Il video “NVIDIA Live with CEO Jensen Huang”, in diretta dal CES di Las Vegas, è un lungo evento dedicato a come l’AI e il calcolo accelerato stanno ridisegnando ogni settore, dall’infrastruttura cloud alla sanità e allo sviluppo software.

La live combina un pre‑show con analisti e founder e l’intervento del CEO di NVIDIA per raccontare sia la visione strategica sia le applicazioni pratiche già in uso su larga scala.

Un evento dal CES dedicato al futuro dell’AI in ogni industria

L’evento è trasmesso dal teatro del Fontainebleau di Las Vegas durante il CES, con un pubblico composto da investitori, tecnologi e aziende interessate a comprendere la traiettoria dell’AI generativa.

La prima parte è un pre‑game show di circa un’ora, in cui un panel di analisti e ospiti introduce i temi chiave: infrastruttura AI, utilizzo delle GPU, modelli aperti e chiusi, applicazioni enterprise e “agentic AI”.

L’intervento di Jensen Huang si inserisce in questo contesto per spiegare come la prossima generazione di calcolo accelerato e AI diventi una piattaforma orizzontale capace di trasformare internet, cloud, telecomunicazioni, finanza, sanità e industria del software.

L’onda dell’infrastruttura AI: investimenti, utilizzo e “non è una bolla”

Nel panel di apertura, gli analisti sottolineano che negli ultimi tre anni sono stati spesi oltre 800 miliardi di dollari in infrastrutture AI, con altri circa 600 miliardi previsti solo per il 2026, una scala mai vista in precedenti cicli tecnologici come fibra ottica, 3G/4G/5G o cloud.

Viene spiegato che questa volta il fenomeno è diverso per tre motivi: adozione istantanea (con ChatGPT disponibile subito a miliardi di utenti), altissima utilizzazione delle GPU – anche quelle di 6‑7 anni fa – e investimenti sostenuti da aziende con forte generazione di cassa, non da operatori fragili.

Il concetto chiave è che non esiste “dark compute”: al contrario della “dark fiber” inutilizzata nei primi anni di internet, oggi la capacità di calcolo viene spremuta a fondo, e proprio il tasso di utilizzo diventa la metrica cruciale per giudicare la solidità del ciclo.

Snowflake e NVIDIA: dati, governance e agenti come nuovo strato dell’impresa

Il CEO di Snowflake racconta come la collaborazione con NVIDIA sia al centro della loro offerta AI, con tutti i prodotti di intelligenza artificiale – inclusa Snowflake Intelligence – che girano su GPU NVIDIA e sfruttano modelli di embedding ottimizzati per la ricerca e la gestione dei dati.

Snowflake punta a rendere i dati “AI‑ready” e a fornire un forte livello di governance, garantendo che il dato resti di proprietà del cliente e sia accessibile solo alle persone giuste, nel posto giusto, al momento giusto, un requisito centrale in settori regolamentati come la finanza.

Nel video viene evidenziato come molte aziende abbiano “dark data”, ad esempio decenni di contratti archiviati in SharePoint e consultabili solo con ricerche manuali, e come gli agenti AI possano trasformare questo patrimonio in insight immediati e azionabili per manager e team operativi.

Adozione globale, sovranità del dato e modelli open vs closed

Un passaggio importante del dibattito riguarda la globalizzazione delle infrastrutture AI, con nuovi data center GPU che nascono in Medio Oriente, Asia ed Europa per seguire la disponibilità di energia e i vincoli normativi.

Il tema della sovranità del dato è centrale: clienti in paesi come la Germania non vogliono che il traffico esca dai confini nazionali, e la presenza di capacità GPU distribuita permette di rispettare queste esigenze senza rinunciare alla potenza dell’AI.

Sul fronte modelli, il panel spiega che i frontier model chiusi dominano ancora in alcune applicazioni (come agent tool calling e coding agent), ma gli open model sono decisivi per plasmare la mentalità degli sviluppatori e creare ecosistemi con milioni di contributor, motivo per cui persino aziende “closed” rilasciano modelli aperti.

Sanità e coding: due casi reali di agenti AI già in produzione

Nella parte finale del pre‑show vengono presentate startup come Abridge (sanità) e CodeRabbit (sviluppo software), che incarnano l’idea di “physical/enterprise AI” che NVIDIA promuove insieme ai partner.

Abridge mostra come l’AI possa ridurre il carico burocratico dei medici, in un contesto in cui alcuni studi stimano che servirebbero “30 ore al giorno” per svolgere tutte le attività amministrative: l’obiettivo è passare da un 80% di tempo su compiti clericali a un 80% su ragionamento clinico e relazione col paziente.

CodeRabbit, invece, sfrutta agenti generativi per rivedere enormi volumi di codice generati da strumenti di AI coding, creando uno strato di fiducia e controllo tra agenti di sviluppo e produzione, mentre l’AI abbassa la barriera d’ingresso alla programmazione portando più persone a scrivere software senza eliminare la domanda di sviluppatori.

Uno sguardo al domani: dagli agenti alla trasformazione profonda delle aziende

L’intero evento ruota attorno all’idea che l’AI non sia più un esperimento ma un’infrastruttura mission critical, già integrata in banche, sanità, grandi imprese e startup in crescita.

La combinazione tra GPU NVIDIA, piattaforme dati come Snowflake, modelli frontier e open source e nuove aziende verticali mostra che si è solo agli “early innings” di un ciclo in cui agenti e calcolo accelerato diventeranno parte invisibile ma strutturale del lavoro quotidiano in ogni settore.