In sintesi
- NVIDIA considera il 2026 come il punto di svolta per l'AI agentica, con un'intensità di calcolo significativamente superiore rispetto ai modelli di ragionamento precedenti, a supporto di una spesa sostenuta per l'infrastruttura AI.
- NVIDIA ha riaffermato la leadership nel settore dell'informatica e delle reti, sostenuta da una forte generazione di flussi di cassa, da un solido budget per la ricerca e dallo sviluppo e dall'imminente lancio di piattaforme, rafforzando la sua posizione rispetto ai concorrenti.
- Sebbene il mercato consideri i rischi di finanziamento circolare, le indicazioni ottimistiche sui ricavi e la solidità del bilancio di NVIDIA fanno apparire ragionevoli alcuni investimenti strategici selezionati nei principali operatori dell'AI.
I titoli di NVIDIA hanno subito un sostanziale declassamento negli ultimi sei mesi; il prezzo delle azioni è rimasto invariato nonostante le revisioni positive degli utili di circa il 50% da parte del mercato.1 Di conseguenza, il dibattito è stato molto meno incentrato sui risultati stellari a breve termine e più sulla sostenibilità della spesa in conto capitale (capex) per l'IA, viste le preoccupazioni relative a volume, monetizzazione e riduzione del flusso di cassa. La reazione del mercato nei confronti di NVIDIA, nonostante le previsioni esplosive rispecchiate nell'ultimo trimestre, è indicativa di questo dibattito in corso. Resta da vedere se il CEO Jensen Huang potrà portare avanti questo dibattito in occasione dell'evento GTC (conferenza annuale globale sull'AI di NVIDIA) a marzo, ma nel frattempo, nonostante le preoccupazioni del mercato per una bolla AI e le valutazioni tecnologiche, le azioni sono state scambiate a uno sconto significativo ai suoi concorrenti AI e con una valutazione non troppo differente da quella di McDonald's2 (che vende un diverso tipo di chip).
"La domanda di computing sta crescendo in modo esponenziale: il punto di inflessione dell'AI agentica è arrivato. L'adozione degli agenti da parte delle aziende è alle stelle. I nostri clienti si stanno affrettando a investire nell'AI compute - le industrie che alimentano la rivoluzione industriale dell'AI e la loro crescita futura".
Jensen Huang, CEO di NVIDIA
Principali punti salienti della chiamata sugli utili di NVIDIA:
1. L'AI agentica si trova in un punto di svolta
Allo stesso modo in cui il 2025 è stato l'anno dell'esordio dei modelli di ragionamento con requisiti di calcolo molto più intensivi e quindi un maggiore capex per l'AI, NVIDIA considera il 2026 come l'anno dell'inflessione nell'AI agentica. L'AI agentica sta determinando un aumento della spesa per le infrastrutture AI, data la necessità di un'elaborazione ancora più intensiva. Affrontando le preoccupazioni sulla sostenibilità di questo capex, NVIDIA ha sottolineato che l'intelligenza è sinonimo di token; i token sono redditizi per i suoi clienti e stanno generando maggiori ricavi. Il recente aggiornamento di Anthropic è un esempio calzante: i ricavi sono cresciuti di 10 volte in ciascuno degli ultimi tre anni, attestandosi a circa 14 miliardi di dollari. Più di recente, l'inflessione agentica ha portato a quadruplicare le sottoscrizioni delle imprese dall'inizio del 2026. Claude Code, lanciata a maggio 2025, è ora un'attività run rate da oltre 2,5 miliardi di dollari USA, raddoppiata dall'inizio del 2026.3
2. Riaffermazione del dominio competitivo di NVIDIA
Alla luce del recente dibattito tra TPU e GPU, NVIDIA ha tenuto a sottolineare che non ha avuto successo nei recenti benchmark di settore (l'efficienza con cui le piattaforme hardware e software gestiscono modelli linguistici di grandi dimensioni). NVIDIA ha sottolineato di avere un budget annuale di 20 miliardi di dollari per la ricerca e lo sviluppo (R&S)* e la capacità di innovare in termini di elaborazione e networking. Ciò dovrebbe essere evidente con il lancio di Vera Rubin, la sua prossima piattaforma su scala rack, entro la fine dell'anno. La sua attività di networking è cresciuta di 10 volte dal 2021, mentre ulteriori innovazioni a livello di rack e full stack saranno presentate a GTC il mese prossimo.
