La Macchina Pensante: Jensen Huang, Nvidia e il Futuro Plasmato dai Chip, Secondo Stephen Witt

I. Introduzione: La Macchina Pensante e l’Architetto del Futuro dell’IA

Nel giugno del 2024, un’azienda fondata trentuno anni prima in un ristorante della catena Denny’s ha raggiunto un traguardo sbalorditivo: Nvidia è diventata la società di maggior valore al mondo.¹ Questo evento, catalizzato dalla frenesia degli investimenti seguita al lancio di ChatGPT e dalla crescente consapevolezza del ruolo centrale di Nvidia nell’alimentare la rivoluzione dell’intelligenza artificiale (IA), ha segnato l’apice di un’ascesa quasi incredibile.³ Come ha fatto un produttore di componenti per videogiochi, considerato per anni un attore di nicchia, a trasformarsi nel dominatore incontrastato dell’hardware per l’IA, reinventando di fatto il concetto stesso di computer?³

È a questa domanda fondamentale, e a molte altre correlate, che cerca di rispondere il giornalista Stephen Witt nel suo libro “The Thinking Machine: Jensen Huang, Nvidia, and the World’s Most Coveted Microchip” (Edizione Inglese, Copertina flessibile – 8 aprile 2025).³ Pubblicato in un momento in cui l’interesse pubblico per l’IA generativa e per Nvidia stessa raggiungeva il suo culmine, il libro si propone non solo come una biografia o una storia aziendale, ma come una finestra cruciale sull'”ecosistema intellettuale, culturale ed economico” che ha permesso l’emergere di un’IA superpotente.¹ La sua ambizione è quella di essere la “storia definitiva” di questa trasformazione tecnologica epocale.¹ La coincidenza temporale tra la pubblicazione del libro e il picco di valutazione di Nvidia non è casuale; il libro stesso diventa quasi un artefatto culturale, un documento che cattura e cerca di definire la narrativa di un momento cruciale nella storia della tecnologia, proprio mentre questo si sta svolgendo.⁸

Questo articolo si addentra nell’universo descritto da Witt, utilizzando “The Thinking Machine” come filo conduttore per esplorare le molteplici sfaccettature di questa storia. Chi è Jensen Huang, il carismatico e “feroce” leader ³ che ha guidato Nvidia fin dalla sua fondazione? Come ha fatto l’azienda a evolversi dalla vendita di schede grafiche per giochi alla fornitura di supercomputer da centinaia di milioni di dollari?³ Quale futuro, “straordinario e terrificante” ¹, prefigura la tecnologia Nvidia secondo la narrazione di Witt? Analizzeremo il ritratto che Witt fa di Huang, seguiremo il percorso tecnologico e strategico di Nvidia come raccontato nel libro, esploreremo la visione del futuro dell’IA presentata, valuteremo lo stile e la prospettiva dell’autore e, infine, collocheremo criticamente “The Thinking Machine” nel contesto di altre fonti e della realtà di mercato. Il libro di Witt rimarrà il nostro punto di riferimento costante, la lente attraverso cui osservare l’ascesa di Nvidia e l’alba dell’era dell’IA.

II. L’Uomo Dietro la Rivoluzione: Jensen Huang Secondo Stephen Witt

Al centro della narrazione di Stephen Witt si erge la figura di Jensen Huang, co-fondatore e unico CEO nella storia di Nvidia.¹ Witt, secondo quanto riportato, ha goduto di un “accesso senza precedenti” a Huang stesso, ai suoi amici, investitori e dipendenti, permettendogli di documentare “per la prima volta” l’epica ascesa dell’azienda e del suo leader iconoclasta.³ Il risultato è descritto come una “biografia vivace” ¹, ma anche come “qualcosa di più interessante e rivelatore” ³: un’analisi profonda dell’uomo che è diventato una delle figure più influenti della Silicon Valley.³

Il libro traccia il percorso di Huang fin dalle sue origini. Nato a Taipei, Taiwan, nel 1963, si trasferì da bambino a Tainan e poi, a cinque anni, in Thailandia a seguito del lavoro del padre, ingegnere chimico.¹³ La madre, insegnante, iniziò a preparare lui e il fratello al futuro trasferimento negli Stati Uniti insegnando loro dieci parole inglesi al giorno scelte a caso dal dizionario.¹³ A nove anni, a causa dell’instabilità regionale dovuta alla guerra del Vietnam, Jensen e suo fratello furono mandati a vivere con uno zio a Tacoma, Washington.¹⁴

