Nvidia è la banca centrale della supply chain dell’AI—quanto è profondo il fossato costruito da Jensen Huang

Recentemente, in un episodio di podcast pubblicato da a16z, il noto investitore Gavin Baker e il partner di a16z David George hanno avuto un approfondito confronto, ed entrambi ritengono che Nvidia "si trovi in una posizione estremamente, estremamente vantaggiosa".

Baker ritiene che Jensen Huang abbia costruito un profondo fossato competitivo. Nvidia, grazie all'integrazione verticale della catena di fornitura, la prenotazione della capacità produttiva delle wafer di TSMC e l'approvvigionamento di componenti chiave mondiali, oltre a creare un ecosistema di data center finanziabile, è diventata la "banca centrale" della supply chain dell'AI, un fossato quasi impossibile da replicare. Il conduttore David George ha aggiunto: "L'unica cosa che ho imparato negli ultimi 26 anni è: non scommettere mai contro Jensen Huang."

Nove chip, un unico ecosistema

Gavin ha descritto l'attuale matrice di prodotti di Nvidia: nove chip—diversi chip di accelerazione, CPU, switch Ethernet, due tipi di GPU e InfiniBand.

Non si tratta di una semplice espansione della linea di prodotto. Gavin ha affermato che la strategia di Nvidia è "integrazione verticale ma apertura orizzontale"—anche se dovesse emergere un chip concorrente davvero eccellente, purché possa collegarsi all'ecosistema Nvidia, quasi sicuramente performerebbe meglio.

Questo significa che i concorrenti si trovano davanti a un dilemma: competere frontalmente oppure integrarsi. Il consiglio di Gavin per tutti i CEO dei semiconduttori è uno solo: "L'unica cosa che devi dire è 'Grazie Jensen Huang, grazie per aver creato questa opportunità, come possiamo collaborare con te?'".

Ha aggiunto che ogni 1% di quota di mercato oggi vale circa 100 miliardi di dollari, "Trova un segmento di nicchia, e prendi quel 1%".

Supply chain bloccata: la barriera più difficile da replicare

Il fossato competitivo di Nvidia non risiede solo nella capacità di progettazione dei chip, ma ancor più nel controllo della catena di fornitura.

Secondo Gavin nel podcast, Nvidia ha bloccato il 70%–80% delle forniture chiave globali, tra cui la capacità produttiva dei wafer TSMC, la capacità DRAM, la capacità NAND, la capacità dei laser, dei condensatori e tutto il necessario per costruire i rack.

"Negli ultimi 15 anni, Huang ha trasformato le sue scommesse miliardarie biennali in scommesse da centinaia di miliardi, portando con sé l'intera supply chain e il sistema finanziario." ha detto Gavin.

Un'integrazione della catena di fornitura di questa portata fa sì che anche se un concorrente presentasse chip di pari prestazioni, non riuscirebbe comunque ad assicurarsi la capacità produttiva. Gavin sottolinea: "L'hardware è difficile, il mondo reale è difficile. E Jensen Huang, con la sua scala e velocità attuali, porta con sé l'intera supply chain e il sistema finanziario, ed è davvero difficile da copiare."

Garanzia sul valore residuo: il finanziamento come fossato competitivo

Uno degli aspetti più facilmente trascurati del fossato competitivo di Nvidia è la sua struttura finanziaria.

Gavin ha dettagliato questo meccanismo durante la conversazione: ponendo il caso che un data center Nvidia costi 50 miliardi di dollari, l'acquirente necessita solo di 15 miliardi di equity, e i restanti 35 miliardi possono essere finanziati. Blackstone, KKR, Apollo, Goldman Sachs, J.P. Morgan e altri istituti sono disposti a partecipare al finanziamento principalmente perché Nvidia offre una garanzia sul valore residuo.

