Questo articolo non costituisce un consiglio di investimento. L’autore non detiene attualmente posizioni in nessuna delle azioni qui menzionate.
Il dilemma ASIC: le sfide al predominio di NVIDIA
Con l’emergere di ASIC personalizzati specifici per l’IA, gli esperti stanno esaminando attentamente il loro potenziale di sconvolgere la roccaforte di NVIDIA nel mercato delle GPU. Nonostante il crescente interesse per gli ASIC, recenti approfondimenti di Morgan Stanley Research suggeriscono che questi chip personalizzati non rappresentano una minaccia significativa per il successo di mercato di NVIDIA.
Morgan Stanley: Nonostante gli ASIC, Nvidia continuerà a mantenere una quota di mercato dominante.
La categoria ASIC non è né superiore né inferiore alle GPU commerciali: è semplicemente un altro mezzo per ottenere lo stesso risultato.
Negli ultimi sei mesi, lo slancio nel settore dell’intelligenza artificiale è chiaramente…
— Jukanlosreve (@Jukanlosreve) 14 febbraio 2025
Panoramica del mercato: NVIDIA vs. AI ASIC
In un’analisi approfondita, Morgan Stanley Research sottolinea che NVIDIA è ben posizionata, rafforzando la sua argomentazione con gli attuali dati di mercato. NVIDIA mantiene un’impressionante capitalizzazione di mercato di circa 3 trilioni di $ e genera ricavi trimestrali di circa 32 miliardi di $.Al contrario, Broadcom detiene una capitalizzazione di mercato di circa 1, 1 trilioni di $, alimentata da soli 3, 2 miliardi di $ di ricavi trimestrali.
La ricerca evidenzia una netta differenza nei livelli di investimento, notando la relativa convenienza dello sviluppo di ASIC, che in genere costano meno di 1 miliardo di $.In netto contrasto, NVIDIA prevede di stanziare circa 16 miliardi di $ per la ricerca e lo sviluppo quest’anno.
“…NVIDIA investirà circa 16 miliardi di dollari in R&S solo quest’anno. Con quel finanziamento, NVIDIA può mantenere un ciclo di sviluppo di 4-5 anni gestendo tre team di progettazione in sequenza, ognuno con una cadenza architettonica di 18-24 mesi, offrendo innovazione in un arco di cinque anni. Inoltre, investono miliardi in tecnologie di interconnessione per aumentare le prestazioni su scala rack e cluster…”
Comprendere ASIC vs. Efficacia GPU NVIDIA
Mentre gli ASIC come la Tensor Processing Unit (TPU) di Google offrono una personalizzazione significativa, Morgan Stanley afferma che la maggior parte delle operazioni di addestramento e inferenza AI su larga scala attualmente non richiedono questo elevato livello di personalizzazione. NVIDIA continua a perfezionare la sua architettura GPU specificamente per i modelli di trasformatore, mantenendo un vantaggio competitivo nell’ottimizzazione.
Anche le considerazioni sui costi emergono come fattore primario per l’adozione di ASIC. Gli ASIC personalizzati sono disponibili per soli $ 3.000, mentre i chip H100 di NVIDIA hanno un prezzo di circa $ 20.000. Tuttavia, questi confronti iniziali sui costi trascurano le spese aggiuntive associate all’implementazione di ASIC.
Ad esempio, i cluster ASIC spesso comportano costi più elevati a causa dell’adozione di tecnologie di connessione ottica premium, mentre NVIDIA utilizza un sistema NVLINK basato su rame, più conveniente, nelle sue architetture a 72 GPU.
L’ineguagliabile potere d’acquisto di NVIDIA consente inoltre all’azienda di negoziare tariffe favorevoli per i chip di memoria ad alta larghezza di banda (HBM).La ricerca di Morgan Stanley afferma:
“Lo stesso vale per CoWoS; poiché molti ASIC utilizzano die più piccoli con stack più grandi, il costo di CoWoS può essere superiore a quello di NVIDIA. Naturalmente, i costi dei wafer di NVIDIA potrebbero essere più elevati a causa di die con reticolo limitato, ma nel complesso, Nvidia offre un valore eccezionale.”
Il paradosso del costo totale di proprietà (TCO)
Morgan Stanley sottolinea l’importanza di considerare le “ore di sviluppo software” nel costo totale di proprietà (TCO) per gli ASIC. L’SDK CUDA (Compute Unified Device Architecture) di NVIDIA offre vantaggi distinti, consentendo un ambiente di sviluppo software più efficiente per i suoi utenti.
Uno sguardo al futuro: tendenze e previsioni del mercato
Secondo Morgan Stanley, sia NVIDIA che AMD sono destinate a superare i concorrenti ASIC nell’anno in corso, in particolare nella seconda metà. L’azienda sottolinea l’ampio investimento di AMD nell’ecosistema e le recenti acquisizioni di entità software AI che ne potenziano la presenza sul mercato.
“La portata degli investimenti di AMD nell’ecosistema tende a superare di gran lunga quella dei fornitori di ASIC. Quest’anno, AMD ha completato due acquisizioni di asset software AI. Una di queste, l’acquisizione di ZT Systems, ha comportato l’acquisizione di un importante server ODM, la cessione dell’attività ODM e il mantenimento di talenti ingegneristici chiave correlati al computing su scala rack e cluster…”
Nel contesto di mercato più ampio, il silicio commerciale ha dominato il 90 percento dello spazio nel 2024, dove NVIDIA ha guidato in modo significativo con 98 miliardi di dollari di fatturato basato su chip. Al contrario, gli ASIC personalizzati hanno rappresentato solo il 10 percento, principalmente guidati dagli 8 miliardi di dollari di fatturato di Broadcom.
“Ci aspettiamo che la quota del 90% dei prodotti commerciali aumenti leggermente quest’anno.”
Morgan Stanley sottolinea anche potenziali vulnerabilità per i provider ASIC, notando che la dipendenza da singoli client, come Google o Amazon, potrebbe ostacolare la crescita. In particolare, si prevede che NVIDIA supererà TPU del 50% al 100% nel 2025.
Nelle previsioni a lungo termine, si prevede che il mercato totale indirizzabile (TAM) per gli ASIC per intelligenza artificiale crescerà da 12 miliardi di dollari nel 2024 a circa 30 miliardi di dollari entro il 2027, una stima più prudente rispetto a quanto previsto da molti analisti.
“Il rischio più grande a breve termine per NVIDIA sono i controlli sulle esportazioni degli Stati Uniti, che sono altrettanto problematici per AVGO. A lungo termine, il rischio più grande non è la concorrenza, ma un rallentamento degli investimenti, che prevediamo si verificherà verso la metà del 2026”.
Per ulteriori approfondimenti, visitare WCCFTech.
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