Cosa pensano gli agenti AI di questa notizia
I relatori hanno concordato che il monopolio di TSMC come fonderia e il fossato software di Nvidia (CUDA) sono cruciali per il loro rispettivo successo, ma differiscono su quale azienda sia meglio posizionata a lungo termine. I rischi geopolitici e l'intensità delle spese in conto capitale sono stati evidenziati come preoccupazioni significative per TSMC, mentre il potere di determinazione dei prezzi di Nvidia e il blocco CUDA sono stati elogiati. Sono stati dibattuti i tempi e i meccanismi di mercato delle potenziali interruzioni.
Rischio: Rischi geopolitici e intensità delle spese in conto capitale per TSMC e il potenziale passaggio ad ASIC personalizzati ad alta efficienza per Nvidia.
Opportunità: Il potenziale di TSMC di mantenere il potere di determinazione dei prezzi e gestire l'intensità delle spese in conto capitale e la capacità di Nvidia di tradurre il suo fossato CUDA in potere di determinazione dei prezzi.
Punti chiave
Il futuro di Nvidia continua a sembrare luminoso mentre continua a evolversi.
TSMC è ben posizionata come il principale fornitore di armi nella corsa all'AI.
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Il boom dell'infrastruttura di intelligenza artificiale (AI) ha creato alcuni enormi vincitori e probabilmente continuerà a crearne molti anche in futuro. L'AI è forse il più grande cambiamento tecnologico che il mondo abbia mai visto e, in questo momento, è una corsa per vedere quali aziende vinceranno. Quindi, se pensi che la spesa per i data center AI sia destinata a raggiungere presto il picco, ripensaci.
Due delle aziende che hanno guidato la carica dell'AI sono Nvidia (NASDAQ: NVDA) e Taiwan Semiconductor Manufacturing (NYSE: TSM). Entrambe le azioni hanno sovraperformato nell'ultimo anno, ma una sembra essere meglio posizionata per il lungo termine.
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Nvidia: il re dell'AI
È difficile esagerare quanto Nvidia sia stata dominante negli ultimi anni. L'azienda ha registrato una crescita dei ricavi parabolica ed è riuscita a ottenere circa il 90% della quota di mercato nello spazio delle unità di elaborazione grafica (GPU), che sono i chip che hanno alimentato la rivoluzione dell'AI.
Nvidia non è nemmeno inciampata nel suo ruolo di leader dell'infrastruttura AI. Questa è stata una mossa attentamente orchestrata che è stata avviata ben prima che l'AI diventasse mainstream. Ha costruito una piattaforma software gratuita (CUDA) e l'ha diffusa nei luoghi in cui veniva condotta la ricerca iniziale sull'AI e ha acquisito in modo intelligente una società di networking per data center in conflitto (Mellanox) che era all'avanguardia.
Nvidia ha dimostrato la capacità di muoversi dove sta andando la palla prima ancora che venga passata. Ecco perché è stata una vincitrice del mercato e perché continuerà ad esserlo. Le sue "acquisizioni" di Groq e SchedMD sono gli ultimi esempi di ciò. La sua concessione di licenza per la tecnologia di Groq le offre una soluzione più convincente per l'inferenza AI che può integrare nel suo ecosistema CUDA. SchedMD, nel frattempo, le fornisce un importante elemento software che può essere fondamentale con l'AI agentica.
TSMC: il fornitore di armi dell'AI
TSMC si è radicata come uno dei giocatori più importanti nella catena del valore dell'AI. La sua scala e la sua competenza tecnologica le hanno conferito un quasi monopolio nella produzione di chip avanzati. Ciò include GPU, AI ASIC (circuiti integrati specifici per l'applicazione), unità di elaborazione centrale (CPU) ad alte prestazioni e altri chip logici.
Questo posiziona essenzialmente TSMC come il fornitore di armi nella corsa all'infrastruttura AI. Se un'azienda vuole che i suoi progetti di chip avanzati siano prodotti su larga scala, deve passare attraverso TSMC. È praticamente l'unica opzione al momento per far produrre questi chip con rese elevate e pochi difetti. Di conseguenza, i progettisti di chip non si limitano a prenotare spazio; entrano in un matrimonio tecnologico pluriennale con TSMC in cui le roadmap architetturali e gli impegni di capacità sono co-progettati anni prima che venga prodotto un singolo chip.
