Prima di procedere
Mentre Nvidia consolida la sua posizione come leader nel mercato dei processori grafici (GPU) grazie al boom dell'intelligenza artificiale (AI), una nuova ondata di startup europee si prepara a sfidare il suo dominio. Queste aziende ambiziose sostengono di aver sviluppato tecnologie in grado di superare di gran lunga l'efficienza dei prodotti Nvidia, originariamente progettati per il gaming e la codifica video, ma ora adattati per l'addestramento di modelli AI.
L'attenzione si sta spostando verso l'inferenza AI, ovvero il processo di utilizzo di questi modelli per compiere azioni specifiche. Le startup europee ritengono di poterlo fare in modo più efficiente rispetto alle soluzioni esistenti. «L'architettura GPU attuale non è stata creata per questo, soprattutto per quanto riguarda la scalabilità», afferma Patrick Schneider-Sikorsky, direttore dell'Innovation Fund NATO (NIF). «I fattori geopolitici sono evidenti: i controlli sull'export degli Stati Uniti, il rischio di concentrazione attorno al produttore di chip TSMC e un imperativo sovrano europeo nell'ambito della potenza di calcolo spingono i capitali verso lo sviluppo di soluzioni locali».
Tra le aziende più promettenti troviamo Euclyd, una società olandese fondata nel 2024 dall'ex direttore di ASML Bernardo Kastrup, che sta negoziando un round di finanziamento di almeno 100 milioni di euro. La startup britannica Optalysys prevede di raccogliere oltre 100 milioni di dollari entro la fine dell'anno, mentre le britanniche Fractile e la francese Arago puntano a investimenti a nove cifre. Altre aziende come l'olandese Axelera e la britannica Olix hanno già raccolto oltre 200 milioni di dollari.
Euclyd afferma che i suoi chip AI offrono un'efficienza energetica 100 volte superiore per le attività di inferenza AI rispetto ai chip Vera Rubin di Nvidia. Secondo Kastrup, le GPU sprecano tempo ed energia per spostare i dati nello stack di memoria, mentre i chip Euclyd elaboreranno i dati in modo distribuito, migliorando l'efficienza dell'inferenza, riducendo il consumo energetico e l'ingombro dei data center. Tuttavia, a differenza dei chip Nvidia, i sistemi Euclyd non sono ancora stati testati in implementazioni scalabili con partner commerciali. L'azienda è in trattative con quattro potenziali clienti, con l'obiettivo di iniziare le forniture il prossimo anno con due di loro, e l'anno successivo con gli altri due.
Anche Olix, che sviluppa processori fotonici per l'AI, prevede di avviare collaborazioni con i primi clienti il prossimo anno, sebbene sia attualmente in fase di ricerca e sviluppo. «L'architettura elettronica dei chip, comprese le GPU, sta raggiungendo i limiti in termini di miniaturizzazione, e la dissipazione del calore sta diventando un problema serio. Siamo fermamente convinti che le piattaforme fotoniche rappresenteranno il prossimo paradigma», hanno dichiarato i rappresentanti dell'azienda.
Nvidia, dal canto suo, non intende rimanere a guardare. Nell'ultimo anno fiscale completo, conclusosi a gennaio 2026, l'azienda ha investito oltre 18 miliardi di dollari in ricerca e sviluppo. A dicembre, Nvidia ha acquisito per 20 miliardi di dollari le attività di Groq, una startup specializzata nello sviluppo di soluzioni per l'AI, e a marzo ha annunciato un investimento di 4 miliardi di dollari in due aziende che sviluppano tecnologie fotoniche.
I produttori europei di semiconduttori lamentano la «conservatività» dei governi degli stati membri dell'UE quando si tratta di investire in prodotti di nuove società. In Europa manca un analogo di DARPA, l'organizzazione di ricerca del Dipartimento della Difesa degli Stati Uniti che finanzia startup e altri progetti tecnologici. Inoltre, mancano meccanismi che incentivino il consumo di prodotti di produzione locale, e la frammentazione delle normative sul lavoro nei diversi paesi rende difficile l'attrazione di specialisti europei.
Secondo la società di analisi Dealroom, le startup europee che sviluppano chip per l'AI sono in ritardo nei finanziamenti, avendo raccolto 800 milioni di dollari entro il 2026, mentre le loro controparti americane hanno ricevuto investimenti per 4,7 miliardi di dollari. Negli Stati Uniti, Cerebras Systems ha raccolto 1 miliardo di dollari a febbraio, mentre MatX, Ayar Labs e Etched hanno condotto round di finanziamento da 500 milioni di dollari quest'anno.
«I tempi di sviluppo dei chip sono lunghi, il percorso dalla creazione dei circuiti all'implementazione di massa è complesso, e l'ecosistema europeo di produzione di semiconduttori ha ancora bisogno di sviluppo», conclude Schneider-Sikorsky. La sfida a Nvidia è lanciata, ma il percorso per le startup europee è ancora irto di ostacoli.
