Il calo di Nvidia sotto $200 è solo una giornata negativa?

Il prezzo delle azioni di Nvidia è sceso a 199,86 dollari lunedì, un calo inferiore all'1%. Da solo, questo si registra appena. Ma zoomando out, il quadro appare più complicato. Google sta puntando al mercato in più rapida crescita di Nvidia, miliardi di dollari stanno fluendo verso i rivali e una startup sudcoreana ha appena raccolto 400 milioni di dollari con Nvidia chiaramente nel mirino.

Nvidia ha chiuso a 199,48 dollari, in calo dello 0,79% nella giornata. L'azione si trova ancora ben al di sopra delle sue medie mobili a 20, 50 e 200 giorni, che sono raggruppate intorno a 181-183 dollari, quindi il trend di lungo termine rimane intatto.

Il MACD sta ancora segnalando un acquisto, e la lettura ADX di 15,28 punti indica un trend rialzista debole ma continuo.

Google punta al mercato in più rapida crescita di Nvidia

Mentre le azioni di Nvidia faticano, Google sta compiendo il suo attacco più diretto al mercato dei chip.

La società controllata da Alphabet sta preparando di annunciare una nuova generazione di unità di elaborazione tensoriale, note come TPU, alla sua conferenza Google Cloud Next a Las Vegas questa settimana, con un focus sull'inferenza: il processo di esecuzione dei modelli AI una volta che sono stati già addestrati.

“Ora diventa sensato specializzare i chip più per l'addestramento o più per i carichi di lavoro di inferenza”, ha detto il Chief Scientist di Google Jeff Dean. La società sta “prendendo in considerazione un intero gruppo di cose diverse”, ha aggiunto, incluso quanto velocemente può fornire risultati AI agli utenti.

I grandi nomi sono ora coinvolti nei TPU. Anthropic ha firmato un contratto per 1 milione di TPU, mentre Meta li sta utilizzando attraverso il cloud di Google come parte di un accordo multimiliardario. Alla prossima conferenza di Google, Citadel Securities parlerà di come i TPU siano più veloci nell'addestramento dei modelli rispetto alle GPU. Questo non è dove finisce. Anche G42 di Abu Dhabi è in discussione per accedervi.

Google sta anche allentando le regole sull'accesso ai TPU, permettendo ad alcuni clienti di eseguire i chip all'interno dei propri data center e supportando strumenti esterni come PyTorch, invece di bloccare gli utenti nel proprio stack software di Google.

Da non dimenticare, anche OpenAI sta diventando sempre più frustrata dall'hardware di inferenza di Nvidia e cerca alternative, come riportato da Cryptopolitan in precedenza.

Miliardi stanno fluendo verso startup di chip

Google non è l'unico a percepire un'opportunità. Le startup di chip AI hanno raccolto 8,3 miliardi di dollari a livello globale nel 2026, secondo i dati di Dealroom, mettendo il settore sulla strada per un anno record. Negli Stati Uniti, Cerebras ha raccolto 1 miliardo di dollari a febbraio. MatX, Ayar Labs ed Etched hanno ciascuna ottenuto round da 500 milioni di dollari. In Europa, Axelera e Olix hanno raccolto entrambi oltre 200 milioni di dollari.

“Non è più una scommessa di nicchia”, ha detto Carlos Espinal della società di venture capital europea Seedcamp. “Sta diventando una parte fondamentale di come le persone pensano all'infrastruttura AI.”

La startup sudcoreana Rebellions, sostenuta da Samsung, ha raccolto 400 milioni di dollari con una valutazione di 2,34 miliardi di dollari, guidata da Mirae Asset Financial Group e dal National Growth Fund sostenuto dallo stato della Corea del Sud. La società ha raccolto 650 milioni di dollari negli ultimi sei mesi da sola, più del 75% del suo finanziamento totale, e ora sta puntando ai clienti statunitensi e si sta preparando per un listing pubblico.

Il suo chip Rebel100 è costruito specificamente per l'inferenza.

Un vincolo è la memoria. La memoria ad alta larghezza di banda è carente in tutto il settore e i prezzi sono aumentati drasticamente. “La memoria non è molto facile da ottenere. Ma la nostra domanda è così enorme”, ha detto Park. Rebellions ha un vantaggio lì: sia Samsung che SK Hynix sono investitori, dandole un accesso migliore rispetto alla maggior parte dei rivali.