Nvidia domina la Sovereign AI con il 92,4%: il paradosso dell’indipendenza tecnologica
Secondo Counterpoint Research, Nvidia fornisce il 92,4% dell’infrastruttura usata per addestrare ed eseguire modelli linguistici sostenuti dai governi in circa 55 Paesi; AMD è al 4,1% e Cerebras all’1,7% [3][4][5][7][8]. Il vantaggio di Nvidia non dipende soltanto dai chip: la piattaforma CUDA, lo stack completo e l...
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Secondo Counterpoint Research, Nvidia fornisce il 92,4% dell’infrastruttura usata per addestrare ed eseguire modelli linguistici sostenuti dai governi in circa 55 Paesi; AMD è al 4,1% e Cerebras all’1,7% [3][4][5][7][8].
Il vantaggio di Nvidia non dipende soltanto dai chip: la piattaforma CUDA, lo stack completo e la capacità produttiva rendono costoso cambiare fornitore [4][5][11][13].
AMD e Cerebras hanno conquistato alcune nicchie regionali, ma la Sovereign AI resta legata in modo preponderante a un’unica azienda americana.
What did Counterpoint Research's August 2026 "Sovereign AI LLM Index" reveal about Nvidia's dominance in sovereign AI models worldwide, whatSovereign AI projects in ~55 countries rely on Nvidia hardware for 92.4% of their LLM training and inference, according to Counterpoint Research's July 2026 Sovereign AI LLM Index.
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Il progetto sembra contraddittorio: costruire un’intelligenza artificiale nazionale per ridurre la dipendenza dall’estero e, allo stesso tempo, affidarsi quasi completamente all’hardware e al software di una società straniera.
È proprio il paradosso fotografato dal Sovereign AI LLM Research Report (luglio 2026), pubblicato da Counterpoint Research il 5 agosto. L’analisi ha preso in esame oltre 170 modelli linguistici di grandi dimensioni sostenuti dai governi, distribuiti in circa 55 Paesi, con l’esclusione di Stati Uniti e Cina .
I numeri: Nvidia è quasi ovunque
La quota di Nvidia nell’infrastruttura utilizzata per l’addestramento e l’inferenza dei modelli di Sovereign AI raggiunge il 92,4%. Seguono, a grande distanza:
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Secondo Counterpoint Research, Nvidia fornisce il 92,4% dell’infrastruttura usata per addestrare ed eseguire modelli linguistici sostenuti dai governi in circa 55 Paesi; AMD è al 4,1% e Cerebras all’1,7% [3][4][5][7][8].
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Secondo Counterpoint Research, Nvidia fornisce il 92,4% dell’infrastruttura usata per addestrare ed eseguire modelli linguistici sostenuti dai governi in circa 55 Paesi; AMD è al 4,1% e Cerebras all’1,7% [3][4][5][7][8]. Il vantaggio di Nvidia non dipende soltanto dai chip: la piattaforma CUDA, lo stack completo e la capacità produttiva rendono costoso cambiare fornitore [4][5][11][13].
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AMD e Cerebras hanno conquistato alcune nicchie regionali, ma la Sovereign AI resta legata in modo preponderante a un’unica azienda americana.
In altre parole, i Paesi che sviluppano LLM propri — modelli addestrati per rispondere alle esigenze, alle lingue e ai dati nazionali — stanno cercando autonomia sul livello applicativo, ma non su quello computazionale. Secondo i dati riportati da Counterpoint, più di 80 Paesi sono stati considerati nell’analisi e circa 55 hanno sviluppato un proprio LLM; quasi tutti utilizzano infrastruttura Nvidia .
L’analista di Counterpoint Neil Shah ha sottolineato proprio questa contraddizione: l’obiettivo della “Sovereign AI” è ridurre la dipendenza tecnologica, ma la base hardware e software rimane concentrata nelle mani di un solo produttore statunitense .
Perché Nvidia continua a prevalere
Il vantaggio competitivo di Nvidia non si spiega soltanto con la potenza delle GPU. Le analisi disponibili convergono soprattutto su tre fattori.
