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Nvidia affronta un rischio di margine senzadentpoiché i clienti Big Tech costruiscono chip AI interni

In questo post:

  • Le grandi aziende tecnologiche come Google, Amazon, Meta, Microsoft e OpenAI stanno costruendo i propri chip di intelligenza artificiale per ridurre la dipendenza da Nvidia.
  • I margini di profitto di Nvidia sono sotto pressione poiché queste aziende utilizzano chip interni per i propri carichi di lavoro di intelligenza artificiale.
  • Google ha iniziato a vendere i suoi TPU e gli analisti affermano che i chip personalizzati potrebbero conquistare il 45% del mercato entro il 2028.

Nvidia si trova ad affrontare la sfida più seria di sempre, poiché i suoi clienti più importanti stanno iniziando a penetrare nello stesso mercato che ha costruito il suo impero da mille miliardi di dollari.

Secondo Yahoo Finance, i giganti della tecnologia, tra cui Amazon, Google, Meta, Microsoft e OpenAI, stanno sviluppando i propri chip per l'intelligenza artificiale al fine di ridurre la dipendenza dall'hardware di Nvidia.

Questa mossa potrebbe ridurre drasticamente i margini di Nvidia, poiché queste aziende si preparano a fare meno affidamento sulle sue costose GPU per l'addestramento di grandi modelli di intelligenza artificiale e la gestione di enormi data center.

OpenAI, che noleggia i chip Nvidia tramite Microsoft e CoreWeave, ha dichiarato di aver iniziato a progettare i propri chip personalizzati in collaborazione con Broadcom. Meta ha annunciato a fine settembre l'acquisizione di Rivos, una startup di chip che rientra nel suo piano più ampio di espansione della produzione interna di chip.

In Amazon, il suo enorme progetto di data center denominato Progetto Rainier è già "in pieno svolgimento", con centinaia di migliaia di chip Trainium2 che alimentano i carichi di lavoro di intelligenza artificiale di Anthropic. Gli analisti affermano che la domanda di chip Amazon installati in quei centri è aumentata rapidamente, il che suggerisce quanto queste aziende potrebbero presto diventare meno dipendenti da Nvidia.

Le grandi aziende tecnologiche si concentrano su progetti di chip personalizzati

Mentre le GPU di Nvidia dominano ancora il mercato dell'intelligenza artificiale, i fornitori di servizi cloud stanno ora progettando i propri chip con Broadcom e Marvell Technology.

Questi processori personalizzati sono più economici, ottimizzati per il software e semplificano il controllo dei costi delle prestazioni. I chip non vengono venduti a terze parti come le GPU di Nvidia, ma vengono utilizzati internamente per gestire sistemi di intelligenza artificiale e offerti ai clienti cloud a prezzi inferiori.

In una nota di ricerca di giugno, JPMorgan ha previsto che i chip di Google, Amazon, Meta e OpenAI rappresenteranno il 45% del mercato dei chip AI entro il 2028, rispetto al 37% del 2024 e al 40% del 2025. Il resto del mercato rimarrà nelle mani di produttori di GPU come Nvidia e AMD.

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Jay Goldberg, analista di Seaport Research, ha affermato che gli hyperscaler stanno costruendo silicio personalizzato perché "non vogliono rimanere bloccati dietro il monopolio di Nvidia". Ha aggiunto che ora Nvidia deve "competere con i suoi clienti"

Sta già accadendo. A quanto pare, Google ha iniziato a vendere le sue TPU, o unità di elaborazione tensore, a un fornitore di servizi cloud a settembre, una decisione che la mette in diretta concorrenza con Nvidia.

Gil Luria, analista di DA Davidson, ha stimato che le unità TPU e DeepMind di Google potrebbero valere 900 miliardi di dollari, definendole "probabilmente una delle attività più preziose di Alphabet". Ha scritto che i chip di Google "rimangono la migliore alternativa a Nvidia, con il divario tra le due che si è ridotto significativamente negli ultimi nove-dodici mesi"

Goldberg ha previsto "molte attività attorno al silicio personalizzato" entro il 2026, riflettendo le discussioni lungo tutta la filiera dei chip di intelligenza artificiale. Gli analisti hanno affermato che le grandi aziende tecnologiche stanno progredendo a velocità diverse.

Google ha iniziato a sviluppare TPU più di dieci anni fa e ne è tuttora leader. Amazon è entrata nel settore un anno dopo il lancio della sua prima TPU da parte di Google, acquistando Annapurna Labs nel 2015 e lanciando Trainium nel 2020. Microsoft, che ha lanciato il suo chip di intelligenza artificiale Maia solo nel 2023, è ancora indietro rispetto ai suoi concorrenti.

Gli analisti avvertono di una crescita più lenta per Nvidia

Gli sviluppatori spesso preferiscono le GPU Nvidia per lo stack software che le accompagna, ma gli analisti affermano che la concorrenza continuerà a erodere i profitti. David Nicholson, di Futurum Group, ha affermato che il rischio di margine è reale.

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"Col tempo, i margini di profitto che Nvidia può vantare attualmente si ridurranno", ha affermato David. "Sarà una sorta di morte per mille tagli, perché esistono tutti questi diversi acceleratori di silicio personalizzati, proprio perché c'è un'enorme opportunità."

Interrogato in merito in un podcast di settembre, Jensen Huang ha minimizzato la minaccia. Il CEO di Nvidia ha dichiarato: "Siamo l'unica azienda al mondo oggi che costruisce tutti i chip all'interno di un'infrastruttura di intelligenza artificiale"

Ha sostenuto che mentre i rivali costruiscono singoli chip, Nvidia produce sistemi completi che combinano GPU Blackwell, CPU basate su Arm e unità di rete che funzionano insieme su rack interi.

A Wall Street, però, non tutti condividono questa paura. Vivek Arya di Bank of America e Luria hanno entrambi affermato che l'ascesa dei chip personalizzati "non ha importanza". Arya ha affermato che Nvidia continua ad espandere il mercato complessivo, sottolineando che l'azienda ha investito 47 miliardi di dollari in startup di intelligenza artificiale e "neocloud" dal 2020 a settembre 2025, secondo i dati di PitchBook.

Luria ha aggiunto: "La crescita e la domanda sono così sostanziali. Avremo bisogno di molta più potenza di calcolo e i modelli di intelligenza artificiale stanno diventando più utili, il che significa che la torta diventerà molto più grande"

Luria ha affermato che Nvidia potrebbe non crescere alla stessa velocità del mercato stesso, ma continuerà a espandersi con l'aumento della domanda complessiva. Tuttavia, Goldberg ha avvertito che progettare chip non è facile. "Lo svantaggio di realizzare il proprio silicio, però, è che è difficile", ha detto. "Penso che alla fine non tutti i chip avranno successo"

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