Nvidia (NVDA) အာဆိုင်ပြု၊ PE ratio 7‑နှစ် အနီးဆုံးကို ဆောင်၊ မကာဒ်ရေး စပန်ကျင်းအစား အလုပ်အတွင်း ဖျက်

TLDRs;

• Nvidia ရှယ်ယာများသည် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာစျေးကွက်၏ ရောင်းချမှုဖိအားများကြားတွင် ၎င်း၏ PE အချိုးအစား ၇ နှစ်အတွင်း အနိမ့်ဆုံးသို့ ကျဆင်းသွားသဖြင့် ကျဆင်းနေသည်။
• အဓိကနည်းပညာကုမ္ပဏီများ၏ AI ကုန်ကျစရိတ်သည် အကျိုးအမြတ်တိုးတက်မှုကို အဓိပ္ပာယ်ရှိစွာ ပြောင်းလဲရန် အချိန်ပိုကြာနိုင်ကြောင်း ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများ စိုးရိမ်နေကြသည်။
• Nvidia ၏ စျေးကွက်တန်ဖိုး ဒေါ်လာ ၈၀၀ ဘီလျံကျော်ကို ဖျက်ဆီးခဲ့ပြီး မြင့်မားသောတိုးတက်မှုနည်းပညာအပေါ် အမြင်များအားနည်းလာသည်။
• အဓိကနည်းပညာကုမ္ပဏီများ၏ စိတ်ကြိုက်ချစ်ပ်များ ပိုမိုအသုံးပြုလာခြင်းသည် Nvidia အပေါ် ရေရှည်ယှဉ်ပြိုင်မှုဖိအားကို တိုးမြှင့်စေသည်။

(SeaPRwire) –   Nvidia (NVDA) ရှယ်ယာများသည် ပြီးခဲ့သည့်အပတ်က ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော ငွေကြေးစျေးကွက်များတွင် ပထဝီနိုင်ငံရေးတင်းမာမှုများ မြင့်တက်လာခြင်းနှင့် ငွေကြေးဖောင်းပွမှုဆိုင်ရာ စိုးရိမ်မှုများကြောင့် ပြင်းထန်သော ရောင်းချမှုများ ကြုံတွေ့ခဲ့ရသဖြင့် ပြန်လည်ဖိအားပေးခံခဲ့ရသည်။ ဤကျဆင်းမှုသည် ချစ်ပ်ထုတ်လုပ်သူ၏ အကဲဖြတ်မှုကို ခုနစ်နှစ်အတွင်း အနိမ့်ဆုံး ရှေ့သို့ မျှော်မှန်းထားသောစျေးနှုန်း-အမြတ် (PE) အချိုးအစားသို့ တွန်းပို့ခဲ့ပြီး၊ Artificial Intelligence တိုးတက်မှုတွင် အနီးကပ်စောင့်ကြည့်ခံရဆုံး အမည်များထဲမှ တစ်ခုအပေါ် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများ၏ အမြင်များ ပြောင်းလဲနေကြောင်း ဖော်ပြသည်။

ယခုအခါ ရှယ်ယာများသည် လာမည့် ၁၂ လအတွင်း မျှော်မှန်းထားသော အမြတ်ငွေ၏ ၁၉.၆ ဆခန့်ဖြင့် အရောင်းအဝယ်ပြုလုပ်နေပြီး ၂၀၁၉ ခုနှစ်အစောပိုင်းကတည်းက မတွေ့ရသေးသော အဆင့်ဖြစ်သည်။ Nvidia ၏ AI ဟာ့ဒ်ဝဲတွင် အဓိကနေရာမှ ပါဝင်နေသော်လည်း ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများသည် လက်ရှိ အခြေခံအဆောက်အအုံ ကုန်ကျစရိတ်များက ယခင်က မျှော်လင့်ထားသည့် အမြန်နှုန်းဖြင့် အနီးကပ် အမြတ်အစွန်းကို ပြောင်းလဲပေးနိုင်မလားဟု ပြန်လည်အကဲဖြတ်နေကြသည်။

