Ces 2026: La Rivoluzione Silenziosa nel Fontainebleau
L’Italia porta quest’anno 51 startup al Ces di Las Vegas, la fiera-evento più importante per il settore tecnologico internazionale. La missione è coordinata dall’Agenzia Ice, con l’obiettivo di far conoscere e internazionalizzare alcune delle principali nuove imprese italiane. In quest’edizione del Consumer Electronics Show l’AI è il tema dominante, sempre più infrastruttura quotidiana e concreta a cui dare soprattutto “fisicità”. Principale applicazione? Auto e robot, come racconta la tech reporter Fjona Cakalli.
Ma veniamo al punto cruciale. Nella sala stampa del Fontainebleau di Las Vegas, il 5 gennaio 2026, ha avuto luogo non a una presentazione di chip, ma a una riscrittura dei fondamentali economici globali. Jensen Huang, CEO di NVIDIA, ha tenuto un Q&A che è durato quasi due ore: un maratone raramente visto nel circuit tecnologico americano.
Non erano gli annunci sui nuovi processori Vera Rubin a catturare l’attenzione, per quanto impressionanti. Era la visione sottostante: NVIDIA non sta più vendendo componenti. Sta ridefinendo come il mondo intero produce intelligenza.
Quello che è emerso durante quel dialogo non scripted con i giornalisti è un’architettura strategica a quattro colonne talmente coerente, e talmente inquietante, che meriterebbe di essere discussa negli auditorium delle business school come caso di studio sulla concentrazione economica nel XXI secolo.
Perché quando ascolti Huang parlare di “AI immigration” (immigrati digitali), di veicoli autonomi con “zero handover” (nessuna riconsegna del controllo umano), di data center come “fabbriche di intelligenza”, e poi colleghi tutto questo al riarmo geopolitico della Cina attorno ai chip H200, comprendi che il 2026 non è un anno di transizione tecnologica. È il momento in cui la vecchia economia , quella costruita su manodopera umana, data center come magazzini statici, e competizione frammentata , cede il passo a un nuovo ordine.
Sono quattro pilastri. E conviene conoscerli bene.
Pilastro 1: La Carenza di Manodopera come Opportunità Strutturale
Huang apre l’argomento con quello che potrebbe sembrare, a prima vista, un atto di PR difensivo. Tutti abbiamo sentito i timori sulla disoccupazione di massa causata dall’IA. Lui le inverte completamente.
“Non stiamo andando verso la disoccupazione. Stiamo affrontando una carenza strutturale di manodopera. Parliamo di decine di milioni di posti di lavoro vuoti a livello globale.”
Non è retorica vuota. Dietro questa frase ci sono numeri demografici brutali. La popolazione mondiale sta invecchiando acceleratamente. L’Europa, il Giappone, la Corea del Sud, la Cina stanno affrontando crolli demografici senza precedenti nei loro archivi storici. Il tasso di fertilità nell’UE è sceso sotto 1,5 figli per donna. L’Italia affronterà una perdita di popolazione di circa 28% entro il 2070 secondo i demografi.
E Huang compie qui un’operazione concettuale affascinante e profondamente strategica: trasforma i robot in “immigrati digitali”. Non come minaccia all’occupazione, ma come necessità strutturale. Come la soluzione a un problema demografico che gli immigrati umani da soli non possono risolvere.
La tesi è forte: il problema non è “i robot sostituiranno gli umani”. È “gli umani non ci saranno abbastanza per sostenere l’economia che vogliamo costruire”. Le fabbriche manufacturing, la logistica, l’agricoltura , hanno bisogno di manodopera. E questa manodopera semplicemente non esiste più in quantità sufficiente.
Secondo gli studi citati nei circoli NVIDIA (e confermati da analisi dell’Asian Development Bank e da ricerca della CFR), la robotica ben orchestrata potrebbe compensare il 40-70% della perdita di produttività dovuta all’invecchiamento. In Giappone, paese che affrontava il problema prima di tutti gli altri, l’automazione accoppiata con politiche di inclusione dei lavoratori anziani ha effettivamente stabilizzato il PIL pro-capite nonostante il crollo della forza lavoro.
