Quando Jensen Huang, CEO e fondatore di Nvidia, affermò in keynote “Our GPUs are everywhere”, non stava usando un’iperbole da marketing: aveva una roadmap sotto braccio. Mercoledì a Washington, durante il GTC un palco che è ormai diventato centro strategico globale per l’IA ha mostrato come Nvidia si stia spingendo a colonizzare ogni angolo (fisico, digitale, quantico) dell’infrastruttura moderna. Le azioni NVDA sono schizzate oltre il 5 %, sfondando il muro di $200.
Da centri di ricerca governativi a reti 6G, da robotaxi a bioinformatica, Huang ha puntato tutto sull’idea che l’IA non è uno strumento: è lavoro. Chip che lavorano come operai, infrastrutture che “producono token” vocaboli dell’IA per immagini, video, molecole e persino ponti quantici-classici in un’unica sinfonia. Il claim “Nvidia è ovunque” appare provocatorio, ma dietro c’è un calcolo: visibilità su mezzo trilione di dollari di vendite previste per Blackwell e Vera Rubin fino al 2026.
La macchina Blackwell, dietro l’asso nella manica
Dietro ogni dichiarazione epica, c’è un dato tattico: Nvidia ha spedito 6 milioni di chip Blackwell e ha ordini per altri 14 milioni entro il 2025. Huang parla di “visibility” su 500 miliardi di dollari da Blackwell + Vera Rubin fino al 2026.Questo significa che metà del suo arsenale è già pianificato: i grandi clienti stanno prenotando con anni di anticipo.
Blackwell è oggi il potente workhorse (specialmente per inferenza e modelli da bordo) ma Vera Rubin, atteso in produzione nel Q3 2026, è lo step successivo. Rubin promette più banda e throttling ridotti un’evoluzione inevitabile nel design di calcolo massivo. E già emerge nel radar l’architettura futura “Feynman”, programmata per il 2028.
L’approccio non è solo incrementale, ma sinergico. Le GPU Blackwell partecipano al design e simulazione futura di Rubin e Feynman. Il loop è autoalimentato: l’hardware crea l’hardware successivo. Una catena che, se interrotta, rompe l’intero ecosistema.
NVQLink: il ponte quantico che parla GPU
Se “classico vs quantico” era un duello teorico, adesso diventa duetto. Huang ha svelato NVQLink, un’architettura aperta che collega GPU e processori quantici per costruire supercomputer ibridi. “Serve connettere il computer quantico al sistema GPU per controllare errori e farli lavorare fianco a fianco,” ha detto.
Diciassette aziende di quantum computing (tra cui Rigetti e IonQ) e costruttori di sistemi di controllo come Keysight collaborano al progetto.Il Dipartimento dell’Energia statunitense (DOE) ordina sette sistemi ibridi per laboratori nazionali, integrando quantum, AI e simulazione. Se la computazione è una scala, Nvidia vuole abitare ogni gradino.
Nel discorso, Huang non parla di “i computer finiranno per sostituire le GPU”: parla di sinergia. Il rischio per altri attori quantici? Diventare periferici nel motore GPU-centrico. Il futuro non è quantico puro, ma quantico con motore Nvidia.
AI Factory: non costruire chip, produrre token
L’idea di “fabbrica” applicata all’IA suona già forte di suo. Nvidia sta costruendo un AI Factory Research Center in Virginia per rendere Vera Rubin infrastruttura operativa e generativa. Dentro queste fabbriche reali e virtuali nasceranno token: immagini, parole, molecole, video, proteine. Huang invita a pensare allo stack come a una catena industriale che ha bisogno di centinaia di chip, reti, modelli e automazione.
La libreria Omniverse, che incrocia il mondo fisico con il digitale, diventa il sistema nervoso di queste fabbriche. Partner come Siemens, Cadence, Schneider, Vertiv cooperano per simulare layout, flussi termici, flussi di lavoro hardware-software.È come costruire microchip con l’intelligenza dentro il progetto. Sovrapporre digitale e reale, come se ogni data center fosse già mondo simulato.
Dal cloud all’enterprise, sicurezza e infrastrutture integrate
Non basta dominare i datacenter: Nvidia vuole entrare nel livello operativo, cioè nella neuroscience aziendale. Con Palantir integrerà i suoi stack GPU, modellazione (Nemotron, CUDA-X), flussi open e agenti AI. CrowdStrike diventerà “cybersecurity alla velocità della luce”, con agenti distribuiti nel cloud, on-prem e edge.
In wireless, col progetto ARC Pro con Nokia e moduli RAN basati su CUDA, Nvidia punta ad essere l’asse centrale del 6G.Il messaggio è: non solo chip, ma stack end-to-end, infrastruttura che unisce calcolo, rete e identità.
Robotaxi, produzione, salute: l’IA che agisce
Nvidia non rimane dietro lo schermo: progetta l’IA che agisce. Il sistema Drive AGX Hyperion 10, rifermento per veicoli livello 4, arriva con 14 telecamere, 9 radar, lidar, ultrasonici e potenza GPU. Uber si è già legata per lanciare 100.000 veicoli autonomi entro il 2027. Stellantis, Lucid, Mercedes collaborano per integrare autonomia sui loro modelli.Anche Disney Research ha mostrato “Blue”, un robot su ruote alimentato da tecnologia Nvidia.
In campo medico, Nvidia collabora con J&J per robot chirurgici di precisione. Eli Lilly costruisce una “AI factory” per la scoperta farmaceutica usando DGX SuperPOD con chip Blackwell. Le linee tra “ricerca” e “produzione” si dissolvono: la molecola nasce già token.
Nvidia enfatizza anche il ritorno della manifattura in USA: stabilimenti in Arizona, un nuovo polo con Foxconn in Texas, partnership con Caterpillar. “Produciamo in America di nuovo”, ha detto Huang, con orgoglio quasi geopolitico.
Verdetto del campo: rischio e dominio
Il palco di Washington ha trasformato una chiacchiera in strategia sistemica. Nvidia sembra intenzionata non solo a vendere hardware, ma a plasmare l’architettura del mondo cognitivo futuro. Se “essere ovunque” è un progetto, non uno slogan, allora chi resta ai margini rischia di diventare complemento, non protagonista. Tra concorrenza, tensioni geopolitiche (specialmente con la Cina) e costi energetici, la scommessa è alta. Ma se la macchina gira, chi guida il motore avrà la mappa.