Il business networking di Nvidia supera i 31 miliardi di dollari e ridefinisce l'architettura dei data center AI

La divisione networking di Nvidia ha generato 11 miliardi di dollari nell'ultimo trimestre con una crescita annua del 267%. L'acquisizione di Mellanox e le nuo…

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Il business networking di Nvidia supera i 31 miliardi di dollari e ridefinisce l'architettura dei data center AI

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Il business networking di Nvidia supera i 31 miliardi di dollari e ridefinisce l'architettura dei data center AI

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La divisione networking di Nvidia ha raggiunto 11 miliardi di dollari di ricavi nell'ultimo trimestre, registrando una crescita annua del 267% e portando il totale annuale a oltre 31 miliardi. Questo segmento, nato dall'acquisizione di Mellanox nel 2020 per 7 miliardi di dollari, è diventato il secondo driver di ricavi dell'azienda dopo il comparto compute, superando in un solo trimestre ciò che Cisco realizza in un anno intero secondo quanto riferito da Kevin Cook di Zacks Investment Research.

La crescita del networking riflette la trasformazione strategica di Nvidia da produttore di chip a fornitore di infrastruttura AI integrata. L'azienda non vende più singolarmente le GPU, ma offre soluzioni complete che combinano calcolo, networking e storage in sistemi progettati per il training e il deployment dei modelli di intelligenza artificiale.

L'origine dell'espansione networking

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La decisione di Jensen Huang di acquisire Mellanox nel 2020 è stata interpretata dagli analisti come la mossa strategica che ha completato l'offerta Nvidia. Kevin Deierling, senior vice president del networking presso Nvidia ed ex dipendente Mellanox, ha dichiarato che Huang individuò nel networking il componente mancante per trasformare le GPU in un pacchetto completo.

Secondo Deierling, la visione di Huang era che il data center fosse diventato la nuova unità di calcolo. Networking non significa più connettere dispositivi periferici, ma costituisce la fondazione dell'infrastruttura. La piattaforma include NVLink per la comunicazione tra GPU all'interno di un rack, InfiniBand Switches per l'in-network computing, Spectrum-X per l'Ethernet ottimizzato per AI e switch con ottica co-impacchettata.

Nel trimestre recente, i ricavi networking hanno registrato un incremento del 263% su base annua. I prodotti NVLink, Spectrum-X Ethernet e InfiniBand hanno guidato la domanda per connettere migliaia di GPU e trasmettere enormi volumi di dati ad alta velocità.

La piattaforma Vera Rubin e le innovazioni GTC 2026

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Durante la conferenza Nvidia GTC del marzo 2026, Huang ha annunciato la piattaforma Vera Rubin, che include sei nuovi chip progettati per gli "AI supercomputer". L'azienda ha presentato anche la nuova piattaforma Nvidia Inference Context Memory Storage e switch Spectrum-X Ethernet Photonics più efficienti.

NVLink 6 offre 260 TB/s di bandwidth all'interno di un singolo rack Vera Rubin, permettendo a 72 GPU di operare come un singolo super-chip. Spectrum-6 Ethernet introduce ottica co-impacchettata che integra laser direttamente nel silicon dello switch, eliminando i transceiver ad alto consumo energetico e garantendo un miglioramento dell'efficienza energetica di cinque volte.

BlueField-4 STX alimenta la nuova piattaforma CMX per la gestione del contesto memoria, scaricando il KV cache così che l'inference non debba recuperare memoria attraverso l'intero data center. Scale-Across con Spectrum-XGS connette cluster tra diverse regioni, creando un sistema nervoso AI globale dove il contesto può risiedere in edifici diversi.

Il data center come AI Factory

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Huang ha definito il data center contemporaneo come una "AI Factory", progettato specificamente per il training dei modelli AI. Questa concezione implica che il networking non sia più una componente periferica ma la struttura portante dell'infrastruttura computazionale.

