La catena del valore dell’AI: dove si concentra il margine, dai chip alle applicazioni

Nvidia ha riportato il 20 maggio 2026 un fatturato trimestrale di 81,6 miliardi di dollari (circa 75,6 miliardi di euro), di cui 75,2 miliardi prodotti dalla sola divisione data center. Il margine lordo dichiarato dall’azienda si è fermato al 75,0 per cento. Un solo numero, quel margine, racconta dove si concentra oggi il denaro lungo la catena del valore AI, e dove invece si accumula soltanto lavoro.

La filiera dell’intelligenza artificiale non è un blocco unico. È una sequenza di strati che vanno dalle macchine per incidere il silicio fino all’applicazione che un commercialista apre sul browser. Ogni strato ha una sua economia, una sua concentrazione, un suo potere contrattuale. Capire come il valore si distribuisce lungo questa sequenza serve a una cosa concreta: decidere dove un’impresa europea può ancora inserirsi senza competere a perdere.

Quattro strati, margini molto diversi

Conviene fissare la struttura prima dei nomi.

Alla base ci sono le attrezzature e la manifattura: le macchine litografiche, le fonderie che producono i chip, i materiali. Sopra, il progetto del chip stesso, l’acceleratore che esegue i calcoli. Più in alto ancora l’infrastruttura di calcolo, i data center e i servizi cloud che noleggiano potenza a ore. Poi i modelli fondativi, addestrati su quella potenza. In cima, le applicazioni che mettono i modelli in mano a un utente che paga un abbonamento.

La regola empirica che emerge dai bilanci del 2025 e dei primi mesi del 2026 è netta. Il margine si addensa in basso e si assottiglia in alto. Più ci si allontana dal silicio, più cresce il numero di operatori e cala il potere di alzare i prezzi.

Il mercato AI nel suo complesso, a seconda della società di analisi consultata, viene stimato per il 2026 in una forbice ampia, tra i 375 e i 620 miliardi di dollari di valore. La cifra esatta conta meno della sua composizione: il software guida da solo poco più di un terzo dei ricavi, e dietro quel software si nasconde l’intera piramide di hardware e infrastruttura che lo rende possibile. Chi guarda solo il fatturato delle applicazioni misura la punta dell’iceberg, non il blocco di ghiaccio sotto la linea di galleggiamento.

Non è una legge di natura. È il risultato di chi controlla un collo di bottiglia e chi no.

Il fondo della filiera è un monopolio educato

Il punto più stretto della catena non è un chip. È una macchina.

L’olandese ASML è l’unica azienda al mondo a produrre i sistemi di litografia a ultravioletti estremi, gli EUV, indispensabili per incidere i transistor dei nodi più avanzati. Non ha concorrenti diretti su quella tecnologia. Controlla inoltre oltre il 90 per cento del mercato delle litografie di generazione precedente. Nei conti recenti l’azienda registra un margine lordo attorno al 52 per cento e un margine operativo vicino al 35 per cento.

Un gradino sopra c’è la fonderia. Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, TSMC, ha chiuso il 2025 con circa il 71-72 per cento del mercato mondiale delle fonderie e produce, secondo le stime di settore, circa il 92 per cento dei chip AI più avanzati del pianeta. Ogni acceleratore di fascia alta, che porti il marchio Nvidia, AMD, Apple o Amazon, passa dalle sue linee. Il margine netto resta sopra il 40 per cento.

Il segnale più chiaro del potere contrattuale è arrivato a gennaio 2026: TSMC ha comunicato ai clienti aumenti di prezzo dal 5 al 10 per cento su tutti i nodi sotto i 5 nanometri. Quando chi compra fa la fila per uno spazio di produzione, il prezzo lo decide chi vende.

