Come Jensen Huang ha guidato NVIDIA dai GPU per il gaming all'infrastruttura AI: scommesse di piattaforma, CUDA, data center e partnership che hanno alimentato il boom.
Quando si definisce NVIDIA il “backbone of AI”, non si loda solo la velocità dei chip. Si parla di un insieme di blocchi fondamentali su cui molti sistemi AI moderni fanno affidamento per allenare modelli, distribuirli nei prodotti e scalarli in modo economico.
In parole semplici, un backbone è ciò da cui dipendono le altre parti. Per l'AI questo di solito significa quattro cose che funzionano insieme:
Se manca anche solo uno di questi, il progresso nell'AI rallenta. Il silicio veloce senza software utilizzabile resta in laboratorio. Grandi strumenti senza sufficiente capacità hardware si scontrano con un muro.
Questa storia è spesso raccontata attraverso Jensen Huang, cofondatore e CEO di NVIDIA — non come un genio solitario, ma come il leader che ha fatto ripetutamente scommesse da piattaforma. Invece di trattare le GPU come una semplice categoria di prodotto, NVIDIA ha investito presto per trasformarle in una base su cui altre aziende potessero costruire. Questo ha richiesto l'impegno su lunghi cicli di investimento software e la costruzione di relazioni con sviluppatori, cloud provider e imprese molto prima che il ritorno fosse evidente.
Le sezioni che seguono scompongono come NVIDIA sia passata dalla grafica al calcolo generale, perché CUDA è stato importante, come il deep learning ha rimodellato la domanda e come ingegneria dei sistemi, partnership e vincoli di produzione hanno plasmato il mercato. L'obiettivo non è mitizzare NVIDIA: è capire le mosse strategiche che hanno trasformato un componente in infrastruttura.
NVIDIA non è nata come “azienda AI”. La sua identità iniziale era la grafica: realizzare GPU in grado di rendere mondi 3D fluidi per gamer e designer. Quel focus ha costretto il team a eccellere in una capacità che si è rivelata cruciale: eseguire molte piccole operazioni matematiche contemporaneamente.
Per disegnare un singolo frame di un gioco, il computer deve calcolare colori, illuminazione, texture e geometria per milioni di pixel. Importante: molti di quei calcoli sui pixel non dipendono l'uno dall'altro. Puoi lavorare sul pixel #1 e sul pixel #1.000.000 contemporaneamente.
Per questo le GPU sono evolute in macchine massicciamente parallele: invece di poche core molto potenti, hanno molte unità più piccole progettate per ripetere operazioni semplici su grandi batch di dati.
Un'analogia semplice:
Quando gli ingegneri si sono resi conto che gli stessi schemi paralleli si presentavano anche fuori dal gaming — simulazioni fisiche, elaborazione immagini, codifica video e calcolo scientifico — la GPU ha smesso di sembrare un componente di nicchia e ha cominciato ad apparire come un motore general-purpose per “molta matematica contemporaneamente”.
Questo cambiamento ha riconfigurato l'opportunità per NVIDIA: non solo vendere schede video ai consumatori, ma costruire una piattaforma per workload che premiano il calcolo parallelo — preparando il terreno per le esigenze del deep learning.
La scommessa strategica distintiva di NVIDIA non è stata solo “fare GPU più veloci”. È stata “rendere le GPU una piattaforma che gli sviluppatori scelgono — e continuano a scegliere — perché l'esperienza software si accumula nel tempo”.
Una GPU è facile da confrontare per specifiche: core, bandwidth, watt, prezzo. Una piattaforma è più difficile da sostituire. Investendo presto in un modello di programmazione coerente, NVIDIA ha cercato di spostare la decisione d'acquisto da “Quale chip è il più veloce quest'anno?” a “Su quale stack costruiremo nei prossimi cinque anni?”.
CUDA ha trasformato la GPU da processore specializzato per la grafica a qualcosa che i programmatori potevano usare per molti tipi di calcolo. Invece di costringere gli sviluppatori a pensare in termini di API grafiche, CUDA offriva un modo più diretto di scrivere codice accelerato su GPU, supportato da compilatori, strumenti di debug e profiling delle prestazioni.
