JENSEN HUANG — L’uomo che trasformò la GPU nel motore del futuro

NERD CULTURE · HARDWARE · PERSONE

Scritto da cRASh

IO JENSEN HUANG NON L’HO SCOPERTO CON L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE

Devo cominciare da qui.

Perché oggi Jensen Huang è ovunque.

Intelligenza artificiale.

Datacenter.

Robotica.

Supercomputer.

GTC.

GPU da decine di migliaia di euro.

Modelli generativi.

La giacca di pelle.

Keynote seguiti quasi come eventi Apple.

NVIDIA è diventata uno dei nomi centrali dell’intera industria tecnologica.

E improvvisamente tutti conoscono Jensen.

Io no.

O meglio:

IO LO SEGUO DA MOLTO PRIMA.

Da quando l’intelligenza artificiale non c’entrava praticamente niente.

Da quando per me NVIDIA significava soprattutto una cosa.

Schede video.

E c’è un momento preciso che ricordo come spartiacque.

3dfx.

3DFX

Chi c’era sa.

Voodoo.

Voodoo2.

SLI quando SLI significava ancora Scan-Line Interleave.

Glide.

Quel logo.

Quella sensazione assurda di installare una scheda nel PC e vedere improvvisamente un videogioco diventare qualcosa di diverso.

3dfx non era semplicemente un produttore.

Per noi era quasi una religione.

Poi arriva NVIDIA.

GeForce.

La guerra cambia.

E alla fine del 2000 NVIDIA raggiunge un accordo per acquisire una parte fondamentale degli asset grafici di 3dfx.

L’operazione verrà completata nell’aprile del 2001.

Tecnicamente NVIDIA non “compra 3dfx” nel senso più semplicistico del termine: acquisisce determinati asset, tecnologia e proprietà legate al business grafico.

Ma per chi viveva quel momento…

il messaggio sembrava molto più brutale.

3DFX ERA FINITA.

E NVIDIA ERA ANCORA LÌ.

Quella storia su CrashVerse l’abbiamo già raccontata.

Ma per me c’è anche un’altra conseguenza.

È da quel periodo che comincio a seguire davvero Jensen Huang.

Non perché sapessi cosa sarebbe diventato.

Nessuno poteva saperlo.

Ma perché da quel momento NVIDIA smette definitivamente di essere soltanto “un altro produttore di schede video”.

Comincia a diventare qualcosa di molto più grande.

PRIMA DI TUTTO

Jensen Huang fonda NVIDIA nel 1993 insieme a Chris Malachowsky e Curtis Priem.

L’idea iniziale è legata alla grafica 3D e al futuro del PC come macchina per videogiochi e multimedia.

All’epoca il mercato dei chip grafici è affollatissimo.

NVIDIA stessa ricorda che nel 1993 esistevano decine di aziende indipendenti nel settore.

Molte spariranno.

NVIDIA no.

Ed è già interessante.

Perché oggi guardiamo il risultato e sembra inevitabile.

Non lo era.

Per niente.

DENNY’S

Poi c’è la storia che sembra costruita apposta per diventare leggenda della Silicon Valley.

Jensen Huang.

Chris Malachowsky.

Curtis Priem.

Un tavolo da Denny’s.

Caffè.

Discussioni.

L’idea di creare un chip capace di portare grafica 3D realistica sui personal computer.

Huang conosceva bene la catena Denny’s.

Da adolescente aveva lavorato in uno dei suoi ristoranti.

Lavapiatti.

Busboy.

Cameriere.

Anni dopo sarebbe tornato nel locale dove i tre avevano discusso la nascita di NVIDIA.

E questa cosa mi piace.

Non perché serva a costruire la favola del miliardario partito dal nulla.

Quelle storie spesso vengono ripulite troppo.

Mi piace perché racconta la distanza.

Da portare piatti…

a progettare il futuro del calcolo.

È una distanza enorme.

NV1

NVIDIA non parte vincendo.

Questo è importante.

Il primo prodotto arriva nel 1995.

NV1.

Una tecnologia particolare.

Ambiziosa.

Ma il mercato grafico si muove rapidamente verso standard differenti.

Poi arriva NV2.

Un progetto legato a Sega che verrà cancellato.

NVIDIA rischia seriamente.

E qui compare una caratteristica che ritroveremo continuamente nella storia dell’azienda.

CAMBIARE PRIMA CHE SIA TROPPO TARDI.

