Chi sono
i CEO dell'intelligenza artificiale

Nasce a Chicago e cresce a St. Louis, nel Missouri, in una famiglia ebraica: il padre agente immobiliare, la madre dermatologa. A otto anni riceve un Macintosh LC II e impara da solo a programmare e a smontarlo. Al liceo John Burroughs dichiara la propria omosessualità davanti all'intera scuola, sfidando un ambiente ancora ostile: un episodio raccontato nel profilo che il New Yorker gli dedica nel 2016, «Sam Altman's Manifest Destiny».

Arriva a Stanford per studiare informatica ma lascia dopo due anni, nel 2005, per fondare Loopt, un'app di geolocalizzazione sociale ammessa alla primissima infornata di Y Combinator. Loopt raccoglie oltre 30 milioni di dollari ma non decolla mai davvero: nel 2012 viene ceduta a Green Dot per circa 43 milioni, abbastanza però per fare di lui un investitore.

Il salto di carriera arriva dall'altra parte del tavolo: entra in Y Combinator come partner nel 2011 e nel 2014 ne diventa presidente, scelto personalmente dal fondatore Paul Graham. Nei cinque anni successivi lo trasforma nell'acceleratore più influente della Silicon Valley, con centinaia di startup finanziate ogni anno sulla scia di successi come Airbnb, Dropbox e Stripe, e vara YC Research, il braccio non profit dedicato alla ricerca di frontiera.

Nel dicembre 2015 è tra i promotori di OpenAI insieme a Elon Musk, di cui diventa co-chair. Nel 2019 lascia Y Combinator e ne assume la guida come CEO, trasformandola da laboratorio no-profit a società «a profitto limitato» e chiudendo il primo miliardo di investimento da Microsoft.

Il 30 novembre 2022 il lancio di ChatGPT lo rende una delle figure pubbliche più note, e più discusse, della tecnologia mondiale. Nel maggio 2023 testimonia davanti al Senato americano chiedendo lui stesso una regolamentazione dell'AI («se questa tecnologia va male, può andare molto male»), poi intraprende un tour diplomatico che tocca oltre venti Paesi.

A novembre 2023 la crisi più famosa della Silicon Valley recente: il board lo licenzia a sorpresa per «mancanza di trasparenza». Seguono cinque giorni di caos, in cui Microsoft gli offre una divisione tutta sua e oltre 700 dipendenti su 770 firmano minacciando di seguirlo, e infine la reintegrazione con un consiglio rinnovato. La vicenda è ricostruita in «The Optimist» (2025), la biografia scritta dalla giornalista del Wall Street Journal Keach Hagey.

Fuori da OpenAI coltiva un portafoglio di scommesse parallele, tutte coerenti con la sua visione: World (ex Worldcoin), il progetto di identità digitale tramite scansione dell'iride, e investimenti personali massicci in Helion Energy (fusione nucleare) e Oklo (fissione di nuova generazione): l'energia che servirà ai data center dell'AI.

Nel 2026 chiude il cerchio: dopo la ristrutturazione societaria e il round da 122 miliardi di marzo, a giugno OpenAI deposita la richiesta di IPO, la quotazione più attesa della storia della tecnologia.

Nasce a San Francisco nel 1983: il padre, Riccardo, è un artigiano della pelle originario della Toscana; la madre, di famiglia ebraica di Chicago, lavora nelle biblioteche. Bambino ossessionato dai numeri, cresce vicinissimo alla sorella minore Daniela, con cui da adulti condividerà l'intera carriera. La malattia e la morte del padre segnano la sua motivazione più profonda: accelerare la scienza che cura.

Si laurea in fisica a Stanford e si dottora in biofisica a Princeton, studiando i circuiti neurali con modelli computazionali; la tesi gli vale il premio della Hertz Foundation. È un percorso da scienziato «puro» che finirà convertito al machine learning: prima a Baidu nel team di Andrew Ng, dove lavora al riconoscimento vocale Deep Speech, poi in Google Brain.

