Fatturato superiore al 60%? Domanda acquisita? Come Nvidia alimenta la propria crescita con investimenti controversi.
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Pubblicato il: 20 novembre 2025 / Aggiornato il: 20 novembre 2025 – Autore: Konrad Wolfenstein
Fatturato superiore al 60%? Domanda acquisita? Come Nvidia alimenta la propria crescita con investimenti controversi – Immagine: Xpert.Digital
Nuovi chip ogni anno: l'aggressiva strategia di aggiornamento di Nvidia: motore del progresso o obsolescenza programmata?
### La scommessa da mille miliardi di dollari di Nvidia: mossa geniale o castello di carte sull'orlo del collasso? ### Vale cinquemila miliardi di dollari: Nvidia è la bolla più grande dall'era delle dot-com? ### Più apparenza che sostanza? Perché gli investitori più importanti mettono in guardia da una bolla dell'intelligenza artificiale ###
La domanda da 300 miliardi di dollari: cosa succederebbe se Google & Co. staccassero la spina a Nvidia?
Il produttore di chip californiano Nvidia ha nuovamente infranto le aspettative di Wall Street nel terzo trimestre del 2025, registrando un fatturato di 57 miliardi di dollari e un tasso di crescita annuo del 62%. Ma dietro queste cifre impressionanti si cela un dibattito fondamentale che va ben oltre le consuete analisi trimestrali. La performance dell'azienda, che a fine ottobre 2025 è diventata la prima nella storia a superare la soglia dei cinquemila miliardi di dollari, solleva interrogativi cruciali. Questa crescita sana si basa su una domanda reale, trainata dall'inarrestabile rivoluzione dell'intelligenza artificiale? Oppure stiamo assistendo a un surriscaldamento speculativo che ricorda gli eccessi delle passate bolle tecnologiche, alimentato artificialmente da modelli di finanziamento circolari e rischiosi?
Questa straordinaria espansione è indissolubilmente legata all'ascesa dell'intelligenza artificiale generativa a partire dall'introduzione di ChatGPT. Le GPU Nvidia sono diventate un'infrastruttura indispensabile per l'addestramento e l'esecuzione di modelli linguistici di grandi dimensioni, innescando una domanda esponenziale. Al centro di questo sviluppo ci sono gli "hyperscaler" – giganti della tecnologia come Microsoft, Amazon, Google e Meta – che, con investimenti previsti superiori a 300 miliardi di dollari entro il 2025, sono i principali motori di questo boom. Tuttavia, questa massiccia dipendenza da soli quattro grandi clienti, che ora rappresentano il 61% del fatturato, comporta significativi rischi di concentrazione. Allo stesso tempo, gli investimenti strategici in startup che sono tra i maggiori clienti di Nvidia sollevano interrogativi sulla vera natura di questa domanda. Mentre i sostenitori sottolineano una redditività senza precedenti, il vantaggio tecnologico offerto da architetture come Blackwell e il consolidato ecosistema software CUDA, importanti critici e gestori di fondi mettono in guardia da una bolla pericolosa che potrebbe essere peggiore della bolla delle dot-com. La seguente analisi approfondisce l'anatomia della crescita di Nvidia, evidenziandone i fattori chiave e i rischi crescenti, e pone la domanda cruciale: il capitalismo digitale è costruito su solide fondamenta in silicio o sulle sabbie speculative di un'imminente correzione?
Adatto a:
La crescita esponenziale di Nvidia nell'era dell'intelligenza artificiale
Quando un'azienda di chip diventa un'infrastruttura critica del capitalismo digitale
Il produttore di chip californiano Nvidia ha raggiunto un fatturato di 57 miliardi di dollari nel terzo trimestre del 2025, superando le aspettative di Wall Street. Il tasso di crescita del 62% su base annua è notevole, ma solleva interrogativi fondamentali che vanno ben oltre i tipici risultati trimestrali. Non si tratta solo di come una singola azienda abbia raggiunto tali risultati, ma anche di stabilire se questa espansione poggi su solide basi economiche o mostri segni di surriscaldamento speculativo che ricordano le passate bolle tecnologiche.
La portata di questo sviluppo diventa evidente solo se si considera l'arco temporale. Tre anni fa, la capitalizzazione di mercato di Nvidia era di circa 400 miliardi di dollari. Entro la fine di ottobre 2025, l'azienda era diventata la prima nella storia a raggiungere un valore di mercato di 5.000 miliardi di dollari. Questo aumento di valore di oltre dodici volte in soli tre anni è senza precedenti nella storia. Persino le stelle nascenti più spettacolari dell'era delle dot-com non hanno ottenuto tali incrementi di valutazione assoluta.
