Lunedì i riflettori saranno puntati su Nvidia. In occasione della conferenza annuale degli sviluppatori della società, l'Amministratore delegato Jensen Huang salirà sul palco per presentare nuovi prodotti e partnership, soprattutto nel campo dell'intelligenza artificiale. L'appuntamento è molto seguito da investitori e analisti perché offre l'opportunità di valutare i progressi dell'azienda e capire se continuerà ad esercitare un dominio assoluto nel campo dei chip di fascia alta. Le novità potrebbero riguardare una serie di tecnologie avanzate, oltre ai semiconduttori, come i data center, gli assistenti digitali conosciuti come AI agent e i robot.
I chip di Nvidia muovono centinaia di miliardi di dollari, perché le Big Tech come Amazon, Meta Platforms, Microsoft e Alphabet stanno investendo molto nei propri data center e nelle infrastrutture di rete legate all'intelligenza artificiale. Il gruppo dei quattro hyperscaler quest'anno spenderà circa 700 miliardi di dollari, una cifra molto superiore a quella dello scorso anno.
Tuttavia, i prodotti di Nvidia sono molto costosi e ora la società deve affrontare la concorrenza di altri progettisti e produttori di semiconduttori, mentre alcuni dei suoi clienti stanno sviluppando chip proprietari. Meta, ad esempio, ha recentemente dichiarato di voler lanciare nuovi chip per l'AI ogni sei mesi. Alla luce di questo scenario, gli osservatori finanziari si aspettano che la quota di mercato di Nvidia possa ridursi nei prossimi anni.
"Nvidia vedrà sicuramente più concorrenza rispetto a un anno fa", ha affermato KinNgai Chan, managing director di Summit Insights Group. "Oggi Nvidia detiene ancora oltre il 90% della quota di mercato sia nel training sia nell'inference". A suo avviso, la società potrebbe iniziare a perdere quote di mercato dal 2027, quando i programmi interni di sviluppo di ASIC - i circuiti integrati specifici per applicazioni - raggiungeranno una certa scala, soprattutto nel mercato dell'inference. Questi chip sono progettati per un'unica funzione o carico di lavoro personalizzato e possono risultare più efficienti delle GPU generiche.
In attesa della conferenza degli sviluppatori, Nvidia ha cercato di rafforzare la propria posizione acquistando Groq, startup specializzata nel calcolo di inferenza veloce ed economico, per 17 miliardi di dollari.
Conferenza sviluppatori Nvidia: cosa aspettarsi
Per tutti questi aspetti, la conferenza degli sviluppatori quest'anno riveste un'importanza particolare e le aspettative sono molto elevate (AI Conference, Mar 16-19, 2026 San Jose, NVIDIA GTC). "Mi aspetto che Nvidia presenti un aggiornamento della roadmap full-stack, da Rubin a Feynman, sottolineando inferenza, agentic AI, networking e infrastrutture per le AI factory", ha affermato Jacob Bourne, analista di eMarketer, facendo riferimento alle attuali e future generazioni di chip Nvidia.
William McGonigle, analista di Third Bridge, si aspetta che Nvidia nel corso della conferenza degli sviluppatori presenti una nuova linea di server che combinerà i chip Groq con le tecnologie di networking Nvidia per creare prodotti più veloci ed efficienti nei costi. Inoltre, l'esperto prevede approfondimenti sul tema, molto caldo, delle CPU.
Le CPU negli ultimi anni sono passate in secondo piano rispetto alle GPU di Nvidia, ma ora stanno tornando alla ribalta. In sostanza, il colosso di Santa Clara nel corso della conferenza degli sviluppatori dovrebbe mostrare server basati esclusivamente sulle proprie CPU. "Con l'ascesa dell'agentic AI, il collo di bottiglia si trova ora nel livello di orchestrazione degli agenti, che è gestito dalle CPU", ha spiegato McGonigle.
Infine, l'attenzione sarà focalizzata anche sugli investimenti che Nvidia ha sostenuto in Lumentum e Coherent, due produttori di laser utilizzati per trasmettere informazioni tra i chip attraverso fasci di luce e quindi in grado di connettere i chip Nvidia all'interno dei grandi data center. Al momento, la produzione di questi componenti è insufficiente rispetto al volume di semiconduttori venduto annualmente da Nvidia. La sfida, quindi, sarà rendere tali prodotti "abbastanza economici da poter essere implementati su larga scala", ha affermato Bourne di eMarketer.