Dai pc alle auto: il giro d’affari dei chip AI è pronto a decollare

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Oltre 70 miliardi di dollari, e precisamente 71: è il valore stimato dagli analisti di Gartner per il mercato dei semiconduttori dedicati all’intelligenza artificiale, un mercato che se dovesse raggiungere questi livelli crescerebbe del 33% rispetto ai circa 54 miliardi del 2023 e si avvierebbe a toccare quota 92 miliardi entro il 2025. Sono diversi i fattori che contribuiranno a questo poderoso aumento del giro d’affari di questo comparto, e uno di questi (forse il più importante) è il boom delle tecnologie generative che stanno alimentando la domanda di chip AI ad alte prestazioni nei data center. Un secondo fattore è legato agli acceleratori basati su algoritmi utilizzati nei server, e quindi i componenti che scaricano l’elaborazione dei dati dai microprocessori: anche in questo caso il salto in avanti del fatturato a livello globale è decisamente sostanziale, passando dai 21 miliardi di dollari stimati a fine 2024 ai 33 miliardi previsti entro il 2028. Terzo elemento sui cui porre attenzione sono i chip di intelligenza artificiale che pilotano l’elettronica di calcolo, per i quali gli esperti di Gartner predicono un’incidenza del 47% (oltre 33 miliardi di dollari) sul fatturato prodotto complessivamente dai semiconduttori AI quest’anno.

Entro due anni tutti i computer aziendali saranno AI PC

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Dal rapporto stilato dalla società di ricerca americana si evince inoltre come il business legato ai chip di intelligenza artificiale destinati ad equipaggiare i sistemi elettronici in ambito automobilistico dovrebbe raggiungere nel 2024 i 7,1 miliardi di dollari mentre salirà a 1,8 miliardi il giro d’affari dei componenti integrati nei prodotti di elettronica di consumo. Il dato però più interessante, ed estremamente significativo in prospettiva, è però un altro: entro la fine del 2026, infatti, il 100% degli acquisti di computer aziendali sarà costituito da PC AI, e quindi macchine che integrano un’unità di elaborazione neurale (le cosiddette NPU) per poter funzionare in modo più sostenibile (allungandone i ciclo di vita) e, soprattutto, per eseguire in modo continuativo attività di calcolo algoritmico in background, aprendo il fronte a nuove applicazioni dell’AI generativa nelle attività quotidiane.

La sfida delle BigTech

Gartner la definisce senza mezzi termini una feroce battaglia tra fornitori di semiconduttori e aziende tecnologiche. Mentre i principali “hyperscaler” del pianeta, che rispondo ai nomi di Amazon Web Services, Google, Meta e Microsoft, stanno investendo a vario livello nello sviluppo di chip proprietari ottimizzati per l’AI, l’attenzione della comunità tecnologica e delle grandi aziende è concentrata sull’evoluzione delle unità di elaborazione grafica ad alte prestazioni (le GPU, dove Nvidia la fa da padrona al cospetto delle storiche rivali Amd e Intel) che si rendono necessarie per supportare i nuovi carichi di lavoro imposti dai modelli di linguaggio di grande formato. Difficile dire oggi chi uscirà vincitore da questa sfida, a cui partecipano a diverso titolo diversi altri specialisti del mondo dei semiconduttori (startup comprese): secondo Gartner la tendenza che andrà a consolidarsi con il passaggio da un mercato di sviluppo a un mercato di distribuzione, sarà l’impiego di chip progettati su misura, e quindi componenti le cui prerogative sono quelle di migliorare l’efficienza operativa, ridurre i costi di fornitura dei servizi basati sull’intelligenza artificiale agli utenti finali e, non in ultimo, di abbassare i costi di accesso alle nuove applicazioni basate sulla tecnologia degli algoritmi.

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