Nvidia segna 96 miliardi di ricavi: l’AI supera i soli GPU

Nvidia ha registrato 96,2 miliardi di dollari di ricavi trimestrali, con il segmento data center a +117% su base annua. La corsa all'infrastruttura AI si espande ben oltre i chip grafici: CPU, networking, robotica e edge computing entrano nella partita.

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Nvidia segna 96 miliardi di ricavi: l’AI supera i soli GPU

Nvidia ha chiuso il trimestre con 96,2 miliardi di dollari di ricavi, più del doppio rispetto allo stesso periodo dell’anno precedente. Il segmento data center ha toccato 89 miliardi, in crescita del 117% anno su anno. Sono numeri che non lasciano spazio a molte interpretazioni: la domanda di infrastruttura AI continua a salire, e non mostra segnali di cedimento.

Per anni, la corsa all’infrastruttura AI si è giocata quasi esclusivamente sui GPU. Nvidia ne ha beneficiato in modo diretto e massiccio, costruendo una posizione dominante nel mercato dei chip per l’addestramento dei modelli. Ma i risultati dell’ultimo trimestre raccontano qualcosa di diverso: l’espansione si sta allargando a CPU, reti, robotica e computing distribuito ai margini della rete. Il potenziale di ricavo per gigawatt di capacità è salito da 18 miliardi di dollari nell’era Hopper a 40 miliardi con la prossima piattaforma Vera Rubin, proprio perché Nvidia vende oggi l’intero stack — chip, CPU, networking, software — non solo i processori grafici. I ricavi del segmento networking hanno raggiunto un record, con le vendite di Spectrum-X Ethernet cresciute di 2,6 volte rispetto all’anno precedente.

Amazon ha formalizzato un impegno a dispiegare altri due milioni di GPU Nvidia entro il secondo trimestre del 2027, affiancando anche le nuove CPU Vera e adottando le piattaforme software di Nvidia per la robotica nei magazzini. Workload agentici, inferenza distribuita, robotica fisica: sono queste le nuove categorie di domanda che stanno spingendo le aziende a costruire infrastrutture più complesse, non più riducibili alla semplice scelta di quanti GPU acquistare. I CIO oggi valutano architetture cloud differenti, requisiti di rete, chip specializzati per contesti specifici. La decisione è diventata più articolata.

Non mancano i segnali di pressione competitiva. Il vendor cinese Z.ai ha dichiarato di aver usato 100.000 chip prodotti internamente per rispondere alle query del proprio nuovo modello — un segnale che la dipendenza da Nvidia non è considerata inevitabile da tutti i player. Le restrizioni all’export verso la Cina restano un fattore di incertezza: Nvidia ha già comunicato di non aver incluso ricavi da data center cinesi nelle proprie previsioni future, dopo che una piccola quota di chip Hopper 200 spedita con licenza governativa ha pesato sui margini lordi. Il fronte geopolitico rimane aperto.

Nvidia ha anche comunicato un programma di riacquisto azionario da 80 miliardi di dollari approvato dal consiglio di amministrazione, e ha aumentato il dividendo trimestrale da 0,01 a 0,25 dollari per azione. La società ha già investito quasi 50 miliardi direttamente in laboratori AI di frontiera e ha coordinato sei partner infrastrutturali per raccogliere oltre 500 miliardi destinati ai piani di espansione. Gli investitori, a questo punto, guardano a Nvidia meno come a un fornitore di chip in crescita e più come all’infrastruttura essenziale di una transizione globale del computing. È una differenza che conta, perché cambia i parametri con cui il mercato giudica ogni trimestre successivo.


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