OpenAi, la società che ha sviluppato ChatGpt, probabilmente applicazione di intelligenza artificiale generativa più famosa al mondo, sta lavorando alla progettazione di un proprio microchip per alimentare i suoi sistemi, abbassare i costi e contemporaneamente ridurre la dipendenza dai processori di Nvidia, l’azienda dominante nel settore: dovrebbe essere pronto per il 2026.
IL RUOLO DI BROADCOM, TSMC E AMD
Stando alle rivelazioni di Reuters, la realizzazione fisica del chip è stata affidata alla compagnia taiwanese Tsmc e alla statunitense Broadcom. OpenAi, inoltre, acquisterà anche i semiconduttori avanzati di Advanced Micro Devices per diversificare la sua lista di fornitori. La strategia consiste in “un mix di approcci interni ed esterni per garantire la fornitura di chip e gestire i costi come le grandi rivali Amazon, Meta, Google e Microsoft”, ha spiegato l’agenzia.
OPENAI RINUNCIA ALLE FABBRICHE DI CHIP
Nei piani iniziali di OpenAi c’era la costruzione di una rete di fabbriche di microchip (“fonderie”, in gergo), ma il progetto è stato abbandonato perché troppo costoso e complesso. La società si limiterà dunque alla fase di design, assegnando quella di manifattura a soggetti terzi, come fanno anche tante altre aziende tecnologiche. Tra i clienti di Broadcom, per esempio, c’è Alphabet, la società madre di Google.
UN CHIP PER L’INFERENZA
OpenAi è una delle acquirenti principali dei processori (unità di elaborazione grafica o Gpu, più precisamente) di Nvidia, che utilizza in grandi volumi sia per “addestrare” e far “progredire” i propri modelli linguistici che per alimentare il funzionamento dei sistemi di intelligenza artificiale: per rispondere alle richieste degli utenti, le applicazioni di intelligenza artificiale generativa come ChatGpt hanno bisogno di tanta capacità di calcolo.
Secondo le fonti di Reuters, sono mesi che OpenAi lavora insieme a Broadcom per la realizzazione del primo chip in-house per l’intelligenza artificiale, che non verrà utilizzato per l’addestramento dei modelli linguistici bensì per le attività di inferenza: si chiama così – semplificando – il processo seguito da un sistema di intelligenza artificiale per prendere delle decisioni o fare delle previsioni sulla base dei nuovi dati che ha ricevuto. Al momento c’è più domanda di microchip dedicati al training, ma la richiesta di processori per l’inferenza è probabilmente destinata a crescere parecchio assieme alla diffusione di tante e nuove applicazioni di intelligenza artificiale generativa.
IL DISTACCO (PARZIALE) DA NVIDIA
Nvidia controlla attualmente più dell’80 per cento del mercato delle Gpu per l’intelligenza artificiale. Ma alcuni dei suoi clienti principali come Microsoft, Meta e la stessa OpenAi hanno iniziato a cercare delle alternative o a prodursele internamente per via dei prezzi molto alti di questi processori – decine di migliaia di dollari l’uno – e dei timori sulle forniture. Amd, in particolare, con il suo modello MI300X, sembra essere l’azienda meglio posizionata per guadagnare market share ai danni di Nvidia.
Reuters, tuttavia, fa sapere che OpenAi, nonostante i piani di diversificazione, non vuole compromettere i buoni rapporti con Nvidia, viste le prestazioni elevate garantite dai suoi chip: nei prossimi mesi dovrebbe peraltro venire immessa sul mercato la nuova generazione, chiamata Blackwell.
