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Amazon sta spingendo il suo silicio oltre il cloud: dall’essere fornitore di capacità interna, ora ipotizza di vendere i suoi chip AI come prodotto fisico. La mossa riapre lo scontro con Nvidia su un terreno commerciale nuovo e potrebbe ridefinire le regole del mercato degli acceleratori per l’intelligenza artificiale.
La strategia di AWS: trasformare chip proprietari in prodotti commerciabili
Nel documento annuale agli azionisti, il CEO Andy Jassy ha delineato un possibile passo avanti per i processori sviluppati da Amazon. L’unità che include Trainium, Graviton e le schede Nitro ha segnato un ritmo di vendita superiore ai 20 miliardi di dollari annui. Questo numero è il doppio rispetto ai 10 miliardi segnalati in precedenza per il quarto trimestre 2025.
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Secondo i calcoli di Jassy, se AWS vendesse il silicio anche a terze parti come azienda indipendente, il run rate annuale potrebbe arrivare fino a 50 miliardi di dollari. Per fare un confronto, Nvidia ha chiuso l’anno fiscale con ricavi record pari a 215,9 miliardi di dollari. Nel solo ultimo trimestre, le vendite per i data center hanno raggiunto 62,3 miliardi.
Perché Amazon vuole ridurre la dipendenza da Nvidia
La questione dei costi e dei margini
AWS parla spesso della cosiddetta “Nvidia tax”: il costo elevato delle GPU incide sui margini del cloud. Sviluppare silicio interno permette di limitare questa esposizione.
Secondo Jassy, Trainium a piena capacità potrebbe ridurre il capex di Amazon di decine di miliardi di dollari ogni anno. Inoltre, l’uso di silicio proprietario promette un miglioramento del margine operativo misurabile in alcune centinaia di punti base rispetto all’impiego di chip esterni per l’inferenza.
Clienti e contratti che già danno credibilità al progetto
- Anthropic: contratto decennale da 100 miliardi di dollari per eseguire workload su AWS, con forte focus su Trainium.
- Claude Opus 4: lanciato sull’infrastruttura Trainium2.
- Progetto Rainier: un cluster da quasi 500.000 chip Trainium2 in uno stabilimento di 1.200 acri in Indiana, dedicato all’addestramento dei modelli di Anthropic.
- Meta: accordo per usare milioni di chip Trainium e Inferentia per workload agentici legati all’AI.
Questi contratti hanno contribuito a spingere il titolo Amazon verso massimi storici. Tuttavia, la rete di clienti si scontra con una realtà significativa: AWS continua a dipendere da Nvidia per una parte importante della domanda cloud.
Soluzioni ibride e infrastrutture on-premise
Per alcuni clienti enterprise, AWS offre soluzioni miste. AWS Factories combina Trainium con GPU Nvidia per chi richiede infrastruttura on-premise. Questo modello ibrido evidenzia che la transizione verso silicio completamente proprietario non è immediata.
Impatto sulla geografia competitiva del mercato dei chip AI
Se Amazon iniziasse a vendere Trainium come prodotto standalone, la struttura del mercato cambierebbe. Nvidia resterebbe forte grazie all’ecosistema software CUDA sviluppato in vent’anni e alla sua capacità produttiva globale.
Gli analisti stimano che la quota di mercato degli acceleratori AI di Nvidia possa scendere dall’87% del 2024 al circa 75% nel 2026. Altri attori già presenti o in crescita includono:
- Google con i suoi TPU;
- Microsoft con il progetto Maia;
- OpenAI che collabora con fornitori come Broadcom per alcuni componenti.
L’ingresso di Amazon come venditore diretto di silicio introduce una nuova variabile. Chi possiede il chip ottiene un vantaggio sul controllo dei margini e sulla differenziazione di offerta.
