La dirigenza di Nvidia spiega: da dove proviene il sorprendente 70% delle previsioni di entrate che ha scosso il mercato?

Spiegazione dal management di Nvidia: da dove proviene la sorprendente guidance sui ricavi con crescita del 70%?

Nvidia ha fornito raramente una prospettiva sui ricavi cross-annuali al mercato, suscitando così un’ampia attenzione.

Secondo l’ultimo rapporto pubblicato da JP Morgan il 2 settembre, grazie ad un recente scambio con Toshiya Hari, Vice President Investor Relations and Strategic Finance di Nvidia, la cornice di crescita anno su anno del 70% non nasce da un singolo fattore trainante, bensì si basa sull’accelerazione completa della domanda proveniente da hyperscaler, nuovi fornitori di servizi cloud, laboratori di AI, AI sovrane e segmenti enterprise. Ancora più importante, il management afferma chiaramente: senza vincoli sull’offerta, il ritmo di crescita del business potrebbe addirittura raddoppiare: la variabile chiave che attualmente limita la crescita risiede nell’offerta, non nella domanda.

Il motivo principale che ha spinto Nvidia a fornire una guidance prospettica fino all’anno fiscale 2028 risiede direttamente nel voler colmare il significativo gap tra il consensus di mercato e il giudizio interno dell’azienda. Secondo il management, lasciare che questo divario persista potrebbe creare sfide concrete per la pianificazione dei partner della supply chain. Questo significa che l’obiettivo di crescita del 70% è, secondo il management, un “range di comfort” ben supportato, non una previsione aggressiva, e presenta un potenziale di crescita superiore rispetto alle aspettative correnti del mercato.

Allo stesso tempo, Nvidia ha lanciato segnali importanti su molteplici dimensioni quali la struttura della clientela, il peso del business dell’inference, i colli di bottiglia sull’offerta e l’organizzazione del finanziamento, delineando ulteriormente la prospettiva di crescita a medio termine di questo gigante dei chip AI. JP Morgan mantiene la raccomandazione “overweight” sul titolo Nvidia, con un prezzo obiettivo di 320 dollari, offrendo un upside implicito di circa il 43% rispetto alla quotazione attuale di 224,41 dollari (close del 2 settembre).

L’offerta—non la domanda—è il vero tetto della crescita

Secondo il rapporto, JP Morgan, parlando con Toshiya Hari di Nvidia, ha scoperto che il management di Nvidia mostra chiara fiducia nella cornice di crescita del 70%, ma ne definisce anche i confini: si tratta di un dato limitato dall’offerta, non dalla domanda.

Secondo il rapporto di JP Morgan, Hari sottolinea che, se si eliminassero i limiti sull’offerta, il business Nvidia potrebbe più che raddoppiare anno su anno. Questa dichiarazione svela la natura conservativa della guidance attuale—il 70% è l’aspettativa nelle attuali condizioni d’offerta, non il massimo della domanda raggiungibile dalla società.

Il management precisa inoltre che la decisione di fornire una prospettiva cross-annuale deriva anche dall’esistenza di un “gap significativo” tra il consensus di mercato e le osservazioni interne. Senza un’informazione proattiva, tale asimmetria informativa potrebbe portare i partner della supply chain a errori nella pianificazione della capacità produttiva, limitando così le capacità di Nvidia stessa. In altre parole, questa guidance prospettica è sia un segnale agli investitori che una gestione attiva dell’ecosistema di supply chain.

Wafer avanzati e memorie: i due principali colli di bottiglia della supply chain

Nel dettaglio dei vincoli sull’offerta, Hari evidenzia due tipologie di materiali chiave: wafer avanzati e memorie, le quali rappresentano le voci di maggior peso nella lista materiali (BOM) di Nvidia.

Secondo JP Morgan, Nvidia è in stretto contatto con TSMC e tre fornitori di memoria—Micron, SK Hynix e Samsung—con il focus principale su come incrementare la disponibilità di fornitura.

La banca ritiene che le dichiarazioni di Hari indichino che la gestione della supply chain di Nvidia sia entrata in una fase intensiva di coordinamento attivo, piuttosto che attendere passivamente il rilascio di capacità. Il ritmo con cui questi colli di bottiglia saranno risolti determinerà direttamente se Nvidia potrà superare la crescita del 70% prevista per l’esercizio 2028. Il margine di miglioramento della supply chain coincide quindi con il margine di crescita dei risultati.

