Il rapporto finanziario di NVIDIA attira l'attenzione di tutti: ciclo Rubin, finanziamento ciclico e quota di mercato futura

Nvidia pubblicherà la prossima settimana il rapporto sugli utili relativi al trimestre chiuso a luglio. Seguendo il ritmo degli ultimi trimestri, il mercato non si sorprende più di "risultati superiori alle aspettative e guidance alzata", ciò che determina realmente la flessibilità del prezzo delle azioni sono tre questioni di lungo periodo: se Rubin potrà subentrare senza problemi a Blackwell, se la domanda di AI resterà nettamente superiore all'offerta e quanto Nvidia dovrà impegnarsi in termini di finanziamento e responsabilità di bilancio per assicurarsi il fabbisogno futuro.

Secondo le previsioni degli analisti, i fondamentali rimangono solidi. Secondo la piattaforma di trading "Chasing the Wind", questa settimana Jefferies ha pubblicato un report previsionale secondo cui i ricavi di Nvidia per il trimestre di luglio potrebbero raggiungere 95 miliardi di dollari, oltre la stima media di mercato di circa 91,9 miliardi; la guidance per il trimestre di ottobre potrebbe raggiungere 108 miliardi, anch'essa superiore alla stima di mercato di circa 103,7 miliardi.

Il report di Morgan Stanley appare più cauto, prevedendo ricavi di circa 91,2 miliardi per il trimestre di luglio e circa 102,3 miliardi per quello di ottobre, ma sottolinea anch'esso che il trend recente proseguirà e che i ricavi trimestrali potranno continuare a crescere di circa 10 miliardi di dollari su base sequenziale.

In altre parole, il fulcro del dibattito di mercato attuale riguarda se la curva di crescita del 2027 e del 2028 potrà essere ulteriormente rivista al rialzo, una volta mostrati i buoni risultati.

Nel breve termine, la domanda per Blackwell resta elevata. Le attività cloud di Microsoft e Amazon mostrano miglioramenti più significativi nel trimestre; gli impegni a lungo termine di OpenAI, SpaceX e altri attori a favore della capacità di calcolo continuano a sostenere la fiducia degli investitori nei ricavi dei data center di Nvidia.

Morgan Stanley sottolinea che, anche se Rubin non ha ancora dato un contributo significativo, la crescita attuale di Nvidia è già molto robusta; accelerazioni ulteriori potrebbero verificarsi dopo il trimestre di gennaio prossimo anno.

Rubin è una delle parole chiave più importanti in questa conference call sugli utili.

Secondo Jefferies, la rapidità nell'adozione di Rubin potrebbe essere notevolmente superiore rispetto alle fasi iniziali di Blackwell. Il motivo risiede nel fatto che Rubin mantiene il formato rack Oberon NVL72 a 72 GPU, potendo riutilizzare le basi di installazione e produzione di data center a raffreddamento liquido già accumulate con GB200 e GB300.

Inoltre, il nuovo design riduce notevolmente i cablaggi e l'installazione manuale delle tubazioni; il management aveva già segnalato che il tempo di assemblaggio della piastra di calcolo potrebbe ridursi da circa 2 ore a soli 5 minuti.

Ciò significa che Nvidia sta trasformando il chip AI in un "sistema di fabbrica AI" replicabile e scalabile.

Jefferies prevede che VR/R200 rappresenterà circa il 12% dei ricavi GPU di Nvidia nel terzo trimestre fiscale 2027, crescerà a oltre il 40% nel quarto trimestre e, nel primo trimestre fiscale 2028, diventerà la fonte principale dei ricavi.

Se questo ritmo verrà mantenuto, la logica valutativa su Nvidia passerà da "quanto potrà durare il ciclo di Blackwell" a se Rubin potrà avviare una nuova fase di crescita su una base più alta.

Oltre alla GPU, anche Vera CPU è un elemento incrementale degno di nota nei risultati trimestrali.

Jefferies prevede che i ricavi delle CPU di Nvidia per l'anno fiscale 2027 potranno raggiungere i 20 miliardi di dollari, includendo Grace e Vera; secondo le stime, i ricavi CPU legati alle vendite di GPU ammonterebbero a circa 8,65 miliardi, contro un ricavo autonomo per Vera CPU di circa 11,35 miliardi: nell'ultimo trimestre l'uscita annua potrebbe avvicinarsi ai 32 miliardi.

In volume assoluto, le CPU non possono essere paragonate al business AI GPU di Nvidia, rappresentano più un valore aggiunto. Ma la loro importanza strategica non è bassa: Vera CPU, grazie al basso consumo LPDDR5X e alla connessione NVLink coerente con il dominio Rubin, rafforza il controllo architetturale di Nvidia nei server e nelle fabbriche AI.

Cioò creerà nuova pressione su AMD e Intel. Soprattutto, dato che i grandi clienti tendono a preferire l'acquisto di interi rack e sistemi completi, Nvidia vende una piattaforma di calcolo completa, dalla GPU e CPU alla rete e al software.

Particolare attenzione attirano le intese a lungo termine fra Nvidia e OpenAI per la capacità di calcolo.

Secondo la ricostruzione di Jefferies, Nvidia e SB Energy hanno siglato un accordo per realizzare, possedere e gestire il campus tecnologico PORTS-Pike in Ohio, che sarà ceduto in locazione ventennale a OpenAI con Nvidia come unico fornitore di capacità di calcolo.