Quel “ponte” è stato importante perché ha abbassato l'attrito per provare nuovi workload. Man mano che gli sviluppatori vedevano risultati — simulazioni più veloci, analytics e poi deep learning — avevano una ragione per restare.
La leadership hardware può essere temporanea; gli ecosistemi software si compongono nel tempo. Tooling, librerie, tutorial e conoscenza della community creano costi di cambio che non si vedono in una tabella di benchmark. Col tempo, i team costruiscono codebase interne, assumono per esperienza CUDA e si affidano a un crescente set di blocchi ottimizzati.
CUDA non è priva di svantaggi. C'è una curva di apprendimento e la programmazione su GPU può richiedere pensiero di performance specializzato. La portabilità può essere una preoccupazione: codice e workflow possono legarsi all'ecosistema NVIDIA, creando dipendenza che alcune organizzazioni cercano di mitigare con standard e astrazioni.
Il deep learning ha cambiato cosa significa “buon hardware” per l'AI. Le ondate precedenti di machine learning spesso entravano facilmente nelle CPU perché i modelli erano più piccoli e le sessioni di allenamento più brevi. Le reti neurali moderne — specialmente per visione, voce e linguaggio — hanno trasformato l'allenamento in un enorme lavoro di calcolo, che si è appoggiato esattamente a ciò in cui le GPU già eccellevano.
L'allenamento di una rete neurale è dominato dalla ripetizione degli stessi tipi di operazioni: grandi moltiplicazioni di matrici e algebra lineare correlata. Questi calcoli sono altamente paralleli — puoi dividere il lavoro in molti pezzi piccoli ed eseguirli contemporaneamente.
Le GPU sono state costruite per workload paralleli fin dall'inizio (originariamente per rendere grafica). Migliaia di piccoli core possono processare molte moltiplicazioni in parallelo, il che fa una grande differenza quando si parla di miliardi o trilioni di operazioni. Con la crescita di dataset e modelli, quel vantaggio parallelo non era solo “utile”: spesso determinava se l'allenamento finiva in giorni anziché settimane.
Il ciclo iniziale di adozione è stato pratico più che glamour. I ricercatori in università e laboratori hanno sperimentato con le GPU perché avevano bisogno di più compute per dollaro. Man mano che i risultati miglioravano, queste idee si sono diffuse in codice condiviso e ricette di allenamento riproducibili.
Poi i framework hanno reso tutto più semplice. Quando strumenti popolari come TensorFlow e PyTorch hanno offerto supporto GPU pronto all'uso, i team non dovevano più scrivere codice GPU di basso livello per beneficiarne. Questo ha abbassato l'attrito: più studenti hanno potuto allenare modelli più grandi, più startup prototipare rapidamente e più aziende consolidate giustificare l'investimento in server GPU.
Non bisogna però attribuire tutto all'hardware. Progressi negli algoritmi, tecniche di allenamento migliori, dataset più grandi e miglior tooling software hanno guidato il progresso insieme. Le GPU sono diventate centrali perché corrispondevano alla forma del nuovo workload — e l'ecosistema circostante le ha rese accessibili.
Vendere una scheda grafica ai gamer riguarda soprattutto frame rate e prezzo. Vendere compute a un data center è un business diverso: l'acquirente si preoccupa di uptime, fornitura prevedibile, contratti di supporto e di come sarà la piattaforma tra tre anni.
I clienti di data center — cloud provider, laboratori di ricerca e imprese — non assemblano PC da hobby. Eseguono servizi critici dove un nodo guasto può significare SLA mancati e soldi persi. Questo sposta la conversazione da “chip veloce” a “sistema affidabile”: configurazioni validate, disciplina del firmware, aggiornamenti di sicurezza e guida operativa chiara.
Per allenamento e inferenza AI, la velocità bruta conta, ma conta anche quanto lavoro si può fare per unità di energia e spazio. I data center vivono con vincoli: densità per rack, capacità di raffreddamento e costi elettrici.
