Nvidia ha superato i 5 trilioni di dollari di capitalizzazione di mercato. È la prima azienda nella storia a raggiungere questa cifra. Per dare un'idea della portata: Nvidia vale più di tutte le aziende quotate nel Regno Unito messe insieme.
Ma come ha fatto un'azienda nata per migliorare dei videogiochi a diventare il motore della rivoluzione dell'intelligenza artificiale? E soprattutto: che cosa fa davvero?
La storia di NVIDIA
Per capire come tutto è cominciato, dobbiamo tornare indietro agli anni '90, ai videogiochi — perché è lì che nasce tutto. In quegli anni l'industria del gaming stava cambiando pelle. Dai mondi piatti di Pac-Man e Super Mario, si passava ad ambienti tridimensionali dove luci, ombre e superfici dovevano sembrare reali.
Ma c'era un problema: i computer non erano pronti. I processori tradizionali lavoravano in sequenza — un'operazione alla volta. La grafica 3D invece richiedeva milioni di calcoli semplici eseguiti tutti insieme.
Ed è proprio qui che entrano in gioco i nostri protagonisti. Tre ingegneri della celebre Silicon Valley — Jensen Huang, Chris Malachowsky e Curtis Priem — capiscono che c'è un'opportunità enorme. Nel 1993 fondano Nvidia con un obiettivo chiaro: creare chip capaci di elaborare immagini 3D in modo completamente diverso.
I primi anni però sono tutt'altro che facili. Il primo chip che sviluppano fallisce. Un contratto importante salta. Nel 1997 l'azienda è sull'orlo del fallimento.
Lanciano un ultimo tentativo: il RIVA 128, un nuovo chip per la grafica. Funziona. Vende un milione di unità in quattro mesi.
Ma che cos’è un chip? In parole semplici, è come un minuscolo “cervello” fatto di elettronica: prende informazioni, le elabora velocissimo e dice al computer cosa fare. Più è potente, più il computer può fare cose complesse.
Da lì le cose iniziano a girare. A inizio anni 2000 Nvidia diventa pian piano sempre di più una garanzia tra giocatori e sviluppatori. Ogni nuova generazione di schede grafiche spinge avanti l'industria del gaming.
Ma mentre tutti associano Nvidia ai videogiochi, i fondatori iniziano a vedere qualcosa di più grande. La stessa architettura delle GPU - progettata per calcolare milioni di pixel contemporaneamente - può essere usata per qualsiasi tipo di calcolo che richieda operazioni in parallelo. Simulazioni scientifiche, grafica professionale, e soprattutto intelligenza artificiale.
Il passo decisivo arriva nel 2006 con CUDA, un linguaggio di programmazione che permette di usare le GPU per compiti che vanno oltre a quelli legati alla grafica. Nvidia diventa una piattaforma di calcolo universale.
La società investe oltre un miliardo di dollari in CUDA - non solo per lo sviluppo del software, ma anche per portarlo nelle università, formare studenti, creare documentazione. È una scommessa enorme. Il segmento gaming funziona, i soldi entrano. Ma Huang punta più in alto.
Per anni il progetto resta confinato ai laboratori. Qualche scienziato lo usa per simulazioni, qualche ricercatore per elaborare dati.
Il grande pubblico però non sa nemmeno che esiste. Nvidia continua a essere vista semplicemente come l'azienda delle schede grafiche.
Dal 2010 i ricercatori si accorgono che le GPU di Nvidia, grazie a CUDA, riescono a elaborare enormi quantità di dati contemporaneamente, molto meglio di altri tipi di chip. Questa caratteristica le rende perfette per addestrare le reti neurali, cioè quei modelli di intelligenza artificiale che imparano da soli osservando i dati.
Google, Facebook e i principali centri di ricerca americani cominciano a usare le GPU Nvidia per i loro esperimenti.
L’intelligenza artificiale inizia a uscire dai laboratori, anche se per noi comuni mortali tutto ciò resta ancora fantascienza. In quegli anni, Nvidia non è ancora un colosso: vale circa una decina di miliardi di dollari, poco più di una mid-cap.
Arriviamo al 2022. OpenAI, un laboratorio americano che sviluppa intelligenza artificiale avanzata, lancia ChatGPT, un chatbot in grado di parlare con le persone come farebbe un umano.