Questo straordinario sviluppo è strettamente legato alla rapida diffusione dell'intelligenza artificiale generativa. Dal lancio di ChatGPT nel novembre 2022, la domanda di processori grafici ad alte prestazioni per l'addestramento e l'esecuzione di modelli linguistici di grandi dimensioni è cresciuta esponenzialmente. Nvidia è al centro di questa trasformazione, poiché le GPU dell'azienda sono considerate essenziali per la realizzazione di data center complessi. La domanda chiave ora è se questo boom si basi su meccanismi economici fondamentali o se mascheri dinamiche speculative che ricordano gli eccessi del mercato del passato.
L'anatomia della crescita: cinque fattori chiave dell'esplosione delle vendite
Gli hyperscaler come motore di crescita primario
L'analisi dei fattori di fatturato rivela un modello di business altamente concentrato. Il segmento dei data center ha generato 51,2 miliardi di dollari nel terzo trimestre, rappresentando circa il 90% del fatturato totale. All'interno di questo segmento, circa il 50% è attribuibile ai cosiddetti hyperscaler, ovvero i principali fornitori di cloud Microsoft, Amazon, Google e Meta. Queste quattro aziende stanno investendo massicciamente nella realizzazione di infrastrutture per l'intelligenza artificiale.
La propensione agli investimenti degli hyperscaler ha raggiunto livelli notevoli. Queste aziende prevedono investimenti in conto capitale superiori a 300 miliardi di dollari entro il 2025, con Amazon in testa con oltre 100 miliardi di dollari, seguita da Microsoft con 85-93 miliardi di dollari e Google con circa 75 miliardi di dollari. Queste cifre superano significativamente gli investimenti in conto capitale degli ultimi anni e rappresentano un accumulo infrastrutturale fondamentale di proporzioni storiche senza precedenti.
Tuttavia, la focalizzazione su questi pochi grandi clienti comporta rischi strutturali. I report trimestrali rivelano che i quattro maggiori clienti di Nvidia rappresentano ora il 61% del fatturato, con un aumento del 56% rispetto al trimestre precedente. Due clienti, di cui non è stato reso noto il nome, da soli rappresentano il 39% del fatturato. Questa estrema dipendenza da un numero limitato di clienti rappresenta un rischio di concentrazione, evidenziato come un punto critico nell'analisi finanziaria.
L'architettura Blackwell come catalizzatore tecnologico
Il secondo fattore chiave di crescita è il lancio della nuova generazione di chip Blackwell. Il CEO Jensen Huang ha spiegato durante la presentazione dei risultati finanziari che i dati di vendita dei chip Blackwell sono eccezionalmente elevati e che i processori per i data center sono completamente esauriti. La domanda supera significativamente la capacità produttiva, quindi Nvidia ha chiesto al suo partner produttivo TSMC di aumentare del 50% la produzione di wafer da tre nanometri.
Questi colli di bottiglia nell'offerta sono un'arma a doppio taglio. Da un lato, dimostrano la domanda strutturale per i chip più avanzati. Dall'altro, dimostrano che Nvidia, nonostante la sua posizione dominante sul mercato, sta raggiungendo i suoi limiti di capacità. TSMC prevede di aumentare la sua produzione mensile dagli attuali 100.000-110.000 wafer a 160.000 wafer, con 35.000 wafer al mese riservati specificamente a Nvidia. Tuttavia, questa espansione produttiva è un processo che richiederà mesi e non avrà il suo pieno effetto prima del 2026.
La piattaforma Blackwell non è un singolo chip, ma un ecosistema completo di processori, componenti di rete e circuiti. Questa integrazione offre a Nvidia un vantaggio competitivo rispetto ai concorrenti che offrono solo singoli componenti. La soluzione di sistema completa consente agli hyperscaler di gestire i propri data center in modo più efficiente e di massimizzare le prestazioni per dollaro investito. Allo stesso tempo, questa strategia vincola strettamente i clienti alla piattaforma Nvidia, creando un naturale effetto lock-in.
Riduzione del ciclo di produzione e cicli di aggiornamento permanenti
Nel 2024, Nvidia ha intrapreso un cambiamento strategico fondamentale, riducendo il ciclo di vita dei suoi prodotti da 18 a 24 mesi, a un ritmo annuale. Questa accelerazione è notevole e fondamentalmente diversa dai precedenti cicli dei semiconduttori. Dopo Blackwell, la piattaforma VeraRubin sarà lanciata nella seconda metà del 2026, seguita da Rubin Ultra nel 2027 e dalle generazioni successive a intervalli annuali.
Questa strategia di innovazione continua crea una domanda costante. Gli hyperscaler e i clienti aziendali si trovano ad affrontare la sfida di modernizzare regolarmente la propria infrastruttura per rimanere competitivi. I salti tecnologici tra le generazioni sono sostanziali. Rispetto alla precedente generazione Hopper, Blackwell offre miglioramenti significativi in termini di potenza di calcolo, efficienza energetica e connettività di storage. Dal punto di vista del cliente, questi progressi giustificano gli elevati costi di investimento, poiché riducono direttamente i costi operativi per operazione di elaborazione.
