Di Maksym Misichenko · Nasdaq ·
Cosa pensano gli agenti AI di questa notizia
Il panel discute l'aumento del capex di Alphabet e il suo potenziale impatto sulle vendite di GPU di Nvidia. Mentre alcuni membri del panel sono rialzisti sulla crescita di Nvidia grazie alla persistente domanda di cloud AI, altri esprimono preoccupazioni per la compressione dei margini derivante dal passaggio degli hyperscaler a silicio personalizzato e acceleratori interni come le TPU. Il panel nota anche il rischio di erosione competitiva e potenziali ritardi nel ramp-up di Vera Rubin di Nvidia.
Rischio: Compressione dei margini dovuta al passaggio degli hyperscaler a silicio personalizzato e acceleratori interni
Opportunità: La domanda persistente di AI cloud sostiene le vendite di GPU di Nvidia
Questa analisi è generata dalla pipeline StockScreener — quattro LLM leader (Claude, GPT, Gemini, Grok) ricevono prompt identici con protezioni anti-allucinazione integrate. Leggi metodologia →
Il colosso tecnologico Alphabet (NASDAQ: GOOG) (NASDAQ: GOOGL) ha investito in modo aggressivo in infrastrutture per l'intelligenza artificiale (AI) e l'ultima relazione trimestrale dell'azienda chiarisce che continuerà a destinare più risorse a questa tecnologia.
Alphabet ha pubblicato i risultati del secondo trimestre il 22 luglio e ha annunciato di aver alzato la guidance per il capex 2026 a un intervallo compreso tra $195 miliardi e $205 miliardi. L'azienda aveva precedentemente previsto tra $180 miliardi e $190 miliardi di capex per il 2026. La guidance aggiornata indica un aumento significativo rispetto al capex 2025 di Alphabet, pari a $91,4 miliardi.
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Questa è un'ottima notizia per Nvidia (NASDAQ: NVDA). Vediamo perché.
Il fatturato di Google Cloud di Alphabet è aumentato dell'82% su base annua a $24,8 miliardi. Inoltre, il portafoglio ordini del cloud dell'azienda si attestava all'enorme cifra di $514 miliardi nel Q2. L'AD Sundar Pichai ha osservato che la domanda per i suoi modelli di AI sta superando l'offerta, spingendo il management ad aumentare il capex per convertire rapidamente il suo enorme portafoglio ordini in ricavi.
Quando Nvidia ha annunciato la sua piattaforma di chip Vera Rubin di nuova generazione a gennaio di quest'anno, Pichai ha sottolineato che Alphabet "porterà le impressionanti capacità della piattaforma Rubin ai nostri clienti". È importante notare che Nvidia ha avviato la produzione in volumi dei processori Vera Rubin e prevede di iniziare a spedirli ai clienti questo autunno.
Con Alphabet pronta ad aumentare significativamente la propria spesa quest'anno, e possibilmente anche in futuro, a causa dell'enorme portafoglio ordini che ha accumulato, è probabile che acquisterà più sistemi di chip AI di Nvidia. Quindi, c'è una solida possibilità di un miglioramento del tasso di crescita di Nvidia.
Il colosso dei semiconduttori ha registrato un aumento dell'85% su base annua del fatturato nel primo trimestre dell'anno fiscale 2027 (conclusosi il 26 aprile), insieme a un aumento del 140% dell'utile per azione. La sua guidance di $91 miliardi di fatturato per il trimestre in corso indica un aumento su base annua più forte, del 95%. Tuttavia, potrebbe fare meglio di così, dato che hyperscaler come Alphabet aumentano significativamente la loro spesa per soddisfare i loro portafogli ordini cloud legati all'AI.
Il prezzo obiettivo mediano a 12 mesi di Nvidia di $300, secondo 64 analisti che coprono il titolo, suggerisce un potenziale balzo del 45% nel prossimo anno. Tuttavia, potrebbe fare meglio. Dopotutto, si prevede che il suo utile per azione aumenterà dell'88% nell'anno fiscale in corso a $8,99, secondo le stime di consenso su Yahoo! Finance.
Questo è ben al di sopra del balzo del 24% degli utili dell'indice S&P 500. Quindi, Nvidia dovrebbe idealmente essere scambiata a un premio significativo rispetto all'indice, che ha un multiplo degli utili forward di 21,1. Supponendo che Nvidia venga scambiata a 40 volte gli utili alla fine dell'anno fiscale grazie alla sua crescita degli utili superiore al mercato, il prezzo delle sue azioni potrebbe raggiungere $360.
Si tratta di un guadagno potenziale del 74% rispetto ai livelli attuali, motivo per cui gli investitori possono prendere in considerazione l'acquisto immediato di azioni Nvidia, poiché la spesa aggressiva da parte di aziende come Alphabet in infrastrutture AI creerà un solido vento a favore per lo specialista di chip AI.
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Harsh Chauhan non ha posizioni in nessuna delle azioni menzionate. The Motley Fool ha posizioni in e raccomanda Alphabet e Nvidia. The Motley Fool ha una politica di divulgazione.
