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Con un impegno complessivo che sfiora i 6,5 miliardi di euro, NVIDIA ha messo le mani su Poolside e ha di fatto cambiato il proprio ruolo dentro la corsa all’intelligenza artificiale. Non più solo il fornitore di picconi e pale per chi scava, ma anche cercatore d’oro in proprio. L’operazione, per come è strutturata, somiglia molto a una polizza assicurativa contro il rischio più temuto dal colosso delle GPU, cioè un raffreddamento improvviso della domanda.
I numeri raccontano bene la doppia natura dell’accordo. Circa 5,5 miliardi di euro vanno alla startup per licenziare la sua tecnologia e portarsi a casa la maggior parte dei suoi ingegneri, mentre altri 900 milioni circa entrano come investimento diretto, su una valutazione che si aggira intorno agli 11 miliardi di euro. L’obiettivo dichiarato è rafforzare la famiglia di modelli Nemotron, la linea open weight con cui NVIDIA prova a contrastare l’ondata di modelli aperti che arriva dai laboratori cinesi.
NVIDIA compra Poolside: perché Nemotron aveva bisogno di una scossa
Il punto debole si era già visto a inizio agosto, quando è stato presentato Nemotron 3.5 Lightning. Sulla carta un modello capace di generare token a una velocità quattro volte superiore rispetto a modelli di dimensioni simili. Nella pratica, però, l’accelerazione sui compiti agentici reali si fermava intorno al 30 percento, un divario piuttosto evidente tra la potenza bruta dichiarata e il beneficio concreto per chi usa questi sistemi. Margine di crescita, insomma, ce n’è parecchio, ed è esattamente lo spazio che le competenze del team di Poolside dovrebbero riempire.
C’è poi il ragionamento strategico, che è forse la parte più interessante. Mettendo sul piatto quella cifra, NVIDIA si costruisce un cliente interno. Se un domani il mercato dovesse trovarsi in eccesso di offerta, con clienti incapaci di sfruttare o affittare tutta la capacità di calcolo acquistata, l’azienda avrebbe la possibilità di dirottare una quota consistente delle proprie GPU verso carichi di lavoro legati a Nemotron. Diventerebbe, in sostanza, l’acquirente di ultima istanza dei propri chip. E allo stesso tempo si posiziona come concorrente diretta di OpenAI e Anthropic, cosa che fino a poco tempo fa sarebbe sembrata quasi impensabile.
Prezzi in salita e forniture di memoria che si assestano
Il fine settimana è stato densissimo di notizie sul fronte NVIDIA. Dopo che TSMC avrebbe alzato i listini delle fonderie di circa 10 percento per alcuni clienti a partire da gennaio 2027, è emerso che anche NVIDIA ritoccherà verso l’alto i prezzi dei sistemi Grace Blackwell e Vera Rubin. Le stime oscillano tra un 15 percento e un 17 percento, con quest’ultima ipotesi che porterebbe il costo di un singolo rack Vera Rubin NVL 72 intorno ai 7,4 milioni di euro. Ricadute pesanti anche sulle infrastrutture, visto che un data center da 1 GW vedrebbe lievitare il conto di circa 4,6 miliardi di euro, arrivando quasi a 55 miliardi di euro negli Stati Uniti.
Sul versante delle memorie, si ipotizza che l’azienda abbia già chiuso accordi di lungo termine con Micron e SK hynix. Nel frattempo le previsioni sulla domanda di HBM sono state riviste al ribasso, da 31 33 miliardi di Gb equivalenti a una cifra sui 20 e passa miliardi, un aggiustamento coerente con le indiscrezioni su un contenuto di memoria più contenuto nei rack Rubin Ultra.
Il tempismo dell’ammissione di Altman
La mossa di NVIDIA arriva in un momento particolare, perché proprio in questi giorni Sam Altman ha riconosciuto di aver sbagliato le previsioni sui tempi di adozione dell’intelligenza artificiale. Il numero uno di OpenAI pensava che dopo GPT 4, arrivato nel 2023, la disruption sarebbe stata rapidissima, con interi settori del software rimessi in discussione nel giro di pochissimo. Non è andata così, e la sua ammissione è netta. Società ed economia assorbiranno queste tecnologie con un ritmo molto più lento di quanto si credesse.
