Nvidia pronta a garantire fino a 250 miliardi per il data center di OpenAI in Ohio

Nel giro di poche ore una singola indiscrezione ha ridisegnato i contorni della corsa all’intelligenza artificiale. Secondo quanto anticipato dal Wall Street Journal, Nvidia sarebbe in trattativa avanzata per garantire fino a 250 miliardi di dollari di finanziamenti, la cifra che servirebbe a OpenAI per affittare un enorme data center in costruzione in Ohio. Non parliamo di un nuovo modello o di una funzione per ChatGPT, ma di qualcosa che sta a monte di tutto questo, cioè l’infrastruttura fisica e il capitale necessari a far girare l’AI. Il fatto che a mettere la firma sulla garanzia sia proprio il maggiore fornitore di chip del settore racconta molto su dove sta andando l’industria.

Se l’operazione andrà in porto, cambierà il modo in cui immagini la catena del valore dell’intelligenza artificiale.

La prudenza resta d’obbligo, perché i termini non sono ancora stati definiti e l’accordo potrebbe saltare. Ma la sola ipotesi dice quanto sono diventati grandi i numeri in gioco.

Cosa prevede la garanzia da 250 miliardi

Il cuore della vicenda è un campus da circa 10 gigawatt che SB Energy, società controllata dal gruppo giapponese SoftBank, sta sviluppando a Piketon, nell’Ohio meridionale. OpenAI sarebbe vicina a un accordo per affittare quella capacità di calcolo invece di costruirsela da sola. Qui entra in scena Nvidia, che secondo le ricostruzioni garantirebbe una parte consistente del debito necessario a realizzare il sito, appunto intorno ai 250 miliardi di dollari.

Il motivo è semplice e allo stesso tempo rivelatore. OpenAI non dispone di un rating di credito investment grade, quindi da sola faticherebbe a ottenere prestiti a condizioni vantaggiose per un progetto di questa portata. Come hanno riportato il Wall Street Journal e, con ulteriori dettagli tecnici, Tom’s Hardware, appoggiandosi alla solidità patrimoniale di Nvidia la società SB Energy potrebbe invece raccogliere capitali sul mercato a costi più bassi, spostando parte del rischio su un’azienda che oggi vale migliaia di miliardi.

C’è di più. Sempre secondo le indiscrezioni, Nvidia starebbe discutendo un accordo separato per finanziare le schede acceleratrici destinate al sito, per un valore che potrebbe sfiorare altri 350 miliardi di dollari. In altre parole, l’azienda guidata da Jensen Huang non si limiterebbe a vendere i chip, ma contribuirebbe a pagare sia l’edificio sia l’hardware che lo riempirà.

La prima fase, pari a circa 800 megawatt, dovrebbe entrare in funzione nel 2028. A regime, mettendo insieme cemento, energia e sistemi di calcolo, il costo complessivo del progetto potrebbe superare i 500 miliardi di dollari.

Per darti un ordine di grandezza, 10 gigawatt sono una potenza paragonabile a quella di una decina di grandi reattori nucleari messi insieme. È l’energia con cui si alimenta una città molto popolosa, qui destinata però a un solo campus di calcolo.

Un luogo dal passato ingombrante

C’è anche un dettaglio che dà la misura del cambio d’epoca. Il campus sorge sull’area del vecchio impianto di Portsmouth, dove per decenni si è arricchito uranio per il programma nucleare militare statunitense. Dove un tempo si lavorava per la Guerra Fredda, domani gireranno i modelli linguistici di ultima generazione.

Da fornitore di chip a finanziatore: la mossa di Nvidia

Per capire la portata della notizia devi guardare oltre le cifre. Fino a poco tempo fa Nvidia era, semplificando, il negozio dove tutti compravano le GPU. Con un’operazione come questa diventa qualcosa di diverso, cioè un attore che usa il proprio bilancio per decidere dove e come nascono i grandi centri di calcolo del pianeta.

Si crea così un circuito che molti osservatori guardano con attenzione. Nvidia aiuta a finanziare l’infrastruttura, l’infrastruttura acquista enormi quantità di hardware Nvidia, e quell’hardware genera i ricavi che alimentano il bilancio con cui Nvidia finanzia la infrastruttura successiva. È un meccanismo circolare che rafforza la domanda dei suoi prodotti, ma che lega a doppio filo la salute dell’azienda a quella dell’intero ecosistema.

Non è un episodio isolato. Nelle stesse ore si è parlato di un investimento di Nvidia in Safe Superintelligence, il laboratorio fondato da Ilya Sutskever, e di partecipazioni in altre startup di frontiera. Il disegno è coerente, cioè assicurarsi in anticipo i clienti che domani avranno più fame di calcolo.

