Nvidia Corp. (NASDAQ:NVDA) è sotto pressione da parte dei concorrenti nel settore dei chip personalizzati, poiché i giganti della tecnologia stanno aumentando la produzione di chip alternativi per l’intelligenza artificiale, secondo il fondatore di SemiAnalysis, Dylan Patel.
Aumento degli ordini di chip personalizzati
Google di Alphabet Inc. (NASDAQ:GOOGL) (NASDAQ:GOOG) e Amazon.com Inc. (NASDAQ:AMZN) stanno aumentando “in modo significativo” gli ordini dei loro chip proprietari, ha affermato Patel durante un recente podcast con a16z, nota anche come Andreessen Horowitz, una rinomata società di venture capital della Silicon Valley.
Amazon produce milioni di processori Trainium, mentre Alphabet produce milioni di Tensor Processing Unit. “Le TPU di Google sono chiaramente utilizzate al 100%”, ha osservato Patel. “Il Trainium di Amazon non è ancora a quel punto, ma Amazon capirà come ottimizzarne l’utilizzo”.
Il potenziale di mercato delle TPU di Google
Patel ritiene che Google dovrebbe vendere le TPU direttamente a clienti esterni piuttosto che limitarsi a servizi di noleggio cloud. Una mossa del genere potrebbe teoricamente generare un valore di mercato superiore a quello dell’attività principale di Google.
“Google ne sta discutendo anche internamente”, ha affermato Patel. “Ciò richiederebbe una grande riorganizzazione della cultura e del funzionamento di Google Cloud, ma potrebbero farlo senza problemi”.
“Penso che la minaccia più grande per Nvidia sia che le persone capiscano come utilizzare il silicio personalizzato in modo più ampio”, ha affermato Patel.
L’ultima TPU di Google, Trillium, offre prestazioni di calcolo di picco 4,7 volte superiori rispetto alle generazioni precedenti e funziona con un’efficienza energetica superiore del 67%. L’azienda attualmente limita l’accesso alle TPU all’uso interno e a clienti cloud selezionati, tra cui Apple Inc. (NASDAQ:AAPL).
La concentrazione del mercato determina i vincitori
Secondo Patel, il panorama dei chip IA dipende fortemente dalla concentrazione dei clienti. Lo sviluppo concentrato dell’IA tra le principali aziende tecnologiche favorisce il silicio personalizzato, mentre una distribuzione più ampia avvantaggia le GPU per uso generico di NVIDIA.
I recenti sviluppi supportano entrambi gli scenari. OpenAI continua ad affidarsi alle GPU Nvidia nonostante abbia testato le TPU di Google.
I chip Trainium2 di Amazon offrono prestazioni migliori del 30-40% rispetto alle istanze basate su GPU comparabili, posizionando AWS come un formidabile concorrente nel mercato della formazione.
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