Obiettivo di crescita del 70% è ancora troppo conservativo? Meeting degli investitori NVIDIA "a carte scoperte": nell'anno fiscale 28, in assenza di limiti di fornitura, le dimensioni del business potrebbero raddoppiare!

Le previsioni di crescita di Nvidia per i prossimi anni potrebbero essere molto più aggressive di quanto immagini il mercato.

Secondo Chasing Wind Trading Desk, JPMorgan ha sottolineato nell’ultimo rapporto che, nel corso del recente incontro con gli investitori, il management di Nvidia ha dichiarato chiaramente che il quadro di crescita del 70% anno su anno per l’anno fiscale 2028 non rappresenta il limite della domanda; senza vincoli di fornitura, la crescita del business avrebbe potuto superare il 100%. Questo significa che il nodo centrale che attualmente limita la crescita di Nvidia è passato da “se la domanda possa durare” a “se la capacità produttiva riesca a restare al passo”.

Particolarmente degno di nota è che la domanda di intelligenza artificiale (AI) continua ad espandersi rapidamente e la sua struttura sta cambiando. Circa 18 mesi fa, il fatturato di Nvidia era diviso equamente tra training e inference; oggi i ricavi da inference hanno già superato quelli da training e si prevede che la loro incidenza continuerà a crescere. Allo stesso tempo, il fatturato proveniente dalle infrastrutture di calcolo AI offerte da nuovi cloud service provider ha superato il 50%, evidenziando come la spinta alla crescita si stia spostando dai tradizionali cloud provider di scale molto grande verso un ecosistema AI di calcolo più ampio.

L’offerta, quindi, diventa la chiave per determinare se Nvidia potrà realizzare una crescita ancora maggiore. Il management ha indicato i wafer avanzati e le memorie come i due principali colli di bottiglia attuali, continuando a collaborare con TSMC, Micron, SK Hynix e Samsung per aumentare la fornitura. Soprattutto in un contesto in cui la disponibilità di HBM resta sotto pressione, un miglioramento della fornitura di componenti chiave potrebbe liberare ulteriore domanda precedentemente frenata dalle limitazioni di capacità produttiva.

Il cambiamento nella composizione dei clienti sta inoltre riducendo la preoccupazione del mercato per una crescita di Nvidia eccessivamente dipendente da pochi grandi clienti. Attualmente OpenAI e Anthropic rappresentano circa il 20% del business Nvidia sulla base della domanda finale; questa quota potrebbe salire fino al 25% nell’anno fiscale 2028. Tuttavia, i nuovi cloud service provider ora rappresentano oltre il 50% dei ricavi relativi alle infrastrutture di calcolo AI.

Con la domanda in continua espansione, l’aumento della quota dei ricavi da inference e una maggiore diversificazione della clientela, la storia della crescita di Nvidia si sta trasformando dal semplice “ciclo della potenza di calcolo per il training” verso un ciclo infrastrutturale AI molto più ampio.

La crescita del 70% nel FY28 non è il tetto massimo, il vero limite è la fornitura

Il rapporto sottolinea che il Vice Presidente delle Relazioni con gli Investitori e della Finanza Strategica di Nvidia, Toshiya Hari, ha dichiarato che il quadro di riferimento per una crescita del 70% nel FY28 non è trainato da un singolo cliente o business, ma dal contributo combinato di cloud provider su larga scala, nuovi cloud service provider, AI Lab, AI sovrani, aziende e implementazioni locali.

Il motivo principale per cui il management ha annunciato con anticipo il quadro di crescita pluriennale è che esiste una notevole differenza tra il consenso di mercato e le valutazioni interne dell’azienda. Se questa discrepanza dovesse persistere, potrebbe influenzare la pianificazione della capacità dei partner nella supply chain.

Particolarmente significativo, Hari ha affermato che senza limitazioni dal lato dell’offerta, la crescita del business Nvidia avrebbe potuto superare il 100%.

In altre parole, l’obiettivo di crescita del 70% rappresenta più che altro il livello minimo confermabile pubblicamente da Nvidia nelle attuali condizioni di offerta, e non il vero limite della domanda. Con un’ulteriore espansione della capacità, lo spazio di crescita reale di Nvidia potrebbe essere molto superiore a questa cifra.

I ricavi da inference hanno superato quelli da training, la domanda AI si sposta dalla “vendita di schede” a operazioni continue

La struttura dei ricavi da training e inference è stato uno dei temi chiave della conferenza.

Poiché le GPU di Nvidia vantano una notevole flessibilità nei carichi di lavoro—ad esempio il Grace Blackwell può essere utilizzato sia per il training dei modelli che per passare rapidamente all’inference—la società trova difficile ripartire con precisione i ricavi tra queste due tipologie di business.

Tuttavia, il management ha fornito un’indicazione temporale importante: circa 18 mesi fa, i ricavi da training e inference erano all’incirca equivalenti; ora i ricavi da inference hanno superato quelli da training e il divario continuerà ad ampliarsi.

