Nvidia vuole guadagnare sulle GPU anche dopo averle vendute

Nvidia ha iniziato a mettere un prezzo non soltanto alle GPU, ma al software che dovrà far funzionare gli agenti AI sopra quelle GPU. Jensen Huang, parlando al GTC Berlin, ha indicato come esempio circa 2.000 dollari per GPU all’anno per il software Nvidia destinato agli agenti nelle cosiddette “AI factories”. Non è ancora un listino ufficiale e non è chiaro quali prodotti coprirebbe. Ma la direzione è molto meno ambigua del prezzo.

Per anni Nvidia ha costruito il proprio vantaggio vendendo l’hardware più desiderato dell’industria AI. Ora prova a trasformare quella base installata in qualcosa che assomiglia molto di più a una rendita ricorrente: la GPU si compra una volta, il software si rinnova. Il chip resta il cancello; il pedaggio può diventare annuale.

Nvidia, 2.000 dollari l’anno per GPU: cosa ha detto Jensen Huang

La cifra è emersa durante una sessione del GTC Berlin 2026 ed è stata riportata per prima da The Register. Huang ha spiegato che il licensing software diventerà una parte sempre più importante del business Nvidia e ha indicato, come ordine di grandezza, circa 2.000 dollari per GPU ogni anno per eseguire lo stack software che supporta gli agenti nelle AI factories.

La cautela qui è obbligatoria. Nvidia non ha pubblicato un nuovo SKU con quel prezzo, non ha indicato una data di partenza e non ha chiarito se si tratti di un pacchetto separato, di una futura fascia commerciale o di una semplice stima fatta da Huang durante il confronto con il pubblico. Anche il rapporto con Nvidia AI Enterprise resta poco chiaro: la suite esistente è già venduta con licenze per GPU e il prezzo pubblico di un anno è superiore alla cifra citata a Berlino.

Leggere i 2.000 dollari come un taglio di prezzo sarebbe quindi arbitrario. La notizia è un’altra: Nvidia vuole che il software pesi di più nel conto economico e lega esplicitamente questa crescita alla diffusione degli agenti AI.

Gli agenti AI trasformano la GPU in una piattaforma da amministrare

Il giorno prima delle dichiarazioni di Huang, Nvidia aveva presentato la OpenShell Reference Architecture, una piattaforma per eseguire agenti AI con controlli di sicurezza, isolamento e governance. L’architettura integra Vera Rubin, CPU Vera e DPU BlueField-4 con Nvidia Sentry, che può monitorare il comportamento degli agenti e bloccarli quando oltrepassano le policy definite.

È una parte del problema spesso nascosta dietro le demo degli agenti. Quando un software può usare strumenti, accedere ai dati, eseguire codice e chiedere nuove autorizzazioni, non basta più avere un modello e una GPU. Servono ambienti isolati, identità, policy, logging, monitoraggio e qualcuno che mantenga tutto il sistema. Terza Pillola ha già raccontato perché la sicurezza degli agenti AI sposti il controllo verso l’infrastruttura su cui vengono eseguiti.

È esattamente in questo strato che Nvidia può tentare di trasformarsi da fornitore di acceleratori a fornitore dell’ambiente operativo dell’AI.

Dopo CUDA, Nvidia cerca un altro livello di lock-in

Il vantaggio di Nvidia non deriva soltanto dalla potenza dei suoi chip. CUDA ha costruito negli anni un ecosistema di librerie, strumenti e competenze che rende costoso spostare molti carichi di lavoro altrove. Gli agenti possono offrire alla società una seconda occasione per allargare quel perimetro: hardware, networking, runtime, sicurezza, orchestrazione e supporto possono diventare parti dello stesso contratto.

Per i clienti il punto non è semplicemente pagare altri 2.000 dollari. È capire quanto software proprietario diventi necessario per far funzionare in produzione infrastrutture acquistate proprio da Nvidia. Più funzioni critiche vengono spostate nello stack del fornitore — dalla sicurezza alla gestione degli agenti — più difficile diventa valutare una GPU come un componente sostituibile.

Il tema si collega anche alla corsa raccontata da Terza Pillola nei data center AI multi-chip: AMD, hyperscaler e acceleratori proprietari stanno cercando spazio proprio dove Nvidia oggi domina. Se l’hardware diventa meno esclusivo, il software ricorrente può servire a difendere il margine e la relazione con il cliente.

Il vero affare potrebbe iniziare dopo la vendita della GPU

La tentazione è moltiplicare 2.000 dollari per milioni di GPU e ricavare subito decine di miliardi di fatturato. Sarebbe un esercizio scenografico, non una previsione: Nvidia non ha detto quante GPU sarebbero soggette alla licenza, quanti clienti la comprerebbero né quali sconti entrerebbero in gioco.

Ma il modello economico è già leggibile. Una vendita hardware porta ricavi quando il server viene comprato. Una licenza annuale può continuare a produrli finché quel server resta operativo. E se gli agenti diventeranno davvero workload permanenti dentro le aziende, il software che li controlla potrebbe avere una vita commerciale più lunga della generazione di chip su cui è nato.

Nvidia ha passato gli ultimi anni convincendo il mercato che una GPU è infrastruttura. Ora prova a convincerlo che anche il software intorno alla GPU è infrastruttura. È un’evoluzione piuttosto comoda: prima vendi il casello, poi inizi a far pagare il pedaggio.