Alla ricerca del prossimo successo Marvel? Jensen Huang ha già fornito alcuni indizi in una diapositiva

Il seguente articolo ospite proviene da Ziven.io, una piattaforma di analisi dei mercati pubblici che fornisce dati sulle aziende attive nel mining di bitcoin, nell’intelligenza artificiale e nelle strategie di tesoreria legate alle criptovalute. Pubblicato originariamente il 18 giugno 2026 da Cindy Feng.

Da quando Jensen Huang è salito sul palco del Computex definendo Marvell «la prossima azienda da un trilione di dollari», MRVL non si è più voltata indietro. Un titolo che fino ad aprile veniva scambiato tra i 50 e i 100 dollari ora si attesta intorno ai 300 dollari, con un massimo storico (ATH) di circa 316 dollari e un guadagno di circa il 241% da inizio anno. Una sola frase di Jensen, e l’azienda ha visto la sua valutazione aumentare di un quarto di trilione di dollari.

Non sorprende che sia iniziata una nuova mania: setacciare ogni parola di Jensen, individuare il prossimo nome che benedirà e arricchirsi.

Capisco l’impulso, ma ciò che emerge chiaramente dall’ascolto dell’intero discorso di Jensen è che la maggior parte delle persone sta guardando la cosa sbagliata. Jensen non si è limitato a lanciare un nome di tendenza, ma ha tracciato una mappa completa di come si costruisce effettivamente una “fabbrica di IA”, strato dopo strato, azienda dopo azienda. Quella mappa è la parte che vale la pena conoscere, perché continuerà a funzionare anche molto tempo dopo che l’entusiasmo si sarà placato. Vi guiderò attraverso quella specifica diapositiva, ma prima partiamo dalla parte che ha confuso molte persone.

RTX, DGX, DSX: lavoratore, squadra, fabbrica

Jensen ha suddiviso i marchi di NVIDIA in tre livelli, ciascuno più ampio del precedente:

• RTX è la GPU, il lavoratore. Il chip che esegue effettivamente i calcoli. Un paio di mani.
• DGX è il sistema, la squadra. Collegate una pila di quei chip in un’unica macchina e otterrete un DGX. Una squadra che agisce come un’unica unità.
• DSX è l’infrastruttura, la fabbrica. L’edificio in cui lavorano quelle squadre, oltre all’alimentazione, al raffreddamento, alla rete e al software necessari per far funzionare migliaia di queste macchine 24 ore su 24.

Probabilmente avete già sentito parlare di RTX e DGX. DSX è la novità, ed è quella che vale la pena comprendere, perché è il punto in cui NVIDIA smette di vendervi un chip e inizia a vendervi un modo per costruire l’intero impianto.

Che cos’è in realtà DSX

Nelle parole di Jensen, DSX è «un progetto, un modello di riferimento per costruire e gestire fabbriche di IA con la massima efficienza e redditività». In termini più semplici, è una ricetta e un kit di strumenti per avviare un gigawatt di potenza di calcolo e mantenerlo redditizio. NVIDIA ha persino dato un nome alle parti del kit di strumenti: un gemello digitale per progettare e testare l’intero impianto prima che venga spedito un solo rack (DSXSim), un sistema operativo per gestirlo una volta in funzione (DSX OS) e strumenti per integrare più GPU nello stesso budget energetico e adattarsi alla rete elettrica (DSX Max LPS, DSX FLEX). L’obiettivo è che 100 gigawatt di questi impianti entrino in funzione prima della fine del decennio e che quelli costruiti con la tecnologia DSX abbiano costi di gestione inferiori e un impatto minore sulla rete elettrica. Sembra tutto qualcosa che NVIDIA potrebbe vendervi da sola. In realtà non è così.

Nessuna singola azienda è in grado di costruire un intero impianto di IA

Secondo Jensen, una fabbrica di IA da un gigawatt è oggi un progetto da 30 a 100 miliardi di dollari. A quelle dimensioni, smette di essere una semplice sala server e diventa un’infrastruttura dell’ordine di una raffineria o di una centrale elettrica.

