Il mercato dell’intelligenza artificiale è stato finora prezzato come una questione legata al silicio. Potrebbe invece rivelarsi una questione di materie prime.
“L’IA impiega più minerali di quanto la maggior parte delle persone si renda conto”, ha dichiarato a Benzinga Harvey Kaye, Presidente Esecutivo di U.S. Critical Materials. Tra questi figurano materiali come il gallio, che presentano “pochissimi sostituti” in caso di contrazione dell’offerta.
Spesso trascurato al di fuori delle cerchie specialistiche, questo metallo è il cuore pulsante del nitruro di gallio (GaN), una tecnologia sempre più legata ai sistemi di alimentazione ad alta efficienza nei data center di nuova generazione.
Ed è proprio qui che l’ecosistema di Nvidia Corp (NVDA) inizia a intersecarsi con un potenziale collo di bottiglia.
L’ingresso silenzioso del gallio nello stack dell’IA
La collaborazione di Nvidia con Navitas Semiconductor per lo sviluppo di infrastrutture HVDC a 800V di prossima generazione pone il GaN sotto i riflettori. Questi sistemi sono progettati per migliorare l’efficienza nell’erogazione di energia nei data center per l’IA, un ambito che sta diventando critico quanto la potenza di calcolo stessa.
Ciò è rilevante perché l’IA non riguarda più solo i chip. Riguarda lo spostamento e la gestione di enormi quantità di energia.
Il GaN, basato sul gallio, sta emergendo come un elemento chiave in questo cambiamento.
Il punto in cui il rischio si fa acuto
L’offerta di gallio — e, cosa ancora più importante, la sua lavorazione — è fortemente concentrata.
“La Cina controlla gran parte della capacità di lavorazione globale”, osserva Kaye, aggiungendo che “anche piccole interruzioni fanno lievitare i prezzi rapidamente”.
Non si tratta di una teoria. Pechino ha già limitato le esportazioni di gallio dal 2023 — inasprendo successivamente tali controlli — sottolineando la propria volontà di utilizzare i minerali critici come arma geopolitica.
Per Nvidia, l’esposizione non riguarda i chip — le sue GPU rimangono basate sul silicio e prodotte da Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. Ltd. (TSM) — bensì lo strato infrastrutturale profondo che alimenta l’espansione dell’IA. Se l’offerta di gallio dovesse ridursi, gli effetti a catena potrebbero manifestarsi nei sistemi energetici, nei costi di implementazione e, in ultima analisi, nel ritmo di scalabilità dei data center.
Il risultato: un rischio che non appare sulla superficie della narrazione dell’IA, ma che scorre proprio sotto di essa.
In un mercato focalizzato sulla supremazia del calcolo, sono proprio gli input che nessuno osserva quelli che possono subire i rincari più rapidi.
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