OpenAI, società di San Francisco nota per aver creato il chatbot ChatGPT, starebbe valutando la possibilità di fabbricare in autonomia i propri chip per l’intelligenza artificiale, progettati appositamente per le sue esigenze. Lo riferisce Reuters, citando fonti vicine alla società.
Del resto OpenAI, che ha tra i suoi principali finanziatori Microsoft, si trova a fronteggiare la scarsità e il costo elevato dei chip necessari per lo sviluppo delle sue tecnologie di AI, in particolare delle sue applicazioni generative. L’amministratore delegato Sam Altman ha infatti dichiarato di avere una crescente necessità di acquisire sempre più unità di elaborazione grafica (gpu) in un mercato dominato dalla californiana Nvidia. Quest’ultima, lo ricordiamo, ha avuto un’impennata in borsa a seguito del boom delle tecnologie AI.
Come mai OpenAI vuole produrre i propri chip?
Attualmente OpenAI utilizza un supercomputer costruito da Microsoft, che impiega 10mila gpu di Nvidia. Tuttavia, il costo maggiore per la società è rappresentato da ChatGPT. Infatti ogni volta che il chatbot riceve una richiesta dagli utenti, questo consuma circa 4 centesimi di dollaro in gpu. Secondo un’analisi di Bernstein Stacy Rasgon, se le richieste a ChatGPT dovessero raggiungere anche solo un decimo di quelle che vengono fatte a Google, OpenAI avrebbe bisogno di circa 48,1 miliardi di dollari di gpu e 16 miliardi di dollari di chip all’anno per mantenere operativo il suo chatbot.
Per questo motivo, OpenAI starebbe prendendo in considerazione l’idea di acquisire un’azienda che produce chip per l’intelligenza artificiale, o di iniziare a produrli in autonomia. In questo modo, la società potrebbe personalizzare i suoi chip in base alle sue specifiche esigenze e ridurre la sua dipendenza dai fornitori commerciali. Questa strategia è stata già adottata in passato da altri colossi della tecnologia come Alphabet e Amazon.
Tuttavia, secondo gli esperti interpellati da Reuters, questo percorso non è facile né economico. Sviluppare i propri chip per l’intelligenza artificiale richiederebbe infatti investimenti da centinaia di milioni di dollari all’anno. Inoltre non eliminerebbe completamente la dipendenza da gpu Nvidia.
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