Ciò significa che la composizione della domanda di Nvidia sta cambiando. Il training resta un motore fondamentale per l’espansione dell’infrastruttura AI, ma, con la crescita dei modelli e la diffusione delle applicazioni AI, l’inference sta diventando una fonte di domanda di calcolo più sostenibile, con la prospettiva di migliorare ancora la continuità dei ricavi Nvidia.

Wafer avanzati e HBM restano i due “colli di bottiglia” della fornitura

A fronte di una domanda molto forte, la sfida maggiore per Nvidia resta la supply chain.

Hari ha sottolineato che i vincoli chiave per soddisfare la domanda del prossimo anno sono principalmente due: wafer avanzati e memorie. I wafer avanzati dipendono principalmente da TSMC; le memorie ad alta banda (HBM) coinvolgono invece Micron, SK Hynix e Samsung.

Nvidia prosegue il dialogo continuo con TSMC e i tre principali fornitori di memorie per rafforzare la capacità produttiva dei componenti chiave.

Questo implica che, con la domanda AI in rapida crescita, l’espansione della capacità produttiva HBM resta una condizione di base per liberare il potenziale di crescita di Nvidia. Per fornitori HBM come Micron e SK Hynix, la visibilità della domanda proveniente da Nvidia resta elevata.

I clienti non dipendono più solo dai cloud provider di grandi dimensioni, i nuovi provider rappresentano oltre la metà del business

La struttura della clientela Nvidia sta anch’essa cambiando.

Hari ha dichiarato che OpenAI e Anthropic rappresentano attualmente circa il 20% del business Nvidia sulla base della domanda dei consumatori finali, quota che potrebbe salire al 25% nel FY28. Tuttavia, poiché ottengono la potenza di calcolo principalmente tramite cloud provider e nuovi cloud service provider, tale percentuale non corrisponde alla quota di ricavi diretti di Nvidia.

Da sottolineare che i nuovi cloud service provider rappresentano già oltre il 50% dei ricavi delle infrastrutture di calcolo AI (ACIE).

Ciò segnala che la crescita di Nvidia deriva sempre meno dai grandi cloud provider tradizionali e si diversifica verso nuovi operatori cloud, aziende di modelli AI e clienti corporate. La continua frammentazione della clientela e della domanda di capacità di calcolo riduce, in parte, il rischio di concentrazione su singoli clienti.

Open source e closed source non sono una scelta binaria, la riduzione dei costi dei modelli stimola la domanda di calcolo

Sul tema dello sviluppo dei modelli open source rispetto a closed source, il management di Nvidia ha ribadito la propria visione: entrambi i modelli coesisteranno nel lungo periodo e i progressi della tecnologia AI non ne comporteranno la sostituzione di uno sull’altro.

Nvidia stessa utilizza sia modelli closed source come OpenAI e Claude, sia strategie combinate open e closed source per carichi di lavoro critici come il design dei chip.

Parallelamente, il management ha sottolineato che la marginalità per i creatori di modelli sta migliorando. Con l’evoluzione delle GPU Nvidia, il costo computazionale per ogni token continua a diminuire, a vantaggio dell’economicità delle aziende che producono modelli.

Questo potrebbe generare un nuovo ciclo di domanda: il calo del costo di calcolo → miglioramento della redditività delle aziende di modelli → accelerazione dell’adozione delle applicazioni AI → crescita della domanda di inference → aumento ulteriore degli investimenti in capacità di calcolo.

Il modello di finanziamento è sostenibile? Nvidia risponde apertamente ai dubbi sul “finanziamento circolare”

Riguardo alle questioni sul finanziamento sollevate dal mercato, il management ha illustrato tre principali soluzioni: accordi di revenue sharing con alcuni nuovi cloud service provider, il programma PORTS-Pike per i data center e una piattaforma di finanziamento privato da 500 miliardi di dollari con il coinvolgimento di Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs, KKR e altri.

Il meccanismo centrale degli accordi di revenue sharing è che Nvidia aiuta a fissare il prezzo base del calcolo; quando il prezzo di locazione supera una soglia prestabilita, l’azienda partecipa a una parte degli utili in eccesso. Oltre alla vendita diretta dell’hardware, Nvidia può ottenere ricavi continuativi anche dalla gestione delle infrastrutture di calcolo.

Quanto ai dubbi del mercato sul “finanziamento circolare”, il management chiarisce che la scala e il tetto delle relative operazioni sono sotto controllo e che la base resta una forte domanda finale, il ritorno dell’ecosistema e la solidità creditizia degli acquirenti ultimi di capacità di calcolo.

Dalle informazioni emerse dalla conferenza, il vero problema che Nvidia deve affrontare non è più “se ci sia domanda”, ma se questa domanda possa essere convertita in offerta in tempi rapidi. Se i colli di bottiglia su wafer e HBM continueranno a ridursi, il quadro di crescita del 70% per il FY28 potrebbe vedere effettivamente margini di revisione al rialzo.