Apple prepara il dopo-Nvidia: il chip Baltra e la nuova strategia AI di John Ternus

Apple già esegue parte dell’elaborazione AI nei propri data center con chip proprietari. Per le attività più esigenti, però, ricorre ancora a hardware Nvidia ospitato su Google Cloud.

2. Il progetto Baltra per i server AI

Il cuore della strategia è un chip server progettato internamente e sviluppato con Broadcom, noto con il nome in codice Baltra. Il processore sarebbe pensato soprattutto per l’inferenza AI nei sistemi backend, cioè per generare risposte usando modelli già addestrati.

Le indiscrezioni indicano l’avvio della produzione di massa nella seconda metà del 2026, anche se un rapporto più recente segnala possibili ritardi rispetto alle aspettative iniziali. L’analista Ming-Chi Kuo prevede inoltre che Apple possa utilizzare questi chip nei nuovi data center a partire dal 2027.

Baltra rappresenta l’estensione al cloud della filosofia già applicata da Apple a iPhone, iPad e Mac: progettare in casa il silicio per controllare meglio prestazioni, consumi e integrazione con il software. Il progetto segue anni di ricerca su chip server, compresa un’iniziativa interna chiamata ACDC, acronimo di “Apple Chips in Data Center”.

3. Un accordo da oltre 30 miliardi di dollari con Broadcom

Il 7 luglio 2026 Apple ha annunciato un nuovo impegno pluriennale con Broadcom, dal valore previsto superiore ai 30 miliardi di dollari. L’intesa riguarda componenti in silicio personalizzati e tecnologie avanzate per la connettività wireless, destinate a diverse generazioni di prodotti Apple. L’accordo si estenderà fino al 2031 e dovrebbe portare alla produzione di oltre 15 miliardi di chip realizzati negli Stati Uniti.

Non tutti questi componenti saranno necessariamente destinati ai server AI. Tuttavia, l’espansione della collaborazione offre ad Apple una base industriale più ampia per sviluppare e produrre il proprio hardware specializzato, compresi i chip legati all’infrastruttura cloud.

4. Intel come ulteriore partner produttivo negli Stati Uniti

A giugno 2026 Apple avrebbe inoltre stretto una collaborazione con Intel per la produzione di chip personalizzati, in un’iniziativa collegata agli obiettivi statunitensi di rafforzamento della filiera nazionale dei semiconduttori. Il rapporto disponibile precisa che l’accordo non era stato formalmente annunciato dalle due aziende.

Gli analisti invitano comunque alla prudenza: per i chip più avanzati potrebbero volerci ancora due o tre anni prima di arrivare a una produzione significativa, sempre che il progetto si concretizzi nei tempi previsti.

5. Nvidia resta indispensabile nel breve periodo

La parte più significativa del piano è forse il paradosso attuale: mentre Apple lavora per ridurre il ricorso a Nvidia, continua a utilizzarne le GPU per i carichi più pesanti.

Il responsabile software Craig Federighi ha confermato che il modello AI avanzato FM Cloud Pro gira su GPU Nvidia all’interno dell’infrastruttura Google Cloud. La scelta indica che, almeno per ora, i data center privati di Apple non sono sufficienti a sostenere tutte le sue esigenze di calcolo più ambiziose.

Apple sceglie una strada diversa nella corsa all’AI

Microsoft, Google, Amazon e Meta stanno investendo centinaia di miliardi di dollari in data center e processori AI. Apple ha seguito finora un modello più prudente: invece di acquistare enormi quantità di GPU e costruire subito giganteschi cluster proprietari, ha comprato capacità di calcolo da partner cloud.

La nuova strategia non rinnega del tutto questo approccio, ma lo integra con una maggiore verticalizzazione. In altre parole, Apple vuole controllare più livelli della catena: il design dei chip, i server, il software e, progressivamente, i data center che ospitano i servizi AI.

Il cambiamento riflette una tendenza più ampia del settore. Secondo le stime citate da TrendForce, nel 2026 le spedizioni di ASIC personalizzati sviluppati dai provider cloud cresceranno del 44,6%, contro il 16,1% previsto per le GPU. Gli hyperscaler stanno quindi progettando sempre più spesso il proprio silicio per ottimizzare costi e prestazioni su carichi di lavoro specifici.

Per Apple il vantaggio di partenza è concreto: i chip delle serie A e M eseguono già funzioni di Apple Intelligence direttamente sui dispositivi. Baltra porterebbe lo stesso principio nei data center, dove la scala dei modelli e delle richieste è molto maggiore.

Il ruolo di John Ternus nella nuova fase

Ternus eredita un’azienda considerata in ritardo rispetto a diversi concorrenti sul fronte dell’AI. La sua esperienza hardware potrebbe però diventare un punto di forza proprio mentre Apple cerca di trasformare il controllo del silicio in un vantaggio competitivo.

In una recente intervista, Ternus ha riassunto così il suo approccio: “Non pensiamo mai di commercializzare una tecnologia”; la domanda, per Apple, è piuttosto come usare quella tecnologia per creare prodotti migliori.

È una posizione diversa da quella delle aziende che presentano l’AI come il prodotto principale o che misurano la propria ambizione soprattutto in base alla dimensione dei data center. Per Apple, l’intelligenza artificiale dovrebbe rimanere integrata nell’iPhone, nel Mac, nei servizi cloud e nei futuri dispositivi, senza necessariamente diventare un prodotto autonomo.

La scommessa di Cupertino

Baltra, la possibile acquisizione di società specializzate, l’accordo ampliato con Broadcom e la collaborazione riportata con Intel fanno parte della stessa scommessa: ridurre il potere contrattuale e tecnologico di Nvidia costruendo un ecosistema più controllato direttamente da Apple.

Non sarà una separazione immediata. L’uso di GPU Nvidia su Google Cloud dimostra che Cupertino ha ancora bisogno di infrastruttura esterna per i modelli più avanzati. Ma con Ternus al vertice, Apple sembra prepararsi a competere nell’AI nel modo che conosce meglio: non attraverso la spesa più elevata, bensì attraverso l’integrazione tra hardware, software e servizi.