Punti salienti del rapporto finanziario di Nvidia: ritmo di distribuzione di Rubin e impegno di OpenAI sulla potenza di calcolo

Nvidia pubblicherà il report trimestrale il 26 agosto, e l'attenzione del mercato si è spostata dalle performance in sé verso due linee narrative più profonde: la velocità di ramp up della nuova generazione dell’architettura Rubin e la logica finanziaria implicita nell’accordo pluriennale per la fornitura di potenza di calcolo su vasta scala legato a OpenAI. Jefferies afferma che i dati complessivi di Nvidia per questa stagione sono forti, e le prospettive rialziste sono già pienamente prezzate dal mercato, ma il ritmo di diffusione di Rubin e il trattamento contabile dell’accordo con OpenAI saranno i temi centrali della call sui risultati.

Gli analisti di Jefferies prevedono che il fatturato di Nvidia del trimestre di luglio raggiungerà i 95 miliardi di dollari, superiore alla stima consensuale di 91,9 miliardi di dollari, con una crescita sequenziale di circa il 16%; le guidance per il trimestre di ottobre dovrebbero essere di 108 miliardi di dollari, circa il 4% sopra i 103,7 miliardi di dollari stimati dal consenso. La banca prevede che la serie Rubin (VR/R200) rappresenterà circa il 12% del fatturato GPU nel F3Q27, salendo oltre il 40% nel F4Q27; il F1Q28 potrebbe segnare il punto di svolta dove Rubin supera Blackwell come principale fonte di ricavi, con un volume stimato di spedizione di 2 milioni di unità.

Nel frattempo, il 17 agosto Nvidia ha annunciato un accordo con SB Energy per costruire il campus computazionale PORTS-Pike in Ohio, con OpenAI che detiene un contratto di locazione ventennale e Nvidia come unico fornitore di potenza di calcolo, oltre a investire 1,5 miliardi di dollari in SB Energy.

Il management ha rivelato che l’impegno attuale e pianificato di OpenAI ammonta a circa 12GW, espandibili fino a 16GW di potenza computazionale Nvidia, corrispondenti a circa 600 miliardi di dollari di ricavi cumulati entro il 2030, il più grande impegno cliente mai dichiarato fino a ora. La modalità contabile e le modalità di disclosure di possibili passività potenziali legate a questo accordo rappresenteranno una delle principali variabili di rischio per il mercato.

Jefferies ritiene che l’efficienza del cambio piattaforma di Rubin sarà significativamente superiore rispetto al ramp-up iniziale di Blackwell, e prevede che nel C26 la scala di deployment dei rack Rubin raggiungerà almeno 13.000 unità, superando le 120.000 nel C27.

Vera Rubin NVL72 mantiene la forma di chassis Oberon da 72-GPU stabilita con GB200/GB300, conservando lo stesso ingombro fisico e la base produttiva/distributiva, con un sistema di raffreddamento ad acqua a 45 gradi compatibile direttamente con i data center liquid cooled esistenti. Sul fronte dell’assemblaggio, Nvidia ha trasformato i vassoi di calcolo e degli switch NVLink in un design modulare senza cavi, tubi o ventole, usando un PCB centrale per sostituire i numerosi cablaggi NVLink installati manualmente nell’era Blackwell; secondo il management, questo ha ridotto il tempo di assemblaggio dei vassoi da circa 2 ore a 5 minuti.

Per quanto riguarda la supply chain, Nvidia descrive l’ecosistema Rubin come lungo il doppio di Grace Blackwell, coinvolgendo 30 Paesi, 350 fabbriche e centinaia di partner industriali.

La produzione di massa partirà nel F3Q27, per poi crescere progressivamente nel F4Q27; il F1Q28 viene definito dal management come un trimestre “molto grande”, con Jefferies che stima 2 milioni di unità spedite. È da evidenziare che tutti i laboratori avanzati prevedono di adottare Vera Rubin sin dall’inizio, a differenza della fase iniziale di Blackwell.

Il management stima un TAM (mercato indirizzabile totale) delle CPU pari a 200 miliardi di dollari, con un obiettivo di ricavi CPU per l’intero F27 di 20 miliardi di dollari, incluse le linee Grace e Vera.

Secondo le stime bottom-up di Jefferies, i ricavi delle companion CPU per il F27 ammonterebbero a 8,65 miliardi di dollari, il che implica ricavi standalone per Vera CPU di circa 11,35 miliardi di dollari; la run-rate annualizzata per il F4Q27 sarebbe intorno ai 32 miliardi. Il prezzo medio di Vera viene stimato a circa 4.000 dollari, realizzato con tecnologia 3nm near-litho-limit monolithic die, con margini allineati al business AI complessivo di Nvidia.

Sul fronte clienti, SPCX ha già confermato l’adozione dell’architettura “tutta Nvidia”, Oracle prevede di distribuire centinaia di migliaia di processori Vera CPU; Microsoft ha invece un impegno più cauto, mentre OpenAI e Anthropic sono ancora in fase di valutazione.

Jefferies sottolinea che i clienti ACIE (Enterprise AI e Cloud Infrastructure) peseranno di più sulla crescita delle entrate Vera CPU. Dal punto di vista competitivo, AMD Venice è attualmente il leader assoluto ed è già in fase di ramp-up nel 2H26; Intel offre una certa elasticità di capacità, ma in assenza della tecnologia Spatial Multi-threading resta secondo Jefferies indietro dal punto di vista tecnico.

Il 17 agosto, Nvidia ha annunciato una partnership con SB Energy per il campus tecnologico PORTS-Pike in Ohio, sito ricavato dall’ex sede DOE Portsmouth, con OpenAI titolare di un contratto ventennale di locazione, Nvidia come unico fornitore di potenza di calcolo, copertura tramite credito di 4,25GW IT capacity e diritto di opzione per gli ulteriori 3,75GW (per un totale di 8GW) e un investimento di 1,5 miliardi di dollari in SB Energy.