Secondo l'analisi di NAND Research, Nvidia sta rendendo impossibile separare networking da compute e memoria. In ambito AI, il networking non connette macchine ma le fonde: due computer non comunicano, diventano un'unica entità. La distinzione tradizionale tra formazione e inference si riflette nella scelta della rete: InfiniBand per il training, Spectrum-X Ethernet per l'inference.

I dati finanziari confermano la centralità dei data center. La divisione Data Center ha generato 193,7 miliardi di dollari nel fiscal 2026, rappresentando circa il 90% dei ricavi totali di Nvidia. L'azienda ha raggiunto 215,9 miliardi di dollari di ricavi complessivi con un incremento del 65% su base annua e un margine lordo del 71,1%.

Il confronto con AMD

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Il divario tra Nvidia e AMD nel segmento data center è significativo. AMD ha riportato 34,6 miliardi di dollari di ricavi totali nel 2025, con la divisione Data Center che ha contribuito con 16,6 miliardi di dollari, un incremento del 32% su base annua. I ricavi Data Center di Nvidia superano quelli di AMD di oltre undici volte.

AMD ha guadagnato quota di mercato con i processori server EPYC e gli acceleratori GPU Instinct tra i clienti enterprise e cloud. Tuttavia, la differenza di scala permane sostanziale. L'infrastruttura software di Nvidia rappresenta un vantaggio competitivo che crea costi di switch per i clienti, rendendo la migrazione verso soluzioni alternative complessa anche quando chip concorrenti offrono prestazioni simili.

AMD mantiene una maggiore diversificazione rispetto a Nvidia. L'azienda ha generato 14,6 miliardi di dollari dai segmenti Client e Gaming, più 3,5 miliardi da prodotti Embedded nel 2025. Questa varietà offre protezione in caso di indebolimento della domanda in singoli comparti. Nvidia si è trasformata in un fornitore quasi puro di infrastruttura AI, con conseguente vulnerabilità a eventuali decelerazioni nelle spese di capitale per data center.

Le sfide geopolitiche e le restrizioni all'esportazione

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Entrambe le aziende affrontano ostacoli geopolitici identici. Nvidia ha escluso le proiezioni di vendita di chip per data center in Cina dalle stime per il primo trimestre fiscal 2027, citando le politiche di limitazione all'esportazione. AMD ha subito conseguenze analoghe dalle limitazioni sui prodotti GPU MI308 per data center, che hanno influito negativamente sulle performance 2025.

Gli analisti evidenziano che entrambi i produttori devono gestire incertezze derivanti da restrizioni commerciali e potenziali variazioni nei pattern di spesa aziendale. La rimozione delle proiezioni Cina dal guida di Nvidia rappresenta un elemento di attenzione per gli investitori.

Le partnership strategiche

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Nvidia ha siglato accordi con T-Mobile e Nokia per il deployment della tecnologia AI-RAN. L'integrazione di Metropolis VSS 3 per l'analisi video consentirà a città, utility e operatori industriali di implementare applicazioni AI in tempo reale per la gestione urbana e industriale.

La collaborazione con Uber per il software di veicoli autonomi prevede l'utilizzo di DRIVE Hyperion e dell'AI reasoning-based Alpamayo. Entro il 2028, le principali città vedranno flotte autonome guidate dalle soluzioni AI di Nvidia per la mobilità senza conducente.

L'ecosistema dei fornitori

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La domanda per l'infrastruttura AI sta coinvolgendo aziende lungo tutta la filiera. Arista Networks ha raggiunto 9 miliardi di dollari di ricavi record nel 2025, con una crescita del 29% su base annua. I ricavi AI networking di Arista hanno totalizzato 1,5 miliardi di dollari nel 2025, con proiezioni di raddoppio a 3,2 miliardi nel 2026.

Arista compete con Nvidia nel segmento degli switch Ethernet ad alte prestazioni, ma si differenzia con la piattaforma software EOS che gestisce l'intera rete. L'azienda prevede di aggiungere uno o due grandi clienti nel corso dell'anno, suggerendo domanda sostenuta per i prodotti Etherlink e switching.

