Fondata vent’anni fa in California da Jensen Huang, emigrato taiwanese, Nvidia ha iniziato con la progettazione dei chip per i videogiochi, programmi che richiedono performance importanti, specie per l’interfaccia grafica. Questo è anche un settore molto ballerino, e dopo quattro anni vita l’azienda contava 40 dipendenti e solo un mese di cassa per pagare stipendi e fornitori: erano sull’orlo della bancarotta. Da quel momento il vento cambiò per il meglio, e fornendo prima i chip per la Xbox di Microsoft, e poi chip grafici (graphic processing unit, GPU) per Apple, l’azienda ha scalato tutte le tappe.
Oggi, dove il mondo digitale si concentra su intelligenza artificiale e specialmente LLM, tutti provano invidia per Nvidia. La buona notizia è che molti imprenditori si buttano nella mischia, per cercare di sviluppare nuovi prodotti concorrenti, che possano far meglio su performance e quei consumi energetici che, come ho detto nei numeri passati, stanno crescendo oltre misura.
Avevo parlato del grosso problema della trasmissione dei dati da un processore all’altro, sia in termini di velocità, che consumo e raffreddamento, ed una di queste nuove start-up propone un chip molto più grande dei precedenti, tipo piatto da tavola, in modo da connettere molto più efficientemente le singole unità di calcolo.
Un altro problema delle GPU Nvidia è che furono ottimizzate per la grafica ed i videogiochi, mentre oggi tutti sviluppano Large Language Model (LLM), quelle applicazioni che fanno della comprensione e scrittura dei testi il loro obiettivo principale. Ecco un’altra start-up che ha progettato un Language Processing Unit (LPU), ossia un chip specializzato in testi ed in grado di processare i carichi di lavoro degli LLM molto più rapidamente e con consumi molto inferiori rispetto alle GPU.
Altre start-up ancora, le mie favorite, lavorano su architetture aperte al pubblico come Risc V, in modo da portare migliaia di progettisti sullo stesso obiettivo e mantenere costi e sprechi al minimo. Come sempre gli incumbent, le multinazionali digitali dei CEO con la felpa, si muovono rapidamente a suon di miliardi ed acquisizioni per non perdere posizioni. È una gara: Nvidia in questo istante è in vantaggio, ma la sua posizione di dominio mette nei guai le varie Microsoft, Apple, Amazon, che ora sentono il fiato sul collo da start-up che corrono in tutte le direzioni.
In tutto questo, gli sviluppatori software sono i clienti che contano, perché nel passare da un chip, ad una GPU, ad una LPU e via discorrendo, le applicazioni vanno manomesse pesantemente: molto codice va riscritto completamente. Questo significa che Nvidia ha un vantaggio importante: prima di abbandonare la loro padella, e rischiare di finire nella brace, le aziende del software saranno molto caute.
In ogni caso per gli studenti e ricercatori che possono spaziare tra questo e quell’approccio, e magari pensano di sviluppare una IA dedicata alla progettazione elettrica, meccanica e software dei chip di nuova generazione, intravedendo la possibilità di migliorare le performance e calare drammaticamente i consumi elettrici, è veramente una bella opportunità. È la fascia del mercato digitale più ricca, dove si investe parecchio nel progresso tecnologico.
