In sintesi
- La domanda esplosiva di AI sta determinando un trasferimento generazionale di valore a favore dei fornitori di semiconduttori; l'entità del flusso di cassa libero generato da NVIDIA segnala un cambiamento nella catena del valore dell'AI, favorendo la sicurezza dell'approvvigionamento di semiconduttori e migliorando i rendimenti per gli azionisti.
- Le fonti di reddito di NVIDIA sono ora più diversificate, con circa la metà del business dei data center proveniente da fonti diverse dai grandi hyperscaler statunitensi e dalle principali società legate a internet, il che sta determinando una crescita significativa, più duratura e diversificata.
- Se NVIDIA riuscirà a dimostrare una crescita sostenibile a lungo termine e una continua innovazione, come ha fatto Apple dopo il 2012, il mercato potrebbe potenzialmente premiarla nonostante i rischi ciclici.
Sebbene il mercato continui a mostrarsi indifferente ai solidi risultati trimestrali di NVIDIA, è difficile ignorare il trasferimento generazionale di flusso di cassa libero dai costruttori di data center per l'intelligenza artificiale ai fornitori. Questo perché consente a NVIDIA di annunciare uno dei più grandi programmi di rendimento degli azionisti della storia, in parallelo con l'annuncio di Apple nel 2012, quando il mercato stava discutendo sulla sostenibilità della crescita degli iPhone, e se Apple sarebbe stata la "prossima Nokia", che a uno sconto di valutazione da parte del mercato in quel momento. Segnalando la convinzione di una crescita e dei margini più durevoli, Apple è riuscita a convincere il mercato che si trattava di una società di piattaforme con un fossato competitivo duraturo, il che alla fine si è tradotta in un premio di valutazione. NVIDIA spera di intraprendere un percorso simile; ha il bilancio e la scala di ricerca e sviluppo (R&S) per essere all'avanguardia delle recenti innovazioni nelle CPU e nelle LPU (Language Processing Units), pur mantenendo un vantaggio in prima linea in un panorama di semiconduttori con limitazioni dall'offerta estrema.
La domanda ha registrato un'impennata vertiginosa. Il motivo è che l'AI agentica è arrivata. L'AI ora può svolgere un lavoro produttivo e di valore. I token sono ormai redditizi, quindi i creatori di modelli sono in competizione per produrne il più possibile nell'era AI. La potenza di calcolo si traduce in ricavi e profitti. NVIDIA è la piattaforma di questa era.
NVIDIA CEO Jensen Huang
Principali punti salienti della chiamata sugli utili di NVIDIA:
1. Un momento Apple?
Uno dei fattori chiave che ha determinato il rialzo della valutazione di Apple, da uno sconto rispetto all'indice S&P 500 a un premio, è stato il fatto di dimostrare che non si trattava della «nuova Nokia»,1 ovvero un'azienda basata su un ecosistema di piattaforme con una crescita e margini più duraturi. Tim Cook, nei suoi primi giorni come CEO, ha segnalato che è stato attraverso il loro Capital Return Program del marzo 2012, con un US$10 miliardi share buyback e un dividendo trimestrale che non si facevano più dal 1995.2 NVIDIA ha appena registrato un free cashflow di quasi 50 miliardi di dollari nell'ultimo trimestre (1° trimestre fiscale 2027), solo nell'ultimo trimestre 2027. Si tratta di un trasferimento di cashflow gratuito irripetibile dagli hyperscalers e dai costacentri AI ai fornitori, con NVIDIA come principale beneficiario dei semiconduttori. Di conseguenza, è stata in grado di annunciare un buyback incrementale di azioni da 80 miliardi di dollari, portando l'autorità in essere a 118,5 miliardi di dollari. A ciò si è aggiunto un aumento dei dividendi di 25 volte, a 1 dollaro l'anno. NVIDIA si è impegnata a fondo a restituire agli azionisti il 50% del flusso di cassa libero, in base alla crescita prevista dei profitti e del flusso di cassa disponibile. Questo dividendo potrebbe fornire un rendimento da dividendo >1% nei prossimi due anni.
