Il 2025 è stato un anno storico per l’industria dei semiconduttori: i principali produttori mondiali hanno superato complessivamente i 400 miliardi di dollari di ricavi, spinti da una domanda di potenza di calcolo “insaziabile”. La corsa ai chip, motore fondamentale dell’intelligenza artificiale, sembra destinata a proseguire con slancio anche nel 2026. Al centro di questa rivoluzione resta Nvidia, protagonista indiscussa del settore, che ha più che raddoppiato i propri ricavi anno su anno. L’azienda americana continua a essere il fornitore chiave nella “corsa all’oro digitale”, fornendo le GPU necessarie per addestrare e far funzionare i modelli di AI più avanzati. Tuttavia, la concorrenza non resta a guardare: Google e Amazon puntano sempre di più su chip proprietari, come TPU, Trainium e Inferentia, per ridurre la dipendenza dalle GPU di Nvidia, mentre alcuni clienti scelgono di sviluppare soluzioni su misura in collaborazione con partner come Broadcom.
La competizione nel settore non riguarda più solo il training dei modelli, ma si sposta sempre più sull’inference, la fase in cui i modelli già addestrati generano risposte. In questa fase a vincere è chi riesce a garantire il miglior equilibrio tra velocità e costi. Le stime per il 2026 restano aggressive: secondo Goldman Sachs, Nvidia potrebbe arrivare a vendere fino a 383 miliardi di dollari tra GPU e altro hardware, mentre FactSet prevede ricavi combinati superiori ai 538 miliardi per Nvidia, Intel, Broadcom, AMD e Qualcomm (senza includere le attività chip di Google e Amazon).
Parallelamente, la domanda è alimentata dai piani di espansione dei data center: Microsoft, ad esempio, prevede di raddoppiare la propria infrastruttura nei prossimi 2 anni. La crescita però non dipende solo dagli ordini: costruire e alimentare nuovi data center comporta sfide concrete. Mancano componenti critici per l’infrastruttura, come trasformatori elettrici e turbine, e si segnalano difficoltà nell’assicurare l’energia necessaria e nel reperire parti per i server dedicati all’AI. L’inference, in particolare, mette sotto pressione le memorie ad alta banda (HBM) e materiali avanzati come i substrati sottili, con effetti diretti su prezzi e tempi di consegna.
Infine, c’è il lato finanziario. Una parte significativa della costruzione di nuovi data center è sostenuta da accordi plurimiliardari tra laboratori di AI e hyperscaler, ma il mercato è diventato sensibile a qualsiasi segnale di rallentamento dei flussi di capitale o di compressione dei margini. Il 2026 potrebbe dunque diventare un anno da record, ma anche un banco di prova per la sostenibilità di una crescita alimentata tanto dall’hardware quanto dai finanziamenti: se la finanza non tiene il passo con l’infrastruttura, il boom dell’AI potrebbe rallentare più rapidamente di quanto oggi ci si aspetti.
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