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Chip AI: Nvidia ha armato i rivali. Ora deve difendere il trono

Il mercato dei semiconduttori per l’AI cresce a ritmi record, ma il dominio di Nvidia è sempre più contestato. Le big tech sviluppano chip propri, le startup conquistano spazi nell’inferenza e gli investitori rivalutano le proprie strategie in un settore in rapida trasformazione

Pubblicato il 17 mar 2026

Mario Dal Co

Economista e manager, già direttore dell’Agenzia per l’innovazione

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L’anno appena concluso ha visto una crescita del mercato dei semiconduttori (processori e memorie) del 21%, con 793 miliardi di dollari di vendite, di cui un terzo è acquistato per l’intelligenza artificiale (AI).

Chip AI, Nvidia non è più sola: chi la sfida e cosa cambia

Indice degli argomenti

Nvidia sotto pressione: i clienti diventano competitor

Nonostante il prevalere dell’offerta di Nvidia, il mercato è in fase di rapida trasformazione tecnologica ed economica: si aprono nuove possibilità di investimento e l’ attenzione degli investitori non è più solo sull’azienda leader. Essa mantiene saldamente il controllo non solo sull’hw ossia sulle GPU, ma soprattutto su CUDA.X[1], la collezione di library e strumenti che rappresenta il sistema operativo di una azienda che produce AI. CUDA è “il tesoro più prezioso dell’azienda”, come ha detto lo stesso Huang Jensen.[2]

Ma Nvidia ricava il 40% del proprio fatturato da Microsoft, Meta, Amazon e Google, ossia dalle big tech che stanno sviluppando i propri chip. I suoi maggiori clienti diventano i suoi più pericolosi competitori.[3]

La Tensor Processing Unit (TPU) di Google alimenta il training di Gemini e Search. La sua versione 4 riduce di 20 volte le emissioni di CO₂ rispetto alle precedenti[4]. Inoltre è versatile e può svolgere anche compiti di inferenza. Anthropic ha annunciato un accordo importante con Google per l’utilizzo delle TPU, che potrebbero giungere fino ad 1 milione di pezzi, forniti da Broadcom, che collabora con Google nella produzione, per un valore di 21 miliardi di dollari.

Ciò che frena l’adozione delle TPU non sono le proprietà tecniche: si tratta di un processore nato per l’intelligenza artificiale, a differenza della GPU di Nvidia, nata per la grafica e rivelatasi più efficace delle CPU tradizionali quando ha preso piede l’AI generativa. Ciò che limita l’adozione delle TPU è l’ambiente software CUDA sviluppato intorno alla GPU, che – come abbiamo visto – è diffuso tra gli sviluppatori e radicato in molti data center e in molti modelli.

I chip alternativi delle big tech: la sfida sull’inferenza

Anche i chip Trainium di Amazon offrono ai clienti di AWS un’alternativa meno costosa rispetto a Nvidia sul training, mentre MTIA di Meta’s lavora sull’inferenza e

Maia di Microsoft viene utilizzato nell’ambiente Azure. Sono prodotti usati nelle infrastrutture AI dei grandi servizi cloud, anche nell’inferenza, che rappresenta in prospettiva l’80% del mercato rispetto al 20% del training. Questi prodotti rappresentano per Nvidia una minaccia sul mercato che presenterà maggiore sviluppo futuro.

Dal training all’inferenza: la nuova frontiera dei chip

Lo spostamento del baricentro del mercato dall’addestramento all’inferenza spinge la domanda verso chip più specializzati e meno costosi.

Startup come Groq, Cerebras e SambaNova stanno sottraendo quote di mercato focalizzandosi esclusivamente sulla velocità e sull’efficienza energetica dell’inferenza.

Nvidia sta cercando di rispondere a questa minaccia sviluppando nuovi sistemi dedicati per non perdere margini su questo segmento in rapida crescita.

La produzione su vasta scala di TPUv6 (Trillium) e di MTIA v3 (Meta Traing & Inference Accelerator) nel 2026 può segnare una riduzione dello spazio di mercato delle GPU, fino ad ora risorse quasi esclusive per lo sviluppo dei data center AI.

