Mar. Lug 16th, 2024
Riuscirà Nvidia a restare al centro della nuova economia basata sull'intelligenza artificiale?

Adam, 44 anni, aveva acquistato azioni di un'altra società solo quando ha deciso di investire in un titolo chiamato Nvidia il mese scorso dopo un “suggerimento” di un amico.

“È l'intelligenza artificiale e chiaramente ci sono soldi”, dice Adam, che lavora nel settore dell'ospitalità a Londra e ha chiesto di rimanere anonimo perché la sua famiglia non è a conoscenza del suo commercio di azioni.

Mentre fatica a ricordare il nome dell'azienda, come pronunciarlo (è en-vid-iya) o anche esattamente cosa fa nell'intelligenza artificiale, “questo è il futuro, è roba di Cyberdyne Systems”, dice Adam, riferendosi al compagnia di intelligenza artificiale di fine mondo dei film Terminator. “La gente è un po’ abbagliata”.

Se Nvidia sta catturando solo ora l'immaginazione popolare, da tempo attira l'attenzione di Wall Street. Il 31enne produttore di chip questa settimana ha superato Apple e Microsoft per diventare per breve tempo l'azienda di maggior valore al mondo, con un valore pari a 3,3 trilioni di dollari.

La domanda esplosiva per le sue unità di elaborazione grafica, che sono generalmente considerate il modo migliore per costruire sistemi di intelligenza artificiale di grandi dimensioni da aziende come Meta e Microsoft, ha spinto il prezzo delle sue azioni di circa il 700% dal lancio del chatbot ChatGPT di OpenAI nel novembre 2022 .

L’ascesa senza precedenti di un’azienda che fino a poco tempo fa era sconosciuta alla maggior parte delle persone al di fuori del settore tecnologico riflette il fervore dell’intelligenza artificiale che ha attanagliato in egual misura la Silicon Valley e Wall Street. Ma il suo ritorno al terzo posto dopo solo un paio di giorni sottolinea la forte concorrenza in questa nuova arena tecnologica.

L'ascesa di Nvidia è la storia dell'economia dell'intelligenza artificiale: la sua crescita esplosiva, il suo fascino per gli investitori e il suo futuro imprevedibile. La direzione che seguirà è destinata a rispecchiare – e forse a determinare – il percorso di quell’economia.


L'ultima volta che un'azienda con un marchio relativamente oscuro come quello di Nvidia, questa posizione era occupata nel marzo 2000, quando Cisco, che produce apparecchiature di rete, superò Microsoft all'apogeo della bolla delle dotcom.

Oggi come allora, le aziende stanno investendo miliardi di dollari nella costruzione di infrastrutture per la rivoluzione promessa non solo nell’informatica ma nell’economia globale. Come Nvidia, Cisco ha raggiunto l'oro vendendo i picconi digitali e le pale ai cercatori di Internet. Ma il prezzo delle sue azioni non è mai tornato al picco del 2000, dopo lo scoppio della bolla avvenuto nello stesso anno.

Il fatto che l’aumento della spesa in conto capitale delle Big Tech nell’intelligenza artificiale si basi più sulle proiezioni dei ricavi che sui rendimenti effettivi ha alimentato i timori che la storia si ripeta.

262%La crescita dei ricavi di Nvidia, anno su anno, nel trimestre più recente

“Capisco la preoccupazione”, afferma l’analista di Bernstein Stacy Rasgon, ma ci sono differenze cruciali. “La preoccupazione di Cisco era che stavano costruendo la capacità di soddisfare la domanda che speravano, e anche oggi c'è fibra sepolta nel terreno che non hanno mai utilizzato.”

Rasgon aggiunge che, rispetto al prezzo di Cisco al culmine della bolla delle dotcom, le azioni di Nvidia vengono scambiate a un multiplo molto più basso degli utili previsti.

Aziende come Microsoft stanno già vedendo alcuni ritorni sui loro investimenti in chip AI, anche se altri come Meta hanno avvertito che ci vorrà più tempo. Se si sta formando una bolla AI, aggiunge Rasgon, lo scoppio non sembra imminente.

L'ascesa e la caduta di Cisco nell'era delle dotcom sono in contrasto con quelle di Apple e Microsoft. Le due società tecnologiche competono da anni per il primato di Wall Street, non solo realizzando prodotti di grande successo, ma anche costruendo piattaforme che supportano enormi ecosistemi aziendali. Apple ha affermato che ci sono circa 2 milioni di app sull’App Store, che generano centinaia di miliardi di entrate per gli sviluppatori ogni anno.

L'ascesa e la caduta di Cisco nell'era delle dotcom sono in contrasto con quelle di Apple e Microsoft © San Francisco Chronicle/AP

L’economia di Nvidia sembra molto diversa da quella che circonda Apple. In molti modi, la popolarità di una singola app – ChatGPT – è responsabile di gran parte degli investimenti che hanno spinto al rialzo il prezzo delle azioni di Nvidia negli ultimi mesi. Il produttore di chip afferma di avere 40.000 aziende nel suo ecosistema software e 3.700 “applicazioni accelerate da GPU”.

