LOGIN
Dopo aver afflitto il globo durante la pandemia da Covid-19, il discorso sulla carenza dei semiconduttori torna a farsi sentire. E il responsabile della nuova crisi di chip è proprio l’intelligenza artificiale.
Mentre le aziende competono per sfruttare il potenziale dei grandi modelli di AI, come ChatGPT di OpenAI, la lotta per le unità di elaborazione grafica (GPU) ad alta potenza necessarie per implementarli si intensifica.
E così l'allettante prospettiva di una trasformazione guidata dall'intelligenza artificiale generativa si scontra con l'incapacità attuale di mantenere una catena di approvvigionamento solida e resiliente per sostenere la rapida ascesa del settore.
Mentre l’AI fiorisce, è caccia alle GPU
Proprio mentre l'industria tecnologica stava iniziando a tirare un sospiro di sollievo, un nuovo ostacolo è emerso, mettendo in difficoltà gli sviluppatori di intelligenza artificiale, le aziende e persino gli investitori.
Ma perché queste GPU ad alta potenza sono così cruciali? Al centro dell'AI c'è la sua abilità di elaborare grandi quantità di dati e apprendere modelli da essi. Questa, tuttavia, non è un'impresa facile. Gli algoritmi di intelligenza artificiale richiedono un'immensa potenza di calcolo per vagliare i dati, apprendere, fare previsioni o prendere decisioni.
È qui che entrano in gioco le GPU: questi potenti chip per computer sono in grado di eseguire innumerevoli calcoli contemporaneamente, rendendoli i cavalli di battaglia ideali per le attività di addestramento e inferenza dell'AI.
La morsa di Nvidia sul mercato
Nvidia, un attore di lunga data nel mercato dei chip, ha praticamente monopolizzato il mercato, stringendo la presa sull'aumento della domanda. Le GPU dell'azienda sono diventate sinonimo di capacità di intelligenza artificiale, spingendo la sua capitalizzazione di mercato oltre la soglia di mille miliardi di dollari nel maggio 2023.
Con una quota di mercato stimata che va dall'80% al 95%, il dominio di Nvidia è innegabile e la sua traiettoria di crescita sembra inarrestabile. Tuttavia, la promessa del gigante della SIlicon Valley di aumentare la produzionefatica a tenere il passo con il boom dell’AI, lasciando il settore alle prese con una scarsità che minaccia di minare la rivoluzione dell'AI.
La frenesia degli acquisti
Lo stesso CEO di OpenAI, Sam Altman, ha ammesso al Congresso che la carenza di GPU stava mettendo a dura prova la capacità di ChatGPT di gestire il suo carico di lavoro. Un vivido promemoria del fatto che anche i sistemi più navigati non sono immuni dai problemi di fornitura di chip.
Mentre la domanda sale alle stelle, la frenesia dei chip AI attira una parata di giocatori con tasche profonde desiderosi di assicurarsi la loro fetta di torta. Rapporti recenti rivelano che l'Arabia Saudita ha comprato 3.000 chip H100 ad alta potenza di Nvidia all'incredibile cifra di 40.000 dollari ciascuno.
Nel frattempo, i giganti tecnologici cinesi Bytedance, il genitore di Alibaba e TikTok, si sono uniti alla mischia, piazzando ordini per un valore di 5 miliardi di dollari di GPU. Il muscolo finanziario in mostra sottolinea la misura in cui l'IA ha catturato l'immaginazione di aziende e nazioni allo stesso modo.
Ma le startup sono in difficoltà
Tuttavia, tra il fascino e lo sfarzo dell'ascesa meteorica dell'AI, c'è una narrativa nascosta che merita attenzione. Le startup che aspirano a unirsi all’ondata dell'AI sono alle prese con una domanda scoraggiante: ci saranno abbastanza GPU disponibili quando saranno pronte a lasciare il segno?
Il co-fondatore e CTO di CoreWeave, Brian Venturo, ha espresso preoccupazione per la disponibilità di GPU, soprattutto quelle atte all'inferenza, ossia il processo che genera risposte dai modelli di intelligenza artificiale. Mentre la carenza di chip infuria, i sogni di queste startup sono in bilico.
La palpabile disperazione ha stimolato un'ondata di condivisione di informazioni su varie piattaforme. Dai social media ai post sui blog fino alle conferenze, fondatori e investitori all'interno della scena delle startup stanno discutendo attivamente strategie per superare questa carenza di chip.
Per saperne di più: Intelligenza Artificiale, cos'è e cosa può fare per noi