3. Crescita in accelerazione
La guidance sui ricavi di NVIDIA per il prossimo trimestre, pari a circa 78 miliardi di dollari*, ha superato ampiamente anche le aspettative più rialziste del mercato e ha dimostrato il quarto trimestre consecutivo di accelerazione della crescita, che potrebbe attenuare i timori di un rallentamento della crescita. Come molte altre società a grande capitalizzazione, NVIDIA si sta muovendo per includere i compensi basati su azioni nei propri dati finanziari GAAP. I 35 miliardi di dollari di free cashflow generati nell'ultimo trimestre* sono alla base dell'investimento di 10 miliardi di dollari in Anthropic e un investimento in OpenAI è vicino alla finalizzazione. Anche se questo alimenta le preoccupazioni di finanziamento circolare, la forte generazione di free cash flow di NVIDIA significa che è ragionevole effettuare alcuni investimenti selezionati nelle più importanti società di AI (come abbiamo visto durante l'era di Internet, ad esempio Google e Meta).
4. La Cina non ha ancora preso in considerazione le previsioni dei ricavi
Sebbene il governo degli Stati Uniti abbia concesso a NVIDIA le licenze per la spedizione di H200 a clienti selezionati in Cina e abbia creato un meccanismo in base al quale NVIDIA paga un dazio del 25% all'importazione negli Stati Uniti 4, l'azienda non ha ancora spedito alcun H200 in Cina. Quindi, secondo le indicazioni di NVIDIA, possiamo presumere che non ci siano ricavi per data center cinesi, data la continua riluttanza a Pechino ad accettare questi chip. Resta da vedere se la visita del presidente Trump in Cina a marzo può contribuire a sbloccare quel mercato.
L'investimento nell'AI richiede un approccio attivo
Come team, continuiamo a credere che la chiave per sfruttare le interessanti opportunità di investimento nell'ambito dell'AI sia l'investimento attivo. Attualmente, vari progressi tecnologici stanno convergendo per accelerare ulteriormente il ritmo dell'innovazione nell'AI, tra cui l'accelerazione della curva di sviluppo di modelli linguistici di grandi dimensioni e l'avvicinarsi di un punto di inflessione nell'AI agentica.
*Tutti i riferimenti alle informazioni sugli utili di NVIDIA sono tratti dalla trascrizione della chiamata sugli utili di NVIDIA; 25 febbraio 2026 e 19 novembre 2025.
1 FT.com; "I risultati blockbuster di Nvidia non riescono a stupire gli investitori"; 25 febbraio 2026.
2 Bloomberg; NVDA vs MCD P/E forward a 12 mesi a febbraio 2026. Le performance passate non predicono i rendimenti futuri. Il rapporto prezzo/utili prospettico si calcola dividendo il prezzo corrente delle azioni per gli utili previsti per i prossimi 12 mesi per valutare le azioni di una società.
3 Forbes.com; "Anthropic sta approfittando del successo di Claude Code"; 17 febbraio 2026.
4 CNBC.com; Gli Stati Uniti approvano le esportazioni di chip Nvidia H200 verso la Cina, con alcune condizioni; 14 gennaio 2026.
AI agentica: un sistema di AI che utilizza un ragionamento sofisticato e una pianificazione iterativa per risolvere in modo autonomo problemi complessi 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 di bilancio: si riferisce a un'azienda 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.
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.
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.
Declassamento/declassamento: si verifica quando gli investitori vogliono pagare un prezzo più basso per le azioni e assegnano una valutazione inferiore a un'azione, di solito in previsione di guadagni futuri inferiori.
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.
GAAP: una serie di principi contabili generalmente accettati e ampiamente utilizzati negli Stati Uniti per l'informativa finanziaria da società ed enti governativi.
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.
Dibattito tra TPU e GPU: il dibattito ruota intorno all'efficienza specializzata rispetto alla flessibilità generale: le TPU sono costruite su misura per eseguire carichi di lavoro di machine learning in modo più rapido ed efficiente, mentre le GPU sono più versatili e ampiamente utilizzate in molti tipi di attività di calcolo, compresa l'AI.
Rapporto prezzo/utili (P/E): una metrica di valutazione comune che misura il prezzo delle azioni rispetto all'utile per azione di uno o più titoli in un portafoglio.
Modello di ragionamento: modelli di apprendimento che utilizzano le informazioni disponibili per generare previsioni, fare inferenze e trarre conclusioni. Si tratta di rappresentare i dati in un formato elaborabile e comprensibile da una macchina, per poi applicare la logica necessaria per giungere a una decisione.
Token: I token di 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.
TPU: il compito principale delle unità di elaborazione dei tensori è l'elaborazione di matrici, che è una combinazione di operazioni di moltiplicazione e accumulazione. Le TPU contengono migliaia di moltiplicatori-accumulatori che sono direttamente collegati tra loro per formare una grande matrice fisica.
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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