Ma qui è dove diventa davvero interessante dal punto di vista della strategia di NVIDIA: questa carenza di manodopera non è una crisi che il mercato risolverà autonomamente. È una carenza che richiede investimenti massicci in intelligenza artificiale e robotica. E NVIDIA controlla l’infrastruttura di calcolo che abilita tutto questo.
La conseguenza economica è limpida. I governi mondiali, le aziende multinazionali, gli imprenditori locali, tutti dovranno investire in AI e automazione non come scelta strategica discrezionale, ma come imperativo di sopravvivenza economica. Non è più “conviene usare i robot”. È “o automatizzate, o chiudete gli impianti.”
E NVIDIA fornisce i chip, il software, la rete, il framework. Tutto.
Pilastro 2: Alpamayo — La Guida Autonoma come Test di Affidabilità del Full Stack
Passiamo a un terreno apparentemente più tecnico, ma che nella realtà rappresenta il campo di battaglia per ridefinire cosa significhi costruire un “sistema intelligente sicuro”.
NVIDIA annuncia Alpamayo, una famiglia open-source di modelli per la guida autonoma con capacità di ragionamento avanzato. La superficie: una mossa di democratizzazione tecnologica, coerente con la narrativa “open-source first” di Huang. Ma se scavi nel design architetturale, scopri qualcosa di molto più sofisticato.
Alpamayo non è semplicemente un modello di visione computazionale. È un modello con raziocinio esplicito e tracciabile. Usa un’architettura Vision-Language-Action (VLA) a dieci miliardi di parametri che non solo percepisce l’ambiente e predice le azioni — ma “spiega perché” sta facendo quello che fa, step by step, tramite il “chain-of-thought reasoning”.
Questo è il punto cruciale dal punto di vista della sicurezza: quando un’auto deve decidere se frenare davanti a un bambino che corre improvvisamente in strada, non è accettabile dal punto di vista normativo che il modello IA dica “ho frenato perché i pixel suggerivano di frenare.” L’IA deve dire “ho visto un movimento rapido a sinistra (pedestrian detection), ho inferito che era un bambino (object recognition), ho calcolato la traiettoria di collisione potenziale (spatial reasoning), ho valutato le alternative di steering (planning) e ho deciso di frenare d’emergenza (action selection). Ecco la catena di ragionamento.”
Accanto a questo modello di IA ragionante, NVIDIA inserisce quello che chiama “Dual-Stack Architecture”: il modello AI principale corre in parallelo con il “Safety OS” , un sistema di sicurezza basato su regole rigide e guardrail inviolabili, supportato dal sistema NVIDIA Halos.
E qui emerge il concetto veramente radicale: la “Ritirata Sicura” (Safe Retreat).
Nel design tradizionale della guida autonoma , quello di Tesla con Autopilot, quello di Waymo nelle città pilota , quando l’auto rileva incertezza, una situazione nuova che non sa come gestire con alta confidenza, restituisce il controllo all’umano d’emergenza. Il problema? Se stai guidando in autostrada a 120 km/h e improvvisamente l’auto ti chiede di riprendere il controllo perché non sa riconoscere una situazione di traffico complessa, c’è il caos. Il “handover” umano in emergenza è pericolosissimo , letteralmente il contrario di quello che vuoi.
Huang e il suo team propongono l’opposto concettuale: se l’AI diventa incerta, non restituisce il controllo. Mette l’auto in sicurezza autonomamente. Frena gradualmente, accende gli hazard, naviga verso il parcheggio o la corsia più sicura, si ferma in condizioni di sicurezza verificate. Il sistema non dice “tocca a te, riprendi il controllo.” Dice “io non so cosa fare con alta confidenza, quindi faccio la cosa più sicura che conosco , mi ritiro in condizioni controllate.”
Mercedes-Benz CLA sarà il primo veicolo a implementare questo design nel 2026, con rollout negli USA previsto per fine anno e internazionale per il 2027. E la casa tedesca ha già ottenuto il rating massimo EuroNCAP : la certificazione più rigorosa di sicurezza automobilistica europea.
