In un panorama tecnologico in continua evoluzione, la competizione per il dominio nei chip dedicati all’intelligenza artificiale è diventata un tema centrale. Microsoft, Meta, Google e Nvidia si stanno muovendo a ritmi accelerati per progettare e produrre hardware sempre più performante, capace di supportare modelli IA di dimensioni e complessità crescenti. La svolta epocale verso l’analisi di grandi quantità di dati in tempo reale ha infatti creato un mercato altamente competitivo, in cui la rapidità di calcolo e l’efficienza energetica rappresentano fattori decisivi per il successo.
Microsoft sta esplorando soluzioni proprietarie in collaborazione con partner storici e sta investendo in nuovi centri di ricerca. Meta, dal canto suo, mira a ottimizzare i propri algoritmi interni attraverso l’adozione di chip su misura, migliorando l’esperienza utente sulle piattaforme social. Parallelamente, Google continua a sviluppare le sue Tensor Processing Units (TPU), adattandole alle più recenti evoluzioni del machine learning. Non da ultima, Nvidia, specialista globale delle GPU, prosegue l’innovazione con architetture capaci di accelerare i carichi di lavoro IA, puntando anche a settori emergenti come l’edge computing.
Oltre alla potenza di elaborazione, l’attenzione si concentra sull’impatto ambientale e sul contenimento dei costi. La creazione di chip meno energivori e più economici appare fondamentale per rendere l’IA accessibile a un numero maggiore di aziende e utenti. In questo contesto, si osservano collaborazioni strategiche tra le grandi società, finalizzate a risolvere sfide ingegneristiche comuni e a stabilire nuovi standard di mercato.
Gli analisti prevedono che la competizione si farà sempre più agguerrita nei prossimi anni, man mano che la richiesta di soluzioni IA continuerà a crescere in settori come la sanità, la finanza e i trasporti. Nel frattempo, Microsoft, Meta, Google e Nvidia restano protagoniste assolute, impegnate a tracciare il futuro dell’innovazione tecnologica. Tale corsa ai chip IA disegnerà i prossimi orizzonti della rivoluzione digitale.
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Microsoft, Meta, Google e Nvidia sono protagonisti di una competizione serrata per la supremazia nei chip AI, sviluppando architetture personalizzate, stringendo partnership strategiche e ampliando le infrastrutture. Questo sforzo è guidato sia dall’ambizione di potenziare modelli di machine learning sempre più grandi, sia dalla necessità di contenere costi energetici e dipendenza da fornitori esterni. Di seguito analizziamo le mosse principali di ciascuna azienda nei campi di ricerca e sviluppo, collaborazioni, ottimizzazione AI, investimenti infrastrutturali e sostenibilità, evidenziando le tendenze recenti e future nel settore.
Microsoft
Ricerca e sviluppo – Microsoft ha intrapreso la strada dei chip proprietari per il cloud e l’AI, dopo anni di dipendenza da soluzioni di terze parti. Dal 2019 ha sviluppato un proprio acceleratore AI (nome in codice Athena, ora Azure Maia 100) progettato per l’addestramento di grandi modelli linguistici e l’inferenza, con l’obiettivo di superare le prestazioni dei chip esistenti e ridurre tempi e costi. La nuova GPU Azure Maia 100 – costruita in-house su tecnologia a 5nm con 105 miliardi di transistor – è ottimizzata specificamente per carichi AI e applicazioni generative. Microsoft ha anche progettato un proprio processore Azure Cobalt 100 (CPU a 128 core basata su ARM) per i suoi data center, mirato a gestire i carichi di calcolo generici con maggiore efficienza energetica. Questa strategia di silicon design interno permette a Microsoft di verticalizzare l’innovazione: controllando tutto “dal silicio al servizio” può co-progettare hardware e software per massimizzare le prestazioni sui suoi workload critici. Ad esempio, Maia 100 è stato pensato per sfruttare al massimo ogni transistor su compiti di AI, raggiungendo un’elevata utilizzazione hardware grazie all’integrazione profonda con lo stack Azure
Collaborazioni strategiche – Pur sviluppando chip propri, Microsoft mantiene solide partnership con attori chiave del settore per completare la sua offerta. Ha collaborato strettamente con OpenAI nella progettazione di Maia 100, condividendone i design per tarare il chip sulle esigenze dei modelli GPT di nuova generazione. Sam Altman (CEO di OpenAI) ha confermato di aver lavorato con Microsoft per testare e perfezionare Maia sui loro modelli, indicando che questa co-progettazione aiuterà a addestrare modelli più potenti a costi inferiori. Sul fronte hardware, Microsoft resta “agnostica” e continua a collaborare con fornitori come Nvidia e AMD: ad esempio ha lanciato in Azure nuove macchine virtuali ottimizzate per GPU Nvidia H100 (e pianifica di aggiungere le H200) per i clienti che richiedono prestazioni all’avanguardia. Allo stesso tempo, integrerà anche le GPU AMD Instinct MI300X nei suoi data center, offrendo più scelta in termini di prezzo/prestazioni. Queste partnership industriali assicurano a Microsoft un ecosistema diversificato di semiconduttori, mitigando i rischi di fornitura e mantenendo la competitività dei costi. Va ricordato che Microsoft collabora anche con ARM (da cui licenzia l’architettura per Cobalt) e con fornitori come TSMC per la produzione fisica dei chip Maia. Inoltre, partecipa alla comunità Open Compute Project: ha sviluppato ad esempio nuovi rack open su misura per Maia 100, condividendo design con l’OCP per standardizzare l’adozione nei data center.
Ottimizzazione per l’AI – I nuovi chip Microsoft sono concepiti fin dall’inizio per accelerare i carichi di intelligenza artificiale. Maia 100, in particolare, è un acceleratore specializzato in reti neurali di grandi dimensioni: è stato progettato per gestire efficientemente sia la fase di training che di inference dei modelli di linguaggio (LLM) e di altre reti profonde su scala elevata. Per massimizzarne il throughput su questi workload, Microsoft ha adottato soluzioni architetturali avanzate: ad esempio, Maia include unità tensoriali ottimizzate per la matrice, memoria ad alta banda passante e un’interconnessione ultra-veloce proprietaria per collegare più chip tra loro in cluster. Ciò consente di scalare il training di modelli tipo GPT-4 su molte GPU Maia con comunicazioni rapide, analogamente a quanto offre Nvidia con NVLink/InfiniBand (Maia usa un’interconnessione alternativa). Inoltre, Microsoft ha curato l’integrazione verticale: Maia è stato tarato sullo stack Azure AI e sui framework software interni, così da sfruttare al massimo l’hardware senza colli di bottiglia. “Azure Maia è stato specificamente progettato per l’AI, per ottenere la massima utilizzazione dell’hardware”, spiega Brian Harry, Technical Fellow a capo del team Maia. In parallelo, il nuovo CPU Cobalt 100 (Arm-based) fornisce un supporto efficiente ai carichi generali e ai servizi cloud, liberando gli acceleratori AI dai compiti non specializzati. Complessivamente, la co-ottimizzazione hardware/software consente di ottenere miglioramenti significativi rispetto a soluzioni generiche: Microsoft punta a più prestazioni per watt e minor latenza su servizi come Copilot e Bing Chat, che elaborano modelli linguistici di grandi dimensioni in tempo reale.
