Intelligenza artificiale: AMD nuova star dei chip, ma in Borsa il titolo è caro

Gpu. Cioè: l’acronimo di Graphics processing unit. È un processore composto da molti core (nuclei operativi del chip) più piccoli e specializzati di quelli, ad esempio, della Cpu (tradizionale cervello del calcolatore). È una tecnologia che, vantando elevatissime prestazioni in scia alla stessa elaborazione in parallelo dei dati, inizialmente è stata usata nella computer graphics: dal cosiddetto rendering fino ai videogiochi. Poi, anche grazie a particolari linguaggi di programmazione che sfruttano l’elevata parallelizzazione delle schede video, la Gpu ha penetrato altri comparti. Di recente, vista la capacità - a più alta velocità e minore dispendio di energia -di supportare maggiori carichi di lavoro, è diventata il centro dell’hardware per l’Artificial intelligence (Ai). In particolare, quella generativa.

La società che finora, avendo introdotto questa tecnologia nel 1999, l’ha fatta da padrone nel settore è Nvidia. Sennonché, al di là della stessa Intel, un’altra realtà è balzata agli onori delle cronache e della borsa: Advanced Micro Devices (AMD). Il titolo del gruppo di Santa Clara (California), nel 2023, ha corso molto, guadagnando oltre il 130%. Il rialzo a ben vedere, dopo che le azioni tra Giugno e metà Ottobre scorsi erano scivolate, ha subito l’accelerata negli ultimi due mesi. Una prima spinta l’hanno data i risultati del terzo trimestre del 2023: l’utile netto per azione (non Gaap) è stato di 70 centesimi. Vale a dire un numero superiore alle stime di consenso. Oltre a ciò, tuttavia, il vero forte sostegno al titolo in Borsa è arrivato, per l’appunto, dall’Ai. Vero! È da tempo che AMD e l’Artificial intelligence vanno a braccetto. E, però, gli investitori hanno premiato soprattutto gli ultimi annunci aziendali riguardanti l’Intelligenza artificiale. In tal senso può ricordarsi la Gpu Amd Instinct MI100 - destinata a datacenter o super computer- e finalizzata alla stessa Ai. Oppure: devono rammentarsi l’AMD Instinct MI300x e MI300A. Cioè: due acceleratori per l’Intelligenza artificiale e datacenter i quali già hanno incontrato l’interesse di diversi clienti. Insomma: AMD riempie la vetrina, che dà sulla strada dell’Ai, con prodotti (non solo Gpu) altamente competitivi. E il mercato apprezza.

Ciò detto, la realtà è più complessa. In primis non va dimenticato che, nonostante le tante rosee previsioni, è difficile ad oggi prevedere come evolverà il mercato dell’Intelligenza artificiale. Deloitte ha stimato che, nel 2024, il settore dei microchip specializzati sulla generative Ai arriverà intorno ai 50 miliardi di dollari. Si tratta, da un lato, di circa due terzi di tutte le vendite, sempre nel prossimo anno, legate all’Intelligenza artificiale; e, dall’altro, dell’11% dell’intero comparto dei semiconduttori. Guardando , poi, un po’ più in là nel tempo (2027) il business dell’hardware a sostegno della nuova tecnologia è certamente destinato ad espandersi. Quanto, però, è difficile dire. Così: c’è chi indica 400 miliardi di dollari; chi, invece, si accontenta di poco più di 100 miliardi. In altre parole: le previsioni sono molto differenti tra loro, e vari esperti propendono per lo scenario più conservativo.

I motivi? Dapprima perché, nel 2023, è esistito essenzialmente un unico fornitore (Nvidia) mentre la domanda è stata (ed è) molto forte. Quindi non è da escludere che i prezzi per, ad esempio, le Gpu da usare nell’Ai abbiano toccato i livelli massimi e, nel futuro, debbano calare. Inoltre perché, concretizzando quello che in economia si chiama “effetto Forrester”, i clienti - in una fase di potenziale scarsità del prodotto (i chip) ma di crescita del mercato (Intelligenza artificiale)- tendono a effettuare ordini superiori alla reale esigenza. Con il che salgono le quotazioni degli stessi prodotti. Nel momento in cui, però, domanda ed offerta si allineano o c’è il ritiro degli ordini oppure si assiste allo smaltimento delle scorte (de-stocking). Dal che, di nuovo, scendono i prezzi e il mercato rallenta.

Infine perché, attualmente, l’attività di inferenza ed allenamento dell’Ai generativa è realizzata con chip che funzionano al centro del sistema (ad esempio data center). In futuro, tuttavia, è probabile che molta dell’operatività sia spostata alla periferia (hedge computing) e realizzata con microprocessori più piccoli e, presumibilmente, meno cari. In definitiva, quindi, non mancano i motivi per prevedere un’espansione inferiore rispetto alle previsioni più rosee.Ciò detto, all’interno di un simile scenario non è fantafinanza ipotizzare che le vendite di chip per l’Artificial intelligence continueranno ad essere sostenute anche nel 2024. L’anno successivo, tuttavia, potrebbe concretizzarsi la frenata. Una caduta la quale - è l’indicazione - impatterebbe inevitabilmente le dinamiche di Borsa dei titoli del settore.