Quick view: NVIDIA è ancora più in crescita che in calo
Il gestore di portafoglio Richard Clode ha partecipato all'ultima chiamata sugli utili di NVIDIA. Clode evidenzia le principali considerazioni degli investitori sull'azienda e, più in generale, sull'ondata tecnologica dell'AI generativa.
![Richard Clode, CFA](https://www.janushenderson.com/wp-content/uploads/sites/4/Headshot-thumbnail_Richard-Clode.png?w=150")
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In sintesi
- I problemi iniziali a breve termine legati all'avvio di una catena di fornitura incredibilmente complessa per i sistemi Blackwell (chip di AI) a livello di rack ora sembrano superati.
- A più lungo termine, NVIDIA ha sostenuto la necessità di una nuova legge sulla scalabilità esponenziale dell'AI nei modelli di ragionamento di test time scaling e ha citato il paradosso di Jevon per comprendere la futura crescita dell'infrastruttura dell'AI.
- Il team si prepara all'evento GTC di NVIDIA, che si terrà a marzo, in cui l'azienda presenterà la sua suite di chip AI di nuova generazione e altre novità.
Come sempre, il fondatore e CEO di NVIDIA Jensen Huang è perfettamente consapevole delle preoccupazioni del mercato sull'eccessiva spesa delle aziende per la realizzazione dell'infrastruttura AI e ha trattato questo tema durante la chiamata sugli utili. L'azienda prevede inoltre di fornire maggiori dettagli sui suoi ultimi chip Blackwell Ultra, Rubin e Vera, oltre a molte altre novità, nel piano d'azione che presenterà a marzo alla GTC, la conferenza di NVIDIA su AI e tecnologia. Nel frattempo cerca di far uscire le azioni da una "fase di digestione" di otto mesi.
Riassumiamo qui i 4 punti principali della chiamata sugli utili:
1 Quali sono i problemi di fornitura di Blackwell?
Dopo la comprensibile ansia dovuta al problematico lancio iniziale di un sistema di livello rack inaugurale molto complesso, le vendite di Blackwell dell'azienda hanno raggiunto 11 miliardi di dollari nell'ultimo trimestre (concluso il 26 gennaio 2025), ben al di sopra della previsione di "diversi miliardi". Per dare un'idea, 350 stabilimenti producono gli 1,5 milioni di componenti di ogni singolo rack Blackwell. È prevedibile un incremento più aggressivo dell’offerta nel corso del 2025 per soddisfare la "straordinaria" domanda di Blackwell.
2 Una nuova legge sulla scalabilità dell'AI accelererà ulteriormente lo sviluppo degli LLM
Il test time scaling e l'introduzione dei modelli di ragionamento potrebbero comportare un aumento esponenziale della spesa per l'infrastruttura AI. Il ragionamento a lungo termine può essere 100 volte più impegnativo in termini di calcolo rispetto all'inferenza standard "one-shot". Questa è la prima generazione, a cui probabilmente seguiranno modelli di ragionamento più ponderati che potrebbero essere centinaia di migliaia o milioni di volte più intensivi in termini di calcolo. Più il modello pensa, più calcoli esegue, più la risposta è accurata e intelligente.
3 Entra in gioco il paradosso di Jevon
In soli due anni, NVIDIA è riuscita a ridurre di 200 volte i costi di inferenza. DeepSeek è solo l'ultimo caso in cui l'innovazione AI ha fatto scendere i costi di questa nuova tecnologia. Lungi dal ridurre la domanda di infrastrutture AI, il paradosso di Jevon indica che sta succedendo l'opposto, come abbiamo visto durante le precedenti curve di riduzione dei costi tecnologici nell'era dei PC e di Internet.
4 NVIDIA è in vantaggio nel dibattito tra ASIC e GPU
I chip ASIC di Broadcom sono progettati per attività single purpose e sono anche più economici rispetto alle GPU di NVIDIA, di tipo general purpose, essendo in grado di gestire diverse attività come l'addestramento dell'AI, il rendering di immagini e video, e il gaming. Di conseguenza, gli ASIC ora sono in grado di sfidare le GPU di NVIDIA.
