Andreessen Horowitz lancia il Machine Age Fund: 1,1 miliardi per l’hardware dell’AI

Per anni lo slogan di Andreessen Horowitz è stato uno solo, quasi un manifesto: “Software Is Eating the World”. Oggi la società di venture capital più influente della Silicon Valley cambia in parte rotta e mette 1,1 miliardi di dollari sul tavolo per finanziare l’hardware che fa funzionare l’intelligenza artificiale. Il veicolo si chiama Machine Age Fund ed è il primo fondo del gruppo dedicato in modo specifico all’infrastruttura fisica dell’AI.

L’annuncio, arrivato il 28 agosto 2026, non è un dettaglio da addetti ai lavori. Segnala che la corsa all’AI si sta spostando dal codice ai chip, dalla memoria alle centrali elettriche, e che i colli di bottiglia più seri ormai stanno sotto lo strato del software.

Che cos’è il Machine Age Fund e dove investirà

Il fondo è stato presentato da cinque general partner del gruppo: Ben Horowitz, Martin Casado, Raghu Raghuram, David Ulevitch e David George. La cifra raccolta è di 1,1 miliardi di dollari e l’obiettivo dichiarato è accelerare la costruzione fisica dell’AI, definita senza mezzi termini un imperativo sociale e nazionale.

Il perimetro di investimento è molto ampio. Il Machine Age Fund punta su tutta l’infrastruttura di calcolo su cui gira l’AI: chip, memoria, networking e storage. Ma non si ferma ai componenti, perché comprende anche i sistemi completi che servono a far girare i modelli, dai data center alla robotica fino agli elettrodomestici intelligenti per la casa.

Il filo conduttore, spiega a16z, è che ognuno di questi livelli sta sbattendo contro il muro della catena di fornitura attuale e contro i limiti della fisica e dell’informatica. Da qui l’idea di riprogettare ogni strato come una piattaforma, fino ad arrivare all’elettricità.

C’è poi un dettaglio non banale. La macchina di marketing, vendite e ricerca di talenti costruita in questi anni per il software è ora pronta a mettersi al servizio dei fondatori hardware. Tradotto, il fondo non porta solo denaro, ma anche una rete di clienti e fornitori che spesso fa la differenza per chi deve produrre oggetti fisici e non righe di codice.

Perché un fondo hardware proprio adesso

La tesi di fondo è che la domanda di calcolo stia crescendo molto più in fretta di quanto l’industria hardware sappia produrre. Man mano che passiamo dalla chat al ragionamento, dalla scrittura di codice ad altre forme di lavoro cognitivo, aumentano sia la quantità di lavoro richiesto sia il numero di token necessari per svolgerlo. In pratica, l’AI diventa sempre più affamata di potenza.

Reinvenzioni di questo tipo, ricorda il fondo, sono già avvenute a ogni epoca dell’informatica: il passaggio dal mainframe al client server, poi internet, il cloud e il mobile. La differenza, questa volta, sta nella portata e nella velocità del cambiamento richiesto. Tutto, dai chip alla corrente, ha bisogno di un aggiornamento nello stesso momento.

La domanda corre più veloce dell’offerta

I numeri citati da a16z rendono l’idea. La densità di calcolo per rack è cresciuta di 28 volte passando da un rack basato su GPU H100 a un rack Rubin. Il networking interno al rack è aumentato in modo simile, arrivando ai limiti fisici dei cavi in rame.

C’è poi il capitolo energia, forse il più impressionante. La potenza per singolo rack è passata da circa 5-10 kW a 100-250 kW, e secondo il fondo salirà fino a 1 megawatt nei prossimi tre anni. I data center, intanto, crescono da decine a centinaia di megawatt, con alcuni campus che ormai si misurano in gigawatt.

Non a caso l’alimentazione arriva sempre meno dalla sola rete elettrica e sempre più da fonti dedicate collocate accanto agli impianti. È lo stesso motivo per cui i data center dell’AI stanno diventando un caso politico in diverse comunità locali, tra consumi idrici, terreni e bollette.

