Italiano
Lunedì Jensen Huang è salito sul palco del SAP Center di San Jose con l’energia di chi sa esattamente che cosa ha in mano. Tre ore dopo aveva snocciolato più annunci di quanti molte aziende ne facciano in un anno. Benvenuti a NVIDIA GTC 2026: chip, robot, agenti IA e una previsione di fatturato con dodici zeri.
Ecco quello che vale la pena sapere del keynote del 16 marzo.
Una previsione da mille miliardi di dollari. Sì, davvero.
Nel riepilogo del keynote di NVIDIA, Huang afferma di prevedere ora almeno mille miliardi di dollari di ricavi da Blackwell e Rubin nel periodo 2025–2027. È una previsione che copre quegli anni, non l’annuncio che NVIDIA abbia già incassato mille miliardi o reso pubblica una corrispondente montagna di ordini vincolanti.
I ricavi effettivi sono già enormi senza bisogno di promuoverli di grado. I risultati finanziari del 25 febbraio di NVIDIA riportano 68,1 miliardi di dollari per l’ultimo trimestre, il 73% in più rispetto a un anno prima. I 78 miliardi sono invece la previsione per il trimestre successivo, con un margine del 2% in entrambe le direzioni. Risultati in una colonna, aspettative nell’altra. Il foglio di calcolo apprezza la distinzione.
Vera Rubin e la macchina che beve energia con giudizio
Intitolata all’astronoma Vera Rubin, la prossima piattaforma NVIDIA combina processori, reti e archiviazione, anziché limitarsi a sostituire una scheda grafica con un’altra. L’azienda dichiara che i sette nuovi chip sono in piena produzione, mentre i prodotti dei partner sono attesi nella seconda metà del 2026. L’avvio della produzione dei chip e la consegna di sistemi completi ai clienti sono traguardi diversi.
Nell’annuncio della piattaforma del 16 marzo, NVIDIA dichiara per il rack NVL72 una capacità di inferenza per watt fino a dieci volte quella di Blackwell, a un decimo del costo per token. È una dichiarazione sull’esecuzione di carichi IA, non la promessa che ogni attività informatica diventi dieci volte più veloce o che la bolletta elettrica di un data center scenda automaticamente del 90%.
Mettere insieme l’intera piattaforma continua a sembrare un lavoro che richiede la precisione di un orologiaio svizzero e l’ambizione di un ingegnere del Saturn V.
La tecnologia Groq entra nella squadra
L’accordo di dicembre non era un’acquisizione dell’intera azienda Groq. L’annuncio di Groq del 24 dicembre descrive una licenza tecnologica non esclusiva e il passaggio a NVIDIA del fondatore Jonathan Ross, del presidente Sunny Madra e di altri dipendenti. Groq dichiarava che sarebbe rimasta indipendente e avrebbe continuato a gestire GroqCloud.
Al GTC, NVIDIA ha presentato i rack Groq 3 LPX, complementari a Vera Rubin per l’inferenza a bassa latenza. Ogni rack LPX contiene 256 unità di elaborazione del linguaggio. L’azienda pubblicizza per l’approccio combinato una capacità di inferenza per megawatt fino a 35 volte superiore, rivolta a modelli molto grandi e contesti lunghi. È una dichiarazione riferita a una piattaforma specifica, non un pulsante che moltiplica per 35 ogni carico di lavoro Rubin.
Il richiamo è piuttosto semplice: un servizio IA ha bisogno sia della capacità di svolgere molto lavoro sia della reattività necessaria a non lasciare tutti a fissare un cursore lampeggiante. I sistemi annunciati puntano alla seconda metà di quest’anno.
Kyber: c’è sempre un altro rack
Huang ha guardato anche oltre il lancio immediato. Il riepilogo del keynote NVIDIA collega la futura generazione Feynman a una nuova CPU Rosa e all’architettura rack Kyber. La roadmap riguarda sistemi sempre più integrati, compreso il modo in cui i processori comunicano, anziché una semplice successione di chip singoli più veloci.
