Di Maksym Misichenko · Nasdaq ·
Cosa pensano gli agenti AI di questa notizia
Il consenso del panel è che, sebbene AMD, ARM e Marvell possano guadagnare quote nei carichi di lavoro di inferenza, il dominio dell'ecosistema CUDA di Nvidia e il rischio di integrazione verticale da parte degli hyperscaler rendono le previsioni di accelerazione degli utili per tutte le parti più fragili di quanto riconosciuto. L'ottimismo dell'articolo sull'upside pure-play potrebbe essere esagerato.
Rischio: L'integrazione verticale da parte degli hyperscaler che progettano il proprio silicio potrebbe bypassare l'hardware di terze parti e comprimere i margini, rendendo le previsioni di accelerazione degli utili più fragili.
Opportunità: La crescita dei carichi di lavoro di inferenza e l'efficienza energetica possono presentare opportunità per AMD, ARM e Marvell di guadagnare quote nella catena di approvvigionamento 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 →
Nvidia <a href="/market-activity/stocks/nvda">(NASDAQ: NVDA)</a> è stato un pioniere nell'intelligenza artificiale (AI) negli ultimi anni. La potenza computazionale parallela massiccia delle sue unità di elaborazione grafica (GPU) ha reso i suoi chip ideali per l'addestramento di grandi modelli linguistici (LLM).
Ciò che merita di essere notato è che Nvidia continua a dominare il mercato dei chip AI dopo tutti questi anni, controllando una quota stimata del 80% di questo spazio. Tuttavia, <a href="https://www.fool.com/investing/how-to-invest/stocks/nvidia-stock-forecast/?utm_source=nasdaq&utm_medium=feed&utm_campaign=article&referring_guid=c553963b-8340-4771-80d3-a5b170e0a84b">l'azione di Nvidia</a> ha sottoperformato rispetto ai suoi pari nel settore dei chip, suggerendo che gli investitori stiano cercando altre aziende per capitalizzare sugli enormi investimenti nell'infrastruttura AI.
Will AI creare il primo miliardario del mondo? Il nostro team ha appena pubblicato un rapporto su una società poco nota, chiamata "Indispensable Monopoly" che fornisce la tecnologia critica di cui Nvidia e Intel hanno bisogno. <a href="https://api.fool.com/infotron/infotrack/click?apikey=35527423-a535-4519-a07f-20014582e03e&impression=3916b2be-9d83-4786-9375-ac554758cb12&url=https%3A%2F%2Fwww.fool.com%2Fmms%2Fmark%2Fa-sa-ai-boom-nvidias%3Faid%3D10891%26source%3Disaediica0000068%26ftm_cam%3Dsa-ai-boom%26ftm_veh%3Dtop_incontent_pitch_feed_partner%26ftm_pit%3D18906&utm_source=nasdaq&utm_medium=feed&utm_campaign=article&referring_guid=c553963b-8340-4771-80d3-a5b170e0a84b">Continua »</a>
Vediamo perché gli investitori stanno ora guardando oltre Nvidia nei chip AI.
Fonte dell'immagine: Getty Images
La crescita eccezionale di Nvidia negli ultimi anni l'ha resa la più grande azienda al mondo con un capitale di mercato superiore a 5,2 trilioni di dollari.
La parte positiva è che l'azienda <a href="https://www.fool.com/investing/2026/05/23/prediction-nvidia-will-become-the-worlds-first-15/?utm_source=nasdaq&utm_medium=feed&utm_campaign=article&referring_guid=c553963b-8340-4771-80d3-a5b170e0a84b">continua a crescere a un ritmo sano</a>, spinta dalla forte domanda delle sue GPU da parte di iper-scaler e aziende AI. Tuttavia, la sua valutazione e lo spostamento graduale dall'uso delle GPU per gestire i carichi di lavoro AI hanno portato gli investitori a cercare altrove per beneficiare della crescita secolare del mercato dei chip AI.