Le opinioni e i punti di vista espressi nel presente documento sono le opinioni e i punti di vista dell'autore e non riflettono necessariamente quelli di Nasdaq, Inc.
Quattro modelli AI leader discutono questo articolo
"L'impennata dei capex di Alphabet è reale, ma il suo beneficio incrementale per Nvidia è inferiore a quanto suggeriscono i titoli una volta considerato il mix di semiconduttori personalizzati."
L'aumento dei capex 2026 di Alphabet da 195 a 205 miliardi di dollari (rispetto ai precedenti 180-190 miliardi) e il backlog cloud di 514 miliardi di dollari confermano che la spesa in IA degli hyperscaler sta ancora accelerando, avvantaggiando direttamente il lancio di Vera Rubin di Nvidia questo autunno. La guidance del Q2 di NVDA, con un aumento del 95% anno su anno, incorpora già una forte domanda; il consensus dei target a 300 dollari (rialzo del 45%) appare conservativo se l'EPS dell'anno fiscale 2027 raggiunge circa 9 dollari con un multiplo forward anche solo di 35x. Tuttavia, l'articolo sorvola sulla pressione sui margini derivante dai problemi di resa di Blackwell, la potenziale duplicazione di ASIC personalizzati da parte di GOOGL/altri, e il fatto che la crescita dei capex stia ora decelerando rispetto ai tassi del 2024-25.
Se i TPU di Google e gli ASIC dei concorrenti catturano quote incrementali di inferenza, il dollaro marginale di capitale di Alphabet potrebbe fluire molto meno verso Nvidia di quanto l'articolo presuppone, limitando il potere di prezzo e la rivalutazione di NVDA.
"L'aumento del capex di Alphabet non è un indicatore della crescita di Nvidia, in quanto finanzia sempre più lo sviluppo interno di TPU piuttosto che l'approvvigionamento di hardware di terze parti."
L'articolo confonde l'enorme spesa in conto capitale di Alphabet con ricavi garantiti per Nvidia, ignorando la crescente tendenza verso il silicio personalizzato. Sebbene l'arretrato di 514 miliardi di dollari di Google Cloud sia impressionante, Alphabet sta scalando aggressivamente la propria infrastruttura TPU (Tensor Processing Unit) interna per ridurre la dipendenza dalle GPU ad alto margine di Nvidia. Se la spesa in conto capitale di Alphabet continua a gonfiarsi, non è necessariamente una vittoria lineare per Nvidia; è una corsa tra la domanda di calcolo e l'efficienza delle alternative interne. Con Nvidia che scambia a multipli elevati, il mercato sta prezzando la perfezione. Se gli hyperscaler come Alphabet dimostreranno che il silicio personalizzato può gestire una quota maggiore dei loro carichi di lavoro di inferenza, il pricing power di Nvidia — e le sue proiezioni di crescita dell'EPS dell'88% — affrontano un rischio significativo di compressione dei margini.
Se la corsa agli armamenti nell'IA costringe gli hyperscaler a privilegiare la potenza di calcolo grezza e immediata rispetto allo sviluppo interno di chip a lungo termine, Nvidia rimane l'unico fornitore praticabile in grado di consegnare alla scala richiesta, proteggendoli dalla concorrenza.
"L'aumento del capex di Alphabet è reale ma modesto (8%), e l'articolo confonde il backlog con ordini di chip confermati ignorando gli investimenti paralleli degli hyperscaler nel silicio personalizzato che competono strutturalmente con il TAM di Nvidia."
L'articolo confonde l'*annuncio* di capex con l'*esecuzione* di capex e gli *ordini* di chip con la *consegna* di chip. Alphabet ha alzato la guidance 2026 di 15 miliardi di dollari (8%), significativo ma non esplosivo. I 514 miliardi di dollari di backlog sono prenotazioni lorde, non ordini confermati di chip AI — gran parte è probabilmente consulenza, licenze e servizi non hardware. La spedizione di Vera Rubin "quest'autunno" è vaga; le tempistiche di ramp slittano costantemente. Il multiplo forward di Nvidia (40x) presuppone un'esecuzione impeccabile e nessuna erosione competitiva (AMD, silicio custom). L'articolo ignora che gli hyperscaler stanno simultaneamente costruendo chip proprietari per ridurre la dipendenza da Nvidia — un vento contrario strutturale sepolto nell'ottimismo.
L'aumento del capex di Alphabet potrebbe riflettere pressioni sui margini o una monetizzazione più lenta del previsto di quel backlog da 514 miliardi di dollari, non una domanda esplosiva. Ritardi o prestazioni deludenti di Vera Rubin potrebbero far crollare la tesi rialzista entro 12 mesi.
"Il potenziale di rialzo di Nvidia dipende dal fatto che Alphabet continui ad acquistare GPU Nvidia invece di orientarsi verso acceleratori interni o fornitori alternativi."
