Takeaway
Google — grazie ai suoi acceleratori proprietari Tensor Processing Unit (TPU) — sposta sempre più carichi di training e inferenza dei suoi modelli di intelligenza artificiale internamente, riducendo la dipendenza da GPU esterne di Nvidia.
Tutto ciò non rappresenta solo un semplice cambiamento tecnico, ma è una mossa strategica che può influenzare i costi industriali, la competitività nel mercato cloud, e nel lungo termine anche l’equilibrio di potere tra giganti dell’hardware e gli investitori.
Ma cosa sono le TPU e come si differenziano dalle GPU ?
Sostanzialmente le TPU sono circuiti integrati “application-specific” (ASIC),per l’appunto, progettati da Google, specificamente per operazioni tensoriali tipiche del deep learning, come le moltiplicazioni di matrici, operazioni su tensori, ecc. Per ciò che concerne, l’efficienza e l’ottimizzazione dell’ AI, le TPU sfruttano una struttura “systolic array” + interconnessioni ottimizzate + memoria ad alta banda (HBM) per massimizzare l’efficienza su calcoli tensoriali.
Essendo domain-specific, quindi, progettati apposta per fare una sola cosa in modo estremamente efficiente (calcoli di intelligenza artificiale), le TPU offrono un miglior rapporto performance per watt e spesso performance per dollaro rispetto a GPU, almeno in scenari tipici di addestramento / inferenza di modelli deep-learning.
Key Factors :
Le TPU, non sono chip “generici” come le GPU — che puoi usare per mille tipi diversi di calcolo — ma specializzati su un’unica categoria di operazioni (tensori, matrici, deep learning).
Quindi:
- GPU = generaliste → flessibili, usate per tanti tipi di modelli e compiti diversi.
- TPU = specializzate → ottimizzate solo per AI, e per questo più efficienti e spesso più economiche quando fai solo AI.
Al contrario, le GPU — come quelle di Nvidia — sono progettate originariamente per elaborazioni grafiche, ma sono state adattate per il calcolo parallelo e l’AI; In pratica, sono general-purpose, quindi molto flessibili
Ma perché Google sceglie di puntare sempre di più sulle TPU?
Probabilmente tenendo in considerazione la combinazione tra efficienza tecnica, costi, scalabilità e strategia aziendale emergono alcune ragioni molto forti dietro la mossa di Google:
- Efficienza economica e operativa — Usare hardware progettato internamente significa contenere i costi per unità di calcolo, ottimizzare consumo di energia e raffreddamento, e ottenere un ritorno economico migliore per carichi massivi.
- Indipendenza da fornitori esterni — Non dover dipendere da Nvidia significa meno vincoli di supply chain, meno concorrenza per l’acquisto di GPU, e maggiore controllo sul proprio stack hardware-software.
- Scalabilità e integrazione verticale — Google può costruire data-center, infrastrutture, interconnessioni e pipeline AI su misura: ogni aspetto è controllato e ottimizzato in funzione delle sue esigenze.
- Vantaggio competitivo e protezione del “moat” — Un’infrastruttura hardware proprietaria e ottimizzata rende più difficile per concorrenti replicare le stesse prestazioni o efficienze, soprattutto su scala gi
A questo punto quali potrebbero essere le implicazioni per il mercato dei semiconduttori e per gli investitori ?
Ovviamente la scelta di Google di puntare sulle TPU — e non più solo sulle GPU di un fornitore esterno — può avere effetti strutturali sul mercato, infatti se altri grandi player/cloud provider dovessero seguire l’esempio di Google — come già in parte fanno con chip custom o ASIC proprietari — la domanda per GPU Nvidia potrebbe subire un rallentamento. Questo può tradursi in pressioni al ribasso sui ricavi di lungo termine di Nvidia, o quantomeno in un rallentamento della crescita del suo “hardware pipeline”.
Tuttavia, bisogna tenere in considerazione l’altra faccia della medaglia, ovvero:
la concorrenza dei chip proprietari di Google, Amazon, Microsoft ecc. non è solo una minaccia per Nvidia, ma anche un potente stimolo all’innovazione.
Anzi, la storia del settore semiconduttori mostra che la pressione competitiva è ciò che produce i maggiori salti tecnologici. (Per approfondire il tema dell’innovazione, concorrenza e della distruzione creatrice: https://mfeniellofmj.com/2025/10/25/il-potere-della-distruzione-creatrice-innovazione-istituzioni-e-mercati-nella-dinamica-della-crescita-moderna/)
Nello specifico, quindi, va sottolineata la possibilità di un aumento dell’adozione di hardware proprietario/ASIC — non solo da Google, ma anche da parte di altre aziende — che può portare a una maggiore diversificazione degli attori nel mercato AI:
non più solo GPU-centric, ma multipiattaforma. Questo potrebbe tradursi in più competizione, specializzazione, e una gamma più ampia di soluzioni hardware.
A questo punto, tenendo conto delle considerazioni di cui sopra, vi sono alcune considerazioni da pter fare per ciò che concerne le opportunità e i rischi per investitori / gestori di portafoglio, ovvero:
- Opportunità: aziende come Google (e altri operatori cloud con chip proprietari) potrebbero vedere un vantaggio competitivo e margini operativi migliori — potenzialmente riflettendosi in performance azionarie. Ad esempio, un recente articolo evidenzia che dopo il lancio del modello Gemini 3 (su TPU) le azioni di Google (Alphabet) hanno avuto un rialzo, aspetto che ha attirato l’attenzione degli investitoribarrons.com+1.