Nel 2016 è tra gli autori di «Concrete Problems in AI Safety», il paper che trasforma la sicurezza dell'AI da speculazione filosofica a disciplina ingegneristica con problemi concreti e misurabili.

Nello stesso anno entra in OpenAI, dove diventa vicepresidente della ricerca: guida lo sviluppo di GPT-2 e GPT-3 ed elabora l'intuizione delle «scaling laws»: i modelli migliorano in modo prevedibile al crescere di dati e calcolo. Proprio quella prevedibilità lo convince che le capacità dei modelli cresceranno più in fretta degli strumenti per controllarli.

A fine 2020 lascia OpenAI e all'inizio del 2021 fonda Anthropic con Daniela (presidente) e altri cinque ex colleghi, tra cui Jared Kaplan, Jack Clark, Tom Brown e Chris Olah. La forma scelta è la «public benefit corporation»: uno statuto che obbliga l'azienda a bilanciare profitto e beneficio pubblico.

Nel dicembre 2022 il gruppo pubblica la «Constitutional AI», il metodo che allinea i modelli a un insieme esplicito e leggibile di principi, e nel marzo 2023 lancia la famiglia Claude. Anthropic diventa anche il punto di riferimento per la ricerca sull'interpretabilità: capire cosa succede «dentro» le reti neurali.

Nell'ottobre 2024 pubblica il saggio «Machines of Loving Grace», in cui immagina cosa un'AI sicura potrebbe fare per medicina, salute mentale, povertà e democrazia («un Paese di geni in un data center»), controbilanciando la sua fama di voce più cauta del settore.

Il resto è cronaca recente: la scommessa sul coding agentico con Claude Code, ricavi annualizzati verso i 47 miliardi e il round del giugno 2026 che porta Anthropic a 965 miliardi di dollari di valutazione, la startup AI più valutata al mondo (CNBC).

Figlio di un padre cipriota-greco e una madre di Singapore, cresce nel nord di Londra circondato dai giochi da tavolo. A quattro anni impara gli scacchi, a sei vince il campionato londinese under-8, a tredici è maestro con uno dei punteggi Elo più alti al mondo per la sua età, e per anni capitana le nazionali giovanili inglesi. Il gioco resta la sua chiave di lettura dell'intelligenza per tutta la carriera.

Con i premi dei tornei si compra i primi computer, uno ZX Spectrum e poi un Commodore Amiga, su cui impara a programmare da autodidatta. A 17 anni, prima ancora di finire il liceo, vince un concorso ed entra a Bullfrog Productions, dove co-progetta con Peter Molyneux Theme Park (1994), gestionale da milioni di copie in cui il giocatore costruisce un parco divertimenti e l'AI simula i visitatori.

Si laurea in informatica a Cambridge, lavora ai videogiochi di Lionhead e nel 1998 fonda il suo studio, Elixir Studios. Ma il vero obiettivo è un altro: capire l'intelligenza. Torna sui banchi per un dottorato in neuroscienze cognitive allo University College London, dove dimostra che memoria e immaginazione usano gli stessi circuiti cerebrali: la rivista Science inserisce il lavoro tra le dieci scoperte dell'anno 2007.

Nel 2010 fonda DeepMind a Londra con Shane Legg e Mustafa Suleyman, con un business plan che ha come obiettivo dichiarato «risolvere l'intelligenza, e poi usarla per risolvere tutto il resto». Tra i primi investitori c'è Peter Thiel; i primi risultati sono agenti che imparano da soli i videogiochi Atari, pubblicati su Nature nel 2015.

Google la acquisisce nel 2014 per circa 500 milioni di dollari, a una condizione imposta da Hassabis: istituire un comitato etico. Nel marzo 2016 il mondo guarda in diretta AlphaGo battere 4 a 1 il campione Lee Sedol a Go (Nature), con la celebre «mossa 37», così creativa che i commentatori la credettero un errore.