Non innamorarsi della tecnologia soltanto perché l’hai costruita tu.

Capire quando devi mollare qualcosa.

E puntare altrove.

RIVA

Poi arrivano RIVA 128.

TNT.

TNT2.

NVIDIA comincia a diventare una presenza molto più seria nel PC gaming.

E noi arriviamo alla fine degli anni Novanta.

Il periodo che per chi amava il PC era meraviglioso.

3dfx.

NVIDIA.

ATI.

Matrox.

PowerVR.

S3.

Una guerra continua.

Ogni generazione sembrava cambiare qualcosa.

Più risoluzione.

Più effetti.

Più frame.

Più poligoni.

E poi arriva il 1999.

GEFORCE 256

NVIDIA introduce GeForce 256.

E utilizza una definizione destinata a diventare normale:

GPU.

Graphics Processing Unit.

NVIDIA la presenta come la prima GPU al mondo, definendola come un processore capace di integrare trasformazione, illuminazione, clipping e rendering in un singolo chip.

Oggi diciamo GPU continuamente.

GPU gaming.

GPU workstation.

GPU datacenter.

GPU cloud.

GPU AI.

Sembra una parola sempre esistita.

Non era così.

E Jensen sta già cominciando a costruire una narrativa differente.

La grafica non deve essere semplicemente un componente accessorio della CPU.

MERITA UN PROCESSORE PROPRIO.

Questa idea cambierà tutto.

Ma non ancora nel modo che immaginiamo oggi.

POI 3DFX CADE

Ed eccoci di nuovo lì.

Dicembre 2000.

NVIDIA e 3dfx raggiungono l’accordo.

Aprile 2001.

L’acquisizione degli asset viene completata.

Nei documenti finanziari NVIDIA il prezzo complessivo contabilizzato per l’acquisto degli asset arriverà a circa 74,2 milioni di dollari.

Per chi aveva amato Voodoo…

era quasi difficile da accettare.

Ma guardando oggi quella storia, c’è qualcosa di impressionante.

Jensen non stava semplicemente vincendo una guerra tra schede video.

Stava consolidando una posizione dentro una tecnologia che molti consideravano ancora legata principalmente ai videogiochi.

E probabilmente nemmeno lui poteva sapere fino a dove sarebbe arrivata.

GEFORCE

Da quel momento GeForce diventa parte della vita di milioni di giocatori.

Generazione dopo generazione.

GeForce 2.

3.

4.

FX.

6.

7.

8.

GTX.

RTX.

Cambiano i nomi.

Cambiano le architetture.

Cambiano DirectX.

Cambiano i giochi.

Cambiano i monitor.

Cambiano le console.

Cambiano persino i PC.

Ma NVIDIA rimane.

Ed è già un risultato enorme.

Solo che a un certo punto Jensen fa qualcosa che, col senno di poi, è molto più importante di vincere qualche benchmark.

Comincia a chiedersi:

E SE LA GPU POTESSE FARE ALTRO?

CUDA

2006.

Questa è probabilmente una delle date più importanti dell’intera storia.

NVIDIA introduce CUDA.

Compute Unified Device Architecture.

L’idea, detta nel modo più semplice possibile, è enorme.

Una GPU possiede moltissimi core capaci di eseguire enormi quantità di operazioni in parallelo.

Perché utilizzarli soltanto per disegnare pixel?

Perché non programmare la GPU per risolvere anche altri tipi di problemi?

Calcolo scientifico.

Simulazioni.

Ricerca.

Elaborazione.

E molto altro.

NVIDIA apre così le capacità di parallel processing della GPU al general-purpose computing.

E qui, secondo me, nasce davvero la NVIDIA che conosciamo oggi.

Non con ChatGPT.

Non con l’hype dell’AI.

CON CUDA.

IL RISCHIO

Oggi è facilissimo guardare CUDA e dire:

ovviamente.

Le GPU erano perfette per il calcolo parallelo.

Ovviamente NVIDIA doveva farlo.

No.

Il problema del senno di poi è sempre lo stesso.

Rende inevitabile ciò che all’epoca era una scommessa.

Costruire hardware è costosissimo.

Costruire software è costosissimo.

Creare un ecosistema di sviluppatori richiede anni.

E soprattutto CUDA non serve a vendere immediatamente più frame al giocatore che vuole far girare meglio il proprio gioco.

È una scommessa sul fatto che la GPU possa diventare qualcosa di diverso.

Questa è la parte di Jensen che trovo più interessante.

