NVIDIA sta lavorando con Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs e KKR a un piano di finanziamenti da 500 miliardi di dollari destinato a trasformare la capacità di calcolo per l’intelligenza artificiale in una classe di asset. L’operazione punta a rendere chip e sistemi di elaborazione beni finanziabili, capaci di generare ricavi e di essere utilizzati come garanzia per nuovi prestiti.
Per l’amministratore delegato Jensen Huang, è la prima volta che i chip tecnologici diventano una classe di investimento. Il manager li descrive come asset produttivi, fungibili, flessibili e di lunga durata. La tesi è che la capacità di calcolo possa essere acquistata, concessa in uso e finanziata in modo simile ad altre infrastrutture che producono flussi di cassa, aprendo alle società finanziarie un mercato costruito sulla domanda di elaborazione AI.
Questa rappresentazione si scontra però con quanto Huang sosteneva sulla precedente generazione Hopper: con l’arrivo in volumi dell’architettura Blackwell, aveva affermato che sarebbe diventato difficile persino regalare i vecchi chip. Nel breve periodo la domanda sostiene comunque le valutazioni: i prezzi di noleggio delle GPU meno recenti stanno aumentando e Silicon Data prevede che la crescita prosegua fino al 2028. Un fornitore cloud ha quasi raddoppiato il prezzo dei Blackwell B200 per un cliente al rinnovo del contratto.
Il progetto finanziario, tuttavia, non è ancora un accordo definitivo. È sostenuto da memorandum d’intesa, documenti che esprimono un orientamento senza garantire che i capitali vengano effettivamente impiegati. NVIDIA aveva già sottoscritto un memorandum da 100 miliardi di dollari per investire in OpenAI, operazione che non si è concretizzata. Anche come segnale preliminare, il nuovo piano mostra la direzione verso cui produttori di chip e grandi gestori intendono spingere il mercato.
Huang amplia inoltre il significato del termine “compute”. Nella sua interpretazione, il calcolo NVIDIA non coincide con un singolo chip perché comprende CUDA, il software che permette di utilizzare e ottimizzare le GPU. L’azienda presenta così la propria offerta come una piattaforma completa di “fabbrica AI”, formata da elaborazione accelerata, networking, software di sistema, framework e comunità globale di sviluppatori. Da questa definizione restano però fuori edifici e alimentazione elettrica.
La capacità di calcolo non esiste senza data center, magazzini e grandi forniture energetiche, mentre molti finanziamenti sono già confluiti proprio nelle strutture fisiche. Blackstone ha costruito una piattaforma valutata 185 miliardi di dollari, includendo gli impianti in costruzione, e stima che la proprietà di data center stabilizzati possa arrivare nel tempo a mille miliardi. Il “compute” promosso da NVIDIA somiglia quindi soprattutto a un prestito garantito da GPU, asset con una vita utile stimata tra due e cinque anni.
Un precedente arriva da Broadcom, che ha organizzato un pacchetto da 35 miliardi di dollari con Apollo e Blackstone. Circa un milione di chip sono stati impiegati come garanzia all’interno di un veicolo societario dedicato; Apollo e Blackstone incassano gli interessi, mentre Broadcom garantisce le due obbligazioni senior emesse dal veicolo. La struttura era pensata per sostenere la domanda dei chip Broadcom e anticipa da vicino il modello finanziario ora promosso da NVIDIA.
Larry Fink, amministratore delegato di BlackRock, ha paragonato questa fase agli inizi del mercato dei titoli garantiti da mutui negli anni Settanta. Il parallelo porta con sé anche i rischi: sovrapproduzione di data center, modelli open source cinesi capaci di richiedere meno calcolo e dubbi sulla redditività di laboratori come Anthropic e OpenAI. Huang indica l’A100, introdotto nel 2020 e ancora utilizzato commercialmente, come prova di una vita economica potenzialmente vicina a un decennio. Su questa durata, e sulla domanda futura, si regge l’intera trasformazione finanziaria delle GPU.