Da Hugging Face ai robot Figure: come Nvidia scommette sul futuro dell'ecosistema AI con centinaia di miliardi di capitale

Nvidia sta rimodellando il panorama dell’industria AI con una velocità e una scala senza precedenti. Questo colosso dei chip ha concluse oltre 140 miliardi di dollari in operazioni negli ultimi mesi e detiene un portafoglio d’investimento azionario vicino ai 100 miliardi di dollari. La sua strategia va ben oltre la semplice vendita di chip—Jensen Huang sta tentando di costruire un ecosistema composto da migliaia di modelli AI sfruttando la forza del capitale, per ridurre il rischio di dipendenza da pochi clienti principali.

Il 7 ottobre, secondo quanto riportato dal media tecnologico The Information, la prossima fase di investimento di Nvidia si focalizzerà su robot umanoidi, tecnologie di guida autonoma e modelli AI in grado di funzionare su dispositivi locali. Diversi banchieri, avvocati e investitori con rapporti con Nvidia hanno confermato questa direzione. Tra queste iniziative, Nvidia sta discutendo un ulteriore investimento di circa 1 miliardo di dollari nella società di robot umanoidi Figure, la cui valutazione pre-finanziamento si aggira sui 38 miliardi di dollari.

Dietro questa offensiva di investimenti si cela l’ansia costante di Jensen Huang per la posizione di mercato di Nvidia. Nvidia ha rivelato che, nei sei mesi fino a luglio di quest’anno, tre clienti hanno contribuito per il 44% delle sue vendite totali. La struttura clientelare eccessivamente concentrata è il motore principale dietro questa pianificazione di investimenti miliardari. Nel frattempo, lo spread dei credit default swap su Nvidia si è ampliato ad agosto, segno che alcuni investitori temono la sua esposizione al rischio finanziario.

Acquisizione di Hugging Face: una doppia partita tra velocità e fiducia

L’acquisizione di Hugging Face da parte di Nvidia è uno degli esempi più rappresentativi di questa ondata di operazioni.

Hugging Face è una piattaforma open source di modelli AI con dieci anni di storia, che da tempo attira numerose offerte di acquisizione. All’inizio dell’estate, dopo aver avuto accesso al sistema di Hugging Face, OpenAI ha subito avviato trattative per un investimento di 100 milioni di dollari; anche concorrenti come Salesforce hanno mostrato interesse per l’acquisizione.

La svolta si è verificata quando Clem Delangue, cofondatore di Hugging Face, ha contattato direttamente Jensen Huang. Secondo fonti informate, Huang ha accelerato la trattativa e ha promesso a Delangue che Nvidia sarebbe stata l’unica partner in grado di garantire la continuità operativa della comunità open source di Hugging Face. Infine, Nvidia ha acquisito Hugging Face per 12,9 miliardi di dollari, corrispondenti a oltre 80 volte i ricavi annualizzati di circa 150 milioni di dollari della società.

Delangue ha dichiarato durante la conferenza stampa:

“Durante tutto il percorso di Hugging Face, abbiamo ricevuto molte offerte di investimento e acquisizione, rifiutandole in passato, ma quest’estate era arrivato il momento giusto.”

Logica dell’ecosistema: contrastare il rischio di concentrazione dei clienti, puntare sull’era dei ‘mille modelli’

La logica d’investimento di Nvidia nasce dalla piena consapevolezza della vulnerabilità del proprio modello di business.

Nvidia detiene all’incirca 99 miliardi di dollari tra liquidità e titoli negoziabili e gode di un solido flusso di cassa. Jensen Huang vuole sfruttare questa forza finanziaria per promuovere una diversificazione dell’ecosistema AI—affinché migliaia di modelli ai servizi di migliaia di applicazioni, e non solo dei grandi colossi.

Secondo le fonti, un investitore nel settore infrastrutture AI legato alle operazioni di Nvidia ha affermato: “Se fossi nella stanza strategica di Jensen Huang, farei di tutto per orientare il mercato verso un mondo con migliaia di modelli per migliaia di funzioni.”

Sul fronte dei modelli, Nvidia ha investito in Anthropic, nella xAI di Elon Musk e nella società open source Reflection AI. Inoltre, ha concluso un’operazione da 6 miliardi di dollari per la concessione di licenze software e l’acquisizione di talenti da Poolside, in parte per accelerare lo sviluppo del suo modello open source proprietario, Nemotron—lo staff di Poolside ha già rilasciato quest’anno il modello AI open weight Laguna.

Come riportato in passato da The Information, Nvidia sta anche negoziando un investimento di circa 2,5 miliardi di dollari nel laboratorio AI Thinking Machines Lab, fondato dall’ex CTO di OpenAI Mira Murati.

AI locale ed edge computing: la prossima frontiera

Con la diffusione degli AI Agent, la domanda di calcolo locale sta crescendo rapidamente e Nvidia sta investendo attivamente nel mercato terminale fuori dai data center.