Nel 2020 AlphaFold risolve un problema aperto da cinquant'anni: prevedere la struttura tridimensionale delle proteine dalla sequenza genetica (Nature, 2021). Il database pubblico che ne segue copre oltre 200 milioni di proteine, praticamente tutte quelle note alla scienza, ed è usato da milioni di ricercatori.

Quel contributo vale ad Hassabis, insieme al collega John Jumper, il Premio Nobel per la Chimica 2024, un caso più unico che raro di CEO in carica premiato per la ricerca fatta in azienda. Con Isomorphic Labs, spin-off di DeepMind, prova ora a trasformare AlphaFold in farmaci reali.

Nel 2023 DeepMind si fonde con Google Brain, il gruppo che aveva inventato i Transformer, e Hassabis diventa il capo di tutta l'AI di Alphabet, guidando lo sviluppo dei modelli Gemini. Nel 2024 riceve il titolo di Sir da re Carlo III. Il suo mantra pubblico non è cambiato: usare l'AI per curare le malattie e accelerare la scienza.

Figlio di un dentista e una psichiatra di White Plains, scrive i primi programmi da ragazzino: a undici anni realizza «ZuckNet», una rudimentale rete di messaggistica per collegare casa e studio dentistico del padre, che gli affianca un tutor privato di programmazione. Alla Phillips Exeter Academy sviluppa con un amico Synapse, un lettore musicale che «impara» i gusti dell'utente: AOL e Microsoft si fanno avanti, lui rifiuta e va a Harvard.

A Harvard, dove studia informatica e psicologia, si fa notare, e sospendere temporaneamente, per Facemash, un sito che metteva a confronto le foto degli studenti. Il 4 febbraio 2004 lancia dal dormitorio Thefacebook con alcuni compagni di stanza; in poche settimane conquista i college americani. La storia delle origini, contese legali con i gemelli Winklevoss comprese, è ricostruita nel libro «The Facebook Effect» di David Kirkpatrick (2010).

Lascia Harvard nel 2005 per dedicarsi a tempo pieno al progetto e respinge tutte le offerte di acquisizione, compresa quella da un miliardo di dollari di Yahoo nel 2006, rifiutata a 22 anni contro il parere di quasi tutti. Nel 2012 porta Facebook alla quotazione in borsa, uno dei collocamenti tecnologici più attesi della storia, e nello stesso anno compra Instagram per un miliardo; nel 2014 sarà la volta di WhatsApp, per 19.

La scommessa sull'AI comincia prima di quanto si ricordi: nel dicembre 2013 fonda il laboratorio FAIR (Facebook AI Research) convincendo Yann LeCun, uno dei padri del deep learning e futuro premio Turing, a guidarlo. Per un decennio FAIR pubblica ricerca aperta, in controtendenza rispetto ai laboratori rivali.

Il decennio successivo alterna trionfi e tempeste: lo scandalo Cambridge Analytica nel 2018, con la testimonianza al Congresso; nel 2021 il rebrand in Meta e la scommessa da decine di miliardi sul metaverso, accolta con scetticismo dal mercato, fino al «anno dell'efficienza» del 2023 con cui riconquista gli investitori.

Sempre nel 2023 la mossa che ridisegna il mercato dell'AI: Llama, modelli a pesi aperti scaricabili da (quasi) chiunque. È una strategia insieme ideologica e commerciale: rendere l'AI una commodity per non dipendere dai rivali, come Android lo fu contro l'iPhone.

La svolta più radicale arriva nel 2025: investe 14,3 miliardi di dollari in Scale AI per assicurarsi il suo fondatore, Alexandr Wang, appena ventinovenne, a cui affida come Chief AI Officer la nuova Meta Superintelligence Labs, strappando ricercatori ai concorrenti con pacchetti a nove cifre (CNBC).