Nvidia aveva già stretto rapporti simili con altre realtà emergenti ben finanziate, segno di una strategia ormai collaudata. Chi controlla i chip prova a legare a sé, in anticipo, chi quei chip li consumerà a tonnellate.

Per Nvidia il vantaggio competitivo è evidente. La strategia, però, sposta anche parte del rischio finanziario sulle sue spalle, e non tutti gli investitori sono a proprio agio con questa evoluzione.

OpenAI vuole ridurre la dipendenza dal cloud

Dal lato di OpenAI la logica è altrettanto chiara. Finora l’azienda guidata da Sam Altman ha comprato capacità di calcolo soprattutto da Microsoft, e in misura crescente da fornitori come Amazon e Oracle. Diventare invece affittuaria diretta di un campus dedicato le darebbe molto più controllo su tempi, costi e priorità, senza dover passare dai grandi provider cloud a cui si è appoggiata finora.

È la stessa direzione di marcia che vediamo in altri progetti. OpenAI sta costruendo strutture proprie, come il data center che sta realizzando in Georgia, e lavora persino sul silicio, con il suo primo chip per l’inferenza sviluppato con Broadcom. L’obiettivo di fondo è sempre lo stesso, cioè dipendere il meno possibile da infrastrutture altrui.

Controllare la propria capacità di calcolo significa poter addestrare modelli sempre più grandi senza chiedere il permesso a nessuno.

Il rovescio della medaglia è il costo. Un conto è pagare una bolletta cloud mensile, un altro è impegnarsi in progetti pluriennali da centinaia di miliardi, con tutti i rischi che comportano se la domanda di intelligenza artificiale dovesse crescere più lentamente del previsto.

Energia, capex e il timore di una bolla

Un campus da 10 gigawatt non è soltanto una questione di soldi, è anche una sfida energetica enorme. Per alimentarlo servono diversi gigawatt di nuova generazione elettrica, in gran parte da gas naturale, oltre a costosi lavori sulla rete di trasmissione. È un promemoria di quanto l’intelligenza artificiale sia diventata una faccenda tanto digitale quanto fisica, fatta di turbine, cavi e permessi.

Il tema si lega a doppio filo con l’enorme quantità di energia che l’intelligenza artificiale richiede, un nodo che pesa sui conti e sull’ambiente e che nessun grande laboratorio può più permettersi di ignorare.

Sullo sfondo c’è poi la corsa agli investimenti che sta segnando questa fase. Le grandi aziende tecnologiche stanno mettendo sul piatto cifre da record, come mostra ad esempio la traiettoria di spesa di Alphabet verso i 205 miliardi di dollari. Numeri che fanno gola e che allo stesso tempo spaventano.

Proprio qui nasce il dibattito più acceso. Da una parte Jensen Huang sostiene che non si tratti di una bolla, ma di un cambiamento strutturale nel modo di costruire i sistemi informatici. Dall’altra diversi analisti temono che fornitori, clienti e finanziatori siano ormai talmente intrecciati da rendere difficile capire quanta parte della domanda sia reale e quanta invece sostenuta dalle stesse operazioni di finanziamento incrociato.

La verità, come spesso accade, la conosceremo solo col tempo.

Cosa aspettarsi ora

Per il momento parliamo di trattative, non di un contratto firmato. Le condizioni possono cambiare, i numeri possono ridimensionarsi e l’intera operazione potrebbe non vedere mai la luce. Vale la pena tenere i piedi per terra e distinguere l’indiscrezione dall’annuncio ufficiale.

Detto questo, la direzione è inequivocabile. La competizione nell’intelligenza artificiale non si gioca più solo sui benchmark dei modelli, ma su chi controlla energia, capitali e data center. Chi riuscirà a combinare questi tre ingredienti partirà con un vantaggio difficile da colmare.

C’è infine una lettura che riguarda da vicino anche l’Europa. Mentre negli Stati Uniti nascono campus da centinaia di miliardi, il vecchio continente ragiona su come costruire una propria capacità di calcolo sovrana senza restare schiacciato tra i giganti americani e quelli cinesi. È una partita in cui non è in gioco solo la tecnologia, ma anche l’autonomia strategica.

Se vuoi capire come queste manovre miliardarie ricadono sugli strumenti che usi ogni giorno, continua a seguirci. Nei prossimi giorni aggiorneremo l’articolo qualora le trattative tra Nvidia e OpenAI dovessero trasformarsi in un accordo ufficiale, e ti spiegheremo cosa significa concretamente per il futuro dell’intelligenza artificiale.