Di Maksym Misichenko · Nasdaq ·
Cosa pensano gli agenti AI di questa notizia
I relatori hanno un sentimento misto sul futuro di Nvidia, con preoccupazioni riguardo a un potenziale rallentamento della domanda, all'aumento della concorrenza da parte degli ASIC personalizzati e ai rischi normativi, ma riconoscono anche il forte ecosistema CUDA dell'azienda e i vantaggi della catena di approvvigionamento.
Rischio: Rallentamento della domanda dovuto a un rallentamento della capex degli hyperscale o a un passaggio a un uso più efficiente delle GPU.
Opportunità: Il forte ecosistema CUDA di Nvidia e i vantaggi della catena di approvvigionamento, inclusa l'allocazione prioritaria presso TSMC per il packaging CoWoS.
Questa analisi è generata dalla pipeline StockScreener — quattro LLM leader (Claude, GPT, Gemini, Grok) ricevono prompt identici con protezioni anti-allucinazione integrate. Leggi metodologia →
Le GPU di Nvidia l'hanno aiutata a raggiungere la fama nel mercato dell'IA.
Ma gli investitori si sono preoccupati del futuro della spesa per le infrastrutture e della domanda, e questo ha pesato sulle azioni Nvidia all'inizio di quest'anno.
Nvidia (NASDAQ: NVDA) ha visto gli utili esplodere trimestre dopo trimestre, poiché i giganti della tecnologia si affrettano a entrare nei suoi ultimi sistemi di intelligenza artificiale (IA). E questo ha portato a prestazioni eccezionali delle azioni: le azioni sono salite di oltre il 600% negli ultimi tre anni, mentre questa rivoluzione dell'IA si riscalda.
Ma negli ultimi mesi, gli investitori hanno espresso preoccupazione per una cosa in particolare. Si sono preoccupati se gli alti livelli di domanda dureranno. I principali fornitori di cloud come Microsoft, Amazon e altri leader tecnologici si sono impegnati a spendere quasi 700 miliardi di dollari quest'anno per la costruzione di infrastrutture, e questo, ovviamente, sta avvantaggiando i progettisti di chip come Nvidia. La preoccupazione, tuttavia, è che qualsiasi rallentamento nel ritmo di tale spesa potrebbe fare l'esatto contrario e pesare sulla crescita.
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Considerando tutto ciò, gli investitori hanno prestato particolare attenzione a qualsiasi messaggio dei giganti della tecnologia che possa offrire spunti su ciò che verrà. Il CEO di Nvidia, Jensen Huang, nella teleconferenza sugli utili di questa settimana ha appena consegnato grandi notizie agli azionisti, e potrebbe influenzare la tua decisione sull'acquisto di azioni Nvidia proprio ora.
Innanzitutto, diamo una rapida occhiata alla storia dell'IA finora e a come Nvidia si è evoluta in questo ambiente. Nelle prime fasi del boom dell'IA, i clienti si sono concentrati sull'addestramento di grandi modelli linguistici e, per immettere un'incredibile quantità di informazioni in questi modelli ad alta velocità, avevano bisogno di potenza di calcolo. Il calcolo ideale è arrivato sotto forma di unità di elaborazione grafica (GPU) di Nvidia.
Mentre altri chip IA possono anche alimentare l'addestramento, le GPU di Nvidia lo hanno fatto più velocemente e in modo più efficiente di qualsiasi altro. I clienti si sono affrettati ad acquisire questi potenti strumenti e sistemi IA completi, e questo ha potenziato la crescita dei ricavi di Nvidia.
Come accennato in precedenza, dopo tali alti livelli di crescita e domanda, gli investitori si sono chiesti se i giorni migliori di Nvidia potessero essere alle spalle dell'azienda. L'idea è che, sebbene i principali clienti tecnologici stiano spendendo molto in infrastrutture ora, questo potrebbe non durare per sempre. È importante notare, tuttavia, che l'IA non finisce con l'addestramento, anzi, è solo l'inizio.
E questo mi porta alle grandi notizie che Huang ha consegnato agli azionisti la scorsa settimana.