Secondo Nvidia, ogni generazione di sistemi installati nel campus corrisponde a circa 1,5 milioni di GPU e produce tra 150 e 200 miliardi di dollari di ricavi (equivalente a 100.000-133.000 dollari per GPU) in multi-ciclo d’upgrade lungo i 20 anni dell’accordo.

Il management ha inoltre dichiarato che impegni attuali e pianificati di OpenAI raggiungono un totale di circa 12GW di potenza Nvidia, espandibile a 16GW, per 600 miliardi di dollari di ricavi cumulati entro il 2030 — attualmente il più grande singolo contratto cliente dichiarato, che corrisponde a circa 37 miliardi di dollari per GW se si considera il massimo di 16GW, coerente con quanto comunicato dalla direzione sull’indicatore CapEx/$GW.

Jefferies evidenzia che questa collaborazione rappresenta un cambio rilevante per il bilancio di Nvidia — Nvidia non si accolla il costo totale del campus, ma solo parte del leasing e delle spese energetiche, con impegni di valore residuo specifici. Questi scatteranno gradualmente tra il 2028 e il 2030, in parallelo con l’entrata in funzione progressiva dei data center, e si ridurranno seguendo il pagamento dei canoni da parte di OpenAI. Tuttavia, il report sottolinea che l'annuncio segue di sole una settimana la decisione di definire una piattaforma di finanziamento terza da 50 miliardi di dollari come “customer financing off-balance”, e ciò potrebbe riaccendere timori degli investitori su possibili casi di finanziamento circolare.

La questione centrale della call sui risultati sarà: il trattamento contabile e le modalità di disclosure delle passività potenziali, se questa struttura contrattuale potrà essere replicata per altri laboratori avanzati, e come Nvidia valuta il rischio del valore residuo di un singolo asset locato a vent’anni — risposte che influenzeranno direttamente quanto la crescita degli ACIE sarà trainata da Nvidia stessa e quali multipli di valutazione il mercato sarà disposto a riconoscere.

Jefferies ritiene che il programma Scale-Up CPO promesso pubblicamente da Nvidia alla GTC di quest’anno sia sotto pressione sui tempi. I dati di supply chain confermano che la forma rack Kyber è stata rinviata, e la tabella di marcia Scale-Up CPO potrebbe slittare dal C28 al C29 o anche più avanti.

Nella fase di transizione, alcune opinioni suggeriscono che Nvidia possa favorire soluzioni di connessione multi-rack tipo NPO, ad esempio comporre una topologia NVL576 usando 8 rack Oberon NVL72. Jefferies ritiene questa strada plausibile, forse già pianificata, ma vista la complessità tecnica difficilmente sarà la soluzione dominante. In ambito Scale-Up, Nvidia ha introdotto NVLink 6 insieme a VR200 NVL72, raddoppiando il numero di switch NVLink da 16 a 32 rispetto alla precedente generazione NVL72.

Per quanto riguarda la Scale-Out CPO, lo switch Spectrum-6 CPO è entrato nella fase di produzione di massa, con la capacità che dovrebbe crescere nella seconda metà del 2026. I primi clienti includono CRWV, Lambda, META, MSFT e ORCL. Jefferies conferma che Broadcom (AVGO) e TH6 restano i protagonisti di questo segmento, e che la domanda a breve termine per la Scale-Out CPO rimarrà moderata.

La disponibilità di energia rispetto alla crescita della domanda di chip sta diventando la variabile chiave che limita l’espansione dell’infrastruttura AI. I grandi cloud provider (AMZN, MSFT, GOOG, META) guidano la costruzione di centrali a gas dedicate e linee di trasmissione finanziando le utility pubbliche; i laboratori avanzati (OpenAI/Anthropic/xAI) e i nuovi cloud provider stanno adottando sempre più often soluzioni BTM (“behind-the-meter”) per ridurre il gap tra prontezza della rete e domanda di XPU.

Jefferies stima che il divario tra deployment di XPU e fornitura di energia sarà di circa 30GW nel C27 e 53GW nel C28, ma il gap netto effettivo sarà nell’ordine di decine di GW — inferiore rispetto al picco nominale di 566GW — a causa di conteggi sovrapposti tra nuove capacità e piani di costruzione data center, oltre a differenze di timing tra la disponibilità di capacità elettrica e la reale implementazione dei data center.

Tra le fonti principali di nuova capacità: le turbine a gas GE Vernova (GEV) offriranno 20/22/24GW tra C26/27/28; Siemens (SIE) aumenterà la capacità da 15,5GW nel C26 a 19/21GW nei due anni successivi; le commesse per gruppi elettrogeni a gas a pistoni CAT hanno backlog superiore ai 24 mesi — anche raddoppiando la produzione si resta in sold out per il C27; le celle a combustibile a ossidi solidi di Bloom Energy dovrebbero arrivare a 2 GW/anno di capacità produttiva entro la fine del 2026; la soluzione FTAI di conversione di motori per aerei porta a 25MW per singola macchina; nucleare e piccoli reattori modulari (SMR) difficilmente saranno realtà commerciale prima del 2030.

Sul piano normativo, la resistenza alla costruzione di data center sta aumentando in diversi stati. Jefferies si dice ottimista nel lungo periodo sulle prospettive dell’AI, ma ritiene che la situazione attuale sull’approvvigionamento di energia sia un punto d’attenzione per gli investitori, e si aspetta che il management affronti con chiarezza questi potenziali ostacoli durante la prossima call sui risultati.