Perché è strategicamente rilevante per NVIDIA dal punto di vista della costruzione di lock-in? Perché Alpamayo non è solo un modello aperto. È una dimostrazione di campo che il full stack NVIDIA , il modello open-source (Alpamayo 1 con 10B parametri), il runtime ottimizzato TensorRT per inferenza, il chip AGX Thor embedded in Mercedes, il sistema di sicurezza Halos certificato , forma un’unità indivisibile dove rimuovere o sostituire un componente degrada significativamente la sicurezza e l’affidabilità dell’intero sistema.
Nessun competitor può offrire questo level di integrazione end-to-end. Tesla ha il suo approccio end-to-end supervisionato, ma non è open-source e non ha lo stesso dual-stack safety. Waymo ha il reasoning e la simulazione, ma non il framework completo. Huawei sta provando a costruire qualcosa di simile, ma siamo nel 2026 e sono ancora indietro di due anni nei benchmark di sicurezza secondo i test indipendenti.
NVIDIA qui sta creando un’esperienza integrata talmente coerente che i clienti , le case automobilistiche globali, le start-up di mobilità autonoma, i governi che regolano la sicurezza , trovano praticamente impossibile sganciarsi dal suo ecosistema senza sacrificare prestazioni verificate o certificazioni di sicurezza.
Pilastro 3: Data Center → AI Factory — La Trasformazione Epistemologica
Questo è forse il pilastro più sottile ma più devastante dal punto di vista economico e della composizione dei margini.
Huang in conferenza stampa ha detto una cosa apparentemente banale che in realtà rappresenta un cambio di paradigma: “I vecchi data center erano magazzini. Le nuove AI Factory sono impianti di produzione.”
Sembra un cambio di framing linguistico. In realtà, è una riscrittura del modo in cui le aziende calcolano il ROI dell’infrastruttura IT e il capex investito.
Un data center tradizionale , quello che le aziende Fortune 500 hanno costruito negli ultimi due decenni , è categorizzato come un centro di costo. Stai pagando l’elettricità, il cooling, la manutenzione, la sicurezza fisica, per archiviare file e run workloads. È un magazzino. Produce zero ricavi diretti. È overhead che devi giustificare come spesa di business continuity.
Un AI Factory è il contrario radicale. È un impianto di produzione industriale. L’input è l’energia elettrica e i dati raw. L’output è l’intelligenza — misurata in token (le unità atomiche di elaborazione che le AI generate per dare risposte o creare contenuti).
Una singola AI Factory costruita attorno alla piattaforma Vera Rubin di NVIDIA può generare quanto segue: processare milioni di token al secondo, addestrare modelli foundation con trilioni di parametri, servire le inferenze per migliaia di applicazioni consumer e enterprise simultáneamente.
E crucialmente puoi fatturarlo direttamente. Ogni token che generi è ricavo. O per il tuo cliente interno (una divisione che usa il modello per business logic), o per i clienti esterni in un modello cloud pay-per-token (come OpenAI e Anthropic stanno iniziando a fare).
NVIDIA ha annunciato che la piattaforma Vera Rubin — una combinazione di sei chip integrati in un’architettura codesigned — offre improvement drammatici:
- 10x riduzione nel costo per token di inferenza rispetto a Blackwell (generazione precedente da 2024)
- 4x riduzione nel numero di GPU necessarie per addestrare modelli foundation rispetto a Blackwell
- Un’efficienza energetica 50x superiore per token generato rispetto all’architettura Hopper di due anni fa
Cosa significa in termini economici reali? Significa che eseguire un’inferenza di un grande modello di linguaggio che costava un milione di dollari nel 2024 adesso costa centomila nel 2026. Significa che le aziende di medie dimensioni che fino a ieri non potevano permettersi di avere un loro modello foundation per use case interno adesso possono. Significa che il costo margine di una singola interrogazione a un’IA scende da alcuni dollari a pochi centesimi.
Ma — e qui sta l’intelligenza strategica profonda di NVIDIA — questo salto economico è possibile solo se usi il full stack di NVIDIA in toto.
