NVIDIA ha investito 3,5 miliardi di dollari in obbligazioni convertibili emesse da MediaTek e ha esteso la collaborazione con il produttore taiwanese di semiconduttori alle prossime generazioni di infrastrutture AI, sistemi per l’elaborazione locale e piattaforme automotive. Il nuovo accordo tra NVIDIA e MediaTek comprende custom silicon per le AI factory, chip destinati a PC e workstation e piattaforme per software-defined vehicle.
Nelle infrastrutture AI, MediaTek adotterà NVIDIA NVLink Fusion per offrire a hyperscaler, cloud service provider e sviluppatori di frontier model – i modelli AI più avanzati – un percorso prevalidato per sviluppare custom XPU, acceleratori personalizzati, e integrarli in AI factory rack-scale connesse attraverso NVLink. Per l’elaborazione locale, le due società lavoreranno su più generazioni di chip RTX Spark e DGX Spark, combinando GPU NVIDIA e SoC MediaTek per PC consumer, supercomputer destinati agli sviluppatori AI e workstation enterprise. La collaborazione automotive proseguirà invece sulle piattaforme per veicoli AI-powered e software-defined.
Le due aziende mettono insieme accelerated computing, AI, grafica e software NVIDIA con le competenze MediaTek nel custom silicon, nell’high-performance computing, nella progettazione di SoC ad alta efficienza energetica, nel packaging avanzato, nelle interconnessioni e nella connettività.
Jensen Huang, fondatore e CEO di NVIDIA, riassume l’ampiezza del terreno comune: “L’AI sta trasformando ogni piattaforma di calcolo – dalle più grandi AI factory del mondo fino al PC e all’automobile”. Huang indica nelle competenze MediaTek su SoC, connettività, prestazioni ed efficienza energetica gli elementi che permettono alle due aziende di estendere l’accelerated computing NVIDIA a nuovi mercati e di offrire ai clienti maggiore libertà nella progettazione di sistemi AI differenziati.
Rick Tsai, vice chairman e CEO di MediaTek, lega direttamente l’investimento all’estensione della partnership: “L’investimento di NVIDIA rafforza una collaborazione che comprende infrastrutture AI cloud, elaborazione AI locale e automotive nell’era della physical AI”. La combinazione comprende l’ecosistema software e di accelerated computing NVIDIA e il portafoglio MediaTek dall’edge al cloud, insieme alle attività dell’azienda taiwanese nel custom silicon.
NVLink Fusion porta le custom XPU dal silicio al rack
MediaTek offrirà NVLink Fusion come base di progettazione per i clienti che sviluppano acceleratori AI personalizzati, con architetture destinate a evolvere insieme alle future generazioni NVIDIA.
NVLink Fusion è stato presentato da NVIDIA al Computex 2025 per consentire l’integrazione di CPU e XPU sviluppate da terzi nelle infrastrutture AI costruite intorno a NVLink. MediaTek figurava già tra i primi partner dell’ecosistema insieme a Marvell e Alchip Technologies, mentre Astera Labs, Synopsys e Cadence partecipavano sul fronte delle tecnologie di connettività e progettazione.
Con il nuovo accordo, MediaTek utilizzerà una base che NVIDIA definisce prebuilt, prequalified e system-prevalidated, quindi precostruita, prequalificata e già validata a livello di sistema per lo sviluppo di XPU multi-die. In un’architettura multi-die, più die specializzati vengono combinati nello stesso package invece di concentrare tutte le funzioni in un unico grande chip, consentendo di affiancare componenti di calcolo, memoria e interconnessione con caratteristiche differenti.
NVLink Fusion comprende innanzitutto NVIDIA NVLink Fusion chiplet, che collega le XPU al fabric scale-up NVLink attraverso interconnessioni elettriche oppure fotoniche. Il fabric scale-up mette in comunicazione ad altissima velocità processori e acceleratori all’interno dello stesso dominio di calcolo, così che possano lavorare su workload distribuiti con un accesso ai dati molto più rapido rispetto a una normale rete tra server.
NVIDIA NVLink-C2C fornisce invece connettività chip-to-chip ad alta larghezza di banda e ad alta efficienza energetica tra XPU, NVIDIA Rosa CPU e altri processori compatibili. Il collegamento C2C, cioè chip-to-chip, serve in particolare nelle architetture nelle quali CPU, GPU e acceleratori specializzati condividono dati e memoria con latenze contenute.
Il terzo componente indicato nell’accordo è NVIDIA NVHBM, destinato all’integrazione di configurazioni di memoria personalizzate. La HBM, High Bandwidth Memory, utilizza chip di memoria impilati e collocati vicino al processore attraverso tecniche di packaging avanzato per fornire la larghezza di banda richiesta dagli acceleratori AI. NVHBM permette di personalizzare il sottosistema di memoria aumentando banda ed efficienza energetica e, secondo NVIDIA, destinando una maggiore superficie di silicio alle unità di calcolo.
Dalla progettazione della XPU alla produzione
Un acceleratore personalizzato costituisce solo una parte di un sistema AI rack-scale. Per arrivare alla produzione occorre integrare architetture multi-die, advanced packaging, SerDes ad alta velocità, HBM, I/O e networking scale-up, oltre a gestire le attività di ingegnerizzazione chip-to-rack, qualificazione e supply chain.
