Confronto tra Nvidia e Broadcom nel settore dei chip per l'intelligenza artificiale

Analisi delle strategie e delle prospettive di Nvidia e Broadcom nel mercato dei semiconduttori per AI, tra GPU per scopi generali e ASIC personalizzati.

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In questo articolo:

Il panorama degli investimenti nell'intelligenza artificiale è ricco di opzioni, tra cui spiccano le società di semiconduttori. Nvidia (NVDA) e Broadcom (AVGO) rappresentano due approcci distinti alla progettazione di hardware per il computing AI. Nvidia produce unità di elaborazione grafica (GPU), che sono state le unità di calcolo più diffuse nel settore AI. Broadcom, invece, segue un percorso diverso, focalizzandosi sulla creazione di chip AI personalizzati, noti come ASIC (Application-Specific Integrated Circuits), progettati su misura per clienti specifici.

L'approccio delle GPU flessibili di Nvidia

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Nvidia realizza GPU a scopo generale, che possono essere impiegate in un'ampia varietà di compiti. La flessibilità di una GPU è necessaria per attività come l'addestramento dei modelli di IA, dove può gestire carichi di lavoro e informazioni molto diversi. La domanda elevata per i suoi chip ha permesso a Nvidia di crescere rapidamente, diventando la più grande società al mondo per capitalizzazione di mercato. Per l'anno fiscale 2027 di Nvidia, che termina a gennaio 2027, gli analisti di Wall Street si aspettano una crescita dei ricavi del 52%. Nvidia sta inoltre per lanciare la sua prossima architettura di chip, Rubin, che rappresenterà un significativo balzo in avanti rispetto all'architettura Blackwell.

La strategia degli ASIC personalizzati di Broadcom

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Broadcom adotta un approccio diverso al computing AI. Invece di commercializzare capacità di calcolo ampie, Broadcom collabora direttamente con un cliente specifico per realizzare un chip appositamente studiato per le sue esigenze. Questa strategia elimina le funzioni non necessarie che fanno aumentare il prezzo di una GPU e mantiene solo gli elementi essenziali per il lavoro specifico. L'esempio più famoso è l'Unità di Elaborazione Tensoriale (TPU) di Google, sviluppata in partnership con Broadcom. La direzione prevede che i ricavi dei semiconduttori AI di Broadcom raddoppino su base annua nel primo trimestre. Per il suo anno fiscale 2026, che termina all'inizio di novembre 2026, gli analisti si aspettano una crescita del 52%, la stessa prevista per Nvidia.

Differenze chiave nelle applicazioni: training e inference

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La documentazione indica una differenza fondamentale nell'applicazione dei chip. Per compiti come l'inferenza, dove gli input e gli output sono abbastanza standardizzati, l'utilizzo di una GPU può essere inefficiente. Questa inefficienza apre la porta a Broadcom e ai suoi ASIC. Questi circuiti integrati specifici per applicazioni possono offrire velocità di elaborazione superiori a costi inferiori quando il carico di lavoro è ben definito e ripetitivo. Pertanto, l'approccio di Broadcom è più adatto a scenari specializzati, mentre le GPU di Nvidia mantengono un vantaggio nella flessibilità.

Confronto di valutazione e metriche finanziarie

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Dal punto di vista degli investimenti, esistono differenze nella valutazione. Le azioni Broadcom quotano a 32,4 volte gli utili forward. Nvidia quotano a 24,6 volte gli utili dell'anno fiscale 2027, il che implica un premio più elevato per il possesso di Broadcom. Nonostante Nvidia abbia una capitalizzazione di mercato di circa 4,5 trilioni di dollari, le aspettative di crescita sono pari a quelle di Broadcom, che è un'impresa notevole data la sua dimensione. Per confronto, AMD, un altro competitor, ha una crescita attesa del 32% per il 2026 e quotano a 40 volte gli utili attesi.

Il ruolo degli hyperscaler e la domanda di hardware

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Gli iperscaler AI sono i principali clienti per queste tecnologie. Invece di utilizzare i prodotti Nvidia, alcuni iperscaler stanno iniziando a esplorare alternative da Broadcom. Molti clienti, tra cui OpenAI, hanno annunciato un chip personalizzato con Broadcom, e questi dovrebbero iniziare a essere distribuiti nei prossimi anni. La spesa in capitale per l'AI da parte dei grandi player tecnologici rimane un forte motore di domanda per entrambe le aziende. La documentazione descrive come i data center e l'infrastruttura di rete siano segmenti cruciali per entrambe le società.

Prospettive di investimento e considerazioni finali

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La documentazione presenta opinioni editoriali sul potenziale di investimento. Alcune analisi suggeriscono che Nvidia rimanga la scelta dominante, crescendo rapidamente nonostante la forte concorrenza. Altre opinioni indicano che la scelta tra Broadcom e Nvidia sia molto equilibrata, e che gli investitori potrebbero trarre beneficio dal possedere entrambe le azioni per avere esposizione a entrambi i potenziali vincitori. La percezione che Nvidia sia un titolo sopravvalutato non è supportata dai multipli di acquisto forward, che la indicano come più economica di Broadcom e AMD rispetto alle rispettive crescite attese.

Questo articolo è stato redatto esclusivamente sulla base delle fonti elencate, senza aggiunte speculative o informazioni esterne.

Fonti

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In breve

  • broadcom
  • gpus
  • asics
  • inference

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