All’improvviso chiunque può aprire il sito e fare domande, chiedere chiarimenti, farsi aiutare a scrivere. È il momento in cui esplode davvero la generative AI: non più un’AI che si limita a leggere e analizzare dati, ma un’IA che crea. Testi, immagini, video, persino codice. È come passare da una macchina che “capisce” a una che “produce”. Da lì si apre la corsa.
Arrivano Google con Gemini, Meta con Llama, Sora, capace di generare video da semplici descrizioni, e decine di altre piattaforme e startup dell’intelligenza artificiale generativa esplode.
NVIDIA: la porta verso l’AI
Ma cosa c'entra Nvidia in tutto questo, vi chiederete?
Per far funzionare queste AI bisogna prima farle "imparare" - leggendo miliardi di testi, vedendo milioni di immagini. Poi bisogna farle funzionare in tempo reale per milioni di persone contemporaneamente. Sono miliardi di operazioni semplici da fare tutte insieme. Esattamente il lavoro per cui le GPU sono state progettate.
Quando utilizzi ChatGPT, può sembrare che tutto accada “dal nulla”, senza alcuna dimensione fisica, come se tutto esistesse solo sullo schermo del tuo dispositivo.
In realtà, dietro ogni interazione c’è un’infrastruttura enorme e tangibile: giganteschi data center che si estendono per migliaia di metri quadrati.
Dentro quei server ci sono GPU e altri chip specializzati, pezzi di hardware reali fatti di silicio, metallo e circuiti, che consumano energia, generano un’enorme quantità di calore e devono essere continuamente raffreddati.
Ogni tuo messaggio viaggia attraverso Internet fino a questi data center, viene elaborato in millisecondi dalle GPU che eseguono milioni di calcoli, e poi torna al tuo dispositivo, dando l’illusione che la risposta appaia magicamente sullo schermo.
Le aziende tech usano migliaia di GPU Nvidia che lavorano insieme. Senza quelle GPU, addestrare questi modelli richiederebbe anni invece di settimane.
Nvidia è praticamente l'unica che può fornire questi chip su scala industriale. Società come AMD e Intel provano a competere, ma sono indietro - non riescono a raggiungere un livello simile di tecnologia.
Il prodotto che tutti vogliono si chiama H100, un chip lanciato nel 2022 che costa circa 40.000 dollari per unità - quarantamila dollari per un singolo chip - ed è diventato indispensabile per addestrare modelli di AI.
Quando ChatGPT esplose alla fine del 2022, la domanda esplose.
C'è un aneddoto che fa capire la situazione: Larry Ellison, CEO di Oracle, racconta che durante una cena con Jensen Huang, lui ed Elon Musk hanno letteralmente "supplicato" per ottenere più H100. Due delle persone più potenti del mondo tech che pregano per poter comprare chip.
Ma il vero segreto del dominio di Nvidia non sono solo i chip. È CUDA che dopo quasi 20 anni è diventato lo standard dell'intelligenza artificiale.
Ogni sviluppatore AI programma in CUDA. Passare a un concorrente significa riscrivere tutto da zero - mesi di lavoro, milioni di costi, rischi enormi. Così anche se i chip alternativi costassero meno, spesso converrebbe restare con Nvidia, perché lo switching cost, la spesa per ricominciare da zero, sarebbe enormemente maggiore del risparmio.
Nel 2024 Nvidia lancia la nuova generazione: Blackwell. I chip B200 promettono prestazioni doppie rispetto agli H100 con un consumo di energia più efficiente. La domanda per questo prodotto non può essere che altrettanto forte…
Oggi Nvidia non è solo un produttore di chip: è al centro della rivoluzione dell’intelligenza artificiale. Microsoft sfrutta le sue GPU per alimentare i servizi cloud e i modelli AI, Amazon le integra nei data center di AWS per eseguire servizi di intelligenza artificiale su scala globale, e Tesla le utilizza nei sistemi di calcolo avanzati per la guida autonoma. Ma non sono solo le aziende tech a fare affidamento su Nvidia: società come Disney le impiega per sviluppare robot e simulazioni nei parchi a tema, mentre altre come Johnson & Johnson le utilizza per migliorare procedure ambito medico.