Vertiv Holdings fornisce soluzioni di gestione energetica e raffreddamento per cluster di chip su larga scala. Nel quarto trimestre gli ordini organici sono cresciuti del 252% su base annua, con un backlog raddoppiato a 15 miliardi di dollari. I ricavi organici per il 2026 sono prospettati in crescita del 28% rispetto al 2025. I ricavi totali di Vertiv sono più che raddoppiati dal 2021, raggiungendo 10,2 miliardi di dollari, con proiezioni di 19,4 miliardi entro il 2028.

Le proiezioni finanziarie

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Huang prevede 1.000 miliardi di dollari in ordini cumulativi per le GPU Blackwell e Rubin fino al 2027. Questa stima rappresenta un incremento rispetto alle previsioni precedenti di 500 miliardi di dollari. Il titolo Nvidia è scambiato a 21 volte le stime degli utili per l'anno corrente, valutazione che secondo alcuni analisti potrebbe sottostimare il potenziale di crescita a lungo termine.

Il rapporto prezzo-utenti di 35,24 e il rapporto prezzo-vendite di 19,43 posizionano il titolo a livelli che alcuni investitori considerano accessibili rispetto alle prospettive di crescita. La struttura finanziaria mostra un rapporto debito-patrimonio netto di 0,07 e un rapporto corrente di 3,9.

Le considerazioni degli analisti

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Gli analisti prevedono per Arista una crescita annua degli utili del 21% nei prossimi anni. Per Vertiv, le stime di consenso indicano una crescita annua degli utili del 31%. Entrambe le aziende dipendono dalla spesa per data center: un rallentamento in questo settore avrebbe impatti negativi su Nvidia, Arista e Vertiv.

La competizione si intensifica con Intel, Google e i player cinesi come Baidu che sviluppano chip interni. Questi competitor prendono di mira lo stesso mercato inference-driven su cui Nvidia punta per la prossima fase di adozione AI.

Il concetto di "AI Factory" sta permeando dall'hyperscale verso l'infrastruttura mainstream. I fabric deterministici, l'Ethernet accelerato, il networking consapevole della memoria e i principi di design GPU-centrici si diffonderanno nell'infrastruttura standard, secondo NAND Research, anche se non immediatamente.

Questo articolo è una sintesi basata esclusivamente sulle fonti elencate.

Implicazioni e scenari

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La crescita del networking Nvidia riflette una trasformazione strutturale del settore: il data center diventa un sistema integrato dove networking, compute e memoria sono indissociabili. Questa evoluzione crea barriere significative all'ingresso per i competitor.

  • Scenario 1: La strategia di piattaforma integrata potrebbe consolidare il vantaggio competitivo di Nvidia, rendendo la migrazione verso soluzioni alternative più costosa anche quando le prestazioni dei chip sono comparabili.
  • Scenario 2: Le restrizioni all'esportazione in Cina potrebbero rallentare la crescita, ma la diversificazione tramite partnership nei settori automotive e telecomunicazioni potrebbe compensare parzialmente.
  • Scenario 3: L'ecosistema dei fornitori (Arista, Vertiv) potrebbe continuare a beneficiare della domanda per infrastrutture AI, estendendo l'effetto rete oltre i confini di Nvidia.

Cosa monitorare

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  • L'evoluzione dei margini lordi rispetto alle proiezioni, come indicatore di sostenibilità della crescita.
  • La capacità di AMD di ridurre il divario nel segmento data center attraverso l'offerta software e l'integrazione.
  • L'impatto delle limitazioni geopolitiche sui ricavi prospettici e sulle strategie di localizzazione.

Nota editoriale: questa sezione propone una lettura analitica dei temi trattati, senza introdurre dati fattuali non presenti nelle fonti.

Fonti

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In breve

  • nvidia
  • ai-infrastructure
  • datacenter
  • gpu

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