L'utilizzo delle GPU Oracle ha raggiunto il 97,9%, rafforzando il segnale di carenza di Nvidia

Oracle ha implementato più di 300.000 GPU nell'ultimo trimestre, eppure l'utilizzo delle GPU Oracle ha comunque raggiunto il 97,9% nell'intera flotta cloud condivisa. L'azienda ha inoltre fornito 850 megawatt di capacità AI, quasi tre volte l'importo del trimestre precedente. La domanda sembra assorbire la nuova infrastruttura quasi alla stessa velocità con cui Oracle riesce ad attivarla.

Questa combinazione conta più di un semplice annuncio di capacità. Un utilizzo elevato talvolta riflette investimenti limitati o la decisione di un operatore di interrompere l'espansione. Oracle ha riportato un uso prossimo alla piena capacità mentre completava la sua più grande fornitura trimestrale di sempre, creando un segnale più forte di capacità di calcolo AI limitata.

Nvidia è al centro di questo segnale. Oracle supporta diverse architetture di chip, ma le GPU Nvidia restano centrali nei suoi maggiori cluster AI. Nvidia afferma separatamente che la sua capacità di calcolo è pienamente utilizzata nei cloud che serve e che l'offerta limita le sue prospettive di crescita.

I risultati di Oracle non dimostrano che ogni acceleratore Nvidia sia indisponibile. Mostrano che un importante operatore cloud non riesce a creare una capacità inutilizzata significativa nonostante la rapida installazione di nuovo hardware. La distinzione conta per gli sviluppatori AI, gli acquirenti cloud e gli investitori che cercano di separare una domanda duratura dalla spesa speculativa per infrastrutture.

L'utilizzo delle GPU Oracle è rimasto vicino alla piena capacità durante un'espansione record

Il cambiamento importante non è stato semplicemente che Oracle abbia aggiunto più hardware AI. È stato che la nuova capacità si sia riempita senza ridurre materialmente l'utilizzo.

Oracle ha dichiarato di aver fornito 850 megawatt di capacità AI contenente oltre 300.000 GPU durante il suo primo trimestre fiscale del 2027. Il trimestre si è concluso il 31 agosto 2026. La capacità fornita è stata quasi tre volte quella completata nel trimestre precedente.

Questi numeri comprendono diverse componenti collegate di un data center AI. I megawatt misurano la capacità elettrica disponibile per far funzionare sistemi di calcolo, apparecchiature di raffreddamento, networking e infrastrutture di supporto. Le GPU forniscono l'elaborazione parallela utilizzata per l'addestramento e l'inferenza dei modelli, ovvero il processo di esecuzione di modelli addestrati.

Oracle ha riportato che la sua flotta globale di GPU multi-tenant ha operato al 97,9% di utilizzo durante il trimestre. Una flotta multi-tenant serve più clienti da un pool condiviso di infrastrutture. Un utilizzo quasi totale significa che Oracle ha mantenuto poca capacità immediatamente disponibile per una domanda imprevista dei clienti.

L'azienda ha inoltre comunicato un forte aumento dei ricavi associati a questi sistemi. I ricavi di Oracle Cloud Infrastructure sono saliti del 121% rispetto all'anno precedente, raggiungendo 7,4 miliardi di dollari. I ricavi cloud complessivi, che combinano infrastruttura e applicazioni, sono aumentati del 62%, a 11,6 miliardi di dollari.

Oracle ha acquisito oltre 30 miliardi di dollari in ulteriori contratti cloud AI durante il trimestre. Le sue obbligazioni di prestazione rimanenti hanno raggiunto 664 miliardi di dollari, secondo i risultati trimestrali dell'azienda. Le obbligazioni di prestazione rimanenti rappresentano ricavi contrattualizzati che Oracle non ha ancora rilevato.

Il portafoglio ordini non equivale a ricavi immediati. Alcuni contratti si estendono per diversi anni e la rilevazione dipende dalla capacità di Oracle di fornire una capacità utilizzabile. Tuttavia, la combinazione di contratti, hardware implementato, crescita dei ricavi e utilizzo rende il segnale della domanda più difficile da ignorare.

Il campus Oracle di Abilene, in Texas, illustra il ritmo. L'azienda ha dichiarato di avervi fornito 131.000 GPU durante il trimestre, 1,9 volte il volume del trimestre precedente. Sei degli otto edifici del campus erano stati consegnati, rappresentando 618 megawatt e il 75% della capacità pianificata.