Investimenti in infrastrutture – Per supportare questi chip e far fronte alla crescente richiesta di calcolo AI, Microsoft sta potenziando le sue infrastrutture cloud su vasta scala. I chip Maia e Cobalt saranno distribuiti nei data center Azure a partire dal 2024, inizialmente per potenziare servizi interni come Microsoft 365 Copilot e Azure OpenAI Service. L’azienda ha dovuto persino progettare nuovi server rack su misura: i moduli Maia richiedono rack più larghi del normale, dotati di sistemi di alimentazione e networking potenziati, affiancati da speciali unità di raffreddamento a liquido (i cosiddetti “sidekick”) che funzionano come radiatori al fianco dei rack principali. Questi rack personalizzati, oltre a ospitare i propri chip, potranno alloggiare anche acceleratori di partner industriali, garantendo flessibilità nell’ampliare la capacità. Microsoft sta praticamente riconfigurando i suoi data center per l’era dell’AI: dagli armadi, al sistema di raffreddamento, fino al networking, tutto viene ripensato per assicurare scalabilità e prestazioni elevate per i carichi di machine learning. Parallelamente, l’azienda continua ad acquistare hardware esterno in volumi massicci – ad esempio ha ordinato migliaia di GPU Nvidia H100 per i suoi cluster Azure – segno di un approccio ibrido che combina soluzioni proprietarie e non. Il budget di Microsoft per l’infrastruttura cloud AI è cresciuto enormemente (anche grazie all’investimento di $10 miliardi in OpenAI): i suoi data center integrano ormai decine di migliaia di acceleratori AI, collegati in rete ad alta velocità per addestrare modelli di deep learning con miliardi di parametri. Questi investimenti la posizionano come uno dei pochi provider globali in grado di offrire capacità di calcolo AI su scala ultra-large, paragonabile solo a Google e ad AWS.
Sostenibilità e consumi energetici – La spinta verso chip più efficienti nasce anche dall’esigenza di contenere l’impatto energetico dell’AI. Microsoft ha posto la sostenibilità al centro della progettazione: il processore Cobalt su architettura Arm è stato scelto esplicitamente per il risparmio energetico, con l’obiettivo di massimizzare le prestazioni per watt nei data center. “Ottimizziamo le prestazioni per watt in tutto il datacenter, cioè ottenere più potenza di calcolo per ogni unità di energia consumata”, ha dichiarato Wes McCullough di Microsoft, sottolineando che anche piccoli guadagni di efficienza per server, moltiplicati per migliaia di macchine, producono benefici enormi in termini di consumo. Per raffreddare i suoi chip AI ad alta densità, Microsoft sta adottando raffreddamento a liquido nei propri impianti: le tradizionali ventole ad aria non bastano per dissipare il calore dei nuovi acceleratori ad alte prestazioni, così la circolazione di fluidi refrigeranti tramite piastre fredde garantisce temperature operative controllate senza sprechi energetici. Questo approccio, già implementato per Maia 100, assicura che i chip funzionino in modo efficiente senza surriscaldarsi, riducendo al minimo l’energia spesa per il cooling. Inoltre, avendo maggiore controllo sul design hardware, Microsoft può ottimizzare il power management dei chip in base ai propri workload (ad esempio adattando frequenza e tensione operative ai carichi effettivi). Queste iniziative si inseriscono nel più ampio impegno ambientale di Microsoft, che punta a data center a emissioni zero entro il 2030. In definitiva, sviluppare chip AI in-house offre a Microsoft l’opportunità di migliorare non solo le prestazioni, ma anche l’efficienza energetica e l’impronta ecologica della sua infrastruttura cloud.
Microsoft Azure Maia 100(chip AI proprietario di Microsoft) è progettato per gestire il training e l’inferenza di modelli di grande scala, ottimizzando le prestazioni su carichi di intelligenza artificiale generativa. L’azienda ha collaborato con OpenAI per tarare l’architettura di Maia sulle esigenze dei modelli linguistici avanzati (LLM).
Meta (Facebook)
Ricerca e sviluppo – Anche Meta Platforms (ex Facebook) sta investendo in chip AI proprietari per supportare la next-gen di applicazioni AI nei suoi social e nel metaverso. Dopo un primo tentativo di chip interno non andato a buon fine nel 2022 (cancellato perché sotto le aspettative). Meta ha svelato una seconda generazione della famiglia MTIA (Meta Training and Inference Accelerator) destinata a entrare in produzione nel 2024. Il nuovo chip, nome in codice Artemis, è un acceleratore ASIC custom orientato all’inferenza di modelli AI: è progettato per eseguire in modo efficiente i modelli di ranking e raccomandazione (fondamentali per Facebook/Instagram) e generare risposte a prompt degli utenti nei sistemi conversazionali. A differenza di Nvidia GPUs, Artemis non gestirà il training (per il quale Meta continua a usare GPU esterne) ma è focalizzato nel far funzionare i modelli già addestrati con la massima rapidità e con minori consumi. Meta ha condiviso alcuni dettagli tecnici: la seconda generazione MTIA è realizzata con processo a 5 nm e può raggiungere fino a ~708 TOPS (tera-operazioni al secondo) in calcolo INT8 con sparsità abilitata. Include unità ottimizzate per BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms), in particolare per moltiplicazioni di matrici e vettori, indicando un’architettura fortemente matrix-oriented per accelerare le reti neurali. Il chip lavora a ~1,35 GHz con un TDP di circa 90 W (molto più alto dei 25 W del prototipo v1, segno di un design molto più potente). Meta ha inoltre integrato strettamente questo acceleratore con il proprio ecosistema software: MTIA supporta nativamente PyTorch (il framework di deep learning sviluppato da Meta) e utilizza un backend compilatore open-source (Triton) per ottimizzare al massimo le prestazioni dei modelli sul silicio. Ciò consente agli ingegneri Meta di migrare le proprie AI workloads sull’ASIC interno senza dover riscrivere da zero il software. Sul fronte del training, Meta per ora fa affidamento su hardware esterno, ma Reuters ha riportato che l’azienda sta lavorando anche a un futuro chip più ambizioso capace di gestire sia training che inferenza (similmente a una GPU) – segno che in prospettiva Meta punta ad avere acceleratori proprietari completi per ogni fase del ciclo AI.
Collaborazioni strategiche – La strategia di Meta combina sviluppo interno e collaborazione esterna. Da un lato, l’azienda ha ampliato il proprio team di ingegneri hardware (assumendo specialisti ASIC e aprendo centri R&D per chip), e sta valutando acquisizioni mirate: ad esempio, è emerso che Meta sarebbe in trattative per acquisire la startup sudcoreana FuriosaAI, che sviluppa chip di inferenza ad alte prestazioni. Il chip RNGD di Furiosa (150W di TDP) promette un’efficienza energetica 3 volte superiore a quella delle GPU Nvidia H100, il che spiega l’interesse di Meta nel portare in casa tale know-how. Allo stesso tempo, Meta rimane uno dei maggiori clienti di Nvidia: non potendo ancora coprire internamente tutte le esigenze, ha speso miliardi di dollari per acquistare GPU su larga scala. Lo stesso Mark Zuckerberg ha dichiarato che entro fine 2023 Meta avrà circa 350.000 GPU Nvidia H100 nei propri data center, e contando anche altri fornitori raggiungerà una capacità equivalente a 600.000 H100 complessive. Questa partnership commerciale con Nvidia è cruciale per supportare il training dei modelli più onerosi (dove le GPU eccellono), mentre gli acceleratori interni MTIA lavoreranno in parallelo sulle attività di inferenza e ranking. Meta collabora anche con aziende come TSMC per la produzione fisica dei suoi chip (fabless), sfruttando le fonderie più avanzate per ottenere densità di transistor elevate. Inoltre, l’azienda si appoggia alla comunità open-source: avendo sviluppato PyTorch, coinvolge sviluppatori esterni nel migliorare il supporto a nuovi backend hardware (ad esempio inserendo il supporto MTIA nel compilatore PyTorch XLA). Infine, Meta ha rapporti attivi con il mondo accademico sul fronte AI (sponsorizza ricerche e mette a disposizione il suo supercomputer AI per progetti scientifici), anche se sul versante chip finora la strategia è principalmente interna. In sintesi, Meta sta costruendo un ecosistema silicon ibrido: i chip proprietari coprono le esigenze peculiari delle sue applicazioni (con efficienza su misura), mentre le partnership con colossi dei semiconduttori garantiscono potenza di calcolo generale e mitigano i rischi di eseguire il training solo su hardware proprio.
