Nvidia ora vale più di Amazon e Google, grazie all'AI

Nvidia, la società che produce chip per l’intelligenza artificiale, ha raggiunto una capitalizzazione di mercato di 1.832 miliardi di dollari, superando altri giganti tecnologici come Amazon e Alphabet. Questo risultato è sorprendente, considerando che le azioni di Nvidia sono aumentate di oltre quattro volte negli ultimi 15 mesi, grazie alla fiducia degli investitori nella sua leadership nel mercato dell’AI.

I chip H100, i più richiesti per l’intelligenza artificiale generativa

Nvidia, con sede a Santa Clara, California, è il principale produttore di chip H100, che costano 30.000 dollari e sono i più usati per l’AI generativa. I clienti dell’azienda, tra cui Google e Meta, spendono miliardi di dollari per acquistare questi chip, che alimentano i loro sistemi e i loro prodotti di intelligenza artificiale.

Gli analisti di Wall Street ritengono che la domanda di chip H100 di Nvidia sia in aumento, grazie alla spesa per l’AI dei suoi maggiori clienti, tra cui Microsoft e Meta. Questo ha favorito le vendite e il valore di mercato di Nvidia, che ha soddisfatto gli investitori.

Le sfide future

Tuttavia, il successo di Nvidia potrebbe non essere duraturo. Molti clienti dell’azienda stanno cercando alternative, a causa della scarsa disponibilità di GPU, che sono necessarie per far funzionare i chip H100. Alcuni clienti stanno optando per altri produttori di chip per l’intelligenza artificiale, come AMD, mentre altri stanno sviluppando i propri chip. Questo potrebbe ridurre il vantaggio competitivo di Nvidia nel lungo termine.

Inoltre, c’è una divergenza di visione tra Nvidia e OpenAI, la società che ha creato ChatGPT. Il CEO di OpenAI, Sam Altman, vorrebbe che si investissero trilioni di dollari nell’infrastruttura di chip per l’AI, superando l’attuale industria dei chip da 500 miliardi di dollari. Il CEO di Nvidia, Jensen Huang, invece, pensa che i chip H100 siano sufficienti per soddisfare le esigenze dell’intelligenza artificiale. Questa divergenza di opinioni potrebbe influenzare il futuro della produzione di chip per l’AI.