In sintesi
- I risultati trimestrali di NVIDIA hanno superato le aspettative, con la riaccelerazione della crescita e le operazioni incrementali che rafforzano la leadership di NVIDIA nell'infrastruttura AI.
- L'azienda ha citato l'AI generativa, l'AI agentica e la fine della Legge di Moore come forze strutturali che alimentano la domanda di calcolo accelerato a lungo termine.
- Il management ha affrontato i timori relativi alla durata delle GPU, ai finanziamenti circolari e alle minacce competitive, enfatizzando i forti flussi di cassa e l'espansione dell'ecosistema nel tentativo di sfatare le preoccupazioni degli investitori.
Negli ultimi mesi c'è stata una crescente ansia del mercato intorno al finanziamento circolare e alla bolla dell'AI, con la breve tesi dell'investitore di hedge fund Michael Burry sugli hyperscaler che sopravvaluta gli utili sottovalutando il deprezzamento, il finanziamento circolare e i recenti accordi con i clienti con la concorrenza ad alimentare il fuoco.
La chiamata sugli utili di ieri ha offerto a NVIDIA il momento opportuno per stabilire le cose direttamente su ciò che l'azienda vedeva dal loro punto di vista come leader dell'AI. Jensen Huang, responsabile di NVIDIA, ha spiegato in modo approfondito ciò che sta guidando un enorme investimento in nuove infrastrutture di calcolo, spiegando come, a suo avviso, l'AI abbia ancora molti anni di crescita per venire:
3 vettori chiave che guidano gli investimenti nelle infrastrutture AI
1. La fine della legge di Moore
L'infrastruttura di calcolo esistente su cui si basano tutti i dati e i software non è più scalabile come in passato, il che suggerisce che la legge di Moore si sta finalmente avvicinando all'obsolescenza. Ma piuttosto che vedere rallentare il ritmo del cambiamento, sta invece guidando un'ondata di innovazione, spingendo la necessità di passare all'elaborazione accelerata per ridurre i costi.
2. AI generativa
I servizi Internet con cui interagiamo quotidianamente si basano sui ranking di ricerca, sui motori di raccomandazione e sul targeting degli annunci pubblicitari. I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono molto più efficaci nell'attivare questi motori, il che a sua volta crea maggiori entrate attraverso un maggiore coinvolgimento degli utenti e un maggiore traffico. Gli LLM stanno anche migliorando nell'identificare le intenzioni commerciali, con un conseguente aumento delle percentuali di clic.
3. AI agentica/AI fisica
Queste nuove tecnologie rivoluzionarie stanno creando mercati nuovissimi e molto vasti. Questo sta causando alcuni degli aumenti dei ricavi più rapidi che abbiamo mai visto. Jensen ha citato Anthropic, società di ricerca e sicurezza nell'AI, che ha visto aumentare i suoi ricavi annualizzati da 1 miliardo di dollari all'inizio di quest'anno a 7 miliardi di dollari annualizzati il mese scorso.1
Si è parlato molto di una bolla AI. Dal nostro punto di vista, vediamo qualcosa di molto diverso.
Jensen Huang, fondatore e CEO di NVIDIA
3 argomenti principali del punto di vista di NVIDIA per placare le recenti preoccupazioni sull'azienda
1. Vita utile di una GPU
Il CFO di NVIDIA ha sottolineato che le sue GPU Ampere, vecchie di sei anni, sono ancora disponibili nel cloud e pienamente utilizzate oggi. Ciò è in contrasto con l'affermazione di Michael Burry secondo cui la vita utile delle GPU è di soli due-tre anni. Sebbene una GPU vecchia di sei anni non verrebbe utilizzata per addestrare un modello di frontiera altamente avanzato su larga scala, può essere utilizzata per carichi di lavoro meno intensivi. Il CFO ha anche sottolineato che la Performance di una vecchia GPU non si ferma, poiché gli aggiornamenti software possono portare a un significativo miglioramento della Performance nel tempo (4-5 volte per il chip Hopper nel corso della sua vita fino ad oggi).
