La corsa globale all’intelligenza artificiale sta entrando in una nuova fase. Se fino a pochi mesi fa l’attenzione era concentrata quasi esclusivamente sulle GPU di NVIDIA e AMD, oggi emerge con sempre maggiore chiarezza che l‘intera filiera hardware dell’AI sta diventando un fattore critico. CPU server, packaging avanzato, chip proprietari e capacità dei data center sono ormai elementi imprescindibili per sostenere la crescita dei modelli generativi e degli agenti AI.
Tre notizie emerse nelle ultime ore fotografano perfettamente questa evoluzione: Google Cloud continua a crescere a ritmi record investendo centinaia di miliardi nell’infrastruttura AI, Intel e AMD stanno siglando contratti pluriennali con i clienti cinesi per assicurare la disponibilità delle CPU server, mentre il produttore olandese BE Semiconductor Industries (Besi) registra un’impennata degli ordini grazie alla crescente domanda di tecnologie di packaging avanzato.
Google Cloud cresce dell’82% e Alphabet aumenta ancora gli investimenti
Alphabet ha chiuso il secondo trimestre del 2026 con ricavi pari a 119,8 miliardi di dollari, superando le aspettative del mercato. A trainare i risultati è stata soprattutto Google Cloud, che ha registrato una crescita dell’82%, raggiungendo 24,8 miliardi di dollari, il miglior trimestre della sua storia.
Per la prima volta, inoltre, Google ha contabilizzato ricavi derivanti dalla vendita diretta dei propri acceleratori TPU (Tensor Processing Unit), segnale che l’azienda non utilizza più i chip proprietari soltanto per i propri servizi cloud, ma sta iniziando a trasformarli in un business autonomo.
Parallelamente Alphabet ha aumentato ancora una volta la previsione di investimenti in conto capitale per il 2026, portandola tra 195 e 205 miliardi di dollari, contro i 180-190 miliardi indicati in precedenza. La conseguenza è stata il primo trimestre con free cash flow negativo, pari a -5,9 miliardi di dollari, mentre il mercato ha reagito con prudenza penalizzando il titolo.
Il messaggio è chiaro: la domanda di capacità AI continua a superare l’offerta disponibile e gli hyperscaler sono costretti ad accelerare ulteriormente gli investimenti in data center, networking, chip proprietari ed energia per sostenere la crescita.
Non solo GPU: anche le CPU server diventano difficili da reperire
Se le GPU rappresentano il motore dell’intelligenza artificiale, le CPU continuano a essere indispensabili per orchestrare i carichi di lavoro, gestire storage, networking e coordinare i cluster di acceleratori.
Secondo Reuters, Intel e AMD hanno iniziato a firmare accordi pluriennali di fornitura con i principali clienti cinesi per garantire la disponibilità delle CPU server in un contesto di domanda senza precedenti.
Le fonti parlano di aumenti dei prezzi superiori al 40% dall’inizio dell’anno per alcuni processori server, mentre i tempi di consegna di alcune piattaforme Intel arrivano fino a sei mesi.
Il fenomeno dimostra come il boom dell’AI stia esercitando pressione sull’intera catena produttiva dei server. Non si tratta più soltanto di acquistare GPU NVIDIA o AMD: servono CPU, memoria HBM, switch di rete ad altissima velocità, storage e sistemi di raffreddamento sempre più sofisticati.
Per Intel e AMD la situazione rappresenta un’opportunità per aumentare la visibilità sugli ordini e consolidare i rapporti con i grandi operatori cloud e internet, mentre per gli acquirenti significa dover pianificare gli investimenti con maggiore anticipo e affrontare costi sempre più elevati.
Il packaging avanzato diventa un asset strategico
La terza notizia riguarda un segmento spesso poco visibile ma destinato ad assumere un ruolo sempre più centrale: il packaging dei semiconduttori.
BE Semiconductor Industries (Besi), uno dei principali produttori mondiali di apparecchiature per il packaging avanzato, ha annunciato un aumento degli ordini del 128,8% rispetto allo stesso periodo dello scorso anno, raggiungendo 292,9 milioni di euro.
La crescita è trainata dalla domanda di tecnologie destinate ai sistemi AI, ai data center, alla fotonica e soprattutto all’hybrid bonding, una tecnica che consente di collegare direttamente chip e componenti con densità molto superiore rispetto ai metodi tradizionali.
Questo approccio permette di realizzare processori più potenti, più efficienti e con minori consumi energetici, caratteristiche indispensabili per la prossima generazione di acceleratori AI.
Per questo motivo il packaging avanzato sta rapidamente assumendo un’importanza strategica paragonabile a quella delle stesse fonderie.
L’infrastruttura AI entra in una nuova fase
Le tre notizie raccontano una trasformazione profonda del mercato.
Per anni il dibattito si è concentrato quasi esclusivamente sulle GPU. Oggi emerge invece che la vera competizione riguarda l’intera infrastruttura necessaria a sostenere l’intelligenza artificiale.
Gli hyperscaler investono centinaia di miliardi di dollari per aumentare la capacità dei data center, i produttori di CPU cercano di garantire forniture stabili attraverso contratti pluriennali, mentre aziende specializzate nel packaging avanzato diventano protagoniste di una filiera sempre più complessa.
In questo scenario, il vantaggio competitivo non dipenderà soltanto dalla disponibilità dei migliori acceleratori AI, ma dalla capacità di controllare ogni componente dell’infrastruttura: semiconduttori, packaging, networking, alimentazione elettrica e software di orchestrazione.
Il futuro sarà sempre più integrato
La crescita record di Google Cloud, la pressione sulla disponibilità delle CPU server e il boom del packaging avanzato indicano che il mercato sta entrando in una fase di integrazione verticale.
I grandi operatori cloud non si limiteranno più ad acquistare hardware dai produttori tradizionali, ma svilupperanno sempre più chip proprietari, controlleranno direttamente parte della filiera produttiva e investiranno nella progettazione dell’intera piattaforma AI.
Per il mercato enterprise questo significa che la competitività futura non sarà determinata esclusivamente dalla qualità dei modelli di intelligenza artificiale, ma dalla capacità di costruire infrastrutture complete, scalabili ed economicamente sostenibili in grado di supportare la prossima generazione di applicazioni AI.
