L’intelligenza artificiale fa decollare il mercato dei chip
Il cuore pulsante della nuova era dell’intelligenza artificiale (AI) non sono solo i modelli generativi o i sistemi autonomi, ma i chip che ne alimentano le capacità computazionali. Secondo il report di IDTechEx, “AI Chips for Data Centers and Cloud 2025-2035”, il mercato globale dei chip AI per data center e cloud supererà i 400 miliardi di dollari entro il 2035, crescendo a un tasso annuo composto (CAGR) del 14% tra il 2025 e il 2030. Questa traiettoria di crescita evidenzia come l’innovazione nei semiconduttori rappresenti una delle sfide tecnologiche più strategiche del prossimo decennio.
Le forze trainanti saranno investimenti sovrani e iper-scalabilità
A guidare questo trend sono centinaia di miliardi di dollari di investimenti pubblici e privati, con Governi e hyperscaler (tra cui Google, Amazon, Microsoft, Alibaba) impegnati in una corsa globale per conquistare la leadership in settori come la scoperta farmaceutica, l’infrastruttura autonoma e l’addestramento di modelli di AI sempre più avanzati.
L’impiego massivo di GPU nei sistemi AI ad alta scala, come i supercomputer e i data center hyperscale, ha finora dominato lo scenario, secondo il report. Chip come gli Hopper (H100/H200) e i nuovi Blackwell (B200/B300) di NVIDIA, o la serie MI300 di AMD, offrono performance di livello exascale grazie a oltre 250 GB di memoria HBM e tecnologie di packaging avanzato come CoWoS-L di TSMC.
Oltre le GPU: la nuova frontiera degli ASIC e acceleratori AI
Come spiegato nel documento di presentzione, l’elevato costo totale di proprietà (TCO) e il rischio di lock-in dei fornitori hanno spinto hyperscaler e cloud provider verso soluzioni alternative. Gli ASIC AI customizzati, i circuiti integrati per un’applicazione specifica, “come quelli basati su array sistolici, rappresentano un’evoluzione chiave: più economici, efficienti per compiti specifici (es. transformer, raccomandatori) e capaci di offrire controllo full-stack”.
Anche altri giganti dei chip, come Intel (Gaudi), Huawei (Ascend 910) e Qualcomm (Cloud AI 100), stanno proponendo acceleratori AI che bilanciano performance e flessibilità, sfruttando unità computazionali eterogenee e motori matriciali per moltiplicazioni dense.
Startup “disruptive” e architetture inedite per il cloud
Startup come Cerebras, Groq, Graphcore, SambaNova, Untether AI stanno innovando con architetture radicali, tra cui “wafer-scale processing, spatial AI, processori dataflow, CGRA e processing-in-memory (PIM)”.
Nel 2024, gli investimenti globali in startup AI hanno raggiunto i 131,5 miliardi di dollari, segnando un aumento del 52% rispetto all’anno precedente. Questo incremento evidenzia l’interesse crescente verso tecnologie emergenti, tra cui i chip AI, che rappresentano una componente fondamentale per l’elaborazione e l’efficienza dei modelli di intelligenza artificiale.
L’afflusso di capitali nel settore dei chip AI indica una tendenza verso l’adozione di soluzioni hardware specializzate per l’elaborazione di modelli AI complessi. Questo sviluppo ha implicazioni significative per l’industria tecnologica, la competitività economica e l’impegno di una maggiore indipendenza digitale dei Paesi coinvolti.
Non mancano le sfide tecnologiche, tra architettura, packaging e supply chain
Progettare chip AI richiede una sintesi complessa tra architettura hardware, modelli di esecuzione e packaging avanzato. Stando al report, le fonderie di riferimento, “TSMC, Samsung, Intel Foundry stanno già lavorando con nodi sotto i 5nm grazie alla litografia EUV”.
Produrre chip AI sotto i 5 nanometri (nm) è dagli esperti considerato fattore cruciale per diverse ragioni legate alla performance, efficienza energetica, densità di calcolo e competitività industriale
Il report sottolinea, infine, come la supply chain dei semiconduttori e le policy governative, incluse le restrizioni sulle esportazioni verso la Cina, influenzeranno sempre di più la disponibilità globale e l’evoluzione di queste tecnologie ormai strategiche per le nostre economie.