2. Flettere la solidità del bilancio per assicurarsi l'offerta
L'impennata senza precedenti della domanda di AI ha esaurito l'intera offerta in eccesso del settore dei semiconduttori post pandemia, determinando carenze in diverse sacche della catena di approvvigionamento dei semiconduttori e dell'ottica. Ancora una volta, prendendo spunto dal manuale di Apple, NVIDIA sta sfruttando la solidità del suo bilancio per garantire l'approvvigionamento e incoraggiare i fornitori a sviluppare maggiore capacità: i rimborsi anticipati totali e le partecipazioni in importanti fornitori con impegni di fornitura sono saliti a circa 145 miliardi di dollari . Di conseguenza, NVIDIA si trova in una posizione confortevole in termini di offerta, a differenza di alcune società concorrenti. Lo dimostrano i 13,5 miliardi di dollari di vendite incrementali sequenziali nell'ultimo trimestre, più del fatturato totale annuo di molti dei suoi concorrenti.
3. Perdite azionarie sopravvalutate?
Il mercato continua a discutere della quota di mercato a lungo termine di NVIDIA, alla luce dell'ascesa del silicio personalizzato concorrenti di Alphabet e Amazon, nonché dell'ascesa di Anthropic, che si è affidata a entrambi i paesi piuttosto che a NVIDIA per addestrare i suoi modelli. NVIDIA ha sottolineato che ora sta conquistando un mercato antropico, il che potrebbe portare l'azienda ad acquisire quote di modelli di frontiera. Si considera inoltre dominante nel mercato non hyperscaler, in cui i neocloud, i sovrani e le imprese sono molto meno disposte a progettare i propri computer, a disaggregare i carichi di lavoro o a sperimentare con altri fornitori di chip. L'attività di NVIDIA ha continuato ad accelerare: l'attività dei data center, esclusa la Cina, è cresciuta di oltre il 100% su base annua, grazie alla rampa di espansione delle reti ethernet e di chip Blackwell. Nonostante le preoccupazioni del mercato, l'ultimo chip Vera Rubin di NVIDIA rimane sulla buona strada per il lancio entro la fine dell'anno, offrendo 35 volte il throughput di inferenza e 10 volte la generazione di ricavi dei token AI per data center di Blackwell.
4. Una crescita diversificata al di là degli hyperscalers
I nuovi segmenti di reporting e le nuove informative avevano lo scopo di evidenziare al mercato che metà dell'attività attuale di NVIDIA nei data center proviene al di là dei grandi hyperscalers statunitensi e delle principali società di Internet. Si ritiene che l'ascesa dei modelli di frontiera dell'AI, i neocloud (o cloud nativi AI in linguaggio NVIDIA), l'AI sovrana e l'AI aziendale stiano trainando una crescita significativa, duratura e diversificata, meno vincolata dall'attenzione laser del mercato su pochi hyperscalers ' flussi di cassa. Le vendite di NVIDIA continuano a essere pari a zero in Cina, nonostante gli Stati Uniti abbiano rilasciato più licenze di esportazione, data la riluttanza della Cina ad accettare le importazioni.
5. Al primo posto con le CPU per l'intelligenza artificiale
L'ascesa dell'AI agentica ha suscitato un rinnovato entusiasmo per le CPU, che guidano l'orchestrazione e fungono da imbracatura per l'AI agentica. Solo quest'anno NVIDIA ha annunciato per la prima volta impegni per 20 miliardi di dollari di ricavi standalone per le CPU Vera, che potrebbero potenzialmente renderlo il più grande fornitore di CPU AI, davanti a Intel e AMD.
6. Le LPU rimarranno di nicchia
Con la recente offerta pubblica di successo (IPO) dell'azienda di semiconduttori Cerebras e l'acquisizione di Groq da parte di NVIDIA alla fine dello scorso anno, il riconoscimento sul mercato delle unità di elaborazione del linguaggio (LPU) basate su SRAM (Static Random Access Memory) a bassa latenza e alto tasso di token chip è aumentato in modo significativo. Ma NVIDIA continua a considerare le LPU come rilevanti solo per una sezione di nicchia del mercato e per determinati carichi di lavoro di inferenza, come la decodifica.
Qualsiasi riferimento a singole società è puramente a titolo illustrativo e non deve essere interpretato come una raccomandazione all'acquisto o alla vendita, né come una consulenza in materia di investimenti, questioni legali o fiscali.