2. Finanziamento circolare
Gli investimenti annunciati di recente da NVIDIA in OpenAI e Anthropic devono essere contestualizzati. NVIDIA ha generato free cashflow per 22 miliardi di dollari lo scorso trimestre e ha un bilancio netto di oltre 50 miliardi di dollari.2
NVIDIA ha sostenuto questi accordi come mezzo per espandere il proprio ecosistema e Anthropic si è impegnata questa settimana a utilizzare le GPU NVIDIA per la prima volta. Tali accordi possono contribuire ad accelerare i piani di crescita di questi nuovi clienti, nonché i potenziali ritorni finanziari futuri derivanti dall'assunzione di partecipazioni in società che NVIDIA considera generazionali nelle loro competenze.
3. Concorrenza
NVIDIA ha affermato che il linguaggio di programmazione proprietario CUDA e l'architettura versatile consentono alle GPU dell'azienda di avere una vita molto più lunga rispetto alla concorrenza, che potrebbe essere limitata a pochi anni con l'evoluzione delle tecnologie dei modelli. Vale la pena notare che mentre la rivale AMD in occasione della recente giornata degli analisti ha promesso decine di miliardi di dollari di ricavi per l'elaborazione dell'AI nel 2027, NVIDIA ha riportato un importo simile in un trimestre.3
Principali utili: accelerazione della crescita e accordi strategici
In termini di risultati sugli utili, NVIDIA ha registrato un rialzo rispetto alle attese e una riaccelerazione della crescita. Avendo già tracciato in occasione del recente evento GTC di Washington un percorso per superare i 300 miliardi di dollari di vendite di data center l'anno prossimo, abbiamo visto che le offerte HUMAIN e Anthropic di questa settimana sono incrementali rispetto a questa cifra.4
I dati di vendita di NVIDIA continuano a includere le vendite de minimis in Cina, data l'attuale impasse tra Stati Uniti e Cina. Ma NVIDIA non ha perso la speranza, sottolineando la necessità di avere un prodotto competitivo da vendere in Cina e l'importanza che gli Stati Uniti siano in grado di competere a livello globale. Le previsioni buy-side attualmente continuano a essere ben più avanti del consenso formale sell-side, con i rialzi da un giorno all'altro che sembrano più un recupero. Molti investitori ritengono che le azioni di NVIDIA siano ancora scambiate a una valutazione tutt'altro che eclatante: questo potrebbe essere visto come una forte risposta alle recenti preoccupazioni sulla bolla dell'AI e ai confronti con il mercato delle dotcom nel 2000.
La fonte di tutte le informazioni relative alle chiamate sugli utili è NVIDIA Newsroom; “NVIDIA annuncia i risultati finanziari per il terzo trimestre fiscale 2026”; 19 novembre 2025.
1 DigitalAsia;"Secondo quanto riferito, Anthropic è pronta a raggiungere i 70 miliardi di dollari di fatturato entro il 2028, trainata dall'impennata delle vendite di API"; 7 novembre 2025.
2 NVIDIA Newsroom al 19 novembre 2025.
3 AMD.com; “AMD Unveils Strategy to Lead the $1 Trillion Compute Market and Accelerate Next Phase of Growth”; 11 novembre 2025. NVIDIA Newsroom; NVIDIA ha registrato un fatturato di 57 miliardi di dollari nel terzo trimestre fiscale 2026.
4 Businesswire; “AWS and HUMAIN Expand Partnership with NVIDIA AI Infrastructure and AWS AI Chip Deal to Drive Global AI Innovation”; 19 novembre 2025. CNN Business, “La società quotata in borsa al mondo ha appena presentato la sua visione per il futuro”; 28 ottobre 2025.
AI agentica: un sistema di AI che utilizza ragionamenti sofisticati e pianificazione iterativa per risolvere in modo autonomo problemi complessi e articolati in più fasi. Grandi quantità di dati provenienti da varie fonti di dati e applicazioni di terze parti vengono utilizzate per analizzare in modo indipendente le sfide, sviluppare strategie ed eseguire compiti.
