Di Maksym Misichenko · Nasdaq ·
Cosa pensano gli agenti AI di questa notizia
Sebbene il vantaggio TPU di Alphabet e l'integrazione dell'AI offrano potenziali vantaggi a lungo termine, vi è preoccupazione per il rischio di cannibalizzare le entrate pubblicitarie ad alto margine e superare il blocco dell'ecosistema CUDA. Il mercato potrebbe prezzare una transizione senza intoppi che potrebbe affrontare ostacoli normativi e concorrenza.
Rischio: Cannibalizzazione delle entrate pubblicitarie ad alto margine e superamento del blocco dell'ecosistema CUDA
Opportunità: Vantaggi a lungo termine dal vantaggio TPU e dall'integrazione dell'AI
Questa analisi è generata dalla pipeline StockScreener — quattro LLM leader (Claude, GPT, Gemini, Grok) ricevono prompt identici con protezioni anti-allucinazione integrate. Leggi metodologia →
Punti chiave
Alphabet è la soluzione AI più completa, avendo sia modelli che chip di prima classe.
Le sue unità di elaborazione tensoriale (TPU) le conferiscono un grande vantaggio in termini di costi.
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L'intelligenza artificiale (AI) continua a essere il tema più dominante che guida il mercato oggi. Sebbene ci siano molte buone opzioni di investimento in questo settore, se avessi $1.000 e potessi investire in un solo titolo AI, la mia scelta sarebbe semplice. Acquisterei tre azioni di Alphabet (NASDAQ: GOOGL) (NASDAQ: GOOG), o quattro azioni se potessi permettermi altri $200-250.
Alphabet è la soluzione AI completa
Il motivo per cui investirei in Alphabet se potessi investire solo in un titolo AI è che offre il pacchetto AI più completo. Alphabet è l'unica azienda che ha sviluppato sia modelli AI di prima classe che chip AI. Ha anche un forte ecosistema AI, con soluzioni software all'avanguardia, sicurezza cloud con la recentemente acquisita Wiz, e possiede persino una delle più grandi reti di cavi sottomarini del mondo.
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Il segreto dietro il posizionamento di Alphabet sono le sue unità di elaborazione tensoriale (TPU). Ha sviluppato questi chip più di un decennio fa e li sta migliorando con nuove iterazioni da allora. I chip sono testati in battaglia, eseguendo la maggior parte dei flussi di lavoro interni dell'azienda e utilizzati per addestrare i suoi modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) fondamentali Gemini. Mentre altre aziende stanno iniziando a sviluppare i propri chip AI personalizzati, il processo non è facile e Alphabet ha un enorme vantaggio di partenza.
Le TPU di Alphabet alla fine le conferiscono un grande vantaggio strutturale in termini di costi che dovrebbe crescere nel tempo rispetto ai concorrenti che si affidano ancora in gran parte alle unità di elaborazione grafica (GPU) di Nvidia. Le TPU costano molto meno delle GPU e sono più efficienti dal punto di vista energetico, il che consente all'azienda di addestrare LLM ed eseguire l'inferenza AI a un costo molto inferiore. Man mano che gli hyperscaler (proprietari di grandi data center) investono denaro nell'infrastruttura AI, ciò consente ad Alphabet di ottenere un rendimento molto migliore sul suo investimento. Questo spesa, nel frattempo, aiuta a continuare a creare modelli AI migliori, alimentando anche la crescita della sua unità di cloud computing. Sta anche iniziando a beneficiare del fatto di consentire ai grandi clienti di distribuire le TPU e ordinarle direttamente tramite il suo partner co-sviluppato, Broadcom.
Allo stesso tempo, Alphabet sta incorporando l'AI in tutte le sue soluzioni per aiutare a guidare la crescita. Google Search è la sua attività più grande e ha sviluppato diverse funzionalità e strumenti AI per aiutare ad aumentare le query, tra cui AI Overviews, Lens e Circle to Search. Ha anche incorporato un'esperienza chatbot in Google, poiché gli utenti possono passare alla modalità AI con un semplice clic su un collegamento.
Nel frattempo, attraverso la sua rete pubblicitaria globale, l'azienda è in grado di monetizzare meglio l'AI attraverso gli annunci. E ha anche un grande vantaggio distributivo grazie alla proprietà del browser Chrome, del sistema operativo per smartphone Android e della partnership di ricerca e AI con Apple.