L'argomentazione di NVIDIA è evoluta su metriche proprie dei data center:
Una GPU da sola non risolve il problema del deploy. I compratori di data center vogliono un percorso completo e supportato alla produzione: hardware progettato per ambienti server, design di riferimento a livello di sistema, release stabili di driver e firmware e software che renda più facile usare l'hardware in modo efficiente.
Qui entra in gioco il framing “full-stack” di NVIDIA — hardware più il software e il supporto circostanti che riducono il rischio per i clienti che non possono permettersi esperimenti.
Le imprese scelgono piattaforme che credono saranno mantenute. Roadmap a lungo termine segnalano che l'acquisto odierno non resterà isolato, mentre l'affidabilità enterprise — componenti validate, cicli di aggiornamento prevedibili e supporto reattivo — riduce l'ansia operativa. Col tempo, questo trasforma le GPU da parti intercambiabili a una decisione di piattaforma su cui i data center standardizzano.
NVIDIA non ha vinto l'AI trattando la GPU come una parte autonoma da infilare nel “server di qualcun altro”. L'azienda ha sempre più considerato la performance come un risultato di sistema — una combinazione di chip, scheda, come più GPU comunicano tra loro e come l'intero stack viene distribuito in un data center.
Un prodotto GPU moderno è spesso un insieme confezionato di decisioni: configurazione della memoria, alimentazione, raffreddamento, layout della scheda e design di riferimento validati. Quelle scelte determinano se i clienti possono eseguire un cluster a piena velocità per settimane senza sorprese.
Offrendo blocchi costruttivi completi — schede e design server pre-testati — NVIDIA ha ridotto l'onere per tutta la filiera: OEM, cloud provider e team IT aziendali.
L'allenamento di grandi modelli è dominato dalla comunicazione: le GPU scambiano continuamente gradienti, attivazioni e parametri del modello. Se quel traffico rallenta, compute costoso resta inattivo.
Link ad alta bandwidth e bassa latenza tra GPU (e topologie di switching ben progettate) permettono all'allenamento di scalare da “una scatola veloce” a molte scatole che lavorano come una sola. Il risultato pratico è una migliore utilizzazione e tempi di allenamento più brevi man mano che i modelli crescono.
L'approccio piattaforma di NVIDIA è più facile da capire se si guarda la scala:
Ogni livello è progettato per integrarsi pulitamente con il successivo, così i clienti possono aumentare la capacità senza riprogettare tutto.
Per i clienti, questo packaging di sistemi trasforma l'infrastruttura AI in qualcosa di più vicino a prodotti adatti alla procurement: configurazioni più chiare, performance prevedibili e rollout più rapidi. Questo riduce il rischio di deployment, accelera l'adozione e rende la scalabilità dell'AI più operativa che sperimentale.
I grafici di benchmark aiutano a ottenere visibilità, ma la mindshare degli sviluppatori vince anni. I team che decidono cosa prototipare — e cosa rilasciare — spesso scelgono l'opzione che sembra più veloce, più sicura e meglio supportata, anche se un altro chip è vicino nelle prestazioni raw.
Una GPU non crea valore da sola; lo creano gli sviluppatori. Se i tuoi ingegneri possono arrivare a risultati funzionanti questa settimana (non il prossimo trimestre), diventi la scelta di default per il progetto successivo — e per quello dopo ancora. Quella abitudine si compone dentro le aziende: esempi interni, codice riutilizzabile e “così si fa qui” diventano persuasivi quanto qualsiasi benchmark.
NVIDIA ha investito molto nelle parti meno glam ma cruciali per costruire fiducia software:
Una volta che modelli, pipeline e piani di assunzione di un team sono costruiti attorno a uno stack specifico, cambiare non è “sostituire una scheda”. Significa riaddestrare ingegneri, riscrivere codice, validare risultati e ricostruire playbook operativi. Quell'attrito diventa un fossato.
Un esempio semplice: invece di ottimizzare manualmente operazioni matriciali e uso della memoria per settimane, un team può usare librerie pre-costruite (per layer comuni e kernel di attenzione) e ottenere risultati funzionanti in giorni. Iterare più velocemente significa più esperimenti, cicli di prodotto più rapidi e una ragione più forte per restare sulla piattaforma.
