Colette Kress, direttore finanziario di Nvidia, ha formulato una previsione di rilievo sul futuro dell'industria tecnologica: i laboratori di AI di frontiera, ovvero le aziende che sviluppano i modelli di intelligenza artificiale più avanzati, diventeranno le più grandi aziende tecnologiche della storia.

Provenendo da un'azienda che è al tempo stesso il principale fornitore di GPU per questi laboratori e un investitore attivo nelle infrastrutture di cui hanno bisogno, l'affermazione si configura sia come previsione sia come argomento commerciale. Ciononostante, le cifre che la sostengono sono considerevoli e contribuiscono a spiegare perché la scala della spesa per l'AI stia diventando una questione centrale per l'intero settore tecnologico.

La scala della visione di Nvidia sul mercato

Kress ha descritto i laboratori di AI di frontiera come «aziende consolidate con un utilizzo da parte dei clienti in rapida crescita», una definizione che acquista maggior peso se rapportata agli impegni finanziari che attraversano il business di Nvidia.

Nvidia dispone attualmente di ordinativi per 500 miliardi di dollari relativi alle architetture di chip Blackwell e Rubin fino al 2026. Aspetto rilevante: tali ordinativi non includono alcuna collaborazione legata a OpenAI. Il business di OpenAI con Nvidia si aggiunge a questo totale di mezzo migliaio di miliardi di dollari.

Anche l'amministratore delegato di Nvidia, Jensen Huang, ha delineato la scala della potenziale domanda di OpenAI. Ha indicato che le implementazioni attuali e future di OpenAI potrebbero richiedere circa 12 gigawatt di capacità di calcolo, con la possibilità di arrivare fino a 16 gigawatt. In termini di dollari, ciò corrisponderebbe a circa 600 miliardi di dollari di risorse di calcolo Nvidia entro il 2030.

Il ruolo di finanziatore di Nvidia in Ohio

Nvidia non si limita a vendere chip a OpenAI: sta anche contribuendo a finanziare le infrastrutture fisiche necessarie per utilizzarli.

L'azienda sta investendo 1,5 miliardi di dollari in SB Energy a supporto del contratto di locazione ventennale di OpenAI per il campus di data center PORTS-Pike in Ohio. Il sito ha una capacità iniziale di 4,25 gigawatt, che lo rende uno dei progetti di data center più grandi al mondo.

Nvidia fornisce inoltre supporto creditizio e sta negoziando con OpenAI un quadro di investimento più ampio del valore fino a 100 miliardi di dollari. Alla fine del 2025 tale quadro non era ancora stato finalizzato, ma le dimensioni delle trattative mostrano quanto le due aziende stiano diventando interdipendenti.

La tesi sulle infrastrutture da 3.000-4.000 miliardi di dollari

Secondo Kress, gli investimenti globali nelle infrastrutture per l'AI dovrebbero raggiungere i 3.000-4.000 miliardi di dollari entro la fine del decennio. Tale spesa comprenderebbe gli hyperscaler come Microsoft, Google e Amazon, oltre agli stessi laboratori di AI di frontiera.

Gli ultimi risultati di Nvidia suggeriscono che l'azienda stia già catturando una quota consistente di tali investimenti. Nel secondo trimestre del suo anno fiscale 2027, Nvidia ha registrato ricavi per 96,2 miliardi di dollari, in aumento del 106% su base annua. Di tale totale, 89 miliardi di dollari provengono dalla sola divisione Data Center.

La composizione dei ricavi evidenzia quanto Nvidia sia cambiata. Un tempo nota soprattutto per le schede grafiche per il gaming, l'azienda oggi ricava la grande maggioranza dei propri introiti dai carichi di lavoro AI. La divisione Data Center rappresenta ora più del 92% dei ricavi totali, a dimostrazione di quanto la crescita di Nvidia sia legata alla stessa espansione che l'azienda descrive.

Le implicazioni per la gerarchia tecnologica

La convinzione di Kress che i laboratori di AI di frontiera possano diventare le più grandi aziende tecnologiche della storia solleva una questione più ampia riguardo agli attuali leader del settore. Apple, Microsoft, Amazon e Alphabet si alternano da anni nelle posizioni di società quotate più preziose al mondo. L'ipotesi che OpenAI e le aziende simili possano superarle lascia intravedere una possibile ridefinizione dell'intera gerarchia tecnologica.

Sulla base delle proiezioni di Nvidia, i numeri rendono plausibile questo scenario. Se un solo laboratorio di AI genera una domanda di calcolo di 600 miliardi di dollari presso un unico fornitore, la sua impronta economica complessiva, inclusi i ricavi derivanti dai propri prodotti e servizi, potrebbe essere enorme.

Al tempo stesso, nella narrazione emerge una tensione evidente. Nvidia ha un interesse diretto a sottolineare la crescita dei suoi principali clienti. Ogni dollaro investito nei laboratori di AI di frontiera può alla fine tradursi in ordinativi di chip per Nvidia, il che contribuisce a spiegare perché spesa per le infrastrutture, accordi di finanziamento e sviluppo dei modelli vengano sempre più discussi come parte di un unico racconto.