Ottimizzazione per l’IA – I chip MTIA di Meta sono fortemente specializzati per i workload di AI tipici delle sue piattaforme. In particolare, sono pensati per accelerare i modelli di ranking e recommendation che alimentano funzionalità come il news feed di Facebook, la classifica dei contenuti di Instagram, le raccomandazioni di Reel e annunci pubblicitari. Questi modelli, pur meno celebri degli LLM, sono enormi in termini di parametri e richiedono calcoli intensivi, spesso dominati da operazioni su matrici sparse e grandi tabelle di embedding. MTIA incorpora unità dedicate per questo: Meta ha dichiarato che il chip offre ottime prestazioni sia su modelli a bassa complessità che su modelli altamente complessi di ranking e raccomandazione, considerati “workload chiave” per l’azienda. Inoltre, l’acceleratore supporta nativamente sia formati a bassa precisione (INT8, FP8) – utili per velocizzare l’inferenza riducendo l’uso di memoria – sia formati a mezza precisione (FP16/BF16) adatti a modelli linguistici generativi. In questo modo, Meta può far girare sui propri ASIC tanto i modelli di AI generativa che sta introducendo (ad es. le AI per creare sticker, oppure assistenti virtuali integrati in WhatsApp e nei Ray-Ban smart glasses) quanto gli algoritmi di personalizzazione che già utilizzava da anni. Un punto centrale è la combinazione di MTIA e GPU: Meta afferma che distribuendo i carichi di lavoro in modo ottimale tra acceleratori interni e GPU esterne, otterrà migliori prestazioni e minore latenza per ogni tipologia di modello, incrementando l’efficienza complessiva. Ad esempio, l’inferenza di modelli di traduzione o visione potrebbe essere affidata ai chip MTIA (più efficienti per throughput su batch elevati), liberando le GPU Nvidia per il training di modelli di computer vision o nuovi LLM. Tutto il silicio è inoltre interfacciato con l’infrastruttura software di Meta: il runtime AI dell’azienda è in grado di instradare dinamicamente i workload sul tipo di chip più adatto, sfruttando al meglio le risorse disponibili. In prospettiva, Meta intende così personalizzare sempre più l’hardware in base ai propri algoritmi AI proprietari (come già fatto con unità ASIC per la compressione video – progetto MSVP – usate per ottimizzare lo streaming). Questa sinergia hardware-software mirata alle AI experience di Meta (realtà aumentata, metaverso, ecc.) è vista come un vantaggio competitivo per sfornare funzionalità innovative più velocemente di quanto sarebbe possibile affidandosi solo a chip commerciali.
Investimenti in infrastrutture – Per sostenere i suoi ambiziosi piani nel campo AI, Meta sta rinnovando la propria infrastruttura su scala globale. L’azienda ha annunciato un piano pluriennale per costruire la prossima generazione di data center ottimizzati per l’AI. I nuovi design prevedono supporto nativo ad apparecchiature di training e inference di ultima generazione, con raffreddamento a liquido integrato e una rete ad alte prestazioni capace di connettere migliaia di chip AI in cluster di addestramento su scala data center. Questo significa che i futuri data center Meta avranno fondamenta diverse dai precedenti: pavimenti tecnici per impianti di liquid cooling, alimentazione elettrica potenziata per densità di calcolo molto più alte e topologie di rete (ad es. fabric Clos a 3 livelli) pensate per fornire banda completa a centinaia di acceleratori interconnessi. Già nel 2022 Meta ha costruito il suo AI Research SuperCluster (RSC), un supercomputer con 16.000 GPU Nvidia collegato da una rete Clos ad altissima velocità, considerato tra i più veloci al mondo per l’AI. L’RSC serve da testbed per addestrare la prossima generazione di modelli AI avanzati (dalla traduzione automatica in tempo reale, ai sistemi di visione per AR/VR). Ora Meta sta entrando nella fase 2 di quel progetto, ampliando e migliorando ulteriormente l’infrastruttura. Il fatto di aver “tirato il freno” su alcuni piani hardware interni nel 2022 ha costretto Meta a riconfigurare i data center esistenti per accogliere migliaia di GPU (molto più assetate di potenza delle CPU originariamente previste). Ciò ha comportato investimenti ingenti in nuove strutture di alimentazione e raffreddamento. Nel 2023 la spesa in conto capitale di Meta è schizzata verso l’alto principalmente per l’AI: si stima che l’azienda abbia investito decine di miliardi per acquistare hardware (GPU, acceleratori) e potenziare i propri cluster di calcolo in Nord America e Europa. Meta sta anche costruendo nuovi data center greenfield più modulari e veloci da erigere, poiché prevede che le sue necessità computazionali cresceranno esponenzialmente nel prossimo decennio con l’espansione del metaverso e delle applicazioni di AI generativa. In definitiva, l’infrastruttura Meta sta evolvendo da classici server farm per servizi social a veri e propri AI supercomputing center: un cambiamento fondamentale per sostenere sia i miliardi di utenti delle app esistenti sia le nuove esperienze basate su AI che la società vuole abilitare.
Sostenibilità e consumi energetici – L’aumento della capacità di calcolo AI porta con sé una sfida di sostenibilità che Meta sta affrontando su più fronti. I leader dell’azienda sono consci che “i chip, le infrastrutture e l’energia necessari per far girare le applicazioni di AI stanno diventando un enorme pozzo di investimenti”, in parte attenuando i benefici portati dall’entusiasmo per queste tecnologie. Tradotto: i consumi energetici dei modelli di AI su scala web sono così elevati da richiedere soluzioni innovative per evitare costi insostenibili e impatti ambientali negativi. Ecco perché Meta vede nei chip specializzati un mezzo per migliorare drasticamente l’efficienza. Secondo analisi interne, se l’adozione di MTIA avrà successo, potrebbe far risparmiare a Meta centinaia di milioni di dollari l’anno in costi energetici e miliardi in costi di acquisto chip, dati i volumi di utilizzo su scala globale. Gli acceleratori interni sono infatti progettati su misura per i modelli di Meta, evitando l’overhead di funzioni general-purpose che le GPU tradizionali hanno e che sprecano energia su workload specifici. Dylan Patel (analista di SemiAnalysis) stima che per l’elaborazione dei modelli di raccomandazione di Meta, un chip di inferenza dedicato potrebbe essere molto più efficiente dei processori Nvidia, noti per essere affamati di energia. Per questo Meta sta perseguendo l’efficienza verticale: ogni componente, dal silicio al data center, viene ripensato per minimizzare i watt per unità di calcolo. I nuovi data center AI-optimzed di Meta integrano sistemi di liquid cooling su larga scala, riducendo l’uso di climatizzazione tradizionale energivora. In aggiunta, Meta continua il suo impegno nell’uso di energia rinnovabile: già oggi alimenta i suoi data center con energia al 100% rinnovabile e punta a emissioni nette zero entro il 2030. Ridurre i consumi dei chip significa anche dover costruire meno centrali o installazioni fotovoltaiche per alimentarle. Meta sta esplorando persino approcci alternativi come l’AI at the edge (spostare parte dei carichi AI su dispositivi utente, es. occhiali AR, per distribuire il consumo) e l’uso di algoritmi più efficienti (distillazione di modelli, sparsity) per diminuire le operazioni richieste. In sintesi, nella gara all’AI Meta non guarda solo alle prestazioni, ma misura con attenzione anche il costo energetico per ogni like, raccomandazione o messaggio generato dalla sua AI – consapevole che la supremazia passerà anche dall’essere in grado di scalare l’AI senza prosciugare risorse energetiche.
