NVIDIA avrebbe sostenuto artificialmente parte della domanda di acceleratori per l’intelligenza artificiale attraverso investimenti e garanzie finanziarie destinati a startup AI e operatori cloud, favorendo indirettamente l’acquisto dei propri prodotti. È questa l’ipotesi rilanciata da TechPowerUp e Wccftech sulla base di una recente inchiesta del Wall Street Journal, pubblicata in un momento particolarmente delicato per il colosso statunitense.
La vicenda emerge pochi giorni dopo le dimissioni di Jensen Huang, avvenute l’11 novembre 2026, e la successiva nomina di Colette Kress ad amministratrice delegata ad interim. Al centro della questione ci sono i finanziamenti all’ecosistema AI, gli impegni produttivi assunti con i fornitori e il possibile rischio di aver alimentato una domanda di GPU non interamente sostenibile.
Occorre però distinguere due aspetti: l’esistenza degli accordi finanziari è documentata, mentre l’accusa di aver deliberatamente provocato una scarsità artificiale di GPU e memorie non è dimostrata.
Il retroscena: NVIDIA temeva un eccesso di semiconduttori
Secondo la ricostruzione del Wall Street Journal, durante una riunione dell’agosto 2026 Jensen Huang avrebbe manifestato preoccupazione per l’enorme quantità di wafer di silicio e memorie che NVIDIA si era impegnata ad acquistare dai propri fornitori.
Il problema sarebbe stato legato anche alla crescente attenzione dei grandi operatori cloud verso acceleratori personalizzati, progettati internamente per ridurre la dipendenza dalle soluzioni NVIDIA. Una tendenza che, qualora avesse rallentato gli ordini, avrebbe potuto complicare la gestione delle capacità produttive già prenotate.
Durante l’incontro, Huang avrebbe descritto il volume dei componenti in arrivo come una vera e propria valanga. Il resoconto, basato su testimonianze raccolte dal quotidiano statunitense, racconta inoltre di forti tensioni con Colette Kress, allora direttrice finanziaria, preoccupata per l’esposizione economica associata ai nuovi accordi.
Queste dichiarazioni restano attribuite a fonti giornalistiche e non costituiscono ammissioni ufficiali di NVIDIA circa un’eventuale manipolazione del mercato.
Come funziona il finanziamento circolare nell’industria AI
Il meccanismo discusso viene generalmente definito circular financing, ovvero finanziamento circolare. In sostanza, un produttore investe in un’azienda cliente oppure ne sostiene finanziariamente i progetti; quest’ultima utilizza le risorse ottenute per acquistare infrastrutture che comprendono anche i prodotti del finanziatore.
Nel caso di NVIDIA, gli accordi possono assumere forme differenti: partecipazioni societarie, impegni all’acquisto di servizi cloud, garanzie sui contratti di locazione dei data center e altre forme di supporto al credito.
Il vantaggio potenziale è evidente. Una startup che non dispone dei capitali necessari per realizzare un’infrastruttura AI può ottenere finanziamenti più facilmente, mentre NVIDIA amplia il mercato dei propri acceleratori e rafforza l’ecosistema tecnologico basato su CUDA.
Il rischio è altrettanto importante: se la capacità di acquistare GPU dipende dal sostegno finanziario del produttore stesso, una parte delle vendite potrebbe risultare vulnerabile all’interruzione di questi accordi. Questo non significa automaticamente che gli acquisti siano fittizi, ma rende più complessa la valutazione della domanda effettivamente indipendente.
I documenti ufficiali: 279 miliardi di impegni produttivi
I dati depositati da NVIDIA presso la Securities and Exchange Commission (SEC) permettono di verificare la dimensione delle operazioni.
Nel documento trimestrale relativo al periodo concluso il 26 luglio 2026, NVIDIA dichiarava 279 miliardi di dollari di impegni futuri per forniture e capacità produttiva, rispetto ai 119 miliardi del trimestre precedente. Gli accordi riguardano soprattutto la memoria e la capacità manifatturiera necessarie alle infrastrutture per data center.
Si tratta di obbligazioni e accordi distribuiti su più esercizi, non di 279 miliardi di dollari di GPU invendute o già presenti nei magazzini. Alcuni impegni possono inoltre essere modificati, riprogrammati o annullati secondo determinate condizioni contrattuali.
Lo stesso documento indica 25 miliardi di dollari di ulteriori impegni per investimenti azionari, soggetti a condizioni, e descrive programmi attraverso i quali gli operatori cloud acquistano infrastrutture NVIDIA ricevendo in cambio impegni commerciali per servizi di calcolo.
Un altro esempio concreto riguarda il progetto di data center in Ohio destinato a OpenAI. Secondo il Wall Street Journal, NVIDIA avrebbe inizialmente valutato un sostegno finanziario fino a circa 250 miliardi di dollari, successivamente ridimensionato su impulso di Kress.