*Tutti i riferimenti alle informazioni sugli utili di NVIDIA sono tratti dalla trascrizione della chiamata sugli utili di NVIDIA; 20 maggio 2026.
1 Nokia era dominante nel settore dei telefoni cellulari tra la fine degli anni '90 e l'inizio degli anni 2000, ma non è riuscita ad adattarsi ai cambiamenti tecnologici (smartphone ed ecosistemi software), che hanno portato a un rapido declino.
2 Apple Newsroom; 19 marzo 2022.
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.
Solidità del bilancio: si riferisce a una società che si trova in una solida posizione finanziaria. Il bilancio è un rendiconto finanziario che riassume le attività, le passività e il patrimonio netto di una società in un determinato momento.
Buyback: si verifica quando una società riacquista le proprie azioni sul mercato, riducendo così il numero di azioni in circolazione, con conseguente aumento del valore di ciascuna azione rimanente. Questo fa aumentare la quota della società detenuta dagli azionisti esistenti, incluso l'importo dovuto sotto forma di futuri dividendi. In genere segnala l'ottimismo dell'azienda sul futuro e una possibile sottovalutazione del suo patrimonio netto.
Spesa in conto capitale (capex): denaro che un'azienda spende in attività importanti a lungo termine come immobili e macchinari (beni materiali) o tecnologia, software, marchi, brevetti ecc. (beni immateriali) per favorire nuovi progetti o investimenti che supportino la crescita dell'azienda ed espansione.
CPU: l'unità di elaborazione centrale è il centro di controllo che gestisce il sistema operativo e le applicazioni della macchina, interpretando, elaborando ed eseguendo le istruzioni dei programmi hardware e software.
Rischi ciclici: rischi associati ai cicli economici o ad altri cicli economici che incidono negativamente sui profitti di un investimento, di un'asset class o di una singola società.
Decodifica: nella pubblicazione del modello linguistico di grandi dimensioni (LLM), la fase di decodifica consiste nella generazione autoregressiva di token di output (generazione di un token alla volta).
Dividend yield: il reddito percepito su un investimento rispetto al suo prezzo, espresso in percentuale. Consente di confrontare il livello di reddito fornito da diversi investimenti in un determinato momento.
Flusso di cassa libero: liquidità che un'azienda genera dopo aver tenuto conto delle spese di gestione quotidiane e delle spese in conto capitale. Può utilizzare tale liquidità per fare acquisti, distribuire dividendi o ridurre il debito.
Hyperscaler: aziende che forniscono l'infrastruttura per servizi cloud, di rete e internet su scala. Tra gli esempi figurano Google, Microsoft, Facebook, Alibaba e Amazon Web Services (AWS).
IPO: il processo di emissione al pubblico per la prima volta di azioni di una società privata.
Bassa latenza: la latenza è il tempo che intercorre tra una richiesta dell'utente e il completamento di tale richiesta. La bassa latenza migliora l'esperienza dell'utente e aiuta le applicazioni a funzionare più velocemente e senza intoppi.
LPU (Language Processing Unit): LPU è un'architettura di chip proprietaria sviluppata da Groq (di proprietà di NVIDIA). Le LPU sono una parte cruciale dei motori di inferenza LPU, che sono un nuovo tipo di sistema di unità di elaborazione end-to-end per le applicazioni e i carichi di lavoro più comunemente associati all'elaborazione del linguaggio naturale o alle applicazioni in linguaggio AI.
Neoclouds: i primi fornitori di cloud AI che offrono un'infrastruttura GPU specializzata a un costo inferiore rispetto agli hyperscalers, rendendo i carichi di lavoro AI più accessibili.
Re-rating: si verifica quando gli investitori sono disposti a pagare un prezzo più alto per le azioni, di solito in previsione di utili futuri più elevati o di altri catalizzatori fondamentali positivi.
Token: i token AI sono gli elementi costitutivi di input e output utilizzati dai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Sono le più piccole unità di dati utilizzate da un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) per elaborare e generare testo/output utile.
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.
Sconto/premi da valutazione: rettifiche applicate al valore di un asset, ad esempio il prezzo di un'azione, per riflettere specifiche caratteristiche di proprietà, condizioni di mercato o dinamiche transazionali. Un premio aumenta il valore di base, mentre uno sconto lo diminuisce.
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Comunicazione di Marketing.
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