CUDA, il vero elemento di dipendenza
La piattaforma CUDA comprende strumenti per sviluppatori, librerie ottimizzate e componenti software che coprono addestramento, inferenza e simulazione. Dopo circa vent’anni di diffusione, molti ricercatori, aziende e fornitori cloud hanno costruito i propri flussi di lavoro su questo ecosistema .
Il risultato è un elevato costo di sostituzione: il codice sviluppato con CUDA è legato all’hardware Nvidia e il passaggio a un concorrente può richiedere tempo, risorse e nuove ottimizzazioni. Un’analisi descrive questo vincolo come un costo di cambiamento così profondo da aver portato interi ecosistemi di ricerca e infrastrutture a svilupparsi attorno a CUDA .
Esistono strumenti più aperti e indipendenti dall’hardware, tra cui Triton e altri compilatori, che potrebbero ridurre questo vantaggio. Per il momento, però, non hanno modificato in modo significativo la posizione di Nvidia nella Sovereign AI .
Uno stack completo, non solo una GPU
Nvidia vende un insieme coordinato di componenti: acceleratori, librerie per i modelli, sistemi di rete come NVLink e NVSwitch e piattaforme già pronte per l’intelligenza artificiale . Per un progetto nazionale con tempi e budget limitati, scegliere una soluzione integrata può essere più semplice che assemblare un’infrastruttura alternativa da zero.
Scala, filiera e anticipo
Nvidia ha spedito più acceleratori per l’intelligenza artificiale dei suoi concorrenti messi insieme, ottenendo volumi, priorità nella catena di fornitura di TSMC e risorse elevate per la ricerca e sviluppo . Questo anticipo rafforza il circolo: più sistemi vengono installati, più software e competenze si concentrano sulla piattaforma; più competenze esistono, più la piattaforma appare la scelta meno rischiosa per i nuovi progetti.
Dove si trovano le alternative
La concorrenza non è assente, ma per ora si concentra in pochi punti strategici.
AMD ha conquistato posizioni soprattutto grazie al supercomputer europeo LUMI, al progetto australiano Maincode e alla collaborazione sudcoreana con Moreh .
Cerebras ha costruito una presenza in Medio Oriente attraverso G42, società con sede ad Abu Dhabi, e il supercomputer Condor Galaxy .
NAVER, Nvidia e Brookfield stanno lavorando all’espansione dell’infrastruttura della “AI factory” nazionale sudcoreana fino a 200 megawatt. Anche in questo caso, però, Nvidia è un partner tecnologico, non un’alternativa .
I chip progettati internamente da Google e Amazon, come TPU v6 e Trainium 2, stanno guadagnando terreno in alcuni carichi di inferenza dei rispettivi ecosistemi cloud, ma non risultano ancora venduti in modo significativo ai progetti di Sovereign AI .
Questi esempi mostrano che la diversificazione è possibile, ma anche che non basta avere un acceleratore competitivo: servono software, disponibilità, assistenza, competenze e una filiera capace di sostenere un progetto nazionale.
Gli investimenti di Nvidia e la dimensione geopolitica
Il dominio di Nvidia non si basa soltanto sulla vendita di processori. La società sta anche stringendo partnership e investimenti che possono rafforzare ulteriormente il proprio ruolo nell’ecosistema dell’AI.
L’investimento in Safe Superintelligence
Il 27 luglio 2026 Nvidia ha annunciato una partnership strategica di lungo periodo con Safe Superintelligence (SSI), il laboratorio fondato dall’ex chief scientist di OpenAI Ilya Sutskever. Reuters ha riferito di un investimento azionario da 5 miliardi di dollari.
L’accordo prevede inoltre l’accesso ai sistemi Nvidia di nuova generazione Vera Rubin. Secondo le aziende, la combinazione tra investimento e accesso all’infrastruttura permetterà a SSI di aumentare di un ordine di grandezza la propria capacità di calcolo .
Per Nvidia, un’intesa di questo tipo lega la ricerca sui modelli avanzati alla propria roadmap hardware. Non è però una prova diretta che tutti i futuri modelli di frontiera useranno Nvidia: indica piuttosto come l’azienda stia cercando di occupare più livelli della filiera, dalla ricerca all’infrastruttura.
