La mania per l’intelligenza artificiale di ultima generazione ha creato dall’inizio dell’anno un enorme bisogno di chip all’avanguardia
Secondo i dati presentati mercoledì, il colosso dei chip Nvidia ha raddoppiato il suo fatturato su base annua nel II trimestre arrivando a 13,5 miliardi di dollari, di cui ha generato 6,2 miliardi di utile netto (+843%). Risultati ben al di sopra delle sue previsioni e di quelle del mercato. Il titolo ha guadagnato il 9% nel trading after hours a Wall Street.
E’ il suo core business a decollare, quello dei chip per i centri di elaborazione e l’archiviazione dati ha registrato un fatturato di oltre 10 miliardi di dollari nell’ultimo trimestre, un balzo del 171% su base annua: un “record” secondo Nvidia. Dall’inizio dell’anno, le sue azioni sono aumentate del 200% e la società è entrata nel ristretto circolo delle aziende che valgono più di mille miliardi di dollari in borsa (tra cui Apple, Microsoft, Amazon e Alphabet).
A maggio Nvidia aveva già riportato risultati superiori alle aspettative e soprattutto aveva pubblicato una previsione astronomica per il II trimestre, che rappresentava un aumento del 64% rispetto allo stesso trimestre del 2022. Obiettivo raggiunto e largamente superato dal gruppo cofondato dal taiwanese Jensen Huang vent’anni fa.
La società di Santa Clara è nota soprattutto per i suoi processori grafici (le “Gpu”), che consentono di giocare a videogiochi e partecipare a videoconferenze ad alta risoluzione. Ma la mania per l’intelligenza artificiale di ultima generazione ha creato dall’inizio dell’anno un enorme bisogno di questi componenti all’avanguardia.
Il prodotto di punta di Nvidia, l’H100, è di gran lunga il più popolare nel settore e vale decine di migliaia di dollari. Consente ai cosiddetti giganti dell’intelligenza artificiale “generativa” di lanciare programmi in grado di creare testo, musica, immagini o video senza l’intervento umano, in risposta a una richiesta nel linguaggio quotidiano, come ChatGPT.
Secondo la società di ricerca TrendForce, questa interfaccia richiede circa 30.000 unità di elaborazione grafica (Gpu) per funzionare. A maggio, Jensen Huang ha paragonato lo scoppio di ChatGPT lo scorso inverno a quello dell’iPhone nel 2007, quando “tutte le tecnologie emergono contemporaneamente e aiutano tutti a realizzare l’incredibile potenziale di questo prodotto e delle sue capacità”. E aveva assicurato che la sua azienda era pronta a soddisfare la domanda.
La produzione della stragrande maggioranza dei semiconduttori utilizzati per pilotare modelli di intelligenza artificiale nel mondo dipende da due aziende: Nvidia per la progettazione e la taiwanese Tsmc per la fabbricazione. Non a caso la produzione di questo tipo di chip è considerata una questione di sicurezza nazionale da alcuni governi, come quello degli Stati Uniti.
(foto SHUTTERSTOCK)