Bilancio: rendiconto finanziario che riassume le attività, le passività e il patrimonio netto di una società in un determinato momento. Ogni voce fornisce agli investitori un'idea di ciò che la società possiede o deve, nonché dell'importo investito dagli azionisti.
Buy-side/Sell-side: Buy-side è la parte del mercato finanziario che acquista e investe grandi porzioni di titoli a scopo di gestione del denaro o dei fondi. Sell-side è l'altra faccia del mercato finanziario, che si occupa della creazione, promozione e vendita al pubblico di titoli negoziati.
Finanziamento circolare: si teme che il finanziamento degli investimenti nelle infrastrutture per l'AI tra le mega cap stia diventando insostenibile. Le operazioni interconnesse e gli investimenti all'interno di un piccolo gruppo di società indicano che le società stanno investendo l'una nell'altra, con il destinatario del finanziamento che utilizza il capitale per effettuare acquisti dall'investitore originale. Alcune di queste aziende potrebbero avere flussi di cassa insufficienti e potrebbe portare a una bolla quando le valutazioni aziendali diventano eccessive, con implicazioni di mercato più ampie.
Ammortamento: si riferisce alla misura della perdita di valore degli asset fisici nel tempo. Si tratta di un metodo contabile che alloca il costo di un'immobilizzazione materiale nel corso della sua vita utile per riflettere il suo valore decrescente a causa dell'uso e dell'obsolescenza.
Flusso di cassa libero: la liquidità generata da un'azienda, al netto delle spese di gestione quotidiane e delle spese in conto capitale. Può utilizzare tale liquidità per fare acquisti, distribuire dividendi o ridurre il debito.
AI generativa: si riferisce a modelli di apprendimento strutturato profondo che si addestrano su grandi volumi di dati grezzi per generare "nuovi contenuti", in forma di testo, immagini, audio e video.
GPU: un'unità di elaborazione grafica esegue complessi calcoli matematici e geometrici necessari per il rendering grafico e vengono utilizzati anche nei giochi, nella creazione di contenuti e nell'apprendimento automatico.
Hedge fund: Un fondo che impiega una strategia che assume una posizione di compensazione con un altro investimento che perderà valore quando l'investimento principale guadagnerà e viceversa. Queste posizioni vengono utilizzate per ridurre o gestire vari fattori di rischio e limitare la probabilità di perdita complessiva di un portafoglio. Possono essere utilizzate diverse tecniche, compresi i derivati.
Hyperscaler: aziende che forniscono l'infrastruttura per servizi cloud, di rete e Internet su larga scala. Tra gli esempi figurano Google, Microsoft, Facebook, Alibaba e Amazon Web Services (AWS).
LLM (large language model, modello linguistico di grandi dimensioni): un tipo specializzato di intelligenza artificiale che è stato addestrato su grandi quantità di testo per comprendere i contenuti esistenti e generare contenuti originali.
Legge di Moore: si riferisce al suggerimento del cofondatore di Intel, Gordon E. Moore (1965), secondo cui il numero di transistor che possono essere inseriti in un microchip raddoppierebbe ogni due anni. Quindi possiamo aspettarci che la velocità e le competenze dei computer aumentino ogni due anni, e a costi inferiori. Un altro principio della Legge di Moore afferma che questa crescita è esponenziale.
Valutazione: Il processo di determinazione del valore equo di un asset, di un investimento o di un'impresa. Per elaborare una valutazione, tra l'altro, vengono utilizzati gli utili futuri e altre caratteristiche aziendali.
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Comunicazione di Marketing.
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- I titoli del Fondo potrebbero diventare difficili da valutare o da vendere al prezzo e con le tempistiche desiderati, specie in condizioni di mercato estreme con il prezzo delle attività in calo, aumentando il rischio di perdite sull'investimento.
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