Il fornitore di microchip AI Nvidia, l’azienda con la maggiore capitalizzazione di mercato al mondo, rimane fortemente dipendente da alcuni clienti anonimi che contribuiscono con decine di miliardi di dollari di ricavi.

La società leader nei chip AI ha nuovamente avvertito gli investitori, nella relazione trimestrale 10-Q depositata presso la SEC, di avere clienti chiave così cruciali che i loro ordini superano singolarmente la soglia del 10% del fatturato consolidato globale di Nvidia.

Un’élite di tre clienti particolarmente facoltosi, ad esempio, ha acquistato individualmente beni e servizi per un valore compreso tra 10 e 11 miliardi di dollari nei primi nove mesi terminati a fine ottobre.

Fortunatamente per gli investitori di Nvidia, questa situazione non cambierà a breve. Mandeep Singh, responsabile globale della ricerca tecnologica presso Bloomberg Intelligence, ritiene che la previsione del fondatore e CEO Jensen Huang sia corretta e che la spesa non si fermerà.

“Il mercato del training nei data center potrebbe raggiungere 1 trilione di dollari senza alcun vero calo”, ha affermato Singh, aggiungendo che a quel punto le azioni Nvidia potrebbero subire un calo significativo rispetto all’attuale valore, ma i ricavi annuali potrebbero comunque restare nell’ordine delle centinaia di miliardi di dollari.

Nvidia rimane limitata nella capacità produttiva

A parte i contractor della difesa che lavorano per il Pentagono, è estremamente raro che un’azienda abbia una concentrazione di rischio così elevata tra pochi clienti, specialmente per un’azienda destinata a diventare la prima a raggiungere l’incredibile somma di 4 trilioni di dollari di valore.

Esaminando i conti trimestrali di Nvidia, si nota che nel secondo trimestre fiscale quattro clienti anonimi rappresentavano quasi la metà delle vendite complessive. Tuttavia, nell’ultimo trimestre almeno uno di questi non ha più superato la soglia, lasciando solo tre clienti a soddisfare questi criteri.

Singh ha dichiarato a Fortune che i clienti anonimi potrebbero includere Microsoft, Meta e forse Super Micro, ma Nvidia non ha voluto commentare le speculazioni.

Nvidia li identifica semplicemente come “Cliente A”, “Cliente B” e “Cliente C”. Complessivamente, questi tre clienti hanno acquistato 12,6 miliardi di dollari in beni e servizi, più di un terzo dei 35,1 miliardi di dollari registrati nel terzo trimestre fiscale concluso a fine ottobre.

La loro quota è stata suddivisa equamente, con ciascuno che rappresentava il 12%, il che suggerisce che abbiano probabilmente ricevuto la quantità massima di chip a loro dedicata, piuttosto che quanto avrebbero voluto acquistare idealmente.

Questo conferma le dichiarazioni del CEO Huang riguardo alla capacità produttiva limitata dell’azienda. Nvidia non può semplicemente aumentare la produzione, poiché la fabbricazione all’ingrosso dei suoi microchip AI è stata esternalizzata alla taiwanese TSMC, e l’azienda non possiede impianti di produzione propri.

Rivenditori o utenti finali?

Importante è notare che la designazione dei principali clienti anonimi (“Cliente A”, “Cliente B”, ecc.) non è fissa da un periodo fiscale all’altro. I nomi possono cambiare, e Nvidia mantiene segreta la loro identità per ragioni competitive. Questo consente ai clienti di evitare che investitori, dipendenti, critici, attivisti o rivali possano conoscere esattamente quanto spendono in chip Nvidia.

Ad esempio, un cliente identificato come “Cliente A” ha acquistato beni e servizi per circa 4,2 miliardi di dollari nell’ultimo trimestre fiscale, ma sembra aver rappresentato meno in passato, poiché non supera il 10% nei primi nove mesi complessivi.

Allo stesso tempo, il “Cliente D” sembra aver ridotto gli acquisti di chip Nvidia nell’ultimo trimestre fiscale, pur rappresentando il 12% del fatturato da inizio anno.

Poiché i loro nomi sono segreti, è difficile dire se siano intermediari, come Super Micro Computer, che fornisce hardware per data center, o utenti finali come xAI di Elon Musk, che ha costruito in soli tre mesi il nuovo cluster di calcolo Memphis.

Rischi futuri: da chip per il training a quelli per l’inferenza

Tuttavia, solo poche aziende hanno il capitale per competere nella corsa all’AI, dato che l’addestramento di grandi modelli linguistici può essere estremamente costoso. In genere, si tratta di colossi del cloud computing come Microsoft.

Oracle, ad esempio, ha recentemente annunciato piani per costruire un data center zettascale con oltre 131.000 chip AI di training Nvidia Blackwell, che sarebbero più potenti di qualsiasi sito attualmente esistente. Si stima che l’energia necessaria per gestire un cluster di calcolo di tale portata sarebbe equivalente alla capacità produttiva di quasi due dozzine di centrali nucleari.

Secondo l’analista di Bloomberg Intelligence, Singh, i rischi a lungo termine per Nvidia sono pochi, ma significativi. Da un lato, alcuni hyperscaler ridurranno probabilmente gli ordini, diluendo la quota di mercato dell’azienda. Un candidato probabile è Alphabet, che dispone di chip di training propri chiamati TPU.

Dall’altro lato, il dominio di Nvidia nei chip per il training non si estende ai chip per l’inferenza, utilizzati per eseguire modelli di AI generativa dopo il loro addestramento. Qui i requisiti tecnici non sono altrettanto avanzati, il che apre la strada a una maggiore concorrenza, non solo da parte di rivali come AMD, ma anche di aziende con propri chip personalizzati, come Tesla.

Alla lunga, il business dei chip per l’inferenza diventerà molto più rilevante, poiché un numero crescente di aziende adotterà l’AI.

“Molte aziende stanno cercando di concentrarsi su questa opportunità legata all’inferenza, perché non servono i chip GPU di fascia alta per questo”, ha spiegato Singh.

Alla domanda se questo spostamento a lungo termine verso l’inferenza rappresentasse un rischio maggiore rispetto alla possibile perdita di quota di mercato nei chip di training, Singh ha risposto: “Assolutamente”.

Questa storia è stata originariamente pubblicata su Fortune.com.