Non semplicemente:

creare una buona scheda video.

Ma cercare continuamente un problema abbastanza grande da giustificare l’esistenza di quel tipo di calcolo.

CPU E GPU

Una CPU è straordinaria.

Fa tantissime cose.

È flessibile.

È il cervello generalista del computer.

La GPU nasce invece per risolvere enormi quantità di operazioni simili contemporaneamente.

Parallelismo.

Migliaia di piccoli lavori.

Tutti insieme.

E per anni questa caratteristica serve soprattutto a una cosa:

grafica.

Poi cominciamo a scoprire che molti altri problemi hanno esattamente quella struttura.

Fisica.

Simulazione.

Ricerca scientifica.

Machine learning.

Deep learning.

E improvvisamente quella scheda che compravamo per giocare a Quake…

apre la strada a un’architettura che, evolvendosi, diventerà centrale in una delle rivoluzioni tecnologiche più grandi dei decenni successivi.

2012

AlexNet.

Qui cambia tutto.

Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever e Geoffrey Hinton dimostrano quanto una rete neurale profonda possa fare nel riconoscimento delle immagini.

Il training di AlexNet utilizza due GPU NVIDIA GeForce GTX 580 da 3 GB.

GPU gaming.

GeForce.

Quelle cose che noi compravamo per giocare.

E il risultato nella competizione ImageNet segna una discontinuità enorme nel campo della computer vision. NVIDIA identifica proprio il 2012 come il momento in cui il deep learning su GPU contribuisce ad accendere l’era moderna dell’AI.

Fermiamoci.

Perché questo passaggio è bellissimo.

LA SCHEDA VIDEO ESCE DAL VIDEOGIOCO.

Non fisicamente.

Culturalmente.

La GPU non è più soltanto:

“quanto gira bene Crysis?”

Diventa:

quanto velocemente possiamo insegnare a una macchina a riconoscere il mondo?

È un salto concettuale enorme.

JENSEN

Ed è qui che comincio a guardare Jensen in modo diverso.

Perché tantissimi CEO diventano famosi quando il mercato li rende famosi.

Jensen costruisce la propria identità quasi insieme alla propria tecnologia.

Sale sul palco.

Spiega.

Disegna.

Racconta architetture.

Tiene in mano schede.

Server.

GPU gigantesche.

E progressivamente quelle presentazioni smettono di sembrare lanci di componenti.

Diventano lezioni su dove, secondo lui, sta andando il computing.

Non sempre avrà ragione.

Nessuno ce l’ha.

Ma c’è una costante.

PENSA PER PIATTAFORME.

Non semplicemente prodotti.

NON VENDE PIÙ UNA GPU

Questa è una cosa fondamentale per capire NVIDIA.

La GPU è soltanto una parte.

CUDA.

Librerie.

Framework.

Networking.

Sistemi.

Server.

Software.

Tool.

Developer ecosystem.

Una volta entrato dentro quella piattaforma, non stai più semplicemente comprando un chip.

Stai entrando in un ambiente.

Questo è stato probabilmente uno dei vantaggi competitivi più importanti costruiti da NVIDIA.

Perché un chip può essere sfidato da un progetto concorrente.

Una generazione può essere superata.

Un benchmark può essere perso.

UN ECOSISTEMA È MOLTO PIÙ DIFFICILE DA SPOSTARE.

Ed è una lezione che alcune delle più grandi aziende tecnologiche della storia conoscono benissimo.

TESLA

E qui non parlo dell’azienda di Elon Musk.

Parlo delle GPU Tesla di NVIDIA.

Datacenter.

HPC.

Calcolo scientifico.

Mentre noi continuiamo a guardare GeForce, NVIDIA continua a spingere sempre più forte nel mondo professionale.

Supercomputer.

Università.

Ricerca.

Industria.

Le GPU diventano acceleratori.

E una parola comincia a essere sempre più importante:

ACCELERATED COMPUTING.

Questo è il vero progetto di Jensen.

Non costruire la scheda grafica più veloce.

Cambiare il modo in cui eseguiamo determinate categorie di calcolo.

E POI ARRIVA L’AI

Per il grande pubblico sembra quasi improvvisa.

Chatbot.

Generatori di immagini.

AI generativa.

Modelli enormi.

Datacenter pieni di GPU.

NVIDIA ovunque.

E allora nasce una narrazione molto semplice:

NVIDIA ha avuto fortuna.

