Intel, Microsoft e Alibaba segnano tre direzioni opposte nello stesso scenario tecnologico globale: investimenti pubblici strategici, controversie ambientali e ottimizzazione dell’intelligenza artificiale. Intel guadagna 67 miliardi di euro di capitalizzazione grazie all’intervento diretto del governo statunitense; Microsoft respinge le accuse di danni ambientali legati al suo data center in Querétaro, mentre Alibaba Cloud presenta Aegaeon, un sistema che riduce dell’82% il numero di GPU Nvidia necessarie per modelli linguistici di grandi dimensioni.
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Intel cresce grazie all’investimento governativo statunitense
Il valore di mercato di Intel passa da 98 a 166 miliardi di euro in poche settimane grazie all’acquisto del 10% del capitale da parte del governo USA a fine agosto 2025. L’investimento — definito da Donald Trump “un grande successo per l’America” — rappresenta una manovra di politica industriale per rafforzare la sovranità tecnologica e riportare la produzione di semiconduttori sotto controllo nazionale. Il presidente annuncia un guadagno stimato per gli USA di 37 miliardi di euro, un ritorno politico oltre che economico. Il capitale pubblico affluisce in un momento di crisi: Intel registra perdite trimestrali consecutive, perde terreno nel foundry business e quota di mercato rispetto a TSMC e Samsung. Prima dell’accordo, il titolo era scambiato sotto il valore contabile, riflettendo una fiducia ridotta degli investitori. L’iniezione statale ribalta le aspettative, rafforzata dalla partecipazione di SoftBank, che investe 1,83 miliardi di euro in azioni Intel come parte di un’alleanza strategica legata all’ecosistema Arm. Il piano include anche una partnership tecnica con Nvidia, in cui Intel fornisce CPU per piattaforme AI e riceve in cambio una quota azionaria del 5%. L’accordo consente a Nvidia di integrare chip x86 nei pacchetti client e di diversificare la supply chain, mentre per Intel rappresenta un riconoscimento tecnologico cruciale dopo anni di stagnazione. L’operazione è una mossa di politica industriale più ampia, orientata a ripristinare l’indipendenza americana nei semiconduttori e a creare un asse produttivo interno in vista di nuovi incentivi CHIPS Act. Per Intel, l’aumento del market cap testimonia un ritorno di fiducia nel brand e nella capacità di innovare, anche se i fondamentali economici restano fragili.
Microsoft nega impatti del data center AI in Messico
Microsoft si difende dalle accuse legate al suo data center di Querétaro, in Messico, dove residenti e medici locali denunciano blackout elettrici, carenze idriche e casi di epatite presumibilmente associati alla costruzione del complesso da 1,5 gigawatt per calcolo AI. L’azienda, attraverso il vicepresidente Bowen Wallace, afferma di aver condotto indagini interne approfondite che non hanno trovato prove di correlazione diretta tra le infrastrutture cloud e i disagi locali. La società sostiene di prioritizzare le esigenze delle comunità e di aver introdotto piani di ottimizzazione energetica e idrica in collaborazione con le autorità messicane. Le testimonianze dei cittadini, tuttavia, descrivono un’altra realtà: Dulce María Nicolás parla di settimane senza acqua potabile e chiusure scolastiche, mentre Víctor Bárcenas, direttore di una clinica, attribuisce ai blackout la sospensione di trattamenti sanitari. Elizabeth Sánchez, residente di Viborillas, racconta di aver dovuto acquistare camion privati per l’approvvigionamento idrico. Nonostante la crescente pressione dell’opinione pubblica e dei media internazionali — tra cui il New York Times, che evidenzia proteste simili anche in Irlanda — le autorità locali minimizzano, definendo gli inconvenienti “problemi felici” derivanti dallo sviluppo industriale. Microsoft, da parte sua, ribadisce l’impegno per la sostenibilità e l’etica aziendale, proseguendo nell’espansione del campus AI e presentandolo come motore di crescita economica e occupazionale.
Alibaba riduce l’uso di GPU Nvidia con Aegaeon
Mentre in Occidente si investono miliardi per ampliare la potenza di calcolo, Alibaba Cloud adotta una strategia inversa: estrarre più valore dallo stesso hardware. Il nuovo sistema Aegaeon, presentato al SOSP 2025 di Seoul, consente di ridurre fino all’82% l’uso di GPU Nvidia H20, un risultato ottenuto grazie a virtualizzazione token-level e scheduling dinamico. Il sistema, sviluppato in collaborazione con la Peking University e guidato dal CTO Jingren Zhou, gestisce decine di modelli linguistici fino a 72 miliardi di parametri e aumenta il goodput fino a nove volte rispetto ai sistemi tradizionali. Aegaeon divide i carichi di lavoro in micro-slices distribuite su pool condivisi, in modo che una singola GPU possa servire più modelli simultaneamente, ottimizzando la latenza e riducendo i costi operativi. Dietro il progetto c’è un obiettivo strategico: massimizzare le risorse di calcolo in un mercato cinese vincolato dai controlli statunitensi sulle esportazioni di GPU avanzate. Aegaeon utilizza elastic RDMA (eRDMA) e un’architettura di tipo Virtual Output Queuing, consentendo un bilanciamento adattivo del traffico inferenziale simile a quello adottato nei supercluster di Meta. I risultati pratici mostrano che, in ambienti di produzione, 1.192 GPU tradizionali possono essere sostituite da appena 213 unità, mantenendo la stessa capacità di inferenza. Questo approccio trasforma radicalmente l’economia del calcolo AI, offrendo una soluzione sostenibile ai limiti di approvvigionamento hardware e posizionando Alibaba come leader tecnologico alternativo ai colossi americani.
Un nuovo equilibrio globale tra AI, energia e hardware
Le tre vicende mostrano lati diversi della corsa globale all’intelligenza artificiale: sovranità industriale, impatto ambientale e ottimizzazione infrastrutturale. Intel rappresenta la rinascita pubblica dell’hardware americano; Microsoft il conflitto tra innovazione e sostenibilità locale; Alibaba l’ingegnosità con cui la Cina aggira i limiti imposti dalle restrizioni internazionali. Il futuro dell’AI si gioca quindi non solo sulla potenza computazionale, ma sulla capacità di integrare economia, ecologia e geopolitica in un sistema di calcolo distribuito, efficiente e sostenibile.