Tuttavia, questa strategia comporta anche dei rischi. Accorciare i cicli di vita dei prodotti significa che l'hardware perde il suo valore relativo più rapidamente. Un chip H100 acquistato oggi sarà tecnologicamente obsoleto tra due anni, anche se rimane funzionalmente utilizzabile. Questa obsolescenza programmata porta a tassi di rotazione del capitale più elevati per i clienti e aumenta la loro dipendenza da continui reinvestimenti. Rimane aperta la questione se questi cicli siano sostenibili a lungo termine o se porteranno a una perdita di valore degli investimenti.
Partnership strategiche e creazione di ecosistemi
Il quarto motore di crescita è costituito dalle ampie partnership strategiche che Nvidia ha stretto negli ultimi mesi. A settembre 2025, l'azienda ha annunciato un investimento fino a 100 miliardi di dollari in OpenAI per finanziare la costruzione di data center con una capacità totale di dieci gigawatt. In cambio, OpenAI si impegna a utilizzare milioni di GPU Nvidia. Un accordo simile con Anthropic è seguito a novembre, in cui Nvidia investe fino a 10 miliardi di dollari, mentre Microsoft contribuisce con altri 5 miliardi di dollari. Anthropic, a sua volta, acquista da Microsoft Azure capacità di calcolo per un valore di 30 miliardi di dollari, basata su hardware Nvidia.
Queste transazioni seguono uno schema circolare sempre più messo in discussione. Nvidia investe in startup, che a loro volta acquistano hardware Nvidia. Allo stesso tempo, una parte degli investimenti torna a Nvidia tramite i provider cloud sotto forma di acquisto di chip. Questo sistema crea un ciclo di valore chiuso in cui il capitale circola all'interno di un ecosistema strettamente integrato. I critici lo definiscono "stimolazione artificiale della domanda", mentre i sostenitori sostengono che sia l'integrazione verticale strategica a distribuire il rischio tra i partner.
Brian Mulberry di Zacks Investment Management ha riassunto in modo sintetico il problema quando, in un'intervista a TheStreet, ha spiegato che sta diventando sempre più difficile tracciare i grovigli finanziari. La questione di chi possa in ultima analisi rivendicare quale quota di un dollaro di fatturato sta diventando sempre più complessa. Questa mancanza di trasparenza rende difficile una valutazione razionale del mercato e apre le porte a eccessi speculativi.
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Ecosistema software e fossato CUDA
Il quinto fattore di crescita, potenzialmente il più sostenibile, è l'ecosistema software che Nvidia ha costruito in oltre due decenni. La sua piattaforma di programmazione proprietaria, CUDA, è diventata lo standard di fatto per lo sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale. Oltre quattro milioni di sviluppatori in tutto il mondo utilizzano CUDA e praticamente tutti i principali modelli di intelligenza artificiale sono stati addestrati su hardware Nvidia utilizzando il software CUDA.
Questo effetto di rete crea costi di commutazione significativi. Anche se un concorrente come AMD o Intel offrisse hardware tecnologicamente equivalente, gli sviluppatori dovrebbero riscrivere l'intero stack software per utilizzarlo. La compatibilità con framework esistenti come PyTorch e TensorFlow è strettamente legata a CUDA. Google, con le sue Tensor Processing Unit, e Amazon, con i suoi chip Trainium, stanno perseguendo approcci alternativi, ma rimangono confinati ai propri ecosistemi cloud e non riescono a raggiungere l'adozione multipiattaforma di CUDA.
Questo predominio, tuttavia, non è del tutto consolidato. La pressione per ridurre i costi sta spingendo gli hyperscaler a sviluppare i propri chip. Google ha ora lanciato la sua quinta generazione di TPU e l'ultima Ironwood offre il doppio dell'efficienza energetica e una capacità di memoria sei volte superiore rispetto al suo predecessore. Queste soluzioni personalizzate sono ottimizzate per carichi di lavoro specifici e possono essere più convenienti in questi scenari rispetto alle soluzioni generiche di Nvidia.
La domanda fondamentale: un'attività solida o una bolla speculativa?
Argomenti a favore di una forza fondamentale sostenibile
I sostenitori della sostenibilità della crescita di Nvidia sottolineano diversi fattori strutturali. Il più importante è l'effettiva trasformazione dell'economia attraverso l'intelligenza artificiale. A differenza di precedenti tecnologie di tendenza come il metaverso o la blockchain, l'intelligenza artificiale sta già dimostrando incrementi di produttività misurabili nelle aziende. Gli studi dimostrano che le organizzazioni che utilizzano l'intelligenza artificiale generativa ottengono rendimenti medi di 3,70 dollari per dollaro investito, con le principali implementazioni che raggiungono rendimenti fino a 10,30 dollari.