L'accettazione da parte dei clienti ad Abilene ha richiesto circa 24 ore, secondo il management di Oracle. L'accettazione è il momento in cui un cliente conferma che l'infrastruttura consegnata soddisfa i requisiti contrattuali. Un intervallo più breve consente a Oracle di iniziare a rilevare più rapidamente il relativo utilizzo.

Eppure l'utilizzo è rimasto il dato operativo più chiaro. I nuovi sistemi non hanno creato un margine visibile nell'intera flotta Oracle. I clienti hanno collocato carichi di lavoro sull'infrastruttura aggiunta abbastanza rapidamente da mantenere al lavoro quasi ogni GPU disponibile.

Questo modello supporta una keyword primaria focalizzata sull'entità, come utilizzo delle GPU Oracle, meglio di una frase più ampia come domanda di chip AI. Collega un evento misurabile all'azienda che lo riporta, evitando al contempo un'affermazione non supportata sull'intero mercato.

Perché i data center AI di Oracle contano per Nvidia

Oracle sta funzionando come un misuratore della domanda nel mondo reale per Nvidia perché implementa acceleratori a una scala che pochi clienti possono eguagliare.

Nvidia riporta spedizioni e ricavi presso numerosi clienti. Questi dati dimostrano le vendite, ma non mostrano direttamente quanto intensamente gli acquirenti utilizzino i sistemi installati. La divulgazione dell'utilizzo da parte di Oracle aggiunge una prospettiva operativa da una delle aziende che acquistano e noleggiano questa capacità di calcolo.

Oracle progetta il proprio cloud attorno alla scelta dei chip, anziché a un unico fornitore esclusivo di acceleratori. Larry Ellison ha descritto questo approccio come “neutralità dei chip” in un precedente comunicato sugli utili. Oracle collabora con Nvidia, AMD e altri fornitori in base alle esigenze dei clienti.

Questa neutralità rende utili i numeri di implementazione di Oracle, ma crea anche un'importante limitazione. L'azienda non ha specificato quale quota delle 300.000 GPU appena fornite provenisse da Nvidia. L'utilizzo delle GPU Oracle copre inoltre la flotta condivisa, invece di separare i risultati per architettura o generazione di chip.

Nvidia riveste comunque un ruolo sproporzionato nei maggiori sistemi Oracle. Oracle commercializza cluster che collegano centinaia di migliaia di acceleratori Nvidia. I suoi supercluster pianificati possono raggiungere fino a 800.000 GPU, sebbene la capacità pianificata non debba essere considerata hardware consegnato.

Anche i chip Nvidia meno recenti restano economicamente rilevanti. Oracle ha dichiarato che la maggior parte delle GPU rinnovate o rivendute durante il trimestre aveva almeno quattro anni. Questa capacità è stata rinnovata o rivenduta con un premio del 20% rispetto ai contratti precedenti, secondo la trascrizione della conference call sugli utili.

La domanda continua di acceleratori meno recenti è significativa perché un surplus reale dovrebbe esercitare pressione prima sull'hardware meno efficiente. I clienti normalmente preferirebbero chip più nuovi quando offerta, tempistiche di implementazione e termini contrattuali sono comparabili.

Tuttavia, le GPU meno recenti possono restare interessanti per inferenza, fine-tuning, elaborazione dei dati e carichi di lavoro già ottimizzati per una specifica architettura. Un premio per il rinnovo segnala quindi capacità utilizzabile scarsa, ma non necessariamente una carenza uniforme di ogni prodotto Nvidia.

La compatibilità software rafforza questa domanda. La piattaforma CUDA di Nvidia include strumenti di programmazione e librerie usati per eseguire carichi di lavoro accelerati. I clienti con software CUDA consolidato spesso affrontano costi ingegneristici quando spostano i carichi di lavoro su hardware concorrente.

La capacità di Oracle raggiunge anche clienti che non desiderano possedere data center. Uno sviluppatore di modelli può noleggiare cluster per un ciclo di addestramento, mentre un'azienda può riservare implementazioni più piccole per l'inferenza. Questo modello di noleggio trasforma gli acceleratori fisici in servizi di calcolo accessibili.

Il livello cloud conta perché un chip installato non è automaticamente capacità utilizzabile. Richiede anche energia, networking, raffreddamento, storage, validazione del sistema e software. La divulgazione di Oracle misura sistemi che hanno raggiunto i clienti, non GPU in attesa in un magazzino.