Il CEO di NVIDIA ha spiegato che il problema principale dei data center è la fornitura di alimentazione elettrica, quindi i clienti vogliono massimizzare il potenziale di guadagno di ogni data center. In un mondo dominato dall'AI, per farlo bisogna massimizzare il numero di gettoni generati per watt. Attualmente NVIDIA è in vantaggio di un fattore compreso tra 2 e 8 volte rispetto alla concorrenza. I suoi processori general-purpose sono in grado di svolgere diverse attività, inclusa la gestione della complessità significativamente maggiore del software AI, un compito non facile quando si opera su più hardware sottostanti.
Crediamo che l'AI generativa non sia solo un tema. La complessità di una nuova ondata tecnologica e di un settore in cui "chi vince guadagna di più" richiede una ricerca fondamentale bottom-up e una gestione attiva per individuare i principali beneficiari, che vantano una crescita degli utili sottovalutata in un panorama d'investimento altamente innovativo e dirompente.
Nota: fonte di tutte le informazioni sugli utili di NVIDIA al 26 febbraio 2025: https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-financial-results-for-fourth-quarter-and-fiscal-2025.
Chip Blackwell: le unità di elaborazione grafica (GPU) Blackwell di nuova generazione di NVIDIA eseguono task di elaborazione di AI con un consumo energetico significativamente ridotto e a un costo inferiore.
Inferenza: si riferisce all'elaborazione dell'intelligenza artificiale. Mentre il machine learning e il deep learning si riferiscono al training di reti neurali, l'inferenza dell'AI applica la conoscenza ricavata da un modello di rete neurale addestrato e l'utilizza per l'inferenza di un risultato.
Paradosso di Jevon: teoria in base alla quale una maggiore efficienza nell'uso di una risorsa può comportare un aumento della sua domanda. Applicando questo principio ai chip tecnologici/di AI, con i progressi tecnologici e la maggiore efficienza dei chip la domanda complessiva di chip in realtà aumenta, anziché diminuire.
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.
Ragionamento a lungo termine: processo deliberato e prolungato di valutazione delle informazioni e dei potenziali risultati, attraverso l'analisi di varie prospettive, che considera le implicazioni di lungo termine ponderando attentamente diversi fattori, prima di trarre conclusioni.
Inferenza/prompting one-shot: indica un metodo in cui al modello viene fornito un singolo esempio o prompt per l'esecuzione di un task. Si affida a un singolo prompt realizzato con cura per ottenere il risultato auspicato.
Test time scaling: approccio di modellazione del linguaggio che maggiori risorse computazionali durante il test per migliorare le prestazioni.
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 LLM per elaborare e generare un testo/output utile.
Queste sono le opinioni dell'autore al momento della pubblicazione e possono differire da quelle di altri individui/team di Janus Henderson Investors. I riferimenti a singoli titoli non costituiscono una raccomandazione all'acquisto, alla vendita o alla detenzione di un titolo, di una strategia d'investimento o di un settore di mercato e non devono essere considerati redditizi. Janus Henderson Investors, le sue affiliate o i suoi dipendenti possono avere un’esposizione nei titoli citati.
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Non vi è alcuna garanzia che le tendenze passate continuino o che le previsioni si realizzino.
Comunicazione di Marketing.
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- Le azioni/quote possono perdere valore rapidamente e di norma implicano rischi più elevati rispetto alle obbligazioni o agli strumenti del mercato monetario. Di conseguenza il valore del proprio investimento potrebbe diminuire.
- Le azioni di società a piccola e media capitalizzazione possono presentare una maggiore volatilità rispetto a quelle di società più ampie e talvolta può essere difficile valutare o vendere tali azioni al momento e al prezzo desiderati, il che aumenta il rischio di perdite.
- Un Fondo che presenta un’esposizione elevata a un determinato paese o regione geografica comporta un livello maggiore di rischio rispetto a un Fondo più diversificato.
