NVIDIA si prepara a competere con le grandi aziende tecnologiche nei chip AI personalizzati utilizzando alleanze strategiche e una roadmap di prodotti senza pari

Sono state sollevate preoccupazioni riguardo alla potenziale minaccia che i circuiti integrati specifici per applicazione (ASIC) potrebbero rappresentare per la posizione di NVIDIA nel settore dell’intelligenza artificiale. Tuttavia, sembra che Jensen Huang e il suo team siano dotati delle strategie necessarie per contrastare efficacemente questa sfida.

La strategia competitiva di NVIDIA nell’intelligenza artificiale

Per chi non lo sapesse, gli ASIC sono chip progettati su misura per applicazioni o carichi di lavoro specifici. Questi chip vengono sviluppati da importanti aziende tecnologiche come Meta, Amazon e Google, che cercano di diversificare le proprie capacità di elaborazione, allontanandosi dall’offerta di NVIDIA. Sebbene gli ASIC rappresentino una sfida formidabile alla supremazia di NVIDIA nell’intelligenza artificiale, l’azienda ha adottato misure significative per mantenere la propria posizione di leadership.

Un fattore chiave che contribuisce al vantaggio di mercato di NVIDIA è la sua roadmap proattiva per i prodotti di intelligenza artificiale, che si evolve con una pianificazione di sei-otto mesi. Al contrario, concorrenti come AMD operano con una roadmap annuale, offrendo a NVIDIA un vantaggio significativo in termini di agilità. Questo rapido ciclo di sviluppo consente a NVIDIA di adattarsi efficacemente alle mutevoli esigenze dei clienti, ostacolando così lo sviluppo interno di ASIC, poiché il suo hardware è ottimizzato per le prestazioni.

Chip AMD Instinct MI300A su sfondo nero. — NVIDIA Rubin CPX | Crediti immagine: NVIDIA

Un esempio lampante di questa strategia è l’introduzione del chip AI Rubin CPX di NVIDIA, un prodotto di spicco specificamente pensato per i carichi di lavoro di inferenza, sempre più essenziali per i calcoli di intelligenza artificiale. Inoltre, l’azienda prevede un intervallo di soli otto mesi tra l’avvio della produzione dei suoi chip Blackwell Ultra e Rubin. Questa rapida progressione è un segno distintivo dell’impegno di NVIDIA nel mantenere il proprio vantaggio competitivo, poiché nessun’altra azienda di intelligenza artificiale ha dimostrato una ricerca così determinata della potenza di calcolo.

Processori Ironwood su una scheda server in un data center. — TPU Ironwood di Google | Crediti immagine: Google

L’iniziativa di NVIDIA, “NVLink Fusion”, consente l’integrazione perfetta di soluzioni personalizzate sviluppate da aziende come Intel e Samsung nel suo ecosistema tecnologico. Questa integrazione strategica consolida la posizione di NVIDIA come fulcro del panorama hardware per l’intelligenza artificiale. Pertanto, si può supporre che l’ambizione di altri giganti della tecnologia di sviluppare ASIC difficilmente possa compromettere l’attuale posizione di NVIDIA, come ha sottolineato Jensen Huang in un recente podcast, definendo la sua azienda all’avanguardia nella fornitura di funzionalità di elaborazione AI avanzate.

Il nostro obiettivo è che anche se [i concorrenti] fissassero il prezzo del chip a zero, voi acquistereste comunque sistemi NVIDIA perché il costo totale di gestione di quel sistema…è comunque più conveniente rispetto all’acquisto dei chip (terreno, elettricità e infrastrutture valgono già 15 miliardi di dollari).– Jensen Huang, CEO di NVIDIA

Con l’evoluzione del settore, sarà interessante osservare come chip di intelligenza artificiale come Trainium di Amazon, le TPU di Google e MTIA di Meta si confronteranno con le offerte di NVIDIA. Una sana concorrenza nel settore dell’intelligenza artificiale è senza dubbio essenziale per la crescita e l’innovazione.

Fonte della notizia: DigiTimes

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