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Automazione e Strumentazione n Marzo 2024 Primo piano 13 MERCATI stima che il 90% della produzione sia ascrivibile a TSMC , il gigante dei chip di Taiwan che rea- lizza molti dei prodotti più sofisticati sul mercato . Questa foundry , fondamentale per l’economia di un Paese che la Cina considera ribelle, domina il mercato mondiale della produzione di semicon- duttori progettati da terze parti. I chip, come e perché Ma oggi, l’attenzione è concentrata su Nvidia, con le azioni di questo fornitore che, di recente, si sono impennate e hanno attirato l’interesse degli investitori globali. Nvidia è il gigante del settore delle GPU, che sono utilizzate per elabo- rare i parametri per l’addestramento delle grandi reti neurali (come quelle dei grandi modelli lin- guistici o LLM - Large Language Model), ma non è l’unica azienda a produrre semicondut- tori indispensabili all’IA. Anche i produttori tradizionali, come AMD e Intel, sono impor- tanti contendenti nella corsa ai semiconduttori per IA. Questi storici produttori di chip sono impegnati soprattutto nell’ambito delle CPU (Central Processing Unit), che sono più adatte a supportare gli algoritmi inferenziali dell’IA e le operazioni o istruzioni logiche canoniche, che continuano ad essere un cardine gestionale anche nelle architetture altamente parallele. Poi, hanno un ruolo di primo piano i fornitori di chip con una forte specializzazione nell’elaborazione di modelli neurali artificiali specifici; molte aziende che lavorano o stanno nascendo in que- sto ambito progettano chip altamente ottimizzati per elaborare strutture matriciali, tensoriali o anche architetture analogiche. Per esempio, i laboratori di Google sono impe- gnati nel produrre chip ottimizzati per l’elabo- razione tensoriale, con il recente TPU V5e, e l’azienda ha esplorato anche architetture par- zialmente analogiche, che potrebbero risolvere più velocemente alcuni problemi complessi di algebra matriciale, come la capacità di filtrare segnali in modo praticamente istantaneo. Nell’ambito delle GPU mirate all’IA, si con- tano anche numerose nuove aziende, soprattutto negli Usa e nella Corea del Sud, come Cerebras , Graphcore , Gyfalcons , SambaNova ecc. Ma, non sarebbe una vera corsa competitiva se non ci fossero anche importanti concorrenti dalla Cina e, infatti, il gigante asiatico conta già numerose nuove nascite in questo settore, come Cambricon , Corerain , Kunlun ecc. Realtà dell’intelligenza artificiale È ormai chiaro che l’IA è più di un interessante settore economico e questo è confermato anche dal fatto che le macchine per IA, hardware e software, potrebbero aver già superato il test di Turing. Questo test è un metodo all’appa- renza banale per determinare se una macchina può dimostrare un grado di intelligenza para- gonabile a quella umana: se una macchina può impegnarsi in una conversazione con un essere umano senza essere identificata come macchina, ha superato il test. Sicuramente, un interesse economico così intenso e una sostanziale crescita manifattu- riera, reale o pianificata, sono un forte indizio di come le IA non siano solo una semplice bolla speculativa, ma siano destinate a evolversi velo- cemente e ad aumentare in diffusione e capacità. Stiamo rientrando in un nuovo paradigma socio- economico, con le IA che sono inevitabilmente destinate ad avere un impatto rivoluzionario sull’industria e sulla società. Per quanto riguarda l’ IA generale , che è capace di classificare dati e azioni per raggiungere un obbiettivo, questa è destinata a rivoluzionare il mondo del lavoro manuale, dall’industria all’a- gricoltura, con robot in grado di muoversi e agire in modo completamente autonomo (veicoli, robot antropomorfi, meccatronica autonoma ecc.). Poi, l’ IA generativa , quella degli LLM, sta già cambiando in modo drastico il mondo delle professioni intellettuali, con la sua capacità di generare velocemente testi e procedure. n Numerose nuove firme si stanno proponendo sul mercato dei chip per IA, con diverse implicazioni industriali, tecnologiche e strategiche