Poco dopo, iniziò una delle esperienze formative più difficili, ma forse più significative, della sua giovinezza. Lo zio li iscrisse all’Oneida Baptist Institute nel Kentucky rurale, scambiandolo per una prestigiosa scuola privata.¹⁴ In realtà, era una scuola religiosa correttiva per ragazzi “difficili”. Lì, Huang, descritto come un “immigrato asiatico sottodimensionato con i capelli lunghi e un inglese fortemente accentato” ¹³, subì bullismo e violenze, fu costretto a pulire i bagni ogni giorno mentre il fratello lavorava nei campi di tabacco.¹³ Fu in questo ambiente ostile che imparò a giocare a ping-pong (diventando poi un giocatore di livello nazionale), si unì alla squadra di nuoto e, secondo quanto riferito, insegnò a leggere al suo compagno di stanza analfabeta in cambio di lezioni su come sollevare pesi.¹³ Questa esperienza, per quanto dura, sembra aver forgiato una notevole resilienza.

Riunitasi la famiglia in Oregon, Huang frequentò la Aloha High School, eccellendo negli studi, saltando due classi e diplomandosi a sedici anni.¹³ A quindici anni iniziò a lavorare nel turno di notte presso un ristorante Denny’s locale, svolgendo mansioni di lavapiatti, aiuto cameriere e cameriere tra il 1978 e il 1983.¹³ Huang stesso ha sottolineato come questi primi lavori gli abbiano insegnato disciplina, efficienza e il valore del duro lavoro, principi che avrebbero influenzato il suo stile di leadership.¹⁷ Il legame con Denny’s assume una valenza quasi simbolica, considerando che proprio in un Denny’s di San Jose sarebbe stata fondata Nvidia anni dopo.¹ Questo motivo ricorrente, che collega l’umile lavoro giovanile al luogo di nascita di un colosso tecnologico, rafforza la narrazione dell’improbabile ascesa e ancora la straordinaria storia di Nvidia in origini accessibili e quasi mitiche.²

Dopo il liceo, Huang conseguì una laurea in ingegneria elettrica presso la Oregon State University (dove incontrò la futura moglie, Lori Mills) nel 1984 e, successivamente, mentre già lavorava nella Silicon Valley presso LSI Logic e Advanced Micro Devices (AMD), ottenne un master nella stessa disciplina a Stanford nel 1992.¹³

Il ritratto che Witt dipinge della leadership di Huang è complesso e sfaccettato. Emerge innanzitutto la figura del visionario strategico: colui che, più di un decennio fa, sulla base di “pochi promettenti risultati scientifici” ³, intuì il potenziale trasformativo dell’IA e scommise coraggiosamente l’intero futuro della sua azienda su questa tecnologia nascente, sfidando lo scetticismo di Wall Street.³ Huang viene descritto come un leader che gioca “la più lunga delle partite lunghe” ¹⁸, spingendo una “visione radicale per l’informatica” ³ e identificando mercati con una “domanda infinita” di potenza di calcolo.¹⁹

Accanto al visionario, c’è il leader implacabile e feroce. Witt lo descrive come “risoluto”, “feroce”, “intransigente”, “determinato” ³, dotato di un’etica del lavoro “stacanovista”.¹ Fonti esterne al libro menzionano il suo stile di gestione talvolta caratterizzato da “rabbia e urla” ²⁰ e la sua tendenza a essere diretto, quasi brutale, nel comunicare le proprie opinioni.²¹ Tuttavia, questa durezza sembra coesistere con una profonda lealtà verso le persone ¹ e una capacità di ispirare e trattenere collaboratori di lunga data, nonostante le alte aspettative.²⁰

Un aspetto particolarmente interessante, forse enfatizzato da Witt, è la motivazione profonda di Huang. Più che dall’avidità o dall’ego, sembra essere spinto da un’ansia costante, dalla paura del fallimento e della disgrazia per Nvidia.¹⁹ Questa ansia lo porta a una ricerca incessante di innovazione, a essere ossessionato dall’evitare il “dilemma dell’innovatore” – il rischio che un leader di mercato affermato venga soppiantato da aziende più agili.¹⁸ È un leader tecnico e pratico, un ingegnere elettrico nel cuore ¹³, profondamente coinvolto nei dettagli, che usa la lavagna come strumento primario di comunicazione e ragionamento, alternando il ruolo di insegnante e studente per stimolare il pensiero collaborativo.²²

Nonostante l’accesso ottenuto da Witt, Huang rimane una figura in parte sfuggente e isolata.¹ Egli stesso ammette di non amare auto-analizzarsi ²⁰, e il ritratto che ne emerge è quello di un uomo “indispensabile, sfuggente e isolato”, il mago dell’hardware dietro macchine che sfiorano la senzienza.¹

