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Tecnologia

GPU che mantengono valore: Huang e Musk concordano sulla longevità dei chip per l’IA

Redazione
Last updated: 24 Ottobre 2026 18:39
Redazione
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3 Min Read
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Elon Musk ha dichiarato durante la conferenza sui risultati del terzo trimestre 2026 di SpaceX che il valore del calcolo per watt è destinato a crescere. “Man mano che il software migliora e i modelli diventano più capaci, si ottiene più intelligenza utile per watt”, ha spiegato, associando il valore del calcolo a quella grandezza. Da qui il motivo per cui anche le H100 vengono oggi noleggiate a prezzi superiori a quelli del periodo in cui erano nuove.

Approfondisci: Nvidia RTX 3090 Ti: La Scheda Grafica Più Potente

Al GTC di Berlino, Jensen Huang ha ripreso questa idea, evidenziando come la diffusione dei sistemi NVIDIA e la possibilità di migliorare il software durante tutta la vita dell’hardware abbiano un vantaggio competitivo. “Quello che un tempo si pensava fosse un ciclo di quattro anni è probabilmente di otto, forse di più”, ha affermato, sottolineando che la presenza di molti potenziali acquirenti rende il calcolo produttivo, fungibile e durevole.

Nel frattempo, Gavin Baker, investitore di riferimento nella filiera, ha notato un aumento verticale dei costi di noleggio orari delle GPU. Secondo lui, il calo del prezzo dei token e lo spostamento verso token più economici fanno sì che ogni ora di GPU produca più risultati utili, aumentando così il valore.

Per comprendere meglio la dinamica, Huang ha riportato che un gigawatt di capacità di calcolo per l’IA costa circa 50 miliardi di dollari e genera ricavi annui intorno ai 40 miliardi, con un tempo di rientro di poco superiore a un anno. Musk ha fornito un quadro simile, indicando che il calcolo viene valutato tra 30 e 50 miliardi di dollari per gigawatt, con un recupero dell’investimento inferiore a un anno e contratti di breve durata che si rinnovano a cifre più alte per watt. È anche il motivo per cui SpaceX affitta la propria capacità solo a breve termine.

I dati di mercato dell’usato confermano queste tendenze. Secondo Silicon Data, le GPU A100 e H100 mantengono un valore residuo ben superiore a quello che implicherebbero ammortamenti lineari di tre o cinque anni. Le B200, invece, sono quotate al 158% del prezzo originale, ovvero con un premio del 58% rispetto al lancio. Il meccanismo, in sostanza, è lineare: quando il primo proprietario dismette una GPU, questa non viene smaltita, ma scende lungo la catena del mercato di seconda mano, generando valore a ogni passaggio.

TAGGED:GPUIntelligenza ArtificialeNvidiaSpaceXValore del calcolo
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