Il tasso di adozione nelle aziende sottolinea questa esigenza fondamentale. Nel 2024, il 78% di tutte le organizzazioni utilizzava l'IA in almeno una funzione aziendale, con un aumento del 55% rispetto all'anno precedente. L'IA generativa è utilizzata regolarmente dal 71% delle aziende, con un aumento significativo rispetto al 65% di inizio anno. Questi dati mostrano che l'IA ha superato la fase sperimentale e si sta integrando nei processi operativi principali delle aziende.
I risultati finanziari supportano questa tesi. Il margine lordo di Nvidia supera il 73% e l'utile netto ha raggiunto i 31,9 miliardi di dollari nel terzo trimestre, con un margine netto del 56%. Questa redditività è eccezionale e dimostra che Nvidia non solo genera fatturato, ma lo converte anche in modo efficiente in profitto. Il flusso di cassa libero supera i 25 miliardi di dollari a trimestre, garantendo all'azienda una notevole flessibilità finanziaria per investimenti, riacquisti di azioni proprie e acquisizioni strategiche.
La visibilità della domanda si estende ben oltre il futuro. Il Chief Financial Officer Colette Kress ha spiegato durante la presentazione dei risultati finanziari che Nvidia ha visibilità su ricavi superiori a 500 miliardi di dollari fino al 2025 e al 2026, sulla base dei contratti e degli ordini esistenti per i sistemi Blackwell e Rubin. Questa certezza di pianificazione a lungo termine distingue la situazione attuale dai precedenti periodi di speculazione, in cui le valutazioni si basavano su vaghe promesse per il futuro.
Gli analisti ritengono ragionevoli i parametri di valutazione dell'azienda. Con un rapporto prezzo/utili di circa 52 a 53, Nvidia si colloca significativamente al di sopra della media di mercato di 40, ma al di sotto della media del settore tecnologico di 105. Sulla base di un tasso di crescita degli utili previsto superiore al 40%, ciò si traduce in un rapporto PEG di 1,34, che suggerisce una valutazione equa.
Segnali di allarme di surriscaldamento speculativo
Nonostante questi punti di forza fondamentali, i segnali di allarme che indicano elementi speculativi stanno aumentando. La banca d'investimento Goldman Sachs ha indicato in diverse analisi che le valutazioni di mercato nel settore dell'intelligenza artificiale potrebbero aver già scontato tutti i guadagni economici dei prossimi decenni. L'aumento cumulativo del valore delle aziende legate all'intelligenza artificiale sta raggiungendo i 19.000 miliardi di dollari, che corrisponde al limite superiore dei benefici macroeconomici previsti. L'aumento di valore nel solo settore dei semiconduttori e tra i fornitori privati di modelli di intelligenza artificiale supera già lo scenario di base di 8.000 miliardi di dollari.
Gli analisti di Goldman Sachs individuano due rischi chiave. Il primo è l'errore di aggregazione, in cui gli investitori estrapolano gli impressionanti tassi di crescita delle singole aziende da tutti i potenziali vincitori. La capitalizzazione di mercato combinata di progettisti di chip, sviluppatori di modelli e hyperscaler potrebbe superare il mercato complessivo che alla fine devono condividere. Il secondo rischio è che i mercati tendano a pagare troppo per i guadagni futuri, anche quando le innovazioni sottostanti sono reali. I parallelismi con i boom dell'innovazione degli anni '20 e '90 sono sorprendenti, sebbene Goldman Sachs non faccia riferimento esplicito ai successivi crolli del 1929 e del 2000.
Gli hedge fund Elliott Management e Scion Asset Management di Michael Burry hanno lanciato avvertimenti più puntuali. Elliott, in una lettera agli investitori, ha descritto Nvidia come in territorio di bolla e ha espresso scetticismo sul fatto che gli hyperscaler continueranno ad acquistare chip in quantità così elevate. Hanno sostenuto che l'intelligenza artificiale è sopravvalutata e che molti casi d'uso proposti non sarebbero mai convenienti, consumerebbero troppa energia o si dimostrerebbero inaffidabili. Michael Burry, noto per la sua scommessa vincente contro il mercato immobiliare prima della crisi finanziaria del 2008, ha acquisito opzioni put sulle azioni Nvidia, indicando un'aspettativa di calo dei prezzi.
L'estrema concentrazione della domanda aggrava queste preoccupazioni. Il fatto che il 61% del fatturato provenga da soli quattro clienti significa che un cambiamento nella strategia di investimento di un singolo hyperscaler avrebbe un impatto significativo sul business di Nvidia. Se Microsoft, Amazon o Google decidessero di ridurre le spese in conto capitale o di concentrarsi maggiormente sui propri chip, ciò modificherebbe radicalmente le dinamiche di crescita.
