intelligenza artificiale

Gpu Nvidia, il monopolio s’è rotto. E ora?

Google prova a scalfire il dominio di Nvidia nei chip per l’AI con le nuove TPU Ironwood e le CPU Axion, mentre Meta valuta di spostare miliardi di investimenti sui suoi acceleratori. Un segnale che il monopolio di fatto delle GPU non è più intoccabile

Pubblicato il 2 dic 2025

Giovanni Masi

Computer Science Engineer

Per due anni Nvidia è stata il simbolo materiale della corsa all’intelligenza artificiale generativa. Ogni nuova ondata di modelli si è tradotta in un’ulteriore domanda di GPU per data center, fino a portare il mercato globale degli acceleratori grafici a circa 125 miliardi di dollari nel 2024, con Nvidia ancorata a una quota vicino al 92 per cento secondo le stime di IoT Analytics. In questo contesto, la notizia che Google sta convincendo grandi clienti come Anthropic e, soprattutto, che è in trattativa con Meta per fornire Tensor Processing Unit (TPU) direttamente ai loro data center ha avuto un impatto che va ben oltre il dato tecnico.

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Giovanni Masi

Computer Science Engineer

Ingegnere Informatico e dell’Automazione, con specializzazione in Cybersecurity e Intelligenza Artificiale. Coordina il gruppo di lavoro sull’Intelligenza Artificiale presso l’Ordine degli Ingegneri. Con oltre vent’anni di esperienza nel settore dell’Information Technology, ha maturato competenze avanzate nella progettazione e sviluppo di architetture software, nella gestione di infrastrutture IT complesse, nell’implementazione di strategie di cybersecurity e nella creazione di modelli di Intelligenza Artificiale. Svolge attività accademica come cultore della materia presso il Dipartimento di Ingegneria Informatica dell’Università eCampus. È autore e docente dei corsi “Intelligenza Artificiale per Ingegneri” e “Intelligenza Artificiale Generativa e Prompt Engineering” erogati presso l’Ordine degli Ingegneri, nell’ambito delle attività formative specialistiche rivolte ai professionisti del settore. Ha inoltre tenuto seminari sull’Intelligenza Artificiale presso la Pontificia Università Antonianum. Autore di numerosi articoli di settore, pubblicati su riviste scientifiche, nei quali approfondisce tematiche legate alla ricerca applicata nella Generative AI. Ha partecipato a importanti progetti di ricerca, tra cui “BioGene”, un progetto supportato da NASA GeneLab, finalizzato all’analisi e all’estrazione di dati genomici da esperimenti spaziali e “Classificazione del livello di ossidazione dell’olio”, uno studio innovativo condotto in collaborazione con l’Università Ben Gurion del Negev (Israele), volto all’analisi e alla classificazione dei processi di ossidazione negli oli.

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