La narrazione, come riportata dalle recensioni, spesso sottolinea l’immagine di Huang come un “esile immigrato taiwanese” ¹ che ha costruito il motore della rivoluzione dell’IA. Questo framing narrativo, pur evidenziando un’innegabile storia di successo e realizzazione del “sogno americano”, potrebbe tendere a romanticizzare la figura, bilanciando o forse mettendo in ombra gli aspetti più duri e spietati del suo acume imprenditoriale e del suo stile di leadership, anch’essi presenti nel racconto di Witt.³ È un’abile costruzione narrativa che rende la storia più avvincente e universalmente attraente, quasi un “resoconto delizioso”.¹

III. Dai Pixel all’Intelligenza: Il Viaggio di Nvidia Narrato da Witt

Il racconto di Stephen Witt, secondo le descrizioni disponibili, non si limita a delineare la figura del suo protagonista, ma ricostruisce meticolosamente il percorso trentennale di Nvidia, un viaggio che l’ha trasformata da startup focalizzata su una nicchia di mercato a colosso tecnologico globale.³ La storia inizia nel 1993, in quel famoso Denny’s di East San Jose, dove Jensen Huang, insieme a Chris Malachowsky e Curtis Priem – tutti con esperienza nella progettazione di microchip – decisero di fondare Nvidia.¹³ L’obiettivo iniziale era ambizioso ma focalizzato: creare processori grafici ad alte prestazioni per il mercato allora emergente dei videogiochi per PC.³

Partendo con un capitale di soli $40,000, la neonata azienda riuscì presto ad assicurarsi un investimento iniziale di $20 milioni da società di venture capital come Sequoia Capital, un passo cruciale che fornì non solo le risorse finanziarie, ma anche la credibilità necessaria per affrontare i primi anni, descritti come difficili e costellati di sfide.¹⁴ Il libro di Witt probabilmente indugia su questi momenti formativi, sulle “esperienze vicine alla morte” e sulle “prese al volo” (come le definisce lo stesso Huang) che hanno caratterizzato i primi tempi.²⁰ Il fallimento del primo prodotto, l’NV1 nel 1995, fu una lezione costosa ma fondamentale.²⁴ Da quell’insuccesso, Nvidia imparò e si riprese con il lancio del RIVA 128 nel 1997 e, soprattutto, del RIVA TNT nel 1998, chip che iniziarono a far conoscere il nome dell’azienda e a dimostrarne le capacità tecnologiche.²³

La vera svolta, un momento chiave nella narrazione di Witt, arrivò nel 1999 con il lancio della GeForce 256, che Nvidia stessa definì la “prima GPU (Graphics Processing Unit) al mondo”.²³ Witt probabilmente sottolinea come questo non fosse solo un avanzamento nella grafica dei videogiochi. La GeForce 256, grazie alla sua capacità di gestire trasformazioni e illuminazione direttamente sull’hardware (T&L), liberava la CPU del computer da questi compiti intensivi, rappresentando un passo fondamentale verso il concetto di calcolo accelerato e parallelo che sarebbe diventato il marchio di fabbrica di Nvidia.²¹ L’introduzione successiva degli shader programmabili con la GeForce 3 nel 2001 consolidò ulteriormente questa direzione, permettendo una flessibilità e un realismo grafico senza precedenti.²⁵ Questi anni furono segnati anche da un’intensa competizione, in particolare con ATI (poi acquisita da AMD), che spinse Nvidia a innovare costantemente.²⁵

Se la GPU ha rappresentato l’hardware rivoluzionario, il vero catalizzatore della trasformazione di Nvidia in una potenza del calcolo generale e, successivamente, dell’IA, è stato il lancio nel 2006 di CUDA (Compute Unified Device Architecture).²⁵ È plausibile che Witt dedichi ampio spazio a questo sviluppo, elevandolo da semplice strumento software a perno strategico fondamentale. CUDA è una piattaforma di calcolo parallelo e un modello di programmazione (derivato dal C++) che ha permesso agli sviluppatori di sfruttare l’enorme potenza di calcolo parallelo delle GPU Nvidia non solo per la grafica, ma per una vasta gamma di compiti computazionalmente intensivi (GPGPU – General-Purpose computing on Graphics Processing Units).²⁵

L’impatto di CUDA è stato profondo e trasformativo. Ha reso accessibile l’accelerazione GPU a ricercatori e sviluppatori in campi come la simulazione scientifica e, soprattutto, l’intelligenza artificiale.²⁸ È grazie a CUDA e alle GPU Nvidia che esperimenti fondamentali nel deep learning, come l’addestramento di AlexNet nel 2012 (che ha richiesto trilioni di operazioni matematiche), sono diventati fattibili, riducendo i tempi di addestramento da settimane a giorni.²⁷ CUDA non è stata solo un’innovazione tecnica; è stata una mossa strategica geniale. Ha creato un vasto ecosistema di sviluppatori (oltre 5 milioni oggi), librerie software ottimizzate (come cuDNN per il deep learning, cuBLAS per l’algebra lineare), e applicazioni accelerate (oltre 3.700).²⁶ Questo ecosistema ha reso l’hardware Nvidia incredibilmente “appiccicoso” (sticky), creando un vantaggio competitivo formidabile, un “fossato” (moat) che i concorrenti faticano enormemente a replicare.²⁴ Witt, con la sua attenzione alle dinamiche di disruption tecnologica, avrà certamente colto e narrato l’importanza strategica di questo passaggio: CUDA ha trasformato la GPU da motore grafico a piattaforma di calcolo universale, aprendo le porte al dominio sull’IA.

