Lo slancio TPU di Google potrebbe creare nuovi vincitori in tutta la catena di approvvigionamento dell'IA: queste azioni potrebbero beneficiarne

Il panorama hardware dell'intelligenza artificiale sta mostrando i primi segnali di riallineamento, poiché gli analisti di Citrini Research indicano una crescente presa per le unità di elaborazione tensoriale, o TPU, di Google.

Sebbene Nvidia rimanga il fornitore dominante di unità di elaborazione grafica — il motore dell'attuale boom dell'IA — il successo del modello Gemini 3 di Google ha spinto a rinnovare un esame su come le architetture alternative possano guadagnare terreno significativo.

Le prestazioni di Gemini 3, sostenute dalle TPU piuttosto che dalle GPU, stanno spingendo investitori e sviluppatori a rivalutare la dipendenza a lungo termine dalla tecnologia Nvidia.

Con Google che si posiziona sia come sviluppatore di modelli che come fornitore di chip, l'ecosistema TPU sembra ora passare da sperimentale a sempre più commerciale.

"Anche se la situazione era evidente da tempo, la percezione del mercato su Google si è drasticamente invertita negli ultimi mesi - trasformandosi da un perdente dell'IA, perdendo il suo dominio nei motori di ricerca, a un cavallo da guerra destinato a minare il maggior numero di vincitori consensuali dell'IA...", hanno scritto gli analisti di Citrini.

L'interesse meta sottolinea il primo cambiamento commerciale

Rapporti all'inizio di questa settimana suggeriscono che Meta Platforms potrebbe essere in trattative con Google per acquistare o affittare TPU per un valore di miliardi di dollari.

Sebbene non sia stato confermato alcun accordo, lo sviluppo segnala un crescente interesse nell'addestramento di modelli frontier senza affidarsi esclusivamente all'hardware Nvidia.

Citrini osserva che l'opportunità TPU si sta sviluppando da mesi.

Il prezzo delle azioni di Alphabet ha recentemente superato quello di Nvidia, riflettendo le percezioni in evoluzione delle posizioni delle due aziende nella corsa all'IA.

Per anni l'ecosistema software CUDA di Nvidia è stato un fossato formidabile — uno che ha vincolato gli sviluppatori all'accelerazione basata su GPU.

Ma le discussioni di partnership con Meta, Anthropic e Fluidstack suggeriscono che il fossato potrebbe restringersi nel tempo.

I fornitori vedono un potenziale in un mercato più diversificato dei chip per l'IA

Citrini Research sostiene che la questione rilevante non è più se i TPU siano competitivi, ma quanto velocemente il mercato potrebbe allargarsi se gli hyperscaler si diversificassero oltre Nvidia.

Se l'adozione delle TPU accelerasse, potrebbe reindirizzare la domanda verso le aziende integrate in quella catena di approvvigionamento.

Citrini ha mappato un gruppo di aziende che potrebbero beneficiare direttamente di un deployment più ampio delle TPU, nominando operatori quotati in borsa tra cui TSMC (TSM), ASE (TW:3711), Amkor (AMKR), Micron (MU), Lumentum (LITE), TTM Technologies (TTMI), SK Hynix (KR:000660), Unimicron (TW:3037), Apple (AAPL), SiTime (SITM) e Macom (MTSI).

I produttori di semiconduttori TSMC, ASE e Amkor dovrebbero beneficiare dei requisiti avanzati di imballaggio, in particolare dall'assemblaggio CoWoS, che rimane fondamentale per i chip AI su scala di addestramento.

Anche i fornitori di memoria come Micron, SK Hynix e Samsung potrebbero beneficiarne, poiché la memoria ad alta larghezza di banda rimane un collo di bottiglia sia per il calcolo guidato da TPU che per GPU.

I fornitori di circuiti stampati come TTM Technologies, Unimicron e Isu Petasys sono considerati ben posizionati per servire configurazioni TPU di nuova generazione, che richiedono progetti ad alta densità e routing specializzato.

I produttori di componenti ottici, inclusa Lumentum, potrebbero vedere una domanda crescente grazie al loro ruolo nella commutazione di circuiti ottici per carichi di lavoro su scala data center.

Citrini evidenzia anche potenziali adottanti come Apple, che potrebbe utilizzare i TPU per inferenze basate su cloud nelle future implementazioni di Siri Intelligence.

Anche i produttori di chip SiTime e MACOM sono posizionati per beneficiare di un passaggio verso moduli ottici da 1,6 terabit per la trasmissione dati ad alta velocità.

L'adozione dei TPU deve ancora affrontare alti costi di commutazione

Nonostante la crescente slancio, gli analisti avvertono che la transizione dall'architettura Nvidia rimane costosa e tecnicamente complessa.

La compatibilità software, la familiarità degli sviluppatori e la logistica di distribuzione continuano a favorire le GPU.

Nvidia detiene ancora quasi il 90% del mercato degli acceleratori di intelligenza artificiale, e qualsiasi frammentazione probabilmente avvenirebbe gradualmente piuttosto che da un giorno all'altro.

Tuttavia, Citrini Research vede il rischio per i margini di Nvidia in aumento nel lungo termine.

Se i TPU dovessero essere adottati su larga scala, i prezzi premium di NVIDIA — sostenuti da un'offerta storicamente limitata — potrebbero subire pressione.

Per ora, Nvidia resta in vantaggio — ma il terreno sotto il mercato dell'hardware AI sta cambiando.

Se l'ecosistema TPU di Google evolverà in un vero secondo pilastro dell'infrastruttura globale dell'IA potrebbe determinare la prossima fase di crescita lungo la catena di approvvigionamento dei semiconduttori.