Faceva schede video.

Poi è arrivata l’AI.

E le GPU servivano all’AI.

Jackpot.

No.

Sarebbe una lettura estremamente incompleta.

La fortuna esiste.

Il tempismo conta.

Gli eventi esterni contano.

Ma prima che il mercato esplodesse NVIDIA aveva già passato anni a costruire CUDA, strumenti software, hardware per datacenter e un intero ecosistema attorno al calcolo parallelo.

NON HA CREATO L’ONDA.

MA ERA GIÀ IN MARE QUANDO È ARRIVATA.

E questa è una differenza enorme.

LA GIACCA DI PELLE

Poi naturalmente c’è lei.

La giacca.

Oggi è quasi una divisa.

Jensen sale sul palco.

Maglietta scura.

Giacca di pelle.

Fine.

Potresti riconoscere la silhouette.

E questa cosa mi diverte anche per un motivo personale.

Perché quel look mi piace.

Molto.

Ma la cosa interessante non è la giacca.

È come Jensen sia riuscito a costruire un’identità pubblica riconoscibile senza trasformarsi completamente in un personaggio artificiale.

Non è Steve Jobs.

Non deve esserlo.

Non è Elon Musk.

Non è Bill Gates.

Non è un CEO anonimo nascosto dietro l’azienda.

È JENSEN.

In un settore pieno di prodotti incomprensibili per il pubblico generale, avere qualcuno capace di raccontare perché quella tecnologia dovrebbe interessarti è un vantaggio enorme.

GTC

GPU Technology Conference.

Il nome stesso oggi sembra quasi troppo piccolo.

Perché GTC ormai non parla più soltanto di GPU.

AI.

Robotica.

Digital twin.

Automotive.

Healthcare.

Networking.

Supercomputer.

Agentic AI.

Physical AI.

Fabbriche.

Datacenter.

Jensen sale sul palco e per ore costruisce una mappa di come NVIDIA vede i prossimi anni.

Ed è affascinante osservare una cosa.

Quell’azienda nata pensando alla grafica 3D per PC oggi utilizza parole come:

AI factory.

Il salto è gigantesco.

RTX

Ma non dimentichiamoci da dove veniamo.

2018.

RTX.

Ray tracing in tempo reale.

Ancora una volta NVIDIA prova ad anticipare un passaggio grafico che all’inizio divide.

Costa.

Pesa sulle performance.

Non tutti lo vedono come necessario.

Con Turing arrivano anche i Tensor Core nelle GeForce RTX.

E DLSS.

AI applicata alla grafica.

Le generazioni successive porteranno anche frame generation e nuove forme di neural rendering.

Ed eccoci davanti a un’altra contaminazione interessante.

GRAFICA E INTELLIGENZA ARTIFICIALE COMINCIANO A FONDERSI.

Quello che un tempo veniva calcolato esclusivamente attraverso rendering tradizionale viene sempre più affiancato da tecniche neurali.

Forse la GPU non ha mai veramente lasciato il gaming.

Ha semplicemente riportato nel gaming ciò che aveva imparato altrove.

DLSS

Anche questo concetto, se ci pensiamo, è assurdo.

Renderizzare ogni singolo pixel nel modo tradizionale?

Oppure utilizzare modelli neurali per ricostruire parte dell’immagine?

Il purista può discutere per ore.

Nativo.

Upscaling.

Frame generati.

Latenza.

Artifact.

Ed è giusto farlo.

Ma tecnologicamente il messaggio è chiarissimo.

IL FUTURO DELLA GRAFICA NON È SOLTANTO PIÙ FORZA BRUTA.

È INTELLIGENZA APPLICATA ALL’IMMAGINE.

E Jensen lo ripete da anni.

NVIDIA NON È PIÙ QUELLA CHE CONOSCEVO ALLORA

E questa è forse la parte più strana per me.

Quando cominciai a seguire Jensen attorno alla vicenda 3dfx, guardavo NVIDIA attraverso gli occhi di chi amava il PC.

Driver.

Benchmark.

FPS.

Anti-aliasing.

Texture.

DirectX.

GeForce contro Radeon.

Overclock.

Dissipatori.

Quello era il mondo.

Oggi sento Jensen parlare di infrastrutture che addestrano intelligenze artificiali.

Fabbriche robotiche.

Digital twin.

Sistemi autonomi.

AI agentiche.

Supercomputer interi costruiti come un’unica macchina.