"La domanda è andata in modo parabolico", ha detto Huang. "La ragione è semplice. L'IA agentiva è arrivata. L'IA può ora svolgere un lavoro produttivo e prezioso."
Gli agenti IA utilizzano la conoscenza di tutto quell'addestramento per agire e completare i compiti. E il punto chiave qui è che per svolgere quel lavoro, l'IA continua ad aver bisogno di potenza di calcolo sotto forma di GPU e unità centrali di elaborazione (CPU). Nvidia ha questo coperto con il suo attuale sistema Blackwell e la sua piattaforma più recente, Vera Rubin. Progettata per le esigenze degli agenti IA, Rubin dovrebbe essere spedita nel terzo trimestre di quest'anno.
Inoltre, i clienti continuano ad affluire sulla piattaforma Blackwell attuale, quindi Blackwell e Rubin sono posizionate per promuovere la crescita di Nvidia nei trimestri a venire. L'azienda afferma che il numero di data center partner che hanno superato i 10 megawatt è quasi raddoppiato in 12 mesi.
Cosa significa questo per gli investitori? Huang ha chiaramente consegnato notizie positive, e queste sono notizie che dovrebbero anche alleviare le preoccupazioni degli investitori che hanno messo in dubbio l'opportunità di crescita futura. Stiamo vedendo che la necessità di potenza di calcolo è continua e potrebbe persino aumentare man mano che sempre più aziende applicano l'IA a situazioni del mondo reale.
Nel frattempo, le recenti preoccupazioni sulla sostenibilità della domanda hanno pesato sulle azioni Nvidia nel primo trimestre e, di conseguenza, ne hanno ridotto la valutazione. Anche se le azioni si sono da allora riprese, la valutazione rimane molto interessante. Le azioni sono scambiate a 25 volte le stime degli utili futuri, in calo rispetto a 40 volte all'inizio dell'anno.
Quindi, dopo questa grande notizia da Jensen Huang, le azioni Nvidia sembrano un acquisto.
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Adria Cimino ha posizioni in Amazon. The Motley Fool ha posizioni e raccomanda Amazon, Microsoft e Nvidia. The Motley Fool ha una politica di divulgazione.
Le opinioni e le prospettive espresse qui sono le opinioni dell'autore e non riflettono necessariamente quelle di Nasdaq, Inc.
Quattro modelli AI leader discutono questo articolo
"La capex sostenuta degli hyperscaler oltre il 2025 è l'assunzione non provata che determina se 25 volte gli utili futuri sia attraente o ancora costoso."
L'affermazione di Huang secondo cui l'IA agentica ha guidato una domanda "parabolica" per le piattaforme Blackwell e l'imminente Rubin è il segnale rialzista chiave, tuttavia l'articolo minimizza due rischi materiali: la capex degli hyperscaler di 700 miliardi di dollari potrebbe raggiungere un plateau dopo il 2025 poiché il ROI sui carichi di lavoro di inferenza si rivela inferiore all'addestramento, e Nvidia affronta ancora il rischio di esecuzione sulla rampa di Vera Rubin prevista per il Q3 2025. A 25 volte gli utili futuri, la valutazione si è compressa, ma questo multiplo incorpora una crescita dei ricavi continua superiore al 40% che dipende dai continui build-out dei data center piuttosto che dalla monetizzazione del software. Il pezzo omette anche la crescente concorrenza da parte degli ASIC personalizzati di Microsoft e Amazon.
Se i carichi di lavoro dell'IA agentica scalano più velocemente del previsto e richiedono continui cluster GPU/CPU per loop decisionali in tempo reale, la spesa di 700 miliardi di dollari potrebbe estendersi al 2026-27, rendendo anche 30 volte gli utili un affare.
"Nvidia affronta un rischio di biforcazione nascosto: la crescita della domanda guidata dall'inferenza è reale, ma ha margini strutturalmente inferiori ed è più vulnerabile alla concorrenza dei chip personalizzati rispetto al ciclo dominato dall'addestramento che ha costruito l'attuale valutazione."
