I chip, l’infrastruttura e l’energia necessaria per eseguire le applicazioni di intelligenza artificiale, sono diventati un’enorme voragine monetaria per le aziende tecnologiche. Il che, ovviamente, va a ridurre i guadagni derivanti dall’eccitazione che ammanta questa primizia tecnologica.
Zuckerberg nei giorni scorsi ha dichiarato dei piani molto ambiziosi per Meta che, pur sorpassata in partenza da OpenAI e Google, intende recuperare prontamente le posizioni. Per farlo però serve potenza di calcolo, e per produrla serve l’hardware giusto. Ecco spiegato allora perché Meta prevede di acquistare oltre 340.000 GPU Nvidia H100 entro la fine dell’anno, un quantitativo paragonabile all’arsenale di Microsoft. Se a ciò aggiungiamo altri chip pensati per l’IA come l’A100 di Nvidia, l’inventario di GPU di Meta dovrebbe raggiungere quasi 600.000 unità entro la fine del 2024.
Si tratta di miliardi di dollari che finiscono nella tasche altrui ed ecco spiegato perché, stando allo scoop di Reuters, qualcuno a Menlo Park deve aver capito che forse è più conveniente costruirsele in casa, tutte queste GPU. Meta starebbe quindi pianificando di introdurre nei propri data center una nuova generazione di chip personalizzati, una mossa strategica che non solo ridurrebbe la sua dipendenza da Nvidia ma che porterebbe a gestire in modo più efficiente i costi crescenti associati all’esecuzione dei carichi di lavoro da parte delle IA.
Questa iniziativa si inserisce in un contesto più ampio in cui Meta sta spingendo con forza prodotti basati sull’IA generativa, integrandoli in piattaforme popolari come Facebook, Instagram e WhatsApp, oltre che in dispositivi hardware innovativi come gli smartglass Ray-Ban. Secondo l’analista Dylan Patel di SemiAnalysis, il successo nell’implementazione di questi chip personalizzati potrebbe tradursi in un risparmio significativo per Meta, riducendo i costi energetici annuali di centinaia di milioni di dollari e i costi di acquisizione dei chip di miliardi di dollari.
Dal punto di vista tecnico, questi chip, denominati internamente Artemis, sarebbero specializzati in un processo noto come inferenza, essenziale per permettere ai modelli di IA di utilizzare i loro algoritmi per effettuare valutazioni e generare risposte. Tuttavia, Meta pare stia studiando lo sviluppo di un chip in grado di gestire sia l’addestramento che l’inferenza, a conferma della sua visione di lungo termine per l’intelligenza artificiale.
Questa mossa rappresenta un ripensamento strategico non indifferente, dato che Reuters ricorda che Meta aveva deciso nel 2022 di interrompere lo sviluppo del chip Artemis in favore proprio dell’acquisto delle GPU di Nvidia. La produzione di chip custom per l’IA avrebbe senz’altro il vantaggio di rafforzare la sua indipendenza tecnologica e impiegare in modo più efficiente ed economico le risorse. Per riuscirci, però, bisognerà investire miliardi di dollari e riconfigurare i data center.
Meta quindi vuole posizionarsi come un attore chiave nel settore dell’IA, non solo attraverso i suoi prodotti e servizi ma anche attraverso la produzione di hardware. Costi quel che costi.