Su questo sfondo il ragionamento del fondo è semplice. L’industria hardware è abituata a crescere del 20-30% l’anno, non a ritmi a tripla cifra come quelli che servirebbero per stare al passo con la domanda. Qualcosa, sostiene a16z, dovrà cambiare in fretta.

Lo si vede già nei prezzi. I rincari annunciati da Nvidia sui server AI, spinti soprattutto dal costo della memoria, sono il sintomo di una filiera sotto pressione su ogni fronte.

Dal software all’hardware: la giravolta di a16z

Il punto più interessante è quasi culturale. Andreessen Horowitz è nata e cresciuta come la casa degli investimenti software, quelli che scalano quasi senza fabbriche, magazzini o catene di fornitura complesse. Il Machine Age Fund ribalta in parte questa impostazione e rende l’hardware una linea di investimento ufficiale.

Non che il gruppo parta da zero. Secondo lo stesso fondo, negli ultimi due anni le startup hardware sono passate da una quota marginale a oltre il 20% delle operazioni analizzate.

a16z cita una serie di scommesse recenti su aziende come Unconventional AI, Nexthop, Volta, Atoms, Heron Power e Mind Robotics, oltre a investimenti storici che raccontano un rapporto mai interrotto con il mondo fisico: la Serie A di Skydio nel 2016, la partecipazione in SpaceX, il primo assegno ad Anduril nel 2019 e l’ingresso nel round di Waymo del 2020.

C’è poi la questione delle competenze interne. Nel team figurano profili con un passato profondo nei data center e nel silicio, da chi ha guidato la divisione data center di un grande produttore di chip a chi ha investito lungo tutto lo stack, dal silicio al networking fino alle piattaforme di calcolo su larga scala.

Il messaggio ai fondatori è esplicito: chi sta reinventando l’hardware dell’AI ora ha un interlocutore in più, con relazioni, clienti e fornitori pronti all’uso. Lo stesso schema che ha già portato capitali verso startup di chip come Etched, che ha raccolto 700 milioni puntando sull’inferenza.

Cosa cambia per il settore

Il Machine Age Fund è un segnale che va oltre il singolo miliardo raccolto. Racconta che l’AI sta diventando una costruzione industriale, non più soltanto un ciclo del software.

Per anni il capitale di rischio ha premiato le aziende che potevano crescere in fretta senza impianti né inventari. Adesso la logica si sta rovesciando: costruire modelli di frontiera e sistemi di AI fisica richiede silicio specializzato, interconnessioni ad alta velocità, tecnologie di raffreddamento, componenti robotici ed enormi impianti energetici.

Per chi fonda startup, questo può tradursi in molti più capitali disponibili per categorie che un tempo faticavano a reggere il confronto con i margini del software. E la spinta verso il mondo fisico si vede anche altrove, dai robot a basso costo come il Microduck open source di Hugging Face fino ai grandi accordi sui chip su misura tra hyperscaler e produttori di semiconduttori.

C’è anche una dimensione geopolitica. Governi e grandi gruppi stanno riversando politiche industriali e capitali sulla cosiddetta AI fisica, dai semiconduttori alla robotica, convinti che il controllo dell’infrastruttura conti quanto il modello. Un fondo da oltre un miliardo dedicato all’hardware si inserisce esattamente in questa scia.

Restano però le incognite di sempre. L’hardware ha tempi di sviluppo lunghi, costi elevati e margini più difficili del software, e non tutte le scommesse andranno a buon fine. La domanda vera è se questa ondata di capitali riuscirà davvero a sbloccare i colli di bottiglia di chip, memoria ed energia, oppure se contribuirà soltanto a gonfiare le aspettative.

Quel che è certo è che i confini della corsa all’AI si stanno allargando. Non basta più avere il modello migliore: servono i chip, la corrente e le macchine per farlo funzionare su scala planetaria.

Se segui l’evoluzione dell’intelligenza artificiale per lavoro o per interesse, tieni d’occhio questo spostamento. Il prossimo grande vantaggio competitivo, con ogni probabilità, si costruirà nel silicio e nell’acciaio prima ancora che nel codice. Continua a seguirci per capire come i capitali del venture capital stanno ridisegnando l’infrastruttura dell’AI.