Nvidia ha presentato i risultati finanziari del primo trimestre del 2016 e in controtendenza rispetto all’andamento generale del mercato legato all’industria dei Pc ha fatto segnare un inizio d’anno positivo.
Il fatturato relativo al primo trimestre del 2016 è stato pari a 1,305 miliardi di dollari con una crescita del 13% rispetto allo stesso trimestre del 2015. Sempre in un confronto anno su anno, il risultato operativo di 245 milioni di dollari del primo trimestre 2016 è cresciuto del 29% rispetto a quello del primo trimestre 2015, mentre il guadagno netto è salito del 46% passando da 134 milioni di dollari a 196 milioni di dollari.
I risultati mostrano una crescita in leggera flessione rispetto a quanto l’azienda californiana ha fatto registrare nel corso dell’ultimo trimestre del 2015, ma bisogna anche ricordare che il quarto trimestre dell’anno è quello in cui si ha il contributo delle vendite del periodo natalizio.
Nel grafico il confronto dei risultati GAAP fatti segnare nel primo trimestre del 2016 e quelli relativi al primo e al quarto trimestre del 2015.
Nel grafico il confronto dei risultati NON GAAP fatti segnare nel primo trimestre del 2016 e quelli relativi al primo e al quarto trimestre del 2015
A crescere è stato tutto il portafoglio di prodotti Nvidia: dalle Gpu per il settore consumer a quelle per il mercato business e tutti i comparti legati ai datacenter, all’automotive e ai sistemi di visualizzazione professionali. Per il momento le Gpu dominano incontrastate: il fatturato derivante dai processori grafici è stato di 1,08 miliardi di dollari, con una crescita del 15% anno su anno.
Con una base solida come questa e con l’annuncio dei nuovi prodotti GeForce basati su Gpu con archiettura Pascal, Nvidia può dormire sonni tranquilli e attendersi un forte incremento delle vendite nel corso dei prossimi mesi. L’architettura Pascal rappresenterà le fondamenta non solo per il rilancio del mercato consumer, ma di tutti i settori in cui Nvidia opera e quelli in forte sviluppo come le reti legate alle ricerche sul deep learning e quelle legate all’automotive.