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    Homepage » Nvidia sotto pressione: le startup asiatiche avanzano nell’IA

    Nvidia sotto pressione: le startup asiatiche avanzano nell’IA

    Le startup asiatiche stanno sviluppando chip IA più efficienti ed economici, sfidando la leadership di Nvidia.
    Benzinga NeuroBy Benzinga Neuro16/08/2024 Altri Mercati 4 min. di lettura
    Nvidia sotto pressione: le startup asiatiche avanzano nell’IA
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    Nel tentativo di sfidare la supremazia dell’intelligenza artificiale di NVIDIA Corp. (NASDAQ:NVDA), le startup asiatiche stanno sviluppando chip più efficienti dal punto di vista energetico e più economici per applicazioni specifiche di intelligenza artificiale.

    Cosa è successo

    Le startup asiatiche stanno mettendo alla prova la leadership di Nvidia nell’ambito dell’intelligenza artificiale, sviluppando chip più efficienti dal punto di vista energetico e più economici per applicazioni specifiche di intelligenza artificiale. Queste startup stanno mirando alla fessura lasciata nel mercato dal design ingombrante e dall’alto consumo energetico dei chip Nvidia, secondo quanto riferito da Nikkei Asia venerdì scorso.

    Le startup si stanno concentrando su due tipi di chip per l’intelligenza artificiale: i chip “inference”, usati per far funzionare i modelli di IA esistenti, e i chip “training”, componenti ad alta potenza per l’elaborazione dei dati utilizzati per sviluppare nuovi modelli di IA.

    Anche se le GPU di Nvidia continuano a dominare il panorama dell’Intelligenza Artificiale, le startup credono che l’alto consumo energetico e il design ingombrante dei chip prodotti da Nvidia lascino una fessura nel mercato che loro possono riempire.

    Queste startup ritengono che le GPU di Nvidia, pur essendo potenti, siano troppo energivore e costose per molte applicazioni. L’amministratore delegato di Preferred Networks (PFN) Toru Nishikawa ha dichiarato: “Nessuno è riuscito a proporre una perfetta architettura di chip per l’inferenza”. PFN sta sviluppando chip che mirano a essere più efficienti e meno costosi rispetto alle offerte di Nvidia.

    Le GPU di Nvidia vengono utilizzate principalmente per addestrare i modelli di intelligenza artificiale, ma il loro elevato costo e consumo energetico le rendono poco pratiche per dispositivi come laptop e dispositivi indossabili. Gli analisti, tra cui Kazuhiro Sugiyama di Omdia, ritengono che aumenterà la domanda di Intelligenza Artificiale su dispositivo, incoraggiando nuovi partecipanti a entrare nel mercato.

    Startup come Edgecortix, guidata da Sakyasingha Dasgupta, si stanno concentrando sulla risoluzione di problemi come la “memory wall” per creare chip di Intelligenza Artificiale più efficienti, snelli e a ridotto consumo energetico. Secondo quanto riferito, questi sforzi fanno parte di una strategia più ampia per soddisfare la crescente domanda di Intelligenza Artificiale nelle applicazioni industriali e nella robotica, in particolare in Asia.

    “Le GPU di Nvidia sono principalmente adatte per l’addestramento, ma stiamo osservando l’arrivo di più nuovi concorrenti nello sviluppo di chip che possono rivolgersi sia all’addestramento che all’inferenza”, ha affermato Sugiyama.

    Altre aziende che entrano nel mercato includono SambaNova Systems (USA), supportata dal Vision Fund di SoftBank Group (OTC:SFTBY) (OTC:SFTBF), fondata da un ex ingegnere di Intel Corp (NASDAQ:INTC) e da Graphcore (UK), recentemente acquisita da SoftBank.

    Anche i colossi tecnologici Alphabet Inc. (NASDAQ:GOOG) (NASDAQ:GOOG) (Google), Meta Platforms Inc. (NASDAQ:META), e Amazon.com Inc. (NASDAQ:AMZN) con il suo Amazon Web Services si stanno unendo alla sfida, insieme al rivale di Nvidia, Advanced Micro Devices, Inc. (NASDAQ:AMD).

    Perché è importante

    La concorrenza tra Nvidia e le startup emergenti in Asia si sta surriscaldando, mentre il mercato dei chip per l’IA continua ad ampliarsi. Di recente, Eric Schmidt, ex amministratore delegato di Google, ha evidenziato il ruolo chiave di Nvidia nel settore dell’IA, sottolineando che le grandi società tecnologiche stanno pianificando significativi investimenti in centri dati di IA basati su Nvidia, con costi potenzialmente fino a 300 miliardi di dollari.

    Nel frattempo, SoftBank ha dovuto affrontare dei contrattempi nei suoi sforzi per competere con Nvidia nella produzione di chip per l’Intelligenza Artificiale. Secondo quanto riferito, i colloqui con Intel sarebbero falliti a causa dell’incapacità di Intel di soddisfare le richieste di produzione, portando SoftBank a rivolgersi a Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. (NYSE:TSM), un importante fornitore di Nvidia.


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