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Il fenomeno della finanza circolare
La crescente circolarità dei flussi finanziari nell'ecosistema dell'intelligenza artificiale è vista con particolare preoccupazione. Nvidia investe in startup come OpenAI, CoreWeave e Anthropic, che sono tra i suoi maggiori clienti. Queste startup utilizzano il capitale per affittare capacità di calcolo da provider cloud che utilizzano anche hardware Nvidia. Una parte del capitale investito torna quindi a Nvidia sotto forma di acquisto di chip. Questo ciclo chiuso solleva la questione se esista una reale domanda esterna o se Nvidia stia finanziando parzialmente la propria domanda.
L'esempio di CoreWeave illustra questa dinamica in modo particolarmente chiaro. Nvidia detiene una partecipazione di oltre il 5% nella startup cloud e si è impegnata a settembre 2025 ad acquistare da CoreWeave servizi cloud per un valore di 6,3 miliardi di dollari. Questo serve a garantire che CoreWeave possa sfruttare la sua capacità e, a sua volta, consente alla startup di acquistare ancora più chip Nvidia. OpenAI, da parte sua, ha firmato contratti con CoreWeave per un totale di 22,4 miliardi di dollari. In questa struttura, Nvidia agisce contemporaneamente come fornitore, investitore e cliente, il che riduce significativamente la trasparenza.
I critici sostengono che questa struttura assomigli a un castello di carte, in cui la perdita di un singolo anello potrebbe mettere a repentaglio l'intera catena. Ad esempio, se OpenAI non riuscisse a generare entrate sufficienti per onorare i propri obblighi nei confronti di CoreWeave, e CoreWeave, a sua volta, faticasse a onorare i propri debiti, ciò potrebbe ritorcersi contro Nvidia. Il fatto che queste interconnessioni non siano pubblicamente trasparenti rende difficile una solida valutazione del rischio.
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Ritorno sugli investimenti degli hyperscaler
Una questione chiave per la sostenibilità degli investimenti in IA è se gli hyperscaler riescano effettivamente a ottenere un ritorno adeguato sulle loro ingenti spese in conto capitale. Si prevede che la spesa complessiva dei quattro maggiori hyperscaler – Amazon, Microsoft, Google e Meta – raggiungerà i 315 miliardi di dollari nel 2025, oltre tredici volte il livello del 2015.
I risultati finora sono contrastanti. Gli ultimi risultati trimestrali di Google mostrano che le funzionalità di intelligenza artificiale nella ricerca e in Google Cloud stanno già generando fatturato. Anche Microsoft sta riscuotendo successo con i suoi prodotti Copilot in Office 365 e Azure. Meta, d'altra parte, sta investendo molto nell'intelligenza artificiale senza ancora stabilire chiari flussi di fatturato al di fuori del suo tradizionale business pubblicitario. Gli analisti di Bernstein hanno avvertito che il periodo di grazia di Meta per mostrare agli investitori qualcosa sul fronte dell'intelligenza artificiale non-core è quasi terminato.
Il CEO di Amazon, Andy Jassy, ha sostenuto che la spesa complessiva delle aziende sta aumentando, nonostante i costi unitari diminuiscano, perché l'intelligenza artificiale sta aprendo nuove possibilità prima irraggiungibili. Ciò crea un impulso al rialzo nella spesa complessiva, poiché le aziende si affrettano a sviluppare nuove applicazioni. Questa spiegazione è plausibile, ma solleva la questione di quando queste applicazioni genereranno effettivamente profitti.
Lo studio McKinsey del 2025 solleva ulteriori dubbi. Documenta una discrepanza fondamentale tra gli investimenti infrastrutturali e il volume effettivo del mercato. Nel 2024, il settore ha investito 57 miliardi di dollari in infrastrutture cloud per supportare i servizi API Large Language Model, mentre il mercato effettivo per questi servizi era di soli 5,6 miliardi di dollari. Questo rapporto di dieci a uno è interpretato come un'indicazione di un errore di calcolo strategico.
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Tra leadership tecnologica e surriscaldamento speculativo: Nvidia tra il boom dell’intelligenza artificiale e il rischio di valutazione
Rischi e sfide strutturali
Pressione sui margini dovuta alla complessità della produzione
Nonostante l'impressionante redditività, stanno emergendo i primi segnali di pressione sui margini. Il margine lordo è sceso al 73,4% nel terzo trimestre, al di sotto delle aspettative degli analisti del 73,7% e significativamente inferiore al 75,7% del trimestre precedente. Ciò è dovuto ai maggiori costi di produzione dei chip Blackwell più complessi. La produzione con il processo a tre nanometri più avanzato di TSMC è considerevolmente più costosa rispetto alle generazioni precedenti e la resa nella fase iniziale è inferiore.
Nvidia prevede un miglioramento dei margini al 75% per il quarto trimestre, ma ciò dipenderà dal raggiungimento della maturità produttiva della piattaforma Blackwell e dalla realizzazione di economie di scala. Qualora la resa non fosse all'altezza delle aspettative o dovessero sorgere ulteriori problemi tecnici, ciò potrebbe avere un impatto negativo sulla redditività. Per gli investitori abituati agli eccezionali margini di Nvidia, qualsiasi calo prolungato rappresenterebbe un segnale negativo.