I chip Vera Rubin sono ottimizzati per il software NVIDIA e solo per quello. Il networking NVLink è proprietario di NVIDIA e non interopera con switch di altri vendor. Lo storage specializzato per il KV-cache , la memoria critica per le inferenze di grande contesto , è certificato e ottimizzato solo per NVIDIA. Il software di orchestrazione (NVIDIA Mission Control) è chiuso. I modelli di base sono addestrati su sistemi DGX di NVIDIA con il framework proprietario CUDA.
Non puoi fare una vera “AI Factory” con la Vera Rubin di NVIDIA + il software AMD Instinct. Non funziona. O usi l’intero full stack NVIDIA , chip, networking, storage, orchestration, software runtime , oppure retrocedi a generazioni precedenti con performance significativamente inferiori.
Il risultato economico? Se sei un cloud provider globale (AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, Oracle Cloud), nel 2026 ti trovi di fronte a una scelta binaria: o costruisci l’AI Factory con la pila completa NVIDIA (accettando lock-in totale ma ottenendo performance e efficienza energetica che nessun competitor offre), oppure usi alternative che offrono 30-50% di performance peggiore a parità di costo energetico.
Non è concorrenza di mercato tradizionale. È la definizione di un monopolio di fatto tramite superiorità tecnica integrata a livelli di sistema.
E questo si collega perfettamente al pilastro finale: la geopolitica.
Pilastro 4: La Geopolitica del Calcolo — Cina, H200, e il Significato Strategico della “Carenza”
Durante il Q&A al CES, i giornalisti cinesi hanno fatto domande specifiche su come NVIDIA naviga le restrizioni alle esportazioni verso la Cina imposte dagli USA. E Huang ha fornito una risposta che, a prima lettura sembra un compromesso commerciale pragmatico. A una lettura più profonda, è un annuncio geopolitico sofisticatissimo.
La situazione di fatto nel dicembre 2025:
Nel dicembre 2025, l’amministrazione Trump ha approvato l’esportazione di chip H200 verso la Cina , con una tassa federale del 25% allo stato americano su ogni GPU venduta. I chip Blackwell (la generazione più potente attualmente in produzione) rimangono completamente vietati per l’export verso la Cina.
L’H200 è la generazione Hopper — tecnicamente precedente. È stato lanciato nel marzo 2024. Nel 2026, è quasi obsoleto dal punto di vista della frontiera tecnologica NVIDIA. Vera Rubin supera l’H200 di 10x in efficienza di inferenza e 4x in efficienza di addestramento.
E eppure: la domanda da parte di aziende tech cinesi è letteralmente esplosiva e stratosferica.
Secondo i report di insider del mercato e comunicazioni da NVIDIA stessa, le aziende tech cinesi hanno già ordinato più di 2 milioni di H200 per la consegna nel 2026. NVIDIA aveva in stock globale circa 700.000 unità. Ha dovuto urgentemente contattare TSMC per accelerare la produzione della linea Hopper.
Huang ha dichiarato in conferenza che la domanda è “estremamente alta” (“quite high”). E che NVIDIA ha “attivato la catena di approvvigionamento” e che gli H200 “si stanno muovendo attraverso la produzione” con spedizioni previste prima del Capodanno cinese (metà febbraio).
Perché questa fame di “tecnologia vecchia” è strategicamente significativa?
La risposta è semplice dal punto di vista della logica economica: carenza strutturale di capacità di calcolo.
La Cina sta costruendo modelli di IA colossali per applicazioni interne e commerciali globali (DeepSeek V3.2 è l’esempio più recente e pubblico). Per addestrare e far girare questi modelli a scala globale, ha bisogno di compute power. Massiccia. Colossale. Che non ha.
I chip che produce domesticamente (principalmente Huawei Ascend 910C, Biren Sophon, Mofein Qingyun) sono significativamente più lenti. Secondo l’analisi dettagliata della CFR (Council on Foreign Relations), la performance gap tra i migliori chip americani e quelli cinesi in produzione è 5:1 oggi, e salirà a 17:1 entro il Q2 2027.
Huawei ha pubblicato un roadmap pubblico:
Ma anche nel migliore scenario di produzione massimizzata, Huawei produrrebbe una frazione di quello che NVIDIA produce in H200 in pochi mesi. Secondo le stime della CFR stessa, anche se Huawei raddoppiasse la sua capacità produttiva ogni anno consecutivamente, non riuscirebbe a produrre nel 2026-2027 quello che NVIDIA esporterebbe in H200 in un trimestre.