Ricerca e sviluppo – Google è stato pioniere nei chip AI proprietari con i suoi TPU (Tensor Processing Unit), lanciati già nel 2016 per accelerare il machine learning su larga scala. Da allora ha iterato rapidamente: siamo alla quarta generazione (TPU v4) in produzione e test avanzati di TPU di quinta e sesta generazione. I TPU di Google sono ASIC specializzati per il calcolo tensoriale: utilizzano architetture a matrice (systolic arrays) altamente parallele, pensate per macinare moltiplicazioni tra matrici e vettori tipiche degli algoritmi di deep learning. Ogni generazione ha portato innovazioni notevoli. Ad esempio, TPU v4 (deployata dal 2020) ha introdotto SparseCores – unità dedicate ad accelerare di 5-7x i modelli con pesanti componenti di embedding (come quelli di raccomandazione o di elaborazione linguistica) – occupando solo il 5% dell’area e potenza del chip. Inoltre Google ha integrato nei suoi pod TPU una rete ottica riconfigurabile tramite OCS (Optical Circuit Switches) che permette di cambiare dinamicamente la topologia di interconnessione tra chip, migliorando scalabilità e utilizzo delle risorse rispetto a reti fisse. Il risultato di questi sforzi di R&D è che TPU v4 offre prestazioni 2,1 volte superiori per chip rispetto al predecessore TPU v3, con un miglioramento di 2,7x in performance per watt. In configurazioni equivalenti, un pod TPU v4 (4096 chip) risulta ~1,2–1,7x più veloce e consuma 1,3–1,9 volte meno energia di un cluster basato su GPU Nvidia A100. Forte di questi successi, Google continua a investire nella prossima generazione: ha annunciato di recente la TPU v5e (una versione “enhanced” cost-efficient per il cloud) e sta lavorando sulla sesta generazione dal nome in codice “TPU Trillium”. Secondo le anticipazioni, Trillium avrà 4,7× la potenza computazionale di TPU v5e e una larghezza di banda memoria raddoppiata, riducendo al contempo i consumi energetici. Questo salto notevole suggerisce l’adozione di processi produttivi ancora più avanzati (probabilmente 3nm) e ulteriori ottimizzazioni architetturali magari guidate dall’AI stessa (Google ha sperimentato l’uso di algoritmi di AI per progettare il floorplan dei chip). Oltre ai TPU per data center, Google ha sviluppato anche Edge TPU per dispositivi embedded/IoT, e chip personalizzati come il Google Tensor (SoC per smartphone Pixel con AI accelerator integrato). Tuttavia, il focus principale in termini di supremazia AI è sui TPU cloud. L’approccio di Google alla R&S unisce innovazione interna (ha nei suoi ranghi alcuni dei massimi esperti di architetture, come David Patterson) e partnership esterne con fornitori di IP e fonderie: ad esempio, Broadcom avrebbe co-progettato componenti delle prime generazioni di TPU, e TSMC realizza fisicamente i die sui nodi più avanzati. La presenza di Google nel consorzio OpenAI Hardware e in progetti come OCP mostra anche la volontà di condividere standard (ad es. form factor di interconnessione) per accelerare lo sviluppo dell’ecosistema AI hardware.
Collaborazioni strategiche – A differenza di Microsoft e Meta, che hanno partnership commerciali con Nvidia, Google ha scelto di puntare quasi totalmente su soluzioni interne per il proprio fabbisogno AI. Tuttavia, collabora con vari attori strategici: in primis con le fonderie di chip come TSMC e Samsung, da cui dipende per produrre i TPU in volumi (si parla di prenotazioni di intere linee produttive a 7nm e 4nm per TPU v3 e v4). Inoltre, Google lavora a stretto contatto con fornitori di componenti complementari: ad esempio, ha sviluppato unità di rete personalizzate (schede TPU Host) e potrebbe cooperare con aziende di interconnessione ottica per perfezionare gli OCS utilizzati nei pod. Sul fronte universitario e open-source, Google ha coinvolto la comunità offrendo accesso ai suoi TPU: tramite il programma TFRC (TensorFlow Research Cloud) ha donato migliaia di ore di calcolo TPU v2/v3 a ricercatori accademici, favorendo studi su larga scala e feedback esterno sulle sue architetture. Inoltre, Google ha open-sourcato parte del software di supporto (XLA, JAX) incoraggiando l’ottimizzazione dei framework ML per i TPU. Collabora anche con aziende AI emergenti: ad esempio, società come Midjourney e Hugging Face hanno stretto accordi con Google Cloud per utilizzare TPU v4/v5e nei loro servizi di AI generativa. Un’altra partnership di rilievo è quella con Anthropic: Google non solo ha investito capitale in Anthropic, ma fornisce anche la propria infrastruttura cloud (inclusi TPU) per l’addestramento dei modelli AI dell’startup, integrandola nel suo ecosistema. Queste sinergie aiutano Google Cloud a competere con AWS/Azure attirando clienti con necessità AI, e al tempo stesso garantiscono a Google uno stress test dei suoi chip su casi d’uso diversificati. Va detto che Google non ignora completamente le GPU: per alcuni servizi cloud offre ancora istanze Nvidia (ad esempio GPU A100 e H100 su Google Compute Engine) per coprire tutte le richieste dei clienti, ma la sua strategia di lungo termine punta chiaramente a differenziarsi tramite i TPU. Infine, Google partecipa a consorzi standard (come l’iniziativa MLPerf per benchmark AI) e collabora con organizzazioni come Linaro e LLVM per assicurare che gli strumenti di sviluppo supportino bene le sue architetture custom. In sintesi, la collaborazione di Google nel settore chip AI è più silenziosa ma presente: avviene soprattutto a livello di supply chain e ecosistema software, mentre mantiene riservata la piena proprietà intellettuale delle sue innovazioni chiave.
