Chi è Nvidia, cosa fa, perché ha avuto così tanto successo negli ultimi anni e le previsioni per il futuro

Fondata nel 1993 a Santa Clara, in California, Nvidia nacque da un'intuizione: i microprocessori grafici potevano diventare acceleratori di calcolo. L'ingegnere Jensen Huang, insieme a Chris Malachowsky e Curtis Priem, diede vita a una società che puntava sul mercato dei videogiochi, un settore allora in fermento ma ancora lontano dalla centralità industriale odierna.

L'anno della svolta fu il 1999, quando Nvidia lanciò la GeForce 256, pubblicizzata come la prima GPU della storia: un chip capace di eseguire operazioni grafiche complesse senza dipendere dalla CPU del sistema. Questo evento segnò la separazione tra la grafica tradizionale e l'elaborazione autonoma parallela, avviando un processo di innovazione che avrebbe mutato non solo il gaming, ma anche la scienza computazionale, il design industriale e la medicina computazionale.

In pochi anni, Nvidia non era più solo un produttore di schede video, ma stava già gettando le basi per quella che oggi è considerata la più imponente rivoluzione tecnologica del XXI secolo: l'intelligenza artificiale:

• CUDA, deep learning e calcolo accelerato
• Leadership globale, mercato azionario e visione industriale
• Quale futuro per Nvidia

CUDA, deep learning e calcolo accelerato

Nel 2006 Nvidia introdusse CUDA (Compute Unified Device Architecture), piattaforma software che consentiva agli sviluppatori di sfruttare le GPU non solo per il rendering grafico ma anche per operazioni matematiche avanzate e compiti computazionali tipici della scienza dei dati. A partire da quel momento, la GPU smise di essere un semplice chip per l'elaborazione visiva e divenne una centrale di potenza computazionale per qualsiasi algoritmo ad alta intensità di calcolo.

Il cambiamento fu radicale: i ricercatori iniziarono a usare le GPU Nvidia per accelerare i tempi di simulazione scientifica, per esplorare le dinamiche molecolari, per predire eventi climatici complessi e, soprattutto, per addestrare reti neurali profonde. L'intelligenza artificiale, che richiede miliardi di parametri da processare simultaneamente, trovò nelle GPU Nvidia lo strumento per crescere.

Leadership globale, mercato azionario e visione industriale

In meno di dodici mesi, il titolo è esploso sul mercato azionario. Il valore ha superato i 3.300 miliardi di dollari nel 2025, trasformando Nvidia da fornitore di hardware specializzato a infrastruttura critica per l'economia digitale globale. Questa ascesa non è frutto del caso né del semplice boom dell'IA, ma del connubio tra strategia, visione e capacità di esecuzione.

Nvidia ha costruito un ecosistema software proprietario, con CUDA al centro, che fidelizza sviluppatori e ricercatori e rende complicato il passaggio a piattaforme concorrenti. La coerenza nella roadmap tecnologica, il rilascio di nuovi chip ogni due anni e l'acquisizione di startup e tecnologie hanno rafforzato la struttura aziendale.

In un contesto geopolitico segnato da tensioni tra USA e Cina, Nvidia ha anche mantenuto aperto il dialogo con il mercato asiatico con versioni dedicate di chip per restare competitiva nel rispetto delle restrizioni imposte dal governo statunitense.

Quale futuro per Nvidia

Nvidia ha già annunciato la prossima microarchitettura, Feynman, attesa per il 2028, che promette miglioramenti in termini di prestazioni, parallelismo computazionale e sostenibilità energetica. L'intelligenza artificiale generativa, sebbene oggi sia il principale driver di fatturato, non è l'unico fronte strategico. Nvidia sta investendo nella piattaforma DRIVE, destinata alla guida autonoma per consentire a produttori automobilistici soluzioni hardware e software chiavi in mano.

Al contempo, con il progetto Omniverse, l'azienda vuole diventare il cuore della simulazione industriale e del cosiddetto metaverso operativo, dove aziende, robot, dati e algoritmi convivranno in ambienti virtuali ad alta fedeltà. Non da ultimo, Nvidia è sempre più presente nel mondo della sanità computazionale, dove le GPU sono usate per la modellazione di proteine, lo sviluppo di farmaci e l'analisi genomica.