Quindi la Cina si ritrova con un dilemma strategico irrisolvibile:
- Ha bisogno di compute power massico per competere globalmente in AI
- Non può produrlo domesticamente in quantità sufficienti fino al 2028-2029
- NVIDIA, apparentemente magicamente, è disposta a venderle gli H200 (con la tassa del 25% che va al governo USA)
E qui emerge il genio strategico di Huang nella conferenza e nei comunicati.
Ha fondamentalmente trasmesso un messaggio multi-layered:
- Ai competitor cinesi: “Non potete raggiungerci nel gap di performance. Neanche se vi vendiamo la tecnologia di ieri invece di oggi.”
- Ai governi americani: “Se continuate a bloccare completamente le esportazioni, la Cina avrà ancora più incentivi per costruirsi una supply chain alternativa attraverso canali neri e smuggling. Abbiamo appena fatto arrestare un network di smuggling che aveva movimentato $160 milioni in H100/H200 illegali. Meglio una tassa del 25% su quello che comunque verrebbe ottenuto illegalmente.”
- Ai clienti globali: “Il computing bottleneck è così serio che anche il nostro hardware ‘obsoleto’ rimane straordinariamente prezioso. Preparatevi a una dipendenza a lungo termine da noi.”
E il segnale sottinteso? Nel 2026, la competizione globale per il dominio dell’intelligenza artificiale non è sulla pure ricerca scientifica o sul talent degli ingegneri. È sul controllo dell’infrastruttura di calcolo. E NVIDIA controlla il 95% di quella infrastruttura globale.
La Cina può provare a recuperare (e probabilmente lo farà, con investimenti governativi superiori a $100 miliardi). Ma il gap di competitività è talmente grande, e NVIDIA aggiorna il suo roadmap talmente velocemente (circa ogni 12 mesi), che il “catch-up” richiederà probabilmente 3-5 anni. In quel tempo, NVIDIA avrà già radicato Vera Rubin nei principali cloud provider globali, avrà fatto uscire la generazione successiva (probabilmente nel 2027), avrà integrato ancora più profondamente i partner nei 16.000+ startups della sua Inception program nel suo ecosistema chiuso.
Il Quadro Completo: Full Stack Come Ordine Economico
Mettendo insieme i quattro pilastri, la visione di Huang diventa terrificante nella sua coerenza logica:
Pilastro 1 (carenza demografica di manodopera) crea l’imperativo strutturale per la domanda di IA e automazione robotica. Non è una moda passaggera o un hype tecnologico. È una necessità demografica strutturale determinata da curve di fertilità, invecchiamento della popolazione, e deficit di manodopera stimato in decine di milioni di posti di lavoro vuoti.
Pilastro 2 (Alpamayo e il design di guida autonoma a doppio stack) dimostra che il full stack NVIDIA — modello di IA ragionante, software di sicurezza proprietario, chip dedicato, runtime ottimizzato, sistema di orchestrazione — è l’unico modo di fare sistemi veramente sicuri e certificabili nel settore critico dell’autonomia e della mobilità robotica. Nessun competitor può replicare questo level di integrazione e certification in tempi brevi.
Pilastro 3 (trasformazione di data center in “AI Factory” come impianto di produzione) trasforma il profilo di ROI di investimenti massicci in chip, cooling, infrastructure, e software. E trasforma quello che era un centro di costo in un impianto di produzione di ricavi. Ma questo è possibile solo su infrastruttura NVIDIA con il full stack integrato.
Pilastro 4 (geopolitica del calcolo e strategia verso la Cina) blocca il potenziale competitor principale in una posizione di eterna dipendenza, almeno fino al 2028-2029. E comunica al resto del mercato che il computing di qualità è un’arma strategica geopolitica ormai.
Il risultato finale? NVIDIA non sta vendendo chip come componenti discreti. NVIDIA sta vendendo l’infrastruttura totale su cui il nuovo ordine economico globale girerà.