Vale la pena soffermarsi sul rapporto tra questi due livelli, perché spiega come si tiene insieme la base della filiera. TSMC è l’unico cliente capace di assorbire la produzione di punta di ASML ai volumi necessari a finanziarne la ricerca futura. ASML, a sua volta, è l’unico fornitore in grado di dare a TSMC le macchine per restare avanti di un nodo sulla concorrenza. Due monopoli che si reggono a vicenda, ciascuno indispensabile all’altro, blindano insieme il fondo della catena. Nessun nuovo entrante può scardinare uno senza affrontare anche l’altro.

Questa è l’economia degli strati profondi. Pochissimi attori, barriere all’ingresso misurate in decenni di ricerca e decine di miliardi di capitale, prezzi in salita. È il contrario di un mercato contendibile.

Il progetto del chip cattura la rendita

Sopra la manifattura c’è chi disegna l’acceleratore. Qui domina Nvidia.

Le stime di IDC le attribuiscono circa l’80-81 per cento del mercato degli acceleratori AI per fatturato. Il margine lordo del 75,0 per cento riportato a maggio 2026 dice che l’azienda non vende silicio: vende un’architettura, un linguaggio di programmazione proprietario e una piattaforma software difficile da abbandonare. Il chip fisico lo costruisce TSMC. La rendita la incassa chi possiede il progetto e il software che lo fa girare.

Eppure proprio qui si apre la prima crepa nella concentrazione.

Le grandi piattaforme cloud stanno progettando acceleratori propri per ridurre la dipendenza da un solo fornitore. Le stesse fonti di settore che oggi danno Nvidia attorno all’80 per cento prevedono una discesa verso il 75 per cento entro il 2026, man mano che il silicio su misura dei grandi operatori e i prodotti AMD guadagnano spazio. La quota resta enorme. Ma la traiettoria non è più verticale.

L’infrastruttura paga il conto, i modelli si dividono

Lo strato del calcolo è quello dove il capitale brucia di più.

I data center che ospitano gli acceleratori richiedono investimenti colossali, energia, raffreddamento, tempo. Sono i grandi fornitori cloud ad assorbire questa spesa, in una corsa agli investimenti che gli analisti macroeconomici osservano con attenzione crescente. Chi noleggia potenza di calcolo a ore ha margini reali, ma deve prima sostenere una spesa in conto capitale che si recupera in anni, non in trimestri. È lo strato che trasferisce ricchezza verso il basso della filiera: ogni euro speso in data center finisce in buona parte nelle tasche di chi progetta e produce i chip.

Sopra l’infrastruttura vivono i modelli fondativi. E qui la fotografia cambia di nuovo.

Il modello fondativo è costoso da addestrare ma, una volta uscito, tende a perdere valore in fretta. Ogni pochi mesi un concorrente pubblica qualcosa di equivalente. La pressione dei modelli a pesi aperti, gli open-weight scaricabili e modificabili, comprime ulteriormente il prezzo che si può chiedere per il puro accesso a un modello. Chi vende solo l’accesso grezzo a un modello compete su un terreno che si erode da solo.

Il valore, in questo strato, non sta nel modello in sé. Sta nei dati proprietari su cui lo si specializza, nell’integrazione con i processi del cliente, nel rapporto di fiducia. Caratteristiche che un concorrente non copia con un download.

C’è anche un effetto contabile spesso trascurato. Una parte rilevante dei ricavi che i laboratori incassano dalla vendita di accesso ai modelli finisce poi spesa in calcolo, cioè ritorna verso il basso della filiera, ai fornitori cloud e a chi produce i chip. Il modello fondativo, per quanto visibile e discusso, è in molti casi uno strato di transito del denaro più che un punto di accumulo. Cattura attenzione mediatica, non necessariamente margine duraturo.

In cima la frammentazione, ed è una notizia

L’ultimo strato, le applicazioni, è l’opposto esatto del fondo della filiera.

Mentre la litografia è un monopolio e la fonderia un oligopolio strettissimo, le applicazioni sono migliaia. Software verticali per studi legali, per officine meccaniche, per cliniche, per la logistica. Nessun attore domina, le barriere all’ingresso sono basse, il margine sul singolo prodotto è modesto rispetto al 75 per cento di chi progetta i chip.