Guidata dalla visione di Huang, Nvidia ha colto prima di altri il potenziale nascente del deep learning.²⁰ L’azienda ha quindi operato un audace pivot strategico, riorientando le proprie risorse e scommettendo il proprio futuro sul mercato dell’IA, un mercato che all’epoca (intorno al 2012-2013) era considerato “non provato” o addirittura un “mercato da zero miliardi di dollari”.³ Questa scommessa a lungo termine, fatta sfidando la logica di mercato prevalente e le aspettative di Wall Street ³, è centrale nel racconto di Witt. Ha portato Nvidia a evolversi dalla vendita di componenti per schede a basso costo alla fornitura di complessi e costosissimi supercomputer e “fabbriche di IA”.³

Il libro di Witt, pur concentrandosi su questo asse portante (gaming -> GPU -> CUDA -> AI), toccherà probabilmente anche altre iniziative di diversificazione che hanno caratterizzato la storia recente di Nvidia: l’incursione nel mobile con i chip Tegra (che alimentano, ad esempio, la console Nintendo Switch) ²³, la crescente importanza dei data center ³², lo sviluppo della piattaforma DRIVE per veicoli autonomi ²³, e la creazione di Omniverse per la simulazione e i digital twin.¹⁹ Anche acquisizioni strategiche come quella di Mellanox nel 2019, volta a rafforzare le capacità nel networking per data center, troveranno probabilmente spazio nella narrazione.²³

Emergono così due temi chiave che Witt probabilmente esplora attraverso la storia di Nvidia. Il primo è il valore della pazienza strategica e del rischio calcolato. L’ascesa di Nvidia non è stata fulminea; ha richiesto trent’anni, la capacità di superare fallimenti (come l’NV1) e crisi ²⁰, e la lungimiranza di investire massicciamente in un mercato, quello dell’IA, il cui potenziale si è manifestato pienamente solo un decennio dopo la scommessa iniziale.³ Questo contrasta fortemente con la visione a breve termine che spesso domina il mondo aziendale. Il secondo tema è il ruolo cruciale, forse sottovalutato dal grande pubblico, di CUDA come perno strategico. Non è solo l’hardware (la GPU) ad aver determinato il successo, ma la piattaforma software che ne ha sbloccato il potenziale per il calcolo generale, creando un ecosistema difficile da eguagliare e assicurando a Nvidia una posizione dominante nell’era dell’IA.²⁶

IV. Il Motore del Domani: Il Futuro dell’IA Visto da “The Thinking Machine”

Attraverso le pagine di “The Thinking Machine”, Stephen Witt posiziona Nvidia non semplicemente come un’azienda di successo, ma come l’entità che sta attivamente “inventando il futuro”.⁷ La tesi centrale, veicolata tramite le parole e le azioni di Jensen Huang, è che Nvidia fornisca il motore indispensabile, l’infrastruttura fondamentale – quasi “possedendo il teatro” dove si svolge lo spettacolo dell’IA ¹⁹ – per quella che Huang stesso definisce la “prossima rivoluzione industriale”.¹ Witt arriva ad affermare, citando scienziati dell’IA, che senza le innovazioni di Huang e Nvidia, l’IA attuale sarebbe indietro di un decennio.¹⁹

Questa nuova era è alimentata da una nuova generazione di microchip Nvidia (architetture come Hopper, Ada Lovelace, e la più recente Blackwell ³¹) che sbloccano capacità trasformative in una miriade di settori. Witt, nel suo libro, esplora probabilmente in dettaglio queste applicazioni, che rappresentano la concretizzazione della visione di Nvidia:

• Data Center e Fabbriche di IA: Il cuore pulsante dell’IA moderna risiede nei data center. Nvidia domina questo spazio fornendo non solo le GPU, ma interi sistemi e piattaforme (come DGX e HGX) che fungono da “fabbriche di IA” ³⁶, progettate per addestrare ed eseguire i complessi e giganteschi modelli di IA generativa che stanno cambiando il modo in cui interagiamo con la tecnologia.³
• Veicoli Autonomi: Nvidia è un attore chiave nello sviluppo della guida autonoma, fornendo la piattaforma DRIVE – un sistema che combina hardware (GPU potenti) e software AI – per consentire ai veicoli di percepire l’ambiente circostante, prendere decisioni e guidare autonomamente.²³ Il libro probabilmente dettaglia le partnership con case automobilistiche (come Toyota ²³) e l’obiettivo di abilitare flotte di robotaxi e veicoli commerciali autonomi.³
• Robotica: L’ambizione si estende ai robot autonomi, inclusi quelli umanoidi (come il progetto GR00T ³⁸). Nvidia fornisce le piattaforme (come Jetson per l’edge AI ³⁹ e Isaac per lo sviluppo e la simulazione ⁴⁰) che permettono ai robot di percepire, ragionare e interagire con il mondo fisico in fabbriche, magazzini, ospedali e case.³ La simulazione tramite Omniverse gioca un ruolo cruciale nell’addestramento di questi robot in ambienti virtuali sicuri prima del dispiegamento nel mondo reale.¹⁹
• Sanità: Witt probabilmente esplora le ambiziose incursioni di Nvidia nel settore sanitario, dove l’IA e il calcolo accelerato promettono di rivoluzionare la diagnostica per immagini, la scoperta di farmaci, la genomica e la robotica chirurgica.³⁶ Piattaforme come Isaac for Healthcare ⁴⁰ e collaborazioni con aziende come GE HealthCare ⁴⁰ mirano a creare dispositivi medici più intelligenti e autonomi. Huang stesso ha parlato della visione a lungo termine di costruire un “compilatore biologico” basato su reti neurali.¹⁹
• Digital Twin e Simulazione (Omniverse): Una piattaforma strategica come Omniverse ¹⁹ consente di creare repliche digitali dettagliate e fisicamente accurate di ambienti, processi o prodotti reali. Questi “gemelli digitali” possono essere usati per progettare, testare, ottimizzare e simulare scenari complessi in settori come la manifattura, l’architettura, l’ingegneria e, come già visto, la robotica. Huang vede Omniverse come la prossima piattaforma fondamentale dopo CUDA.¹⁹
• Media e Intrattenimento: Le radici di Nvidia nel gaming continuano a influenzare il futuro dell’intrattenimento. La tecnologia RTX, che combina ray tracing e AI (tramite DLSS ²⁶), offre un realismo grafico senza precedenti. L’IA generativa, alimentata da Nvidia, promette inoltre di creare “avatar iperrealistici, nuovi film, arte e libri, generati su comando”.³

Tuttavia, il futuro dipinto da Witt, seguendo la visione di Huang, non è solo roseo. Viene descritto come intrinsecamente duale: “straordinario e terrificante”.³ Il libro riconosce che le implicazioni a lungo termine di questa potente IA “per la specie umana non possono essere conosciute”.⁹ Il ritratto di Huang e della sua creazione può risultare persino “inquietante” ¹, suggerendo una possibile disconnessione tra l’enorme potere tecnologico scatenato e la riflessione sulle sue conseguenze ultime.

Questo potenziale scollamento emerge forse con maggiore evidenza nel resoconto dello “scontro” tra Witt e Huang.²⁰ Quando il giornalista ha cercato di approfondire i rischi esistenziali legati all’IA, Huang si sarebbe mostrato inizialmente evasivo (“Sento che stai intervistando Elon [Musk] in questo momento, e io non sono quel tipo”) per poi diventare “irascibile e urlare”.²⁰ Questo episodio, se accuratamente riportato da Witt, potrebbe essere emblematico di un approccio focalizzato sulla costruzione degli strumenti e sul raggiungimento degli obiettivi di business, piuttosto che su una profonda interrogazione filosofica o etica delle implicazioni finali. Una domanda critica che il libro potrebbe sollevare, o lasciare irrisolta, è se chi costruisce le fondamenta del futuro senta anche la responsabilità di modellarne l’architettura etica.

Un elemento chiave della strategia di Nvidia, che Witt avrà probabilmente analizzato, è la decisione consapevole di posizionarsi come abilitatore dell’ecosistema AI, piuttosto che come concorrente diretto dei propri clienti.¹⁹ Fornendo l’hardware e la piattaforma software (CUDA e le relative librerie), Nvidia permette a aziende come OpenAI, Google, Meta e migliaia di startup di costruire le proprie applicazioni AI, senza temere che Nvidia stessa lanci un prodotto concorrente (ad esempio, un modello linguistico di grandi dimensioni per rivaleggiare con ChatGPT).¹⁹ Questa strategia, simile al modello di successo della fonderia TSMC ¹⁹, costruisce fiducia e consolida il ruolo indispensabile di Nvidia come fornitore dell’infrastruttura critica, le “picche e pale” della corsa all’oro dell’IA.