E una volta che la civilizzazione è costruita su quell’infrastruttura — quando tutti i tuoi modelli sono addestrati su CUDA, quando tutti i tuoi chip sono NVLink, quando tutti i tuoi ingegneri conoscono l’ecosistema NVIDIA — è praticamente irreversibile cambiarla. Il “lock-in” non è solo tecnologico (CUDA, NVLink, modelli proprietari). È economico, strategico, geopolitico, e organizzativo.
La Questione Etica (e Perché Dovresti Preoccuparti)
Da umanista digitale, sono obbligato a essere franco: questa architettura solleva questioni serie sulla concentrazione di potere.
Primo: Se NVIDIA controlla l’infrastruttura di calcolo, allora NVIDIA controlla de facto le velocità di adozione dell’IA a livello globale. Non è più il mercato disperso di millioni di decisori indipendenti a decidere quando l’IA è “pronta” per certe applicazioni critiche. È una singola azienda che decide quando la sua infrastruttura è economica abbastanza per rendere quella applicazione finanziariamente sostenibile.
Secondo: Il “full stack” crea concentrazione di potere senza precedenti nella storia tecnologica. Storicamente, le tecnologie di infrastruttura (ferrovie nel 1800, elettricità nel 1900, internet negli anni ’90) hanno sviluppato ecosistemi pluralistici nel tempo. Esistevano competitor, esistevano standard aperti, esisteva pluralità di vie. NVIDIA sta cercando di costruire un ecosistema dove ogni componente , dal chip, alla rete, al software di orchestrazione, ai modelli di base, al runtime , è controllato da una singola azienda. Questo riduce drammaticamente la resilienza tecnica del sistema globale.
Terzo: La geopolitica è destinata a diventare tossica. Finché la Cina non sarà autonoma in chip di qualità comparable, rimarrà essenzialmente un cliente forzato di NVIDIA. Questo crea pressioni politiche estreme. Abbiamo già visto Trump usare la minaccia di blocco come leva geopolitica. In uno scenario di escalation (che è sempre possibile), l’interruzione dell’export di chip potrebbe paralizzare settori critici in Cina — energia, trasporti, industria manifatturiera. Questo aumenta il rischio di conflitto.
Quarto: Il labor displacement è reale e potenzialmente traumatico. Sì, Huang dice che l’IA creerà posti di lavoro. Tecnicamente probabile. Ma la transizione è estremamente traumatica, e i nuovi lavori non sono negli stessi posti geografici, né negli stessi settori, né al medesimo livello salariale degli antichi. Un operaio di 55 anni che ha passato 30 anni in una fabbrica manifatturiera non diventerà improvvisamente un data scientist. Questo richiede investimenti massicci in rieducazione, mobilità geografica, sistemi di welfare robusti. Senza questi, la transizione sarà socialmente corrosiva e potenzialmente destabilizzante.
Ma ecco il punto cruciale: nessuno di questi problemi è “tecnico.” Sono tutti politici, etici, e sociali.
E per questo, il discorso di Huang al CES 2026 non è un annuncio tecnico da analizzare in astratto in una rivista di ingegneria. È un annuncio geopolitico che avrà ripercussioni su governi, mercati del lavoro, e ordini strategici mondiali.
Conclusione: Il Momento della Scelta
Nel 2026, abbiamo davanti a noi due futuri possibili.
Uno: Accettiamo il full stack di NVIDIA, perché effettivamente è il migliore in ogni metrica quantificabile (performance, efficienza energetica, sicurezza certificata, ecosystem maturity). Le aziende e i governi ottimizzano attorno a quell’infrastruttura. La Cina continua a cercare di recuperare, ma rimane indietro per 3-5 anni nel frattempo. NVIDIA consolida ulteriormente la sua posizione di quasi-monopolio.
Questo futuro è stabile, prevedibile, e potenzialmente molto più efficiente dal punto di vista energetico e computazionale globale. Ma è anche un futuro dove una singola azienda americana controlla i gradi di libertà fondamentali di tutte le altre economie e governi.