Nel 2026 NVIDIA sta già portando in produzione la piattaforma Vera Rubin, pensata per infrastrutture AI su scala rack e workload agentici.

E ogni tanto penso:

MA QUESTI ERANO QUELLI DELLE SCHEDE VIDEO.

Ed è proprio questo il punto.

Non lo sono mai stati soltanto.

VERA RUBIN

Grace Hopper.

Blackwell.

Vera Rubin.

Anche i nomi raccontano qualcosa.

Scienza.

Calcolo.

Storia della tecnologia.

Nel 2026 NVIDIA parla apertamente di sistemi pensati come enormi motori per produrre “intelligenza” su scala industriale.

Possiamo essere entusiasti.

Possiamo essere preoccupati.

Possiamo discutere concentrazione di mercato.

Costi.

Consumi.

Dipendenza da pochi fornitori.

Hype.

Bolle.

Tutto legittimo.

Ma una cosa diventa difficile negare.

LA GPU È DIVENTATA INFRASTRUTTURA.

E Jensen Huang ha passato una parte enorme della propria carriera a spingerla esattamente in quella direzione.

NON È MAGIA

E questa cosa per me va detta.

La narrazione del genio che vede il futuro perfettamente è comoda.

Ma falsa.

NVIDIA ha fatto errori.

Prodotti sbagliati.

Generazioni criticate.

Scommesse che non hanno avuto lo stesso risultato.

Tentativi falliti.

Problemi.

Cause.

Mercati persi.

La storia reale è sempre più sporca.

Jensen non possiede una macchina del tempo.

PRENDE DECISIONI.

Alcune funzionano.

Altre no.

La differenza è la scala delle scommesse che è disposto a fare quando crede che un cambiamento sia strutturale.

E soprattutto quanto a lungo è disposto ad aspettare.

CUDA non diventa il centro del mondo in sei mesi.

Ci vogliono anni.

Questa è pazienza strategica.

IL CEO FONDATORE

C’è poi una cosa estremamente rara.

Jensen fonda NVIDIA nel 1993.

E nel 2026 è ancora lì.

Fondatore.

Presidente.

CEO.

Più di trent’anni alla guida della stessa azienda.

Pensate a quante aziende tecnologiche cambiano amministratore.

Quante perdono i fondatori.

Quante attraversano ristrutturazioni.

Quante diventano qualcosa di completamente diverso da ciò che aveva immaginato chi le aveva create.

NVIDIA cambia completamente scala e mercato…

ma Jensen rimane.

Questo crea qualcosa di particolare.

CONTINUITÀ DI VISIONE.

Può essere un vantaggio enorme.

Può anche diventare un rischio.

Ma nel caso NVIDIA ha permesso di sostenere scommesse che richiedevano orizzonti molto più lunghi di un trimestre.

INGEGNERE PRIMA DI TUTTO

Prima di NVIDIA, Jensen lavora in AMD e poi in LSI Logic.

Si laurea in ingegneria elettrica alla Oregon State University e consegue il master a Stanford.

Questa cosa si sente quando parla.

Può essere teatrale.

Può essere carismatico.

Può tenere una GPU enorme in mano davanti a migliaia di persone.

Ma sotto rimane l’ingegnere.

Architettura.

Throughput.

Bandwidth.

Parallelismo.

Energia.

Networking.

Software.

Il prodotto viene raccontato sempre dentro un sistema.

Ed è probabilmente una delle ragioni per cui i suoi keynote funzionano così bene con chi ama veramente la tecnologia.

Non è soltanto:

“Guardate quanto è veloce.”

È:

“Guardate perché abbiamo dovuto costruirlo così.”

IO CONTINUO A SEGUIRLO

Ed è forse questa la parte più personale.

Sono passati più di venticinque anni da quel momento con 3dfx.

È cambiato praticamente tutto.

Le mie schede video.

I computer.

I giochi.

Il modo in cui utilizzo la tecnologia.

La tecnologia stessa.

E Jensen Huang è ancora lì.

Solo che il campo di gioco è diventato infinitamente più grande.

Prima aspettavo di capire cosa avrebbe fatto NVIDIA contro 3dfx.

Poi contro ATI.

Poi contro AMD.

Adesso guardo Jensen parlare di come verranno costruiti i datacenter del futuro.

Di robot.

AI.

Simulazioni.

Fabbriche.

E c’è qualcosa di quasi surreale nella continuità.

IO SONO PARTITO DAL VOODOO.