Da aprile 2026 Meta corre su due binari: Llama 5 a pesi aperti per la comunità e il modello proprietario chiuso Muse Spark per i prodotti, con una capex AI da circa 125 miliardi di dollari nel solo 2026 e l'obiettivo dichiarato di portare l'assistente AI a tre miliardi di persone via WhatsApp, Instagram e gli occhiali Ray-Ban.

Cresce a Hyderabad, figlio unico di un alto funzionario pubblico e di una docente di sanscrito, appassionato di cricket prima ancora che di computer: dirà spesso che il gioco di squadra gli ha insegnato più cose sulla leadership di qualsiasi manuale. Il primo computer, uno Sinclair ZX Spectrum, arriva a quindici anni.

Si laurea in ingegneria elettronica al Manipal Institute of Technology, poi si trasferisce negli Stati Uniti per un master in informatica all'Università del Wisconsin-Milwaukee. Dopo una breve parentesi a Sun Microsystems, entra in Microsoft nel 1992, agli albori di Windows NT; nei primi anni si prende anche un MBA alla University of Chicago, volando ogni weekend da Seattle a Chicago mentre lavora a tempo pieno.

La sua storia personale segna la sua idea di leadership: nel 1996 nasce il figlio Zain, con una gravissima paralisi cerebrale (morirà nel 2022). Nadella racconterà nel suo memoir «Hit Refresh» (2017) come quell'esperienza gli abbia insegnato l'empatia che considera il cuore dell'innovazione.

Passa gran parte della carriera lontano dai riflettori, tra Bing e la divisione server, costruendo poi il cloud: è lui a guidare la nascita e la crescita di Azure, la scommessa che permette a Microsoft di reinventarsi come azienda di infrastrutture dopo gli anni difficili della transizione al mobile.

Diventa CEO il 4 febbraio 2014, terzo nella storia dell'azienda dopo Bill Gates e Steve Ballmer, con un mandato esplicito di cambiare cultura: da «know-it-all» a «learn-it-all», formula ispirata agli studi della psicologa Carol Dweck. Abbraccia ciò che la vecchia Microsoft combatteva, da Office su iPhone a Linux su Azure, e colleziona acquisizioni pesanti: LinkedIn (26 miliardi, 2016), GitHub (7,5 miliardi, 2018), Activision Blizzard (69 miliardi, 2023).

La mossa che ridefinisce l'azienda è però una scommessa su altri: 1 miliardo di dollari a OpenAI nel 2019, saliti a circa 13 complessivi, in cambio dell'esclusiva cloud e dei modelli che alimentano Copilot dentro Windows, Office e GitHub. Nella crisi OpenAI del novembre 2023 è lui l'ago della bilancia: offre ad Altman e ai suoi una divisione dedicata, accelerando di fatto la reintegrazione.

Nel marzo 2024, per non dipendere da un solo fornitore, ingaggia Mustafa Suleyman, cofondatore di DeepMind e poi di Inflection AI (rilevata di fatto con un accordo da circa 650 milioni), e gli affida la nuova divisione Microsoft AI. A fine 2025 nasce il team «MAI Superintelligence».

A Build 2026 il risultato: debuttano sette modelli MAI sviluppati in casa, con il ragionatore MAI-Thinking-1 che segna il 97% sul benchmark di matematica AIME 25: il segnale che Microsoft vuole giocare la partita dei modelli in prima persona, oltre che come azionista e fornitore cloud di OpenAI.

Nasce e cresce a Pretoria, figlio di Maye, modella e dietologa canadese, e di Errol, ingegnere: un'infanzia difficile, tra il divorzio dei genitori, il rapporto tormentato con il padre e il bullismo feroce dei compagni, raccontata nelle due biografie di riferimento, quella di Ashlee Vance (2015) e quella di Walter Isaacson (2023). Rifugiato nei libri e nei computer, a dodici anni programma e vende per circa 500 dollari Blastar, un videogioco spaziale.

