NVIDIA ha avviato una collaborazione strategica di lungo periodo con Safe Superintelligence Inc., la società di ricerca sull’intelligenza artificiale fondata da Ilya Sutskever, accompagnando l’accordo con un investimento azionario stimato in 5 miliardi di dollari. L’importo non è stato comunicato ufficialmente dalle due aziende, ma l’operazione rappresenterebbe uno dei maggiori investimenti mai realizzati da NVIDIA in una società privata. L’intesa consentirà a SSI di ampliare di un ordine di grandezza la propria capacità di calcolo e di accedere ai sistemi Vera Rubin, la nuova generazione dell’infrastruttura NVIDIA progettata per l’addestramento e l’esecuzione di modelli di intelligenza artificiale su larga scala.
Safe Superintelligence utilizzerà l’infrastruttura NVIDIA per portare a una dimensione superiore un avanzamento tecnico ottenuto durante i primi due anni di attività, trascorsi lavorando senza presentare prodotti pubblici. La società non ha descritto la natura del risultato raggiunto, i dati impiegati, l’architettura utilizzata o i test eseguiti, ma ha indicato di essere entrata in una nuova fase nella quale il lavoro di ricerca dovrà essere ampliato attraverso una quantità di risorse computazionali molto maggiore. L’investimento dovrebbe essere distribuito in funzione del raggiungimento di specifici traguardi tecnici, collegando quindi l’erogazione del capitale ai progressi compiuti nello sviluppo del sistema.
La collaborazione prevede la fornitura a SSI dei più avanzati sistemi NVIDIA basati sulla piattaforma Vera Rubin. La nuova architettura integra le GPU Rubin, le CPU Vera, le unità di elaborazione dati BlueField, le interconnessioni NVLink di nuova generazione e le tecnologie di rete Spectrum-X Ethernet e Quantum-X InfiniBand. L’infrastruttura è costruita per operare come un unico sistema di calcolo dedicato ai modelli di frontiera, riducendo i colli di bottiglia nello spostamento dei dati tra processori, memoria e nodi di rete. Per SSI, l’accesso anticipato a questa piattaforma permetterà di aumentare rapidamente il numero di acceleratori disponibili e di svolgere esperimenti che richiedono cluster molto più estesi rispetto a quelli utilizzati finora.
Il passaggio ai sistemi NVIDIA modifica anche la configurazione computazionale adottata inizialmente da Safe Superintelligence. Nell’aprile 2025 la società aveva stretto un accordo con Google Cloud per utilizzare le Tensor Processing Unit, i processori specializzati sviluppati internamente da Google per l’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale. La nuova partnership non stabilisce necessariamente l’abbandono delle TPU, ma introduce una seconda infrastruttura di grandi dimensioni e offre a SSI l’accesso diretto alla piattaforma che sostiene una parte rilevante dei principali laboratori di intelligenza artificiale. La società potrà quindi distribuire le proprie attività tra differenti architetture oppure trasferire sulle GPU NVIDIA le fasi di ricerca che richiedono una maggiore disponibilità di hardware e strumenti software.
SSI è stata fondata nel giugno 2024 da Ilya Sutskever, Daniel Gross e Daniel Levy con un unico obiettivo dichiarato: sviluppare una superintelligenza sicura. Sutskever aveva lasciato OpenAI nel maggio dello stesso anno dopo averne ricoperto il ruolo di cofondatore e chief scientist, partecipando allo sviluppo dei modelli che hanno preceduto e accompagnato la diffusione di ChatGPT. La nuova società è stata organizzata come un laboratorio concentrato esclusivamente sulla ricerca, senza prodotti intermedi da commercializzare, servizi da distribuire o ricavi da generare durante le fasi iniziali del progetto. Questa impostazione è stata scelta per evitare che le esigenze commerciali e la competizione sul mercato interferiscano con il lavoro tecnico e con le misure di sicurezza.
Safe Superintelligence aveva raccolto un primo miliardo di dollari nel settembre 2024 da investitori comprendenti Andreessen Horowitz, Sequoia Capital, DST Global e SV Angel, raggiungendo una valutazione iniziale vicina ai 5 miliardi. Nel marzo 2025 aveva ottenuto altri 2 miliardi di dollari in un round guidato da Greenoaks, portando la propria valutazione a circa 32 miliardi nonostante l’assenza di prodotti, clienti e ricavi. Il nuovo intervento di NVIDIA porta il capitale raccolto dalla società a circa 8 miliardi di dollari e rafforza una struttura finanziaria destinata principalmente all’acquisto di capacità computazionale e al reclutamento di ricercatori e ingegneri specializzati.
