Il chip Nvidia Vera è raramente il titolo principale quando gli utili superano le stime, ma dovrebbe esserlo. Quando mercoledì Nvidia ha riportato un fatturato del primo trimestre pari a 81,62 miliardi di dollari, battendo le stime degli analisti di 78,86 miliardi di dollari, e ha guidato il secondo trimestre a 91 miliardi di dollari – ben al di sopra delle previsioni di 86,84 miliardi di dollari di Wall Street – i numeri hanno fatto quello che fanno sempre i numeri di Nvidia: dominare la stanza.
Ma sepolto nella teleconferenza del CEO Jensen Huang con gli analisti c’era qualcosa di più strategicamente interessante di un altro battito trimestrale. Huang ha detto agli analisti che i nuovi processori centrali Vera di Nvidia sbloccano l’accesso a un mercato da 200 miliardi di dollari, un mercato che si trova interamente al di fuori dei mille miliardi di dollari che l’azienda ha già previsto dalla sua gamma di GPU AI Blackwell e Rubin tra il 2025 e il 2027.
Si aspetta che le entrate dei chip Vera raggiungano i 20 miliardi di dollari entro la fine di questo anno fiscale. “Mi aspetto che (Vera) sia il secondo maggior contributore alle vendite”, ha detto Huang durante la chiamata.
Non è una nota a piè di pagina. Questo è un secondo fronte.
Il chip Vera e il pivot dell’inferenza
Il motivo per cui Nvidia ha bisogno di un secondo fronte è semplice: i suoi maggiori clienti ne stanno costruendo uno proprio. Google, Amazon e Microsoft, che complessivamente dovrebbero versare quest’anno più di 700 miliardi di dollari nelle infrastrutture di intelligenza artificiale, in netto aumento rispetto ai circa 400 miliardi di dollari del 2025, stanno contemporaneamente versando fondi in silicio personalizzato per eseguire modelli di intelligenza artificiale. Intel e AMD stanno inoltre pubblicizzando le CPU come strumento credibile per i carichi di lavoro di inferenza.
La narrazione nel settore dei chip si è spostata da chi può addestrare il modello più grande a chi può servirlo in modo più economico e veloce. L’inferenza è il punto in cui il dominio della GPU di Nvidia è più esposto. L’addestramento di modelli di grandi dimensioni è ancora saldamente territorio di Nvidia, ma l’inferenza, la generazione di risposte su larga scala, in tempo reale, è sempre più il luogo in cui i chip personalizzati della linea TPU di Google, Trainium di Amazon e altri stanno facendo la loro causa.
Quello di Nvidia risposta è Vera. Il chip, sviluppato in parte utilizzando la tecnologia di Groq, una startup specializzata in inferenza che Nvidia ha concesso in licenza in un accordo del valore di circa 17 miliardi di dollari, mira esattamente a questo carico di lavoro. Il lancio della piattaforma completa Vera Rubin, che combina la CPU Vera con le GPU Rubin, è previsto per la fine dell’anno.
L’offerta è già il vincolo
Huang era sincero su un problema: l’approvvigionamento. “La mia sensazione è che saremo limitati dall’offerta per tutta la vita di Vera Rubin”, ha detto durante la chiamata. È un’ammissione significativa per un prodotto che Nvidia sta posizionando come un importante pilastro della crescita. Per superare le interruzioni, Nvidia sta investendo molto nella catena di fornitura. La società ha reso noto che i suoi impegni di fornitura sono saliti a 119 miliardi di dollari nel primo trimestre, rispetto ai 95,2 miliardi di dollari del trimestre precedente, un salto significativo che riflette sia la fiducia nella domanda che l’ansia per una crisi globale dei chip di memoria.
Nvidia ha anche annunciato un programma di riacquisto di azioni da 80 miliardi di dollari e ha aumentato il dividendo in contanti trimestrale a 25 centesimi per azione, da 1 centesimo, mosse che segnalano fiducia finanziaria anche se Huang ha avvertito di una riduzione dell’offerta.
La domanda che si pongono gli investitori
Nonostante i battiti, le azioni Nvidia sono scese dell’1,6% negli scambi estesi dopo i risultati. L’analista di eMarketer Jacob Bourne ha catturato l’atmosfera: “Nvidia ha dato un altro colpo, ma a questo punto è sostanzialmente scontato dato che continua a battere trimestre dopo trimestre. La domanda persistente è se riuscirà a convincere gli investitori che l’intelligenza artificiale avrà una durabilità nel 2027 e nel 2028, soprattutto quando la narrativa si sposta verso i carichi di lavoro di inferenza e il silicio competitivo di Google, Amazon, AMD e Intel.”
Huang ha reagito con i suoi numeri. Ha sottolineato un sottosegmento in crescita di clienti cloud specifici per l’intelligenza artificiale, la cui spesa è ora più o meno uguale a quella degli hyperscaler, ma cresce più rapidamente trimestre dopo trimestre. “Dovremmo crescere più velocemente delle spese di capitale su vasta scala”, ha affermato.
Il chip Vera è centrale in questo argomento. Se la catena di fornitura cooperi è una questione completamente diversa.
(Fonte immagine: Sala stampa di Nvidia)
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