- Il Fondo si concentra su determinati settori o temi d’investimento e potrebbe risentire pesantemente di fattori quali eventuali variazioni ai regolamenti governativi, una maggiore competizione nei prezzi, progressi tecnologici ed altri eventi negativi.
- Il Fondo si attiene a un approccio d'investimento sostenibile, il che potrebbe condurlo ad essere sovrappesato e/o sottopesato in alcuni settori e pertanto a realizzare performance diverse da quelle di fondi con obiettivi analoghi, ma che non si avvalgono di criteri d'investimento sostenibile per la selezione dei titoli.
- Il Fondo potrebbe usare derivati al fine di ridurre il rischio o gestire il portafoglio in modo più efficiente. Ciò, tuttavia, comporta rischi aggiuntivi, in particolare il rischio che la controparte del derivato non adempia i suoi obblighi contrattuali.
- Qualora il Fondo detenga attivi in valute diverse da quella di base del Fondo o l'investitore detenga azioni o quote in un'altra valuta (in assenza di "copertura"), il valore dell'investimento potrebbe subire le oscillazioni del tasso di cambio.
- Se il Fondo, o una classe di azioni con copertura, intende attenuare le fluttuazioni del tasso di cambio tra la valuta di denominazione e la valuta di base, la stessa strategia di copertura potrebbe generare un effetto positivo o negativo sul valore del Fondo, a causa delle differenze di tasso d'interesse a breve termine tra le due valute.
- 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.
- Il Fondo potrebbe perdere denaro se una controparte con la quale il Fondo effettua scambi non fosse più intenzionata ad adempiere ai propri obblighi, o a causa di un errore o di un ritardo nei processi operativi o di una negligenza di un fornitore terzo.
Rischi specifici
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- Un Fondo che presenta un’esposizione elevata a un determinato paese o regione geografica comporta un livello maggiore di rischio rispetto a un Fondo più diversificato.
- Il Fondo si concentra su determinati settori o temi d’investimento e potrebbe risentire pesantemente di fattori quali eventuali variazioni ai regolamenti governativi, una maggiore competizione nei prezzi, progressi tecnologici ed altri eventi negativi.
- Questo Fondo può avere un portafoglio particolarmente concentrato rispetto al suo universo di investimento o altri fondi del settore. Un evento sfavorevole riguardante anche un numero ridotto di posizioni potrebbe creare una notevole volatilità o perdite consistenti per il Fondo.
- Il Fondo potrebbe usare derivati al fine di ridurre il rischio o gestire il portafoglio in modo più efficiente. Ciò, tuttavia, comporta rischi aggiuntivi, in particolare il rischio che la controparte del derivato non adempia i suoi obblighi contrattuali.
- Qualora il Fondo detenga attivi in valute diverse da quella di base del Fondo o l'investitore detenga azioni o quote in un'altra valuta (in assenza di "copertura"), il valore dell'investimento potrebbe subire le oscillazioni del tasso di cambio.
- Se il Fondo, o una classe di azioni con copertura, intende attenuare le fluttuazioni del tasso di cambio tra la valuta di denominazione e la valuta di base, la stessa strategia di copertura potrebbe generare un effetto positivo o negativo sul valore del Fondo, a causa delle differenze di tasso d'interesse a breve termine tra le due valute.
- 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.
- Il Fondo potrebbe perdere denaro se una controparte con la quale il Fondo effettua scambi non fosse più intenzionata ad adempiere ai propri obblighi, o a causa di un errore o di un ritardo nei processi operativi o di una negligenza di un fornitore terzo.
Rischi specifici
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- I problemi iniziali a breve termine legati all'avvio di una catena di fornitura incredibilmente complessa per i sistemi Blackwell (chip di AI) a livello di rack ora sembrano superati.
- A più lungo termine, NVIDIA ha sostenuto la necessità di una nuova legge sulla scalabilità esponenziale dell'AI nei modelli di ragionamento di test time scaling e ha citato il paradosso di Jevon per comprendere la futura crescita dell'infrastruttura dell'AI.
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