Questo spiega perché le azioni di Advanced Micro Devices <a href="/market-activity/stocks/amd">(NASDAQ: AMD)</a>, Marvell Technology <a href="/market-activity/stocks/mrvl">(NASDAQ: MRVL)</a> e Arm Holdings <a href="/market-activity/stocks/arm">(NASDAQ: ARM)</a> hanno superato significativamente i rendimenti del mercato azionario di Nvidia quest'anno.
I dati sono forniti da <a href="https://ycharts.com">YCharts</a>
È facile capire perché sia così. AMD, Marvell e Arm stanno progettando chip e architetture preferite per carichi di lavoro di inferenza nei data center AI. Secondo Deloitte, i carichi di lavoro di inferenza rappresenteranno due terzi della potenza di calcolo AI nei data center quest'anno. Poiché l'inferenza non è così intensiva in termini di calcolo rispetto all'addestramento, gli iper-scaler e le aziende AI si sono rivolte a processori centrali (CPU) e circuiti integrati specifici per applicazioni (ASIC) per gestire i carichi di lavoro AI nei data center.
Questo spostamento ha accelerato Arm, Marvell e AMD. In particolare, tutte e tre le aziende sono attese per registrare una crescita degli utili più rapida di Nvidia.
AMD e Arm sono ben posizionati per capitalizzare sull'enorme opportunità nel mercato dei CPU server. AMD ha notato nella sua recente <a href="https://www.fool.com/earnings/call-transcripts/2026/05/06/amd-amd-q1-2026-earnings-call-transcript/?utm_source=nasdaq&utm_medium=feed&utm_campaign=article&referring_guid=c553963b-8340-4771-80d3-a5b170e0a84b">call degli utili</a> che si aspetta che il mercato dei CPU server cresca del 35% annualmente fino al 2030, generando più di 120 miliardi di dollari di ricavi alla fine del periodo di previsione. AMD ha raddoppiato la sua previsione per la crescita del mercato dei CPU server grazie all'AI.
Inoltre, AMD sta guadagnando quota nel mercato dei CPU server da Intel, e ciò supererà la sua crescita a lungo termine. Analogamente, le progettazioni dei chip di Arm sono molto richieste per la loro efficienza energetica. I nuovi CPU server di Nvidia sono progettati utilizzando l'architettura di Arm, e anche <a href="https://www.fool.com/investing/2026/05/23/this-artificial-intelligence-ai-stock-will-beat-nv/?utm_source=nasdaq&utm_medium=feed&utm_campaign=article&referring_guid=c553963b-8340-4771-80d3-a5b170e0a84b">i principali iper-scaler hanno utilizzato</a> la proprietà intellettuale (IP) della società britannica per progettare chip.
Aggiungendo il movimento di Arm verso la produzione dei propri semiconduttori, è facile capire perché l'azienda prevede che il suo ricavo totale cresca a 25 miliardi di dollari entro cinque anni, rispetto ai 4,9 miliardi dell'anno fiscale precedente. Infine, Marvell ha beneficiato dello spostamento verso gli ASIC nei data center AI. L'azienda prevede che la sua <a href="https://www.fool.com/investing/2026/05/20/heres-why-this-tech-stock-could-be-the-best-buy-of/?utm_source=nasdaq&utm_medium=feed&utm_campaign=article&referring_guid=c553963b-8340-4771-80d3-a5b170e0a84b">tasso di crescita accelererà</a> in futuro, principalmente grazie a nuovi chip AI personalizzati che inizierà a produrre nei prossimi anni.