အထွတ်အထိပ်မှ ပြင်းထန်သော ကျဆင်းမှု

Nvidia ၏ ရှယ်ယာများသည် အောက်တိုဘာလတွင် စံချိန်တင်အမြင့်ဆုံးမှ ၂၀% နီးပါး ကျဆင်းသွားခဲ့သည်။ မကြာသေးမီက အရောင်းအဝယ်များတွင် မတ်လ ၂၇ ရက်နေ့တွင် ၂.၂% ထပ်မံကျဆင်းခဲ့ပြီး ပထမသုံးလပတ်တွင် ၁၀% ခန့် ကျဆင်းရန် လမ်းကြောင်းပေါ်တွင် ရှိနေသည်။ ဤကျဆင်းမှုသည် ပိုမိုကျယ်ပြန့်သောစျေးကွက်အားနည်းချက်နှင့် အနာဂတ်တိုးတက်မှု မျှော်လင့်ချက်များနှင့် ဆက်စပ်နေသော ကုမ္ပဏီ-အ specific စိုးရိမ်မှုများ နှစ်ခုလုံးကို ထင်ဟပ်စေသည်။

NVIDIA Corporation, NVDA

ရောင်းချမှုသည် စျေးကွက်အရင်းခံတန်ဖိုး ဒေါ်လာ ၈၀၀ ဘီလျံကျော်ကို ဖျက်ဆီးခဲ့ပြီး Nvidia ၏ အကဲဖြတ်မှုကို ခန့်မှန်းခြေ ဒေါ်လာ ၄ ထရီလျံသို့ လျှော့ချခဲ့သည်။ ကုမ္ပဏီသည် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ အကြီးဆုံးနှင့် အလွှမ်းမိုးဆုံး နည်းပညာကုမ္ပဏီများထဲမှ တစ်ခုအဖြစ် ဆက်လက်တည်ရှိနေသော်လည်း ပြင်ဆင်မှု၏ အတိုင်းအတာသည် မြင့်မားသောတိုးတက်မှု ကဏ္ဍများတွင် အမြင်များ မည်မျှလျင်မြန်စွာ ပြောင်းလဲနိုင်သည်ကို မီးမောင်းထိုးပြသည်။

AI ကုန်ကျစရိတ်ဆိုင်ရာ မေးခွန်းများ ပိုမိုပြင်းထန်လာ

Microsoft, Alphabet နှင့် Amazon ကဲ့သို့သော hyperscalers များ၏ ကြီးမားသော AI အခြေခံအဆောက်အအုံ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများသည် မျှော်လင့်ထားသည့်အတိုင်း အမြန်နှုန်းဖြင့် အကျိုးအမြတ်ကို ပေးစွမ်းနိုင်မလားဆိုသည်မှာ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများကြားတွင် ငြင်းခုံစရာ အချက်တစ်ချက် ဖြစ်လာနေသည်။ ဤကုမ္ပဏီများသည် ဒေတာစင်တာများနှင့် AI ကွန်ပျူတာစွမ်းရည်များတွင် ဘီလျံပေါင်းများစွာကို ဆက်လက်ရင်းနှီးမြှုပ်နှံနေသော်လည်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများက အကျိုးအမြတ် ကုန်ကျစရိတ်သည် စျေးကွက်တွင် မူလက တွက်ချက်ထားသည်ထက် ပိုမိုကြာရှည်ပြီး မသေချာနိုင်ကြောင်း အကြံပြုထားသည်။

စျေးကွက်ပါဝင်သူအချို့က AI ဟာ့ဒ်ဝဲတွင် လျင်မြန်သောနည်းပညာတိုးတက်မှုသည် ပျက်စီးမှုအန္တရာယ်ကို တိုးမြှင့်စေကြောင်း သတိပေးခဲ့ကြသည်။ Triple D Trading မှ ပိုင်ဆိုင်ခွင့်ရှိသော ကုန်သည် Dennis Dick က AI တွင် လျင်မြန်စွာရွေ့လျားနေသော တီထွင်ဆန်းသစ်မှု ကုန်ကျစရိတ်များသည် ယနေ့ခေတ် အဓိက ချစ်ပ်ထုတ်လုပ်သူများကို စိန်ခေါ်နိုင်ကြောင်း၊ အကယ်၍ ပိုမိုအသစ်သော ဗိသုကာများသည် မျှော်လင့်ထားသည်ထက် ပိုမိုလျင်မြန်စွာ အောင်မြင်မှုရရှိပါက။

