La scalata di Alphabet nell’intelligenza artificiale
Nel corso del 2025, il panorama della tecnologia è stato sconvolto dal confronto tra Alphabet e Nvidia riguardo alla supremazia nell’intelligenza artificiale. Da anni, Nvidia è considerata la regina indiscussa di questo settore, grazie soprattutto alle sue GPU multiuso, apprezzate da sviluppatori IA, gamer e professionisti in tutto il mondo. Tuttavia, la recente ascesa dei chip IA di Google sta minando questo predominio, mettendo sotto pressione sia i numeri di mercato sia la reputazione di Nvidia.
Secondo diversi analisti del settore, a spingere Alphabet è stata la scelta di investire massicciamente in TPU personalizzate (Tensor Processing Unit), progettate per offrire efficienza energetica superiore e prestazioni elevate in carichi di lavoro mirati, rispetto alle GPU Nvidia nate per la grafica. Questo approccio ha permesso a Google di distinguersi, soprattutto nei settori industriali che richiedono elaborazioni su larga scala. Nel confronto tra TPU e GPU, la prima sembra oggi più adatta a modelli di IA di dimensioni imponenti.
Non a caso, proprio la settimana scorsa, Wall Street ha assistito a una brusca reazione: le azioni Nvidia hanno subito un forte calo, mentre quelle di Alphabet sono salite. Questo cambio di rotta riflette la crescente fiducia riposta dagli investitori nelle strategie di Google per il futuro dell’intelligenza artificiale. Per chi vuole posizionarsi al meglio nel mondo digitale, comprendere le logiche dell’employability e occupabilità può fare la differenza.
L’importanza del modello Gemini 3 e delle TPU
Il lancio di Gemini 3 rappresenta un punto di svolta: il nuovo modello di Alphabet opera interamente su infrastruttura TPU Google. Questa architettura, progettata come ASIC (Application Specific Integrated Circuit), è monouso e consente di raggiungere una performance di IA per dollaro fino a quattro volte superiore rispetto alle GPU di Nvidia. Una delle chiavi di questa superiorità risiede nei costi ridotti di sviluppo e nei minori consumi energetici.
Il modello Gemini 3 si dimostra particolarmente efficiente nei settori come la sanità o negli altri ambiti su vasta scala, dove velocità e affidabilità non possono essere sacrificate. Gli esperti concordano sul fatto che la scelta di puntare su una tecnologia IA mirata sia oggi uno dei fattori vincenti per le grandi aziende che operano nel campo digitale.
Al contrario, la strategia Nvidia resta orientata verso la versatilità delle sue GPU, che storicamente hanno sostenuto l’intero mercato IA grazie all’integrazione col software Cuda. Tuttavia, di fronte a TPU sempre più efficienti, la leadership di Nvidia rischia di essere messa in discussione. In questo scenario, saper costruire una rete di relazioni efficace rappresenta un valore aggiunto anche nel mondo hi-tech.
Meta, Wall Street e l’effetto domino sulla leadership IA
Un elemento di grande rilievo emerso nel novembre 2025 è stata la volontà di Meta Platforms di investire alcuni miliardi di dollari nelle TPU di Google per i suoi data center, in prospettiva a partire dal 2027. Questa notizia ha avuto un impatto immediato a Wall Street, dove si è registrata una marcata oscillazione dei titoli: Nvidia ha visto una vendita significativa dei propri titoli, a vantaggio proprio di Alphabet.
La potenziale partnership tra Meta e Alphabet è stata definita da alcune analisi del Financial Times come un autentico “reset” della scacchiera delle gerarchie IA globali. L’episodio viene paragonato all’ingresso della start-up cinese DeepSeek, che all’inizio del 2025 ha già saputo scatenare i ribassi per numerosi gruppi tecnologici statunitensi, tra cui la stessa Nvidia.
Il confronto tra le due aziende è ormai diventato mediatico, con analisti e commentatori dei mercati finanziari impegnati a seguire ogni sviluppo. Saper individuare quali siano i principali linguaggi di programmazione richiesti dal mercato hi-tech può essere fondamentale anche per chi vuole inserirsi in questi settori ad alta competitività.
La corsa alla capitalizzazione e le sue implicazioni future
Non è solo la tecnologia a essere in gioco: anche la capitalizzazione di mercato è al centro di questa battaglia tra Alphabet e Nvidia. Negli ultimi tre mesi a Wall Street, Alphabet ha sovraperformato Nvidia del 50%, un dato che risulta sorprendente se si considera che si tratta delle due più grandi aziende mondiali del comparto tecnologico.
Nell’estate 2025, la differenza di capitalizzazione tra Nvidia (allora a quota 2.000 miliardi di dollari sopra Alphabet) si è rapidamente ridotta: oggi la forbice è di circa 400 miliardi di dollari, con Alphabet che avanza grazie alle sue TPU ‘modello cinese’. Gli analisti finanziari sottolineano che potrebbero presto verificarsi nuovi ribaltamenti, favorendo proprio la holding di Google.
Alcuni osservatori fanno notare come l’attuale scenario delle Magnificent Seven – le sette aziende hi-tech con maggiore peso globale – sia in veloce evoluzione grazie all’IA. In questo contesto, le valutazioni azionarie restano alte ma esposte a rapide variazioni, alimentate sia dall’innovazione tecnologica che dalla competizione tra big del settore.
Al di là dei valori di borsa, la vera posta in gioco resta la leadership nell’intelligenza artificiale: chi saprà guidare questa rivoluzione influenzerà a lungo termine l’economia globale e le opportunità di carriera future.
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