Perché le azioni Nvidia perdono circa il 2% mercoledì

Le azioni di Nvidia NVDA sono rimaste sotto pressione mercoledì, estendendo le perdite recenti nonostante risultati eccezionali e un ambizioso piano di espansione a lungo termine legato all'ecosistema dei semiconduttori di Taiwan.

Il titolo è sceso di circa il 2% a circa $211.26 nelle prime contrattazioni dopo aver chiuso in calo martedì segnando la terza seduta consecutiva negativa.

La debolezza si è manifestata nonostante Nvidia abbia ancora una volta registrato risultati superiori alle attese di Wall Street e abbia ribadito la sua posizione dominante al centro del boom dell'intelligenza artificiale.

Secondo i dati di FactSet, Nvidia ha ora superato le aspettative degli analisti sia sui ricavi sia sull'utile operativo per 14 trimestri consecutivi.

La società ha riportato una crescita dei ricavi del primo trimestre pari all'85% anno su anno e ha indicato una crescita ancora più rapida per il trimestre in corso.

Tuttavia, gli investitori sono apparsi riluttanti a rincorrere il titolo dopo il suo enorme rally pluriennale e una capitalizzazione di mercato superiore a $5 trillion.

Nvidia rafforza l'impegno in Taiwan

Il chief executive Jensen Huang ha cercato di ribadire le ambizioni infrastrutturali a lungo termine di Nvidia per l'AI durante un evento a Taipei in occasione dell'inaugurazione del nuovo campus taiwanese dell'azienda.

Huang ha dichiarato che Nvidia intende spendere fino a $150 billion all'anno con fornitori taiwanesi, rispetto a circa $100 billion attualmente.

Non ha specificato una tempistica per l'aumento.

L'annuncio ha messo in evidenza la crescente dipendenza di Nvidia dall'ecosistema dei semiconduttori di Taiwan, in particolare dal rapporto con Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, il partner manifatturiero più importante per Nvidia.

Huang si trova a Taiwan in vista di Computex, la principale conferenza tecnologica dell'isola che è sempre più una vetrina per lo sviluppo globale dell'infrastruttura AI.

L'impegno di spesa di Nvidia arriva anche in un contesto di crescenti preoccupazioni geopolitiche relative a Taiwan e alla catena di approvvigionamento globale dei semiconduttori.

Queste preoccupazioni si sono intensificate dopo che Donald Trump ha recentemente suggerito che un pacchetto di aiuti militari USA da $14 billion in sospeso per Taiwan potrebbe potenzialmente essere usato come leva nelle negoziazioni con la Cina a seguito del suo vertice con il presidente cinese Xi Jinping.

Il dibattito sulla valutazione si intensifica

Nonostante la solidità operativa di Nvidia, il sentimento degli investitori è diventato sempre più cauto dopo i guadagni esplosivi del titolo negli ultimi due anni.

Il ritracciamento post-earnings ha lasciato Nvidia scambiata a un multiplo prezzo/utili a termine leggermente superiore a 22 volte, secondo i dati di FactSet.

Ciò rimane molto al di sotto di molti peer dei semiconduttori, inclusi Intel a circa 95 volte gli utili a termine e Advanced Micro Devices vicino a 47 volte.

Gli investitori utilizzano i multipli P/E per valutare la quotazione di un titolo rispetto ai suoi utili futuri attesi.

Con la crescita delle app di trading online, il monitoraggio di tali metriche è diventato significativamente più semplice e accessibile ai partecipanti al mercato.

Gli analisti sostengono sempre più che la valutazione di Nvidia non rifletta pienamente il ruolo dominante dell'azienda nell'infrastruttura AI e la domanda crescente di capacità di calcolo.

Il target price medio di Wall Street su Nvidia è salito a circa $294, mentre circa il 93% degli analisti che seguono il titolo mantiene raccomandazioni equivalenti a "Buy".

Più società importanti, tra cui Goldman Sachs, Morgan Stanley, Needham e Baird, hanno recentemente aumentato i loro target price dopo il rapporto sugli utili della società.

Anche così, la reazione contenuta del titolo suggerisce che gli investitori potrebbero ora richiedere prove che Nvidia sia in grado di sostenere la sua straordinaria traiettoria di crescita man mano che la concorrenza si intensifica nel panorama dei semiconduttori per l'AI.