Ascesa e caduta di Jensen Huang, il CEO di Nvidia che ha messo in pericolo la sua azienda e gli Usa

Jensen Huang ha passato più di trent’anni a preparare Nvidia al momento in cui il mondo avrebbe avuto bisogno dei suoi chip. Quando quel momento è arrivato, con l’esplosione dell’intelligenza artificiale generativa, la società è diventata una delle aziende più preziose della storia. Huang, invece, è diventato qualcosa di più raro nel mondo dei semiconduttori: una celebrità.

A 63 anni, il fondatore di Nvidia viene costantemente circondato dai fan, in Occidente come in Oriente, firma autografi su giacche di pelle nere identiche alla sua - da cui difficilmente si separa - e viene accolto alle conferenze come una rockstar.

Larry Ellison, fondatore di Oracle, una delle più grandi aziende al mondo di software e servizi cloud, ha raccontato che lui ed Elon Musk arrivarono a “pregare” Huang durante una cena perché vendesse loro più GPU prodotte da Nvidia.

Le GPU sono i processori che permettono di addestrare e far funzionare i sistemi di IA più avanzati. Chi riesce ad averne abbastanza può costruire modelli più grandi, data center più potenti e nuovi servizi. Nvidia produce alcuni dei chip più potenti e richiesti al mondo, diventati in pochi anni una delle infrastrutture essenziali della corsa globale all’IA.

Una crisi privata nel centro della guerra tecnologica

Fino a poche settimane fa, Huang era al culmine della sua influenza. Appariva intoccabile.

Era tra gli uomini più ricchi del mondo, guidava una delle società più preziose in assoluto ed era corteggiato da governi, investitori e dalle maggiori aziende tecnologiche, tutte dipendenti in misura crescente dalle sue GPU.

La crisi che lo ha travolto è arrivata proprio dai chip. E da una donna. Anzi, si scoprirà, due.

Il CEO ha ammesso di essere stato infedele alla moglie Lori e di aver avuto una relazione con Alice Huang, con la quale non ha rapporti di parentela.

La donna è stata dirigente di Megaspeed, una società di Singapore che acquistava chip Nvidia e che le autorità statunitensi stanno esaminando per i suoi rapporti con la Cina. Secondo le ricostruzioni basate sull’intelligence americana, Alice Huang sarebbe stata una risorsa dei servizi cinesi. Pechino ha respinto le accuse, definendole infondate.

Il problema per Huang nasce dalla posizione che occupava mentre quella relazione era in corso. Negli ultimi due anni aveva conquistato un accesso eccezionale alla Casa Bianca di Donald Trump e aveva insistito pubblicamente perché Washington permettesse a Nvidia di continuare a vendere chip avanzati sul mercato cinese.

Huang sosteneva che escludere completamente le aziende cinesi dall’hardware americano avrebbe spinto Pechino a costruire alternative nazionali, indebolendo nel lungo periodo il predominio tecnologico degli Stati Uniti. Una parte del Congresso la pensava in modo opposto e chiedeva restrizioni più severe. La relazione con una donna sospettata dall’intelligence americana di lavorare per Pechino è arrivata dentro questo conflitto politico già aperto.

Poi è arrivato un secondo problema. Il New York Times ha riferito di un’altra relazione extraconiugale di Jensen Huang con Kimberly Powell, vicepresidente di Nvidia nel settore healthcare e sua subordinata.

Nvidia ha perso centinaia di miliardi di dollari di capitalizzazione dall’inizio della crisi. La società continua comunque a valere circa 4.000 miliardi di dollari.

La storia di come Huang sia arrivato a controllare un’azienda tanto importante aiuta anche a capire perché il suo comportamento personale abbia prodotto conseguenze così vaste.

Un bambino taiwanese in Kentucky

Jen-Hsun Huang nasce a Taiwan nel 1963.

A nove anni parte per gli Stati Uniti insieme al fratello maggiore, senza i genitori. I due arrivano a Tacoma, nello Stato di Washington, e vengono affidati per un periodo a uno zio, che li manda alla Oneida Baptist Institute, in Kentucky. La famiglia crede che sia un prestigioso collegio. È invece una scuola religiosa frequentata anche da ragazzi problematici.

Nella scuola pubblica che frequenta durante il giorno è uno dei pochissimi bambini asiatici. Viene insultato e preso di mira. Alcuni ragazzi scuotono il vecchio ponte pedonale che deve attraversare per andare a lezione nel tentativo di farlo cadere. Huang racconterà che da quel periodo ha imparato a sopportare situazioni sgradevoli senza aspettarsi che qualcuno le risolvesse al posto suo.