NVIDIA non ha vinto l'AI vendendo chip isolati. Ha vinto presentandosi nei posti dove le persone già comprano, noleggiano e imparano compute — piattaforme cloud, server enterprise e laboratori universitari. Quella distribuzione ha contato tanto quanto le prestazioni raw.
Per molti team, il fattore decisivo non era “Quale GPU è la migliore?” ma “Quale opzione posso attivare questa settimana?” Quando AWS, Azure, Google Cloud e altri provider hanno offerto istanze NVIDIA come scelta predefinita, l'adozione è diventata una voce della procurement invece di un lungo progetto infrastrutturale.
Lo stesso schema è avvenuto nelle imprese tramite partner OEM (Dell, HPE, Lenovo, Supermicro e altri). Se la GPU arriva dentro un server validato, con driver e contratti di supporto allineati, è molto più semplice per l'IT dire sì.
Le partnership hanno anche permesso la co-ottimizzazione su scala. I cloud provider potevano sintonizzare rete, storage e scheduling attorno ai workload GPU-heavy. NVIDIA poteva allineare feature hardware e librerie software con i framework che i clienti usavano davvero (PyTorch, TensorFlow, librerie CUDA, runtime di inferenza), poi validare le prestazioni su pattern comuni come allenamento di grandi modelli, fine-tuning e inferenza ad alto throughput.
Questo feedback loop è sottile ma potente: tracce di produzione reali influenzano i kernel, i kernel influenzano le librerie e le librerie influenzano ciò che gli sviluppatori costruiscono dopo.
Programmi accademici e laboratori di ricerca hanno contribuito a standardizzare gli strumenti NVIDIA in corsi e paper. Gli studenti imparavano su sistemi abilitati CUDA, poi portavano quelle abitudini in startup e team enterprise — un canale di adozione che si compone negli anni.
Anche partnership solide non significano esclusività. I cloud provider e le grandi imprese sperimentano spesso alternative (altre GPU, acceleratori custom o venditori diversi) per gestire costi, rischio di fornitura e potere negoziale. Il vantaggio di NVIDIA era essere la risposta più semplice “sì” attraverso i canali — pur dovendo guadagnarsi il rinnovo a ogni generazione.
Quando la domanda di compute AI aumenta, non si comporta come la domanda di elettronica di consumo normale. Un grande deployment AI può richiedere migliaia di GPU in una volta, più rete e infrastruttura elettrica corrispondente. Questo crea acquisti "a blocchi": un progetto può assorbire ciò che altrimenti rifornirebbe molti clienti più piccoli.
Le GPU per data center non si tirano fuori da uno scaffale. Vengono programmate mesi prima con la capacità del foundry, testate, assemblate e poi spedite attraverso molte fasi prima di essere pronte per i server. Se la domanda cresce più velocemente della capacità pianificata, i lead time aumentano — a volte da settimane a molti mesi — perché ogni fase ha la sua coda.
Anche quando il chip può essere prodotto, il resto del processo può limitare l'output. I processori AI moderni si basano su nodi di produzione avanzati e packaging sempre più complesso (il modo in cui pezzi di silicio, memoria e interconnessioni sono combinati). Capacità di packaging, substrati speciali e disponibilità di memoria ad alta bandwidth possono diventare punti di strozzatura. In parole semplici: non si tratta solo di “fare più chip”. Si tratta di “produrre più parti scarse, tutte insieme, a standard molto elevati”.
Per mantenere il flusso di fornitura, aziende lungo la catena dipendono da previsioni e impegni a lungo termine — riservare slot di produzione, pre-ordinare materiali e pianificare capacità di assemblaggio. Non si tratta di prevedere il futuro perfettamente; si tratta di ridurre il rischio per i fornitori così che siano disposti a investire e allocare capacità.
I mercati in rapida crescita possono restare tesi anche dopo che i fornitori aumentano la produzione. Nuovi data center, nuovi modelli e adozione più ampia possono mantenere la domanda in crescita veloce quanto l'espansione della produzione. E perché l'hardware AI si acquista a blocchi, anche una piccola discrepanza tra produzione prevista e domanda reale può sembrare una carenza persistente.