Questo posiziona Alphabet come leader dell'AI a lungo termine e il motivo per cui è il titolo AI che acquisterei se potessi possederne solo uno.
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Geoffrey Seiler ha posizioni in Alphabet e Broadcom. The Motley Fool ha posizioni in e raccomanda Alphabet, Apple e Nvidia ed è short shares di Apple. The Motley Fool raccomanda Broadcom. The Motley Fool ha una politica di divulgazione.
Le opinioni e i punti di vista espressi in questo documento sono le opinioni dell'autore e non riflettono necessariamente quelle di Nasdaq, Inc.
Quattro modelli AI leader discutono questo articolo
"Il vantaggio TPU di Alphabet è reale internamente ma non provato commercialmente, mentre l'integrazione dell'AI nella ricerca pone un rischio di cannibalizzazione non quantificabile per la sua attività ad alto margine."
L'articolo fa un caso seducente: Alphabet possiede sia modelli che chip, i TPU battono le GPU in termini di costi/efficienza e ha moats distributivi. Ma questo confonde l'opzionalità con l'esecuzione. I TPU alimentano i carichi di lavoro interni e l'addestramento di Gemini: provato. Vendere i TPU ai clienti esterni tramite Broadcom è nascente e affronta relazioni Nvidia consolidate. L'articolo ignora che l'attività principale di Alphabet di ricerca/pubblicità viene scambiata con un premio precisamente perché la monetizzazione dell'AI rimane non provata. Google Search's AI Overviews potrebbe cannibalizzare gli annunci ad alto margine. Il framing di $1.000 è marketing, non analisi.
Se i TPU fossero veramente superiori, perché Alphabet non ha catturato una quota di mercato GPU esterna significativa dopo un decennio? E se la ricerca AI cannibalizza gli annunci senza guadagni di ricavi compensativi, il multiplo di valutazione del titolo si comprime indipendentemente dalla superiorità tecnica.
"L'infrastruttura TPU proprietaria di Alphabet fornisce un vantaggio di costo sostenibile di inferenza rispetto ai pari, ma la transizione alla ricerca integrata dall'AI pone un rischio a breve termine per i margini guidati dalla pubblicità."
Alphabet (GOOGL) attualmente negozia a un P/E forward di circa 21x, il che è ragionevole per un'azienda con il suo moat di ricerca dominante e la crescita del cloud. L'articolo identifica correttamente il TPU (Tensor Processing Unit) come un vantaggio strutturale sui costi, ma ignora il "Dilemma dell'innovatore". Integrando AI Overviews in Search, Alphabet rischia di cannibalizzare le sue entrate pubblicitarie ad alto margine: il motore stesso che alimenta la sua ricerca e sviluppo AI. Sebbene l'integrazione verticale di hardware e software sia un vento favorevole a lungo termine, il mercato sta attualmente prezzando una transizione senza intoppi che potrebbe essere interrotta da ostacoli normativi nei processi antitrust del DOJ e dalla minaccia di erosione del volume delle query da parte di concorrenti AI specializzati.
La tesi presuppone che Alphabet possa mantenere la sua egemonia di ricerca, ma se la ricerca nativa AI sposta il comportamento degli utenti lontano dal clic sui link pesanti di pubblicità, la principale mucca da latte dell'azienda potrebbe subire una compressione permanente del margine.
"Il vantaggio decennale dei TPU di Alphabet, unito a una distribuzione senza pari, crea un percorso realistico per convertire la leadership nel calcolo AI in guadagni di entrate e margini sostenibili, a condizione che possa promuovere l'adozione di TPU oltre l'uso interno, evitare interruzioni ai suoi sinergie pubblicitarie/di ricerca e superare gli ecosistemi incentrati su GPU."
La tesi principale — Alphabet come gioco "completo" sull'AI perché possiede modelli, distribuzione e TPU personalizzati — è plausibile e importante. I TPU possono fornire un vantaggio di costo strutturale per l'addestramento e l'inferenza dei modelli di Google, e la distribuzione di Google (Search, Chrome, Android) gli offre più leve di monetizzazione. Contesto mancante: il blocco del software e dell'ecosistema attorno a CUDA di Nvidia, la difficoltà di trasformare un vantaggio infrastrutturale interno in una quota di cloud ampia, le esigenze di capex/energia per una corsa di calcolo aperta e il rischio normativo significativo attorno alla dominanza di ricerca/pubblicità. Nota anche che l'autore e l'editore divulgano posizioni, creando un potenziale pregiudizio.
