🌎 NVIDIA: Al culmine o sull'orlo del baratro?
I massimi storici di Nvidia sono accompagnati da segnali d'allarme. Una capitalizzazione di mercato di 4,37 trilioni di dollari e un rapporto P/E di 51 indicano aspettative gonfiate.
Rischi:
Domanda speculativa: l'investimento da 23,7 miliardi di dollari sembra una pompa di mercato artificiale.
Minacce macroeconomiche: il boom dell'intelligenza artificiale dovrà affrontare carenze energetiche.
Parallelo storico: lo scenario rispecchia la bolla pre-dot-com di Cisco.
Concorrenza spietata: AMD, Intel e i giganti del cloud stanno creando i propri chip.
Fattori di crescita:
Leadership nell'intelligenza artificiale, un ecosistema CUDA chiuso e una crescita del fatturato dei data center del 66%.
Nvidia è leader, ma le sue azioni sono diventate un asset ad alto rischio. Qualsiasi rallentamento delle performance aziendali porterà a un crollo del prezzo delle azioni.
Lo scenario di base è un ampio trend laterale.
I massimi storici di Nvidia sono accompagnati da segnali d'allarme. Una capitalizzazione di mercato di 4,37 trilioni di dollari e un rapporto P/E di 51 indicano aspettative gonfiate.
Rischi:
Domanda speculativa: l'investimento da 23,7 miliardi di dollari sembra una pompa di mercato artificiale.
Minacce macroeconomiche: il boom dell'intelligenza artificiale dovrà affrontare carenze energetiche.
Parallelo storico: lo scenario rispecchia la bolla pre-dot-com di Cisco.
Concorrenza spietata: AMD, Intel e i giganti del cloud stanno creando i propri chip.
Fattori di crescita:
Leadership nell'intelligenza artificiale, un ecosistema CUDA chiuso e una crescita del fatturato dei data center del 66%.
Nvidia è leader, ma le sue azioni sono diventate un asset ad alto rischio. Qualsiasi rallentamento delle performance aziendali porterà a un crollo del prezzo delle azioni.
Lo scenario di base è un ampio trend laterale.
Trade attivo
Vorremmo aggiungere qualche informazione da pubblicare.Tutti parlano dei costosi chip Nvidia per l'addestramento dell'IA. Ma la vera battaglia per denaro e influenza si è già spostata su un altro ambito: l'inferenza, ovvero l'uso di modelli già pronti.
Google e Amazon non stanno cercando chip più potenti di Nvidia. Il loro obiettivo è creare chip specializzati (TPU, Inferenza) più economici ed efficienti, specificamente per l'esecuzione di modelli pre-addestrati.
Perché è importante?
Scala: il numero di richieste di IA (inferenza) supererà di gran lunga il volume di addestramento dell'IA.
Economia: perché pagare una Ferrari (chip Nvidia) quando una Toyota (chip ottimizzato per un compito specifico) sarà sufficiente per gli spostamenti quotidiani?
Il punto debole di Nvidia è il prezzo.
Gli hyperscaler sono costretti ad acquistare GPU Nvidia per l'addestramento, ma stanno facendo tutto il possibile per ridurre la loro dipendenza da esse per l'inferenza di massa. Il motivo sono i margini e il controllo.
Disporre di un proprio stack verticale (dall'hardware al cloud) consente ad Amazon e Google di offrire inferenza a costi inferiori. A lungo termine, i loro investimenti nei chip danno i loro frutti.
Nvidia probabilmente rimarrà il re nell'addestramento dei modelli più complessi. Ma il gigantesco e crescente mercato dell'inferenza sarà frammentato tra coloro che controllano l'infrastruttura: le piattaforme cloud con i loro chip specializzati.
Questo minaccia Nvidia di perdere la parte più preziosa del mercato e rende meno prevedibili i suoi ricavi futuri.
🔎 Full Research :
🌐 t.me/A3MInvestments
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Declinazione di responsabilità
Le informazioni e le pubblicazioni non sono intese come, e non costituiscono, consulenza o raccomandazioni finanziarie, di investimento, di trading o di altro tipo fornite o approvate da TradingView. Per ulteriori informazioni, consultare i Termini di utilizzo.
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