A 17 anni lascia il Sudafrica anche per evitare il servizio militare sotto l'apartheid, passa dal Canada, dove ha diritto di cittadinanza per parte materna, e arriva negli Stati Uniti, dove si laurea in fisica ed economia alla University of Pennsylvania. Nel 1995 abbandona un dottorato a Stanford dopo appena due giorni: è esplosa l'era di Internet.

Con il fratello Kimbal fonda Zip2, una guida cittadina online (nei primi tempi dorme in ufficio e si lava in palestra), venduta nel 1999 per circa 300 milioni di dollari. Con parte del ricavato fonda X.com, un servizio di pagamenti online che confluirà in quella che diventerà PayPal, ceduta a eBay nel 2002 per 1,5 miliardi.

Nello stesso 2002 fonda SpaceX per abbattere i costi dell'accesso allo spazio, dopo aver tentato invano di comprare razzi dismessi in Russia; nel 2004 diventa il principale investitore e poi CEO di Tesla. Il 2008 è l'anno della quasi-bancarotta doppia: i primi tre lanci del Falcon 1 falliscono, Tesla è a corto di cassa; il quarto lancio riesce e salva tutto. Nel decennio successivo arrivano i razzi riutilizzabili, la Model 3 e, nel 2021, il titolo di uomo più ricco del mondo.

Nel 2015 è tra i fondatori e finanziatori di OpenAI (sua l'insistenza sul non profit), ma ne lascia il board nel 2018 per il conflitto d'interessi con l'AI che Tesla sviluppa per la guida autonoma; negli anni successivi diventerà uno dei critici legali più accaniti della sua trasformazione commerciale.

Compra Twitter per 44 miliardi di dollari nell'ottobre 2022 e lo ribattezza X l'anno dopo. Nel luglio 2023 fonda xAI, dichiaratamente «per capire la vera natura dell'universo», ma anche per sfidare l'azienda che aveva contribuito a creare.

Il tratto distintivo di xAI è la velocità brutale d'esecuzione: Colossus, il supercomputer di Memphis, viene assemblato con 100mila GPU in appena 122 giorni, un tempo che i costruttori di data center consideravano impossibile. Nel marzo 2025 xAI ingloba X, e con l'ex social network i suoi dati in tempo reale: il carburante di Grok.

Nel febbraio 2026 la mossa più audace: la fusione con SpaceX in un unico gruppo da 1.250 miliardi di dollari di valutazione combinata, in rotta verso la quotazione in borsa, con l'idea, molto muskiana, di mettere sotto lo stesso tetto razzi, satelliti e intelligenza artificiale (TechCrunch).

Il più giovane della compagnia, classe 1992, cresce nella regione parigina, figlio di un padre imprenditore e di una madre insegnante di fisica. Brillante in matematica, percorre la via maestra dell'élite scientifica francese: l'École Polytechnique, poi un master all'ENS, fino al dottorato in machine learning applicato al neuroimaging (insegnare alle macchine a leggere le risonanze magnetiche del cervello), discusso nel 2018 a Paris-Saclay.

Nel 2020 entra nel laboratorio parigino di DeepMind. In tre anni firma alcuni dei lavori chiave dell'epoca: il modello multimodale Flamingo e soprattutto «Chinchilla» (2022), lo studio che ribalta le convinzioni del settore dimostrando che i modelli dell'epoca erano troppo grandi e addestrati con troppi pochi dati. Le «leggi di Chinchilla» diventano il manuale di efficienza di tutti i laboratori.

La frustrazione per la chiusura crescente dei grandi lab, sempre meno paper e sempre più segreti industriali, lo convince a mettersi in proprio. Nell'aprile 2023, con Guillaume Lample e Timothée Lacroix, ex Meta AI e creatori del primo Llama, conosciuti ai tempi del Polytechnique, fonda Mistral AI a Parigi.

