Il CEO di AMD lancia il chip rivale Nvidia e fornisce previsioni sorprendenti

(Bloomberg) — Advanced Micro Devices Inc., rivolgendosi a un mercato in espansione dominato da Nvidia Corp., ha presentato i nuovi cosiddetti chip acceleratori che, a suo dire, saranno in grado di eseguire programmi di intelligenza artificiale più velocemente rispetto ai prodotti concorrenti.

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L’azienda ha presentato una gamma tanto attesa chiamata MI300 in un evento tenutosi mercoledì a San Jose, in California. L’amministratore delegato Lisa Su ha anche fatto una previsione sorprendente sulle dimensioni del settore dei chip IA, affermando che potrebbe salire a oltre 400 miliardi di dollari nei prossimi quattro anni. Si tratta di più del doppio della previsione fatta da AMD ad agosto, a dimostrazione della rapidità con cui possono cambiare le aspettative per l’hardware AI.

Il lancio è uno dei più significativi nella storia cinquantennale di AMD, dando vita ad una resa dei conti con Nvidia nel mercato caldo degli acceleratori AI. Tali chip aiutano a sviluppare modelli di intelligenza artificiale bombardandoli di dati, un compito che gestiscono più abilmente rispetto ai tradizionali processori per computer.

AMD mostra crescente fiducia nel fatto che la sua gamma MI300 possa conquistare alcuni dei più grandi nomi della tecnologia, spostando potenzialmente miliardi di spesa verso l’azienda. AMD ha affermato che tra i clienti che utilizzeranno i processori ci saranno Microsoft Corp. e Oracle Corp. e Meta Platform Inc.

Mercoledì a New York le azioni Nvidia sono scese dell’1,4% a 458,98 dollari, mentre le azioni AMD sono scese meno dell’1% a 117,24 dollari.

La crescente domanda di chip Nvidia da parte degli operatori di data center ha contribuito a spingere le sue azioni quest’anno, spingendo il valore di mercato dell’azienda oltre 1,1 trilioni di dollari. La grande domanda è per quanto tempo manterrà per sé il mercato degli acceleratori.

AMD vede un’opportunità: i modelli linguistici di grandi dimensioni, utilizzati dai chatbot AI come ChatGPT di OpenAI, richiedono molta memoria del computer, ed è qui che il produttore di chip ritiene che abbia un vantaggio.

La storia continua

Il nuovo chip di AMD ha più di 150 miliardi di transistor e 2,4 volte più memoria del chip H100 di Nvidia, l’attuale leader di mercato. Ha anche una larghezza di banda di memoria di 1,6, che aumenta ulteriormente le prestazioni, ha affermato AMD.

Su ha affermato che il nuovo chip è equivalente al chip H100 di Nvidia nella sua capacità di addestrare programmi di intelligenza artificiale e molto meglio nell’inferenza, il processo di esecuzione di quel software una volta che è pronto per l’uso nel mondo reale.

Ma Nvidia sta sviluppando i propri chip di prossima generazione. L’H100 sostituirà l’H200 nella prima metà del prossimo anno, fornendo l’accesso a un nuovo tipo di memoria ad alta velocità. Ciò dovrebbe corrispondere almeno ad alcune delle offerte di AMD. Si prevede quindi che Nvidia rilascerà un’architettura di processore completamente nuova nel corso dell’anno.

La previsione di AMD secondo cui i processori AI cresceranno fino a raggiungere un mercato da 400 miliardi di dollari sottolinea l’ottimismo sconfinato nel settore dell’intelligenza artificiale. Ciò a fronte di 597 miliardi di dollari per l’intero settore dei chip nel 2022, secondo IDC.

Lo scorso agosto, AMD ha offerto una previsione più modesta di 150 miliardi di dollari per lo stesso periodo. Ma ci vorrà del tempo perché l’azienda possa conquistare una parte significativa di questo mercato. AMD ha affermato che i suoi ricavi dagli acceleratori supereranno i 2 miliardi di dollari nel 2024 e gli analisti stimano che le vendite totali del produttore di chip raggiungeranno circa 26,5 miliardi di dollari.

I chip si basano su un tipo di semiconduttore chiamato unità di elaborazione grafica o GPU, che vengono generalmente utilizzati dai videogiocatori per un’esperienza più realistica. La loro capacità di eseguire rapidamente un certo tipo di calcoli eseguendo molti calcoli contemporaneamente li ha resi la scelta ideale per l’addestramento dei programmi di intelligenza artificiale.

(Aggiornamenti delle scorte nel quinto paragrafo.)

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