Per Nvidia, questo riduce una preoccupazione comune sui dati di spedizione. I nuovi sistemi Oracle sembrano trovare carichi di lavoro attivi dopo l'installazione. Le prove non eliminano le preoccupazioni sulla domanda futura, ma collegano l'implementazione dell'hardware all'effettivo utilizzo del cloud.

I segnali di carenza di chip Nvidia ora si estendono oltre le previsioni del fornitore

Il dato del 97,9% di Oracle sostiene la narrativa di Nvidia su vincoli di offerta con evidenze dal lato dei clienti, sebbene non verifichi in modo indipendente ogni parte di tale narrativa.

Nvidia ha generato 96,2 miliardi di dollari di ricavi durante il suo secondo trimestre fiscale del 2027. I ricavi dei data center hanno raggiunto 89 miliardi di dollari, in aumento del 117% rispetto all'anno precedente, secondo i suoi risultati finanziari.

Durante la relativa conference call sugli utili, Nvidia ha affermato che la sua capacità di calcolo era pienamente utilizzata in ogni cloud che serve. Il management ha inoltre previsto una crescita di circa il 70% per l'esercizio fiscale 2028, descrivendo al contempo le prospettive come limitate dall'offerta.

Queste dichiarazioni creano un contrasto insolito. Nvidia ha ampliato la produzione e generato ricavi record nei data center, eppure il management continua ad affermare che l'offerta disponibile limita la domanda soddisfatta. I numeri Oracle forniscono un esempio visibile di come questo vincolo appaia a valle.

Il vincolo si estende oltre la fabbricazione dei semiconduttori. Nvidia dipende da terze parti per produrre wafer, fornire memoria ad alta larghezza di banda, assemblare componenti, montare server e validare sistemi completati. I cluster AI richiedono inoltre apparecchiature di networking e una consistente infrastruttura elettrica.

Il documento normativo di Nvidia identifica terreni, energia, strutture edilizie e capitale come elementi cruciali per completare data center contenenti i suoi sistemi. Avverte che carenze relative a queste risorse possono influire sui risultati finanziari futuri, come dettagliato nella sua relazione trimestrale.

Questa definizione più ampia cambia il modo in cui i lettori dovrebbero interpretare la carenza di chip Nvidia. Il collo di bottiglia non è necessariamente un singolo componente mancante. Può emergere ovunque la catena di fornitura non riesca a convertire gli ordini in capacità di calcolo alimentata, testata e pronta per il cliente.

Oracle ha investito in questo processo di conversione. Il management ha attribuito il ritmo delle consegne ad anni di lavoro nella progettazione dei data center, nelle catene di fornitura, nella produzione, nell'installazione e nelle operazioni. Il tempo di accettazione di 24 ore ad Abilene suggerisce che i sistemi completati siano arrivati prossimi alla prontezza produttiva.

Questa capacità mette sotto pressione i fornitori cloud concorrenti. Amazon Web Services, Microsoft Azure e Google Cloud devono assicurarsi acceleratori mentre espandono la capacità energetica e dei data center. Fornitori specializzati come CoreWeave competono per molte delle stesse risorse fisiche e degli stessi clienti.

La concorrenza non si limita a ottenere prodotti Nvidia. Gli operatori cloud stanno anche implementando i propri acceleratori per ridurre la dipendenza da un singolo fornitore. Google offre Tensor Processing Units, Amazon sviluppa Trainium e Microsoft ha introdotto acceleratori Maia.

AMD fornisce un'altra opzione esterna tramite la linea di prodotti Instinct. La posizione neutrale rispetto ai chip di Oracle le consente di implementare alternative quando i clienti le richiedono. Tuttavia, la sola disponibilità dell'hardware non elimina i costi di migrazione software né garantisce prestazioni comparabili per ogni carico di lavoro.

Se gli acceleratori rivali otterranno un'adozione più ampia, potranno allentare la presa di Nvidia senza ridurre la domanda complessiva di capacità di calcolo AI. L'attuale dato di utilizzo indica che i clienti desiderano maggiore capacità utilizzabile. Non stabilisce che Nvidia manterrà indefinitamente la stessa quota.