Invece di vendere alle masse centinaia di milioni di dispositivi elettronici a prezzi accessibili ogni anno, Nvidia è diventata l’azienda di maggior valore al mondo vendendo un numero relativamente piccolo di costosi chip AI per data center, principalmente a una manciata di aziende.

I grandi fornitori di cloud computing come Microsoft, Amazon e Google rappresentano quasi la metà dei ricavi dei data center di Nvidia, ha affermato la società il mese scorso. Secondo il gruppo di analisti di chip TechInsights, lo scorso anno Nvidia ha venduto 3,76 milioni di chip per unità di elaborazione grafica per data center. Ciò era comunque sufficiente per garantirle una quota del 72% di quel mercato specializzato, lasciando rivali come Intel e AMD molto indietro.

Tuttavia, quelle vendite stanno crescendo rapidamente. I ricavi di Nvidia sono cresciuti del 262% anno su anno raggiungendo i 26 miliardi di dollari nel trimestre più recente, terminato ad aprile, un ritmo più veloce anche di quello di Apple nei primi anni dell'iPhone.

La domanda per i prodotti Nvidia è stata alimentata da aziende tecnologiche che stanno cercando di superare le domande sulle capacità dell'intelligenza artificiale lanciando chip al problema.

Alla ricerca del prossimo balzo in avanti nel campo dell'intelligenza artificiale, aziende come OpenAI, Microsoft, Meta e la nuova start-up xAI di Elon Musk stanno correndo per costruire data center che collegano insieme fino a 100.000 chip AI in supercomputer, tre volte più grandi di quelli odierni. cluster più grandi. Secondo una società di consulenza specializzata in chip, ciascuna di queste server farm costa 4 miliardi di dollari solo in hardware Semianalisi.

La fame di una maggiore capacità di calcolo per l’intelligenza artificiale non sta scomparendo. L'amministratore delegato di Nvidia, Jensen Huang, prevede che nei prossimi anni verranno spesi più di 1 trilione di dollari per riorganizzare i data center esistenti e costruire quelle che lui chiama “fabbriche di intelligenza artificiale” poiché tutti, dalle aziende Big Tech agli stati nazionali, costruiranno i propri modelli di intelligenza artificiale.


Quella scala di investimenti continuerà solo se i clienti di Nvidia capiranno come guadagnare da soli con l'intelligenza artificiale. E proprio nel momento in cui la società ha raggiunto il vertice del mercato azionario, sempre più persone nella Silicon Valley stanno iniziando a chiedersi se l’intelligenza artificiale possa essere all’altezza delle aspettative.

David Cahn, partner di Sequoia, uno dei maggiori investitori in start-up della Silicon Valley, ha messo in guardia in a post sul blog questa settimana di “frenesia speculativa” che circonda l'intelligenza artificiale e l'”illusione” che “diventeremo tutti ricchi velocemente” grazie all'intelligenza artificiale avanzata e all'accumulo di chip Nvidia.

Anche se prevede un enorme valore economico dall’intelligenza artificiale, Cahn stima che le grandi aziende tecnologiche avranno bisogno collettivamente di generare centinaia di miliardi di dollari in più all’anno in nuovi ricavi per recuperare i loro investimenti nelle infrastrutture di intelligenza artificiale al ritmo attuale in accelerazione. Per aziende del calibro di Microsoft, Amazon Web Services e OpenAI, si prevede generalmente che quest’anno le vendite incrementali derivanti dall’intelligenza artificiale generativa ammontino a miliardi a una cifra.

Un uomo con una giacca di pelle nera tiene in mano un circuito stampato
L'amministratore delegato di Nvidia, Jensen Huang, prevede che nei prossimi anni verranno spesi più di 1 trilione di dollari per riorganizzare i data center esistenti e costruire quelle che chiama “fabbriche di intelligenza artificiale” ©AFP tramite Getty Images

Il periodo in cui i dirigenti tecnologici potevano fare grandi promesse sulle capacità dell’intelligenza artificiale sta “volgendo al termine”, afferma Euro Beinat, responsabile globale dell’intelligenza artificiale e della scienza dei dati presso Prosus Group, uno dei maggiori investitori tecnologici al mondo. “Ci sarà molto più realismo nei prossimi 16-18 mesi su ciò che possiamo e non possiamo fare”.

È improbabile che Nvidia diventi un'azienda di consumo di massa come Apple. Ma gli analisti dicono che se vuole continuare a prosperare deve emulare il produttore di iPhone e costruire una piattaforma software che leghi i suoi clienti aziendali al suo hardware.

