Come funziona la macchina NVIDIA.

Una spiegazione semplice della forza più potente nell'economia dell'IA di oggi.

NVIDIA ora vale più dell'intera industria farmaceutica messa insieme. Con una capitalizzazione di mercato di 4,6 trilioni di dollari, ha superato il valore combinato delle più grandi aziende farmaceutiche del mondo, che insieme totalizzano 4,2 trilioni di dollari.

NVIDIA è la più grande azienda di IA al mondo. Eppure non ha mai creato un prodotto di IA popolare: vende le GPU di cui le aziende di IA hanno bisogno. Proprio come il denaro alimenta un'economia, la potenza di calcolo alimenta l'IA. NVIDIA realizza le macchine che creano ed eseguono tale potenza di calcolo.

Le GPU sono chip progettati per calcoli matematici complessi. Vengono utilizzate per addestrare grandi modelli di intelligenza artificiale, eseguirli in fase di inferenza e gestire l'elaborazione parallela per applicazioni che spaziano dalla grafica alla simulazione.

Ma NVIDIA non si limita a vendere chip. Ha costruito un intero sistema economico attorno ad essi: fornisce hardware, offre software, abilita l'infrastruttura cloud e investe nella domanda futura. Non è semplicemente parte dell'ecosistema. È l'ecosistema stesso.

Come il sistema si auto-alimenta

1. L'IA ha bisogno di potenza di calcolo

Più applicazioni basate sull'IA vengono create, maggiore è la potenza di calcolo richiesta. L'addestramento di un modello richiede migliaia di GPU in funzione per settimane, e anche l'inferenza consuma capacità di calcolo delle GPU. Con il miglioramento dei prodotti e la crescita del loro utilizzo, la domanda di potenza di calcolo — e quindi di GPU — aumenta.

2. NVIDIA vende le pale nella corsa all'oro dell'IA

Secondo le stime dell'articolo, NVIDIA controlla oltre l'80% del mercato dei chip per l'IA. Fornisce inoltre CUDA, strumenti per sviluppatori, infrastrutture cloud e investimenti alle aziende che utilizzano le sue GPU.

Ciò offre a NVIDIA diversi modi per generare ricavi: vendere chip, fornire il software che li gestisce, rendere disponibile la capacità delle GPU tramite servizi cloud e sostenere le aziende attraverso investimenti di capitale di rischio. L'articolo sostiene che quasi ogni dollaro speso per l'IA passi almeno una volta da NVIDIA.

3. Le aziende cloud devono crescere

Grandi aziende come Microsoft e Oracle necessitano di una capacità flessibile e scalabile. I provider cloud focalizzati sulle GPU, spesso chiamati neocloud, come CoreWeave, Lambda Labs e Crusoe, offrono un accesso specializzato a tale capacità. NVIDIA supporta alcuni di questi provider, che acquistano hardware NVIDIA per offrire ai clienti l'accesso alle GPU.

4. Le startup e i creatori di modelli utilizzano questa infrastruttura

Aziende come OpenAI, xAI e Mistral prendono in affitto potenza di calcolo invece di acquistare chip. Utilizzano servizi tra cui Microsoft Azure, Oracle Cloud e CoreWeave, la cui infrastruttura si affida pesantemente alle GPU NVIDIA.

Man mano che queste aziende attraggono capitali, utenti e carichi di lavoro per l'addestramento dei modelli, la domanda di potenza di calcolo aumenta. L'articolo osserva che persino rivali come Amazon, Google e Meta progettano chip personalizzati continuando a collaborare con NVIDIA per l'hosting e la fornitura di GPU. Tutti competono basandosi su NVIDIA; pochi sono in grado di sostituirla del tutto.

5. NVIDIA investe nella domanda futura

NVIDIA non si limita ad aspettare la domanda: investe in aziende che potrebbero avere bisogno dei suoi chip. L'articolo cita un investimento proposto fino a 100 miliardi di dollari in OpenAI, il supporto a startup come Figure AI, xAI e Mistral, e l'aiuto offerto alle neocloud per crescere grazie all'accesso prioritario ai chip. Se queste aziende crescono, avranno bisogno di maggiore potenza di calcolo e, potenzialmente, di più hardware NVIDIA.

In questo modello, NVIDIA investe nella domanda futura per i propri prodotti.

Come NVIDIA continua a crescere

• L'adozione dell'IA aumenta il bisogno di potenza di calcolo.
• Il calcolo richiede GPU e NVIDIA ne fornisce una gran parte.
• I fornitori di servizi cloud noleggiano capacità di calcolo GPU agli sviluppatori di IA.
• Gli sviluppatori di successo aumentano la domanda di ulteriore potenza di calcolo.
• NVIDIA vende di più, guadagna di più e può investire ulteriormente nell'ecosistema.

Questo ciclo che si autoalimenta è un volano: man mano che l'IA cresce, NVIDIA diventa più preziosa e acquisisce una maggiore influenza sulla prossima ondata di sviluppo dell'IA.

Possedere l'intera infrastruttura

La posizione di NVIDIA spazia dall'hardware (GPU), al software (CUDA), all'infrastruttura cloud tramite partner, fino alle aziende a livello applicativo sostenute tramite investimenti. L'articolo paragona questo modello al controllo dei giacimenti petroliferi, degli oleodotti, delle stazioni di servizio e dei veicoli che consumano il carburante.

I data center stanno diventando le fabbriche dell'era digitale. NVIDIA non è più solo un'azienda di hardware; è un livello infrastrutturale centrale dell'economia digitale, proprio come lo sono state Intel nell'era dei PC e AWS nell'era del cloud.

La domanda di potenza di calcolo per l'IA generativa ha innescato un'importante ondata di investimenti infrastrutturali. Citando McKinsey, l'articolo stima che le infrastrutture globali richiederanno 106 trilioni di dollari di investimenti entro il 2040, di cui oltre 19 trilioni destinati alle infrastrutture digitali, tra cui fibra ottica, torri, satelliti e data center per l'IA. Queste strutture richiedono energia, raffreddamento e larghezza di banda, con un impatto sulle reti elettriche, sui sistemi idrici e sulle reti in fibra. Mentre i capitali pubblici e privati finanziano questo sviluppo, le GPU di NVIDIA rimangono al centro di tutto.

Fonte per la stima delle infrastrutture: McKinsey, “The Infrastructure Moment”.

di Marco Mizzau