Per ora, Oracle e Nvidia stanno riportando condizioni coerenti da lati opposti della transazione. Nvidia afferma che la sua capacità cloud è pienamente utilizzata e che l'offerta limita la crescita. Oracle afferma che la sua flotta condivisa di GPU è rimasta utilizzata al 97,9% dopo un trimestre di implementazioni record.

La flotta al completo non risolve il dibattito sulla domanda

L’utilizzo quasi totale delle GPU Oracle è un elemento probatorio convincente, ma i contratti a lungo termine e la concentrazione dei clienti possono far sembrare la domanda odierna più diversificata di quanto non sia.

Oracle in genere pre-vende capacità sostanziale tramite contratti prima che la costruzione sia completata. Questo approccio riduce il rischio di inaugurare data center vuoti. Significa inoltre che l’utilizzo riflette in parte impegni negoziati mesi o anni prima dell’entrata in servizio dell’hardware.

Il portafoglio ordini da 664 miliardi di dollari rafforza la visibilità, ma introduce un rischio di esecuzione. Oracle deve costruire data center, assicurarsi l’energia, ottenere acceleratori e completare l’accettazione da parte dei clienti prima che gran parte di tale valore contrattualizzato diventi ricavo.

La concentrazione dei clienti rappresenta un’altra preoccupazione. Un gruppo limitato di laboratori AI e aziende tecnologiche costituisce una parte rilevante degli impegni infrastrutturali. Se un grande cliente ritarda il deployment, modifica la propria strategia sui modelli o incontra problemi di finanziamento, l’effetto può superare quello di molte cancellazioni minori.

I requisiti di capitale di Oracle rendono questa incertezza finanziariamente rilevante. L’azienda ha annunciato piani per raccogliere tra 45 e 50 miliardi di dollari nel corso del 2026. Ha dichiarato che i proventi espanderanno la capacità OCI per clienti tra cui OpenAI, Meta, Nvidia, AMD, TikTok e xAI.

Circa metà del finanziamento previsto proverrebbe dall’emissione di strumenti legati al capitale azionario e di azioni ordinarie. Il resto farebbe affidamento sul debito, secondo il piano di finanziamento di Oracle.

Questo finanziamento può accelerare la consegna della capacità finché la domanda resta elevata. Può anche amplificare le conseguenze di un utilizzo inferiore, ritardi nella costruzione o condizioni contrattuali meno favorevoli. Nel tempo, l’infrastruttura deve generare liquidità sufficiente a coprire operazioni, ammortamenti, leasing e costi di finanziamento.

S&P Global Ratings ha declassato Oracle a BBB- nel luglio 2026. L’agenzia ha citato requisiti di capitale in aumento, un percorso verso la redditività incerto, cambiamenti competitivi e concentrazione dei clienti nel business delle infrastrutture AI di Oracle.

S&P ha inoltre incluso 260 miliardi di dollari in impegni di leasing aggiuntivi che dovrebbero iniziare tra gli esercizi fiscali 2027 e 2029. Al 31 maggio 2026, Oracle aveva altri 13 miliardi di dollari in obblighi di acquisto incondizionati, principalmente relativi ad accordi per l’energia dei data center.

Queste cifre spiegano perché un elevato utilizzo sia necessario ma non sufficiente. Riempire una flotta dimostra l’attuale domanda di capacità di calcolo utilizzabile. Non rivela se i margini contrattuali compensino adeguatamente Oracle per finanziamento, costruzione, energia e obsolescenza tecnologica.

La valutazione del credito evidenzia inoltre l’asimmetria tra Oracle e gli hyperscaler più grandi. Amazon, Microsoft e Alphabet possono finanziare l’infrastruttura AI con attività più ampie che generano liquidità e con profili creditizi più solidi.

Oracle dispone di un’attività software consolidata, ma la sua espansione infrastrutturale è insolitamente grande rispetto al suo bilancio. Il successo dipende dalla capacità di trasformare efficacemente il portafoglio ordini in ricavi e di mantenere condizioni economiche interessanti lungo contratti di lunga durata.

Il ciclo tecnologico aggiunge un’altra incertezza. Le nuove generazioni di acceleratori possono fornire maggiore output computazionale per unità di energia. Una flotta mantiene valore solo se i clienti continuano ad accettarne le prestazioni e le condizioni contrattuali dopo l’arrivo di sistemi più recenti.