Ottimizzazione per l’IA – I Tensor Processing Units di Google sono forse l’esempio più evidente di ottimizzazione hardware per l’AI. Fin dalla prima generazione, l’obiettivo è stato accelerare le operazioni di inferenza/training di reti neurali rispetto alle CPU tradizionali. I TPU usano aritmetica a bassa precisione (ad es. INT8, BF16) e unità vector processing massivamente parallele per ottenere throughput elevatissimi su operazioni come convoluzioni e dense matrix multiply. Ogni core TPU è supportato da SRAM on-chip e HBM esterna per fornire enorme banda ai dati, riducendo i colli di bottiglia della memoria. Nel tempo Google ha raffinato il design in base all’evoluzione dei modelli AI: ad esempio, notando l’importanza crescente delle tabelle di embedding (es. per traduzione o recommendation), in TPU v4 ha introdotto i SparseCores dedicati, che incrementano di 5-7 volte le prestazioni su quei calcoli specifici consumando però solo il 5% delle risorse del chip. Questo è un classico esempio di domain-specific architecture: dedicare un pezzetto di silicio per accelerare enormemente un compito chiave (le lookup sparse) ottenendo un miglioramento di sistema sproporzionato rispetto al costo in area. Un altro aspetto ottimizzato è l’interconnessione: i TPU v4 sono collegati in una topologia a torus 3D di default, ma grazie agli switch ottici possono riconfigurarsi in altre topologie per adattarsi a diversi carichi (es. preferendo un mesh all-to-all in certe fasi di training). Ciò migliora l’efficienza di utilizzo della rete e riduce i tempi morti, aumentando la scalabilità quasi lineare fino a migliaia di chip. Google ha anche co-progettato i suoi compilatori (XLA) per suddividere automaticamente i tensori e le operazioni in modo ottimale tra i vari core e chip TPU, massimizzando l’occupazione (utilization) e minimizzando le comunicazioni necessarie. In aggiunta, Google ha sviluppato vari kernel di rete neurale (per CNN, RNN, Transformer) altamente ottimizzati per TPU e li ha integrati nei framework TensorFlow e JAX, rendendo relativamente semplice per gli sviluppatori sfruttare la potenza dei TPU senza doversi occupare di ottimizzazioni a basso livello. Oltre ai data center, l’ottimizzazione AI di Google copre anche l’edge: il piccolo Edge TPU montato su schede Coral accelera reti quantizzate (INT8) per applicazioni IoT con pochi watt, dimostrando la versatilità dell’approccio Google nel declinare la stessa filosofia di design (molte MAC unit, memorie locali, pipeline profonde) dal cloud al dispositivo finale. In sintesi, l’intera famiglia di chip Google è costruita intorno alle esigenze del machine learning moderno, e la stretta iterazione tra i team Google AI (Brain/DeepMind) e i team hardware assicura che le prossime architetture TPU tengano conto dei trend algoritmici emergenti (ad es. modello mixture-of-experts, sequenze lunghissime, ecc.), mantenendo Google all’avanguardia della co-evoluzione hardware/AI.
Investimenti in infrastrutture – Per sfruttare appieno i suoi chip, Google ha dovuto costruire infrastrutture su misura nei propri data center. Il concetto di TPU Pod esemplifica questo sforzo: invece di usare server convenzionali, Google assembla rack densi con decine di schede TPU interconnesse in una topologia ad alta banda, formando un unico “supercomputer” modulare. Un pod di TPU v4 comprende 4096 chip interconnessi otticamente ed è circa 4 volte più grande (in numero di acceleratori) rispetto al pod TPU v3, risultando ~10 volte più veloce in termini di training completo di modelli di grandi dimensioni
arxiv.org. Google ha installato più pod TPU v4 nei suoi data center cloud – disponibili anche ai clienti attraverso Google Cloud TPU – democratizzando l’accesso a questa potenza. Ogni pod richiede enorme supporto di alimentazione (diversi MW per pod) e cooling: Google ha implementato soluzioni di raffreddamento innovative, come sistemi evaporativi avanzati e, nel caso di TPU v3, anche raffreddamento a liquido (è noto che i TPU v3 erano così potenti da dover introdurre water-cooling nei DC Google per la prima volta). L’infrastruttura di rete tra pod e storage è altrettanto critica: Google utilizza connettività a 200 Gbps+ e ha sviluppato proprie NIC Smart per gestire lo streaming dei dati di training dal cloud storage verso i TPU con latenze minime. Sul fronte della scalabilità, Google continua ad aprire nuovi region (data center cloud) equipaggiati con TPU: ad esempio, ha ampliato la presenza di TPU in Europa (regione Google Cloud in Belgio) e pianificato ulteriore capacità in Asia, per servire la domanda locale di AI computing. Questi investimenti si riflettono anche nei costi: la divisione Google Cloud ha visto crescere i costi operativi a causa dell’acquisto e della gestione di questo hardware specializzato, ma l’azienda conta di recuperarli offrendo servizi AI ad alto valore aggiunto (come l’API di PaLM, il suo modello linguistico, erogato proprio su cluster TPU). Internamente, Google impiega i TPU per alimentare prodotti come Search (ranking dei risultati con modelli neurali), Google Ads (ottimizzazione delle aste pubblicitarie con AI), Translate, Google Photos (riconoscimento immagini) e più recentemente il suo chatbot Bard e i modelli multimodali di DeepMind. Tutto ciò è possibile solo grazie alla presenza di un’enorme spina dorsale computazionale: si stima che Google abbia decine di pod TPU attivi e stia integrando TPU v5/v6 negli anni a venire per sostenere applicazioni ancora più esigenti. Infine, Google affianca ai TPU anche CPU e GPU in configurazioni ibride (ad esempio, server con CPU x86 o ARM custom connessi alle schede TPU come host controller), e di recente sta esplorando architetture composable disaggregando memoria e calcolo per dare più flessibilità nel provisioning delle risorse AI via cloud.
Sostenibilità e consumi energetici – Google ha enfatizzato pubblicamente il vantaggio ambientale dei propri chip AI rispetto alle alternative tradizionali. In uno studio presentato all’ISCA 2023, i suoi ricercatori hanno mostrato che, all’interno dei data center Google (ottimizzati per efficienza energetica), i cluster TPU v4 consumano ~3 volte meno energia e producono ~20 volte meno CO2 equivalente rispetto ad acceleratori concorrenti utilizzati in data center on-premise tipici. Questa drastica differenza si spiega con l’efficienza architetturale dei TPU unita alle pratiche di sostenibilità di Google (che includono acquisto diretto di energia rinnovabile e progettazione di impianti a basso PUE). Ogni nuova generazione TPU ha migliorato in modo significativo il rapporto prestazioni/consumo: ad esempio TPU v4, come detto, offre 2,7× performance per watt di TPU v3, e la tendenza storica mostra un progresso ~40% annuo nell’efficienza dei migliori acceleratori ML (GPUs e TPUs). Google punta a proseguire su questa traiettoria: la generazione Trillium promette ulteriori passi avanti, e ci si aspetta che integrerà design più power-efficient magari tramite l’uso di tensioni più basse, migliori tecniche di clock gating e forse chiplet specializzati (un rumor suggerisce che Google stia esplorando chip disaggregati per allocare risorse in modo più efficiente). Un altro aspetto cruciale è la gestione termica: riducendo il calore generato per operazione, Google può aumentare la densità computazionale senza aumentare proporzionalmente l’energia spesa per raffreddare. TPU v4 già utilizza raffreddamento ad aria ottimizzato (bassa pressione statica, layout open) e l’introduzione di ottiche riduce l’energia dissipata nei cavi elettrici su lunghe distanze. Inoltre, Google è impegnata a raggiungere carbon-free energy per tutti i suoi data center entro il 2030; ciò significa che anche l’energia usata dai TPU proverrà da fonti pulite (eolico, solare, idroelettrico) in loco o tramite contratti dedicati. L’azienda ha già annunciato data center alimentati con batterie e fonti rinnovabili 24/7 (ad es. a Salt Lake City), e applica tecniche di AI (ironicamente) per ottimizzare i consumi dei propri impianti HVAC. In sintesi, la strategia di Google vede nell’efficienza il fattore chiave per scalare l’AI: più operazioni per joule significa poter offrire più funzionalità AI agli utenti senza aumentare esponenzialmente i costi economici e ambientali. Con TPU e una gestione oculata dell’infrastruttura, Google intende mantenere questo equilibrio, e far sì che l’impatto della prossima ondata di modelli (sempre più grandi) sia sostenibile nel lungo termine.