စိတ်ကြိုက် silicon သည် Nvidia ၏ အဓိကနေရာကို စိန်ခေါ်

Macroeconomic စိုးရိမ်မှုများအပြင် Nvidia သည် စိတ်ကြိုက် silicon ၏ တိုးတက်မှုမှ ဖွဲ့စည်းပုံဆိုင်ရာ ဖိအားကို ရင်ဆိုင်နေရသည်။ အဓိက နည်းပညာကုမ္ပဏီများသည် အရန် GPU များကိုသာ အားကိုးမည့်အစား ၎င်းတို့၏ အတွင်းပိုင်း AI လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် အထူးဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင် ချစ်ပ်များကို ပိုမိုဒီဇိုင်းထုတ်လာကြသည်။

ဥပမာအားဖြင့် Alphabet သည် ၎င်း၏ အဆင့်မြင့် AI မော်ဒယ်များကို အိမ်တွင်း Tensor Processing Units (TPUs) ကို အသုံးပြု၍ လေ့ကျင့်ပေးသည်၊ ၎င်းတို့သည် သိသာစွာ နည်းပါးသော ကုန်ကျစရိတ်ဖြင့် စက်သင်ယူမှု စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ ပိုင်ဆိုင်ခွင့်ရှိသော ဟာ့ဒ်ဝဲကို တည်ဆောက်ခြင်းသည် ပြင်ပ ပေးသွင်းသူများကို အားကိုးခြင်းနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက AI ကွန်ပျူတာ ကုန်ကျစရိတ်ကို ၈၀% အထိ လျှော့ချနိုင်ကြောင်း သတင်းများက ဖော်ပြသည်။

တစ်ချိန်တည်းတွင် Anthropic ကဲ့သို့သော ကုမ္ပဏီများသည် Google TPUs တစ်သန်းအထိ အသုံးပြုရန် မျှော်လင့်ထားပြီး Meta သည် အလားတူ အခြေခံအဆောက်အအုံများအတွက် ကြီးမားသော ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုများကို စူးစမ်းလေ့လာနေကြောင်း သိရသည်။ Broadcom သည်လည်း စိတ်ကြိုက် AI ချစ်ပ်များကို ပူးတွဲဒီဇိုင်းဆွဲခြင်းဖြင့် ဤလမ်းကြောင်းကို အရှိန်မြှင့်တင်နေပြီး ၂၀၂၇ ခုနှစ်ကုန်တွင် AI ဆာဗာ ASIC စျေးကွက်၏ အဓိက အစိတ်အပိုင်းကို ရယူနိုင်မည်ဟု ခန့်မှန်းထားသည်။

AI အခြေခံအဆောက်အအုံ ယှဉ်ပြိုင်မှု တိုးတက်

Artificial intelligence တွင် ယှဉ်ပြိုင်မှု အနေအထားသည် ချစ်ပ် စွမ်းဆောင်ရည်ဖြင့် သာမကတော့ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုတော့ပါ။ ယင်းအစား၊ ဟာ့ဒ်ဝဲ၊ ဆော့ဖ်ဝဲနှင့် မော်ဒယ် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို ပေါင်းစည်းထားသော စနစ်များအဖြစ် ပေါင်းစည်းထားသော အပြည့်အဝ-stack အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် ပိုမိုအသွင်အပြင် ဖြစ်လာသည်။

ဤပြောင်းလဲမှုသည် ချစ်ပ်ထုတ်လုပ်မှုတွင် သာမက အပြည့်အဝ AI ပိုက်လိုင်းကို ထိန်းချုပ်နိုင်သော ကုမ္ပဏီများအတွက် အကျိုးပြုသည်။