“L'argomento secondo cui Nvidia non esploderà e diventerà una Cisco – una volta che il ciclo di hype hardware si esaurirà – deve essere legato alla piattaforma software”, afferma Ben Bajarin della società di consulenza Creative Strategies con sede nella Silicon Valley.

Huang sostiene da tempo che Nvidia è molto più di una semplice azienda di chip. Fornisce invece tutti gli ingredienti per costruire “un intero supercomputer”, ha affermato. Ciò include chip, apparecchiature di rete e il software Cuda, che consente alle applicazioni AI di “parlare” con i suoi chip ed è visto da molti come l'arma segreta di Nvidia.

A marzo, Huang ha presentato Nvidia Inference Microservices, o NIM: una serie di strumenti software già pronti per consentire alle aziende di applicare più facilmente l’intelligenza artificiale a settori o domini specifici.

Huang ha affermato che questi strumenti potrebbero essere intesi come il “sistema operativo” per l’esecuzione di modelli linguistici di grandi dimensioni come quelli su cui si basa ChatGPT. “Produrremo NIM su larga scala, immagino”, ha affermato, prevedendo che la sua piattaforma software, denominata Nvidia AI Enterprise, “diventerà un business molto grande”.

Un supercomputer si trova in una stanza bianca
Il supercomputer Cambridge-1 di Nvidia è progettato per assistere l'industria britannica delle scienze della vita nella modellizzazione e nella ricerca ©Nvidia

Nvidia ha precedentemente distribuito gratuitamente il suo software, ma ora prevede di far pagare alle aziende l’implementazione di Nvidia AI Enterprise, al costo di 4.500 dollari per GPU all’anno. Lo sforzo è fondamentale per attirare più clienti aziendali o governativi a cui manca la competenza interna in materia di intelligenza artificiale di una grande azienda tecnologica.

Il problema per Nvidia è che anche molti dei suoi maggiori clienti vogliono “possedere” quel rapporto con gli sviluppatori e costruire la propria piattaforma AI. Microsoft vuole che gli sviluppatori si basino sulla sua piattaforma cloud Azure. OpenAI ha lanciato GPT Store, modellato sull'App Store, offrendo versioni personalizzate di ChatGPT. Amazon e Google hanno i propri strumenti di sviluppo, così come le start-up di intelligenza artificiale Anthropic, Mistral e molte altre.

Questo non è l'unico modo in cui Nvidia entra in concorrenza con i suoi maggiori clienti. Google ha sviluppato un chip acceleratore AI personalizzato, la Tensor Processing Unit, e Amazon e Microsoft hanno seguito il proprio. Sebbene questi siano di piccole dimensioni, il TPU mostra in particolare che è possibile per i clienti allentare la dipendenza da Nvidia.

A sua volta, Nvidia sta coltivando potenziali futuri rivali per i suoi clienti Big Tech, nel tentativo di diversificare il proprio ecosistema. Ha incanalato i suoi chip verso aziende del calibro di Lambda Labs e CoreWeave, start-up di cloud computing che si concentrano sui servizi di intelligenza artificiale e affittano l'accesso alle GPU Nvidia, oltre a indirizzare i suoi chip ad attori locali come Scaleway, con sede in Francia, oltre a i colossi multinazionali.

Queste mosse fanno parte di una più ampia accelerazione delle attività di investimento di Nvidia nel fiorente ecosistema tecnologico dell’intelligenza artificiale. Solo negli ultimi due mesi ha partecipato a round di finanziamento per Scale AI, una società di etichettatura dei dati che ha raccolto 1 miliardo di dollari, e Mistral, un rivale di OpenAI con sede a Parigi che ha raccolto 600 milioni di euro.

I dati di PitchBook mostrano che Nvidia ha concluso 116 accordi di questo tipo negli ultimi cinque anni. Oltre ai potenziali ritorni finanziari, l’assunzione di partecipazioni in start-up offre a Nvidia uno sguardo anticipato su come potrebbe apparire la prossima generazione di intelligenza artificiale, contribuendo a definire la propria road map del prodotto.

“[Huang] è ricchissimo di dettagli sulle tendenze dell’intelligenza artificiale e su cosa potrebbero significare”, afferma Kanjun Qiu, amministratore delegato del laboratorio di ricerca sull’intelligenza artificiale Imbue, che Nvidia ha sostenuto l’anno scorso. “Ha creato un team enorme per lavorare direttamente con i laboratori di intelligenza artificiale in modo da poter capire cosa stanno cercando di costruire, anche se non sono suoi clienti.”

È questo tipo di pensiero a lungo termine che ha posto Nvidia al centro dell’attuale boom dell’intelligenza artificiale. Ma il viaggio di Nvidia per diventare l'azienda di maggior valore al mondo è arrivato con diverse esperienze di pre-morte lungo il percorso, ha detto Huang, e nello spietato mercato della Silicon Valley, a nessuna azienda è garantita la sopravvivenza.