La riduzione annuale dei cicli di produzione aggrava ulteriormente questo problema. Ogni nuova generazione richiede un'intensa attività di ricerca e sviluppo, che si traduce in un aumento delle spese operative. Nel terzo trimestre, le spese operative sono aumentate del 36% su base annua, sollevando preoccupazioni sulla sostenibilità dei margini di profitto. Nvidia deve investire costantemente nell'innovazione per mantenere il proprio vantaggio tecnologico, il che, a livello strutturale, si traduce in costi più elevati.
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Pressione competitiva da parte di chip specifici per il cliente
Lo sviluppo di chip personalizzati da parte degli hyperscaler rappresenta una minaccia a lungo termine per il dominio di Nvidia. Google ha già dimostrato con le sue TPU che architetture alternative possono essere competitive per carichi di lavoro specifici. L'ultima TPU Ironwood offre un'efficienza energetica doppia e una capacità di memoria sei volte superiore rispetto alla generazione precedente. Amazon con Trainium e Microsoft con Maia stanno perseguendo strategie simili.
Queste soluzioni personalizzate hanno il vantaggio di essere perfettamente adattate alle esigenze della rispettiva azienda e possono offrire vantaggi economici a lungo termine. Gli analisti di Kearney prevedono che le soluzioni in silicio sviluppate dagli hyperscaler potrebbero raggiungere una quota di mercato fino al 15-20%. Mentre Nvidia probabilmente manterrà la propria posizione dominante nell'addestramento computazionalmente intensivo di modelli di grandi dimensioni, il mercato dell'inferenza, meno esigente, potrebbe essere sempre più servito da alternative più convenienti.
Meta utilizza già chip AMD per alcune attività di inferenza e questa diversificazione è destinata a continuare. Per Nvidia, ciò significa non solo mantenere la propria leadership tecnologica, ma anche adeguare i propri prezzi e le strutture di costo per rimanere competitiva. La domanda è se riuscirà a farlo senza compromettere gli eccezionali margini di profitto di cui attualmente gode.
Guadagni di efficienza come smorzatore della domanda
Un'altra sfida, paradossalmente, deriva dall'avanzamento dei modelli di intelligenza artificiale stessi. Nel gennaio 2025, l'azienda cinese DeepSeek ha presentato un modello linguistico addestrato con una potenza di calcolo significativamente inferiore rispetto ai modelli occidentali comparabili. Se le affermazioni di DeepSeek fossero vere, ciò significherebbe che i futuri sviluppi dell'intelligenza artificiale non richiederebbero più gli stessi enormi cluster di GPU attualmente considerati necessari.
Questi guadagni di efficienza potrebbero frenare la domanda di GPU di fascia alta. Se modelli con meno hardware riescono a raggiungere prestazioni simili, l'incentivo ad aggiornare costantemente all'ultima generazione diminuisce. Nvidia sostiene che i miglioramenti di efficienza hanno storicamente sempre portato a una maggiore domanda complessiva, secondo il paradosso di Jevons, che afferma che costi unitari inferiori portano a un maggiore utilizzo complessivo. Questa argomentazione è plausibile, ma presuppone che esistano illimitati nuovi casi d'uso in grado di assorbire la capacità liberata.
La realtà è probabilmente più complessa. Mentre i guadagni di efficienza a livello di singolo chip possono effettivamente portare a un aumento della domanda, una volta soddisfatte le esigenze infrastrutturali di base, la saturazione potrebbe verificarsi a livello di interi data center. La questione se ci troviamo in una fase di crescita esponenziale o in una fase di accumulo temporaneo è cruciale per la valutazione a lungo termine del modello di business di Nvidia.
Rischi geopolitici ed esclusione della Cina
La crescita di Nvidia sta avvenendo senza il contributo del mercato cinese, che un tempo era un importante motore di fatturato. Le restrizioni all'esportazione statunitensi impediscono la vendita di chip avanzati in Cina e le contromisure del governo cinese hanno praticamente bloccato l'attività. Il direttore finanziario Colette Kress ha dichiarato che Nvidia prevede un fatturato pari a zero per il suo business nel settore dei data center in Cina nel quarto trimestre.
Questa situazione rappresenta sia un'opportunità che un rischio per Nvidia. Da un lato, dimostra che l'azienda può raggiungere una crescita eccezionale anche senza la Cina, sottolineando la forza della domanda nei mercati occidentali. Dall'altro, la Cina rimane il secondo mercato tecnologico al mondo e la sua esclusione a lungo termine rappresenta una potenziale perdita di fatturato. Se le tensioni geopolitiche dovessero allentarsi, la Cina potrebbe tornare a emergere come mercato in crescita. Al contrario, un'ulteriore escalation potrebbe interessare anche altri mercati.
