La spesa per infrastrutture legate all'intelligenza artificiale è prevista in diminuzione a favore degli investimenti in chip, in particolare le GPU, che hanno una vita utile più breve e un turnover più elevato rispetto ai componenti dei data center.
L'analista di JPMorgan Tarek Hamid prevede che la spesa per chip specifici per l'AI potrebbe salire al 60% delle spese annuali totali in conto capitale entro il 2030, rispetto al 50%. Questa tendenza è favorevole per Nvidia, che ha riportato 81,6 miliardi di dollari di ricavi per il suo primo trimestre fiscale, con un aumento dell'85% rispetto all'anno precedente.
Il CEO Jensen Huang ha sottolineato il ruolo centrale di Nvidia nella transizione verso l'AI, mentre il CFO Colette Kress ha previsto che la spesa per l'AI potrebbe raggiungere i 3 trilioni a 4 trilioni di dollari all'anno entro la fine del decennio.
Nonostante le forti performance di Nvidia, le sue azioni non hanno tenuto il passo con i concorrenti come AMD, che ha visto il proprio prezzo delle azioni più che raddoppiare quest'anno.
La longevità delle attrezzature dei data center rispetto alle GPU è un fattore chiave in questo cambiamento, poiché i componenti dei data center possono durare fino a 30 anni, mentre le GPU potrebbero necessitare di sostituzione ogni pochi anni.
JPMorgan prevede oltre 3 trilioni di dollari di finanziamenti per chip e hardware AI nei prossimi cinque anni, con la spesa per il silicio prevista in aumento fino a 800 miliardi di dollari entro il 2030. Tuttavia, rimangono preoccupazioni riguardo ai guadagni complessivi di produttività derivanti dagli investimenti in AI, con gli economisti che prevedono aumenti modesti della produttività.
Questa incertezza potrebbe influenzare la giustificazione per un aumento della spesa per le infrastrutture AI. Nel breve termine, si prevede che Nvidia spedisca 8,9 milioni di GPU quest'anno, superando significativamente concorrenti come Google e Amazon nel mercato dei chip AI.