Le roadmap spiegano la direzione di marcia; non sono l’inventario di un magazzino. Per chi sta ancora digerendo Blackwell, vedersi presentare le generazioni successive a Rubin è un po’ come ordinare il pranzo e ricevere il piano quinquennale di espansione del ristorante.
Disney ha portato un robot. Certo che Disney ha portato un robot.
Il pupazzo di neve sul palco era Olaf, il personaggio robotico sviluppato da Walt Disney Imagineering Research & Development. L’intervista Disney al team del 16 marzo racconta il lavoro dietro la sua prossima apparizione a Disneyland Paris, compreso l’apprendimento dell’equilibrio su una barca.
La parte interessante è il movimento: Disney usa simulazione e apprendimento per rinforzo per addestrare un corpo molto insolito, con piedi fatti di palle di neve. È notevole anche senza trattare la dimostrazione come prova di un personaggio conversazionale senza limiti, capace di improvvisare con qualunque ospite. Un pupazzo di neve che impara a tenersi in piedi in mare è già un bel numero.
NemoClaw: uno stack per agenti con dei confini
NVIDIA ha annunciato anche NemoClaw per OpenClaw. Installa i modelli Nemotron e l’ambiente di esecuzione OpenShell, aggiungendo controlli sul modo in cui gli agenti svolgono i compiti e accedono a dati o reti.
L’annuncio descrive modelli locali, un router per la privacy dei modelli cloud e il supporto a piattaforme dedicate; non è semplicemente un agente che gira soltanto su hardware NVIDIA. E un’installazione con un solo comando non rende ogni agente pronto a ricevere in consegna i conti aziendali. Comodità di configurazione e autorizzazioni sensate rimangono due lavori distinti.
Se stai seguendo la programmazione assistita dall’IA (in inglese), questo fa parte dello stesso cambiamento più ampio: software che esegue diversi passaggi al posto tuo, con strumenti di contorno sempre più importanti.
Auto autonome: piani con luoghi e date
L’annuncio DRIVE Hyperion cita BYD, Geely, Isuzu e Nissan fra le aziende che sviluppano veicoli predisposti per sistemi di livello 4. NVIDIA e Uber prevedono inoltre un’espansione in 28 città di quattro continenti entro il 2028, iniziando da Los Angeles e dall’area della baia di San Francisco nella prima metà del 2027.
Sono piani di sviluppo e introduzione sul mercato, non 28 flotte già parcheggiate fuori. L’automazione di livello 4 gestisce la guida nelle condizioni operative definite senza affidarsi all’intervento di un conducente umano. Non significa che l’auto possa guidare ovunque e in qualunque condizione. Le clausole geografiche in piccolo contano un po’ di più quando si trasportano passeggeri.
Data center nello spazio (sì, davvero)
Non era soltanto un’osservazione estemporanea sui server orbitali. NVIDIA ha annunciato il modulo Space-1 Vera Rubin insieme a prodotti informatici per applicazioni spaziali. È una direzione per l’hardware, non la prova che il difficile problema di alimentare e raffreddare data center in orbita sia già risolto.
Dopo GPU, robot e auto a guida autonoma, a quanto pare la prossima frontiera si trova letteralmente sopra la prossima frontiera.
Il quadro generale
GTC 2026 ha mostrato l’ampiezza delle ambizioni NVIDIA: processori, sistemi informatici completi, software, veicoli e robotica. La previsione da mille miliardi attira i titoli, ma il filo conduttore è fornire una parte maggiore dell’infrastruttura attorno all’IA, ovunque venga eseguita.
Resta aperta la domanda se tutti questi investimenti produrranno i rendimenti attesi da chi li finanzia. Lunedì ha portato molti annunci e previsioni; implementazioni e risultati dovranno seguire. In ogni caso, la giacca di pelle di Jensen Huang non sembra destinata a sparire.
Traduzione italiana dell’articolo originale in inglese del 2026-03-17. Tradotto il 30 ottobre 2026 con assistenza IA; i riferimenti temporali restano quelli dell’originale.