Nvidia fornirà garanzie di credito per una capacità IT iniziale di 4,25 GW, avendo a disposizione anche un'opzione per ulteriori 3,75 GW, per un totale di 8 GW, e investirà 1,5 miliardi di dollari in SB Energy.

Nvidia sottolinea che ogni nuova generazione di sistemi installati in questo sito potrebbe utilizzare circa 1,5 milioni di GPU, generando ricavi tra 150 e 200 miliardi di dollari. Gli impegni attuali e programmati di OpenAI ammontano a circa 12 GW, espandibili a 16 GW, corrispondenti ad acquisti da circa 600 miliardi di dollari in capacità Nvidia entro il 2030.

Questo rende senza dubbio più concreto il portafoglio ordini a medio-lungo termine di Nvidia. Ma il mercato si chiede comunque: quanto di questa domanda corrisponde a spese in conto capitale proprie dei clienti e quanto deve essere guidato da crediti, investimenti o revenue sharing da parte di Nvidia?

Morgan Stanley rileva che finanziamenti, quote di mercato e margini lordi sono oggi le tre principali questioni per gli investitori. Il management di Nvidia probabilmente sottolineerà come queste strutture aiutino ad accelerare lo sviluppo dell’infrastruttura AI, ma gli investitori vogliono vedere una disclosure contabile più chiara, includendo obbligazioni potenziali, supporti a pagamento per leasing ed energia, impegni residui, ecc.

Questo determinerà se il mercato considererà queste intese come "ricavi futuri garantiti" oppure teme che si trasformino in una "crescita acquistata con il bilancio".

L’elevato margine lordo di Nvidia è sempre stato una base importante per la sua valutazione. Morgan Stanley prevede che la società possa continuare a mantenere una guidance di margine lordo "intorno al 70%" per il 2027.

Ciò non significa che pressioni non esistano. I costi di HBM, DRAM, packaging avanzato, substrati e wafer sono in aumento; la fase di lancio dei nuovi prodotti comporta spesso problematiche di yield, testing e adattamento della supply chain.

Morgan Stanley avverte che la previsione di consenso di un netto recupero del margine lordo nella seconda metà del 2028 appare forse un po' ottimistica.

Il che significa che, se Nvidia alzerà il tono di cautela sulla marginalità a medio-lungo termine nella conference call, si potrebbe registrare una volatilità nel breve termine; ma se il management saprà spiegare bene la gestione dei costi, il potere di prezzo e la struttura commerciale a livello di sistema, potrebbe essere l'occasione giusta per un "reset delle aspettative".

Man mano che la spesa per l’AI si inoltra nel tempo, l'energia rischia di diventare il vincolo più evidente.

Jefferies sottolinea che si sta allargando il divario tra le attese di domanda di chip e la reale capacità di fornitura della rete elettrica.

I grandi cloud provider lavorano sempre più con le utility per costruire centrali a gas e infrastrutture elettriche dedicate; i laboratori di AI di frontiera e i nuovi provider cloud adottano sempre più soluzioni di energia "dietro il contatore" per colmare il gap temporale tra accesso alla rete e implementazione della capacità di calcolo.

Questo non significa che l’espansione delle infrastrutture AI si fermerà, ma influenzerà il ritmo con cui gli ordini si trasformano in ricavi.

Soluzioni come turbine a gas, generatori di backup, celle a combustibile sono in sviluppo, ma tempi di consegna degli apparati, permessi di connessione e accettazione locale influenzeranno i tempi di costruzione dei data center. Nucleare e piccoli reattori modulari saranno più una variabile dal 2030 in poi.

Di conseguenza, il problema centrale per Nvidia nei prossimi anni sarà se clienti, data center, energia e finanziamenti potranno crescere allo stesso ritmo.

Morgan Stanley conferma il giudizio "Overweight" e la raccomandazione come top pick su Nvidia, con prezzo obiettivo a 288 dollari, sottolineando che l’attuale P/E FY28 intorno a 17 volte non è elevato rispetto alla storia della società, ai peer del settore e al mercato in generale.

Tuttavia, una valutazione bassa di per sé non garantisce un rialzo immediato. Negli scorsi quattro trimestri, Nvidia ha registrato performance positive anche se la reazione del titolo il giorno seguente è stata negativa, a conferma che il mercato dà ormai per scontato i "beat delle attese". A contare per un vero recupero di valutazione, sarà la capacità del management di rispondere chiaramente a quattro domande:

1. A parte la guidance per il trimestre di ottobre, il ciclo di gennaio beneficerà di un’accelerazione evidente grazie a Rubin?
2. La fase di ramp-up di Rubin sarà sufficientemente fluida da mantenere la leadership di prodotto?
3. Qual è il reale impegno finanziario dietro ai contratti di lungo termine con OpenAI e simili?
4. Le pressioni su energia, regolamentazione e costi influenzeranno il ritmo di implementazione dopo il 2027?

In sintesi, il rapporto di Nvidia sarà probabilmente ancora una volta molto robusto. Tuttavia il mercato è passato alla fase successiva: non si accontenta più di vedere la domanda, ma vuole capire come la domanda sarà effettivamente soddisfatta tramite offerta, energia, finanziamenti e marginalità.

La storia di Nvidia resta ambiziosa e sostenuta anche da risultati di breve termine; tuttavia, con investimenti in infrastrutture AI che raggiungono le migliaia di miliardi di dollari, gli investitori devono valutare se l’intero sistema industriale dell’AI potrà proseguire il suo funzionamento su larga scala.