Oracle ha offerto un dato incoraggiante. I clienti hanno rinnovato o rivenduto capacità GPU meno recente applicando un sovrapprezzo. Tuttavia, un singolo trimestre non può stabilire come tali asset si comporteranno lungo un intero ciclo di ammortamento.

Esiste anche una questione di misurazione. Un tasso di utilizzo della flotta del 97,9% non rivela l’utilizzo per cliente, regione, generazione di acceleratori o carico di lavoro. Non può mostrare se alcuni sistemi siano rimasti inattivi mentre altri operavano ininterrottamente.

La cifra va quindi interpretata come una forte evidenza di supporto, non come un indice universale di scarsità. Convalida una domanda intensa nell’ambiente condiviso di Oracle, lasciando però irrisolte l’offerta sull’intero mercato, la redditività e la concentrazione dei clienti.

L’elevato utilizzo è un meccanismo, non solo un dato da titolo

Il segnale di scarsità diventa convincente perché diversi meccanismi operativi puntano nella stessa direzione.

Primo, Oracle ha aggiunto capacità più rapidamente di quanto fosse riuscita a fare in precedenza. La consegna di 850 megawatt in un trimestre ha ampliato materialmente il denominatore utilizzato per misurare l’utilizzo della flotta. Mantenere un utilizzo del 97,9% su una base più ampia richiede carichi di lavoro incrementali sostanziali.

Secondo, questi sistemi hanno raggiunto rapidamente i clienti. Oracle ha riportato un intervallo di accettazione di 24 ore ad Abilene. Un’accettazione più rapida riduce il periodo tra il completamento dell’infrastruttura e l’uso produttivo, rafforzando il legame tra capacità installata e utilizzo dichiarato.

Terzo, i ricavi dell’infrastruttura cloud di Oracle sono accelerati insieme ai deployment. I ricavi OCI sono aumentati del 121% rispetto all’anno precedente, a fronte di una crescita del 77% nell’intero esercizio fiscale 2026. Ciò indica che la costruzione dell’infrastruttura stava producendo attività commerciale riconosciuta.

Quarto, i clienti hanno aggiunto oltre 30 miliardi di dollari in contratti AI durante il trimestre. Le firme contrattuali non garantiscono il consumo futuro, ma dimostrano che la domanda non era limitata agli impegni precedenti già in entrata in servizio.

Quinto, la capacità GPU meno recente ha mantenuto la domanda. Il sovrapprezzo riportato per rinnovi e rivendite indica che gli acquirenti non aspettavano esclusivamente la generazione più nuova. Accettavano capacità esistente perché l’accesso immediato aveva valore.

Ciascun meccanismo affronta una diversa debolezza di una semplice statistica sulle spedizioni. Le consegne mostrano l’offerta che entra nel mercato. L’utilizzo mostra l’uso attivo, i ricavi mostrano la monetizzazione, i contratti indicano la domanda futura e i rinnovi mettono alla prova il valore degli asset meno recenti.

Tuttavia, queste misure non rispondono pienamente alla questione della redditività. I ricavi possono aumentare mentre i margini restano sotto pressione per effetto di ammortamenti, energia, finanziamento e calendari di attivazione dei clienti. Oracle non ha fornito una ripartizione dettagliata dei margini per ogni generazione di GPU.

L’utilizzo può anche riflettere l’efficienza di pianificazione. Oracle potrebbe allocare i carichi di lavoro su una flotta condivisa più efficacemente degli operatori che gestiscono cluster isolati per singolo cliente. Tale vantaggio operativo renderebbe il tasso di Oracle in parte specifico dell’azienda.

Ciononostante, una pianificazione efficiente non può creare domanda dal nulla. I clienti devono comunque inviare carichi di lavoro e pagare la capacità. Una flotta prossima al pieno utilizzo dopo un trimestre record di consegne indica che la capacità di calcolo AI utilizzabile rimane scarsa nel mercato di Oracle.

Per questo l’evento ha implicazioni che vanno oltre gli utili di Oracle. Fornisce un collegamento tra le affermazioni di Nvidia sulla produzione e i carichi di lavoro che raggiungono i clienti cloud. Questo collegamento è prezioso per valutare se il ciclo delle infrastrutture AI abbia superato il consumo effettivo.

Gli sviluppatori dovrebbero interessarsene perché la capacità limitata influenza accesso, pianificazione e scelte architetturali. I team potrebbero dover riservare cluster con maggiore anticipo, ottimizzare l’inferenza o supportare più di una piattaforma di acceleratori.