Due: I governi mondiali decidono che questa concentrazione di potere non è accettabile dal punto di vista della sovranità tecnologica e della resilienza strategica. Investono massicciamente in alternative (AMD, Intel, Huawei, RISC-V, startup europee). C’è una frammentazione consapevole dell’ecosistema. Il progresso tecnologico potrebbe rallentare leggermente (perché c’è meno integrazione end-to-end). Ma la resilienza geopolitica aumenta drammaticamente. La pluralità delle vie tecnologiche è preservata.
Non so quale sia il futuro che dovremmo volere. Ma so che il 2026 è il momento preciso in cui la scelta diventa reale e irreversibile.
Perché, a questo punto, è tutto interconnesso. Non puoi scegliere di avere solo il chip NVIDIA senza accettare il lock-in ecosistemico. Non puoi avere la guida autonoma di livello 4 affidabile e certificato senza accettare che NVIDIA definisce i standard di sicurezza. Non puoi costruire un’AI Factory economica senza accettare la dipendenza dall’intero stack NVIDIA.
Jensen Huang ha costruito una visione coerente, affascinante dal punto di vista strategico e ingegneristico, e profondamente concentratrice di potere.
E la domanda che ci poniamo adesso è: è il prezzo della coerenza tecnica, dell’efficienza, e della performance che vogliamo pagare come società?
Domande Frequenti
I 4 Pilastri Strategici di Jensen Huang al CES 2026
Non è una questione di capacità ingegneristica pura. AMD, Intel, e Huawei hanno ottimi ingegneri. Il problema è il “timing compounding”:
- NVIDIA introduce Blackwell → tutti gli investimenti si concentrano su NVIDIA
- Il software ecosystem cresce attorno a NVIDIA
- I cloud provider ottimizzano attorno a NVIDIA
- Nel frattempo, i competitor finiscono ancora la generazione precedente
- Quando finalmente escono, NVIDIA è già tre generazioni avanti
È un effetto “ratchet” di lock-in — ogni ciclo NVIDIA aumenta il vantaggio, non lo riduce.
È reale, ma con caveats importanti:
- Un’auto Mercedes con NVIDIA Alpamayo ottiene davvero migliore sicurezza perché il modello AI + Safety OS + TensorRT + chip AGX Thor sono codesigned
- Togliere un pezzo degrada il tutto — non è hype
- Questo è physics, non marketing
Ma il punto: nessuno può replicare questo level di integrazione rapidamente. Questo crea valore strategico reale, ma non superiorità tecnologica assoluta e eterna.
Possibilmente sì, ma non nel breve termine.
- Scenario A (Trump continua export H200): La Cina ottiene un respiro, ma rimane indietro
- Scenario B (Trump blocca tutto): La Cina accelera investimenti domestici, ma non recupera prima del 2028-2029
In entrambi i scenari, NVIDIA mantiene il vantaggio per almeno 2-3 anni. Dopo di che, tutto dipende da quanto efficacemente i competitor (Huawei soprattutto) riescono a mettere insieme un ecosistema alternativo coerente.
È credibile, ma il framing è interessato.
Parte vera: Sì, le società occidentali affrontano invecchiamento della popolazione. Sì, ci sarà carenza di manodopera in certi settori. Sì, l’automazione aiuterà.
Parte interessata: L’automazione non è l’unica soluzione possibile. Si potrebbe:
- Investire in salari più alti per attrarre lavoratori migranti
- Ridurre le ore di lavoro
- Redistribuire il reddito diversamente
NVIDIA ha incentivo a sostenere che l’IA-robotica sia la sola soluzione. È vera in parte, ma è una narrazione che conviene a chi vende chip AI.
È difficile. Attualmente, le alternative performanti non esistono, o sono significativamente più lente.
Se sei serio sul de-risking da NVIDIA, puoi:
- Usare AMD Instinct: dove la performance gap è accettabile per certi workload
- Investire in custom silicon: come fa Google con TPU o Meta con i4
- Partizionare i carichi: usare NVIDIA solo dove è critico, alternare per il resto
- Negoziare contratti: clausole di migrazione se la situazione geopolitica cambia
Realtà: Nessuno di questi è senza compromessi significativi.