- Rischi: se molti provider migrano verso hardware proprietario, aziende fornitrici di GPU (o che dipendono fortemente dalla vendita di GPU) potrebbero vedere una domanda più volatile o in calo — rendendo il loro profilo più speculativo.
Inoltre, un aspetto fondamentale da tenere in considerazione è che, con più hardware proprietario e meno dipendenza da un’unica piattaforma (GPU + CUDA), il mercato AI potrebbe diventare più frammentato. Questo, da un lato potrebbe complicare l’interoperabilità, ma al contempo potrebbe offrire maggiore libertà e competitività.
In effetti per un gestore di portafoglio può significare scommettere su più “ecosistemi”: non solo GPU-centrici, ma anche “cloud-chip proprietari”, specializzati e diversificati.
In effetti ad un attento osservatore non deve essere sfuggito che negli ultimi anni, il mercato AI è sempre stato fortemente polarizzato attorno a Nvidia. La combinazione di hardware (GPU H100, H200) e software (CUDA, TensorRT) ha creato uno standard de facto. L’emergere delle TPU di Google e dei chip proprietari degli altri hyperscaler (Amazon Trainium, Microsoft Maia) potrebbe, quindi, rompere questo equilibrio e frammentare il mercato.
Quindi Per gli investitori, tutto ciò potrebbe significare:
- Una minore concentrazione del rischio: Il rischio di sistema — ovvero la dipendenza dell’intero settore AI da un unico fornitore — diminuisce. Questo rende gli investimenti più diversificabili lungo la catena del valore.
- Maggiore concorrenza nei segmenti: Laddove Nvidia aveva margini più alti (data center AI), gli hyperscaler stanno iniziando ad auto-sostituirsi, riducendo la pressione sui prezzi delle GPU.
Concludendo
Il fatto che Google stia puntando in modo sempre più deciso sulle TPU non è soltanto un cambiamento tecnico: è un segnale che l’intero mercato dell’intelligenza artificiale sta entrando in una fase nuova, più matura e molto più competitiva. Per gli investitori significa che la storia dell’AI non può più essere letta attraverso un unico protagonista, né interpretata come un settore dipendente da un solo fornitore.
Si tratta altresì di un ecosistema che si sta allargando e che offre sia nuove opportunità sia nuove complessità.
Uno dei primi effetti di questa evoluzione è la riduzione del rischio di concentrazione. Per anni Nvidia è stata il perno attorno a cui ruotava tutta l’infrastruttura AI, ovvero, chi voleva fare training o inferenza su larga scala doveva comprare GPU Nvidia. Oggi non è più così lineare. La presenza crescente di chip proprietari – dalle TPU di Google ai Trainium di Amazon, fino ai Maia di Microsoft – apre il settore a più soluzioni e riduce la dipendenza da un singolo attore. Tutto ciò potrebbe rendere il mercato più resiliente e, paradossalmente, “più sano”.
Questo, però, non significa che Nvidia diventi improvvisamente marginale, tutt’altro. La sua posizione resta fortissima, soprattutto nel medio-lungo periodo. Nel breve, però, la concorrenza degli altri attori in gioco, potrebbe ridurre un po’ la visibilità sui margini e aumentare la volatilità del titolo. Nel lungo periodo, invece, proprio questa concorrenza può fungere da stimolo e spingere Nvidia a innovare più rapidamente, a rafforzare CUDA e a proporre GPU sempre più specializzate.
Dall’altro lato, i grandi operatori cloud – Alphabet, Amazon, Microsoft – possono uscirne rafforzati. La capacità di progettare chip su misura consente loro di ridurre i costi, aumentare i margini e costruire servizi AI più performanti e profondamente integrati nel proprio ecosistema.
Anche tutta la filiera a monte beneficia di questo cambiamento. Se aumentano i chip personalizzati, aumentano automaticamente le richieste per chi costruisce e assembla quei chip: produttori di HBM (Aziende che producono memoria ad alta banda, High Bandwidth Memory), un tipo di memoria ultraveloce essenziale per i chip AI moderni — come GPU Nvidia e TPU Google, fonderie come TSMC, aziende specializzate nel packaging avanzato.
In sostanza, La supply chain dei semiconduttori diventa più complessa, ma anche più ricca di attori che possono intercettare il boom dell’intelligenza artificiale.
Il quadro complessivo, quindi, è quello di una fase di espansione, ma più articolata rispetto al passato. Dove nel 2020 bastava comprare Nvidia per “avere esposizione all’AI”, oggi il mercato richiede un approccio più ampio, cioè, più attento alla diversificazione tra GPU, ASIC, cloud provider, infrastrutture e software.
Tutto ciò non va visto necessariamente come un limite, ma come un’opportunità di costruire portafogli AI più robusti, meno legati alle sorti di un singolo titolo e più aderenti alla reale struttura del settore.
In definitiva, il passaggio alle TPU non è un segnale di frammentazione negativa, bensì un indizio della crescita del settore. L’intelligenza artificiale non è più un blocco monolitico: è un mosaico fatto di soluzioni diverse che convivono e si rafforzano a vicenda. Per l’investitore significa poter cogliere opportunità multiple, bilanciare meglio i rischi e beneficiare di un’industria che – proprio grazie alla concorrenza – continua a innovare a ritmi mai visti prima.
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