Durante il keynote al GTC 2026, Jensen Huang ha delineato una prospettiva di crescita senza precedenti per NVIDIA, indicando un obiettivo di 1 trilione di dollari di ricavi cumulati dalla vendita di hardware IA entro il 2027. Un traguardo che, se raggiunto, posizionerebbe l’azienda su livelli mai visti prima nel settore tecnologico.
“Se ottenessero più capacità, potrebbero generare più token, il che significa che il loro profitto crescerebbe” ha spiegato Huang durante la conferenza, come riportato da CNBC. In sintesi, Huang ritiene che la convenienza dell’IA sia tale che un aumento della richiesta sarà inevitabile.
Il CEO ha spiegato che la domanda di GPU per intelligenza artificiale continua a crescere, sostenuta sia da startup sia da grandi aziende. L’evoluzione delle applicazioni, con il passaggio verso sistemi agentici capaci di operare in autonomia, ha fatto aumentare in modo significativo il numero di token generati. Per tale ragione sarà necessaria una potenza di calcolo sempre maggiore e, quindi, un ampliamento delle infrastrutture.
I numeri attuali evidenziano già una crescita considerevole. NVIDIA ha chiuso l’anno fiscale 2026 con 215 miliardi di dollari di fatturato, in aumento rispetto ai 130,5 miliardi dell’anno precedente. Per il primo trimestre dell’anno fiscale 2027, l’azienda prevede ricavi pari a 78 miliardi di dollari, quasi il doppio rispetto ai 44,062 miliardi di dollari registrati nello stesso periodo dell’anno precedente. La società ha inoltre registrato undici trimestri consecutivi con incrementi superiori al 55%.
Un elemento chiave della strategia riguarda l’evoluzione delle architetture hardware. Le GPU della futura generazione, come Rubin Ultra, adotteranno un design con quattro chiplet, raddoppiando la configurazione attuale. Questa scelta consentirà di aumentare la potenza di calcolo ma anche il prezzo medio di vendita, con impatti diretti sui ricavi complessivi.
Accanto alle GPU, NVIDIA ha presentato nuove soluzioni per migliorare l’efficienza. Il sistema Vera Rubin, composto da circa 1,3 milioni di componenti, promette prestazioni per watt fino a 10 volte superiori rispetto alla generazione precedente Grace Blackwell. Il tema energetico resta infatti centrale nello sviluppo dell’AI su larga scala.
Tra le novità più rilevanti figura anche il debutto del rack Groq 3 LPX, progettato per affiancare le GPU e ottimizzare le operazioni a bassa latenza. Una struttura capace di ospitare con 256 LPU (Language Processing Unit), questa soluzione può incrementare le prestazioni in termini di token per watt fino a 35 volte quando utilizzata insieme ai sistemi Rubin secondo Huang. L’integrazione tra diversi tipi di processori punta a migliorare throughput e gestione della memoria.
Guardando oltre, Nvidia ha mostrato anche un prototipo della nuova architettura rack Kyber, che integrerà 144 GPU in configurazione verticale per aumentare la densità e ridurre la latenza. Questa tecnologia sarà alla base dei sistemi Vera Rubin Ultra previsti per il 2027.
Resta tuttavia una variabile critica: la capacità produttiva. La domanda di hardware AI cresce rapidamente, ma la disponibilità dipende anche dai fornitori come TSMC, che stanno espandendo la produzione con tempistiche prudenti. Per raggiungere l’obiettivo del trilione, NVIDIA dovrà quindi aumentare i volumi, mantenere prezzi elevati e sostenere un ritmo di crescita superiore a quello attuale.