Negli ultimi 30 anni, agli investitori non sono mancate le tendenze future a cui aggrapparsi. Nel 2023, nulla ha catturato l'attenzione degli investitori più dell'intelligenza artificiale (AI).
La rivoluzione dell’intelligenza artificiale: un’opportunità da trilioni di dollari
In termini semplici, l’intelligenza artificiale utilizza software e sistemi per gestire attività che normalmente sarebbero supervisionate o completate dagli esseri umani. La chiave del successo dell’intelligenza artificiale è l’integrazione dell’apprendimento automatico, che consente al software e ai sistemi di apprendere e diventare più efficienti nello svolgimento dei propri compiti nel tempo. Questa capacità di evolversi offre soluzioni basate sull’intelligenza artificiale praticamente in tutti i settori e le industrie.
Come puoi immaginare, le cifre in dollari associate all’intelligenza artificiale sono grandi quanto le aspettative degli investitori. Un rapporto di PwC fissa il contributo economico aggiunto dell’intelligenza artificiale a 15,7 trilioni di dollari entro il 2030. Ciò include circa 6,6 trilioni di dollari in aumento della produttività, nonché un incremento di 9,1 trilioni di dollari sul lato dei consumi. Sebbene ci siano diverse aziende che hanno beneficiato dell'ascesa dell'intelligenza artificiale, nessuna si distingue più dello specialista di unità di elaborazione grafica (GPU) Nvidia (NVDA -2,89%).
L'ascesa fulminea di Nvidia nel campo dell'intelligenza artificiale
Quando è iniziato l’anno fiscale 2024 di Nvidia (l’anno fiscale di Nvidia inizia all’inizio di febbraio), Wall Street si aspettava che la società generasse una crescita delle vendite a una cifra elevata per l’anno. Dopo soli due trimestri, la stima di consenso degli analisti prevede ora una crescita delle vendite del 103% nel 2024. Stiamo parlando di stime di vendita che passeranno da timidi 30 miliardi di dollari a quasi 55 miliardi di dollari in circa sette mesi. Non sono spiccioli.
Sebbene Nvidia abbia goduto di una modesta ripresa nel suo segmento di gioco, praticamente tutto questo aumento ha a che fare con le entrate dei data center. Le GPU A100 e H100 dell'azienda stanno dominando i data center ad alto calcolo. Poiché i software e i sistemi di intelligenza artificiale richiedono un processo decisionale in una frazione di secondo, Nvidia sembra essersi consolidata come la spina dorsale dell’infrastruttura della rivoluzione dell’intelligenza artificiale.
Le conseguenze indesiderate del successo
Tuttavia, nonostante il travolgente successo di Nvidia, ha il potenziale per sottoperformare enormemente il prossimo anno per una ragione molto ironica: l'espansione della produzione di GPU AI.
Il motivo principale per cui le vendite dei data center di Nvidia sono aumentate è perché la produzione delle sue GPU A100 e H100 è al limite. Un rapido sguardo ai risultati operativi fiscali del secondo trimestre della società mostra che il costo dei ricavi del primo semestre (in tutti i segmenti) è effettivamente diminuito rispetto allo stesso periodo dell'anno precedente. Ciò che questo dice agli investitori è che la scarsità di GPU accelerata dall’intelligenza artificiale e il significativo potere di determinazione dei prezzi sono ciò che collettivamente ha spinto più in alto il margine lordo di Nvidia.
Il paradosso del successo: la carenza di GPU AI di Nvidia
Anche se il predominio di Nvidia nel campo dell'intelligenza artificiale è evidente, c'è un problema in agguato nell'ombra. Lo stesso successo che ha portato l’azienda in prima linea nella rivoluzione dell’intelligenza artificiale potrebbe anche essere il suo tallone d’Achille nel 2024.