Infine, la narrazione complessiva, come emerge dalle recensioni, sembra spesso permeata da un senso di inevitabilità tecnologica. Frasi come la “fusione inevitabile dell’umanità con la tecnologia” ¹ e la presentazione di Nvidia come l’azienda che “inventa il futuro” ⁷ suggeriscono una traiettoria quasi predestinata. Sebbene i rischi (“terrificanti”) vengano menzionati ³, l’enfasi sembra cadere sulla potenza e sulla direzione apparentemente inarrestabile della tecnologia abilitata da Nvidia. È possibile che il racconto di Witt, pur riconoscendo le incognite, tenda a presentare Nvidia come il motore quasi fatale di questo futuro, forse sottovalutando le contingenze, le scelte alternative e i fattori esterni che pure concorrono a plasmare il percorso dell’IA.

V. Il Narratore: Stile e Prospettiva di Stephen Witt

Per comprendere appieno “The Thinking Machine”, è utile considerare l’autore, Stephen Witt, e il suo approccio alla scrittura. Witt è un giornalista e scrittore americano noto per i suoi lavori narrativi basati su ricerche approfondite, focalizzati su tecnologia, cultura e innovazione.¹⁰ La sua opera precedente più celebre è “How Music Got Free” ⁹, un libro acclamato e finalista per importanti premi letterari e di business.⁹ Quel libro analizzava la profonda disruption causata dalla tecnologia digitale (in particolare l’MP3 e la pirateria online) sull’industria musicale, tracciando le storie interconnesse di inventori, dirigenti, operai e hacker.⁴⁶ È importante notare che, nonostante alcune liste online lo associno erroneamente a “World Without Mind”, quel libro è in realtà opera di Franklin Foer.⁴⁸ La scrittura di Witt è apparsa su pubblicazioni prestigiose come The New Yorker, Financial Times, New York Magazine e The Wall Street Journal, attestando la sua reputazione nel panorama giornalistico.⁹

Lo stile di scrittura di Witt, come descritto nelle recensioni di “The Thinking Machine” e dei suoi lavori precedenti, è caratterizzato da diversi elementi chiave:

• Ricerca Approfondita (Deep Reporting): Un tratto distintivo è l’enfasi sulla ricerca meticolosa e sull’accesso a fonti primarie. Per “The Thinking Machine”, si parla di “accesso senza precedenti” a Huang e al suo entourage ³, elemento che promette un resoconto dettagliato e potenzialmente definitivo.⁴
• Narrazione Coinvolgente: Witt eccelle nel trasformare materiale complesso in una narrazione avvincente. Il libro è descritto come “page-turning” ⁴, “avvincente” ¹, “riveting” ³, capace di raccontare una “storia selvaggia dall’interno”.³ La sua abilità sta nel tessere i fatti in un racconto scorrevole e appassionante.⁵⁰
• Chiarezza e Accessibilità: Nonostante la complessità tecnica dell’argomento (hardware AI, processamento parallelo, modelli linguistici di grandi dimensioni), Witt è lodato per la sua capacità di spiegare questi concetti in modo chiaro e accessibile anche a un pubblico non specialistico, senza sacrificare la profondità.² La sua scrittura è definita dotata di “chiarezza” e “arguzia” (wit).¹⁰

Dal punto di vista della prospettiva e dell’approccio narrativo, Witt sembra concentrarsi sulla “storia improbabile” ³ e sulle “origini impensabili” ¹ di Nvidia e della tecnologia che ha sviluppato. Utilizza la biografia di Huang come una “finestra” per esplorare l’intero ecosistema che ha portato all’attuale era dell’IA.³ Il suo è un resoconto investigativo ³ che cerca di capire non solo cosa le persone di Nvidia abbiano fatto, ma anche come pensino – o non pensino – alle implicazioni più ampie delle loro invenzioni.³

L’accesso privilegiato ottenuto da Witt rappresenta un’arma a doppio taglio. Da un lato, permette una visione intima e dettagliata, potenzialmente ricca di aneddoti e retroscena inediti. Dall’altro, solleva interrogativi sulla potenziale influenza che tale accesso possa aver avuto sulla narrazione finale. Un accesso così stretto potrebbe portare a una prospettiva più favorevole o controllata, specialmente su temi sensibili come i rischi dell’IA, come suggerito dal presunto scontro tra Witt e Huang?²⁰ È una domanda legittima da porsi nell’analisi critica del libro.

