Il 18 giugno, il responsabile AI di AWS Peter DeSantis ha detto a Bloomberg una cosa che fino a ieri Amazon teneva in casa: l’azienda è in trattative per far usare i propri chip per l’intelligenza artificiale, i Trainium, anche ad aziende esterne, dentro i loro data center — e non più solo all’interno del cloud di Amazon. Le discussioni sono ancora agli inizi, ma il segnale è chiaro: il quasi-monopolio di Nvidia sull’hardware che alimenta l’AI inizia ad avere sfidanti credibili.
Cosa sono i Trainium, in parole semplici
Dietro ogni servizio di intelligenza artificiale — un chatbot, una funzione che riassume documenti, un assistente che scrive testi — ci sono chip specializzati che fanno i calcoli. Per anni questo mercato è stato dominato da Nvidia, al punto che il costo e la disponibilità di quei chip pesano sul prezzo finale di quasi tutti i servizi AI.
I Trainium sono i chip che Amazon progetta da sé per questo scopo. Finora servivano soprattutto a far girare l’AI dentro AWS; l’idea nuova è venderne l’uso anche ad altri. DeSantis ha minimizzato il timore di farsi concorrenza in casa con una battuta che è anche una previsione di mercato: c’è ancora un enorme “sottoconsumo” di AI, cioè molta più domanda di quanta se ne riesca a soddisfare.
Stima del CEO Andy Jassy (lettera agli azionisti, aprile 2026). Il business di silicio custom di Amazon ha superato un run rate di circa 20 miliardi di dollari l'anno nel Q1 2026, con la domanda per Trainium 3 in larga parte esaurita.
Fonte: TechCrunch, Yahoo Finance, Benzinga — giugno 2026
Perché una PMI dovrebbe farci caso
A prima vista è una notizia da grandi data center, lontana dalla vita di una piccola impresa. In realtà tocca una voce che riguarda chiunque usi l’AI a consumo: il prezzo.
Quando paghi un servizio di AI in base all’uso — token, chiamate, minuti di elaborazione — una parte rilevante di quel costo è l’hardware che fa i calcoli. Se quel mercato resta in mano a un solo fornitore, i prezzi tendono a restare alti. Se invece si aprono alternative — Amazon oggi, altri domani — la concorrenza può, nel tempo, spingere i costi verso il basso. Non è una promessa per quest’anno, ma è la direzione che conviene tenere d’occhio.
L'AI a consumo è come l'energia: il prezzo che paghi dipende anche da quanti produttori ci sono a monte. Finché c'è un fornitore dominante di hardware, il costo resta rigido; man mano che entrano alternative credibili, la pressione sui prezzi cresce. Per chi usa l'AI è un motivo per non legarsi mai a un solo canale.
Cosa fare, in concreto
Qui non c’è un’azione da compiere oggi — non si comprano Trainium e nulla cambia sulla bolletta AI di questo mese. C’è però una postura utile:
- Non legarti a un solo fornitore di AI. Costruire processi che dipendono in modo rigido da un’unica piattaforma rende difficile cambiare quando arrivano opzioni più economiche. Tieni i tuoi flussi il più possibile portabili.
- Tratta il costo dell’AI come una variabile, non una costante. I prezzi dei servizi AI sono scesi più volte negli ultimi anni e questa dinamica industriale rema nella stessa direzione: rivedi i contratti e i piani periodicamente.
- Monitora, non inseguire. È una trattativa iniziale: vale come segnale di scenario, non come motivo per cambiare fornitore adesso.
In breve
AWS ha confermato il 18 giugno trattative iniziali per vendere l’uso dei propri chip AI Trainium anche a terzi, sfidando più direttamente Nvidia. Per una PMI non cambia nulla oggi, ma il senso è di lungo periodo: più concorrenza sull’hardware AI può, col tempo, abbassare i costi dei servizi a consumo. La mossa giusta non è comprare niente, ma evitare il lock-in e trattare il prezzo dell’AI come qualcosa destinato a muoversi.