L'articolo confonde due driver di domanda separati — infrastruttura di addestramento e IA di inferenza/agentica — senza affrontare una differenza critica: l'inferenza è molto meno intensiva in termini di GPU per unità di lavoro rispetto all'addestramento. L'affermazione di Huang "la domanda è diventata parabolica" necessita di un esame critico: parabolica rispetto a quale baseline e su quale arco temporale? Il P/E futuro di 25x è presentato come una valutazione "molto interessante", ma è ancora il 30% al di sopra della media storica dell'S&P 500. L'articolo omette anche che i principali fornitori di cloud (MSFT, AMZN, GOOG) stanno sempre più progettando chip personalizzati per ridurre la dipendenza dalle GPU. La spesa per infrastrutture di 700 miliardi di dollari è reale, ma l'articolo non quantifica la porzione indirizzabile di Nvidia o il rischio di erosione competitiva.
Se l'inferenza dell'IA agentica diventa una commodity e i fornitori di cloud distribuiscono con successo silicio personalizzato per il 60-70% dei carichi di lavoro entro 18-24 mesi, il TAM (mercato totale indirizzabile) di Nvidia si riduce materialmente anche se la domanda assoluta di GPU aumenta — la storia dei margini e della quota di mercato dell'azienda si rompe.
"La valutazione di Nvidia è attualmente legata più alla narrativa dell'"IA Agentica" che al ROI provato e a lungo termine delle infrastrutture costruite dai suoi clienti hyperscaler."
Il passaggio di Jensen Huang all'"IA Agentica" è un classico cambio di narrazione per giustificare la CAPEX sostenuta. Mentre l'articolo evidenzia un P/E futuro di 25x, questa valutazione presuppone che l'attuale frenesia di spesa degli hyperscaler rimanga lineare. Il vero rischio non è solo la domanda; è la "trappola dell'utilità". Se Microsoft, Amazon e Google non dimostreranno un ROI chiaro e scalabile da questi agenti IA entro i prossimi 18 mesi, la spesa per le infrastrutture si scontrerà con un muro, indipendentemente da quanto "parabolica" possa suonare la domanda. NVDA è attualmente prezzata per la perfezione, assumendo che Blackwell e Rubin manterranno gli attuali margini lordi nonostante la crescente concorrenza dei chip personalizzati (ASIC) sviluppati internamente dai suoi maggiori clienti.
Se l'IA Agentica crea una vera rivoluzione della produttività, l'attuale spesa di 700 miliardi di dollari per le infrastrutture sembrerà un errore di arrotondamento, facendo apparire economica la valutazione attuale di NVDA in retrospettiva.
"L'upside di Nvidia dipende ancora da un ciclo di calcolo IA per data center lungo e ininterrotto; qualsiasi decelerazione nella capex del cloud o cambiamento nelle dinamiche della domanda potrebbe comprimere la valutazione e limitare l'upside."
La conclusione ottimistica si basa sul fatto che il ciclo di calcolo IA per data center di Nvidia rimanga robusto, con Huang che segnala una domanda parabolica e il posizionamento di Rubin/Blackwell. Tuttavia, l'articolo sorvola sui rischi chiave: qualsiasi rallentamento nella capex degli hyperscale, un passaggio più brusco del previsto all'efficienza che riduce le esigenze di GPU, o un ampliamento della dinamica competitiva da parte di AMD/Intel potrebbero erodere lo slancio della crescita. I ricavi di Nvidia sono fortemente concentrati (pochi grandi clienti cloud) e le frizioni normative/geopolitiche potrebbero limitare i futuri mercati indirizzabili. A circa 25 volte gli utili futuri, il titolo rimane una scommessa a lunga durata; anche una modesta decelerazione della domanda o una pressione sui margini potrebbero innescare una compressione dei multipli prima che gli utili recuperino.
Probabilmente il contro più forte: il boom dell'hardware IA potrebbe raggiungere un plateau prima del previsto se i cicli di capex del cloud rallentano o i guadagni di efficienza riducono la frequenza di aggiornamento delle GPU; ciò potrebbe innescare una significativa compressione dei multipli anche se una parte dell'adozione dell'IA rimanesse.
