Future Mirror – Nvidia, intelligenza artificiale e “fame” di M&A

La strategia in campo M&A sta diventando sempre più uno strumento di innovazione, andando oltre il semplice consolidamento. Prendiamo l’esempio emblematico di Nvidia, il colosso che si occupa principalmente di microchip, ma che è diventato uno dei player più rilevanti nel settore delle intelligenze artificiali.

Di recente, è stata annunciata un’operazione enorme: la società si è accordata con Hugging Face, una delle piattaforme più utilizzate da chi sviluppa sistemi AI, per acquistarla per quasi 13 miliardi di dollari. Hugging Face non vale questa cifra perché genera ricavi elevati, ma perché dà accesso a Nvidia a un bacino immenso di sviluppatori, modelli, dataset e applicazioni.

Andiamo con ordine. Nello specifico, si tratta di una piattaforma per sviluppare sistemi d’intelligenza artificiale con una forte componente open-source/open-weight, dunque i pesi di un programma AI, cioè i parametri determinati durante l’addestramento, vengono resi disponibili per essere scaricati e utilizzati da altri. Questo permette, a seconda della licenza, di studiarli, modificarli o adattare il modello alle proprie esigenze.

Più di 18 milioni di persone la utilizzano per condividere oltre 3 milioni di modelli e 500.000 dataset, mentre la piattaforma è utilizzata da più di 200.000 aziende, ha dichiarato Nvidia in un comunicato stampa.

Annunciando l’accordo, il Ceo del colosso tech, Jensen Huang, ha detto che Hugging Face resterà una piattaforma aperta anche dopo l’acquisto: significa che chi la utilizzerà non dovrà servirsi necessariamente di chip o sistemi di calcolo di proprietà del gruppo.

Tuttavia, «Nvidia acquisisce visibilità sulle preferenze dei clienti e sui modelli di IA che utilizzano», ha dichiarato a CNBC Naveen Chhabra, principal analyst di Forrester. «Può vedere quali modelli stanno diventando popolari, quali dataset i clienti stanno scaricando e quali architetture stanno guadagnando terreno settimane prima che arrivino sulle principali testate tecnologiche».

Dunque, l’M&A serve anche per “comprare tempo” e arrivare prima dei concorrenti sulle nuove tendenze. E la velocità con cui cambia la tecnologia, rende molto costoso arrivare tardi.

Il gigante dei chip, inoltre, è diventato uno dei maggiori finanziatori strategici di società tecnologiche al mondo, costruendo partecipazioni azionarie lungo l’intera filiera dell’AI e contribuendo anche a finanziare l’acquisto di processori grafici GPU, attraverso accordi finanziari sempre più complessi.

Per Nvidia, c’è la necessità di evitare una dipendenza ancora maggiore dagli accordi con i frontier lab (i laboratori che sviluppano i modelli AI più avanzati) e con i principali hyperscaler (i giganti che possiedono enormi infrastrutture di data center, server, rete e servizi cloud, che permettono di addestrare e far funzionare i modelli AI). Questo è particolarmente importante perché i principali sviluppatori di modelli, come OpenAI e Google, stanno a loro volta costruendo i propri chip, come il Jalapeño di OpenAI. Dunque, il ragionamento di base è semplice: se chi sviluppa i modelli sta iniziando a produrre anche i chip, Nvidia vuole conquistare una fetta del business della costruzione dei modelli.

In generale, l’M&A è anche una modalità per acquisire competenze, tecnologia, talenti, utenti e posizione nell’ecosistema. Oltre a Nvidia, tante grandi tech si muovono in questa direzione: ad agosto, per esempio, Stripe, società specializzata in servizi finanziari programmabili, ha annunciato di aver raggiunto un accordo per l’acquisizione di OpenRouter, piattaforma leader nel settore dei gateway e del routing per modelli di intelligenza artificiale.

Rispetto al passato, l’AI permette alle aziende di reinventarsi più rapidamente, ma allo stesso tempo è disponibile per tutti contemporaneamente, e alcune imprese la stanno utilizzando per muoversi più velocemente.

Secondo Grant Thornton, si tratta di un fenomeno che riguarda anche le PMI sostenute da fondi di private equity, le quali sono spinte dagli investitori a dimostrare in che modo l’AI stia creando valore reale, sia all’interno della società, sia nei prodotti e servizi che offre.

E una delle vie maestre per non rimanere indietro è, potenzialmente, l’M&A.