Il compute per AI non è mai stato una corsa a un solo cavallo. I team confrontano tipicamente NVIDIA con altri fornitori di GPU (in particolare AMD, e in alcuni segmenti Intel), chip AI custom dei hyperscaler (come i TPU di Google o Trainium/Inferentia di AWS) e una serie di startup che costruiscono acceleratori su misura.
Nella pratica, il chip “giusto” dipende spesso da cosa fai:
Per questo molte organizzazioni mescolano hardware: una configurazione per l'allenamento, un'altra per il serving e qualcosa di diverso per l'edge.
Una ragione comune per cui i team ancora scelgono NVIDIA — anche quando le alternative sembrano più economiche — è la compatibilità e maturità del software. CUDA, librerie come cuDNN e l'ecosistema più ampio significano che molti modelli, framework e tecniche di performance sono già testati e documentati. Questo riduce il tempo di ingegneria, il rischio di debug e il “costo sorpresa” del porting.
C'è anche un aspetto di hiring e operazioni: è generalmente più facile trovare ingegneri che hanno lavorato con gli strumenti NVIDIA e riutilizzare script, container e pratiche di monitoraggio esistenti.
Quando i team confrontano piattaforme, spesso pesano:
Questo non garantisce che NVIDIA sia sempre la scelta migliore — solo che, per molti acquirenti, il costo totale di adozione e la prevedibilità dei risultati contano tanto quanto il prezzo hardware puro.
La dominanza di NVIDIA comporta veri trade-off. I compratori lodano spesso le prestazioni e la maturità del software, ma sollevano anche preoccupazioni su costo, dipendenza e quanto sia difficile procurarsi hardware quando la domanda sale.
Costo: Le GPU di fascia alta possono rendere i piloti costosi e la produzione ancora di più — specialmente una volta aggiunta rete, potenza, raffreddamento e operatori qualificati.
Lock-in: CUDA, librerie e codice modello ottimizzato possono creare “gravità”. Più il tuo stack dipende da ottimizzazioni specifiche NVIDIA, più è difficile migrare ad altri acceleratori senza rifare molto lavoro.
Disponibilità e complessità: Lead time, integrazione dei cluster e cicli di prodotto in rapido cambiamento possono rallentare i team. Su larga scala, engineering per l'affidabilità, scheduling e utilizzazione diventano progetti a sé.
Molte organizzazioni coprono il rischio senza abbandonare NVIDIA:
I chip AI stanno all'incrocio tra controlli alle esportazioni, concentrazione della supply-chain e preoccupazioni di sicurezza nazionale. Cambiamenti di policy possono influenzare quale hardware è disponibile in certe regioni, come viene venduto e con quale rapidità viene spedito — senza che una singola azienda controlli completamente l'esito.
Se stai valutando infrastruttura AI, tratta le GPU come parte di una decisione di piattaforma a lungo termine: modella il costo “all-in”, testa la portabilità presto e pianifica le competenze operative (monitoraggio, scheduling, pianificazione capacità) prima di scalare.
La ascesa di NVIDIA sotto Jensen Huang non è solo la storia di chip più veloci — è un modello ripetibile per costruire una piattaforma AI durevole. L'idea centrale: l'hardware vince un momento; una piattaforma vince un decennio.
Prima, tratta la tecnologia come una piattaforma, non come un prodotto. CUDA ha aiutato a fare delle GPU una scelta di default rendendo il percorso software più facile, prevedibile e in continuo miglioramento.
Secondo, investi nell'ecosistema prima che ti serva. Strumenti, librerie, documentazione e supporto della community riducono l'attrito di adozione e rendono sperimentare economico — particolarmente importante quando i team non sanno quali casi d'uso AI reggeranno.
Terzo, progetta la scala come un sistema. La performance reale dell'AI dipende da rete, memoria, orchestrazione e affidabilità — non solo dal compute bruto. I vincitori rendono semplice passare da un workload a molti e da un server a un cluster.
Se stai pianificando un progetto AI, prendi in prestito la lente di piattaforma:
Una domanda spesso trascurata è se avete davvero bisogno di costruire e operare tanto software custom quanto pensate. Per alcuni prodotti, una via più veloce è prototipare e spedire lo strato applicativo con una piattaforma come Koder.ai, poi riservare la capacità GPU scarsa per il lavoro realmente differenziante sul modello.