Due anni più tardi i genitori riescono a trasferirsi negli Stati Uniti e la famiglia si riunisce in Oregon. Huang salta due classi, si diploma a sedici anni e studia ingegneria elettrica alla Oregon State University. Nel laboratorio conosce Lori Mills, sua moglie, la donna che lo ha accompagnato per quasi tutta la vita. E che, si scopre oggi, Huang ha tradito almeno due volte negli ultimi anni. Quelli del boom dell’azienda.

Huang ha raccontato molte volte il corteggiamento: nel corso c’erano circa 250 studenti e pochissime donne. Lui è il più giovane, sembra ancora un ragazzino e decide di impressionare Lori attraverso ciò che sa fare meglio: i compiti. La chiama ogni fine settimana per studiare insieme. Dopo sei mesi le chiede di uscire. Si sposano dopo la laurea.

Huang in pubblico ha sempre mostrato un attaccamento viscerale alla sua famiglia, il cui destino appare profondamente intrecciato a quello di Nvidia. Mills lo ha accompagnato frequentemente nei viaggi in Asia. I figli Madison e Spencer sono entrati in Nvidia: oggi lavorano rispettivamente nell’area legata alla physical AI e nella robotica. Il genero Nico Caprez è vicepresidente e segue i rapporti con operatori cloud e data center.

Nvidia nasce in un Denny’s

Dopo l’università Huang lavora prima in AMD e poi in LSI Logic, mentre frequenta Stanford la sera. Nel 1993 ha trent’anni. Chris Malachowsky e Curtis Priem, due ingegneri provenienti da Sun Microsystems, stanno pensando di fondare una nuova società di semiconduttori e coinvolgono Huang.

I tre si incontrano in un ristorante di San Jose. Huang conosce bene la catena: da ragazzo aveva lavorato in un Denny’s in Oregon come lavapiatti e cameriere. Nel locale californiano discutono di come il personal computer possa diventare una macchina capace di produrre grafica tridimensionale abbastanza buona da rendere i videogiochi un enorme mercato di massa.

Ma la prima Nvidia commette quasi subito un errore che rischia di distruggerla.

Huang e i cofondatori scelgono un metodo insolito per disegnare la grafica 3D, basato su quadrilateri. Nel frattempo Microsoft decide che Direct3D, la tecnologia grafica di Windows, utilizzerà triangoli. Nvidia aveva anche conquistato un contratto con Sega per contribuire allo sviluppo di una nuova console. Proseguire lungo quella strada avrebbe significato consegnare il progetto e contemporaneamente allontanarsi dallo standard che stava conquistando l’industria dei PC.

Nel 2023 ha raccontato quel momento come una delle esperienze che hanno definito la società: “Ho contattato l’amministratore delegato di Sega e gli ho suggerito di trovare un altro partner. Ma avevo anche bisogno che Sega ci pagasse, altrimenti Nvidia sarebbe fallita. Questa richiesta mi ha imbarazzato. Ma il CEO di Sega, con mio grande stupore, ha accettato. La comprensione e la generosità di Sega ci ha concesso di sopravvivere per altri sei mesi. La presa di coscienza dei nostri errori, e la nostra umiltà nel chiedere aiuto, ha salvato Nvidia.”

Il salvataggio concede a Nvidia abbastanza tempo per cambiare architettura. Huang licenzia più della metà dei circa cento dipendenti e investe quasi tutto il denaro rimasto nella produzione di un nuovo chip che non è stato ancora testato completamente.

Quando la RIVA 128 arriva sul mercato, nel 1997, in cassa resta denaro sufficiente per circa un mese di stipendi. Nvidia vende un milione di unità nei primi quattro mesi.

Huang comincia a ripetere ai dipendenti che Nvidia è sempre a trenta giorni dal fallimento. Anche quando il fallimento smette da tempo di essere una possibilità concreta, mantiene quella formula come leva manageriale.

Dai videogiochi alla GPU

Nel 1999 Nvidia introduce la GeForce 256 e comincia a usare una definizione destinata a diventare familiare: GPU, graphics processing unit.

Un normale processore centrale, la CPU presente nei computer, è progettato per eseguire rapidamente una successione di istruzioni. Una GPU contiene invece molti nuclei di calcolo capaci di lavorare contemporaneamente su grandi quantità di operazioni simili. Per i videogiochi è ideale: sullo schermo bisogna calcolare nello stesso momento colori, forme, luci e milioni di pixel.

Quella caratteristica finirà per portare Nvidia molto lontano dai videogiochi.

All’inizio degli anni Duemila alcuni ricercatori cominciano infatti a usare le GPU per compiti scientifici. Ian Buck, allora studente a Stanford, collega decine di GeForce e modifica il software per accedere direttamente alla loro capacità di calcolo parallelo. Huang lo assume. Da quell’attività nasce uno dei progetti più costosi e meno compresi della storia di Nvidia.

Si chiama CUDA.