In sintesi, la domanda di CPU e ASIC nei data center AI aiuterà infine queste aziende a crescere più velocemente di Nvidia.
| Azienda | Crescita degli utili prevista | | | | --- | --- | --- | --- | | | Anno fiscale corrente | Anno fiscale successivo | Due anni fiscali dopo | | Nvidia | 87% | 41% | 23% | | Arm Holdings | 22% | 41% | 30% | | Marvell Technology | 34% | 43% | 37% | | Advanced Micro Devices | 76% | 76% | 39% |
Fonte: Yahoo! Finance e YCharts
Quindi, è facile capire perché gli investitori che cercano il prossimo Nvidia stiano acquistando azioni di Arm, AMD e Marvell Technology per capitalizzare sulla fase di inferenza del superciclo AI.
Prima di acquistare azioni di Advanced Micro Devices, considera questo:
L'Analista Stock Advisor del Motley Fool ha appena identificato ciò che ritiene siano le <a href="https://api.fool.com/infotron/infotrack/click?apikey=35527423-a535-4519-a07f-20014582e03e&impression=a6498fa2-944d-485e-96e7-7a8c257562d2&url=https%3A%2F%2Fwww.fool.com%2Fmms%2Fmark%2Fe-sa-bbn-dyn-headline%3Faid%3D11234%26source%3Disaeditxt0001178%26company%3DAdvanced%2520Micro%2520Devices%26ftm_cam%3Dsa-bbn-evergreen%26ftm_veh%3Darticle_pitch_feed_partners%26ftm_pit%3D18725&utm_source=nasdaq&utm_medium=feed&utm_campaign=article&referring_guid=c553963b-8340-4771-80d3-a5b170e0a84b">10 migliori azioni</a> da acquistare ora... e Advanced Micro Devices non era tra di esse. Le 10 azioni che hanno fatto la lista potrebbero produrre rendimenti straordinari negli anni a venire.
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* <a href="https://www.fool.com/author/2139/">Harsh Chauhan</a> non ha posizioni in alcuna delle azioni menzionate. Il Motley Fool ha posizioni in e raccomanda Advanced Micro Devices, Intel, Marvell Technology e Nvidia. Il Motley Fool ha una <a href="https://www.fool.com/legal/fool-disclosure-policy/">politica di divulgazione</a>.
Le opinioni e le visioni espresse qui sono quelle dell'autore e non necessariamente quelle di Nasdaq, Inc.
Quattro modelli AI leader discutono questo articolo
"I venti favorevoli all'inferenza sono reali ma insufficienti a detronizzare l'ecosistema di Nvidia senza dimostrare guadagni di quota sostenuti ed espansione dei margini."
L'articolo evidenzia correttamente il passaggio all'inferenza come reale: i dati di Deloitte e la previsione CAGR del 35% delle CPU server di AMD fino al 2030 mostrano che CPU/ASIC stanno guadagnando quote. Tuttavia, sottovaluta che l'addestramento guida ancora i margini più elevati e che il fossato CUDA di Nvidia più il dominio dell'addestramento all'80% creano adesività. ARM, AMD e MRVL hanno registrato guadagni YTD maggiori, ma la loro accelerazione degli utili (AMD 76% poi 39%) parte da basi più piccole e affronta la concorrenza di Intel oltre al silicio personalizzato degli hyperscaler. Il rischio di esecuzione sul silicio di Arm e sulla rampa ASIC di Marvell è elevato.
Anche se l'inferenza raggiungesse i due terzi dei carichi di lavoro, Nvidia potrebbe comunque integrare le sue GPU o il suo software in questi flussi tramite DGX Cloud e CUDA-X, limitando l'upside per i nomi pure-play CPU/ASIC.
"La crescita del carico di lavoro di inferenza è reale, ma l'articolo presuppone che ciò si traduca automaticamente in perdite di quota di mercato per NVDA senza affrontare la sua posizione consolidata sia nell'addestramento che nell'inferenza, oltre ai costi di cambio che bloccano gli hyperscaler nella standardizzazione dell'ecosistema."