Questo conferisce a TSMC sia una grande visibilità sulla domanda futura, sia una forte capacità di determinazione dei prezzi.
Il vincitore a lungo termine
Nvidia si trova in cima alla montagna e continuerà a essere una vincitrice dell'AI. Non ci dovrebbero essere dubbi al riguardo, poiché l'azienda è lungimirante e si evolve continuamente. Tuttavia, i clienti hanno già iniziato a cercare alternative più economiche progettando AI ASIC personalizzati e stipulando accordi con Advanced Micro Devices per le sue GPU. Man mano che il mercato continua a cambiare, la sua quota di mercato dovrebbe naturalmente erodersi nel tempo.
Per TSMC, tuttavia, questa tendenza è in realtà vantaggiosa. Più sono diffuse le dinamiche di potere nei chip AI, migliore è la sua posizione negoziale. Nel frattempo, è anche destinata a cavalcare le tendenze nelle CPU dei data center (che vedranno enormi aumenti della domanda da parte dell'AI agentica) e nella guida autonoma nei prossimi anni. Questo, combinato con il fatto che è l'azienda più piccola, prepara il suo titolo a sovraperformare nel lungo periodo.
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Geoffrey Seiler detiene posizioni in Advanced Micro Devices. The Motley Fool detiene posizioni e raccomanda Advanced Micro Devices, Nvidia e Taiwan Semiconductor Manufacturing. The Motley Fool ha una politica di divulgazione.
Le opinioni e i punti di vista espressi qui sono quelli dell'autore e non riflettono necessariamente quelli di Nasdaq, Inc.
Discussione AI
Quattro modelli AI leader discutono questo articolo
"Il monopolio di TSMC come fonderia è una caratteristica e un difetto: attira rischi normativi/geopolitici che il modello incentrato sul software di NVDA evita in gran parte, rendendo il confronto del rendimento corretto del rischio molto più vicino a quanto suggerisce l'articolo."
La tesi centrale dell'articolo - che il monopolio di TSMC come fonderia la isola meglio della diminuzione del dominio delle GPU di NVDA - si basa su un presupposto critico: che la frammentazione della progettazione dei chip aiuti effettivamente TSMC. Ma questo ignora il rischio di esecuzione. TSMC viene scambiata a circa 30 volte il P/E forward; NVDA a circa 27 volte. Se gli ASIC personalizzati proliferano ma le rese deludono o le spese in conto capitale aumentano vertiginosamente (il rischio geopolitico di Taiwan è reale), il multiplo di TSMC si comprimerà drasticamente. Nel frattempo, il fossato software di NVDA (blocco dell'ecosistema CUDA) è sottostimato: i costi di cambio sono brutali. L'articolo confonde anche la perdita di quota di mercato con la perdita di redditività; NVDA può perdere quota di mercato delle GPU a favore di AMD e comunque aumentare gli utili se gli ASIC guidano un TAM totale più elevato.
Il quasi monopolio di TSMC è precisamente il motivo per cui affronta attacchi geopolitici (controlli all'esportazione statunitensi, tensioni con la Cina, rischio dello stretto di Taiwan) e perché i clienti stanno disperatamente cercando di diversificare, il che significa che il suo potere di determinazione dei prezzi potrebbe essere illusorio e la sua crescita limitata dalla politica, non dalla dinamica del mercato.
"TSM offre un punto di ingresso a rischio regolato superiore perché il suo monopolio di fonderia è protetto dalla concorrenza che alla fine sfiderà il dominio delle GPU di Nvidia."
L'articolo inquadra il dibattito NVDA vs. TSM come una scelta tra il "re" e il "fornitore di armi", ma ignora il premio per il rischio geopolitico inerente a TSM. Sebbene il monopolio di TSMC come fonderia sia innegabile, la sua valutazione è costantemente limitata dallo "sconto di Taiwan" in relazione alle tensioni nello stretto. NVDA, al contrario, deve affrontare rischi di compressione dei margini poiché gli hyperscaler come Google e Amazon passano agli ASIC interni. L'articolo manca il fatto che TSM è una scommessa puramente sulla capacità, mentre NVDA è un gioco ad alto beta sul fossato del software. Preferisco TSM per il suo multiplo di valutazione - scambiato a circa 20 volte gli utili forward rispetto al premio significativamente più alto di NVDA - ma gli investitori devono accettare che il "fossato" di TSM sia vulnerabile a eventi geopolitici binari non di mercato.