Con Trillium Google alimenta le risposte di Gemini basate sulle raccomandazioni che raccolgono le informazioni da diverse fonti. Google sta già portando avanti TPU v7 con design a 3 nm, che ridurrà ulteriormente i consumi e aumenterà le possibili interazioni tra data center e terminali specializzati nell’uso di AI.[5]

MTIA v3 esegue il training di Lama con minor consumo e in minor tempo rispetto allo standard con GPU. Questi nuovi processori sono strumenti sofisticati e specializzati, mentre la GPU è “come un coltellino svizzero, può fare egregiamente di tutto, senza eccellere in nessuna attività specialistica”[6].

L’importanza crescente delle attività di inferenza, ha dato fiato anche ad Intel, che con Crescent Island dà una risposta, mentre AMD presenta la serie Instinct MI300X e ha firmato una partnership strategica con OpenAI per il nuovo chip MI450, utilizzato ampiamente in questo campo. Startup come Groq, Cerebras e SambaNova stanno occupando quote di mercato nell’inferenza focalizzandosi esclusivamente sulla velocità e sull’efficienza energetica.

Il paradosso di Nvidia: successo record, aspettative difficili

A volte il successo non va d’accordo con le aspettative degli investitori, per lo meno non in modo immediato. Sui quasi 800 miliardi di vendite di semiconduttori, Nvidia ne ha realizzati 126 con un incremento del 64%. un risultato straordinario che la porta ad essere il primo produttore di chip che supera i 100 miliardi di dollari di vendite e che consolida un valore di borsa pari a 4.400 miliardi di dollari, ossia oltre un terzo della capitalizzazione dell’intero settore dei semiconduttori[7].

Allora, ci domandiamo, perché l’aumento di valore di Nvidia negli ultimi dodici mesi è più contenuto di alcuni dei principali protagonisti del settore? Guardando alla figura 1 si vede che persino un’azienda che ancora perde, come Intel, presenta un incremento di valore superiore a quello di Nvidia.

Addentriamoci per un momento negli indicatori di borsa come il rapporto tra valore azionario e profitti (price/earnings o P/E). Il rapporto rappresenta il moltiplicatore da applicare ai profitti per ottenere il valore di borsa dell’azienda. In condizioni stazionarie il rapporto rappresenta il periodo di tempo necessario a recuperare, con i profitti, il valore dell’investimento.

Più tale valore è basso, più l’azienda è sottovalutata, ossia conviene comprarne le azioni se si ritiene che i suoi profitti verranno mantenuti o incrementati nel tempo. Le aziende di grande successo creano aspettative di utili crescenti: il loro valore (price) è sostenuto da queste aspettative di guadagno e il rapporto P/E rimane estremamente elevato.

Il titolo di Nvidia ha galoppato negli ultimi anni, crescendo da 15 dollari di inizio 2023 a 185 di oggi, ossia ha visto aumentare il suo valore 12 volte. Nvidia, nonostante il successo strepitoso che sta attraversando, si trova a competere, sul mercato dei capitali ossia della borsa, con aziende nuove o che stanno ridisegnando il proprio profilo di business. Il mercato AI, pur in fase esplosiva, sta manifestando i primi segni di maturità, segnati dall’attenzione degli investitori verso una serie di opportunità di investimento più ampia di quella considerata fino ad ora.

La figura 2 dimostra il ciclo del rapporto P/E di Nvidia dalla pandemia in avanti. Oggi il rapporto P/E è pari a circa 38, uno dei valori più bassi della storia recente di Nvidia. Nel 2024 il valore dell’azienda aveva toccato 3.500 miliardi di dollari e tuttavia la crescita dei profitti del 130% rispetto all’anno precedente, ha tenuto basso il rapporto P/E, rendendo l’azienda più “conveniente” rispetto al 2020. Sull’intero periodo la crescita del valore dell’azienda è stato di 30 volte, ma i profitti sono cresciuti di 50 volte, contribuendo ad abbassare il rapporto P/E.

Nvidia ha colto le opportunità che il mercato offriva, come ci dice la lettura delle dinamiche e degli eventi che sottendono i valori delle colonne.

