Nvidia: allarme dipendenza, come diversificare i ricavi?

Un’analisi approfondita

Il recente deposito di Nvidia presso la Securities and Exchange Commission (SEC) ha rivelato una concentrazione significativa dei ricavi, con due clienti anonimi che rappresentano il 39% delle entrate totali nel secondo trimestre del 2025. Questa rivelazione ha sollevato interrogativi sulla dipendenza del gigante dei chip da un numero limitato di acquirenti.
“Cliente A” ha contribuito al 23% delle entrate, mentre “Cliente B” ha rappresentato il 16%. Questo dato è in aumento rispetto all’anno precedente, quando i primi due clienti contribuivano rispettivamente al 14% e all’11% delle vendite. La società ha identificato questi clienti come “diretti”, ovvero produttori di apparecchiature originali (OEM), integratori di sistemi o distributori, che acquistano i chip direttamente da Nvidia.

Il ruolo dei fornitori di servizi cloud e dei clienti indiretti

La CFO di Nvidia, Colette Kress, ha dichiarato che i “grandi fornitori di servizi cloud” rappresentano circa il 50% delle entrate del data center dell’azienda. Questo è un dato significativo, considerando che il business dei data center ha contribuito all’88% delle entrate complessive di Nvidia nel secondo trimestre.
Tuttavia, è importante notare che i clienti “diretti” di Nvidia non sono necessariamente gli utenti finali dei chip. Essi acquistano i chip per integrarli in sistemi completi o schede circuitali che vengono poi venduti a data center, fornitori di servizi cloud e utenti finali. Pertanto, l’identità dei “Clienti A” e “B” rimane un mistero, anche se è probabile che i fornitori di servizi cloud come Microsoft, Amazon, Google e Oracle siano responsabili indirettamente di questa massiccia spesa.
Inoltre, Nvidia ha rivelato che due dei suoi clienti indiretti hanno contribuito ciascuno per oltre il 10% delle entrate totali, acquistando principalmente sistemi tramite i “Clienti A” e “B”. A complicare ulteriormente la situazione, un’azienda di ricerca e sviluppo sull’intelligenza artificiale ha contribuito in modo “significativo” alle entrate, sia attraverso clienti diretti che indiretti.

Prospettive future e rischi potenziali

Nonostante la concentrazione dei ricavi, Nvidia rimane ottimista sulle sue prospettive future. Il CEO Jensen Huang ha previsto una spesa di infrastrutture AI compresa tra 3 e 4 trilioni di dollari entro la fine del decennio. L’azienda prevede di catturare circa il 70% del costo totale di un data center focalizzato sull’AI da 50 miliardi di dollari, non solo per le sue unità di elaborazione grafica (GPU), ma anche per altri chip che vende.

Tuttavia, la dipendenza da un numero limitato di clienti comporta dei rischi. Come ha sottolineato l’analista di Gimme Credit, Dave Novosel, “la concentrazione dei ricavi tra un gruppo così ristretto di clienti presenta un rischio significativo”. Se questi clienti dovessero ridurre la loro spesa, Nvidia potrebbe subirne le conseguenze.

Diversificazione e resilienza: la strategia di Nvidia per il futuro

Nonostante i rischi derivanti dalla concentrazione dei ricavi, Nvidia sta attivamente lavorando per diversificare la sua base di clienti e rafforzare la sua resilienza. L’azienda sta espandendo la sua offerta di prodotti e servizi per soddisfare le esigenze di una gamma più ampia di settori, tra cui l’automotive, la sanità e la robotica.
Inoltre, Nvidia sta investendo in nuove tecnologie e piattaforme, come l’intelligenza artificiale generativa e il metaverso, per creare nuove opportunità di crescita. L’azienda sta anche collaborando con partner strategici per raggiungere nuovi mercati e clienti.

Questi sforzi di diversificazione e innovazione sono fondamentali per garantire la crescita sostenibile di Nvidia nel lungo termine e ridurre la sua dipendenza da un numero limitato di grandi clienti.

Amici, parliamoci chiaro. L’automazione, la scalabilità produttiva e la trasformazione digitale sono come un motore a reazione per un’azienda. Se hai pochi “clienti motore”, il rischio che il tuo aereo cada è alto. Fondamentale per il raggiungimento della stabilità è, a livello introduttivo, la comprensione dell’automazione attraverso il prisma della diversificazione.
A uno stadio più sofisticato, si discute dell’integrazione di algoritmi basati su machine learning predittivo, strumenti capaci non solo di monitorare ma anche di anticipare variazioni nella domanda, ottimizzando così il processo produttivo. Questa strategia riduce notevolmente il rischio legato alla dipendenza da un unico cliente e offre la possibilità di adattarsi velocemente alle oscillazioni del mercato.

Domandiamoci: fino a che punto possiamo considerare robusta questa nostra relazione con i colossi tech? È possibile affermare con certezza che l’accumulo d’influenza in poche mani possa risultare benefico per promuovere innovazione e sviluppo economico nel lungo periodo?