Nvidia registra ricavi record, ma il titolo scende per timori sulla crescita dell'AI

Le azioni di Nvidia NVDA sono scese nel trading after-hours di mercoledì dopo che il produttore di chip per l'intelligenza artificiale ha rilasciato una previsione di ricavi trimestrali che, pur risultando superiore alle attese di Wall Street, non ha pienamente soddisfatto gli investitori abituati a risultati significativamente superiori alle stime.

Nvidia ha registrato ricavi record nel primo trimestre dell'esercizio fiscale 2027 pari a $81,6 miliardi, in aumento dell'85% su base annua e del 20% su base sequenziale.

La società ha riportato un utile diluito per azione GAAP di $2,39 e un utile diluito per azione non-GAAP di $1,87.

Il business dei data center ha continuato a trainare i risultati, con ricavi nel segmento che hanno raggiunto un record di $75,2 miliardi, in crescita del 92% rispetto all'anno precedente.

Nvidia ha inoltre annunciato un'ulteriore autorizzazione al riacquisto di azioni per $80 miliardi e ha aumentato il dividendo trimestrale a $0,25 per azione.

Nonostante la solida performance trimestrale, le azioni Nvidia sono scese dello 0,27% dopo la pubblicazione dei dati.

Gli investitori sono sembrati concentrati sulle prospettive per il secondo trimestre e sull'intensificarsi della concorrenza nel settore dei semiconduttori per l'AI.

La domanda dei data center guida un trimestre record

Nvidia prevede ricavi per il secondo trimestre pari a $91 miliardi, più o meno il 2%, superiori alle stime di Wall Street attorno a $87 miliardi.

Tuttavia, alcune proiezioni di analisti arrivavano fino a $96 miliardi, attenuando l'entusiasmo degli investitori.

La società ha dichiarato che, nelle sue previsioni per il secondo trimestre, non include ricavi da data center provenienti dalla Cina.

Il CEO Jensen Huang ha attribuito la crescita della società all'accelerazione della spesa per infrastrutture AI e alla forte domanda per sistemi AI di nuova generazione.

Nvidia ha affermato che il record di ricavi dei data center è stato guidato dalla rapida costruzione di AI factory e dalla domanda legata ad applicazioni di intelligenza artificiale agentica.

La società ha inoltre evidenziato un miglioramento della redditività, citando l'aumento delle vendite dei suoi chip AI Blackwell come fattore che ha contribuito a margini più robusti rispetto al trimestre precedente.

La spesa per infrastrutture AI rimane elevata in tutto il settore tecnologico.

Secondo il rapporto, i principali hyperscaler, tra cui Alphabet, Amazon e Microsoft, dovrebbero spendere oltre $700 miliardi per l'AI quest'anno. 

Nvidia amplia l'ecosistema AI

Nvidia ha continuato ad ampliare il suo portafoglio AI durante il trimestre, presentando la piattaforma Vera Rubin, che include la CPU Vera e i prodotti BlueField-4 STX progettati per l'AI agentica e le implementazioni in AI factory.

La società è inoltre entrata in produzione con Dynamo 1.0, un software pensato per accelerare i carichi di lavoro di inferenza generativa e agentica sulle GPU Blackwell.

Nvidia ha ampliato le partnership nei settori del cloud computing, dell'ottica, dell'automotive e dell'ecosistema dei semiconduttori.

Tra le collaborazioni annunciate durante il trimestre figurano accordi con Google Cloud, Marvell Technology, Coherent, Corning, Lumentum, Hyundai, Kia e Uber.

La società ha inoltre riportato un continuo slancio nel business Edge Computing, dove i ricavi sono saliti del 29% su base annua a $6,4 miliardi.

La concorrenza mette sotto pressione la posizione dominante nell'AI

Sebbene Nvidia rimanga il fornitore dominante di acceleratori AI utilizzati per addestrare modelli di intelligenza artificiale, la concorrenza nel settore continua ad intensificarsi.

Advanced Micro Devices, Intel, Broadcom e Google (Alphabet) stanno tutti sviluppando chip AI concorrenti e tecnologie per l'inferenza.

Gran parte della competizione è focalizzata sull'inferenza AI, il processo in cui i sistemi AI rispondono alle richieste degli utenti, che molte aziende considerano un'opportunità di mercato a lungo termine più ampia rispetto all'addestramento AI.

Nvidia ha risposto ampliando la sua gamma di prodotti oltre gli acceleratori per includere networking, software, CPU, modelli AI e sistemi informatici completi.

La società ha inoltre continuato a investire pesantemente nell'espansione della capacità produttiva, sostenendo che la domanda dei clienti rimane superiore alla produzione disponibile.