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NVIDIA: ricavi da record, crescita trainata da IA e supercomputer

NVIDIA: fatturato a $35,1 mld nel Q3, +94% su anno. Utile per azione a $0,78. Crescita trainata dall'AI e dai nuovi supercomputer.

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Avatar di Giulia Serena

a cura di Giulia Serena

Editor @Tom's Hardware Italia

Pubblicato il 22/11/2024 alle 12:16
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NVIDIA ha annunciato un aumento significativo nei ricavi, segnando $35.1 miliardi nel terzo trimestre del 2024, con un incremento del 94% rispetto all'anno precedente. L'utile per azione diluito GAAP è cresciuto dell'111%, attestandosi a $0.78, mentre l'utile per azione diluito non GAAP ha raggiunto $0.81, segnando un aumento del 103%.

Questi risultati riflettono un periodo di forte crescita per NVIDIA, alimentata dall'espansione nel settore dell'intelligenza artificiale (AI) e dal successo delle sue piattaforme di computing avanzate. Le innovazioni tecnologiche come il chip Hopper e le anticipazioni per il nuovo prodotto Blackwell, già in piena produzione, stanno trovando vasto impiego nei processi di pre-addestramento e inferenza dei modelli di base, dimostrando la capacità dell'AI di trasformare vari settori industriali.

Il CEO di NVIDIA, Jensen Huang, ha sottolineato l'importanza crescente dell'AI, dichiarando:

"L'era dell'intelligenza artificiale sta procedendo a pieno ritmo, spingendo un cambiamento globale verso il computing di NVIDIA."

Il Settore Data Center di NVIDIA ha segnalato un ricavo record di $30.8 miliardi, con un incremento del 112% rispetto all'anno precedente, evidenziando l'importanza e la crescita del computing accelerato e delle infrastrutture AI. Tra le altre iniziative degne di nota, figura l'annuncio dell'avvio della costruzione del supercomputer AI più potente del Giappone da parte di SoftBank Corp., utilizzando la piattaforma Blackwell di NVIDIA.

Per il settore Gaming, è stato registrato un ricavo di $3.3 miliardi, con un aumento del 15% rispetto all'anno precedente. Il prossimo dividendo trimestrale sarà di $0.01 per azione, pagabile il 27 dicembre 2024 agli azionisti registrati il 5 dicembre 2024.

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Nel settore dell'automobilistico e della robotica, NVIDIA ha riportato un fatturato di $449 milioni, indicando un aumento del 72% rispetto all'anno precedente. Progetti come lo sviluppo di un nuovo SUV elettrico Volvo basato sul computing accelerato di NVIDIA sottolineano l'impatto dell'AI nel settore automotive.

Guardando al futuro, NVIDIA prevede ricavi per il quarto trimestre del 2025 che potrebbero raggiungere i $37.5 miliardi, con margini lordi GAAP e non-GAAP previsti rispettivamente del 73.0% e del 73.5%.

Insomma, l'impulso innovativo di NVIDIA ha non solo un impatto economico positivo sulla stessa azienda ma sta anche incidendo profondamente nella trasformazione digitale globale, confermando il suo ruolo chiave nel futuro dell'intelligenza artificiale e del computing avanzato.

La storia di NVIDIA è iniziata nel 1993, quando fu fondata da Jensen Huang, Chris Malachowsky e Curtis Priem. Il loro obiettivo era di creare un'azienda capace di accelerare le applicazioni attraverso il calcolo parallelo. L'approccio si rivelò vincente, soprattutto con il lancio della serie GeForce nel 1999, che segnò una svolta nel mondo degli appassionati di videogiochi.

Il processo di adattamento e innovazione continua di NVIDIA non si è mai fermato. Nei primi anni del 2000, l'azienda ha iniziato ad esplorare nuovi orizzonti, come l'intelligenza artificiale e il deep learning. L'introduzione dei chip Tesla nel 2006 ha segnato l'ingresso di NVIDIA nel settore del computing scientifico e industriale, fornendo strumenti potenti per i data center e per l'intelligenza artificiale.

Mentre il settore gaming continua ad essere un pilastro forte per NVIDIA, con prodotti che spesso definiscono gli standard del mercato, il crescente interesse verso l'intelligenza artificiale ha portato alla creazione di soluzioni innovative come i chip Hopper e la serie Blackwell. Questi prodotti rappresentano la frontiera più avanzata nella tecnologia dei semiconduttori, progettati non solo per gestire ma per accelerare compiti di machine learning e inferenza AI.

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