NVIDIA ha chiuso un anno record: Blackwell parte alla grande, ma la corsa rallenta
Nonostante NVIDIA continui a macinare numeri record, il mercato si è abituato a trimestrali esplosive. I dati fiscali e l'outlook, seppur mostruosi, non hanno impressionato e per questo il titolo sta perdendo leggermente nelle contrattazioni after hours.
di Manolo De Agostini pubblicata il 27 Febbraio 2025, alle 06:36 nel canale MercatoBlackwellNVIDIA
NVIDIA ha presentato i conti del quarto trimestre e dell'intero anno fiscale 2025. La società statunitense ha chiuso il trimestre con ricavi pari a 39,3 miliardi di dollari, il 12% più alti rispetto al trimestre precedente, ma soprattutto il 78% superiori allo stesso trimestre di un anno fa.
Nel Q4 FY25, NVIDIA ha raggiunto un utile netto di 22,09 miliardi e un margine lordo del 73%, dati rispettivamente in aumento dell'80% e in calo di 3 punti percentuali su base annua. La performance trimestrale ha permesso a NVIDIA di chiudere l'anno con un fatturato totale di 130,5 miliardi di dollari, un dato in crescita del 114%, con un utile netto di 72,88 miliardi di dollari (+145%).
"La domanda di Blackwell è incredibile perché l'IA che ragiona aggiunge un'altra legge di scalabilità: l'aumento del calcolo per l'addestramento rende i modelli più intelligenti e l'aumento del calcolo per il pensiero lungo rende la risposta più intelligente", ha dichiarato Jensen Huang, fondatore e CEO di NVIDIA.
"Siamo riusciti ad accelerare la produzione su larga scala dei supercomputer IA Blackwell, raggiungendo un fatturato di miliardi di dollari nel primo trimestre. L'IA sta avanzando alla velocità della luce, mentre l'IA agenziale e l'IA fisica preparano il terreno per la prossima ondata di IA che rivoluzionerà i settori più importanti", ha aggiunto il massimo dirigente.
Nell'ultimo trimestre, NVIDIA ha registrato vendite per 35,58 miliardi di dollari dall'attività Data Center (+93% su base annua), per un totale di 115,2 miliardi di dollari nell'intero anno fiscale (+142%). Sul dato complessivo, la parte degli acceleratori ha pesato per 102,19 miliardi di dollari, mentre il resto (12,99 mld) è legato alla componente Networking, non meno importante nel settore.
"Nel quarto trimestre dell'anno fiscale 2025 abbiamo realizzato un fatturato di 11 miliardi di dollari dall'architettura Blackwell, la più rapida espansione di prodotto nella storia della nostra azienda. Le vendite di Blackwell sono state guidate dai grandi fornitori di servizi cloud, che hanno rappresentato circa il 50% del nostro fatturato Data Center", ha spiegato il direttore finanziario Colette Kress, che ha sottolineato anche le vendite di acceleratori H200.
Per quanto concerne la parte Gaming, il fatturato è si è attestato a 2,54 miliardi di dollari nel Q4 FY25, in calo dell'11% su base annua e del 22% sul trimestre precedente. Ciononostante, la divisone delle GPU GeForce ha registrato un aumento dei ricavi del 9% a 11,35 miliardi di dollari sull'intero anno.
La crescita è chiaramente imputabile alle vendite di GeForce RTX 4000 nel corso dei tre trimestri precedenti, mentre il passo indietro nell'ultimo trimestre è stato causato dalla "fornitura limitata di GPU Blackwell e Ada". Non è chiaro come andrà il trimestre in corso, in cui NVIDIA ha iniziato a commercializzare le GeForce RTX 5000, seppur in modo limitato e con diversi problemi.
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Il fatturato della divisione Professional Visualization per l'anno fiscale 2025, pari a 1,87 miliardi di dollari, è aumentato del 21% rispetto al precedente, mentre quello trimestrale è salito del 10% sul Q4 FY24 e del 5% su base sequenziale (Q3 FY25) a 511 milioni di dollari.
Questi aumenti, secondo la società, sono stati determinati dal continuo aumento delle vendite di workstation con GPU Ada Lovalace per casi d'uso quali la progettazione, la simulazione e l'ingegneria generativa alimentata dall'intelligenza artificiale.