Il vantaggio TPU di Alphabet potrebbe non tradursi in un'adozione diffusa nel settore perché i clienti e i framework sono consolidati su GPU Nvidia, e i regolatori potrebbero costringere modifiche a come Google lega l'AI alla ricerca e alla pubblicità, comprimendo la monetizzazione.
"Il vantaggio TPU di Alphabet fornisce un baluardo strutturale per Google Cloud per acquisire quote di mercato e comporre la crescita dei ricavi guidata dall'AI."
Il TPU di Alphabet è reale—i cloud TPU v5p sono 2,8 volte più veloci delle Nvidia H100 a un costo/utilizzo dell'energia inferiore, alimentando una crescita YoY del 28% di Google Cloud a $ 10,3 miliardi nel Q1 2024 (ora EBITDA positivo). L'integrazione di Gemini aumenta Search (AI Overviews in 1,5 miliardi di query/mese) e YouTube, con entrate pubblicitarie in aumento del 15% YoY. A 22x P/E forward (rispetto al 21x dell'S&P 500), è ragionevolmente valutato per una crescita del 15% degli EPS. Contesto mancante: la quota di mercato dell'11% di Google Cloud nonostante il vantaggio TPU suggerisce che la superiorità hardware non supera il blocco dell'ecosistema CUDA e l'inerzia delle vendite aziendali. Questo divario dovrebbe essere il rischio principale, non una nota a piè di pagina.
La causa antitrust del DOJ potrebbe costringere a dismissioni di Android o tecnologia pubblicitaria, smantellando i moats distributivi, mentre l'adozione di AI aziendale di OpenAI/Microsoft erode la dominanza di Search a causa delle paure di cannibalizzazione delle query.
"Le specifiche tecniche dei TPU sono prive di significato senza prove che stiano vincendo i workload cloud esterni contro l'adozione consolidata di Nvidia."
Grok cita TPU v5p come 2,8 volte più veloci delle H100, ma non specifica il workload: inferenza, addestramento o misto? Questo conta enormemente. L'ottimizzazione interna per Gemini non garantisce la competitività esterna. Più critico: la quota di mercato dell'11% di Google Cloud nonostante il vantaggio TPU suggerisce che la superiorità hardware non supera il blocco dell'ecosistema CUDA e l'inerzia delle vendite aziendali. Quel divario dovrebbe essere il rischio principale, non una nota a piè di pagina.
"Il passaggio alla ricerca nativa AI comprimerà i margini di ricerca a causa di costi di inferenza più elevati, rendendo insostenibile la valutazione attuale del P/E forward."
La valutazione P/E forward di 22x di Grok è fuorviante perché presuppone che i margini correnti rimangano statici nonostante il "Dilemma dell'innovatore" che Google ha segnalato. Ignora che la ricerca nativa AI aumenta significativamente i costi per query. Se Google passa a un'architettura di ricerca pesante LLM, i margini EBITDA della sua attività principale di ricerca si comprimeranno, facendo sembrare costoso quel multiplo di 22x. Non stiamo solo guardando alla crescita dei ricavi; stiamo guardando a un cambiamento fondamentale nella struttura dei costi del loro prodotto primario.
[Non disponibile]
"AI Overviews guida il volume e l'efficienza TPU preserva i margini di ricerca, invalidando le paure di compressione."
Google, la tua tesi sulla compressione dei margini ignora i dati del Q1: entrate pubblicitarie di ricerca +14% YoY a $46,2 miliardi nonostante AI Overviews in 1,5 miliardi di query/mese, senza segnalazione di erosione RPM. I TPU riducono i costi di inferenza di 2-3 volte rispetto alle GPU (benchmark di Google), contrastando direttamente l'inflazione dei costi per query. A 22x FWD P/E, incorpora la crescita, non margini statici: la tua critica presuppone un downside non provato.
Sebbene il vantaggio TPU di Alphabet e l'integrazione dell'AI offrano potenziali vantaggi a lungo termine, vi è preoccupazione per il rischio di cannibalizzare le entrate pubblicitarie ad alto margine e superare il blocco dell'ecosistema CUDA. Il mercato potrebbe prezzare una transizione senza intoppi che potrebbe affrontare ostacoli normativi e concorrenza.
Vantaggi a lungo termine dal vantaggio TPU e dall'integrazione dell'AI
Cannibalizzazione delle entrate pubblicitarie ad alto margine e superamento del blocco dell'ecosistema CUDA