La crescente domanda di GPU AI
La crescente domanda di applicazioni IA ha esercitato un’enorme pressione su Nvidia affinché producesse più GPU specifiche per l’intelligenza artificiale. Poiché le GPU A100 e H100 sono la scelta preferita per i data center, l'azienda ha faticato a tenere il passo con la domanda. Di conseguenza, la scarsità di queste GPU ha fatto salire i prezzi, contribuendo in modo significativo ai robusti margini lordi di Nvidia.
Capacità produttiva al limite
Uno dei segnali rivelatori dei vincoli produttivi di Nvidia è il calo del costo delle entrate nel secondo trimestre fiscale. Ciò suggerisce che Nvidia stia producendo GPU a pieno regime, lasciando poco spazio per un’ulteriore espansione. In sostanza, l'incapacità di Nvidia di soddisfare la crescente domanda di GPU AI a causa delle limitazioni di produzione potrebbe ostacolare il suo potenziale di crescita nel 2024.
Potenziali interruzioni della catena di fornitura
Poiché Nvidia spinge al limite le proprie capacità produttive, diventa più suscettibile alle interruzioni della catena di fornitura. Eventuali intoppi nella catena di approvvigionamento, come carenza di semiconduttori o colli di bottiglia nella produzione, potrebbero avere un effetto a cascata sulla capacità di Nvidia di fornire tempestivamente GPU AI ai propri clienti.
Il rischio che i concorrenti guadagnino terreno
Con la capacità di produzione di Nvidia al limite, i concorrenti potrebbero vedere un’opportunità per guadagnare quote di mercato nello spazio delle GPU AI. Rivali come AMD e Intel potrebbero sfruttare lo squilibrio tra domanda e offerta offrendo soluzioni alternative, erodendo potenzialmente la posizione dominante di Nvidia.
Affrontare le sfide future
Per Nvidia, l’anno 2024 pone una serie unica di sfide nonostante le immense opportunità offerte dalla rivoluzione dell’intelligenza artificiale. Per affrontare con successo queste sfide, Nvidia potrebbe dover prendere in considerazione diverse strategie:
Investire nell’espansione della produzione: per soddisfare la crescente domanda di GPU AI, Nvidia dovrebbe prendere in considerazione investimenti significativi nell’espansione della capacità produttiva. Ciò non solo aiuterebbe ad alleviare la carenza di approvvigionamento, ma posizionerebbe anche l’azienda per una crescita sostenuta nel mercato dell’intelligenza artificiale.
Diversificare l’offerta di prodotti: Nvidia dovrebbe esplorare la diversificazione della propria offerta di prodotti AI per soddisfare una gamma più ampia di clienti. Ciò potrebbe comportare lo sviluppo di GPU più convenienti per le piccole imprese e le startup, ampliando così la propria base di clienti.
Rafforzare la resilienza della catena di fornitura: affrontare in modo proattivo le potenziali interruzioni della catena di fornitura è fondamentale. Nvidia dovrebbe lavorare sulla costruzione di una catena di fornitura più resiliente diversificando i propri fornitori e garantendo componenti critici.
Continua ricerca e sviluppo: rimanere all'avanguardia nella tecnologia GPU è essenziale. Nvidia dovrebbe continuare a investire in ricerca e sviluppo per innovare e mantenere un vantaggio competitivo rispetto ai rivali.
Il viaggio di Nvidia ai vertici del mercato delle GPU AI è stato a dir poco straordinario. Tuttavia, con l’accelerazione della domanda di intelligenza artificiale, l’azienda si trova ad affrontare l’ironia della sorte di avere performance potenzialmente inferiori a causa del proprio successo. Affrontare i vincoli di produzione e le vulnerabilità della catena di fornitura sarà fondamentale per determinare se Nvidia potrà continuare a prosperare nella rivoluzione dell’intelligenza artificiale del 2024 e oltre. Sotto gli occhi degli investitori, la capacità di Nvidia di adattarsi e superare queste sfide sarà fondamentale nel plasmare il suo futuro nel panorama dell’intelligenza artificiale.