Il fatturato del settore Automotive per l'anno fiscale 2025 è aumentato del 55% rispetto all'anno precedente a 1,69 miliardi di dollari. I ricavi del settore automobilistico nel quarto trimestre sono aumentati del 103% rispetto a un anno fa e del 27% su base sequenziale, toccando 570 milioni di dollari. "Questi aumenti sono stati trainati dalle vendite delle nostre piattaforme di guida autonoma", ha affermato il CFO.
Per il primo trimestre dell'anno fiscale 2026, NVIDIA si aspetta un fatturato di 43 miliardi di dollari, con margine d'errore di più o meno al 2%, e un margine lordo del 70,6%, in calo a causa dell'aumento degli investimenti per la produzione di Blackwell. Nello stesso periodo dello scorso anno, NVIDIA aveva registrato ricavi per circa 26 miliardi di dollari.
A margine della trimestrale, il titolo di NVIDIA ha iniziato a perdere circa l'1,5% nelle contrattazioni after hours, in seguito alle preoccupazioni di analisti e investitori su una crescita che sembra rallentare. Il CEO Huang, come fatto anche di recente, ha provato ad affrontare i timori di chi vede nell'avanzata di DeepSeek e modelli simili un problema per la vendita di acceleratori IA.
"Cresceremo fortemente nel 2025", ha affermato Huang. "I modelli di ragionamento possono consumare 100 volte più elaborazione e i modelli di ragionamento futuri ne consumeranno molta di più", ha aggiunto, definendo il modello di DeepSeek "un'innovazione eccellente".
"DeepSeek R1 ha acceso l'entusiasmo globale. È un'innovazione eccellente, ma ancora più importante, ha reso open source un modello di intelligenza artificiale di ragionamento di livello mondiale. Quasi tutti gli sviluppatori di intelligenza artificiale stanno applicando R1", ha concluso Huang.
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7 Commenti
Gli autori dei commenti, e non la redazione, sono responsabili dei contenuti da loro inseriti - infosono tipo 10 anni che scrivi questa perla sotto ogni trimestrale
l'unica "alternativa" è AMD lato GPU e Intel lato CPU che sono indietro anni luce, il resto sono soluzioni che qualche superbig si sta facendo in casa per propri specifici usi, nulla a che vedere con il sistema CUDA di nVidia che è lo standard del mercato.
non è neanche piu una questione di prestazioni ma di ecosistema
Una volta che un cliente si lega all'ecosistema NVidia difficilmente cambia.
secondo me non è solo una questione di ecosistema inteso come pacchetto completo offerto da nVidia, ma anche di "ecosistema" di tutto cio che gira attorno, anche dalla cosa piu banale, se un'azienda X si fa un sistema di calcolo nVidia, sa che se un domani deve assumere nuovi sviluppatori perchè vuole espandere l'offerta o altro, il sistema nVidia lo conoscono TUTTI, non hai problemi di reperibilità o di sbattimenti di dover pensare anche ad una formazione interna per un sistema Y che conoscono in 3 gatti, in un mercato che poi cambia velocemente.
o anche, se hai una sistema con GPU nVIdia sai che al 99,999999% se esce un nuovo applicativo GPGPU questo sarà supportato, e più la realta è piccola e piu questo è importante, non è che ci sono solo le megabig che prendono 2K di GPU alla volta.
o anche, se hai una sistema con GPU nVIdia sai che al 99,999999% se esce un nuovo applicativo GPGPU questo sarà supportato, e più la realta è piccola e piu questo è importante, non è che ci sono solo le megabig che prendono 2K di GPU alla volta.
Assolutamente si.
Prima di tutto parliamo del mercato che rende soldi, cioè quello del training. Che si fa in modo simile per tutti qualsiasi sia il modello che si vuole ottenere, cioè con quantillioni di GPU che macinano per giorni e giorni consumando centinaia di MW di potenza. L'inferenza è differente, dipende molto da quale è lo scopo a cui il modello è applicato e quindi la criticità dei tempi di risposta. Per i chatbot la criticità è minima, serve avere più concorrenza, quindi chip più piccoli e meno potenti ma in gran numero che possono essere sviluppati ad hoc anche da chi non ha grande esperienza nello sviluppo di chip complessi.
