Nvidia, Jensen Huang elogia SK Hynix e annuncia una nuova spinta all’AI in Giappone

L’apprezzamento ha un peso particolare perché SK Hynix è il principale partner di Nvidia per la high-bandwidth memory (HBM), la memoria ad alta larghezza di banda utilizzata dagli acceleratori per l’intelligenza artificiale . Un’offerta più ampia di HBM è essenziale per aumentare la produzione dei sistemi di calcolo destinati all’AI.

Il mercato aveva già reagito con forza: il 14 luglio, al terzo giorno di contrattazioni, gli ADR di SK Hynix erano saliti del 27,29%, alimentati dalla percezione che il titolo fosse sottovalutato . L’endorsement pubblico di Huang è stato interpretato anche come un segnale di fiducia nella capacità di SK Hynix di raccogliere capitali negli Stati Uniti e rafforzare così l’intero ecosistema dei semiconduttori per l’AI .

La pressione sulla memoria non si allenta

L’elogio di Tokyo arriva dopo settimane di messaggi altrettanto espliciti. A giugno Huang aveva chiesto a SK Hynix di «produrre di più», avvertendo che la carenza di memoria per l’AI sarebbe continuata «per i prossimi anni» . Durante Computex 2026 aveva persino scritto «Please Make More» — «Per favore, producetene di più» — su un wafer HBM4E esposto nello stand dell’azienda .

Secondo le dichiarazioni riportate, la domanda di memoria dovrebbe superare la capacità produttiva ancora a lungo. Huang ha sostenuto che, anche se la filiera quadruplicasse ogni anno, «i prossimi dieci anni non basteranno per l’AI» .

SK Hynix prevede di raddoppiare entro il 2030 la capacità dei wafer DRAM, ma Huang ha indicato che nemmeno un’espansione di questa portata sarebbe sufficiente a eliminare i colli di bottiglia . L’azienda detiene inoltre una posizione di fatto dominante nella fornitura di HBM3E integrata nel chip AI Blackwell di Nvidia .

Il Giappone come base per l’AI “fisica”

Il secondo annuncio è arrivato il 16 luglio. Il giorno precedente Huang aveva anticipato l’imminente presentazione di una partnership su larga scala con il governo giapponese e di nuove forme di collaborazione con le principali aziende del Paese nei campi dell’AI e della robotica .

«Domani si potrà chiamare l’inizio dell’AI giapponese», aveva dichiarato .

Il progetto descritto da Nvidia punta a creare in Giappone un ecosistema full-stack, cioè un sistema che copre l’intera catena tecnologica: infrastrutture di calcolo, software, modelli e applicazioni. Tra gli ambiti indicati figurano:

• Sanità e scienze della vita: consorzi per la scoperta di farmaci, tra cui Tokyo-1 con Astellas, Daiichi Sankyo, Ono Pharmaceuticals ed Eisai attraverso NVIDIA BioNeMo;
• Robotica medica: sistemi chirurgici sviluppati con Kawasaki Heavy Industries;
• Diagnostica per immagini: apparecchiature CT di nuova generazione di Canon e Fujifilm basate su GPU Nvidia;
• Industria e automazione: collaborazioni con i grandi gruppi manifatturieri giapponesi su “physical AI”, agenti di visione artificiale e robot più autonomi .

L’espressione “AI fisica” indica sistemi capaci non solo di generare testo o immagini, ma anche di percepire l’ambiente e agire nel mondo reale. È il terreno in cui Nvidia vede un vantaggio per il Giappone, grazie alla sua esperienza nella robotica e nella produzione industriale .

Una visita con un retroscena diplomatico

L’iniziativa ha anche un significato politico e simbolico. Nei mesi precedenti, il doppio passaggio di Huang in Corea del Sud e Taiwan senza una tappa in Giappone aveva alimentato a Tokyo il timore di essere lasciati ai margini della nuova corsa all’AI: una vicenda ribattezzata dalla stampa «Japan passing» .

Il ritorno a Tokyo è stato organizzato in coincidenza con il 30º anniversario della partnership tra Nvidia e SEGA. Huang ha ricordato il ruolo dell’industria videoludica giapponese nello sviluppo della grafica 3D, una tecnologia che ha contribuito alla storia di Nvidia e, in prospettiva, alle competenze alla base dell’attuale rivoluzione dell’AI .

La posta in gioco per Nvidia

I due annunci mostrano come Nvidia stia cercando di consolidare ogni parte della catena del valore. SK Hynix è cruciale per la memoria necessaria ai suoi acceleratori; il Giappone può invece contribuire alla costruzione di applicazioni, impianti e robot intelligenti.

Huang ha già sostenuto che ogni Paese dovrebbe costruire la propria capacità di calcolo e di intelligenza: «Dovete costruirla voi stessi, perché è la vostra intelligenza» . Per il Giappone, questo significa investire non solo nei chip, ma anche nell’energia e nei data center necessari a far funzionare i sistemi di AI .

La strategia è quindi duplice: assicurarsi più memoria per soddisfare la domanda immediata e, allo stesso tempo, trasformare il Giappone in un laboratorio per l’AI applicata alla produzione, alla medicina e alla robotica. In una filiera ancora sotto forte pressione, entrambe le direzioni possono diventare decisive.