Nvidia
Ricerca e sviluppo – Nvidia è il leader consolidato nel settore dei chip AI e investe massicciamente per mantenere il suo vantaggio tecnologico. La sua linea di prodotti di punta – le GPU per data center serie A100 (architettura Ampere, 2020) e H100 (architettura Hopper, 2022) – è diventata lo standard de facto per l’addestramento dei modelli di deep learning su larga scala. L’architettura Hopper rappresenta lo stato dell’arte: ogni GPU H100 contiene 80 miliardi di transistor su nodo 4nm e può fornire fino a 60 TFLOPS in FP32 o oltre 1 PFLOPS in modalità FP8 tensor core, con supporto a funzionalità avanzate come il Transformer Engine (unità dedicate che accelerano in hardware le trasformazioni dei modelli Transformer utilizzando calcoli a precisione mista). Nvidia ha infatti introdotto già dal 2017 (arch. Volta) i Tensor Core, core specializzati all’interno delle sue GPU in grado di eseguire moltiplicazioni di matrici 4×4 in parallelo a bassa precisione, pensati su misura per le operazioni di deep learning. Con Hopper questi tensor core di quarta generazione supportano FP8 e includono ottimizzazioni specifiche per i pattern dei Transformer, offrendo accelerazione senza precedenti per modelli come GPT-4 e simili. Oltre alle GPU, Nvidia ha ampliato la sua R&D verso altre componenti dell’ecosistema: ha sviluppato CPU Grace con 144 core ARM v9, progettate per integrarsi con le GPU in sistemi ibridi e alimentare carichi di data analytics e pre-processing AI. Ha creato il modulo Grace Hopper Superchip che collega in un unico package una CPU Grace e una GPU Hopper tramite interconnessione NVLink ad altissima velocità, fornendo 600 GB/s di coerenza diretta tra CPU e GPU – ideale per workload AI su dataset di grandi dimensioni che beneficiano di memoria unificata. Nvidia investe anche nei DPU (Data Processing Unit) con la famiglia BlueField, chip di rete programmabili che gestiscono compiti di storage, sicurezza e orchestrazione, sgravando CPU/GPU. Questo rientra nella visione di “full-stack computing” di Nvidia: sviluppare tutti gli elementi chiave (GPU, CPU, DPU, interconnessioni, software) per ottimizzare l’intero percorso dei dati nei carichi di lavoro AI. L’azienda destina una notevole parte del suo fatturato in R&D (oltre il 20%), lavorando già sulle prossime architetture GPU (nome in codice Blackwell, attesa tra 2024-25) che dovrebbero ulteriormente incrementare performance e efficienza. Parallelamente, Nvidia conduce ricerca congiunta con università (es. MIT, Stanford) su nuove architetture e metodi (come l’uso di AI per progettare chip, l’elettronica fotonica, ecc.) e mantiene un programma di incubazione (Nvidia Inception) per startup che portino innovazioni complementari nel settore AI hardware.
Collaborazioni strategiche – Nvidia deve una parte del suo successo alla forte rete di partnership costruita nell’industria tecnologica. In primis, collabora strettamente con i principali cloud provider e OEM: aziende come Microsoft, AWS, Google, Oracle, Dell, HPE integrano le GPU Nvidia nei loro servizi e prodotti. Spesso Nvidia lavora a quattro mani con questi partner per personalizzare soluzioni: ad esempio ha co-progettato con Microsoft le istanze Azure NDv4 e ND H100x che uniscono GPU e rete ad alta velocità NVSwitch/NVLink per Azure. Con OEM come Dell e Supermicro sviluppa reference design HGX (piattaforme 4-GPU e 8-GPU) per facilitare l’adozione nei data center. Un’altra collaborazione fondamentale è quella con le fonderie: Nvidia affida la fabbricazione dei suoi chip a TSMC e Samsung, con cui lavora per essere tra i primi ad adottare nuovi nodi di processo (come il 5nm custom “4N” usato per H100). Questo le consente di immettere sul mercato chip più densi e potenti prima della concorrenza. Nvidia aveva tentato l’acquisizione di ARM per rafforzare il controllo sull’IP CPU, ma di fronte agli ostacoli regolatori ha rinunciato; in alternativa, ora collabora via licenza con ARM (come visto nella CPU Grace) e supporta architetture eterogenee (x86, ARM, RISC-V) nel suo ecosistema software. Dopo aver acquisito Mellanox nel 2020, Nvidia ha integrato quella partnership per dominare anche il segmento networking HPC: ora fornisce soluzioni InfiniBand e Ethernet ad alte prestazioni essenziali per scalare i cluster AI, spesso vendendo bundle GPU + networking. Inoltre, Nvidia lavora con molte startup e centri di ricerca: ad esempio collabora con il Barcelona Supercomputing Center e la comunità OpenPOWER per progetti su accelerazione AI, e con colossi industriali (come Mercedes, BMWnel settore automotive) fornendo piattaforme specializzate Drive Orin per l’AI nelle auto a guida autonoma. Queste collaborazioni assicurano che la tecnologia Nvidia sia pervasiva in diversi settori applicativi, creando uno standard de facto. Un effetto importante è la fedeltà della comunità di sviluppatori: grazie a CUDA e al supporto diffuso, studenti, ricercatori e ingegneri tendono a formarsi sulle GPU Nvidia, alimentando un ciclo virtuoso per l’azienda. Nonostante l’ascesa di alternative (TPU Google, chip Amazon Trainium/Inferentia, AMD MI300, ecc.), Nvidia mantiene ancora circa l’80% del mercato degli acceleratori AI, e questo grazie anche alla capacità di collaborare con tutti gli stakeholder (fornendo ad esempio toolkit interoperabili come ONNX, partecipando a MLPerf per benchmark neutri, etc.). In ultimo, Nvidia collabora con i governi e i centri nazionali: alimenta i supercomputer per AI di molti paesi (es. il Leonardo in Italia con 14.000 GPU A100) e lavora con enti come il DoE USA per sistemi exascale (Sierra, Polaris) dove le sue GPU fanno da motore computazionale. Questa presenza trasversale rende difficile scalzarla a breve termine: persino aziende concorrenti in altri ambiti (come Meta, che sviluppa ASIC interni) nel frattempo acquistano decine di migliaia di GPU Nvidia per restare al passo. Ciò testimonia il ruolo centrale di Nvidia come partner tecnologico quasi universale nell’ecosistema AI odierno.