Quest’anno, gli AI Agent capaci di gestire compiti multi-step sui device locali si sono diffusi rapidamente, aumentando così la domanda di dispositivi con capacità di calcolo locale. Nvidia ha già lanciato la serie DGX Spark di computer, progettati appositamente per l’esecuzione locale di AI Agent.

A giugno, gli ingegneri della società di motori di ricerca AI Perplexity hanno mostrato a Nvidia come eseguire il loro software AI Agent su due DGX Spark, un risultato che ha impressionato Jensen Huang e dato il via a trattative intense durate tutta l’estate.

Secondo le fonti, Aravind Srinivas, cofondatore e CEO di Perplexity, avrebbe proposto a Jensen Huang una totale acquisizione della società; le due parti hanno poi discusso una soluzione di licenza tecnologica e acquisizione di talenti del valore di almeno 20 miliardi di dollari.

Alla fine, ad agosto è stato annunciato un accordo di collaborazione. Perplexity ha presentato una nuova applicazione, Portable Computer, ottimizzata per DGX Spark; Nvidia invece prevede di partecipare con circa 3 miliardi di dollari al nuovo round di finanziamento di Perplexity, con una valutazione pre-money di circa 35 miliardi di dollari.

Le grandi scommesse sui data center: emergono rischi finanziari

Le imponenti garanzie creditizie di Nvidia sui progetti di grandi data center hanno suscitato preoccupazione tra alcuni investitori.

Secondo quanto riferito, per il grande progetto di data center sviluppato su suolo federale nell’Ohio da SB Energy del gruppo SoftBank, Nvidia inizialmente ha discusso con SoftBank di fornire una garanzia di credito fino a 250 miliardi di dollari per sostenere OpenAI nell’affittare tali centri per eseguire e addestrare i modelli. Nel suo blog, Jensen Huang ha affermato che il campus data center potrebbe ospitare circa 600 miliardi di dollari in potenza di calcolo Nvidia.

Tuttavia, ad agosto lo spread dei credit default swap su Nvidia si è ampliato e lo stesso Huang ha seguito da vicino l’andamento degli spread tra i colleghi. Alla fine, Nvidia ha ridotto la garanzia a 105 miliardi di dollari per la prima fase e ha optato per una pianificazione per fasi, guadagnando tempo per le scelte successive. Inoltre, Nvidia si è impegnata a investire 3 miliardi di dollari in SB Energy in occasione dell’IPO.

Inoltre, Nvidia ha partecipato all’ultimo round di finanziamento di OpenAI con 30 miliardi di dollari, di cui gli ultimi 10 miliardi sono stati trasferiti il 1° ottobre.

Per distribuire lo sforzo finanziario, all’inizio di agosto Huang ha convocato sei istituzioni di Wall Street—tra cui Blackstone, Apollo Global Management e Goldman Sachs—per sostenere insieme il finanziamento hardware da 500 miliardi di dollari; Nvidia ha dichiarato di poter garantire fino al 25% di alcune transazioni relative.

Alla conferenza tecnologica Goldman Sachs di San Francisco a settembre, Huang ha risposto pubblicamente ai dubbi dei mercati:

“La gente sta iniziando a rendersi conto che ovunque io investa, non sono mai cattivi affari, perché sono un investitore informato. Non ci assumiamo nessun rischio—quello che cerco è la certezza.”

La macchina delle operazioni: Jensen Huang in prima linea

La struttura operativa di Nvidia è guidata dal team di sviluppo corporate diretto dall’ex dirigente di HPE e Oracle Vishal Bhagwati, ma Jensen Huang è personalmente coinvolto nei dettagli delle trattative chiave.

In acquisizioni di alto valore come Hugging Face, Huang conduce personalmente valutazioni e negoziazioni. Incontra regolarmente fondatori di startup, investitori e manager sostenuti da private equity per comprendere l’utilizzo dei loro prodotti e le possibili collaborazioni—un approccio informale e diretto, simile a quello di leader come Satya Nadella di Microsoft.

Va detto che Nvidia non riesce sempre ad anticipare la concorrenza. A luglio, ad esempio, Nvidia era interessata a partecipare alla gara per l’acquisizione della piattaforma di mercato per modelli AI OpenRouter, ma ha perso l’opportunità perché aveva bisogno di più tempo per valutare l’operazione; OpenRouter è stata poi acquisita da Stripe per 8 miliardi di dollari. Nvidia ha subito spostato la sua attenzione su altri obiettivi e ha completato oltre 140 miliardi di dollari in operazioni nei due mesi successivi.

Alla fine di luglio, il valore di mercato degli investimenti azionari detenuti da Nvidia si avvicinava ai 100 miliardi di dollari, con altri 25 miliardi di promesse d’investimento future ancora da finalizzare. Il report sottolinea che, secondo diverse fonti informate, altre operazioni sono già in fase di preparazione.