Nvidia, star dell'intelligenza artificiale e della Borsa
tecnologia azioni
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Prezzo al momento dell’analisi (20/11/2024): 145,89 usd
Consiglio: mantieni
Nel 3° trimestre 2024/25 il fatturato di Nvidia è cresciuto del 94% annuo (+17% rispetto al trimestre precedente) e l'utile per azione di ben il 111%. In una posizione quasi monopolistica in un mercato dei chip AI, la cui domanda rimane ben superiore all’offerta, Nvidia gode, infatti, di molta libertà nel fissare i prezzi, tanto che nel 3° trimestre ha realizzato un margine netto del 55% (quello dei concorrenti resta ben sotto il 20%). Lo svantaggio del suo modello "fabless" (letteralmente “senza fabbrica”, per cui deve affidare la produzione ad altri) è, però, una forte dipendenza dalla taiwanese TSMC. Questo modello comporta un rischio, in termini di offerta, un rischio che si è concretizzato con la nuova gamma di chip AI Blackwell (2 volte più potente della gamma Hopper), il cui lancio ha accumulato due mesi di ritardo rispetto al programma iniziale. Un ritardo che peserà sui margini del 4° trimestre 2024/25, previsti in lieve calo, mentre il fatturato dovrebbe aumentare ulteriormente del 70%. Complessivamente, per il 2024/25, il fatturato di Nvidia dovrebbe così superare gli 128 miliardi di euro dagli 11 miliardi di Usd nel 2019/20, ossia di cinque anni fa; una tendenza che si è riflessa anche sull’utile per azione. Anche per i prossimi anni, le prospettive restano favorevoli, con il mercato dell'intelligenza artificiale che, a detta dei vertici del gruppo, è solo agli inizi. I giganti della tecnologia continuano, infatti, a investire massicciamente nell’intelligenza artificiale, con fondi stanziati per decine di miliardi ogni trimestre, e che dovrebbero aumentare ancora nel 2025. Abbiamo quindi aumentato le stime sull’utile per azione a 2,86 Usd per il 2024/25 e a 3,6 Usd per il 2025/26. Attualmente l’azione viene scambiata a 36 volte l’utile per azione previsto per i prossimi 12 mesi rispetto a 25 per il settore tecnologico nel suo complesso; un premio, secondo noi, giustificato da un profilo di crescita che si è raramente visto e dai fondamentali di qualità. Ai prezzi attuali ti consigliamo di mantenere i titoli in tuo possesso.
Un'egemonia a rischio?
La concorrenza si intensifica e rischia di pesare sulla redditività e sui risultati futuri di Nvidia. Giganti dei semiconduttori, primi fra tutti AMD e Intel, stanno affinando le loro armi: AMD punta, ad esempio, sui futuri chip Instinct MI300 e MI350 e Intel sul Gaudi 3 appena lanciato sul mercato. Altri giganti della tecnologia, come Amazon, Google o Meta, stanno sviluppando i loro propri chip AI per ridurre la loro costosa dipendenza da Nvidia e ridurre i rischi di approvvigionamento. Per il momento si tratta, però, di chip solo complementari a quelli molto più performanti di Nvidia. Molte start-up (come Cerebras, d-Matrix e Groq) stanno, inoltre, cercando di ritagliarsi un posto in questo mercato, dove spesso collaborano con i giganti della tecnologia.
In ogni caso, anche se possiamo aspettarci un’erosione della quota di mercato di Nvidia, non sarà facile per i concorrenti distruggerne l'egemonia perché ha creato e mantiene solide barriere all'ingresso per trattenere i suoi clienti e consolidare il proprio dominio.
Le soluzioni AI di Nvidia non si limitano ai chip, la società ha infatti sviluppato un vero e proprio ecosistema basato sul suo linguaggio di programmazione e sul suo software Cuda che permette agli sviluppatori di sfruttare più facilmente la potenza dei suoi chip. Offre, inoltre, dei suoi supercomputer (come GB200) che, oltre ai chip Blackwell, contengono chip CPU interni, apparecchiature di rete e la piattaforma Cuda.
Dall’altro, Nvidia conta di rimanere all’avanguardia nell’innovazione rilasciando ogni anno una nuova gamma di chip AI (alle gamme Hopper e Blackwell seguirà Rubin che sarà lanciata nel 2026). Il gruppo, grazie alle sue finanze solide, ha mezzi all’altezza delle sue ambizioni ed è ben posizionato per beneficiare dell’enorme potenziale di crescita del mercato dell’AI generativa, anche se il grande fabbisogno energetico per far funzionare i modelli di AI potrebbe iniziare a rappresentare un problema nel tempo.