Quick View: gli investitori di NVIDIA stanno forse perdendo di vista il quadro generale?

La preannunciata più grande svalutazione delle scorte nella storia da parte di NVIDIA dopo il divieto sull'export in Cina del chip H20, susseguente all'annuncio dei dazi del presidente Trump ad aprile, insieme ai perduranti problemi di produzione per i rack Blackwell, ha determinato una densa atmosfera di suspense alla vigilia della pubblicazione dei risultati trimestrali.

 I token sono (realmente) il nuovo petrolio

Ogni Paese ormai considera l’AI come il fulcro della prossima rivoluzione industriale, un nuovo comparto che produce intelligenza... Non conosco nessuna azienda, settore o Paese che pensi che tale intelligenza sia un “optional”.

                                                                                                                    Jensen Huang, fondatore e CEO di NVIDIA

I token AI (le unità di dati elaborate dai modelli AI durante l'addestramento e l'inferenza) sono il nuovo "petrolio"; è un'affermazione forte, che va letta alla luce dei recenti accordi sui chip AI annunciati dal presidente Trump e da Jensen Huang in Arabia Saudita e negli Emirati Arabi Uniti. Microsoft ha inoltre rivelato di aver generato 100.000 miliardi di token nel primo trimestre del 2025, in aumento di 5 volte su base annua, e di aver elaborato ben 50.000 miliardi di token a marzo. In parallelo, durante l'evento I/O della scorsa settimana, Google ha rivelato di elaborare oltre 480.000 miliardi di token al mese, con un aumento di 50 volte su base annua.

NVIDIA ha affermato che la generazione di token è aumentata di dieci volte nel corso dell'ultimo anno; è un punto di svolta molto importante, per una serie di ragioni. Il mercato ha discusso sui casi d'uso dell'AI, con la generazione di token considerata come una metrica chiave, sia per l'utilizzo che per il livello di intelligenza. Questa crescita repentina sottolinea anche i fraintendimenti sorti nel " momento DeepSeek " di inizio anno, quando il mercato si è concentrato oltremodo sui minori investimenti in capitale AI necessari per addestrare il modello, ignorando la significativa maggiore intensità di calcolo del modello di ragionamento presentato da DeepSeek. Secondo NVIDIA, i modelli di ragionamento possono essere da 100 a 1000 volte più "intensivi" sotto il profilo computazionale rispetto a una singola query di chatbot, dato che il modello "pondera" ed esplora più percorsi per risolvere una query più complessa e ne verifica la risposta. Ciò genera anche un numero esponenzialmente maggiore di token, consentendo al contempo nuovi casi d'uso derivanti da questa maggiore intelligenza, che si tratti di AI agentica per consumatori o aziende, o di umanoidi e veicoli autonomi fisici alimentati dall’AI. L'innovazione AI sta moltiplicando i casi d'uso AI, garantendo un ritorno sull’investimento attendibile e una spesa per le infrastrutture AI più sostenibile, grazie al suddetto ritorno. Tale trend supporta il crescente utilizzo di AI attraverso l'inferenza, anziché limitarsi a incrementare la potenza di calcolo per addestrare modelli AI di “frontiera” sempre più avanzati.

Blackwell progettato per una realtà di ragionamento

Il supercomputer di AI Blackwell NVL72 è una "macchina pensante" progettata per il ragionamento.

                                                                                                                                                   Jensen Huang

 

Allo stesso modo in cui il chip Hopper è stato progettato specificamente per addestrare modelli di trasformatori linguistici di grandi dimensioni, NVIDIA ha progettato appositamente il proprio chip Blackwell per soddisfare i requisiti prestazionali dei modelli di ragionamento di prossima generazione. Per interagire con un modello di ragionamento e garantire una discreta qualità del servizio, nonché per evitare costi proibitivi o consumi energetici eccessivi, NVIDIA ha dovuto progettare per la prima volta a livello di rack: l'NVL72 pesa due tonnellate e contiene 1,2 milioni di componenti. Il risultato è una prestazione di inferenza 40 volte superiore a quella di Hopper, che porta l'infrastruttura AI di prossima generazione nell’universo del ragionamento AI, rispondendo a molti interrogativi sorti lo scorso anno sui vantaggi relativi degli ASIC rispetto alle GPU.