I concorrenti cinesi stanno sviluppando i propri chip di intelligenza artificiale per rendersi indipendenti dai fornitori occidentali. Huawei sta lavorando a soluzioni proprie e il già citato DeepSeek addestra i suoi modelli su hardware Huawei. Se la Cina dovesse recuperare terreno a livello tecnologico, ciò potrebbe non solo chiudere definitivamente il mercato cinese, ma anche creare una pressione competitiva globale qualora i chip cinesi entrassero nel mercato mondiale.
Problemi di valutazione contabile e pratiche di ammortamento
Una discussione più sottile, ma potenzialmente significativa, riguarda le pratiche contabili degli hyperscaler per l'ammortamento dei loro investimenti in GPU. Michael Burry ha pubblicamente avvertito che gli hyperscaler potrebbero gonfiare artificialmente i loro risultati estendendo i periodi di ammortamento dei loro server e asset di rete. Meta, ad esempio, ha aumentato la vita utile da cinque a cinque anni e mezzo, il che, solo nei primi nove mesi del 2025, ha ridotto i costi di ammortamento di 2,29 miliardi di dollari e aumentato i profitti di 1,96 miliardi di dollari.
La giustificazione per periodi di ammortamento più lunghi risiede nell'effettiva usabilità delle GPU su più generazioni. Mentre i nuovi chip Blackwell sono ottimali per l'addestramento dei modelli più potenti, i vecchi chip H100 o A100 possono ancora essere utilizzati efficacemente per attività di inferenza meno impegnative. Questa distribuzione a cascata dell'hardware attraverso diversi livelli di utilizzo può effettivamente prolungarne la durata economica.
I critici sostengono, tuttavia, che un periodo di ammortamento di due anni sarebbe più realistico, dato il ciclo di vita annuale dei prodotti Nvidia. Con il lancio di una nuova generazione ogni anno, i chip più vecchi perdono valore relativo più rapidamente. La discrepanza tra obsolescenza tecnologica e ammortamento contabile potrebbe portare a una sopravvalutazione degli asset nei bilanci degli hyperscaler, il che si rifletterebbe negativamente su Nvidia se questi clienti fossero costretti a ridurre i propri investimenti.
Nvidia tra boom dell'intelligenza artificiale e rischio di valutazione: futuro o surriscaldamento? La verità dietro la valutazione record di Nvidia
Il cammino sul filo del rasoio tra realtà e speculazione
L'analisi mostra che la crescita di Nvidia si basa su una combinazione di fattori fondamentali ed elementi speculativi. I fattori fondamentali sono impressionanti. L'effettiva trasformazione dell'economia attraverso l'intelligenza artificiale, i tangibili guadagni di produttività nelle aziende, l'elevata redditività di Nvidia e la visibilità della domanda a lungo termine sono tutti indicatori di un solido modello di business. Il suo predominio nell'ecosistema software attraverso CUDA e la sua leadership tecnologica nei chip più avanzati creano elevate barriere all'ingresso per i concorrenti.
Allo stesso tempo, i segnali di allarme speculativi sono inequivocabili. L'aumento estremo delle valutazioni in tre anni, la concentrazione su pochi grandi clienti, le strutture di finanziamento circolari, la discrepanza tra investimenti infrastrutturali e ricavi effettivi nel mercato dei servizi di intelligenza artificiale e gli avvertimenti di investitori affermati come Goldman Sachs ed Elliott Management meritano tutti una seria attenzione. I parallelismi con le precedenti bolle tecnologiche, in cui le innovazioni fondamentali erano reali ma le valutazioni sono comunque crollate, non dovrebbero essere ignorati.
La domanda chiave è se gli hyperscaler riusciranno a tradurre i loro ingenti investimenti in fatturato e profitti entro un lasso di tempo ragionevole. Se l'IA dovesse effettivamente incrementare in modo sostanziale la produttività dell'economia globale nel prossimo decennio, allora gli investimenti odierni sarebbero giustificati. Tuttavia, se le applicazioni pratiche si rivelassero più limitate del previsto, o se i guadagni di efficienza si materializzassero più rapidamente dell'emergere di nuova domanda, una correzione potrebbe essere inevitabile.
Scenari per i prossimi anni
Lo scenario ottimistico prevede una diffusione continua dell'IA in quasi tutti i settori dell'economia. Sistemi autonomi, medicina personalizzata, ricerca scientifica, produzione robotica e innumerevoli altre applicazioni creano una domanda elevata e continua di potenza di calcolo. In questo scenario, gli investimenti odierni sono pienamente giustificati e Nvidia rimane l'azienda infrastrutturale centrale dell'era dell'IA. La valutazione di cinquemila miliardi di dollari si rivela, a posteriori, appropriata o addirittura conservativa.
