La torta a 5 strati più costosa del mondo? È l'IA e il pasticcere è Jensen Huang

Jensen Huang o Iginio Massari? Questo parallelo esplicitamente fuori luogo e del tutto inappropriato nasce leggendo il post, vergato dal massimo dirigente di NVIDIA, intitolato "AI is a 5 Layer Cake". Un altro parallelo, ma che secondo il pasticcere Huang, al momento il più bravo a fare la torta, è necessario per capire cos'è l'IA.

Per Huang l'intelligenza artificiale rappresenta oggi una delle forze tecnologiche più trasformative in atto. Non si tratta semplicemente di una nuova generazione di software o di modelli avanzati, ma di una vera e propria infrastruttura industriale destinata a diventare pervasiva quanto l'elettricità o Internet.

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Parlando di "torta a cinque strati", il CEO di NVIDIA descrive un ecosistema che parte dall'energia e sale progressivamente attraverso chip, infrastrutture e modelli fino ad arrivare alle applicazioni finali.

Ogni livello dipende da quello sottostante: l'intelligenza prodotta dai sistemi AI nasce infatti dalla trasformazione di energia e silicio in capacità computazionale su larga scala. In questa prospettiva, sostiene Huang, ogni azienda e ogni Paese sarà coinvolto nello sviluppo e nell'utilizzo di queste nuove infrastrutture tecnologiche.

Dal software tradizionale all'intelligenza in tempo reale

Per gran parte della storia dell'informatica il paradigma dominante è stato quello del software deterministico. Gli sviluppatori descrivevano algoritmi e i computer eseguivano istruzioni precise su dati strutturati, spesso organizzati in database interrogati tramite linguaggi come SQL.

Con l'intelligenza artificiale questo modello cambia radicalmente. I sistemi moderni sono in grado di comprendere informazioni non strutturate come immagini, testo, audio o video, interpretandone il significato e il contesto.

La differenza principale è che l'output non deriva semplicemente dal recupero di istruzioni memorizzate, ma dalla generazione di risposte in tempo reale. Ogni richiesta produce un risultato nuovo, costruito sulla base del contesto fornito dall'utente.

Questa caratteristica rende necessario ripensare l'intero stack tecnologico sottostante.

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Lo stack industriale dell'intelligenza artificiale

Secondo Huang, la struttura a cinque livelli della torta è così composta:

Energia

Alla base di tutto c'è l'energia. Generare token e inferenze in tempo reale richiede un flusso continuo di elettricità e una gestione efficiente del calore. La disponibilità energetica diventa quindi uno dei principali limiti alla scalabilità dell'AI.

Chip

Il livello successivo è rappresentato dai processori specializzati. I carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale richiedono un elevato parallelismo, memoria ad alta banda e interconnessioni veloci. I progressi nel design dei chip determinano quanto rapidamente e a quale costo possa crescere la capacità di calcolo.

Infrastruttura

Sopra i semiconduttori si colloca l'infrastruttura fisica: datacenter, sistemi di raffreddamento, reti ad alta velocità e strutture che coordinano decine di migliaia di processori. Huang definisce queste installazioni come vere e proprie "AI factory", progettate non per archiviare dati ma per produrre intelligenza.

Energia → chip → infrastruttura → modelli → applicazioni

Modelli

Il quarto livello comprende i modelli di intelligenza artificiale. Non solo modelli linguistici, ma anche sistemi applicati a biologia, chimica, fisica, finanza o robotica. Molti dei progressi più significativi stanno emergendo proprio in ambiti come simulazioni fisiche, progettazione molecolare e sistemi autonomi.

Applicazioni

Al vertice dello stack si trovano le applicazioni che generano valore economico: piattaforme per la scoperta di farmaci, robot industriali, assistenti legali basati su AI o sistemi di guida autonoma. In questa prospettiva, un'auto autonoma o un robot umanoide rappresentano semplicemente applicazioni di AI integrate in una macchina fisica.

Un'espansione infrastrutturale da trilioni di dollari

Secondo Huang, il mondo è solo nelle prime fasi di questa trasformazione. Finora gli investimenti globali nell'infrastruttura AI ammontano a qualche centinaio di miliardi di dollari, ma il potenziale build-out è dell'ordine dei trilioni.

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In diversi Paesi sono già in costruzione nuove fabbriche di semiconduttori, impianti di assemblaggio di computer e grandi data center dedicati all'AI. L'espansione coinvolge anche settori tradizionali come edilizia, energia e logistica.

La crescita richiede inoltre numerose figure professionali: elettricisti, tecnici di rete, installatori, operai specializzati e operatori di data center. Secondo Huang, partecipare a questa trasformazione non richiede necessariamente un dottorato in informatica, ma competenze tecniche e industriali sempre più richieste.

Il punto di svolta dell'ultimo anno

Negli ultimi dodici mesi l'intelligenza artificiale avrebbe superato una soglia cruciale. I modelli hanno raggiunto un livello di qualità sufficiente per essere utilizzati su larga scala: il ragionamento è migliorato, le allucinazioni sono diminuite e l'affidabilità delle risposte è aumentata.

Di conseguenza, diverse applicazioni stanno iniziando a generare valore economico concreto. Tra gli ambiti più promettenti figurano scoperta di farmaci, logistica, assistenza clienti, sviluppo software e produzione industriale.

Un ruolo importante è svolto anche dai modelli open source, che consentono a startup, ricercatori e governi di accedere a tecnologie avanzate. Huang cita ad esempio il modello DeepSeek‑R1, la cui diffusione ha accelerato l'adozione dell'AI e aumentato la domanda di infrastrutture, chip ed energia.

Una trasformazione industriale globale

Interpretata come infrastruttura, l'intelligenza artificiale assume dimensioni paragonabili alle grandi rivoluzioni industriali. Non riguarda soltanto il software, ma l'intero sistema produttivo: dalla generazione di energia alla progettazione di fabbriche, fino all'organizzazione del lavoro.

Le "AI factory" esistono perché l'intelligenza è ormai prodotta in tempo reale; i chip vengono riprogettati per migliorarne l'efficienza; l'energia diventa un fattore strategico per determinare la quantità di capacità computazionale disponibile.

Secondo Huang, il processo è ancora nelle fasi iniziali. Gran parte delle infrastrutture deve ancora essere costruita, la forza lavoro deve essere formata e molte opportunità economiche restano inesplorate.

La direzione, tuttavia, appare chiara: l'intelligenza artificiale è destinata a diventare l'infrastruttura fondamentale dell'economia globale nei prossimi decenni.