Sembra lo strato meno appetibile. È invece l’unico in cui si entra senza decine di miliardi di capitale.

Il valore di un’applicazione non nasce dalla potenza del modello che la alimenta, ma dalla conoscenza del problema che risolve. Chi conosce davvero il flusso di lavoro di un commercialista italiano, le sue scadenze, i suoi vincoli normativi, costruisce qualcosa che un laboratorio di San Francisco non sa replicare. La frammentazione applicativa, vista dall’alto, è dispersione di margine. Vista dal basso, è la porta d’ingresso.

C’è un dato strutturale che rafforza questa lettura. Man mano che i modelli a pesi aperti migliorano e i costi di accesso al calcolo calano, il vantaggio competitivo si sposta verso l’alto della filiera per chi controlla l’hardware, e verso il punto di contatto con l’utente per tutti gli altri. Lo strato intermedio, quello del modello generalista venduto come prodotto a sé, è il più esposto alla compressione dei prezzi. Chi costruisce l’applicazione non deve possedere il modello migliore del mondo: deve possedere il cliente, i suoi dati e la sua fiducia. Sono tre cose che non si comprano con un round di finanziamento.

Dove l’Europa, e l’Italia, possono davvero stare

L’Europa pesa per circa il 26 per cento del mercato AI mondiale, contro il 37 per cento del Nord America. La distanza non si recupera sfidando Nvidia sul progetto dei chip o ASML sulla litografia: quei colli di bottiglia sono presidiati da vantaggi accumulati in decenni.

Esiste però un’eccezione che vale la pena leggere bene. La francese Mistral ha chiuso a settembre 2025 un round da 1,7 miliardi di euro guidato proprio da ASML, ha superato i 3 miliardi di capitale complessivo raccolto e punta a oltre un miliardo di dollari (circa 925 milioni di euro) di ricavi ricorrenti annui entro fine 2026. Oltre la metà del fatturato arriva da clienti europei, con nomi come Airbus, BMW ed EDF. La strategia non è battere i laboratori americani sul mercato consumer: è radicarsi nell’industria europea con modelli a pesi aperti che riducono il vincolo a un singolo fornitore estero.

È il segnale di dove si gioca la partita continentale. Non sul chip, ma sullo strato dei modelli specializzati e delle applicazioni dove conta la conoscenza del settore e la prossimità al cliente.

Per le imprese italiane questo si traduce in scelte operative, non in slogan. Significa costruire applicazioni verticali sui propri dati, negoziare la dipendenza dall’infrastruttura estera invece di subirla, e presidiare la conformità come fattore competitivo. Il Regolamento UE 2024/1689 (AI Act), recepito in Italia con la Legge 23 settembre 2025, n. 132, non è solo un onere: definisce le regole del mercato europeo, e chi le padroneggia prima vende prima. AIPIA mantiene per questo una guida operativa all’AI Act aggiornata trimestralmente pensata per chi deve tradurre la norma in decisioni.

La posizione europea trova una cornice politica nella partecipazione alla European AI Alliance e al confronto sulle politiche industriali dell’Unione, lo spazio in cui si decide quanta sovranità tecnologica il continente vuole davvero finanziare. Chi voglia inquadrare la filiera con strumenti più strutturati trova nella selezione di letteratura tecnica ed economica sull’intelligenza artificiale curata dall’associazione una base solida di lettura.

La catena del valore AI non distribuisce il margine in modo democratico. Lo concentra in basso, dove un pugno di aziende controlla macchine e fonderie che nessun altro sa costruire, e lo frammenta in alto, dove chiunque conosca un problema reale può costruire la soluzione. L’Italia non vincerà la guerra del silicio. Può però occupare lo strato che gli americani, presi dalla corsa al chip, considerano residuale: quello dove l’intelligenza artificiale incontra il lavoro vero.