L’ampia richiesta di programmi di intelligenza artificiale sta mettendo in luce i vincoli della rete globale di approvvigionamento dei potenti chip utilizzati nello sviluppo di questi modelli.
La persistente crisi legata ai chip sta impattando sia le grandi che le piccole imprese, inclusi i principali attori nel campo dell’intelligenza artificiale, e potrebbe non registrare un notevole miglioramento per almeno un anno o più, come suggeriscono gli esperti del settore. Un recente segnale aggiuntivo di una possibile diffusa carenza di chip per l’intelligenza artificiale emerge dal rapporto annuale di Microsoft. Per la prima volta, il rapporto individua la disponibilità delle unità di elaborazione grafica (GPU) come un potenziale fattore di rischio per gli investitori.
La carenza di chip
Le unità di elaborazione grafica (GPU) svolgono un ruolo cruciale nell’effettuare i numerosi calcoli necessari per l’allenamento e la distribuzione degli algoritmi di intelligenza artificiale.
Microsoft ha sottolineato la loro impegno nel cercare nuove opportunità per espandere le infrastrutture dei loro data center, aumentando la capacità dei server per soddisfare le mutevoli esigenze dei clienti. Questo impegno è particolarmente rilevante data la crescente richiesta di servizi legati all’intelligenza artificiale. La società ha evidenziato come i data center siano vincolati dalla disponibilità di terreni adatti alla costruzione, da una fornitura affidabile di energia, da reti stabili e da server, inclusi i componenti chiave come le unità di elaborazione grafica (GPU).
L’accento posto da Microsoft sulle GPU mette in evidenza come l’accesso alla potenza di calcolo rappresenti un elemento fondamentale e limitante per lo sviluppo dell’IA. Questo problema influisce direttamente sulle aziende impegnate nella costruzione di strumenti e prodotti basati sull’intelligenza artificiale e, in modo indiretto, colpisce le aziende e gli utenti finali che desiderano sfruttare questa tecnologia per le proprie esigenze.
Durante la sua testimonianza al Senato degli Stati Uniti a maggio, il CEO di OpenAI, Sam Altman, ha riferito che il loro chatbot stava avendo difficoltà a gestire il notevole volume di richieste degli utenti, illustrando così come il problema stia impattando direttamente l’efficienza delle applicazioni basate sull’IA.
I motivi di questa mancanza e cosa stanno facendo le aziende di GPU
La situazione attuale richiama alla mente le carenze di elettronica di consumo durante la pandemia, quando i videogiocatori si trovarono a pagare cifre notevolmente alte per console e schede grafiche. Ritardi nella produzione, mancanza di manodopera, interruzioni globali delle spedizioni e domanda dei minatori di criptovaluta crearono una scarsa disponibilità di GPU.
Gli esperti del settore sostengono però che la carenza attuale è molto diversa. Piuttosto che derivare da problemi di approvvigionamento di GPU per i consumatori, la carenza attuale riflette una crescente e improvvisa richiesta di GPU di fascia alta, utilizzate per attività avanzate come l’addestramento e l’utilizzo di modelli di intelligenza artificiale. Nonostante la produzione di queste GPU sia massima, l’accelerata domanda ha superato le limitate fonti di approvvigionamento.
Raj Joshi, vicepresidente senior presso Moody’s Investors Service, ha notato un’enorme richiesta da parte delle aziende per l’IA, dicendo che nessuno avrebbe potuto prevedere quanto velocemente la domanda sarebbe cresciuta, affermando che l’industria non era pronta per tale aumento. Chi trarrà enormi benefici dall’aumento dell’uso dell’IA sarà Nvidia, un produttore di chip che domina l’84% del mercato delle GPU. Secondo previsioni, registrerà un’eccezionale crescita dei ricavi nei prossimi trimestri, superando i guadagni combinati dei concorrenti Intel e AMD nel settore dei data center.
Nvidia ha riferito di aver ricevuto ordini significativamente maggiori per la seconda metà dell’anno per soddisfare la crescente domanda di chip per l’IA. Nel frattempo, AMD prevede di rispondere alle GPU AI di Nvidia entro la fine dell’anno. Il CEO di AMD, Lisa Su, ha confermato un forte interesse da parte dei clienti per le loro soluzioni di intelligenza artificiale e ritiene che i progressi fatti siano notevoli.
Cosa sono i chip dell’IA
I chip, noti anche come microchip, sono piccoli dispositivi elettronici contenenti circuiti integrati su una lastra di silicio. Di forma quadrata o rettangolare, contengono componenti come transistor, resistenze e condensatori integrati su un substrato di silicio. I chip fungono da cervello o cuore dei moderni dispositivi elettronici, come computer, smartphone, televisori, e trovano uso in apparecchiature mediche, automobili e altro ancora.
I microchip svolgono funzioni logiche e di memoria, dirigendo e controllando le attività dei dispositivi elettronici. Progettati per una vasta gamma di compiti, tra cui elaborazione dati, calcoli elettronici, controllo dei dispositivi e trasmissione dei segnali, la loro potenza è determinata dalla complessità dei circuiti integrati e dalla loro architettura. Nel tempo, la legge di Moore ha guidato l’aumento del numero di transistor all’interno dei chip, ma il ritmo di crescita sta rallentando a causa di limiti tecnici.
I chip possono essere specializzati: CPU per computer, GPU per la grafica, e chip di memoria per il salvataggio dei dati. I chip per l’intelligenza artificiale sono progettati per operazioni di calcolo veloci, chiamati AI accelerator units. I principali produttori di chip includono Taiwan (TSMC), USA (Intel, AMD, NVIDIA), Cina e Giappone (Toshiba, Renesas, Sony).
E i chip americani vengono utilizzati dai russi
Ma c’è anche un altro problema che riguarda i chip, questa volta non riguardanti le IA: Come affermato dalla CNBC, i microchip occidentali, utilizzati per alimentare dispositivi come smartphone e laptop, vengono impiegati dalla Russia per rinforzare il suo arsenale militare. Secondo i dati commerciali, Mosca ha aumentato le acquisizioni di semiconduttori e altre tecnologie avanzate provenienti da paesi intermediari, come la Cina.
Nel corso del 2022, la Russia ha importato tecnologie legate ai semiconduttori del valore di 2,5 miliardi di dollari, in confronto ai 1,8 miliardi dell’anno precedente. I semiconduttori e i microchip giocano un ruolo fondamentale nelle moderne strategie militari, alimentando dispositivi quali droni, radio, missili e veicoli corazzati. Per l’Istituto KSE, un centro di analisi associato alla Kyiv School of Economics, su 58 pezzi di equipaggiamento militare russo recuperati dai campi di battaglia ucraini sono stati rilevati oltre 1.057 componenti stranieri, principalmente tecnologie occidentali legate ai semiconduttori, di cui 705 provenienti dagli Stati Uniti.
Molti di questi componenti sono soggetti a restrizioni per l’esportazione. Tuttavia, rotte commerciali intricate attraverso paesi come Cina, Turchia e Emirati Arabi Uniti consentono ancora l’ingresso di queste tecnologie in Russia, contribuendo ad ampliare le riserve di componenti prima della guerra.