I SerDes (serializer/deserializer) convertono i dati tra formato parallelo e seriale e sono utilizzati nelle connessioni ad alta velocità tra chip e sottosistemi. In un’infrastruttura AI incidono quindi sulla capacità di trasferire grandi quantità di dati tra processori, acceleratori, memoria e interconnessioni senza creare colli di bottiglia.
I clienti potranno portare a MediaTek il proprio progetto XPU e personalizzare connettività, memoria, packaging, prestazioni e consumi in funzione dei workload e dell’infrastruttura. NVIDIA e MediaTek forniranno le tecnologie circostanti per connettività NVLink, architettura della memoria, packaging, produzione e sistemi rack-scale, mentre le risorse di progettazione del cliente potranno concentrarsi sulle caratteristiche di calcolo specifiche che differenziano il proprio acceleratore.
L’accordo assegna quindi a MediaTek attività che vanno oltre il design del chip e comprendono anche packaging, manufacturing, qualificazione e supporto alla supply chain, necessarie per trasformare una XPU in un componente utilizzabile in sistemi destinati alla produzione.
Scale-up e scale-out nelle AI factory
MediaTek rimane inoltre parte del più ampio ecosistema NVLink Fusion attraverso il quale hyperscaler, cloud provider e sviluppatori di frontier model possono collegare custom XPU all’infrastruttura NVIDIA.
I partner possono utilizzare sia lo stack scale-up sia quello scale-out. Lo scale-up aumenta la capacità di un singolo dominio di calcolo collegando strettamente CPU e acceleratori attraverso interconnessioni ad alta velocità come NVLink; lo scale-out estende invece il sistema collegando più server o rack attraverso la rete, in modo da costruire cluster di dimensioni maggiori.
A queste tecnologie si aggiunge NVIDIA MGX, l’architettura modulare utilizzata come base per server e sistemi rack-scale. NVIDIA attribuisce alla combinazione tra NVLink Fusion, tecnologie scale-up e scale-out, ecosistema software e MGX una riduzione della complessità di sviluppo, maggiori prestazioni e tempi più brevi per portare sul mercato AI factory semi-custom.
DGX Spark e RTX Spark proseguono su più generazioni
NVIDIA e MediaTek estendono la collaborazione anche all’elaborazione AI locale per applicazioni di AI generativa e agentic AI, lavorando su più generazioni di chip NVIDIA RTX Spark e DGX Spark che integreranno GPU NVIDIA con SoC MediaTek.
Il rapporto è già alla base del GB10 Grace Blackwell Superchip utilizzato in NVIDIA DGX Spark. MediaTek ha partecipato alla progettazione di GB10, mettendo a disposizione le proprie competenze nella progettazione della CPU, nel sottosistema di memoria e nelle interfacce ad alta velocità. Il chip combina una GPU NVIDIA Blackwell con una CPU Grace Arm a 20 core e 128 GB di memoria unificata, con CPU e GPU collegate attraverso NVLink-C2C.
DGX Spark è un supercomputer personale per sviluppatori che consente di prototipare, eseguire inferenza e perfezionare modelli AI sul desktop. Per GB10, MediaTek indica prestazioni fino a 1 PFLOP per workload AI, mentre i 128 GB di memoria unificata permettono a CPU e GPU di lavorare sullo stesso spazio di memoria senza le tradizionali copie dei dati tra sottosistemi separati.
Nel giugno 2026 la collaborazione è stata estesa a NVIDIA RTX Spark, una nuova classe di processori destinati ai PC Windows 11 e all’esecuzione locale di agenti AI, workload di creazione di contenuti e applicazioni grafiche.
MediaTek contribuisce alla piattaforma con CPU e cache, integrazione di sistema, memory controller in grado di gestire fino a 128 GB di memoria unificata, power management e connettività wireless, combinati con la piattaforma full-stack AI e le tecnologie RTX di NVIDIA.
L’accordo del 31 agosto estende questo lavoro a più generazioni di chip RTX Spark e DGX Spark destinate espressamente a PC consumer, supercomputer per sviluppatori AI e workstation di classe enterprise.
Dimensity Auto prosegue nelle prossime generazioni
NVIDIA e MediaTek lavoreranno su più generazioni anche nell’automotive, sviluppando piattaforme per veicoli AI-powered e software-defined che combinano le competenze MediaTek nella progettazione dei SoC automotive con accelerated computing, AI, grafica e software NVIDIA.
La collaborazione nel settore risale al 2023, quando MediaTek annunciò l’integrazione delle tecnologie NVIDIA nella famiglia Dimensity Auto. Il progetto prevedeva SoC MediaTek dotati di un GPU chiplet NVIDIA collegato attraverso un’interconnessione coerente ad alta velocità e il supporto alle tecnologie software NVIDIA DRIVE OS, DRIVE IX, CUDA e TensorRT.
Le piattaforme MediaTek Dimensity Auto integrano tecnologie NVIDIA per il calcolo AI e la grafica RTX nei cockpit intelligenti e possono lavorare insieme a NVIDIA DRIVE AGX, la piattaforma di calcolo destinata ai sistemi di guida assistita e autonoma.
Le generazioni successive manterranno questa impostazione con un’architettura scalabile destinata a veicoli nei quali cockpit, applicazioni AI e altre funzioni software vengono progressivamente consolidate su piattaforme di calcolo centralizzate.