Potrebbe accelerare significativamente, ma:
- Il problema del talent: La Cina ha gli ingegneri, ma il software ecosystem (CUDA, TensorRT, librerie specializzate) è ancora in vantaggio NVIDIA. Questo richiederebbe 2-3 anni per replicare
- Il problema della leadership tecnologica: Avere il chip non significa saperlo usare optimally. Occorrono team specializzati
- Il problema della densità dell’innovazione: NVIDIA aggiorna ogni 12 mesi. La Cina potrebbe raggiungere il 90% della performance, ma non il 100%
Scenario reale: Accelererebbe, ma non cambierebbe il vantaggio NVIDIA nel medio termine.
Secondo i test EuroNCAP: sì.
La logica è semplice:
- Handover umano in emergenza: sei a 120 km/h, l’auto chiede il controllo, hai 0.5 secondi per reagire. Statisticamente, aumenta il rischio di incidente
- Ritirata sicura autonoma: l’auto sa come frenare, sa come navigare verso il parcheggio, ha tempo per pianificare. Quindi lo fa
È un cambio di paradigma — invece di escire dal problema con reattività umana, l’auto entra in uno stato predefinito di sicurezza. I dati EuroNCAP dicono che è più sicuro.
Sì, e no.
Sì — il costo per token scende drasticamente. Questo è vero. Una query che costava $1 nel 2025 potrebbe costare $0.10 nel 2027.
No — il costo totale potrebbe salire. Perché?
- Più usi adottano l’IA perché è affordable
- I volumi totali aumentano
- La domanda aggregata di token cresce più velocemente che il costo unitario cala
È come Internet negli anni ’90 — il costo per MB calò, ma il traffico totale esplose, quindi i server farm divennero enormi e costosi.
Implicazioni per l’Italia (e l’Europa):
- Dipendenza tecnologica: Tutto il calcolo IA in Europa corre su infrastruttura NVIDIA. NVIDIA decide i prezzi, le feature, la disponibilità
- Brain drain: I migliori ingegneri italiani di AI migrano verso team NVIDIA o verso startup che dipendono da NVIDIA
- Sovranità digitale: L’Italia non controlla la sua infrastruttura di intelligenza artificiale
- Alternativa: Investire in alternative europee (es. SambaNova in USA ha background europeo). Ma richiederebbe investimento pubblico massiccio (miliardi)
La domanda politica reale: L’Europa vuole competere in AI o vuole essere consumatrice di AI americana?
Possibile, ma difficile.
Perché potrebbe accadere:
- Breakthrough architetturale: qualcuno scopre un modo completamente diverso di fare AI che non richiede GPU NVIDIA
- Investimento pubblico massiccio: USA, UE, Cina finanziano ecosistemi alternativi come fecero con Internet
- Open-source accelerazione: PyTorch e modelli open diventano così buoni che la performance gap si riduce
Perché è difficile:
- NVIDIA è troppo avanti nel ciclo di innovazione
- Il lock-in è economico, non solo tecnico
- NVIDIA capisce i trend e si adatta velocemente
Stima realista: NVIDIA rimane dominante fino al 2029-2030. Dopo di che, dipende da decisioni politiche dei governi.
Fonti e Riferimenti
Ricerca accurata su Jensen Huang, NVIDIA e i quattro pilastri strategici emersi al CES 2026
Keynote e Comunicati Ufficiali NVIDIA 5 fonti
Carenza di Manodopera e Dinamiche Demografiche 4 fonti
Geopolitica dei Chip e Strategia Cina 7 fonti
Full Stack NVIDIA e Meccanismi di Lock-In 6 fonti
Guida Autonoma, Alpamayo, e Architettura di Sicurezza 5 fonti
AI Factory e Trasformazione dei Data Center 5 fonti
📌 Nota Metodologica
Questa raccolta di fonti rappresenta la ricerca più accurata possibile su Jensen Huang e i quattro pilastri strategici emersi al CES 2026. Le fonti sono prevalentemente in inglese perché la maggior parte dei comunicati ufficiali NVIDIA, degli annunci geopolitici, e dell’analisi accademica vengono pubblicati in lingua inglese. Tuttavia, l’interpretazione e l’articolo originale mantengono la prospettiva italiana. Le citazioni sono disponibili negli articoli pubblicati su umanesimodigitale.info.
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Da informatico a cercatore di senso