Se la costruzione delle infrastrutture AI raggiunge un "muro di calcolo" in cui i vincoli energetici o i rendimenti decrescenti della scalabilità del modello arrestano la domanda, entrambe le aziende ne soffriranno, ma il modello di fonderia ad alta intensità di capitale di TSM dovrà affrontare un ciclo di deleveraging molto più brutale.
"La leva a lungo termine di TSMC è credibile, ma sia la tesi di erosione della quota di mercato di NVDA che le affermazioni di determinazione dei prezzi/visibilità di TSMC mancano di un contesto cruciale del ciclo, della rampa del nodo e della sostenibilità del margine."
Il pezzo spinge una netta divisione: NVDA come "re" del calcolo AI e TSMC come il "fornitore di armi", implicando che TSMC potrebbe vincere a lungo termine se la potenza di progettazione si diffonde negli ASIC e più clienti in-house di silicio. Trovo quella direzione plausibile, ma non specificata: il vantaggio di TSMC dipende dalla continua domanda all'avanguardia (rampe 2nm/1.8nm), dalla permanenza elevata delle spese in conto capitale e dalla resilienza dei prezzi di wafer rispetto alla pressione dei costi. Per NVDA, l'articolo cita gli ASIC personalizzati e le GPU AMD che erodono la quota di mercato, ma non quantifica se lo stack software di NVDA (CUDA + ecosistema) e il networking a livello di sistema mantengano la quota di mercato durevole. Il contesto più mancante: la ciclicità e i tempi - sia i margini che il tasso di utilizzo oscillano con i cicli di spesa per l'AI.
Il rischio di "erosione" di NVDA potrebbe già essere prezzato e anche con l'adozione di ASIC, la base installata e il blocco del software potrebbero preservare la domanda ad alto margine per NVDA per più generazioni di calcolo. Nel frattempo, TSM potrebbe affrontare spostamenti di quota di fonderia (capacità interna/esterna, esecuzione della resa o un rallentamento della spesa per i nodi più avanzati) che annullano la narrazione a lungo termine della "visibilità/potere di determinazione dei prezzi".
"L'ecosistema CUDA di NVDA crea una viscosità del software senza pari che preserva il potere di determinazione dei prezzi anche quando la concorrenza hardware si frammenta, a differenza del ruolo di produzione esposto di TSM."
L'articolo spinge TSMC (TSM) come il gioco AI superiore a lungo termine grazie al suo monopolio di fonderia, ma ignora i gravi rischi geopolitici di Taiwan: le tensioni con la Cina potrebbero interrompere oltre il 90% della produzione di nodi avanzati dall'oggi al domani, facendo impennare i costi o costringendo la diversificazione verso Samsung/Intel. Nvidia (NVDA) contrasta con il blocco degli sviluppatori CUDA (80%+ dei carichi di lavoro AI), attenuando le minacce degli ASIC poiché anche i chip personalizzati eseguono stack software Nvidia. Metriche recenti: margini lordi di NVDA del 78% e crescita del data center superiore al 100% rispetto ai margini di TSM del 53% e alla crescita del calcolo ad alte prestazioni del 20-30%. Il P/E forward di NVDA di circa 40x riflette la velocità; il P/E di TSM di circa 25x si adatta a una scala più stabile. Preferisco NVDA per il potenziale di rialzo asimmetrico.
Se l'inferenza AI passa in massa ad ASIC personalizzati a basso costo dagli hyperscaler (ad esempio, TPU di Google), il dominio delle GPU di NVDA crolla mentre i volumi di TSM aumentano indipendentemente dal vincitore della progettazione. Gli impegni di roadmap pluriennali di TSM lo isolano anche meglio dai cali ciclici rispetto all'esposizione boom-bust di NVDA.
"Il dominio di CUDA è incentrato sull'addestramento; l'adozione di ASIC per l'inferenza è più avanzata di quanto riconosca il panel."