Il ciclo del P/E di Nvidia: anno per anno

2018: il vento favorevole ai profitti per i giochi e le cryptovalute ha mantenuto basso il rapporto P/E;
2019: gli investimenti nei data center hanno accelerato facendo aumentare il rapporto P/E;
2020: la pandemia allarga il ricorso ai giochi e al lavoro on line portando all’incremento del rapporto P/E;
2021: la domanda è sostenuta dal mining delle cryptovalute e dall’avvio del Metaverso di Meta;
2022: esplode AI e si contraggono le spese per videogiochi, con la contrazione dei margini;
2023: ChatGPT traina la domanda di processori AI con un’onda di espansione dei margini;
2024: continua l’espansione dei margini ad un tale livello che si riduce il rapporto P/E nonostante il raggiungimento di valori di borsa elevatissimi;
2025: i margini continuano a mantenersi elevati, ma il valore di borsa si assesta con un rapporto P/E ad un livello di valutazione normale dell’azienda.

La corsa dei competitor: Broadcom e il nuovo equilibrio

La distanza che separa il valore di borsa dell’azienda dalle altre è ancora molto elevata, come si vede dalla figura 3, ma un competitore aggressivo come Broadcom è entrato nella ristretta lista delle aziende che valgono oltre 1.500 miliardi di dollari.

Un dominio fragile: i rischi strutturali per Nvidia

Vari segni premonitori mettono sul chi vive gli investitori.

Nvidia ha ottenuto l’85% di margini lordi vendendo infrastrutture a clienti che ora costruiscono i propri data center con i loro chip.
I chip MI300X di AMD offrono prestazioni competitive a un costo inferiore del 20-30%. Microsoft Azure offre ora servizi usando MI300X. Oracle Cloud ha stretto una partnership con AMD per l’infrastruttura. Meta ha implementato MI300X per l’inferenza. OpenAI avrebbe testato i chip AMD per diversificare la propria offerta, attenuando la dipendenza da Nvidia. Per i carichi di lavoro di inferenza, dove il rapporto prestazioni/costo è più importante della velocità pura, AMD allarga la sua quota di mercato.
L’approvazione da parte della Cina dei chip H200 sembra un’opportunità per Nvidia. Ma se la strategia cinese di approvare la tecnologia straniera, realizzare partnership e trasferimento di conoscenze, serve a sviluppare alternative nazionali, come è già accaduto in passato, questa opportunità potrebbe trasformarsi in un disastro. Se Nvidia ritornasse ad una dipendenza del 20-30% dalla Cina, un futuro divieto porterebbe un colpo gravissimo. Gli investitori che celebrano l’approvazione di oggi non devono perdere di vista il rischio dell’uso dell’arma geopolitica domani.

Le previsioni: quota di mercato e scenari al 2026

Alcune previsioni confermano il senso di sospensione che sembra caratterizzare questa fase incerta del mercato finanziario:

la quota di Nvidia nel più ampio mercato degli acceleratori AI potrebbe scendere dal picco di circa il 95% al 75-80% entro la fine del 2026[8];
se i chip personalizzati assorbissero il 30-40% dei carichi di lavoro interni di big tech, Nvidia potrebbe perdere 15-25 miliardi di dollari di fatturato annuo[9];
è possibile una riduzione di 12 miliardi di dollari nelle vendite di GPU Nvidia entro il 2026 direttamente attribuibile alla crescita degli XPU (Accelerated Processing Unit) di Broadcom[10];
la quota di mercato di Nvidia in Cina potrebbe crollare dal 66% nel 2024 all’8% nel 2026, poiché i fornitori nazionali soddisfano ormai l’80% della domanda locale. In questo caso l’apertura agli H200 sarebbe solo una parziale compensazione, con i rischi che abbiamo ricordato.

Conclusioni: la vera domanda per gli investitori

Il mercato dell’IA sta evolvendo dall’addestramento all’inferenza. Questo passaggio favorisce chip più specializzati e meno costosi.
Nvidia sta cercando di rispondere sviluppando nuovi sistemi dedicati per non perdere quote e margini in questo segmento in rapida crescita.

La minaccia alla posizione dominante di Nvidia non è ciclica è strutturale: si tratta della compressione della quota di mercato, in particolare nell’inferenza per i carichi di lavoro interni di big tech, destinati a supportare i modelli e i servizi AI specializzati. Il fatturato di Nvidia è ancora in espansione, ma la concorrenza inciderà sia sul ritmo di crescita, sia sul margine, sia sul mercato indirizzabile. I margini elevati e la loro crescita, come abbiamo visto, hanno sostenuto la quotazione dell’azienda negli anni recenti. La vera domanda per gli investitori è se la valutazione di 4.400 miliardi di dollari reggerà ancora in questi nuovi scenari e quanto dei nuovi investimenti andrà a nuovi protagonisti.