La scommessa che gli investitori non volevano

CUDA permette agli sviluppatori di usare una GPU come un processore per calcoli generali, invece di limitarla alla grafica. Un ricercatore può prendere un problema enorme, dividerlo in migliaia di operazioni più piccole ed eseguirle contemporaneamente.

Nvidia introduce l’architettura nel 2006 e la promuove l’anno successivo. Per farla funzionare deve dedicare spazio prezioso dei propri chip a capacità che molti clienti ancora non chiedono. Investe miliardi di dollari nella piattaforma, nelle librerie software e negli strumenti necessari agli sviluppatori.

Nvidia nel frattempo è approdata a Wall Street. E di fronte alla nuova architettura la borsa reagisce male. Alla fine del 2008 le azioni Nvidia hanno perso circa il 70% del loro valore. I download di CUDA raggiungono un picco nel 2009 e poi diminuiscono per tre anni. Il consiglio di amministrazione arriva a temere che la debolezza del titolo renda Nvidia vulnerabile a investitori intenzionati a spezzare la società.

Huang ha raccontato così quel periodo: “Abbiamo sofferto per molti anni e i nostri investitori erano scettici. Volevano che la mettessimo da parte per limitare le perdite e concentrarci sui profitti. Abbiamo creato una conference chiamata GTC e abbiamo promosso CUDA nel mondo.”

A usare CUDA sono fisici, biologi, ricercatori impegnati nelle simulazioni. Nvidia prova applicazioni nel settore petrolifero e persino nella simulazione della cottura delle pizze surgelate. L’intelligenza artificiale rimane inizialmente ai margini.

Poi alcuni ricercatori che lavorano sulle reti neurali si accorgono che il tipo di matematica richiesto dai loro esperimenti assomiglia molto a quello che le GPU sanno fare bene.

Nel 2009 Geoffrey Hinton - uno dei padrini dell’IA moderna - e il suo gruppo all’Università di Toronto usano proprio CUDA per il riconoscimento vocale. Nel 2012 due suoi studenti, Alex Krizhevsky e Ilya Sutskever, comprano due schede GeForce e addestrano una rete neurale chiamata AlexNet su milioni di immagini. L’esperimento convince una parte crescente della comunità scientifica che reti neurali molto grandi, alimentate con molti dati e molta potenza di calcolo, possono ottenere risultati prima irraggiungibili.

Le GPU diventano improvvisamente strumenti per costruire intelligenza artificiale.

Huang vede l’opportunità e sposta l’azienda verso il deep learning. Un venerdì sera invia una mail ai dipendenti: tutta la società avrebbe dovuto concentrarsi sull’intelligenza artificiale. Il lunedì seguente, ricorda un manager, Nvidia lavorava già come un’azienda di IA.

La ritirata dal mercato degli smartphone

Nel 2010 Google cercava chip abbastanza potenti da portare Android su dispositivi con capacità grafiche avanzate. Nvidia aveva Tegra, una famiglia di processori destinati a smartphone e tablet, e ottenne rapidamente clienti importanti. Il settore era enorme e il successo iniziale fece salire il titolo.

Ma Huang decise di non approfittarne.

La concorrenza stava rendendo i processori per smartphone un prodotto sempre più difficile da differenziare. Nvidia avrebbe dovuto combattere contro aziende come Qualcomm in una corsa sui volumi e sui prezzi che assorbiva risorse ingegneristiche. Huang preferì spostare quelle risorse verso macchine autonome, robotica e automobili.

“Ritirarsi non è facile per le persone brillanti e di successo - dirà Huang - Eppure la ritirata strategica e il sacrificio, decidere a cosa rinunciare, è essenziale per qualsiasi successo.”

Con l’arrivo di ChatGpt alla fine del 2022, quella serie di decisioni produce un risultato che supera le previsioni più ottimistiche.

L’azienda che vende i motori dell’intelligenza artificiale

ChatGpt, il chatbot basato sull’intelligenza artificiale sviluppata da OpenAI, è stato addestrato su sistemi che utilizzavano hardware Nvidia. Lo stesso vale per gran parte dei modelli che seguiranno. Microsoft, Meta, Amazon, Google, OpenAI e gli altri grandi laboratori cominciano a spendere decine di miliardi di dollari per costruire data center dedicati all’IA.

Dentro quei data center servono migliaia di GPU collegate tra loro.

Nvidia ha già i chip, CUDA e le tecnologie di rete necessarie per farli lavorare come un unico enorme computer. Questo trasforma una società conosciuta per le schede grafiche dei gamer in un fornitore di infrastruttura per una nuova industria.

