Il piano di Google per sfidare il dominio di Nvidia nei chip AI

Google non vuole più essere solo un cliente di Nvidia. Con una serie di mosse strategiche tra il 2025 e il 2026, il gigante di Mountain View sta eseguendo un piano coordinato su più fronti per sfidare il predominio di Nvidia nel mercato dei chip per l'intelligenza artificiale. L'offensiva combina un massiccio sostegno finanziario alle infrastrutture, una scalata aggressiva delle spedizioni dei suoi TPU, lo slancio del mercato dei chip custom ASIC, una diversificazione della supply chain e un attacco diretto al fossato software di Nvidia, CUDA, con il progetto TorchTPU.

La garanzia da 3,2 miliardi per Lake Mariner: copiare il manuale di Nvidia

Google sta usando la stessa strategia di Nvidia – garanzie finanziarie per blindare clienti chiave – ma per promuovere il proprio hardware. La società ha fornito una garanzia finanziaria di 3,2 miliardi di dollari per il campus di data center AI Lake Mariner, nello stato di New York, sviluppato con TeraWulf e la piattaforma cloud Fluidstack . Secondo un documento SEC, Google ha aumentato la sua garanzia a 3,2 miliardi e la sua partecipazione in TeraWulf al 14% . La struttura ospiterà migliaia di TPU di Google per l'addestramento del modello Claude di Anthropic, competendo direttamente con le offerte cloud basate su Nvidia . TeraWulf, ex minatore di Bitcoin, ha firmato contratti decennali con Fluidstack per un valore di circa 3,7 miliardi di dollari di ricavi contrattualizzati, con un potenziale fino a 8,7 miliardi .

Previsioni sulle spedizioni TPU: un acceso dibattito

Un'indagine di canale di Mizuho del giugno 2026 prevede spedizioni di TPU Google per circa 4,3 milioni di unità nel 2026, destinate a salire a oltre 35 milioni di unità entro il 2028 – un aumento di circa otto volte . Questa cifra è diventata un caso di controversia. Altre stime sono più conservative: Morgan Stanley proietta circa 5 milioni nel 2027 e 7 milioni nel 2028, mentre Wolfe Research vede circa 7 milioni all'anno entro la fine del 2028 . La cifra di 35 milioni di Mizuho è stata apertamente messa in dubbio dagli esperti del settore, che la definiscono 2,3 volte le previsioni totali del settore e "seriamente slegata dalla realtà della supply chain" . TrendForce stessa ha pubblicato una stima più misurata a gennaio 2026, prevedendo 5 milioni di unità nel 2027 e 7 milioni nel 2028 . La traiettoria effettiva sarà un indicatore critico della capacità di esecuzione di Google.

L'inversione del mercato dei chip custom

I dati di settore di TrendForce mostrano che le spedizioni di chip AI custom (ASIC) cresceranno del 44,6% su base annua nel 2026, quasi tre volte il tasso di crescita del 16,1% previsto per le GPU standard – la prima inversione dell'era dell'AI . Il mercato più ampio degli acceleratori AI custom è destinato a crescere di circa il 45% nel 2026 e si avvia verso un valore di 118 miliardi di dollari entro il 2033 . Questo cambiamento strutturale favorisce direttamente la strategia TPU di Google. Broadcom, partner storico di Google per la progettazione ASIC, dovrebbe conquistare circa il 60% del mercato degli acceleratori AI custom entro il 2027 .

Diversificare la supply chain: Intel e Marvell

Google sta riducendo la dipendenza da un unico fornitore. L'azienda avrebbe incaricato Intel di produrre più di 3 milioni di TPU nel 2028, secondo quanto riportato da The Information e citato da Reuters e TrendForce . Questa mossa segna una diversificazione strategica dalla sola dipendenza da TSMC e Broadcom per la produzione. Inoltre, Google ha avuto colloqui con Marvell Technology per chip AI co-progettati, intensificando la concorrenza nel mercato dei chip per inferenza . Questo aggiungerebbe Marvell come altro partner di progettazione accanto a Broadcom e MediaTek, creando potenzialmente una supply chain a quattro partner .

TorchTPU: l'attacco al fossato di CUDA

Al Cloud Next 2026 (24 aprile), Google ha annunciato ufficialmente TorchTPU, un layer software che permette ai carichi di lavoro PyTorch di funzionare nativamente sui TPU senza il ponte legacy PyTorch/XLA . Questa è una sfida diretta all'ecosistema CUDA di Nvidia – il principale fossato software che vincola gli sviluppatori all'hardware Nvidia. Google collabora con Meta (il custode di PyTorch) al progetto . L'obiettivo è abbassare i costi di cambio per gli sviluppatori e rompere il lock-in del modello di programmazione di Nvidia. Con PyTorch che comanda circa l'85% della ricerca nel deep learning, renderlo un cittadino di prima classe sui TPU potrebbe alterare fondamentalmente il panorama competitivo .

Il deal da 35 miliardi di dollari non verificato

Non verificato. La specifica notizia di un "accordo da 35 miliardi di dollari che coinvolge Google, Broadcom e Anthropic finanziato da Apollo e Blackstone" non è emersa dai risultati di ricerca disponibili. Esistono prove per la garanzia da 3,2 miliardi di Google a TeraWulf e per il ruolo di Broadcom come partner di progettazione ASIC per i TPU di Google, ma la cifra di 35 miliardi non è stata trovata nelle fonti recuperate. Questo dettaglio va considerato come non confermato fino a quando non verrà individuata una fonte primaria affidabile.