Ottimizzazione per l’IA – Il dominio di Nvidia nei chip AI è dovuto in gran parte alla sua strategia di full-stack optimization. Sul piano hardware, come evidenziato, le sue GPU sono state modificate generazione dopo generazione per migliorare i carichi di deep learning: dai Tensor Core per aritmetica a bassa precisione, al supporto della sparsity strutturata (le GPU Ampere e Hopper possono ignorare in hardware il 50% dei pesi zero, raddoppiando le throughput effettiva in inferenza), fino a funzioni specifiche per i Transformer in H100. Ma l’hardware da solo non basta: Nvidia ha investito enormemente nel software di supporto. CUDA, la sua piattaforma di programmazione parallela, è diventata uno standard industriale e offre librerie altamente ottimizzate per il machine learning (es. cuDNN per reti neurali convolutive, TensorRT per l’ottimizzazione dell’inferenza). Questa integrazione verticale garantisce che gli sviluppatori possano spremere il 100% del potenziale delle GPU Nvidia senza doversi occupare manualmente di scheduling o vectorization complessa – il compiler e le librerie lo fanno per loro. Ad esempio, per il training dei Transformer più grandi, Nvidia ha introdotto nel suo software funzioni di gradient checkpointing e streaming che riducono l’uso di memoria e tengono tutte le unità GPU occupate il più possibile. Inoltre, Nvidia fornisce framework middleware (come NVIDIA AI Enterprise) e modelli pre-addestrati ottimizzati (via NGC, il suo catalogo) che sono tarati sulle sue GPU per performance massime. Questa sinergia hardware-software crea un effetto lock-in: molte aziende scelgono Nvidia non solo per la potenza bruta delle GPU, ma perché l’ecosistema CUDA semplifica lo sviluppo di modelli e la migrazione da prototipo a produzione. Dal punto di vista architetturale, le GPU Nvidia eccellono anche nella flessibilità: pur essendo ottimizzate per AI, restano processori generali programmabili, capaci di eseguire una varietà di algoritmi (grafica 3D, calcolo scientifico HPC, AI tradizionale e non). Ciò significa che una volta investito in un cluster GPU, lo si può usare per molteplici scopi, massimizzandone l’utilizzo – un vantaggio non trascurabile per i grandi centri di calcolo. Per aumentare l’ottimizzazione su scala cluster, Nvidia ha sviluppato tecnologie come NVLink (interconnessione ad alta velocità tra GPU nello stesso nodo) e NVSwitch (per collegare 8+ GPU in topologia fully-connected all’interno di un server). Queste permettono alle GPU di scambiarsi dati a velocità molto superiori a quelle di PCIe, riducendo i tempi di sincronizzazione nel training distribuito. L’ultimo NVLink (4a gen) usato in H100 raggiunge 900 GB/s di bandwidth aggregata tra GPU in un server. Inoltre, grazie all’acquisizione Mellanox, Nvidia propone anche InfiniBand con offload AI (tecnologia SHARP in switch InfiniBand che aggrega gradienti, riducendo comunicazioni per il training distribuito), ottimizzando così l’intero stack di supercalcolo AI. In breve, ogni elemento delle soluzioni Nvidia – dai core interni al network cluster – è pensato per estrarre il massimo dalle applicazioni di intelligenza artificiale moderne. Questa filosofia di performance-centric design ha finora permesso a Nvidia di tenere testa e spesso superare soluzioni più specifiche (come gli ASIC) sul piano dell’efficacia reale, grazie anche alla maturità del suo software.
Investimenti in infrastrutture – Pur essendo principalmente un fornitore di chip, Nvidia negli ultimi anni si è spinta oltre, offrendo sistemi e servizi per facilitare l’adozione delle sue tecnologie su larga scala. Ad esempio, vende appliance complete come i server DGX e HGX (che integrano 4 o 8 GPU più CPU, networking e storage ottimizzati) pronti all’uso per data center AI. Ha istituito il programma DGX SuperPOD, un’architettura riferimento per impilare decine di server DGX e ottenere un supercomputer AI modulare: molte aziende e istituti (tra cui la stessa OpenAI inizialmente, e università come l’ETH) hanno costruito supercomputer secondo queste linee guida. Nel 2023, Nvidia ha lanciato il servizio DGX Cloud, offrendo accesso “as-a-service” a infrastrutture multi-GPU attraverso partner cloud (come CoreWeave, Equinix e Oracle Cloud) per quei clienti che vogliono capacità di calcolo AI temporanea senza comprare hardware. Questo segna l’ingresso di Nvidia nel campo dei servizi cloud, complementando i propri prodotti hardware. Parallelamente, l’azienda sta investendo nei propri centri di ricerca e cluster interni: ha costruito supercomputer come Selene (basato su DGX, uno dei più potenti al mondo nel 2020) usato per sviluppare e testare software e nuovi chip, e di recente ha annunciato Helios, un supercomputer interno con 4 cluster DGX GH200 destinato a R&D su AI e digital twin(clima, guida autonoma). Questi investimenti servono da vetrina (per mostrare cosa si può fare con le sue tecnologie) ma anche da laboratorio per ottimizzarle prima di proporle ai clienti. In termini di supply chain, la domanda di GPU Nvidia nel 2023 è diventata talmente alta (trainata dal boom di ChatGPT e simili) che la società ha dovuto assicurarsi capacità produttiva a lungo termine: ha siglato accordi con TSMC impegnando decine di miliardi per garantirsi wafer futuri, e sembra voler diversificare potenzialmente su Samsung per incrementare ulteriormente la fornitura. Il valore dell’ordine di backlog di Nvidia verso TSMC è senza precedenti nel settore, riflettendo la convinzione che il trend di richiesta resterà forte. Anche i risultati finanziari lo confermano: nel Q3 2023 Nvidia ha registrato $18,4 miliardi di fatturato dalla divisione data center (GPUs AI), in crescita del 279% anno su anno – capitali che in parte saranno reinvestiti per espandere produzione e sviluppo. Sul fronte delle installazioni presso clienti, praticamente ogni big tech sta costruendo nuovi AI datacenter con GPU Nvidia: ad esempio, Meta a Prineville, Microsoft in Iowa e Oracle in Virginia stanno allestendo “GPU farms” con decine di migliaia di H100. Nvidia spesso affianca questi clienti nella fase progettuale, consigliando su layout termici, distribuzione dell’alimentazione, topologie di rete (ha pubblicato whitepaper su come scalare cluster a migliaia di GPU). Inoltre, collabora con fornitori di raffreddamento avanzato (es. LiquidStack, Submer) per supportare chi vuole adottare raffreddamento a immersione o altre tecniche estreme per i cluster densissimi di GPU. In prospettiva, l’azienda potrebbe investire direttamente anche in foundry (c’è chi ipotizza possa finanziare capacità dedicata in TSMC/GF) o in reti di supply diversi (packaging avanzato in casa, ecc.) per assicurare margini e tempi di produzione migliori. Complessivamente, Nvidia sta sempre più trasformandosi da puro venditore di chip a solution provider a tutto tondo nel settore AI: fornisce l’hardware, il software, le best practice per data center, e perfino l’accesso on-demand alle risorse. Ciò la mette in una posizione privilegiata per catturare la creazione di valore in ogni fase, dagli elementi base (chip) fino al deployment su larga scala.
Sostenibilità e consumi energetici – L’aspetto dei consumi energetici è un’arma a doppio taglio per Nvidia. Da un lato, le sue GPU di ultima generazione sono estremamente potenti ma anche affamate di energia (una H100 può arrivare a 700W di consumo a pieno carico, quasi il doppio di una A100). Questo significa che un data center con migliaia di GPU richiede infrastrutture elettriche imponenti e può consumare decine di megawatt – Tom’s Hardware ha calcolato provocatoriamente che un rack di H100 può assorbire più di interi paesi piccoli. Dall’altro lato, però, Nvidia sostiene (a ragione) che usare GPU acceleratrici fa risparmiare energia a sistema rispetto a usare solo CPU: ad esempio, un calcolo che su CPU richiederebbe 100 server, su GPU si può fare con 5-10 server, riducendo il consumo totale. La chiave è l’efficienza per task. Nvidia dichiara che H100 raggiunge un rapporto prestazioni/watt triplo rispetto ad A100, grazie a ottimizzazioni architetturali e al passaggio alle memorie HBM3 più efficienti. Questo vuol dire che, pur consumando di più in assoluto, ogni H100 esegue il lavoro di più A100 consumando meno di esse combinate. L’azienda ha inoltre lavorato su sistemi di raffreddamento: i moduli H100 sono disponibili in versione SXM con raffreddamento sia ad aria che a liquido; molte installazioni hyperscale optano per l’acqua refrigerata direttamente sui cold plate delle GPU, tagliando il PUE e permettendo alle schede di operare alla massima frequenza senza throttling. Nvidia collabora con i clienti per implementare queste soluzioni e ha aderito a iniziative green dell’industria data center. La stessa architettura Grace Hopper è in parte motivata dall’efficienza: combinando CPU e GPU e la loro memoria in un unico modulo, si elimina molta comunicazione esterna (PCIe) che consumava energia, e si riducono i passaggi di dati ridondanti, ottenendo più lavoro utile per joule speso. Nvidia ha anche introdotto funzionalità software per il power capping intelligente: ad esempio, i suoi driver possono modulare il power target delle GPU in modo dinamico in base al carico AI, così da migliorare l’efficienza quando non è necessario il pieno throughput. In ottica sostenibilità globale, Nvidia si è impegnata a rendere le proprie operazioni carbon neutral e a supportare i clienti nel calcolo e riduzione della carbon footprint dei loro workload AI. Offre strumenti di telemetria energetica con Nsight e partnership per l’analisi LCA (life-cycle assessment) dei suoi prodotti. Infine, Nvidia sta applicando le GPU stesse a problemi di sostenibilità: il progetto Earth-2 annunciato dal CEO Jensen Huang prevede un gemello digitale del clima terrestre per modellare il cambiamento climatico, costruito interamente su supercomputer GPU. Questo è un esempio di come l’azienda intenda restituire valore utilizzando la sua tecnologia per affrontare sfide ambientali. In conclusione, Nvidia è consapevole che la corsa al migliore chip AI non può prescindere dalla corsa all’efficienza energetica: ogni nuova generazione dovrà offrire non solo più performance, ma performance per watt superiori, pena rendere impossibile (economicemente ed ecologicamente) scalare ulteriormente. Finora la traiettoria è stata positiva e l’H100 rispetta standard di sostenibilità rigorosi, presentandosi come scelta “green” per i data center AI in virtù del lavoro svolto per watt. Sarà fondamentale continuare su questa strada man mano che si passa a sistemi exascale per AI.
