Il chip anti-Nvidia di AWS adotta la memoria di Nvidia

Nvidia ricostruisce la memoria attorno al chip di Amazon

Il blog di Nvidia ha annunciato NVHBM il 26 agosto 2026, descrivendo una nuova architettura che sposta il controller di memoria proprietario di Nvidia direttamente nel die base della memoria ad alta larghezza di banda, invece di lasciarlo sul chip di calcolo. Il post afferma che il design offre fino al 30 per cento in più di banda di memoria e riduce i consumi dell'HBM fino al 15 per cento rispetto all'HBM4e commerciale, liberando fino al 25 per cento di area in più sul die di calcolo per altra logica. La tecnologia è disponibile ai partner del programma NVLink Fusion di Nvidia, lo schema di licenza che permette a produttori esterni di collegare il proprio silicio alla struttura di interconnessione di Nvidia. Tom's Hardware ha confermato in modo indipendente le stesse tre cifre dopo aver esaminato il briefing tecnico di Nvidia, descrivendo la mossa come la prima volta che Nvidia esporta il proprio design del controller di memoria oltre i confini dei suoi chip.

Annapurna Labs di Amazon è indicata come primo partner NVHBM. Il post di Nvidia ha citato Nafea Bshara, vicepresidente di Annapurna Labs, secondo cui NVHBM rappresenta un nuovo approccio architetturale per far progredire prestazioni ed efficienza della memoria ad alta larghezza di banda. La collaborazione amplia un impegno che AWS aveva assunto nel dicembre 2025, quando accettò di integrare NVLink Fusion nella propria roadmap di silicio proprietario; la copertura di ServeTheHome di quell'annuncio precedente descriveva Trainium4 come progettato fin dall'inizio per integrarsi con NVLink e con l'architettura rack MGX di Nvidia. Annapurna Labs dichiara che supporterà NVLink Fusion a partire da Trainium4, permettendo agli acceleratori proprietari di AWS e alle GPU Nvidia di condividere un'architettura rack comune.

Il chip che Amazon ha venduto come via per aggirare Nvidia

Trainium non è stato presentato ai clienti come un complemento delle GPU Nvidia. Il reportage di TechCrunch dal laboratorio Trainium di Amazon, pubblicato a marzo 2026, ha descritto Trainium esplicitamente come alternativa alle GPU Nvidia scarse e difficili da reperire, con personale AWS che afferma che gli UltraServer Trainium3 costano fino al 50 per cento in meno da gestire a parità di prestazioni rispetto ai server cloud classici. AWS ha però anche ridotto di proposito i costi di passaggio: spostare un carico di lavoro dall'hardware Nvidia a Trainium è stato descritto come sostanzialmente una modifica di una riga in PyTorch seguita da una ricompilazione. Un direttore AWS ha dichiarato che il chip stava battendo record nel rapporto prezzo-potenza, parte di quello che l'articolo ha definito un tentativo di erodere il dominio di mercato di Nvidia ovunque possibile.

Questo posizionamento oggi si concilia peggio con l'architettura stessa di Trainium4. Il chip che Amazon ha costruito per ridurre la dipendenza da Nvidia sarà distribuito usando lo standard di interconnessione di Nvidia e, tramite NVHBM, memoria costruita secondo la specifica del controller proprietario di Nvidia. Nvidia non ha bisogno di vendere ad AWS neanche una GPU perché questo accordo conti: si assicura un ruolo di licenza e di ecosistema dentro il chip che era stato progettato per sostituire i suoi prodotti. L'indipendenza offerta da Trainium ha sempre riguardato l'evitare il silicio di Nvidia e la sua coda di fornitura. NVHBM mostra quanto dell'architettura sottostante di Nvidia Trainium4 continuerà comunque a portare con sé.

Perché una rottura netta con Nvidia difficilmente esiste ancora

La domanda ovvia al di là di questo singolo annuncio è se resti ancora una strategia di calcolo credibile davvero estranea a Nvidia. Le TPU di Google e i chip Maia di Microsoft riducono gli acquisti diretti di GPU allo stesso modo di Trainium, ma nessuno dei due opera nel vuoto: aprendo NVLink Fusion e ora NVHBM a silicio esterno, Nvidia sta posizionando la propria architettura di interconnessione e memoria come standard di settore anziché come caratteristica esclusiva. Un chip proprietario può ancora ridurre la spesa in GPU di un acquirente. È però una domanda diversa se le prestazioni di quel chip presuppongano ormai che il design del controller di memoria di Nvidia e il suo tessuto di scale-up siano disponibili e concessi in licenza alle condizioni di Nvidia.

Questo non equivale a dire che Trainium diventi un prodotto Nvidia; Amazon continua comunque a progettare, possedere e definire il prezzo del chip. Ma l'indipendenza da Nvidia non è mai stata un interruttore unico da azionare, e dopo questo accordo lo sembra ancora meno di prima. Trainium4 dimostra che 'silicio proprietario' e 'senza Nvidia' sono diventate silenziosamente affermazioni diverse, e chi sceglie tra il chip proprietario di AWS e una GPU Nvidia non dovrebbe più dare per scontato che le due opzioni siano architettonicamente separate.

Cosa dovrebbero monitorare gli acquirenti UE e UK di potenza di calcolo

Per un operatore europeo che ha scelto il silicio proprietario di AWS specificamente per proteggersi dal potere di determinazione dei prezzi di Nvidia o dal rischio di allocazione delle GPU, la domanda pratica non è più solo quale marchio di chip compaia sul rack. È di quale azienda sia davvero l'interconnessione e l'architettura di memoria su cui gira l'accordo, e se questa dipendenza emerga nel contratto, nella roadmap o in nessuno dei due. I team di procurement e infrastruttura che valutano strategie multi-cloud o multi-fornitore dovrebbero chiedere direttamente ai fornitori quale generazione di interconnessione e memoria sostenga la capacità offerta, invece di dedurlo solo dal marchio del chip.

Tre rischi meritano un monitoraggio continuo e non solo una verifica al rinnovo del contratto: il punto singolo di guasto, poiché l'interconnessione e l'architettura di memoria di un'unica azienda si trovano sempre più spesso sotto chip venduti come alternative a quella stessa azienda; il potere di determinazione dei prezzi, poiché Nvidia può influenzare l'economia dell'HBM anche su hardware che non vende; e la concentrazione della fornitura, poiché NVHBM dipende ancora dallo stesso piccolo gruppo di produttori di memoria che già rifornisce gli acceleratori Nvidia. Nessuno di questi tre rischi è estraneo ai team di procurement. Ora si applicano, in modo meno evidente, proprio al chip che un acquirente UE o UK potrebbe aver scelto apposta per evitarli.

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