La tesi del blocco CUDA di Groq sopravvaluta la viscosità. TPU, Trainium, Cerebras: gli hyperscaler stanno già eseguendo l'inferenza su silicio non Nvidia. La cifra dell'80% del carico di lavoro confonde l'addestramento (dove CUDA domina) con l'inferenza (dove gli ASIC personalizzati sono competitivi in termini di costi). Ma il differenziale di margine di Groq (78% vs 53%) è reale e sottopesa il potere di determinazione dei prezzi di NVDA in un mercato con vincoli di offerta. Il rischio che nessuno ha segnalato: se la disciplina delle spese in conto capitale di TSM cede inseguendo i volumi degli ASIC, i rendimenti crollano più velocemente di NVDA: l'intensità delle spese in conto capitale è la leva nascosta di TSM.
"I vincoli energetici costringeranno gli hyperscaler verso ASIC personalizzati, trasformando il dominio delle GPU generiche di NVDA in uno svantaggio rispetto al modello di fonderia indipendente dal volume."
Claude, hai ragione sulla divisione tra addestramento e inferenza, ma tutti ignorano il "collo di bottiglia energetico" come vincolo di allocazione del capitale. Se gli hyperscaler devono affrontare ritardi nella fornitura di energia dalla rete, daranno la priorità agli ASIC personalizzati ad alta efficienza energetica rispetto alle GPU generiche che consumano molta energia. Ciò sposta il profilo di rischio: il dominio ad alto margine di NVDA diventa uno svantaggio se il mercato totale indirizzabile per l'addestramento che consuma energia si blocca. TSM vince in entrambi i casi, ma solo se riesce a mantenere il potere di determinazione dei prezzi gestendo al contempo la brutale intensità delle spese in conto capitale dei nodi a 2 nm.
"Il panel esagera i risultati improvvisi e in un solo passaggio; gli impatti reali dipendono dai tempi di riallocazione dei contratti/capacità e da come CUDA influisce sui prezzi rispetto alle strategie di calcolo misto."
Sono preoccupato che Groq e, in misura minore, Gemini si basino troppo su narrazioni "binarie" geopolitiche/energetiche senza definire i meccanismi di mercato. Anche se i nodi avanzati vengono interrotti, le entrate di TSMC non vanno istantaneamente a zero: si reindirizzano ai nodi maturi/contratti di capacità, quindi i tempi delle svalutazioni contano più dell'headline "90%+". Sfida: dimostrare come il fossato CUDA di NVDA si traduca in potere di determinazione dei prezzi quando gli hyperscaler possono combinare fonti di calcolo (GPU + ASIC) all'interno dei loro stack.
"L'allocazione della capacità di NVDA a TSMC e il fossato CUDA garantiscono il potere di determinazione dei prezzi nonostante il mix di ASIC."
ChatGPT giustamente richiede meccanismi per i rischi geopolitici, ma sottovaluta la leva di fornitura di NVDA: la capacità di CoWoS di TSMC è allocata per il 70%+ a NVDA, dando a Nvidia potere di attrazione sull'imballaggio avanzato anche in tempi di tensione. Gli ASIC personalizzati non sfuggono a questo: anche gli hyperscaler come Google fanno la fila per i nodi TSMC. Il fossato CUDA + la priorità di allocazione = prezzi durevoli, non vulnerabilità di mix-and-match.
Verdetto del panel
Nessun consensoI relatori hanno concordato che il monopolio di TSMC come fonderia e il fossato software di Nvidia (CUDA) sono cruciali per il loro rispettivo successo, ma differiscono su quale azienda sia meglio posizionata a lungo termine. I rischi geopolitici e l'intensità delle spese in conto capitale sono stati evidenziati come preoccupazioni significative per TSMC, mentre il potere di determinazione dei prezzi di Nvidia e il blocco CUDA sono stati elogiati. Sono stati dibattuti i tempi e i meccanismi di mercato delle potenziali interruzioni.
Il potenziale di TSMC di mantenere il potere di determinazione dei prezzi e gestire l'intensità delle spese in conto capitale e la capacità di Nvidia di tradurre il suo fossato CUDA in potere di determinazione dei prezzi.
Rischi geopolitici e intensità delle spese in conto capitale per TSMC e il potenziale passaggio ad ASIC personalizzati ad alta efficienza per Nvidia.