Nvidia ha investito ancora nei laboratori più riservati dell’IA americana. Ieri il produttore di chip e Safe Superintelligence (SSI), la società fondata nel 2024 da Ilya Sutskever, ex capo scienziato di OpenAI, hanno annunciato una partnership pluriennale che porterà SSI a decuplicare la propria potenza di calcolo.
L’investimento, che il comunicato ufficiale definisce soltanto “sostanziale” senza indicare cifre, ammonterebbe a 5 miliardi di dollari (circa 4,4 miliardi di euro) secondo quanto riferito da Reuters e Bloomberg.
Nvidia figurava già tra i finanziatori di SSI: l’accordo aggiunge capitale e, soprattutto, hardware.
Tenere Google a distanza
Fino a oggi SSI addestrava i suoi modelli soprattutto sulle TPU di Google, le unità di calcolo che Alphabet produce per sé e che mette a disposizione sul proprio cloud: lo ha riferito il Wall Street Journal, citando persone al corrente della trattativa.
Con la nuova intesa la startup passa alle GPU Nvidia, in particolare alla piattaforma di prossima generazione Vera Rubin, la stessa su cui è costruito l’accordo. Nvidia in questo modo non si limita a piazzare i suoi chip presso un cliente di frontiera: lo sottrae al silicio concorrente di Google.
Il passaggio più rivelatore sta nelle parole di Sutskever. “Abbiamo una ricerca che merita di essere scalata, e l’accesso a un grande computer Nvidia ci permetterà di farlo”, ha dichiarato il cofondatore e amministratore delegato di SSI.
Il cambio di Sutskever
La frase va letta alla luce della sua parabola. Sutskever ha fondato OpenAI nel 2015, ha contribuito alla nascita di ChatGPT e ha costruito la sua reputazione sulla convinzione che aumentare dati e potenza di calcolo bastasse a far crescere l’intelligenza dei modelli.
Negli ultimi mesi ha invece messo in dubbio pubblicamente che scalare i paradigmi attuali sia ancora sufficiente. E la partnership con Nvidia non contraddice questo dubbio.
SSI dichiara di aver imboccato una direzione di ricerca nuova, concentrata (parole di Sutskever al WSJ) sugli “aspetti trascurati del funzionamento del cervello umano”: anche archiviando la forza bruta come ricetta unica, una linea di ricerca diversa ha comunque bisogno di enormi quantità di calcolo, da impiegare però altrimenti.
Il modello dell’investitore-fornitore
L’operazione ricalca un copione ormai riconoscibile. A marzo Nvidia aveva stretto un accordo quasi identico con Thinking Machines Lab, il laboratorio di Mira Murati (altra veterana di OpenAI, di cui è stata direttrice tecnica), impegnandosi a fornire almeno un gigawatt di sistemi Vera Rubin.
Come abbiamo raccontato, quell’intesa ha inaugurato la stagione delle scommesse di Nvidia sui transfughi di OpenAI. Prima ancora era arrivato l’investimento in AMI Labs di Yann LeCun.
Il meccanismo è sempre lo stesso: Nvidia mette capitale nelle startup più promettenti dell’IA, che con quel capitale comprano i suoi chip. Il produttore finanzia così la domanda del proprio hardware, un modello circolare che analisti e regolatori osservano con crescente attenzione da quando accordi simili hanno legato Nvidia a OpenAI.
Cosa resta da chiarire
Di SSI si sa ancora pochissimo. La società ha un solo obiettivo dichiarato, la “superintelligenza sicura”, e nessun prodotto sul mercato che finanzi la ricerca nel frattempo.
Ha raccolto circa 2 miliardi di dollari (1,8 miliardi di euro) da fondi come Andreessen Horowitz e Sequoia Capital, arrivando lo scorso anno a una valutazione intorno ai 30 miliardi di dollari (26 miliardi di euro) costruita quasi interamente sulla reputazione del suo fondatore.
Cosa stia effettivamente sviluppando resta però segreto. Lo stesso “ordine di grandezza” di potenza in più è un rapporto, non un valore assoluto: quanto valga in pratica dipende da quanti chip SSI utilizzi oggi, dato che il laboratorio non ha mai reso pubblico. Nvidia ha ottenuto un accesso raro a quella ricerca prima di firmare. Il resto del mercato, per adesso, guarda da fuori.
Fonte: Wall Street Journal