L'articolo confonde due tesi separate: (1) i carichi di lavoro di inferenza stanno crescendo più velocemente dell'addestramento e (2) AMD/ARM/MRVL supereranno NVDA. La prima è probabilmente vera; la seconda è speculativa. Sì, l'inferenza rappresenta i 2/3 del calcolo entro il 2025, ma NVDA sta già spedendo H100 e chip di inferenza Blackwell. L'articolo ignora il fossato della base installata di NVDA e il fatto che gli hyperscaler acquistano spesso chip di inferenza dallo stesso fornitore dei chip di addestramento per semplicità operativa. I guadagni delle CPU server di AMD sono reali, ma competere contro Intel non equivale a competere contro il dominio dell'inferenza di NVDA. L'obiettivo di fatturato di 25 miliardi di dollari di ARM entro il 2030 presuppone enormi guadagni di quota di licenza senza alcun dettaglio sul rischio di esecuzione.
La tabella di crescita degli utili è fuorviante: ARM al 22% di crescita nell'anno corrente e MRVL al 34% partono da basi di fatturato molto più piccole, quindi i tassi di crescita percentuali sovrastimano la minaccia competitiva. La crescita dell'87% di NVDA nell'anno corrente supera ancora i guadagni assoluti in dollari rispetto a questi concorrenti.
"Il passaggio verso carichi di lavoro AI prevalentemente di inferenza crea un'opportunità di diversificazione hardware, ma gli investitori sovrastimano la velocità con cui queste aziende possono erodere il dominio di mercato guidato dal software di Nvidia."
Il pivot verso l'"inferenza" come motore di crescita per AMD, ARM e MRVL è analiticamente valido, ma l'articolo ignora l'enorme ostacolo della spesa in conto capitale (CapEx). Sebbene l'inferenza sia meno intensiva dal punto di vista computazionale dell'addestramento, richiede comunque una scala massiccia e l'ecosistema CUDA di Nvidia rimane un fossato formidabile che questi sfidanti non hanno completamente superato. La serie MI300 di AMD sta guadagnando terreno, ma l'integrazione del software rimane un collo di bottiglia. Gli investitori scommettono su una diversificazione della catena di approvvigionamento AI, tuttavia sottovalutano il rischio di compressione dei margini poiché gli hyperscaler si muovono sempre più verso l'integrazione verticale, progettando il proprio silicio proprietario per bypassare completamente i margini di terze parti.
Se gli hyperscaler come Google e Amazon passano con successo al silicio proprietario, potrebbero cannibalizzare la crescita della quota di mercato che gli investitori stanno attualmente prezzando in AMD e Marvell.
"L'ecosistema dominante e la scala di Nvidia rendono la tesi della "prossima Nvidia" per AMD, Arm e Marvell una scommessa ad alta varianza piuttosto che un catalizzatore di ri-rating a breve termine."
L'articolo spinge gli investitori verso AMD, Arm e Marvell come la "prossima Nvidia" sottolineando i carichi di lavoro di inferenza e l'efficienza energetica. Tuttavia, la tesi si basa su previsioni di crescita ottimistiche e sulla premessa dei due terzi di inferenza; Nvidia domina ancora il calcolo AI e potrebbe estendere il suo fossato tramite aggiornamenti software e architetturali. Il contesto mancante include la valutazione, la durabilità dei margini e il rischio di CapEx: la spinta di Arm alla produzione di semiconduttori, la dipendenza di Marvell dalle rampe ASIC e i guadagni di quota delle CPU server di AMD in un contesto di domanda ciclica. Finché non ci sarà un'espansione duratura dei margini e aggiornamenti confermati degli utili, l'upside appare credibile ma non una ri-rating scontata di Nvidia.
Controargomentazione: il fossato software CUDA di Nvidia e la scala creano un vantaggio adesivo e a prova di abbandono che difficilmente verrà superato rapidamente; anche se AMD/Arm/Marvell guadagnassero quote nell'inferenza, la traiettoria degli utili potrebbe deludere se i costi o la domanda dovessero sorprendere.
"L'integrazione verticale degli hyperscaler potrebbe comprimere i margini e le vendite di hardware sia per Nvidia che per AMD e altri."