Gli acquirenti aziendali affrontano una decisione correlata. Le prenotazioni a lungo termine possono garantire capacità, ma riducono la flessibilità se cambiano modelli, chip o schemi di utilizzo. Impegni più brevi preservano la scelta, ma possono lasciare i carichi di lavoro esposti a disponibilità limitata.

I knowledge worker e gli utenti AI comuni si trovano più a valle. I loro servizi dipendono dalla stessa infrastruttura per risposte dei modelli, elaborazione di documenti, ricerca, programmazione e generazione di contenuti multimediali. La scarsità di capacità di calcolo può modellare i limiti dei prodotti anche quando gli utenti non vedono mai l’hardware sottostante.

Cosa osservare dopo il trimestre al 97,9% di Oracle

Tre segnali determineranno se l’intera flotta di Oracle rappresenti una scarsità duratura o un picco temporaneo nella costruzione dell’infrastruttura AI.

Il primo segnale è il prossimo aggiornamento di Oracle su utilizzo e consegne. Un altro grande aumento della capacità con un utilizzo vicino ai livelli attuali rafforzerebbe la tesi della scarsità. Un forte calo dell’utilizzo suggerirebbe che l’offerta sta finalmente raggiungendo la domanda o che i deployment dei clienti hanno rallentato.

Il confronto deve includere entrambe le variabili. L’utilizzo da solo può restare elevato se Oracle riduce le consegne. La capacità da sola può crescere mentre i sistemi restano inattivi. La conferma più forte sarebbe un’espansione simultanea, accettazione rapida, ricavi OCI in aumento e utilizzo continuativamente quasi totale.

Il secondo segnale è l’aumento dell’offerta Vera Rubin di Nvidia. Nvidia afferma che la piattaforma sta entrando in produzione attraverso un’ampia rete manifatturiera. Un maggior numero di sistemi completati dovrebbe alleviare alcuni vincoli, ma solo se memoria, networking, energia, raffreddamento e costruzione dei data center tengono il passo.

Se Nvidia aumenta le aspettative di crescita delle consegne evase mentre l’utilizzo cloud rimane elevato, l’offerta si sta espandendo verso una domanda sostenuta. Se la crescita delle spedizioni aumenta mentre l’utilizzo si indebolisce, i clienti potrebbero essere passati dalla scarsità all’eccesso di offerta.

Il terzo segnale è la conversione del portafoglio ordini di Oracle in ricavi redditizi. Gli investitori dovrebbero seguire la crescita OCI, il flusso di cassa libero, la spesa in conto capitale, gli impegni di leasing e gli eventuali margini infrastrutturali divulgati. Queste metriche rivelano se data center pieni producano rendimenti accettabili dopo i loro ingenti costi.

Una generazione di cassa in miglioramento insieme a consegne rapide sosterrebbe la strategia di Oracle. Deficit di cassa persistenti e una crescente pressione finanziaria la indebolirebbero, anche se i clienti continuassero a mantenere l’hardware occupato.

Lo stesso test si applica all’ecosistema di Nvidia. La domanda non può restare sana indefinitamente se i fornitori cloud e gli sviluppatori di modelli faticano a ottenere rendimenti dai loro sistemi. Il segnale di scarsità di Nvidia è più forte quando i clienti utilizzano la sua capacità di calcolo e generano al tempo stesso condizioni economiche sostenibili.

L’utilizzo delle GPU Oracle ha fornito un’istantanea insolitamente chiara. Oltre 300.000 nuove GPU e 850 megawatt di capacità sono entrati in servizio per i clienti, eppure la flotta condivisa ha continuato a operare al 97,9%. Ciò è coerente con un mercato in cui il deployment, non l’interesse, rimane il limite immediato.

Non è la risposta definitiva. La concentrazione del portafoglio ordini di Oracle, le esigenze di indebitamento e i contratti di lunga durata comportano rischi significativi. Acceleratori alternativi e nuove generazioni Nvidia possono inoltre modificare rapidamente l’equilibrio.

La domanda pratica è ora misurabile: Oracle continua ad aggiungere capacità senza creare capacità inutilizzata? Seguite insieme il suo prossimo volume di consegne, l’aumento dell’offerta Vera Rubin di Nvidia e la conversione in cassa di Oracle. Questi tre segnali mostreranno se la carenza di chip Nvidia resta operativamente reale o inizia a cedere all’offerta.