Duecento miliardi di dollari separano Alphabet da Nvidia per capitalizzazione. Al closing del primo trimestre 2026 l’azienda che possiede Google ha riportato 109,9 miliardi di dollari di ricavi, in crescita del 22% anno su anno, con Google Cloud che ha superato per la prima volta i 20 miliardi trimestrali e un backlog vicino ai 460 miliardi.
Il titolo ha guadagnato circa il 10% in un giorno e la capitalizzazione si è spinta oltre i 4,6 trilioni di dollari. Tre anni fa, quando ChatGPT è apparso sul mercato e ha sembrato cogliere Google di sorpresa, gran parte degli analisti scriveva che la società di Mountain View aveva perso il treno dell’AI. Quella narrazione si è rivelata sbagliata, e capire perché è utile a chi guida un’organizzazione e si trova oggi davanti a scelte di lungo periodo in un mercato che cambia ogni quattro mesi.
Sundar Pichai (Ceo) aveva dichiarato Google una “AI-first company” già nella shareholder letter del 2016, in un momento in cui i ricavi della società venivano ancora quasi interamente dall’advertising su search e in cui la domanda di consumo per AI generativa non esisteva.
Aveva poi resistito a pressioni interne ed esterne per scorporare DeepMind come entità autonoma, e quando ChatGPT ha mostrato la curva di adozione dell’AI generativa al pubblico, ha fuso DeepMind con Google Brain creando un’unica organizzazione di ricerca. Il giudizio dei mercati e di buona parte della stampa specialistica, in quegli anni, è stato severo. La domanda interessante, oggi che la traiettoria si è rovesciata, è cosa abbia tenuto Pichai sulla rotta dichiarata mentre il rumore di mercato gli chiedeva di cambiarla.
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Una decade di scommesse silenziose
I Tensor Processing Unit, i chip custom di Google ottimizzati per il training e l’inference di reti neurali, sono in sviluppo dal 2015. Per anni sono stati raccontati come una stranezza ingegneristica, un esperimento interno utile più alla supply chain che alla strategia di prodotto. Oggi sono il motore che permette a Google Cloud di offrire AI infrastructure a costi competitivi rispetto a Nvidia, e sono uno dei tre o quattro fattori che spiegano la crescita del 63% di Cloud nell’ultimo trimestre.
La stessa logica vale per la ricerca pubblicata da Google Brain e da DeepMind nei dieci anni precedenti: il Transformer è uscito da un team di Google nel 2017, AlphaGo aveva già anticipato lo stato dell’arte nel reinforcement learning, e il merge tra DeepMind e Brain ha consolidato un patrimonio di pubblicazioni e brevetti che resta tra i più densi del settore.
Quel pacchetto di investimenti decennali, fatto in larga misura controvento rispetto al consenso degli analisti dell’epoca, ha permesso a Google di rispondere alla pressione competitiva di OpenAI con prodotti maturi in tempi relativamente rapidi: Gemini 2.5 e poi Gemini 3 hanno raggiunto la testa dei benchmark indipendenti sulla maggior parte dei task standard verso fine 2025.
L’integrazione di Gemini in Search, Workspace, Android, YouTube e Cloud è avvenuta in modo graduale, con un approccio di prodotto che chi osservava dall’esterno ha spesso confuso con lentezza, e che invece era una sequenza disegnata per non rompere ricavi consolidati mentre si costruiva il nuovo.
Il dato che rivela la nuova fisica del business
La leva su cui Pichai ha basato il proprio giudizio strategico è chiara nel piano capex per il 2026: tra 175 e 185 miliardi di dollari di investimento, contro i 91,4 miliardi del 2025 e i 52,5 miliardi del 2024 È un raddoppio in dodici mesi e un incremento di oltre tre volte in due anni. Pichai stesso ha detto, durante l’earnings call del Q4 2025, che la cadenza di innovazione è “molto, molto implacabile” e che il punto di equilibrio tra investire e proteggere il margine si è spostato decisamente verso il primo.
È una scommessa sulla domanda enterprise di AI, su Cloud, sull’integrazione AI in tutti i prodotti del portafoglio, e nei numeri trimestrali sta tenendo: Search è cresciuto del 17%, Services del 14%.