Quattro settimane dopo la fondazione, ancora senza prodotto e con un memo di poche pagine, chiudono un seed round da 105 milioni di euro, il più grande mai raccolto in Europa a quello stadio, guidato da Lightspeed con Xavier Niel ed Eric Schmidt tra gli investitori.

Il debutto è iconoclasta: nel settembre 2023 Mistral 7B viene distribuito con un semplice link torrent, senza comunicato stampa né demo. Il modello, piccolo ed efficientissimo, batte rivali ben più grandi, e lo stile minimalista diventa il marchio di fabbrica del laboratorio.

Mensch si ritaglia anche un ruolo pubblico raro per un CEO trentenne: davanti ai parlamenti e ai governi europei sostiene che l'Europa non possa permettersi di dipendere dai modelli americani o cinesi, e costruisce Mistral come «il campione europeo»: pesi aperti Apache 2.0, efficienza computazionale, deployment «sovrani» per governi e imprese.

Nel settembre 2025 la consacrazione industriale: ASML, il monopolista europeo delle macchine litografiche per i chip, investe 1,3 miliardi di euro e ne diventa il primo azionista: un asse tutto europeo tra chi fabbrica gli strumenti dei semiconduttori e chi ci addestra sopra i modelli.

A metà 2026 l'azienda tratta un nuovo round a una valutazione di circa 23 miliardi di dollari, con ricavi ricorrenti annuali oltre i 400 milioni, moltiplicati per venti in dodici mesi (TechCrunch).

Nasce nel 1985 a Zhanjiang, città costiera della provincia meridionale del Guangdong, in una famiglia modesta: il padre è maestro elementare. Studente prodigio in matematica, entra all'Università di Zhejiang, una delle più quotate della Cina, dove si laurea in ingegneria elettronica e prende un master in ingegneria dell'informazione con una tesi sui sistemi di visione artificiale a basso costo.

La prima carriera è la finanza: negli anni dopo la laurea sperimenta con alcuni compagni di università il trading algoritmico basato sul machine learning, e nel 2015 cofonda High-Flyer, un hedge fund quantitativo che al picco arriverà a gestire l'equivalente di oltre dieci miliardi di dollari.

La mossa più lungimirante è infrastrutturale: nel 2019 High-Flyer costruisce il supercomputer Fire-Flyer 1, e nel 2021 il successore con diecimila GPU A100, comprate prima che le restrizioni americane all'export di chip avanzati, nel 2022, le rendessero inaccessibili. Una scorta che si rivelerà decisiva.

Nel maggio 2023 fonda DeepSeek come costola di ricerca di High-Flyer: niente capitale di rischio esterno, niente pressione a monetizzare, assunzioni concentrate su giovanissimi laureati delle università cinesi. In una delle sue rarissime interviste, al magazine cinese Waves/36Kr (tradotta da ChinaTalk), spiega l'obiettivo: non i profitti ma l'AGI, e la fine del «gap di un anno» tra la Cina e l'Occidente.

Il primo terremoto è commerciale: nel maggio 2024 DeepSeek-V2 offre prestazioni competitive a prezzi così bassi da scatenare una guerra tariffaria tra i colossi cinesi: la stampa lo battezza «il Pinduoduo dell'AI». Nel dicembre 2024 il rapporto tecnico di V3 dichiara un costo di addestramento di circa 5,6 milioni di dollari: una frazione minuscola dei budget americani.

Il 20 gennaio 2025 arriva il «momento Sputnik»: esce R1, modello di ragionamento open source che eguaglia i rivali americani. L'app di DeepSeek vola in testa agli store, e il 27 gennaio NVIDIA perde 589 miliardi di dollari di capitalizzazione in un solo giorno, il tonfo più grande della storia di Wall Street per un singolo titolo.