L’esperienza pregressa di Witt come cronista della disruption tecnologica nell’industria musicale ⁴⁵ lo posiziona in modo unico per analizzare la rivoluzione portata da Nvidia nel campo dell’informatica e dell’IA. Avendo già studiato l’interazione complessa tra innovazione tecnologica (l’MP3), strategie aziendali, personalità chiave e impatto sociale (la trasformazione del consumo musicale) ⁴⁶, Witt applica probabilmente un framework analitico simile alla storia di Nvidia. Il suo focus non è solo sulla tecnologia in sé, ma sulle dinamiche della disruption: come una nuova tecnologia emerge, come viene adottata (o contrastata), come ridefinisce i mercati e come figure chiave ne guidano (o ne subiscono) il corso. Questo background suggerisce che “The Thinking Machine” non sia solo la storia di un’azienda, ma un’analisi più ampia dei meccanismi di cambiamento nell’era digitale.

VI. Contesto e Critica: “The Thinking Machine” Messo a Fuoco

Per valutare appieno il contributo di “The Thinking Machine”, è essenziale collocarlo nel panorama più ampio della letteratura su Nvidia, sull’IA e sulla storia della tecnologia, e analizzarne criticamente i punti di forza e le potenziali debolezze. Il libro di Witt emerge in un momento di grande interesse per Nvidia, quasi in contemporanea con un’altra opera significativa: “The Nvidia Way: Jensen Huang and the Making of a Tech Giant” di Tae Kim.¹⁸ Un confronto tra le due opere, basato sulle descrizioni disponibili, può illuminare l’approccio specifico di Witt.

Mentre “The Thinking Machine” sembra privilegiare una narrazione biografica incentrata su Huang (“lively biography” ¹) e sul percorso tecnologico che ha portato Nvidia al dominio dell’IA, con uno stile giornalistico avvincente (“page-turning” ⁴), “The Nvidia Way” pare concentrarsi maggiormente sulla cultura aziendale distintiva di Nvidia, sui principi di management di Huang e sulla sua ossessione per superare il “dilemma dell’innovatore”.¹⁸ Entrambi i libri si basano su interviste approfondite (Witt con “accesso senza precedenti” ³, Kim con “oltre cento interviste” ¹⁸), ma potrebbero offrire prospettive complementari: Witt più focalizzato sulla traiettoria storica e tecnologica guidata dal leader, Kim più sull’analisi interna della cultura e della strategia manageriale.

La tabella seguente riassume le differenze percepite basandosi sulle informazioni disponibili:

Tema Chiave	“The Thinking Machine” (Stephen Witt)	“The Nvidia Way” (Tae Kim)
Focus Primario	Biografia di Jensen Huang e storia dell’ascesa tecnologica di Nvidia verso l’IA 1	Cultura aziendale di Nvidia, principi di management di Huang, strategia per evitare il declino 18
Ritratto di Huang	Visionario, feroce, determinato, complesso, sfuggente; enfasi sulla sua traiettoria personale e sulle scommesse strategiche 1	Leader con stile insolito, maniacale nel lavoro; focus sui suoi principi di gestione e sulla sua influenza sulla cultura 18
Enfasi sulla Cultura	Meno centrale rispetto a Huang e alla tecnologia; esplora “come pensano” i Nvidiani 3	Centrale; analisi della cultura “distintiva” come motore del successo 18
Approfondimento Tecnico	Spiegazioni chiare di GPU, CUDA, AI per un pubblico ampio 2	Dettagliato sulla storia tecnologica e sulle scommesse (es. AI vista prima di altri) 18
Discussione Rischi IA	Menziona la dualità “straordinario/terrificante”; include confronto Witt-Huang sul tema 3	Meno evidente dalle descrizioni; focus maggiore sulla strategia aziendale
Stile Narrativo	Giornalismo narrativo, “page-turning”, avvincente, “insider story” 3	Storia aziendale approfondita, “riveting history”, “instant classic of business history” 18

Questa comparazione evidenzia come “The Thinking Machine” si distingua per il suo approccio narrativo centrato sulla figura del leader e sulla traiettoria tecnologica, rendendolo potenzialmente più accessibile e coinvolgente per un pubblico generale interessato alla storia umana dietro la rivoluzione tecnologica.

