Nvidia ha chiuso un altro trimestre con risultati superiori alle previsioni degli analisti, ma il dato che più conta, secondo gli esperti, non è tanto il superamento delle stime quanto la solidità della domanda. Il colosso dei chip per l’intelligenza artificiale continua a registrare una richiesta di infrastrutture IA che supera l’offerta disponibile, e per il prossimo esercizio fiscale – che coincide in larga parte con l’anno solare 2027 – prevede un aumento dei ricavi di circa il 70 per cento.
Secondo Ruben Dalfovo, investment strategist di BG Saxo, “è un messaggio forte contro l’idea che il ciclo di investimenti nell’IA sia già vicino al picco”. Le parole del strategist sottolineano come Nvidia stia cercando di allontanare i timori di un imminente rallentamento, in un momento in cui molti operatori si interrogano sulla durata della corsa agli investimenti in intelligenza artificiale.
Margini in calo: un campanello d’allarme o una fase transitoria?
Nonostante la crescita dei ricavi, non mancano elementi di cautela. Nel trimestre appena chiuso, il margine lordo di Nvidia si è attestato al 75%, ma per il prossimo trimestre la società prevede un calo intorno al 7%, con un possibile minimo tra il 71 e il 72% nel trimestre di gennaio. A pesare sui margini sono soprattutto l’aumento dei costi dei chip di memoria e di altri componenti essenziali per la costruzione dei sistemi di intelligenza artificiale.
Dalfovo osserva che “finora Nvidia ha mostrato un potere di prezzo straordinario”, ma si chiede se “questa pressione sui margini sarà temporanea, legata alla scarsità di componenti, oppure se una quota maggiore dei profitti generati dal boom dell’IA si sposterà progressivamente verso fornitori e clienti”. La domanda è centrale per gli investitori, perché da essa dipende la capacità dell’azienda di mantenere la propria redditività nel lungo periodo.
Il cash flow scende nonostante gli utili: un segnale da non sottovalutare
Un altro punto che ha attirato l’attenzione degli analisti è la generazione di cassa. Il free cash flow di Nvidia, ovvero la liquidità prodotta dopo gli investimenti, è sceso a 21,3 miliardi di dollari, contro i 48,6 miliardi del trimestre precedente, e questo nonostante gli utili siano in forte crescita. Il calo è dovuto principalmente all’aumento dei crediti verso i clienti e all’incremento delle scorte necessarie per sostenere l’espansione della nuova architettura Rubin.
Secondo Dalfovo, “in parte è quindi l’effetto di un’attività che sta crescendo molto rapidamente”. Tuttavia, lo strategist avverte che “dopo il forte rialzo del titolo degli ultimi anni, la capacità di trasformare gli utili in cassa diventa un indicatore sempre più importante”. In altre parole, il mercato non si accontenta più di utili contabili, ma vuole vedere che quei profitti si traducano effettivamente in liquidità.
Valutazione da 5.000 miliardi: battere le attese non è più sufficiente
I risultati appena diffusi riducono uno dei principali rischi di breve periodo, ossia il timore di un rallentamento della domanda. Tuttavia, come sottolinea lostrategist di BG Saxo, “con una capitalizzazione superiore ai 5.000 miliardi di dollari, battere le aspettative non basta più”. Il mercato chiederà sempre più a Nvidia di dimostrare di poter sostenere una crescita eccezionale senza sacrificare margini e generazione di cassa.
Il messaggio per il resto dell’ecosistema dell’intelligenza artificiale, aggiunge il strategist, “resta positivo ma selettivo”. Non tutte le aziende esposte al settore beneficeranno allo stesso modo, e la capacità di mantenere potere di prezzo e una domanda solida sarà determinante.
I beneficiari nascosti: memoria HBM e chip personalizzati
Tra i maggiori beneficiari della corsa all’IA, Dalfovo indica i produttori di memorie ad alta larghezza di banda, le cosiddette HBM. “La domanda resta molto forte e l’offerta ancora limitata”, spiega, ma avverte che “la capacità produttiva sta aumentando e la prossima fase dipenderà dalla capacità della domanda di assorbire questa nuova offerta, non soltanto dalla scarsità che oggi sostiene prezzi e redditività”.
Anche gli investimenti dei grandi operatori cloud, i cosiddetti hyperscaler, trovano una nuova conferma. Nvidia e Amazon Web Services prevedono di installare altri due milioni di GPU nel 2027-2028, mentre i laboratori specializzati nell’intelligenza artificiale dovrebbero diventare una parte sempre più importante del business. Tuttavia, Dalfovo segnala un effetto opposto: “più aumentano i costi delle GPU e dei chip di memoria, più cresce l’incentivo per i grandi gruppi tecnologici a sviluppare processori su misura”. Questo lascia spazio a soluzioni proprietarie come le TPU di Google e Trainium di Amazon, oltre che a fornitori come Broadcom e Marvell. “Nvidia può restare dominante nelle applicazioni più avanzate, mentre i chip personalizzati guadagnano terreno nei carichi di lavoro più specifici”, conclude.
I nuovi colli di bottiglia: oltre le GPU, servono reti, energia e data center
Infine, Dalfovo evidenzia come i limiti alla crescita dell’IA si stiano spostando oltre le GPU. “Servono anche reti capaci di gestire e trasferire enormi quantità di dati, chip di memoria, energia elettrica, sistemi di raffreddamento e data center in grado di ospitare e alimentare infrastrutture sempre più grandi”, afferma. Per questo, “l’infrastruttura legata all’IA resta un tema di lungo periodo, ma da affrontare in modo selettivo”. Nel tempo, saranno avvantaggiate soprattutto quelle società capaci di mantenere potere di prezzo, una domanda solida e buoni ritorni sugli investimenti anche quando la crescita del settore inizierà a normalizzarsi.
In definitiva, i risultati di Nvidia offrono segnali rassicuranti sul fronte della domanda, ma aprono nuove domande su margini, cassa e valutazione. E come sottolinea Dalfovo, “battere le aspettative non basta più”.