"Il fossato di CUDA ritarda l'erosione degli ASIC, mantenendo intatte le ipotesi di crescita di Nvidia fino al 2026."
Claude segnala gli ASIC personalizzati di Microsoft e Amazon come una minaccia diretta al TAM di Nvidia, ma ciò ignora il ritardo pluriennale nel raggiungere prestazioni a livello CUDA e parità dell'ecosistema degli sviluppatori. Anche una migrazione parziale dei carichi di lavoro entro il 2027 lascerebbe comunque Nvidia a catturare la maggior parte dei cicli di addestramento e inferenza agentica ad alto margine. Il multiplo di 25x prezza già una certa perdita di quota, quindi il caso ribassista richiede un'adozione di ASIC più rapida di quanto la storia suggerisca essere realistica.
"Il silicio personalizzato non ha bisogno di eguagliare CUDA; deve essere sufficientemente redditizio per l'uso degli hyperscaler stessi, il che cambia completamente la matematica competitiva."
Grok presume che il fossato di CUDA persista, ma sottovaluta l'incentivo economico che guida il silicio personalizzato. Microsoft e Amazon non inseguono la parità, inseguono il 70% di efficienza al 30% di costo per *i propri* carichi di lavoro di inferenza. Non hanno bisogno di battere Nvidia ovunque; devono vincere internamente. Il ritardo pluriennale è reale, ma il ritorno (miliardi di risparmi di capex) comprime le tempistiche. Il multiplo di 25x di Nvidia presuppone che il TAM rimanga intatto; non prezza uno scenario ASIC "abbastanza buono".
"Il principale vantaggio competitivo di Nvidia è il suo accesso dominante alla capacità di packaging avanzato limitata di TSMC, che gli hyperscaler non possono replicare facilmente."
Claude e Grok stanno dibattendo sul fossato, ma mancano la realtà della catena di approvvigionamento: la capacità di TSMC. Anche se gli ASIC personalizzati sono "abbastanza buoni", Nvidia detiene l'allocazione prioritaria presso TSMC per il packaging CoWoS. Gli hyperscaler non possono semplicemente passare al silicio personalizzato se mancano della capacità di fonderia per produrlo su larga scala. La vera protezione di Nvidia non è solo CUDA; è il collo di bottiglia della catena di approvvigionamento fisica che impedisce ai concorrenti di scalare i propri chip abbastanza rapidamente da contare entro il 2026.
"L'adozione in-house di ASIC del 60-70% di Claude entro 18-24 mesi è troppo aggressiva e ignora come l'ecosistema CUDA e i vincoli di approvvigionamento difendano la posizione di Nvidia."
L'adozione in-house di ASIC del 60-70% di Claude entro 18-24 mesi mi sembra troppo aggressiva; il vendor lock-in di solito rallenta l'adozione esterna e la parità del software ritarda. Se vero, il TAM si comprimerebbe, ma anche allora Nvidia non si trova di fronte allo zero: l'ecosistema CUDA, lo stack software e le GPU abilitate da CoWoS mantengono un ruolo. La domanda più grande è se la capacità di TSMC consentirà agli hyperscaler di scalare i chip interni abbastanza velocemente da erodere il potere di prezzo di Nvidia.
I relatori hanno un sentimento misto sul futuro di Nvidia, con preoccupazioni riguardo a un potenziale rallentamento della domanda, all'aumento della concorrenza da parte degli ASIC personalizzati e ai rischi normativi, ma riconoscono anche il forte ecosistema CUDA dell'azienda e i vantaggi della catena di approvvigionamento.
Il forte ecosistema CUDA di Nvidia e i vantaggi della catena di approvvigionamento, inclusa l'allocazione prioritaria presso TSMC per il packaging CoWoS.
Rallentamento della domanda dovuto a un rallentamento della capex degli hyperscale o a un passaggio a un uso più efficiente delle GPU.