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NVIDIA scommette 7 miliardi su Poolside: ecco il perché
NVIDIA avrebbe definito un'operazione complessiva da circa 7 miliardi di dollari con Poolside, startup attiva nell'intelligenza artificiale. L'accordo permetterebbe al produttore di acceleratori di acquisire tecnologia e competenze per i propri modelli, creando allo stesso tempo nuovi carichi di lavoro interni capaci di assorbire capacità di calcolo qualora la domanda esterna di GPU rallentasse.
I termini emersi dividono l'impegno in due componenti. Circa 6 miliardi di dollari sarebbero destinati alla licenza della tecnologia di Poolside e all'assunzione della maggior parte dei suoi ingegneri. Un ulteriore miliardo verrebbe investito direttamente nella startup, sulla base di una valutazione di 12 miliardi. Poolside manterrebbe quindi una propria struttura societaria, ma una parte consistente del suo patrimonio tecnico passerebbe nell'orbita di NVIDIA.
Il principale punto di incontro riguarda Nemotron, la famiglia di modelli che NVIDIA vuole rendere più competitiva. L'obiettivo sarebbe costruire un ecosistema di modelli open-weight in grado di confrontarsi con le proposte pubblicate dai laboratori cinesi. La disponibilità dei pesi non implica necessariamente un'architettura completamente aperta, ma consente a sviluppatori e aziende di eseguire, adattare e distribuire i modelli con maggiore autonomia.
Nemotron 3.5 Lightning, presentato all'inizio di agosto, è stato descritto da NVIDIA come capace di generare token a una velocità quattro volte superiore rispetto a modelli di dimensioni analoghe. Il vantaggio misurato sulle attività agentiche sarebbe però più contenuto: l'incremento indicato si ferma a circa il 30% sulle attività agentiche. Tecnologia e ingegneri di Poolside dovrebbero contribuire a ridurre questa distanza tra velocità teorica e miglioramento operativo.
L'accordo funziona anche come una potenziale copertura sulla domanda di GPU. Durante le fasi di scarsità NVIDIA può vendere tutti gli acceleratori disponibili; in uno scenario di sovracapacità, invece, l'espansione dei propri modelli offrirebbe una destinazione interna per una parte delle risorse. Non emerge un programma formale di riacquisto delle GPU inutilizzate: la tutela deriva dalla possibilità di trasformare capacità altrimenti eccedente in infrastruttura per addestramento e inferenza.
Questa strategia richiede comunque investimenti che vanno oltre l'acquisto dei chip. Alimentazione, memoria, rete e raffreddamento incidono pesantemente sul costo di un data center AI, mentre la disponibilità di acceleratori non garantisce da sola un utilizzo efficiente. L'integrazione del personale di Poolside e la capacità di migliorare Nemotron saranno quindi decisive per convertire l'impegno finanziario in prestazioni e servizi realmente utilizzabili.
La mossa porta infine NVIDIA più vicino al terreno occupato da OpenAI e Anthropic. Il gruppo non si limiterebbe più a fornire gli strumenti della corsa all'intelligenza artificiale, ma svilupperebbe modelli e capacità di calcolo propri. Le recenti ammissioni di Sam Altman su un'adozione economica dell'AI più lenta del previsto rafforzano la logica di una strategia capace di reggere anche a una crescita meno lineare della domanda.
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