I punti di forza del libro di Witt, come emergono dalle recensioni e dalle descrizioni, sono notevoli:

• Ricerca e Accesso: La promessa di un resoconto basato su un accesso esteso e privilegiato è un punto di forza significativo, suggerendo profondità e dettaglio.³
• Narrazione Efficace: La capacità di Witt di trasformare una storia complessa in un racconto avvincente è universalmente riconosciuta.¹
• Ritratto Penetrante: Offre una visione sfumata di Huang e dell’ambiente in cui Nvidia è cresciuta.²
• Chiarezza Tecnica: Rende comprensibili concetti tecnologici ostici.²

Tuttavia, è possibile identificare anche potenziali debolezze, omissioni o bias:

• Il Paradosso dell’Accesso: Come accennato, un accesso così stretto a Huang potrebbe aver influenzato la prospettiva, forse limitando la critica su aspetti controversi o presentando una visione più allineata a quella del CEO, specialmente riguardo ai rischi dell’IA.²⁰
• Profondità sui Rischi dell’IA: Nonostante la menzione della natura “terrificante” dell’IA, resta da vedere se il libro affronti in modo esaustivo e critico le implicazioni etiche e sociali, o se tenda a privilegiare la celebrazione del successo tecnologico. Lo scontro con Huang potrebbe indicare una certa reticenza ad approfondire questo aspetto.²⁰
• Contesto Competitivo: Sebbene Nvidia sia il focus, è importante valutare se Witt contestualizzi adeguatamente la sua ascesa rispetto ai concorrenti (AMD, Intel, e le numerose startup emergenti come Cerebras, Groq, SambaNova ⁵²). Nvidia detiene una quota di mercato dominante nei data center (oltre il 90% secondo alcune stime ³¹), ma la competizione si sta intensificando, con AMD che guadagna terreno ³¹ e altri che propongono architetture alternative (wafer-scale ⁵³, LPU per l’inferenza ⁵³). Una narrazione troppo focalizzata sull’interno potrebbe trascurare queste dinamiche di mercato cruciali.

Un’ulteriore riflessione critica riguarda la possibile tensione tra la narrazione incentrata sul “Grande Uomo” e l’analisi dell’ecosistema. Sebbene Witt affermi di usare Huang come una “finestra” sul contesto più ampio ³, l’enfasi sulla sua visione singolare e sulla sua guida “feroce” ³ potrebbe involontariamente sottostimare il ruolo cruciale di altri fattori: il lavoro collettivo degli ingegneri, i contributi della ricerca accademica esterna, le dinamiche di mercato, gli investimenti di capitale e persino elementi di casualità o fortuna. Il confronto con “The Nvidia Way”, che sembra dare più peso alla cultura collettiva ¹⁸, potrebbe mettere in luce questo potenziale sbilanciamento.

Infine, mentre il libro spiega come Nvidia sia arrivata al successo, potrebbe non approfondire a sufficienza il perché questa specifica convergenza tecnologica (calcolo parallelo GPU + big data + algoritmi di deep learning) sia avvenuta proprio in quel momento, scatenando l’esplosione dell’IA. La storia di Nvidia è inserita in un contesto scientifico e tecnologico più vasto, che include decenni di ricerca accademica sull’IA e la disponibilità di enormi dataset grazie a Internet. Una valutazione completa dovrebbe considerare se Witt riesce a tessere efficacemente la storia di Nvidia all’interno di questa trama più ampia, rispondendo alla domanda implicita del “Perché ora?”.²⁴

VII. Conclusione: L’Eredità della Macchina Pensante

“The Thinking Machine” di Stephen Witt emerge come un resoconto fondamentale e tempestivo dell’ascesa di Nvidia e del suo enigmatico leader, Jensen Huang. Attraverso una narrazione avvincente, basata su ricerche approfondite e un accesso privilegiato, Witt traccia il percorso improbabile di un’azienda che, partita dalla nicchia dei videogiochi, è arrivata a definire l’infrastruttura stessa dell’era dell’intelligenza artificiale.³ Il libro illumina le scommesse audaci, le innovazioni tecnologiche cruciali come la GPU e CUDA, e la visione strategica implacabile di Huang che hanno trasformato Nvidia nel motore della “prossima rivoluzione industriale”.³

Pur offrendo spunti preziosi e un racconto coinvolgente, l’opera non è esente da potenziali punti critici, come la possibile influenza dell’accesso sulla prospettiva narrativa e la profondità con cui vengono affrontati i rischi intrinseci dell’IA.²⁰ Tuttavia, il suo valore come documento di un momento storico cruciale e come analisi di una delle aziende più influenti del nostro tempo è innegabile. Fornisce un punto di riferimento essenziale per chiunque cerchi di comprendere le forze che stanno plasmando il nostro futuro tecnologico.

Il libro ci lascia con l’immagine potente, ma anche ambivalente, di un futuro “straordinario e terrificante” ³, alimentato dalle tecnologie Nvidia. Le domande sul controllo, sull’etica e sull’impatto a lungo termine sulla società rimangono aperte, forse volutamente sospese nella narrazione di Witt. In definitiva, “The Thinking Machine” cattura l’essenza di Nvidia come la “macchina pensante” dietro le macchine pensanti, un’eredità complessa e in continua evoluzione, la cui storia è stata magistralmente raccontata, con i suoi punti di forza e le sue possibili ombre, da Stephen Witt.