C’è un dato che, da solo, riassume meglio di mille analisi il riposizionamento di Google. A gennaio 2026 Google e Apple hanno annunciato un accordo per far girare le future versioni di Siri e di altre funzioni AI di Apple su Gemini. Apple, che per quindici anni ha posizionato la propria identità di prodotto contro Google su privacy e indipendenza, ha scelto Gemini come motore AI per i propri device. Quando il principale antagonista storico riconosce la superiorità tecnica di un competitor su una capacità chiave del momento, vuol dire che il mercato si è riallineato in profondità. Ed è in quel mese che Alphabet ha toccato per la prima volta i 4 trilioni di capitalizzazione, diventando la quarta società nella storia ad arrivarci dopo Nvidia, Apple e Microsoft.
Cosa imparare da uno stile di leadership scomodo da imitare
Lo stile di Pichai è discreto, poco mediatico, costruito su una cadenza decisionale lunga. È un profilo che, in un settore abituato a CEO-popstar e a comunicazione pubblica aggressiva, fatica a conquistare attenzione. Pichai non ha venduto al mercato la propria visione AI con keynote ad effetto, ha lasciato che fossero i prodotti, i numeri di Cloud e i benchmark dei modelli a parlare nel tempo.
È un metodo che ha un costo reputazionale alto in fase di transizione, perché chi guarda il quadrimestre vede solo l’apparente assenza di azione, ma che ha un beneficio cumulato significativo per chi resiste alla tentazione di aggiustare la rotta su input di breve.
Per un CEO o per un advisor che si trovi davanti a una scelta strategica AI in una fase in cui il mercato pretende dichiarazioni roboanti, ci sono tre osservazioni che la traiettoria di Pichai rende difficile ignorare.
La prima è che le scelte di infrastruttura, dai chip alle competenze interne di ricerca, contano più delle dichiarazioni pubbliche di intenti, e i loro frutti maturano in cinque o dieci anni.
La seconda è che la difesa dei ricavi consolidati non è opposta all’innovazione: integrare un modello AI dentro un prodotto da centinaia di milioni di utenti in modo non distruttivo è un esercizio ingegneristico e di prodotto più sofisticato che lanciare un prodotto nuovo da zero.
La terza è che in mercati che cambiano rapidamente la leadership più resiliente non è quella che reagisce a ogni segnale di mercato, è quella che stabilisce una direzione plausibile e mantiene la rotta, accettando di sembrare in ritardo per qualche trimestre.
Le critiche che restano sul tavolo
Il successo di Google sull’AI ha rinfocolato critiche che il mercato finanziario tende a derubricare ma che meritano attenzione, perché toccano la sostenibilità di lungo periodo del modello. La concentrazione del 25% del traffico AI globale nell’ecosistema Gemini, la posizione dominante sulla ricerca, i recenti accordi che estendono Gemini su device Apple, sollevano interrogativi antitrust di fronte ai quali Pichai stesso, durante l’earnings call, ha dovuto dare risposte caute.
C’è poi una questione di sostenibilità ambientale di un capex da 185 miliardi annui, che si traduce in data center, consumo energetico, acqua per il raffreddamento, e in alcune aree degli Stati Uniti sta già generando opposizione locale.
C’è infine una considerazione che riguarda il modello cognitivo che si sta installando con assistenti AI universali integrati in ogni device. Quando un’AI diventa il mediatore principale tra una persona e le proprie domande, la propria comunicazione, la propria scrittura, le proprie decisioni d’acquisto, la proprietà di quel mediatore non è una questione tecnica ma di pelle digitale, per usare un’espressione che mi è cara.
La traiettoria di Google su Gemini è esattamente in quella direzione, e per i decisori europei è urgente porsi il problema di cosa significhi affidare a un singolo provider americano una funzione di mediazione cognitiva di massa, soprattutto in mercati pubblici dove la sovranità informativa dovrebbe essere un obiettivo dichiarato.
A valle di una traiettoria di questo tipo, ci si pone una domanda: chi guida un’azienda italiana, oggi, sta facendo le sue scelte AI con un orizzonte di dodici mesi o con un orizzonte di dieci anni, e ha la struttura organizzativa e finanziaria per sostenere quella seconda ipotesi anche quando i risultati trimestrali la metteranno in discussione?