Se il tuo collo di bottiglia è la consegna del prodotto più che l'ottimizzazione a livello di kernel, strumenti come Koder.ai (chat-to-app per web, backend e mobile con export del sorgente e deploy) possono integrare decisioni infrastrutturali centrate sulle GPU riducendo il tempo speso su ingegneria boilerplate.
La competizione tra chip si intensificherà e sempre più workload si distribuiranno tra acceleratori. Ma i fondamentali restano: le piattaforme che rendono gli sviluppatori produttivi — e i sistemi che scalano in modo affidabile — continueranno a definire dove l'AI viene costruita.
In questo contesto, “backbone” indica lo stack fondamentale su cui molte squadre AI si appoggiano per allenare modelli, eseguire inferenza e scalare in modo affidabile. Non è solo la GPU: è anche lo stack software, le librerie, gli strumenti e la capacità di spedire e supportare sistemi a livello di data center.
Se uno di questi livelli è debole (hardware, software, strumenti o fornitura), il progresso rallenta o diventa troppo costoso.
Le CPU sono ottimizzate per un numero più piccolo di compiti complessi e sequenziali (ottime per la logica di controllo e il calcolo general-purpose). Le GPU sono ottimizzate per matematica massivamente parallela, dove la stessa operazione viene ripetuta su grandi quantità di dati.
Il deep learning si basa molto su moltiplicazioni di matrici e algebra lineare che si parallelizzano bene: perciò le GPU offrono quasi sempre throughput molto superiore per l'allenamento e molte attività di inferenza.
CUDA è la piattaforma di programmazione di NVIDIA che rende le GPU ampiamente utilizzabili per il calcolo non grafico. Il suo valore non è solo nelle prestazioni: è l'esperienza di sviluppo stabile—compilatori, strumenti di debug/profiling e un ecosistema duraturo di librerie ottimizzate.
Questo ecosistema crea slancio: i team costruiscono codebase e flussi di lavoro attorno a CUDA, riducendo l'attrito per i progetti futuri e aumentando il costo del cambio.
Non necessariamente. Molti team ottengono i vantaggi delle GPU senza scrivere direttamente in CUDA perché framework e librerie lo gestiscono.
Percorsi comuni includono:
Di solito serve intervenire a livello CUDA quando si costruiscono kernel personalizzati, si ottimizza la latenza o si opera su larga scala.
L'allenamento è spesso dominato da calcolo + comunicazione tra GPU. Man mano che i modelli crescono, le GPU devono scambiarsi costantemente gradienti/parametri; se la rete è lenta, GPU costose restano inattive.
Per questo i cluster dipendono dal design di sistema:
I FLOPS di picco da soli non garantiscono tempi di allenamento ridotti.
I data center comprano per prevedibilità e gestione del ciclo di vita, non solo per velocità massima. Oltre alle prestazioni, puntano su:
Questo sposta la decisione da “chip veloce” a “piattaforma a basso rischio”.
Perché la maturità del software spesso determina il time-to-first-result e il rischio operativo. Un acceleratore leggermente più economico può diventare più costoso dopo aver considerato:
I team scelgono spesso ciò che è più affidabile e ben documentato, non necessariamente l'opzione più economica a prima vista.
La fornitura di hardware AI è limitata da più componenti oltre alla fabbricazione del chip. Colli di bottiglia comuni includono:
Inoltre la domanda è “a blocchi” (grandi progetti acquistano migliaia di GPU), quindi anche piccoli errori nelle previsioni creano lunghe attese.
Sì. Molte organizzazioni usano una combinazione in base al workload:
Un approccio pratico è benchmarkare i tuoi modelli reali e includere il tempo di ingegneria nel costo totale, non solo il prezzo dell'hardware.
I rischi comuni includono costo, lock-in e disponibilità. Modi per ridurre l'esposizione senza fermare l'avanzamento:
Tratta la scelta della GPU come una decisione di piattaforma a lungo termine, non come un semplice acquisto di componenti.
