavaa laskentakapasiteettia – vai vain enemmän laskentakapasiteettia?

Tätä kirjoitettaessa rahastomme omistavat Nvidian osaketta. Kirjoitus ei ole sijoitussuositus. Sijoittamiseen liittyy aina riski pääoman menettämisestä. Historiallinen kehitys ei ole tae tulevasta tuotosta. Tee aina oma tutkimuksesi ennen sijoituspäätöstä.