Nel mondo dell’intelligenza artificiale, pochi annunci scuotono il terreno come quello di oggi: Nvidia mette sul piatto fino a 100 miliardi di dollari per OpenAI per costruire infrastrutture computazionali mastodontiche. È un passo che ridefinisce le alleanze, le dipendenze tecnologiche e apre scenari competitivi potenzialmente tumultuosi.

Secondo il comunicato ufficiale, le due aziende hanno firmato una letter of intent per realizzare almeno 10 gigawatt di data center basati su sistemi Nvidia, sufficienti a “alimentare milioni di case”. Questo porterà online il primo gigawatt nella seconda metà del 2026, utilizzando la nuova piattaforma hardware di Nvidia denominata Vera Rubin.

“Compute infrastructure will be the basis for the economy of the future”, dice Sam Altman.

Un’affermazione che non è un’iperbole ma una dichiarazione strategica chiara: per dominare nell’era dell’IA, chi controlla il calcolo, controlla il gioco. Per Nvidia questo accordo significa diventare partner strategico preferito hardware, software, rete per la crescita di OpenAI come “fabbrica di intelligenza”.

Dettagli chiave che meritano attenzione tecnica

Il finanziamento non è frontale: Nvidia investirà proporzionalmente all’attivazione di ogni gigawatt di infrastruttura. Il primo lotto di investimenti si attiverà solo quando verrà definito un accordo completo e OpenAI comprerà i sistemi Nvidia corrispondenti.

La piattaforma Vera Rubin nuova generazione di hardware Nvidia per IA sarà protagonista del primo rollout. Ciò significa che le prestazioni attese, efficienza energetica, networking saranno probabilmente progettate per sfruttare le ultime innovazioni nell’architettura hardware.

Le implicazioni strategiche

OpenAI si libera ulteriormente dal rapporto di dipendenza da Microsoft. Microsoft resta un investitore e partner, ma questo accordo con Nvidia amplia la gamma di alleanze e di fornitori infrastrutturali. Avere più fonti di compute è essenziale quando il costo del calcolo diventa una barriera competitiva.

Nvidia però non è una mera fornitrice: entrando nel capitale di OpenAI (anche se non per il controllo), acquisisce una posizione di influenza su cosa OpenAI farà nei prossimi anni, sia come infrastruttura sia come roadmap di modelli. Questo crea un ecosistema più integrato, ma potrebbe sollevare domande regolamentari — antitrust, concorrenza, dipendenze tecnologiche — specialmente negli Usa e in Europa.

Domande aperte e rischi non banali

Quanto costerà l’energia? Un deployment da 10 GW richiede non solo GPU, rack, networking, raffreddamento, ma anche massicce quantità di energia elettrica stabile, infrastrutture di potenza, permessi ambientali. Se non pianificato bene, può diventare un collo di bottiglia cruciale.

Quando Nvidia fornirà esattamente i chip Vera Rubin in volume sufficiente, e se le tempistiche saranno rispettate, viste le sfide nella produzione di hardware avanzato (yield, supply chain, materiali).

Come reagiranno i concorrenti hardware (AMD, Intel, startup emergenti) se Nvidia rafforza una posizione quasi centralizzata sull’hardware “di nuova generazione” per i più grandi modelli AI?

Impatto sul panorama globale AI

Investimenti di questa entità rafforzano la corsa alle infrastrutture AI come nuovo campo di battaglia economico-politico: chi ospita i data center, con quali norme ambientali, con quali contratti energetici diventa cruciale.

Paesi europei che puntano a sovranità tecnologica dovranno guardare a questi sviluppi con attenzione: un’infrastruttura AI senza dipendenza esterna richiede ecosistemi hardware, energia, connettività, regolamentazione.

Se ogni gigawatt è attivato solo dopo che è costruito (e pagato), Nvidia di fatto finanzia parte del capex necessario ma assicura che OpenAI spenda anch’essa. Non è un’iniezione pura di capitale senza condizioni, ma una partnership “mutua”.

OpenAI ha 700 milioni di utenti attivi settimanalmente. I modelli futuri saranno “monstre” computazionali. Questo patto sembra prepararsi a reggere il peso inevitabile dell’escalation: più dati, più modelli, più IA generativa → più compute.

Questo accordo può essere interpretato come uno spartiacque: un’occasione per Nvidia per consolidare il suo dominio hardware, per OpenAI per ottenere scalabilità (infrastrutturale) e autonomia, per l’intero ecosistema IA per accelerare la traiettoria verso modelli più grandi, più complessi. Se riuscirà, avremo una nuova soglia d’ingresso per chi vuole competere nel training su larga scala. Se fallirà, rischiamo spreco, colli di bottiglia energetici o normativi.