Corea del Sud e Giappone: cosa è documentato
Le fonti disponibili confermano l’intesa tra NAVER, Nvidia e Brookfield per ampliare l’infrastruttura sudcoreana di Sovereign AI, con una capacità pianificata di 200 megawatt . Le fonti fanno riferimento anche a iniziative infrastrutturali in Giappone, ma non forniscono dettagli sufficienti per verificare l’affermazione secondo cui il valore complessivo degli accordi in Giappone e Corea del Sud supererebbe 500 miliardi di dollari.
Il progetto per i modelli open-weight
Nvidia ha inoltre indicato l’intenzione di destinare 26 miliardi di dollari in cinque anni alla creazione di modelli di AI open-weight, secondo quanto riportato da Forbes . Se realizzata nella forma descritta, un’iniziativa simile potrebbe aumentare ulteriormente la diffusione dello stack Nvidia nei progetti governativi e accademici. La cifra va però presentata come un impegno annunciato e riportato dalle fonti disponibili, non come una spesa già completata.
Cina, controlli sulle esportazioni e ricerca di autonomia
La Cina non rientra nel campione di Counterpoint. Il contesto riportato dalle fonti indica che i laboratori cinesi devono fare i conti con i limiti all’accesso ai chip Nvidia più avanzati e con prestazioni inferiori delle alternative nazionali, tra cui Huawei Ascend e Cambricon .
Le opzioni disponibili comprendono quindi scorte di GPU Nvidia precedenti ai divieti, acceleratori domestici meno performanti o una crescita più lenta della capacità di calcolo. Questo genera un ulteriore paradosso geopolitico: i controlli statunitensi possono rafforzare la posizione di Nvidia nei mercati internazionali, mentre allo stesso tempo spingono la Cina ad accelerare lo sviluppo di una filiera nazionale.
Le fonti raccolte per questa analisi non contengono invece informazioni verificabili sulle presunte ammissioni dell’amministratore delegato di DeepSeek, sulle accuse relative a Moonshot, sui dazi statunitensi del 2026, sulla Section 232 o sul patto “Pax Silica”. Questi elementi non possono quindi essere presentati come fatti accertati.
Cosa è confermato e cosa resta da verificare
Affermazione
Stato delle evidenze
Nvidia al 92,4%, AMD al 4,1% e Cerebras all’1,7% nella Sovereign AI
Confermata da più fonti
CUDA come principale vantaggio competitivo
Confermata
Presenza di AMD in LUMI, Maincode e Moreh
Confermata
Presenza di Cerebras tramite G42 e Condor Galaxy
Confermata
Investimento di Nvidia in SSI e accesso ai sistemi Vera Rubin
Confermato; l’importo di 5 miliardi di dollari è riportato da Reuters, mentre Nvidia e SSI hanno annunciato l’investimento senza renderne pubblico il valore
Partnership Nvidia-NAVER-Brookfield in Corea del Sud
Parzialmente confermata; l’espansione a 200 megawatt è riportata dalle fonti
Accordi Nvidia in Giappone per oltre 500 miliardi di dollari
Dettagli insufficienti nelle fonti disponibili
Ammissioni del CEO di DeepSeek e accuse relative a Moonshot
Evidenze insufficienti
Dazi statunitensi 2026, Section 232 e patto Pax Silica
Evidenze insufficienti
Il paradosso della Sovereign AI
Il dato del 92,4% non significa che Nvidia controlli il 92,4% dell’intero mercato globale dei chip per l’intelligenza artificiale: riguarda il campione di infrastrutture per LLM sostenuti dai governi analizzato da Counterpoint. È comunque una concentrazione eccezionale.
La fotografia che emerge è chiara: AMD ha creato alcune basi in Europa, Australia e Corea del Sud; Cerebras è riuscita a inserirsi in un progetto importante in Medio Oriente; Google e Amazon stanno sviluppando chip proprietari soprattutto per i propri cloud. Nessuno, però, ha ancora scalfito in modo sostanziale la posizione di Nvidia nella Sovereign AI.
La domanda centrale, per i governi, non è quindi soltanto chi controlli i dati o chi addestri il modello. È anche chi controlli i chip, il software e le competenze necessarie per farlo funzionare. Finché questi tre livelli resteranno concentrati attorno a Nvidia, l’AI nazionale potrà essere sovrana nei dati e negli obiettivi, ma solo parzialmente nella sua infrastruttura.
