L'accordo Nvidia-OpenAI è reale o solo una buona recita per gli algoritmi?

Nvidia e OpenAI hanno firmato lunedì un accordo da 100 miliardi di dollari che sembra più una stretta di mano su misura per i mercati guidati dagli algoritmi che una vera necessità aziendale.

Il configurazione si tratta del fatto che Nvidia venderà chip a OpenAI per enormi data center. In cambio, spenderà 100 miliardi di dollari per acquistare le azioni non quotate di OpenAI nel tempo, una cifra ben superiore ai 72 miliardi di dollari raccolti da OpenAI nella sua storia decennale.

Entrambe le aziende affermano che questa mossa aiuterà ad accelerare lo sviluppo dell'IA, ma la scala dell'accordo e il modo in cui è stato annunciato lo hanno fatto sembrare più una performance finanziaria artistica che un requisito genuino.

Sulla carta, questo accordo vincola Nvidia alla fornitura di chip per modelli di IA come il GPT-5 di OpenAI, che dovrebbero essere eseguiti su una nuova ondata di infrastrutture. Ma poi arriva la parte strana: Nvidia non ha bisogno di farlo.

L'azienda è già il principale fornitore di chip per l'IA avanzata e i suoi concorrenti più stretti faticano ancora a recuperare. Anche OpenAI ha cercato di sviluppare i propri chip, ma per ora dipende fortemente da Nvidia.

Nvidia investe 100 miliardi di dollari e costruisce data center da 10 GW per OpenAI

Il accordo include la costruzione di data center alimentati da chip Nvidia con una capacità minima di 10 gigawatt. Non sono solo per i test. Addestreranno e distribuiranno veri modelli di IA.

E mentre Nvidia fornirà l'hardware, sarà anche un investitore, inserendo 100 miliardi di dollari nel tempo per aumentare la sua partecipazione esistente in OpenAI. Questa struttura basata sull'equity significa che OpenAI non dovrà restituire nulla. Se il valore scende o gli ordini di chip non vengono evasi, Nvidia assorbe la perdita.

Jensen Huang, CEO di Nvidia, non sta scommettendo l'azienda. Con circa 100 miliardi di dollari di flusso di cassa libero annuale e una valutazione di 4,5 trilioni di dollari, può permettersi un colpo. Ma la vera domanda è: perché farlo? L'annuncio di lunedì ha aumentato la capitalizzazione di mercato di Nvidia di 180 miliardi di dollari. Non una giornata male sui mercati, ma un guadagno modesto per un'azienda di queste dimensioni.

Il lato della storia di Sam Altman è più chiaro. Si prevede che OpenAI genererà 12 miliardi di dollari di ricavi quest'anno, ma non può coprire le enormi spese in conto capitale necessarie per rimanere in testa. Per un'azienda che afferma di guidare la corsa all'IA, raccogliere denaro a rate dovrebbe essere facile.

Tuttavia, tutta la cosa odora di performance. OpenAI vuole sembrare imbattibile nella corsa verso la superintelligenza. La sua valutazione di 500 miliardi di dollari dipende da questa convinzione. Grandi piani per i data center creano slancio. Per Nvidia, essere vista come il fornitore di chip per l'IA di riferimento costringe i rivali ad acquistare in modo aggressivo prima che sia troppo tardi.

Nvidia tranquillizza i partner mentre i concorrenti ripensano la strategia sui chip

Subito dopo la notizia, Nvidia ha cercato di tranquillizzare il resto della sua base di clienti. "I nostri investimenti non cambieranno il nostro focus né impatteranno sulla fornitura ai nostri altri clienti", ha dichiarato l'azienda in un comunicato. "Continueremo a rendere ogni cliente una priorità assoluta, con o senza una partecipazione azionaria".

Quel comunicato era chiaramente rivolto ad aziende come Microsoft, Meta, Amazon e Alphabet, tutte le quali dipendono ancora fortemente da Nvidia per i ricavi. Queste aziende stanno correndo per costruire infrastrutture di IA.

Molte stanno sviluppando i propri chip per ridurre la dipendenza da Nvidia, ma nel frattempo continuano ad acquistare dal team di Jensen. Ora, queste stesse aziende stanno osservando da vicino la relazione OpenAI-Nvidia.

Se Nvidia viene vista come dare a OpenAI un accesso speciale, i concorrenti potrebbero spingere più duramente per diventare indipendenti. La paura di scivolare in fondo alla lista delle priorità potrebbe spingerli ad accelerare lo sviluppo interno di chip o a guardare più seriamente alle alternative di Nvidia come AMD.