Nel giro di poche settimane Liang passa da sconosciuto a simbolo nazionale: viene ricevuto dal premier Li Qiang e nel febbraio 2025 siede al simposio degli imprenditori convocato da Xi Jinping, accanto ai fondatori di Alibaba e Huawei. Lui, però, non cambia stile: nessun profilo social, pochissime apparizioni, nessuna foto a licenza libera.

La linea resta quella dichiarata a Waves: open source radicale, efficienza estrema, ricerca prima dei ricavi, una linea confermata nel 2026 dalla serie V4, distribuita ancora una volta con pesi aperti e licenza MIT.

Nasce a Tainan, Taiwan; la famiglia si sposta in Thailandia e a nove anni lui e il fratello vengono mandati soli negli Stati Uniti, da uno zio. Per un equivoco finisce iscritto alla Oneida Baptist Institute, in Kentucky: non un collegio d'élite ma un istituto per ragazzi difficili, dove pulisce i bagni e impara, dirà poi, a non temere niente. La famiglia si riunisce infine in Oregon.

Da adolescente è un talento nazionale di ping pong (a quindici anni sale sul podio dei campionati americani juniores di doppio) e lavora come lavapiatti e cameriere da Denny's, un dettaglio che tornerà in modo quasi profetico. Si laurea in ingegneria elettrica alla Oregon State University, dove conosce la compagna di laboratorio Lori, futura moglie, e prende poi un master a Stanford studiando di sera, mentre già lavora.

La gavetta è da progettista di chip: prima ad AMD, poi a LSI Logic, dove incrocia due ingegneri di Sun Microsystems, Chris Malachowsky e Curtis Priem. Nel 1993, a un tavolo di un Denny's di East San Jose (oggi c'è una targa commemorativa sul separé), i tre fondano NVIDIA con l'idea di costruire chip specializzati per la grafica 3D dei videogiochi. Huang inizia il giorno del suo trentesimo compleanno.

I primi anni sono quasi fatali: i chip NV1 e NV2 puntano su un'architettura sbagliata e l'accordo con Sega naufraga; l'azienda arriva a un mese dalla cassa integrazione totale prima che il RIVA 128, nel 1997, la salvi. Ne nasce il motto che Huang ripete ancora oggi ai dipendenti: «la nostra azienda è a trenta giorni dal fallimento». L'IPO arriva nel gennaio 1999.

Nell'ottobre 1999 il colpo di marketing e d'ingegneria: la GeForce 256, che NVIDIA battezza per prima «GPU», graphics processing unit. La scommessa decisiva arriva però nel 2006 con CUDA, la piattaforma che permette di usare le GPU per calcoli generici: un investimento massiccio che Wall Street considera per anni uno spreco senza applicazioni, tanto da deprimere il titolo.

La rivincita ha una data: nel 2012 AlexNet, la rete neurale di Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever e Geoffrey Hinton, vince la sfida di riconoscimento immagini ImageNet addestrandosi su due GeForce da gaming. Il deep learning esplode, e trova in CUDA l'unica infrastruttura software pronta: il fossato competitivo che i rivali inseguono ancora oggi.

Da allora NVIDIA passa da fornitore di schede video per videogiocatori a infrastruttura dell'intero settore: quasi tutti i modelli citati in queste pagine si addestrano sui suoi chip, dalle architetture Hopper a Blackwell e Rubin. La sua storia è raccontata in due biografie recenti: «The Nvidia Way» di Tae Kim (2024) e «The Thinking Machine» di Stephen Witt (2025).

Icona riconoscibile per la giacca di pelle nera d'ordinanza e per il tatuaggio del logo NVIDIA sul braccio, fatto quando il titolo superò i 100 dollari, guida l'azienda da 33 anni, una longevità unica nella Silicon Valley. Nel 2025 NVIDIA è la prima azienda della storia a superare i 4.000 miliardi di capitalizzazione; pochi mesi dopo, la prima oltre i 5.000 miliardi.