Il peso del business dell’inference continua ad aumentare, ma l’universalità della piattaforma rende difficile la quantificazione

La suddivisione delle entrate tra inference e training è un argomento di lungo interesse per il mercato. Hari ha dato il giudizio direzionale finora più chiaro: circa 18 mesi fa il rapporto tra training e inference era più o meno di metà ciascuno; oggi l’inference supera il training e si prevede che questa tendenza continuerà.

Tuttavia, secondo il rapporto, il management osserva anche che quantificare con precisione la ripartizione tra le due voci è intrinsecamente difficile. Il motivo risiede nell’elevata universalità (fungibilità) della piattaforma Nvidia: ad esempio, nel caso del prodotto Grace Blackwell, i clienti possono prima utilizzarlo per carichi di lavoro di training e poi rivolgere lo stesso hardware all’inference. Questa flessibilità rappresenta un punto di forza della piattaforma Nvidia, ma limita anche la possibilità di analisi esterna della struttura dei ricavi.

La struttura della clientela si diversifica sempre più, i nuovi cloud provider contribuiscono per oltre metà

Le fonti di ricavo di Nvidia si stanno spostando dal solo segmento hyperscaler verso un ecosistema più ampio. Secondo Hari, OpenAI e Anthropic, due dei principali costruttori di modelli, rappresentano ora circa il 20% del business Nvidia a livello di consumo finale, quota che si prevede salirà intorno al 25% nell’esercizio 2028.

Va sottolineato che i sopra citati dati riflettono le quote a livello di consumo finale, non la struttura cliente diretta di Nvidia—Nvidia solitamente vende capacity di calcolo agli hyperscaler e ai nuovi fornitori cloud, i quali poi rivendono tale capacity ai costruttori di modelli.

A livello di clientela diretta, il contributo dei nuovi fornitori di servizi cloud (neoclouds) è ormai rilevante. Secondo JP Morgan, i neoclouds rappresentano oggi oltre il 50% delle attività ACIE di Nvidia (Accelerated Computing and AI Infrastructure Ecosystem), evidenziando che il motore di crescita Nvidia non dipende più dai soli big del cloud, ma è guidato dall’intero ecosistema di costruzione e noleggio capacity.

Open source vs closed source: la risposta di Nvidia è “entrambi sono necessari”

In merito al dibattito sul valore degli LLM open source rispetto a quelli closed source, il management Nvidia ha assunto una posizione chiara: i due approcci non sono in competizione dicotomica, l’evoluzione dell’AI richiede lo sviluppo collaborativo di entrambe le tipologie di modelli.

Hari afferma che internamente Nvidia fa ampio uso sia di modelli closed source come OpenAI e Claude, sia di combinazioni tra closed e open source in scenari critici come il chip design. Il ragionamento centrale è: purché i creatori di modelli riescano a monetizzare e a migliorare l’economia del modello, la domanda verrà trasmessa ai fornitori di chip come Nvidia.

Inoltre, si menziona che i margini lordi (GM) dei costruttori di modelli sembrano migliorare, anche grazie alla riduzione progressiva del costo per token sostenuta dalla piattaforma Nvidia. Migliorare l’economia dei modelli genera un circolo virtuoso nella domanda di chip Nvidia.

Le operazioni di finanziamento mirano a sostenere la domanda futura, il management respinge le accuse di “finanziamento circolare”

Le recenti iniziative di finanziamento di Nvidia hanno attirato l’attenzione del mercato; il management le ha spiegate in modo sistematico durante l’incontro.

Secondo JP Morgan, le iniziative comprendono: accordi di revenue sharing con alcuni neocloud, il piano per il campus data center PORTS-Pike, oltre alla piattaforma privata da 500 miliardi di dollari costituita insieme a Apollo, Blackrock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs, KKR e altri.

Per quanto riguarda gli accordi di revenue sharing, il meccanismo Nvidia prevede: fissare un prezzo minimo per il noleggio della capacità di calcolo e spartire i ricavi extra quando il prezzo di mercato supera tale base, creando così una fonte di reddito ricorrente oltre alle vendite hardware.

In risposta ai timori di finanziamento circolare, il management specifica che tali accordi hanno portata e limiti ragionevoli, e sono sostenuti da una domanda sottostante solida, ritorni dall’ecosistema e affidabilità dei buyers finali di capability. Nvidia vede questi strumenti finanziari come un supporto alla domanda infrastrutturale AI futura, non come leva finanziaria.