Arrivando a questo punto diventa chiaro l’enorme successo del titolo sul mercato a cui abbiamo assistito…
Gli investitori capiscono cosa significa tutto questo: se l'AI è il futuro e Nvidia è l'unica che può fornire l'infrastruttura le potenzialità di crescita per la società sono enorme.
A novembre 2020 un'azione Nvidia valeva circa 13 dollari. Oggi ne vale 190. In cinque anni il titolo è cresciuto di circa il 1.300%. Chi aveva investito 10.000 euro nel 2020 si ritrova oggi con circa 146.000 euro.
Ma guardate bene. Fino al 2023 la crescita è costante ma graduale. Poi, a fine 2022 - esattamente quando esplode ChatGPT - il grafico schizza letteralmente verso l'alto. Nel solo 2023 le azioni crescono dell'800%.
Ciò porta Nvidia, nell’ottobre 2025 a diventare la prima società al mondo a raggiungere una capitalizzazione di mercato di 5.000 miliardi di dollari. Cinquemila miliardi. È più grande dell'intera economia italiana. È davanti a tutti - Apple, Microsoft, Google, Amazon, Meta. Oggi NVIDIA è una vera e propria macchina da soldi.
Il business di NVIDIA
A gennaio 2025 Nvidia chiude l'anno con 130,5 miliardi di dollari di fatturato. Due anni prima erano 27 miliardi. Ha quintuplicato i ricavi in due anni.
Ma non è solo questione di vendere di più. È quanto Nvidia guadagna su ogni vendita che lascia a bocca aperta. Per ogni 100 dollari che incassa, 62 diventano profitto. Per capire quanto sia eccezionale: Apple guadagna circa 30 dollari su ogni 100 incassati. Nvidia fa più del doppio.
Oggi il business della società poggia su due grandi aree:
La prima è Graphics - le schede grafiche per videogiochi. Questo è il business originale la re famosa tra i gamer di tutto il mondo. Oggi questo segmento vale 14,3 miliardi di dollari all'anno con un margine del 36%. Sono numeri ottimi ma nel contesto Nvidia rappresenta solo l'11% del totale.
Tutto il resto - e parliamo dell'89% dei ricavi - è Compute & Networking: intelligenza artificiale e data center. Chip che servono ad addestrare modelli AI, processori che servono a farli funzionare in tempo reale, sistemi che permettono a migliaia di questi chip di comunicare tra loro a velocità incredibili. Questa area, che fino a pochi anni fa quasi non esisteva, oggi da sola ha generato 116 miliardi di dollari.
Il margine operativo su questo segmento è del 71%. Settantuno per cento. Significa che su ogni 100 dollari che Nvidia incassa vendendo tecnologia per intelligenza artificiale, 71 dollari sono profitto puro.
E questo momentum sembra inarrestabile. Ogni nuova generazione è più performante. Ogni trimestre i profitti crescono. La domanda continua a salire. È una spirale che si autoalimenta.
Conclusioni
Ma la vera domanda ora è: può davvero continuare così? E se così fosse… i mercati hanno già tenuto conto delle più rosee aspettative?
Difficile poter rispondere con certezza ora.
Ci troviamo davanti a un fenomeno così grande che qualsiasi stima è azzardata. Nvidia ha un vantaggio competitivo profondo e finché l’IA crescerà, la domanda per le sue tecnologie resterà alta. Le big tech continuano a investire miliardi, i modelli diventano sempre più grandi e il fabbisogno di calcolo cresce di conseguenza.
Dall’altro lato, però bisogna Nvidia tratta a valutazioni eccezionali. Il mercato prezza una crescita quasi ininterrotta: qualsiasi rallentamento nella domanda, nell’innovazione o nei margini potrebbe provocare correzioni rapide. L’azienda ha davanti opportunità enormi, ma anche sfide importanti.
La durata del suo dominio dipenderà dalla capacità di Nvidia — e del suo CEO — di restare sempre un passo avanti.
Nvidia ha davanti opportunità gigantesche, ma anche sfide che non può ignorare. Quanto durerà questo dominio dipenderà dalla capacità dell’azienda — e del suo visionario CEO — di continuare a correre più veloce di tutti gli altri.
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