Sono questi chippetti che la gente vede come "ecco che è arrivata la concorrenza". Meta, Amazon, Google e Microsoft li fanno da tempo, ma vederli come concorrenza per Nvidia significa non avere ben chiaro cosa c'è dietro.
Due secondo me sono gli aspetti che assicurano ad Nvidia la sua posizione dominante: una è lo muro di ingresso per sviluppare una alternativa. Non si parla di fare SoC per cellulari tutti pressoché uguali cui cambia solo il prezzo di vendita, ma si parla di fare sistemi con decine e decine di miliardi di transistor ottimizzati per un determinato lavoro. Sembra evidente che non è una cosa semplice se mega aziende (intese come aziende con grandi capitali a disposizione) come Microsoft, Meta, Amazon, tutte le compagnie di Musk messe assieme e la stessa Apple non sono state ancora in grado di fare nulla di equivalente ma si affidano ai prodotti Nvidia per addestrare i propri modelli.
Secondo, e qui credo che siamo tutti d'accordo, è il supporto SW allo sviluppo. Nvidia non dà solo CUDA, come molti pensano, che è poi una libreria di funzioni per fare cose come potrebbe essere un'altra che fatta meglio potrebbe anche essere più veloce. CUDA è riconosciuto come uno standard perché è stato sviluppato in modo da essere compatibile HW+SW con il passato da quasi vent'anni facilitando la continuazione dello sviluppo e l'aggiornamento dei sistemi. Non serve re-imparare nuovi concetti, usare nuove librerie, cambiare paradigmi, middleware e strumenti di supporto ad ogni architettura. Il nuovo HW arriva già pronto e compatibile ad day 0 con CUDA. Nulla si rompe, nulla si perde, ma si avanza sempre. Che è una cosa fondamentale per chi investe centinaia (e oggi migliaia) di milioni di dollari per creare qualcosa. Detto questo, CUDA non basta. Intorno a esso Nvidia ha sviluppato tutto un ecosistema che comprende anche i tool che servono per raccogliere, etichettare, filtrare, smistare, catalogare, testare, reiterare e quant'altro è necessario perché un modello AI possa essere addestrato da zero fino a quando è pronto ad essere messo in opera. Praticamente Nvidia offre una soluzione verticale al problema dell'addestramento dei modelli AI, che parte dalla presa di corrente alla risposta sulla console, passando da chip che fa i calcoli, dai dispositivi di rete che fanno scalare tutto a dimensioni gigantesche, agli strumenti di sviluppo che permettono di sfruttare tutto quanto in tempo zero dopo che il sistema è stato avviato.
In un mercato che corre come in una staffetta 4x100, affidarsi a qualcuno che non è in grado di far passare il testimone (ovvero il cambio di architettura verso quella più nuova) in modo indolore è equivalente a perdere la gara. Lo sai già allo start, non serve la prova della gara. Devi solo sperare che l'avversario inciampi e cada e non riesca più a rialzarsi per riuscire a vincere.
La concorrenza cosa ha offre di meglio rispetto ad Nvidia? L'unica che si può prendere in considerazione è AMD che ha un silicio che più o meno sembra avvicinarsi alle prestazioni delle soluzioni Nvidia, in piccola scala. Il silicio è bello ed è importante, anzi necessario, è il testimone che ci permette di schierarci alla partenza della staffetta. Ma poi? A parte problemi di scalabilità e stabilità ancora presenti il supporto SW è al minimo e la compatibilità non garantita da una versione alla successiva dei tool di sviluppo, tanto meno a livello HW, che è una incognita non avendo AMD fatto una vera nuova architettura.
C'è ben poco sul mercato che impensierisca il dominio di Nvidia. Che sta capitalizzando quanto può, mentre spera che la corsa all'oro continui mentre lei vende felicemente e in maniera salata i migliori picconi. Corsa che comunque andrà ad esaurirsi, perché è impensabile che si continui a investire centinaia di migliaia di miliardi all'anno senza che questo porti a veri guadagni a chi sviluppa i modelli, cosa oggi molto lontana dall'essere possibile.
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