La chiave è: basta che la garanzia residua sia inferiore al margine lordo che Nvidia ottiene dalla vendita dei chip ai data center, e per Nvidia il rischio è praticamente nullo, potendo comunque ottenere una quota di ricavi.

Al confronto, Gavin osserva che la TPU può essere la seconda opzione finanziabile, "ma richiede almeno il doppio dell'investimento di equity e un tasso di interesse superiore".

"Il costo del capitale è un grande vantaggio, e per questo motivo vale la pena far parte del suo ecosistema." dice Gavin.

David aggiunge che Nvidia, grazie alla garanzia del valore residuo, aiuta i piccoli e medi player a competere con Anthropic e OpenAI, "proprio come fece sostenendo NeoClouds—è essenzialmente un power computing inclusivo, a beneficio del mondo".

Open source è un vantaggio, non una minaccia

Sul mercato ci sono preoccupazioni che la crescita dei modelli open source possa comprimere i margini di Nvidia. Gavin la pensa esattamente all'opposto.

"C'è chi crede che sia un enorme rischio per il business—ma è una logica completamente sbagliata." dice Gavin, "L'open source significa che i Token prodotti sulle GPU Nvidia vedranno il margine scendere dal 90% al 40%, ma ciò implica che verranno consumati più Token, e servirà più potenza di calcolo. In un mondo con offerta limitata, per lui è un grande vantaggio".

Gavin aggiunge che l'incentivo di Nvidia è naturalmente orientato verso la frammentazione dell'AI, la diversificazione dei modelli e la distribuzione della potenza di calcolo, "tutto ciò perfettamente allineato agli interessi nazionali degli Stati Uniti". Lui è il maggiore sostenitore dell'open source, che di fatto rafforza il suo business anziché indebolirlo.

Il dilemma dei challenger: non provocare Michael Jordan

Per i competitor che vogliono sfidare Nvidia, Gavin ha utilizzato una metafora ricorrente.

"A volte vedi qualcuno fare lo spaccone davanti a lui, è come vedere qualcuno provocare Michael Jordan quando è in forma—50ª partita di stagione regolare, lui si annoia un po', poi arriva il giovane che si sente troppo sicuro e decide di sfidarlo, e... sono i miei momenti preferiti da vedere."

Ha preso come esempio il team TPU, ritenendo che abbia "indossato il mantello di Superman", con esiti non ideali. Sull'AI chip Jalapeno sviluppato internamente da Apple, Gavin ha espresso un certo apprezzamento—"il primo vero ASIC interno competitivo che abbia mai visto, sviluppato in tempi brevissimi, meritano il giusto riconoscimento"—ma allo stesso tempo ha aggiunto: "Jalapeno sta indossando il mantello di Superman, vedremo come andrà".

Gavin ha poi citato una ragione strutturale spiegando perché le GPU generaliste difficilmente verranno sostituite da chip specializzati: i tre principali modelli open source cinesi DeepSeek, Kimmy e Qwen evolvono in modi molto diversi, "tutti possono girare su GPU generaliste, ma se vuoi specializzare, serve comunque un chip generalista per gestire tale incertezza evolutiva".

Struttura degli accordi sui chip, rivelatrice delle preferenze reali

Gavin ha fornito poi una prospettiva unica per valutare le reali preferenze del mercato: osservare la struttura delle transazioni tra società di chip e clienti.

Ha classificato le strutture in quattro livelli, dal migliore al peggiore: investimento diretto della società di chip nel cliente (come Google o Amazon con i deal su TPU e Tranium per Anthropic); strutture con garanzia sul valore residuo (con finanziamento di Blackstone, KKR); warrant collegati al prezzo fisso dei Token; e semplici emissioni di warrant ("questa può avere un NPV negativo").

"Attraverso questi quattro livelli, puoi dedurre le preferenze autentiche dei clienti. Le transazioni di Nvidia sono solitamente ottime, e le persone intelligenti partecipano alle sue operazioni—il che la dice lunga." dice Gavin.