La fase di entrata a pieno regime di Blackwell ha incontrato delle difficoltà, con la riprogettazione del chip sottostante presso TSMC alla fine dell'anno scorso, oltre ai recenti problemi di scheda e di resa dei rack GB200. Tuttavia, questi problemi sembrano ormai superati e ciò permette al mercato di guardare con fiducia a un potenziale aumento significativo della fornitura di rack per la restante parte dell'anno. In base a quanto affermato da NVIDIA, ora gli hyperscaler mettono in campo in media quasi 1.000 rack NVL 72 a settimana, ovvero 72.000 GPU Blackwell a settimana. Anche i rack Blackwell Ultra GB300 sono ora in fase di campionamento e, con lo stesso ingombro fisico e design del rack GB200, potrebbero raggiungere un aumento molto più armonioso dell’offerta a partire dal secondo semestre del 2025, in modo da soddisfare la crescente domanda di inferenza, con prestazioni superiori di circa il 50%.

Implicazioni geopolitiche e di deglobalizzazione

Il punto non è se la Cina avrà l’AI, visto che ad oggi questa è già la realtà. Il nodo principale è capire se uno dei più grandi mercati AI al mondo funzionerà su piattaforme statunitensi.

                                                                                                                                                                  Jensen Huang

L’AI gioca un ruolo chiave nella geopolitica e nella lotta per la supremazia tra superpotenze. Dopo il divieto sull’export del chip H20, appare sempre più vicina la fine dell'attività di NVIDIA nel settore dei data center in Cina; al contempo, Jensen Huang ha continuato a sostenere con veemenza la natura fuorviante di tali restrizioni. Di fatto, tali misure non impediranno alla Cina di dotarsi dell’AI o di chip per l’AI, visto che già dispone di entrambi. Una strategia migliore sarebbe invece volta a garantire che uno dei più grandi mercati mondiali dell’AI, con la metà degli sviluppatori di AI al mondo, sia sviluppato su piattaforme e infrastrutture statunitensi.

NVIDIA continua a sondare la possibilità di fornire alla Cina un chip con prestazioni AI ulteriormente ridotte, ma resta da vedere se ciò sarà consentito o se tali chip potranno essere competitivi. Per contro, l’abrogazione della norma sulla diffusione dell’AI (“AI Diffusion Rule”) emanata dall'amministrazione Biden, che avrebbe dovuto entrare in vigore lo scorso 15 maggio, ha reso possibili i recenti accordi in Arabia Saudita e negli Emirati Arabi Uniti. NVIDIA ha inoltre chiarito che, sebbene una fetta rilevante delle proprie vendite provenga da Singapore, la stragrande maggioranza di tale potenza di calcolo AI è destinata a clienti con sede negli Stati Uniti, smentendo così le recenti notizie di “dirottamento” dei chip per eludere le restrizioni all'export.

Infine, NVIDIA ha confermato che entro un anno produrrà chip AI negli stabilimenti di TSMC in Arizona e assemblerà supercomputer per l’AI in stabilimenti situati in Texas. Il sostegno di NVIDIA all'obiettivo del presidente Trump di sviluppare la capacità produttiva negli Stati Uniti è nel solco della deglobalizzazione delle catene di approvvigionamento, un trend questo già evidente nel periodo post-pandemico, legato alle guerre commerciali e a fattori demografici e geopolitici.    

Il nostro obiettivo è passare dal chip al supercomputer “Made in USA” entro un anno.                                                                                                                                                                                                                                           Jensen Huang

Il rischio di perdere di vista il quadro generale

Sebbene i mercati in genere considerino le trimestrali di NVIDIA come le principali chiavi di lettura del settore tecnologico e dei trend geopolitici, dato il suo ruolo dominante nell'universo AI, riteniamo che puntare i riflettori sul breve termine rischi di porre in secondo piano il quadro generale. Mentre l’AI continua a innovare con modelli di ragionamento, l’AI agentica e fisica sta creando casi d'uso e modelli di monetizzazione interessanti. Ciò sta imprimendo un deciso cambio di passo nella domanda di infrastrutture AI, dai cluster di formazione all'inferenza, destinato a supportare una svolta nella generazione di token, di pari passo con la diffusione capillare dei modelli di ragionamento e del loro utilizzo; tutto ciò quindi apre un percorso più lungo, ampio e sostenibile di crescita nel settore tecnologico e nell'economia globale.

Fonti: trascrizione della teleconferenza sui risultati finanziari del primo trimestre dell'anno fiscale 2026 di NVIDIA, 28 maggio 2025. Blog NVIDIA; Newsroom NVIDIA.