NVIDIA domina l’AI: investimenti record e leadership incontestata | Rete neurale esempio | Migliore app intelligenza artificiale gratis | Nuova app intelligenza artificiale | Turtles AI

NVIDIA domina il mercato AI con investimenti record in R&S, mentre gli ASIC personalizzati, pur offrendo vantaggi in termini di costo e personalizzazione, non rappresentano una minaccia concreta. Morgan Stanley prevede che la leadership di NVIDIA rimanga solida, con un’espansione del mercato GPU nel 2025.

Punti chiave:

• NVIDIA investe 16 miliardi di dollari in R&S, garantendo un ciclo di innovazione costante.
• Gli ASIC personalizzati offrono vantaggi economici ma presentano costi nascosti significativi.
• La quota di mercato del silicio commerciale è destinata a crescere nel 2025.
• I controlli sulle esportazioni e la riduzione degli investimenti rappresentano i principali rischi futuri per NVIDIA.

NVIDIA si conferma leader assoluto nel mercato dei semiconduttori per l’AI, con una spesa in ricerca e sviluppo che nel 2024 ha raggiunto i 16 miliardi di dollari. Secondo un’analisi di Morgan Stanley, questo investimento consente alla società di mantenere un ciclo di sviluppo pluriennale, con tre team di progettazione operativi in parallelo e un ritmo di aggiornamento architetturale compreso tra 18 e 24 mesi. Questo approccio permette a NVIDIA di mantenere un vantaggio competitivo rispetto agli ASIC personalizzati, spesso considerati una potenziale minaccia per il suo predominio. Tuttavia, Morgan Stanley ritiene che tali soluzioni alternative non costituiscano un pericolo concreto per la posizione di NVIDIA nel settore.

Sebbene il mercato si sia orientato progressivamente verso il silicio su misura, il colosso delle GPU mantiene un solido margine di vantaggio, con una capitalizzazione di mercato di circa 3 trilioni di dollari e ricavi trimestrali di 32 miliardi. In confronto, Broadcom, uno dei principali produttori di ASIC, raggiunge una valutazione di 1,1 trilioni con entrate di appena 3,2 miliardi. Il costo di sviluppo di un ASIC è generalmente inferiore al miliardo di dollari, ma NVIDIA controbilancia questa apparente convenienza con investimenti ingenti in ottimizzazione, interconnessioni avanzate e tecnologie di scaling. Nonostante gli ASIC come le TPU di Google offrano un alto grado di personalizzazione, Morgan Stanley sottolinea come i più grandi cluster di training e inferenza AI non siano ancora altamente personalizzati, lasciando spazio a un’ulteriore crescita delle GPU ottimizzate per i modelli di trasformatore.

Sul fronte dei costi, uno degli argomenti principali a favore degli ASIC è il prezzo inferiore, con unità che possono costare anche 3.000 dollari rispetto ai 20.000 di una GPU H100 di NVIDIA. Tuttavia, il costo totale di proprietà rivela un quadro diverso. Gli ASIC richiedono spesso infrastrutture più onerose, come connessioni ottiche costose, mentre NVIDIA sfrutta NVLINK e tecnologie a base di rame più economiche. Inoltre, il colosso delle GPU gode di un potere d’acquisto superiore per i chip di memoria ad alta larghezza di banda, ottenendo condizioni vantaggiose rispetto ai produttori di ASIC. Lo stesso vale per la tecnologia di packaging CoWoS: mentre gli ASIC utilizzano die più piccoli con stack più alti, NVIDIA ottiene un rapporto costo-efficienza più favorevole nonostante la complessità dei suoi chip.

Un ulteriore elemento differenziante è rappresentato dall’ecosistema software. L’SDK CUDA di NVIDIA, con la sua maturità e ampiezza di supporto, riduce significativamente le ore di sviluppo software rispetto agli ASIC, rendendo la programmazione e l’ottimizzazione delle GPU molto più efficiente. AMD, principale concorrente di NVIDIA nel segmento GPU, sta cercando di ridurre il divario con investimenti mirati, come l’acquisizione di asset software AI e l’inglobamento di ZT Systems per rafforzare il computing su larga scala. Tuttavia, i progettisti di ASIC all’interno del cloud possono difficilmente replicare questa strategia su vasta scala.

Secondo Morgan Stanley, nel 2024 il silicio commerciale ha controllato il 90% del mercato AI, grazie ai 98 miliardi di dollari generati dai chip NVIDIA e ai 5 miliardi di AMD. Gli ASIC personalizzati hanno invece rappresentato solo il 10%, con Broadcom in testa a 8 miliardi e seguita da Alchip e Marvel con un totale di circa 2 miliardi. La previsione per il 2025 indica un ulteriore aumento della quota di mercato delle GPU commerciali, con NVIDIA che dovrebbe registrare una crescita tra il 50% e il 100% superiore rispetto alla TPU di Google. Anche Amazon, pur raddoppiando gli acquisti di ASIC Trainium, prevede di incrementare in misura ancora maggiore le sue forniture NVIDIA.

Guardando al futuro, il segmento ASIC potrebbe espandersi oltre il 2026, con una crescita del mercato totale indirizzabile da 12 miliardi di dollari nel 2024 a circa 30 miliardi nel 2027. Tuttavia, questa cifra risulta inferiore rispetto alle attese del mercato. Tra i principali rischi a breve termine per NVIDIA, Morgan Stanley identifica i controlli sulle esportazioni imposti dagli Stati Uniti, mentre nel lungo periodo il vero pericolo non sembra essere la concorrenza, bensì un possibile rallentamento negli investimenti, atteso per la metà del 2026.

L’evoluzione del mercato dei semiconduttori per l’AI rimane dunque dinamica, con NVIDIA saldamente al comando e gli ASIC che, nonostante il potenziale di crescita, devono ancora dimostrare la loro capacità di intaccare significativamente il dominio delle GPU.