Nvidia domina il mercato con circa l’80% di share degli acceleratori AI, ma competitori come Google spingono innovazioni proprietarie (TPU) che vantano efficienze energetiche superiori alle GPU tradizionali in determinati scenari.
Tendenze future e conclusioni
Le mosse recenti di Microsoft, Meta, Google e Nvidia delineano un panorama in rapidissima evoluzione, in cui personalizzazione e controllo verticale dell’hardware AI diventano fattori critici di leadership. Tutti i grandi player stanno convergendo verso architetture su misura: Microsoft e Meta hanno compiuto passi decisi nel progettare ASIC interni per ridurre la dipendenza da Nvidia e abbattere i costi unitari, Google prosegue nello sviluppo aggressivo dei TPU, e Nvidia stessa continua a diversificare (GPU, CPU, DPU) per offrire soluzioni integrate. Questa competizione sta portando a innovazioni senza precedenti – dalla co-progettazione con l’AI (Google sta usando algoritmi di machine learning per ottimizzare layout di chip e schedulare reti ottiche), a nuovi paradigmi come i chiplet modulari, memorie 3D HBM di prossima generazione e interconnessioni fotoniche su chip. Sul fronte delle collaborazioni, è prevedibile un intensificarsi di partnership incrociate: ad esempio, si vocifera che anche OpenAI stia finalizzando il design di un proprio chip AI training in 3nm con l’aiuto di TSMC, e non si esclude che aziende oggi clienti di Nvidia possano unirsi (consorzi) per sviluppare standard aperti alternativi (come già fatto con RISC-V nel campo CPU). I governi stanno inoltre sostenendo progetti di chip sovrani per l’AI, al fine di assicurarsi indipendenza tecnologica (es. l’UE discute investimenti in acceleratori europei). In parallelo, AMD e altri concorrenti (es. Graphcore, Cerebras, Habana/Intel) continuano a mettere pressione con approcci innovativi: sebbene nessuno abbia ancora scalfito la quota di Nvidia, il 2024–2025 vedrà l’ingresso sul mercato di diverse nuove soluzioni (AMD MI300X con memoria HBM2e gigante integrata, acceleratori cloud di Alibaba, chip IBM per AI analogica) che potrebbero ritagliarsi nicchie specifiche. La scalabilità infrastrutturale rimane una sfida aperta: si stanno studiando architetture disaggregate dove CPU, memoria e acceleratori sono collegati via networking CXL, per assemblare risorse “a richiesta” e aumentare l’utilizzo. Inoltre, la necessità di data center sostenibili potrebbe spingere verso location non convenzionali (impianti offshore, Artico) o il riciclo del calore generato dai cluster AI per usi civili.
In termini di trend futuri, possiamo attenderci:
- (1) Chip AI sempre più eterogenei – ad esempio combinazioni ibridi (vedi Grace Hopper) o soluzioni multi-die dove diversi tipi di core (general-purpose, tensor, neurali) convivono nello stesso pacchetto per gestire al meglio diverse porzioni di un modello AI.
- (2) Co-design AI-hardware spinto – i modelli di deep learning verranno modificati tenendo conto del hardware disponibile (es. architetture sparse su misura per nuovi acceleratori), e viceversa i chip integreranno funzionalità richieste dai nuovi algoritmi (come unità per modelli generativi diffusi, acceleratori di sampling).
- (3) Focus su efficienza e sostenibilità – ogni salto generazionale dovrà ridurre il consumo per operazione: vedremo l’uso di materiali e transistori più efficienti, l’aumento di clock domain variabili, architetture di precisione adattiva e design orientati al DVFS aggressivo. L’obiettivo condiviso è mitigare l’impatto ambientale pur continuando a far crescere la potenza computazionale.
- (4) Espansione dell’AI computing oltre i data center – con modelli edge sempre più complessi (si pensi alle auto autonome o agli occhiali AR), anche Microsoft e Meta potrebbero sviluppare derivati dei loro chip per dispositivi consumer/prosumer, entrando in territori finora dominati da altri (Google ad esempio con i tensor core nei telefoni Pixel).
- (5) Maggiore competizione e scelta – se fino ad oggi Nvidia ha goduto di quasi un monopolio de facto, entro pochi anni le aziende avranno a disposizione un ventaglio più ampio di opzioni: chip cloud di Microsoft, Google TPUs su GCP, soluzioni open-source RISC-V per inferenza, ecc. Questo potrebbe portare a una riduzione dei costi unitari (oggi molto elevati – una singola GPU H100 può costare $30k+) e ad un’ulteriore democratizzazione dell’AI, consentendo anche a realtà più piccole di accedere a compute di alto livello.
In conclusione, la corsa alla supremazia nei chip AI sta trasformando l’intera filiera tecnologica. Microsoft e Meta, da sempre software company, si stanno reinventando anche come chip designer; Google consolida la sua filosofia di vertical integration; Nvidia si evolve in un fornitore di piattaforme complete. Questa competizione ha già prodotto progressi impressionanti – ad esempio, modelli che un paio d’anni fa richiedevano mesi di training oggi si addestrano in poche settimane grazie a hardware più efficiente – e promette di accelerare ulteriormente l’innovazione nell’AI. La sfida sarà mantenere un equilibrio tra prestazioni estreme e sostenibilità, assicurando che il prossimo zettaflop di potenza di calcolo AI sia raggiunto con soluzioni tecniche ingegnose e responsabili. Chi saprà eccellere simultaneamente in ricerca chip, partnership strategiche, ottimizzazione AI, capacità infrastrutturali e sostenibilità avrà in mano le chiavi per guidare la prossima era dell’intelligenza artificiale.
Fonti: Microsoft, With a systems approach to chips…
- news.microsoft.com
- reuters.com
- Meta, Reimagining Infrastructure for AI, about.fb.com
- reuters.com
- ArXiv (Google TPUv4), arxiv.org; PatentPC
- patentpc.com
- techrepublic.com
- nextplatform.com