LUI È ARRIVATO ALL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE.

E in mezzo ci sono più di due decenni di tecnologia che abbiamo visto cambiare davanti agli occhi.

FORSE È PER QUESTO CHE MI PIACE

Non semplicemente perché ha avuto successo.

Non perché NVIDIA vale tantissimo.

Non perché è diventato famoso.

Queste cose cambiano.

I mercati salgono.

Scendono.

Le aziende attraversano cicli.

Mi interessa la traiettoria.

Prendere una tecnologia nata per disegnare videogiochi…

e continuare a chiedere:

cos’altro può fare?

Grafica.

Calcolo.

Scienza.

AI.

Robotica.

Simulazione.

E ogni volta spostare leggermente il confine.

Questa è curiosità ingegneristica trasformata in strategia industriale.

E IL GAMING?

Non dimentichiamolo.

Mai.

Perché mentre NVIDIA costruisce datacenter giganteschi…

io continuo a vedere quel logo anche per quello che significava all’inizio.

Gaming.

GeForce.

La prima volta che cambi scheda video.

Il driver nuovo.

Il gioco che improvvisamente gira meglio.

La generazione successiva.

La discussione infinita:

NVIDIA o ATI.

NVIDIA o AMD.

Ray tracing sì.

Ray tracing no.

DLSS.

Frame generation.

VRAM.

Prezzi.

Benchmark.

Quel mondo è ancora lì.

Ed è importante.

Perché l’azienda che oggi alimenta una parte enorme dell’AI contemporanea…

È CRESCIUTA FACENDOCI GIOCARE.

E questa origine non va dimenticata.

CRASHVERSE VERDICT

Io Jensen Huang non l’ho scoperto con l’intelligenza artificiale.

Non l’ho scoperto quando la sua giacca di pelle è diventata un meme.

Non quando i suoi keynote hanno cominciato a riempire arene.

Non quando NVIDIA è diventata una delle aziende più osservate del pianeta.

Io lo seguo da 3dfx.

Dal periodo in cui una GPU era ancora, per quasi tutti noi, semplicemente la scheda che decideva quanto bene sarebbe girato il prossimo videogioco.

Voodoo.

GeForce.

ATI.

FPS.

Driver.

Benchmark.

Quello era il campo di battaglia.

Poi Jensen ha continuato a spostarlo.

GeForce 256.

GPU.

3dfx.

CUDA.

Calcolo parallelo.

Tesla.

AlexNet.

Deep learning.

RTX.

Datacenter.

Blackwell.

Vera Rubin.

AI.

E se guardi tutti questi pezzi uno dopo l’altro, succede qualcosa.

La storia smette di sembrare:

un’azienda di schede video che ha avuto fortuna con l’intelligenza artificiale.

Diventa qualcos’altro.

La storia di un’azienda che ha passato trent’anni a cercare nuovi problemi abbastanza grandi da risolvere con la stessa idea fondamentale:

FARE TANTISSIME COSE IN PARALLELO.

All’inizio erano triangoli.

Texture.

Pixel.

Poi simulazioni.

Poi reti neurali.

Adesso parole.

Immagini.

Video.

Robot.

Agenti.

Intelligenza.

La cosa che viene calcolata cambia.

Il principio rimane.

E al centro di tutto, ancora oggi, c’è lo stesso uomo.

Jensen Huang.

Fondatore.

Ingegnere.

CEO.

Giacca di pelle.

Un palco.

E probabilmente una slide con qualcosa che fino a cinque minuti prima non sapevamo nemmeno di dover desiderare.

Io continuerò a seguirlo.

Non perché penso che NVIDIA abbia sempre ragione.

Non ce l’ha.

Non perché ogni generazione GeForce sia perfetta.

Non lo è.

Non perché tutto ciò che viene chiamato AI mi entusiasmi automaticamente.

Assolutamente no.

Ma perché seguire Jensen da così tanto tempo significa aver visto una cosa rarissima.

UNA TECNOLOGIA CAMBIARE IDENTITÀ DAVANTI AI NOSTRI OCCHI.

La GPU che compravamo per giocare…

è diventata una delle macchine fondamentali con cui stiamo costruendo il prossimo pezzo di futuro.

E forse questa è la parte che mi colpisce di più.

Quando NVIDIA prese gli asset di 3dfx, io pensavo di stare guardando la fine di una guerra tra schede video.

Non potevo sapere che stavo guardando…

l’inizio di una storia molto più grande.