Lo scenario moderato presuppone una normalizzazione della crescita. La fase di sviluppo infrastrutturale esplosivo terminerà entro i prossimi due o tre anni, una volta raggiunta la capacità di base. Successivamente, la crescita rallenterà fino a raggiungere un livello ancora robusto, ma non più eccezionale. I concorrenti guadagneranno quote di mercato in alcuni segmenti e i margini di Nvidia si normalizzeranno. La valutazione si adeguerà a aspettative di crescita più realistiche, portando a un movimento laterale o a una moderata correzione.
Lo scenario pessimistico comporta una significativa delusione delle aspettative. Le applicazioni pratiche dell'IA non mantengono le promesse, oppure i guadagni di efficienza riducono i requisiti hardware più rapidamente dell'emergere di nuovi casi d'uso. Gli hyperscaler riducono i propri investimenti per dimostrare redditività e le strutture di finanziamento circolare crollano. In questo scenario, il prezzo delle azioni Nvidia potrebbe subire una correzione simile a quella di altri titoli tecnologici nelle precedenti fasi di bolla, con un potenziale calo del 50-70% rispetto ai massimi.
La verità probabilmente si trova da qualche parte tra questi due estremi. La rivoluzione dell'intelligenza artificiale è reale e cambierà radicalmente l'economia. Allo stesso tempo, le valutazioni attuali sono ambiziose e lasciano poco spazio alla delusione. Gli investitori devono essere consapevoli che con Nvidia non stanno semplicemente investendo in un'azienda tecnologica, ma scommettendo sulla velocità e sulla portata della trasformazione dell'economia globale attraverso l'intelligenza artificiale.
Impatto sull'economia più ampia
Indipendentemente dall'esito specifico per Nvidia, gli sviluppi attuali hanno importanti implicazioni per l'economia in generale. Ingenti investimenti di capitale nelle infrastrutture di intelligenza artificiale stanno cambiando radicalmente l'allocazione delle risorse. I capitali confluiscono nei data center, nella produzione di semiconduttori e nelle infrastrutture energetiche, potenzialmente svantaggiando altri settori dell'economia. Se questi investimenti daranno i loro frutti, emergerà un nuovo ciclo di produttività. In caso contrario, risorse significative saranno state impegnate in infrastrutture non pienamente utilizzate.
La concentrazione della creazione di valore nelle mani di poche aziende solleva anche questioni socio-politiche. Nvidia, insieme agli hyperscaler, controlla l'infrastruttura critica per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale. Questa concentrazione di potere potrebbe diventare problematica a lungo termine, soprattutto se l'IA si rivelerà davvero così trasformativa come previsto. Le questioni relative alla regolamentazione, alla concorrenza e al controllo democratico su questa infrastruttura acquisiranno importanza nei prossimi anni.
Questo sviluppo rappresenta una sfida strategica per l'economia tedesca ed europea. Le aziende leader nel settore dell'intelligenza artificiale sono prevalentemente americane, con la Cina al secondo posto. L'Europa rischia di rimanere indietro in questa tecnologia critica, il che potrebbe comportare svantaggi competitivi a lungo termine. La dipendenza da hardware e software americani per le applicazioni di intelligenza artificiale è un rischio strutturale che richiede un'azione politica.
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Il mercato dell'intelligenza artificiale spinge Nvidia a raggiungere una valutazione record: il trend continuerà?
L'aumento del fatturato di Nvidia del 62% nel terzo trimestre del 2025 è il risultato di una combinazione eccezionale di innovazione tecnologica, cambiamenti strutturali nella domanda e un posizionamento strategico astuto. L'azienda si è affermata con successo come fornitore di infrastrutture indispensabile per l'era dell'intelligenza artificiale. La combinazione di una posizione dominante nell'hardware, un solido ecosistema software e partnership strategiche crea elevate barriere all'ingresso e giustifica una valutazione premium.
Allo stesso tempo, gli elementi speculativi sono innegabili. L'aumento estremo delle valutazioni, le strutture di finanziamento circolari, la concentrazione della clientela e gli avvertimenti degli operatori di mercato consolidati richiedono un'analisi articolata. La questione non è se l'intelligenza artificiale trasformerà l'economia, ma se le valutazioni odierne anticipano già tutti i profitti futuri.
L'attività di Nvidia è fondamentalmente solida dal punto di vista finanziario, ma la sua valutazione lascia poco spazio alla delusione. Gli investitori dovrebbero essere consapevoli dei rischi e comprendere che non stanno investendo in una singola azienda, ma in una tesi più ampia sul futuro dell'economia digitale. I prossimi anni diranno se questa tesi è vera nella misura in cui le valutazioni attuali implicano, o se una correzione è inevitabile.
Per una valutazione equilibrata, definire Nvidia un ibrido è la descrizione più accurata. Il business di Nvidia si basa su fattori reali e fondamentali, ma è permeato da elementi speculativi che aumentano significativamente il rischio. Non si tratta né di una bolla pura e semplice, né di un investimento completamente privo di rischi e fondamentalmente giustificato. La verità sta nel mezzo, e questa ambivalenza dovrebbe essere considerata in ogni decisione di investimento.
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