Nell’esercizio fiscale 2026 Nvidia ha registrato ricavi record per 215,9 miliardi di dollari. La sua filiera si estende in gran parte dell’Asia e coinvolge TSMC, il produttore taiwanese che realizza molti dei semiconduttori progettati dall’azienda, insieme ai gruppi che costruiscono server, memorie e sistemi completi.

Nvidia è insomma a tutti gli effetti un asset dal significato geopolitico.

Gli Stati Uniti limitano l’esportazione verso la Cina dei processori più avanzati perché la capacità di calcolo necessaria ad addestrare i migliori modelli di IA viene considerata una risorsa strategica.

Le restrizioni hanno spinto le società cinesi a cercare versioni meno potenti dei chip Nvidia, capacità di calcolo ospitata in altri Paesi e alternative nazionali come quelle sviluppate da Huawei. Ancora nell’ottobre del 2026 ByteDance, Alibaba e Tencent avevano effettuato ordini per oltre 35 miliardi di dollari di processori Nvidia consentiti dalle regole americane, secondo Reuters.

Huang si è inserito personalmente in questa discussione, parlando con Trump, con funzionari dell’amministrazione e con legislatori. Il CEO di un’impresa privata è diventato uno degli interlocutori che contribuivano a definire quanta potenza di calcolo americana potesse raggiungere la Cina.

È qui che la vicenda di Alice Huang ha un impatto che va molto oltre l’infedeltà coniugale.

Un’azienda costruita attorno al fondatore

Huang ha sempre gestito Nvidia in maniera inconsueta.

Evita una gerarchia aziendale fatta di molti livelli e vuole ricevere informazioni direttamente da un numero enorme di dirigenti. Oltre sessanta persone gli riportano, in gran parte ingegneri responsabili di singole tecnologie.

Questa organizzazione ha funzionato durante la straordinaria espansione di Nvidia. Ha anche concentrato quantità enormi di informazione e autorità in una persona.

Huang non ha mai nominato pubblicamente un successore. Nvidia non ha comunicato un piano formale. Colette Kress, direttrice finanziaria da più di un decennio, potrebbe assumere temporaneamente il comando; Ian Buck, l’ingegnere che contribuì a creare CUDA e oggi segue una parte cruciale del business dei data center, viene considerato uno dei possibili candidati tecnici.

Nessuno possiede contemporaneamente il rapporto di Huang con gli ingegneri, i clienti, Wall Street e Washington.

L’assenza di una successione credibile oggi è anche un problema creato da Huang.

Quando la famiglia, Nvidia e la sicurezza nazionale si incontrano

La lettera inviata ai dipendenti dopo la pubblicazione delle prime rivelazioni sulle sue relazioni extraconiugali contiene un’ammissione personale.

Huang ha scritto di essere stato infedele a Lori, ha chiesto scusa alla famiglia e ai colleghi e ha detto che non esiste alcuna giustificazione per quello che ha fatto. Ha assicurato che collaborerà con l’indagine interna.

La parte che riguarda la sicurezza nazionale rimane invece oggetto di verifiche.

Secondo le informazioni emerse sui media americani, Alice Huang avrebbe avuto rapporti con l’intelligence cinese mentre lavorava in un settore direttamente legato all’acquisto di GPU Nvidia. Megaspeed, la società a cui era collegata, ha negato di aver violato le restrizioni americane e ha dichiarato che collaborerà con le autorità. Il governo cinese nega le accuse di spionaggio. Huang ha detto a Trump di non avere mai saputo che la donna potesse essere una spia; Trump ha risposto pubblicamente di credergli.

L’FBI sta esaminando la vicenda. Il consiglio indipendente di Nvidia ha assunto Joon Kim, ex procuratore federale ad interim a Manhattan e partner dello studio Wachtell Lipton, per guidare la propria indagine. Alcuni membri del Congresso chiedono spiegazioni e nuovi limiti all’accesso cinese ai chip avanzati.

La vulnerabilità riguarda anche la possibilità di ricatto, un rischio classico quando una persona con accesso a informazioni sensibili nasconde una relazione extraconiugale.

La filosofia di Huang

Nel maggio del 2023, quando Nvidia si avvicinava per la prima volta alla valutazione di mille miliardi di dollari, Huang ha raccontato a circa diecimila studenti della National Taiwan University del successo che lo circondava e delle scelte strategiche della sua azienda.

“Ho affrontato fallimenti”, disse. “Molto grandi, tutti umilianti e imbarazzanti. Molti ci hanno quasi ucciso.”

A chi si laureava quel giorno lasciò una raccomandazione che in seguito sarebbe circolata ovunque sui social: “Qualunque cosa sia, seguitela come abbiamo fatto noi. Correte. Non camminate. Ricordate: correte sia quando sarete a caccia di cibo, sia quando sarete prede.”.

Jensen Huang correva quando era a caccia di clienti e investitori. Starà correndo ancora ora che si ritrova preda.