Nel corso del 2025 SSI ha attraversato anche un cambiamento nella propria organizzazione. Daniel Gross, inizialmente amministratore delegato della società, ha lasciato l’azienda per unirsi a Meta, mentre Sutskever ha assunto direttamente il ruolo di CEO. Meta aveva precedentemente valutato l’acquisizione di Safe Superintelligence, ma la proposta non aveva portato a un accordo. Dopo il fallimento dell’operazione, il gruppo guidato da Mark Zuckerberg ha assunto Gross e altri ricercatori per rafforzare la propria divisione dedicata alla superintelligenza. SSI ha invece mantenuto la propria indipendenza e ha proseguito il lavoro nei centri di Palo Alto e Tel Aviv.
L’accordo consente a NVIDIA di entrare direttamente nel capitale di uno dei laboratori più riservati del settore e di stabilire un rapporto tecnico con un gruppo impegnato nello sviluppo di architetture che potrebbero differire dai tradizionali modelli linguistici di grandi dimensioni. Prima di concludere l’investimento, NVIDIA avrebbe avuto accesso ad alcune informazioni sul lavoro svolto da SSI, senza che i risultati siano stati resi pubblici. Jensen Huang ha collegato la fiducia nel progetto al ruolo svolto da Sutskever nello sviluppo dell’intelligenza artificiale moderna e, in particolare, alla sua capacità di individuare con largo anticipo l’effetto dell’aumento congiunto di dati, parametri e potenza di calcolo sulle prestazioni delle reti neurali.
Sutskever è stato tra gli autori di AlexNet, la rete neurale convoluzionale che nel 2012 ottenne un risultato decisivo nella competizione ImageNet e contribuì alla diffusione dell’apprendimento profondo nei sistemi di visione artificiale. Negli anni successivi ha partecipato allo sviluppo delle reti sequence-to-sequence, dei principali sistemi di OpenAI e dei metodi di addestramento impiegati per costruire modelli sempre più grandi. La sua attività ha contribuito a consolidare il principio secondo cui l’incremento delle risorse computazionali e della quantità di dati può produrre miglioramenti prevedibili nelle capacità dei modelli. Negli ultimi anni Sutskever ha però sostenuto che la sola estensione del pre-addestramento potrebbe non essere sufficiente per raggiungere sistemi dotati di ragionamento e generalizzazione paragonabili a quelli umani.
La ricerca di SSI sarebbe quindi orientata verso un approccio differente dalla semplice crescita delle dimensioni dei modelli linguistici esistenti. La società non ha pubblicato documenti tecnici, benchmark o dimostrazioni, ma il passaggio a una capacità di calcolo dieci volte superiore indica che il risultato ottenuto deve ora essere verificato e ampliato su sistemi più grandi. L’infrastruttura Vera Rubin servirà a stabilire se il metodo individuato conserva le proprie caratteristiche all’aumentare delle risorse e se può sostenere lo sviluppo di una superintelligenza capace di superare le competenze umane in un ampio insieme di attività.
L’investimento rafforza inoltre il rapporto finanziario tra i produttori di acceleratori e i laboratori che acquistano grandi quantità di capacità computazionale. NVIDIA fornisce capitale a SSI, mentre una parte delle risorse ricevute potrà essere utilizzata per acquistare o utilizzare infrastrutture costruite con hardware NVIDIA. Questo modello permette al produttore di processori di sostenere i clienti impegnati nello sviluppo dei sistemi più avanzati e, contemporaneamente, di consolidare la domanda futura delle proprie piattaforme. Accordi simili stanno interessando anche altri operatori del settore, con investimenti diretti dei produttori di chip nelle aziende che addestrano modelli di frontiera.
Per Safe Superintelligence, la collaborazione elimina uno dei principali limiti operativi di un laboratorio indipendente: l’accesso continuativo a quantità molto elevate di acceleratori di ultima generazione. Lo sviluppo di modelli sperimentali richiede non soltanto capitale, ma anche la disponibilità programmata di cluster, reti ad alta velocità, memoria e software ottimizzato. Attraverso l’accordo, SSI potrà pianificare l’espansione dell’infrastruttura su più anni, coordinando il lavoro di ricerca con la progressiva introduzione dei sistemi Vera Rubin e aumentando rapidamente la scala degli esperimenti senza costruire autonomamente l’intera catena hardware.
La società continuerà comunque a operare senza distribuire prodotti intermedi. Il progetto non prevede il rilascio di un assistente, di un’API commerciale o di modelli pubblici durante le fasi di sviluppo, poiché capacità e sicurezza vengono trattate come un unico problema tecnico. L’obiettivo è realizzare direttamente una superintelligenza sicura, anziché costruire una successione di sistemi commerciali sempre più potenti e applicare successivamente le misure di allineamento. L’ampliamento della capacità di calcolo fornita da NVIDIA rappresenta quindi il passaggio dalla fase iniziale di ricerca alla verifica su larga scala dell’approccio elaborato da SSI.