A metà dicembre la holding giapponese SoftBank, molto attiva nei settori delle telecomunicazioni e dell’elettronica, ha annunciato un investimento da 100 miliardi di dollari negli Stati Uniti nei prossimi quattro anni. Quando il presidente eletto Donald Trump ha chiesto a Masayoshi Son, l’amministratore delegato di SoftBank che era con lui a presentare il progetto, se volesse raddoppiare l’investimento, lui gli ha risposto: “ci proverò davvero”.
Secondo Bloomberg non è stata una risposta data giusto per compiacere Trump. Son, cioè, ha davvero intenzione di spendere una somma enorme per realizzare la sua “ossessione” di creare una “nuova Nvidia”, ossia un’azienda in grado di rivaleggiare con il colosso californiano nello sviluppo di microchip per l’intelligenza artificiale.
Stando alle fonti dell’agenzia, SoftBank punta a commercializzare i “suoi” microchip per l’inizio del 2026, ma i primi prototipi saranno disponibili già entro l’estate prossima.
LA SFIDA DI SOFTBANK A NVIDIA PARTE DA ARM
Ad oggi Nvidia possiede un semi-monopolio sul mercato dei semiconduttori ad alte prestazioni che si utilizzano per l’addestramento dei modelli linguistici; questa condizione di insostituibilità o quasi dei suoi prodotti le ha permesso di raggiungere una capitalizzazione altissima, di oltre 3000 miliardi di dollari.
La sfida di SoftBank al dominio di Nvidia poggia su Arm, l’azienda britannica di semiconduttori di cui possiede il 90 per cento, e su una serie di startup in cui ha investito. Arm è specializzata nella fase di progettazione dei microchip (si pensa perciò che la fabbricazione degli eventuali componenti per l’intelligenza artificiale verrà affidata a Tsmc) e si è fatta un nome con i suoi design ad alta efficienza energetica per gli smartphone.
Arm verrà supportata dalle competenze tecniche di Graphcore, startup britannica acquisita da SoftBank che progetta unità di elaborazione per l’intelligenza artificiale. Nei mesi scorsi, peraltro, Arm era sembrata interessata ad acquisire una parte degli asset di Intel.
Né Arm né SoftBank, comunque, hanno rilasciato dichiarazioni in merito a questi piani. Masayoshi Son ha fatto delle allusioni – ha detto cioè che la sua società si sta preparando alla “prossima grande mossa” -, ma nulla di più. Bloomberg ha scritto invece che almeno un’azienda di servizi cloud si è mostrata interessata a utilizzare i microchip di SoftBank nei propri centri dati: il nome non è stato rivelato.
I PROBLEMI DI SOFTBANK
Pare che SoftBank voglia finanziare il progetto sui microchip con 100 miliardi di dollari; la holding, però, disponeva di 27 miliardi di liquidità in bilancio al 30 settembre scorso ed è seriamente indebitata.
Ovviamente non è scontato che il piano, senz’altro ambizioso, abbia successo: nel 2016, per esempio, l’investimento da oltre 100 miliardi di dollari in una serie di startup (WeWork era la più famosa) si rivelò un fallimento. D’altro canto, Arm sta dando i suoi frutti: nel 2016 SoftBank spese 32 miliardi per acquisirne il 90 per cento; la quota vale oggi 195 miliardi.
LA SUPERIORITÀ TECNOLOGICA DI NVIDIA
Il problema è che le unità di elaborazione grafica di Nvidia sono di gran lunga superiori a quelle delle concorrenza in termini non solo di prestazioni ma anche di facilità d’uso (merito della suite di software fornita dalla società). Perfino Advanced Micro Devices, considerata la concorrente principale, non ne ha intaccato granché il market share. “Ma l’enorme volume di potenza di calcolo e di denaro di cui l’intelligenza artificiale ha bisogno sta creando aperture per progetti di chip concorrenti”, scrive Bloomberg, “in una corsa per soddisfare una domanda che è impossibile per Nvidia soddisfare da sola”. I processori di Nvidia sono molto costosi – nell’ordine delle decine di migliaia di dollari l’uno – e i lunghi tempi d’attesa per accedere all’ultima generazione possono essere lunghi.
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Arm ha delle frecce nel suo arco, potendo contare su un’architettura ad alta efficienza energetica. SoftBank, insomma, sta scommettendo in una rivoluzione nel design dei chip per l’intelligenza artificiale basata proprio sulla maggiore efficienza: è meglio se l’addestramento e l’inferenza di un sistema di intelligenza artificiale vengono affidati entrambi a un singolo processore (è l’approccio di Nvidia), oppure è meglio separare le due funzioni? Se ad affermarsi, nei prossimi anni, dovesse essere la seconda opzione, potrebbero aprirsi degli spazi e crearsi delle occasioni per Arm-SoftBank.