Ritardo nello sviluppo del chip AI interno di Microsoft a causa delle preoccupazioni sulla competitività di mercato di NVIDIA

Ritardo nello sviluppo del chip AI interno di Microsoft a causa delle preoccupazioni sulla competitività di mercato di NVIDIA

Questo articolo non costituisce consulenza in materia di investimenti. L’autore non detiene azioni in nessuno dei titoli menzionati.

Recenti sviluppi riportati da The Information indicano che Microsoft Corporation sta affrontando difficoltà con i suoi sforzi interni di progettazione di chip. Di conseguenza, il gigante della tecnologia è stato costretto a rinviare i suoi piani e a introdurre un chip provvisorio. Questa decisione è in linea con le pressioni competitive, poiché aziende come Amazon e Google sono attivamente impegnate nella ricerca di processori AI personalizzati per ridurre la dipendenza dalle costose offerte di NVIDIA. Sebbene Microsoft abbia compiuto progressi nello sviluppo interno di chip, la natura incentrata sul software della sua attività ha limitato le sue opzioni. Di conseguenza, l’azienda si sta impegnando a innovare e promuovere alternative alla tecnologia NVIDIA, ma i ritardi nella progettazione hanno reso necessaria una rivalutazione della sua strategia.

Microsoft punta al lancio del chip AI interno nel 2027, in competizione con NVIDIA

Un precedente rapporto di The Information aveva evidenziato che la produzione di massa del chip Braga AI di Microsoft sarebbe stata posticipata dal 2025 al 2026. Braga avrebbe dovuto succedere al chip Microsoft Maia, introdotto nell’aprile 2024 e prodotto tramite l’avanzato processo a 5 nanometri di TSMC. Tuttavia, le ultime indiscrezioni suggeriscono che i ritardi di Braga potrebbero compromettere anche i suoi successori, Braga-R e Clea. Le preoccupazioni relative a questi ritardi lasciano intendere che i prossimi chip potrebbero non essere all’altezza del vantaggio competitivo dell’offerta di NVIDIA, spingendo Microsoft a elaborare un compromesso. L’azienda prevede ora di lanciare un chip AI nel 2027 che fungerà da ponte tra Braga e Braga-R.

Microsoft Maia 100 AI chip
Microsoft’s Maia 100 AI chip.

Secondo The Information, due fonti hanno indicato che questo nuovo chip AI potrebbe chiamarsi Maia 280. Si prevede che questa innovazione integri due chip Braga per migliorare le prestazioni complessive. Come i suoi concorrenti, Microsoft si concentra sul raggiungimento di parametri di prestazioni per watt superiori. I dirigenti ritengono che i nuovi chip potrebbero offrire un aumento delle prestazioni fino al 30% rispetto ai prossimi modelli NVIDIA del 2027.

Attualmente, le ultime GPU NVIDIA dedicate all’intelligenza artificiale, note come Blackwell, sono state distribuite nel 2025, e la prossima generazione, denominata Rubin, è all’orizzonte. La visione di Microsoft prevede la produzione interna di centinaia di migliaia di chip di intelligenza artificiale ogni anno. Con la crescente tendenza dei giganti della tecnologia a ridurre la dipendenza da NVIDIA, aziende come Google stanno offrendo i loro chip di intelligenza artificiale personalizzati per infrastrutture di elaborazione di terze parti.

La crescente domanda di chip specializzati ha favorito progettisti come Broadcom e Marvel, che stanno assistendo a un aumento degli ordini. Nonostante le azioni di Marvel siano aumentate dell’88% nel 2024, sono diminuite del 33% da inizio anno, a causa delle aspettative disattese di investitori e analisti riguardo alle innovazioni nell’intelligenza artificiale.

Sebbene sia Amazon che Google sfruttino i propri chip di intelligenza artificiale proprietari, NVIDIA continua a dominare il mercato. Il CEO Jensen Huang ha sottolineato che i vantaggi competitivi della sua azienda pongono delle sfide per le iniziative di chip di intelligenza artificiale personalizzati. Nonostante le fluttuazioni del titolo NVIDIA tra maggio e giugno, le sue azioni hanno recentemente registrato un’impennata, confermando la sua leadership di mercato, trainata dalla prevista robusta domanda nel settore dell’intelligenza artificiale e dalla crescente applicazione delle GPU nelle infrastrutture di elaborazione globali.

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