Nella corsa all'oro dell'AI guadagna chi vende pale e picconi: il caso NVIDIA

L'aneddoto che spiega il presente

C'è una vecchia storia americana che torna utile per leggere l'oggi. Durante la corsa all'oro della California, a metà Ottocento, la maggioranza dei cercatori tornò a casa con le tasche vuote. Si arricchirono soprattutto coloro che vendevano agli scavatori ciò che serviva per scavare: pale, picconi, tende, jeans rinforzati. Il rischio lo correvano i cercatori; il margine, sicuro e ripetibile, restava a chi forniva gli attrezzi.

Il progetto indipendente Is AI Profitable Yet? tiene oggi un conto pubblico di quanto le grandi aziende guadagnano davvero con l'intelligenza artificiale. Guardando quei numeri, e soprattutto i risultati di NVIDIA, l'aneddoto della corsa all'oro smette di essere una metafora pittoresca e diventa una mappa precisa di dove sta atterrando il valore.

Schema a strati della corsa all'oro dell'AI: in alto i cercatori, hyperscaler e applicazioni che spendono circa 725 miliardi di dollari di capex nel 2026 con ritorni ancora da dimostrare; sotto NVIDIA con 215,9 miliardi di ricavi e margine lordo intorno al 71%; più in basso TSMC, ASML e SK Hynix per silicio, litografia e memoria; alla base energia, raffreddamento e data center.

NVIDIA, il piccone della corsa

I numeri di NVIDIA descrivono il venditore di attrezzi nella sua forma più pura. Nell'anno fiscale 2026 l'azienda ha registrato ricavi per 215,9 miliardi di dollari, in crescita del 65% sull'anno precedente, con un utile netto di circa 120 miliardi e un margine lordo intorno al 71%. Tradotto: di ogni dollaro di vendite, circa settanta centesimi restano come margine prima delle spese operative. È il margine di chi vende lo strumento indispensabile, alle proprie condizioni.

La fotografia del trimestre più recente conferma la traiettoria. Nel primo trimestre dell'anno fiscale 2027, chiuso il 26 aprile 2026, i ricavi hanno toccato 81,6 miliardi di dollari, in aumento dell'85% su base annua. La divisione data center, da sola, ha pesato per 75,2 miliardi, il 92% del totale, con la parte di networking in crescita del 199%. NVIDIA vende il piccone su cui gira tutta l'AI, e la domanda corre più veloce della capacità di servirla.

Sotto NVIDIA, un'intera filiera di attrezzi

Il piccone, però, ha bisogno di un manico, di una punta e di un fabbro. Sotto NVIDIA si estende un secondo strato di venditori di attrezzi, ciascuno padrone di un collo di bottiglia.

C'è TSMC, che produce fisicamente i chip per quasi tutti — NVIDIA inclusa — e controlla circa il 68% del mercato mondiale delle fonderie. C'è ASML, unico costruttore al mondo delle macchine di litografia a ultravioletti estremi che servono a stampare i chip più avanzati, con un portafoglio ordini che le garantisce anni di visibilità sui ricavi. C'è SK Hynix, che con la memoria ad alta banda HBM ha già prenotato gran parte della capacità produttiva del 2026. E c'è la filiera dell'energia e del raffreddamento, da Vertiv in giù, che fornisce la corrente e il dissipamento del calore mano a mano che le densità dei rack salgono oltre i cento kilowatt.

Ognuno di questi attori vende un attrezzo difficile da sostituire, e lo vende a chi deve scavare comunque. La caratteristica comune è la stessa: incassano oggi, con margini ampi, qualunque sia l'esito finale della corsa.

I cercatori scavano, e pagano in anticipo

Dall'altra parte stanno i cercatori. Gli hyperscaler — Microsoft, Google, Amazon, Meta — hanno annunciato per il 2026 investimenti in conto capitale per circa 725 miliardi di dollari, in salita del 77% rispetto ai già record 410 miliardi del 2025. Amazon punta intorno ai 200 miliardi, Google fra 175 e 185, Meta fra 115 e 135, Microsoft fra 110 e 120. Una quota che porta il capex a valere fra il 45% e il 57% dei ricavi di queste aziende, contro il 10-15% di appena cinque anni fa.

Qui la differenza con i venditori di attrezzi diventa netta. La spesa è certa e immediata; il ritorno resta una scommessa. Sequoia ha stimato in circa 600 miliardi di dollari l'anno il fatturato che servirebbe per giustificare la spesa complessiva, e quel divario sta crescendo. OpenAI proietta una perdita intorno ai 14 miliardi per il 2026, con un flusso di cassa positivo atteso verso il 2028. I ricavi cloud legati all'AI esistono e corrono — l'AI di Azure viaggia su un tasso annualizzato di decine di miliardi in forte aumento — eppure la crescita dei ricavi resta indietro rispetto alla mole degli impegni di spesa. È esattamente la posizione del cercatore: investe tutto oggi, e attende che la vena d'oro ripaghi domani.

Cosa significa per chi guida la trasformazione in Italia

La lettura per un'impresa italiana è più sottile dell'invito a comprare azioni di chi vende pale. La lezione riguarda dove si accumula il valore lungo lo stack dell'AI, e quindi dove conviene presidiare margine e competenza.

Il valore certo, oggi, sta negli strati infrastrutturali a valle, dove la scarsità è reale e i fornitori dettano le condizioni. Il valore incerto, ma potenzialmente enorme, sta a monte, nelle applicazioni che devono ancora dimostrare il ritorno. Per chi costruisce soluzioni di AI applicata la conseguenza pratica è chiara: il vantaggio durevole si conquista vicino al problema del cliente, sul dato proprietario e sul flusso di lavoro, là dove il margine dipende dall'utilità prodotta più che dalla scarsità di un componente. È la stessa logica che porta a ragionare per livelli, dal silicio fino all'applicazione, come fa l'impianto del Technology Stack: capire quale strato cattura il margine aiuta a scegliere su quale strato giocare.

Cosa fare adesso

Alcune indicazioni restano valide a prescindere dalle scelte di mercato. Conviene leggere la propria spesa in AI con la lente del cercatore: distinguere la parte certa e immediata dei costi infrastrutturali dal ritorno atteso, e fissare in anticipo le soglie oltre le quali un progetto va ridiscusso. Conviene presidiare ciò che resta scarso e proprio — i dati, i processi, la conoscenza operativa — perché è lì che il valore si trattiene, più che nel modello di base, ormai una commodity acquistabile da molti. E conviene trattare i fornitori di infrastruttura come si tratta qualunque collo di bottiglia: con contratti che proteggano dal lock-in e con un piano per la portabilità fra fornitori e ambienti.

La domanda aperta

L'aneddoto della corsa all'oro ha un finale noto: la febbre passò, molti cercatori si rovinarono, e i venditori di attrezzi consolidarono fortune. La storia dell'AI è ancora a metà del guado. La spesa infrastrutturale è reale e produce profitti reali oggi; la domanda che il progetto Is AI Profitable Yet? tiene aperta riguarda i cercatori, cioè chi scava con quegli attrezzi. La vena d'oro — applicazioni che generano valore stabile e ripagano centinaia di miliardi di capex — quanto è profonda, e fra quanto tempo i cercatori cominceranno a estrarla con regolarità?

Autore

Pablo Liuzzi

Founder, Synthos Logic