NVIDIA non può realizzarla da sola. Non getta cemento, non installa linee ad alta tensione, non produce refrigeratori né negozia con l’azienda elettrica locale. E non è possibile aggiungere questi elementi uno alla volta, perché i chip, i rack, la rete, l’alimentazione e il raffreddamento devono essere progettati insieme fin dal primo giorno. Ogni ora in cui la fabbrica rimane inattiva rappresenta una perdita di ricavi, quindi un progetto così costoso deve funzionare al primo tentativo.

Pertanto NVIDIA ha fatto la cosa più sensata: ha pubblicato il progetto e ha messo insieme una coalizione di partner per coprire ogni livello che non gestisce direttamente. Quella coalizione ha un nome, l’AI Factory Ecosystem, e Jensen ha inserito l’intero elenco in un’unica diapositiva.

La mappa: chi costruisce effettivamente una fabbrica di IA

La maggior parte di queste aziende è privata o quotata all’estero, ma ce ne sono comunque molte quotate negli Stati Uniti. Ho creato una tabella per elencare tutti i nomi quotati in borsa presenti nella mappa. L’ultima colonna rappresenta la mia valutazione approssimativa di quanto l’attività di ciascuna azienda dipenda realmente dallo sviluppo dell’IA, poiché essere presenti nella diapositiva (il che potrebbe essere dettato da scopi di marketing) ed esserne influenzati sono due cose molto diverse.

Si prega di notare che le società quotate sul mercato OTC o all’estero sono escluse dalla tabella. Se desiderate l’elenco completo in formato CSV, inviatemi un messaggio e ve lo invierò. Inoltre, alcune società sono ancora private ma hanno in programma un’IPO, come Lambda (USA), Nscale (Regno Unito), Firmus (Australia) e Yotta (India).

Nota importante

Bisogna tenere presente che la presenza di un logo indica che un’azienda è coinvolta, ma non dice se tale coinvolgimento sia rilevante. Per CoreWeave o Vertiv, la domanda legata alle fabbriche di IA rappresenta essenzialmente l’intera storia. Per Caterpillar o National Grid, si tratta di una piccola fetta di un business molto più ampio che influirà a malapena sul titolo. Le righe contrassegnate come “Alta” offrono sia slancio che volatilità in egual misura. Le righe contrassegnate come “Bassa” indicano un’azienda più stabile, legata solo marginalmente al settore dello sviluppo dell’IA.

Considerazioni finali

Forse uno di questi nomi diventerà il prossimo Marvell, forse nessuno lo diventerà. Non è una previsione che posso fare basandomi su una diapositiva, e inseguire il logo che si spera Jensen benedirà prossimamente è più simile a un gioco d’ipotesi che a una strategia.

Il valore duraturo qui è la mappa, insieme a una domanda più mirata da porsi. Per qualsiasi titolo presente in questo grafico, quanta parte della sua attività dipende effettivamente dallo sviluppo dell’IA? Quanto potere di determinazione dei prezzi detiene il suo livello? Le società specializzate, gli operatori storici diversificati e le materie prime hanno sicuramente leve e profili di rischio diversi.

Ecco cosa non cambia: ogni accordo con un hyperscaler di cui leggerete, ogni titolo su un “data center da X gigawatt”, dipende silenziosamente da questo intero stack per diventare realtà. Qualcuno lo progetta, qualcuno lo costruisce, qualcuno lo alimenta, qualcuno lo raffredda, qualcuno installa i server nei rack, qualcuno lo gestisce. Questo grafico è il cast. Scegliete un livello che vi interessa e valutate la sua esposizione rispetto al potere di determinazione dei prezzi che detiene. È lì che inizia il vero lavoro. La mappa non vi dirà cosa comprare, ma è un quadro di riferimento a cui potete fare riferimento.