L’amministratore delegato di NVIDIA, Jensen Huang, ha riconosciuto che, sebbene l’intelligenza artificiale (IA) abbia significativamente contribuito alla crescita dell’azienda, NVIDIA avrebbe comunque prosperato anche senza di essa. Nonostante ciò, Huang esprime un parere positivo sull’avvento dell’IA.
Il CEO di NVIDIA condivide le sue riflessioni su intelligenza artificiale, concorrenza e strategie della catena di approvvigionamento.
In un recente podcast con Dwarkesh Patel, Jensen Huang ha approfondito l’aspirazione di NVIDIA ad affermarsi come leader globale nel campo dell’intelligenza artificiale. La discussione ha toccato anche argomenti cruciali come l’intensificarsi della concorrenza con i circuiti integrati specifici per applicazioni (ASIC), il ruolo della Cina nel panorama dell’IA e i vantaggi strategici di NVIDIA nella catena di fornitura.
L’intelligenza artificiale si è affermata come un fattore chiave per la crescita e il successo di NVIDIA, consentendole di raggiungere risultati senza precedenti. Le unità di elaborazione grafica (GPU) e l’intero ecosistema CUDA hanno trasformato il ruolo di NVIDIA da quello di un tradizionale produttore di GPU a quello di un fornitore completo di un ecosistema. Questo include chip avanzati, infrastrutture estese e considerevoli investimenti finanziari in ricerca e sviluppo, che continuano a generare profitti significativi.
Riflettendo sullo scenario ipotetico di un mondo senza intelligenza artificiale, Huang ha affermato che l’Accelerated Computing sarebbe rimasto l’obiettivo principale di NVIDIA. Il concetto alla base dell’Accelerated Computing è quello di unire le capacità delle GPU con quelle delle CPU, consentendo l’elaborazione di carichi di lavoro considerevoli e ottenendo un aumento di velocità fenomenale, fino a 200 volte superiore.
D: La mia ultima domanda: supponiamo che la rivoluzione del deep learning non si verificasse, cosa farebbe NVIDIA?
A – Calcolo accelerato. La stessa cosa che abbiamo sempre fatto. La premessa della nostra azienda è che la legge di Moore…Il calcolo generico è buono per molte cose, ma per molti calcoli non è l’ideale.
Abbiamo quindi combinato un’architettura chiamata GPU, CUDA, con una CPU per accelerarne il carico di lavoro. In questo modo, diversi kernel di codice o algoritmi possono essere trasferiti sulla nostra GPU. Di conseguenza, si velocizza un’applicazione di 100 o 200 volte. Dove si può applicare tutto ciò? Ovviamente, in ingegneria, scienza, fisica, elaborazione dati, computer grafica e generazione di immagini. Insomma, in tantissimi campi. Anche se l’intelligenza artificiale non esistesse oggi, NVIDIA sarebbe comunque un’azienda enorme.
Jensen Huang – Amministratore delegato di NVIDIA
Rispondendo alle preoccupazioni sulla vendita di chip alla Cina, Huang ha sottolineato le enormi capacità energetiche cinesi nella costruzione di infrastrutture per l’intelligenza artificiale. Mentre gli Stati Uniti affrontano limitazioni energetiche, la Cina possiede risorse praticamente illimitate per la produzione di energia, il che le consente di gestire i data center spesso a pieno regime senza alcun sottoutilizzo.
Nonostante la mancanza di accesso alle più recenti tecnologie a ultravioletti estremi (EUV) di ASML, disponibili altrove, la vasta infrastruttura cinese offre un vantaggio unico. Huang ha sottolineato che possono facilmente incrementare la loro potenza di calcolo semplicemente aggiungendo altri chip, evidenziando le enormi dimensioni su cui operano i data center cinesi.
La quantità di potenza di calcolo disponibile in Cina è enorme. Voglio dire, stiamo parlando del secondo mercato informatico più grande al mondo. Se volessero implementare e aggregare la loro potenza di calcolo, ne avrebbero a sufficienza. Ma è davvero così? Voglio dire, ci sono persone che fanno queste stime e dicono che, in realtà, il processo è ancora in ritardo.
No, è diretto. Sto per dirti che la quantità di energia che possiedono è incredibile, vero? L’intelligenza artificiale è un problema di calcolo parallelo, no? Perché non possono semplicemente mettere insieme quattro, dieci volte più chip? Perché l’energia è gratis. Hanno tantissima energia. Hanno data center completamente vuoti, ma con la piena potenza. Sai, hanno città fantasma, hanno data center fantasma. Hanno una capacità infrastrutturale enorme.
Quindi l’idea che la Cina non sarà in grado di avere chip per l’intelligenza artificiale è completamente assurda. Ora, certo, se mi chiedete se gli Stati Uniti sarebbero più avanti se il resto del mondo non avesse alcuna capacità di calcolo, la risposta è: ma non è un’ipotesi plausibile. Non è uno scenario realistico. Hanno già una potenza di calcolo più che sufficiente.
Jensen Huang – Amministratore delegato di NVIDIA
Inoltre, Huang ha espresso il suo rammarico per aver perso le prime opportunità di investimento con organizzazioni come OpenAI e Anthropic, sottolineando che il primo approccio di NVIDIA agli investimenti esterni avrebbe potuto posizionare l’azienda in modo diverso nel mercato odierno. Invece, queste importanti partnership sono state siglate da grandi aziende hyperscaler come Microsoft, Google e Amazon.
Jensen si rammarica che quando Anthropic e OpenAI avevano bisogno di miliardi per espandersi, Nvidia non fosse in grado di investire. Così questi laboratori si sono rivolti a colossi come Microsoft, Google e Amazon, impegnandosi in cambio a utilizzare la loro potenza di calcolo.”Non farò la stessa cosa…” pic.twitter.com/1Fj7I156UA
– Dwarkesh Patel (@dwarkesh_sp) 15 aprile 2026
In conclusione, Huang riconosce l’intelligenza delle aziende che hanno colto queste opportunità e il ruolo cruciale che questi investimenti iniziali rivestono nel plasmare il futuro dell’IA. Assicura inoltre agli stakeholder che affronterà le future opportunità con una maggiore preparazione.
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