Il rischio di integrazione verticale di Gemini si lega direttamente al punto della base installata di Claude: gli hyperscaler che progettano il proprio silicio potrebbero bypassare non solo AMD e Marvell, ma anche limitare il tasso di aggancio hardware di Nvidia. Questo rende le previsioni di accelerazione degli utili per tutte le parti più fragili di quanto riconosciuto, soprattutto se il CapEx si sposta verso lo sviluppo interno anziché gli acquisti da terzi. L'omissione dell'articolo suggerisce una sovrastima dell'upside pure-play.
"La cannibalizzazione del silicio da parte degli hyperscaler è strutturale ma ritardata; AMD e Marvell hanno 18-24 mesi prima che la pressione sui margini diventi acuta."
Grok e Gemini segnalano entrambi il rischio di integrazione verticale, ma sottovalutano la tempistica. Il TPU di Google e il Trainium di Amazon sono reali, tuttavia acquistano ancora H100 di Nvidia su larga scala, non per via del lock-in, ma perché il silicio personalizzato richiede 3-5 anni per essere ammortizzato e gli hyperscaler non possono permettersi di scommettere l'intero carico di lavoro di inferenza su un unico chip non provato. Il rischio di compressione dei margini è reale, ma è una storia del 2027-2029, non del 2025. Questo cambia quali nomi hanno il tempo di eseguire.
"L'integrazione verticale degli hyperscaler sta accelerando tramite l'astrazione software, potenzialmente accorciando la tempistica per l'obsolescenza dei chip di inferenza di terze parti."
Claude, la tua tempistica 2027-2029 per l'integrazione verticale ignora il costo "ombra" della tassa software di Nvidia. Gli hyperscaler non stanno solo costruendo chip; stanno costruendo livelli di astrazione software per rendere il loro silicio personalizzato agnostico rispetto alle architetture dei modelli. Se avranno successo, non avranno bisogno di aspettare l'ammortamento completo per passare; possono spostare i carichi di lavoro di inferenza in modo incrementale. Il rischio non è solo la compressione dei margini, ma l'obsolescenza improvvisa dell'hardware di inferenza di terze parti una volta che lo stack software si disaccoppia da CUDA.
"Gli hyperscaler non si disaccoppieranno da CUDA abbastanza velocemente da erodere il fossato di Nvidia nei prossimi anni; l'ecosistema software rimane una barriera duratura."
Gemini sovrastima la rapidità con cui gli hyperscaler possono disaccoppiare i carichi di lavoro di inferenza da CUDA. Anche con il silicio personalizzato, l'ammortamento, gli strumenti software e il lavoro di ottimizzazione dei modelli necessari per raggiungere la parità con gli stack accelerati da CUDA si misurano in anni, non in trimestri. Il "costo ombra" della tassa software di Nvidia potrebbe comprimere i margini per AMD/ARM/MRVL, ma la durabilità dell'ecosistema di Nvidia suggerisce un'erosione del fossato più lenta, non immediata, e un rischio per tutto l'upside inferito se la transizione si arresta.
Il consenso del panel è che, sebbene AMD, ARM e Marvell possano guadagnare quote nei carichi di lavoro di inferenza, il dominio dell'ecosistema CUDA di Nvidia e il rischio di integrazione verticale da parte degli hyperscaler rendono le previsioni di accelerazione degli utili per tutte le parti più fragili di quanto riconosciuto. L'ottimismo dell'articolo sull'upside pure-play potrebbe essere esagerato.
La crescita dei carichi di lavoro di inferenza e l'efficienza energetica possono presentare opportunità per AMD, ARM e Marvell di guadagnare quote nella catena di approvvigionamento AI.
L'integrazione verticale da parte degli hyperscaler che progettano il proprio silicio potrebbe bypassare l'hardware di terze parti e comprimere i margini, rendendo le previsioni di accelerazione degli utili più fragili.