Amazon starebbe trattando per vendere i propri chip per l'intelligenza artificiale, i Trainium, anche al di fuori di AWS, mettendoli direttamente nelle mani di data center di terzi. L'indiscrezione, circolata il 18 giugno 2026, descrive una mossa che, se confermata, segnerebbe la prima volta che il colosso di Seattle vende hardware di accelerazione IA invece di limitarsi ad affittarne la potenza tramite il proprio cloud. È una sfida frontale al modello di business che ha reso Nvidia l'azienda più preziosa del settore.
Finora la logica di Amazon era diversa da quella di Nvidia: i Trainium servivano a far girare le istanze di AWS, dove i clienti noleggiano capacità di calcolo senza mai possedere le schede. Iniziare a venderle a chi costruisce data center propri significherebbe imitare il cuore del business di Nvidia, cioè vendere il silicio.
Quanto pesa già il silicio di Amazon
La divisione di chip personalizzati di Amazon — che comprende gli acceleratori Trainium, le CPU Graviton e i chip di rete Nitro — ha superato nel primo trimestre del 2026 un giro d'affari su base annua di circa 20 miliardi di dollari, con tassi di crescita a tre cifre. Il Trainium di ultima generazione viene presentato dall'azienda come molto più performante della versione precedente e a un costo nettamente inferiore rispetto alle GPU tradizionali, ed è stato quasi sempre al limite della capacità produttiva dal lancio. Numeri che spiegano perché Amazon possa essere tentata di trasformare un vantaggio interno in una linea di prodotto.
L'ostacolo si chiama software
Il dominio di Nvidia non si regge solo sulle prestazioni del chip, ma su CUDA, l'ecosistema software che migliaia di sviluppatori conoscono e su cui è costruita gran parte del codice di addestramento e inferenza. I clienti esterni che adottassero i Trainium dovrebbero invece passare al Neuron SDK di Amazon, una piattaforma con una comunità di sviluppatori molto più piccola. È la stessa barriera che ha frenato gli acceleratori di Google e AMD: spostare i carichi di lavoro da CUDA costa tempo e competenze, e molte aziende preferiscono pagare di più pur di non riscrivere il proprio stack.
Il banco di prova si chiama Anthropic
Amazon ha già una vetrina importante per dimostrare che i propri chip reggono i carichi di lavoro più impegnativi: Anthropic, di cui il colosso è uno dei principali investitori, addestra parte dei suoi modelli proprio su grandi cluster di Trainium. È la prova che gli acceleratori non servono solo a piccoli compiti di inferenza, ma possono sostenere l'addestramento di modelli di frontiera. Trasformare questa credibilità tecnica in vendite a clienti terzi, però, è un altro paio di maniche: un conto è ottimizzare l'hardware per i propri partner, un altro è offrire assistenza, documentazione e garanzie a un mercato vasto e diversificato, come Nvidia fa da anni.
Perché la mossa arriverebbe adesso
Il momento non è casuale. La domanda di calcolo per l'IA è esplosa, le GPU di fascia alta restano difficili da reperire e i prezzi sono elevati: chiunque offra un'alternativa credibile trova clienti in fila. Allo stesso tempo, i grandi del cloud non vogliono restare ostaggio di un solo fornitore che cattura gran parte dei margini del settore. Vendere i Trainium permetterebbe ad Amazon di ammortizzare gli ingenti investimenti in progettazione di chip su un bacino di clienti più ampio, non solo sugli utenti di AWS.
Cosa cambierebbe per il mercato
Per chi compra capacità di calcolo, una vera alternativa hardware a Nvidia significherebbe più concorrenza sui prezzi e meno dipendenza da un unico fornitore in un mercato dove le GPU restano scarse. Per Nvidia, che continua a registrare ricavi record nei data center grazie alla piattaforma Blackwell, sarebbe un nuovo fronte aperto dopo le mosse di Google, Microsoft e degli stessi laboratori che progettano chip su misura. La trattativa, va ricordato, è per ora basata su fonti riservate e i termini potrebbero cambiare: Amazon non ha confermato ufficialmente. Ma il solo fatto che se ne discuta conferma una tendenza di fondo del 2026, ovvero la corsa dei grandi del cloud a ridurre la propria dipendenza dal silicio di Santa Clara.