La documentazione SEC conferma che, nell’agosto 2026, NVIDIA ha sottoscritto garanzie collegate al progetto SB Energy, destinato a ospitare infrastrutture utilizzate da OpenAI: 4,25 gigawatt di carico IT e un’esposizione complessiva massima di 105 miliardi di dollari, subordinata alle condizioni contrattuali. Non si tratta di un trasferimento immediato di 105 miliardi in contanti, bensì di garanzie su specifici obblighi di pagamento.
NVIDIA ha inoltre annunciato nell’agosto 2026 iniziative con importanti istituzioni finanziarie per mobilitare, nel tempo, oltre 500 miliardi di dollari di capitali di terzi destinati alle infrastrutture AI. Anche questa cifra rappresenta un obiettivo di finanziamento e non denaro interamente investito dall’azienda.
NVIDIA ha davvero creato una scarsità artificiale di GPU e RAM?
È qui che l’interpretazione della notizia richiede maggiore prudenza.
TechPowerUp e soprattutto Wccftech collegano i finanziamenti al possibile mantenimento di prezzi elevati e alla percezione di una disponibilità limitata di hardware. Tuttavia, l’inchiesta del Wall Street Journal non dimostra che NVIDIA abbia deliberatamente causato la carenza di schede video gaming o di memoria RAM.
In particolare, gli acceleratori destinati ai data center non sono intercambiabili automaticamente con le GeForce commercializzate per i PC. Le due categorie possono condividere capacità produttiva e risorse della filiera, ma utilizzano configurazioni hardware, memorie, packaging e processi di approvvigionamento differenti.
La forte richiesta di memorie ad alta larghezza di banda, o HBM, impiegate negli acceleratori AI può inoltre esercitare pressioni sulla capacità industriale complessiva. Questo fenomeno va però distinto dall’ipotesi che un produttore abbia intenzionalmente ridotto la disponibilità di DRAM o GDDR per mantenerne elevati i prezzi.
Per stabilire un rapporto diretto servirebbero dati sui volumi effettivamente ordinati e consegnati, sulle scorte, sull’utilizzo delle GPU acquistate e sulla distribuzione della capacità produttiva tra i diversi mercati. Le informazioni attualmente disponibili non consentono di dimostrare tale rapporto causale.
Cosa cambia dopo l’uscita di Jensen Huang?
La nomina di Colette Kress assume un significato particolare alla luce delle divergenze riportate dal Wall Street Journal. Secondo l’inchiesta, la dirigente avrebbe sollevato dubbi sulla valutazione delle garanzie, sui rischi finanziari e sui rendimenti attesi da alcune operazioni.
Questo potrebbe tradursi in una gestione più selettiva dei finanziamenti all’ecosistema AI, ma sarebbe prematuro prevedere una riduzione degli investimenti, un crollo della domanda o un immediato calo dei prezzi dell’hardware.
Un primo appuntamento importante sarà il 17 novembre 2026, quando NVIDIA presenterà i risultati del terzo trimestre dell’esercizio fiscale 2027. Le indicazioni sulla domanda, sugli impegni verso i fornitori e sulla strategia finanziaria potranno offrire nuovi elementi di valutazione.
Conclusioni: una questione di domanda reale e sostenibilità
La notizia evidenzia un aspetto fondamentale dell’attuale mercato dell’intelligenza artificiale: NVIDIA non si limita a vendere acceleratori, ma contribuisce anche a finanziare la realizzazione delle infrastrutture che li utilizzano.
Per gli appassionati di hardware, la domanda più interessante non è soltanto quante GPU vengano vendute, ma quanta parte della domanda sia sostenuta da progetti economicamente autonomi e quanta dipenda da investimenti e garanzie del medesimo ecosistema.
Le informazioni disponibili giustificano interrogativi sulla sostenibilità di alcuni accordi, ma non dimostrano una manipolazione deliberata delle scorte o dei prezzi al consumo. Confondere questi due piani significherebbe trasformare un’inchiesta finanziaria in una conclusione tecnica che, almeno per il momento, non trova conferma nei dati pubblici. Non ci resta, quindi, che aspettare come evolveranno le varie inchieste.
Fonti
- TechPowerUp – NVIDIA Allegedly Engineered Scarcity By Funding AI Startups To Buy Its GPUs
- The Wall Street Journal – Inchiesta sui rapporti tra Huang, Kress e i finanziamenti AI
- To Vima / Wall Street Journal – Pubblicazione integrale dell’inchiesta
- Wccftech – Interpretazione dei finanziamenti NVIDIA e delle forniture di semiconduttori
- SEC – NVIDIA Form 10-Q, trimestre concluso il 26 luglio 2026
- NVIDIA Investor Relations – Annuncio delle piattaforme di finanziamento AI, 10 agosto 2026
- NVIDIA Newsroom – Comunicazione ufficiale sul cambio di CEO, 12 novembre 2026