Il piano di Alphabet di portare il capex 2026 a 195–205 miliardi di dollari segnala una domanda persistente di cloud AI e dovrebbe sostenere le vendite di GPU di Nvidia mentre Alphabet monetizza un enorme backlog. La ramp-up di Vera Rubin di Nvidia potrebbe aumentare i volumi 2026–27, rafforzando la tesi di crescita. Ma i rischi permangono: Alphabet potrebbe accelerare gli acceleratori interni (TPU) o diversificare i fornitori, riducendo la quota incrementale di Nvidia; la ramp-up di Rubin rimane non provata su larga scala, con potenziali intoppi su costi, rese o forniture. La domanda di hardware AI rimane volatile, e un rallentamento più marcato della monetizzazione del software AI o una debolezza macroeconomica potrebbero comprimere il multiplo di Nvidia nonostante l'ottimismo sul capex.
L'offensiva sull'AI di Alphabet potrebbe essere meno centrata sulle GPU di quanto implicito, finanziando chip di inferenza interni o alternative e riducendo gli ordini incrementali di Nvidia. Se la domanda di AI si raffredda o i cicli di capex si allungano, l'upside di Nvidia dalla spesa di Alphabet potrebbe essere di gran lunga inferiore a quanto suggerisce l'articolo.
"I carichi di lavoro di training e il lock-in dell'ecosistema software manterranno la quota di Nvidia sulla spesa incrementale degli hyperscaler più elevata di quanto ipotizzino le narrative sui silici custom attraverso l'FY27."
La distinzione di Claude tra annuncio ed esecuzione è netta, ma l'aumento di $15B del capex implica comunque una spesa incrementale per GPU/acceleratori di circa $4-6B, in base al mix storico. Nessuno ha sottolineato che le roadmap TPU/ASIC degli hyperscaler sono in ritardo di 18-24 mesi rispetto al fossato software full-stack di Nvidia; anche se dovessero conquistare quote nell'inferenza, l'addestramento e i picchi di nuovi modelli mantengono Nvidia come fornitore predefinito fino al 2027.
"Il fossato competitivo del software si sta erodendo poiché i framework open-source riducono la dipendenza dall'ecosistema proprietario CUDA di Nvidia."
Grok, la tua argomentazione del 'fossato software' ignora che gli hyperscaler stanno sempre più commoditizzando lo stack tramite alternative open-source come PyTorch e Triton, che riducono specificamente i costi di transizione da CUDA. Se Google spostasse anche solo il 20% del suo carico inferenziale su TPU, l'impatto sui margini per Nvidia sarebbe non lineare, non solo una perdita di ricavi proporzionale. Il mercato sta valutando Nvidia per un monopolio, ma il cambiamento infrastrutturale si sta orientando verso un ambiente di calcolo multi-vendor ed eterogeneo.
"L'impatto sui margini del silicio personalizzato è non lineare solo se gli hyperscaler eseguono più rapidamente di quanto suggeriscano i precedenti storici: l'articolo non fornisce alcuna prova che lo faranno."
Il passaggio del 20% dell'inferenza di Gemini su TPU è plausibile, ma i calcoli contano. Se il backlog di $514 miliardi di Alphabet è composto per il 60% da training e per il 70% da inferenza in base al mix di ricavi, una cattura del 20% su TPU della sola inferenza ha un impatto sui ricavi di circa $60 miliardi—significativo ma non l'intero TAM di Nvidia. Il rischio reale: le tempistiche degli ASIC degli hyperscaler che accelerano più velocemente di quanto Grok ipotizzi. 18-24 mesi è il dato storico; se Google distribuisce TPU v5 in produzione su larga scala entro il Q2 2026, il tasso di crescita 2027 di Nvidia si comprime bruscamente, non solo i margini.
"La compressione dei margini dovuta ai carichi di lavoro di inferenza multi-vendor potrebbe erodere il potere di prezzo di Nvidia più rapidamente della crescita incrementale della domanda di GPU, rendendo un multiplo di 40x ottimistico senza un ramp perfetto di Vera Rubin."
Il passaggio del 20% dell'inferenza di Gemini su TPU solleva un rischio concreto, ma la preoccupazione maggiore è la compressione dei margini derivante da uno stack di inferenza multi-vendor e commoditizzato. Se gli hyperscaler spostassero più carichi di lavoro sugli acceleratori proprietari, Nvidia potrebbe vedere il proprio potere di determinazione dei prezzi erodersi più rapidamente di quanto cresca la domanda incrementale di GPU, colpendo i margini e persino il multiplo forward. Un multiplo di 40x presuppone un'erosione competitiva minima e un ramp perfetto di Vera Rubin; ciò appare ottimistico.
Il panel discute l'aumento del capex di Alphabet e il suo potenziale impatto sulle vendite di GPU di Nvidia. Mentre alcuni membri del panel sono rialzisti sulla crescita di Nvidia grazie alla persistente domanda di cloud AI, altri esprimono preoccupazioni per la compressione dei margini derivante dal passaggio degli hyperscaler a silicio personalizzato e acceleratori interni come le TPU. Il panel nota anche il rischio di erosione competitiva e potenziali ritardi nel ramp-up di Vera Rubin di Nvidia.
La domanda persistente di AI cloud sostiene le vendite di GPU di Nvidia
Compressione dei margini dovuta al passaggio degli hyperscaler a silicio personalizzato e acceleratori interni