I underdog dei chip IA sfidano il dominio di Nvidia in un'arena in evoluzione
- Il successo previsto di Nvidia nel settore dei chip per l'IA stimola l'interesse degli investitori verso startup alternative nel campo dei semiconduttori, che mirano a sfidare la sua posizione dominante.
- Startup come d-Matrix, Cerebras e Tenstorrent spingono l'innovazione contro il dominio di Nvidia con soluzioni diversificate per chip IA.
- Nonostante le complessità del settore dei semiconduttori, i nuovi attori offrono chiplet unici e architetture avanzate, ridefinendo il panorama dei chip per l'IA.
L'attenzione degli investitori è focalizzata sul prossimo successo finanziario del progettista di chip Nvidia Corp., poiché l'azienda prevede un significativo aumento delle vendite e degli utili attribuiti ai suoi chip focalizzati sull'IA progettati per i data center. Nonostante l'attuale attenzione su Nvidia, alcuni investitori attenti stanno iniziando a guardare oltre il gigante tecnologico, cercando potenziali contendenti nel campo dello sviluppo di chip per l'IA.
Nvidia detiene attualmente il ruolo di principale fornitore di processori per unità grafiche (GPU) utilizzati come acceleratori IA. L'attesa di risultati robusti dal rapporto del secondo trimestre fiscale di Nvidia rafforza la posizione dell'azienda. Mentre Advanced Micro Devices Inc. e Intel Corp., rivali di Nvidia nel settore dei semiconduttori, si impegnano per assicurarsi una quota del redditizio mercato dei chip IA, le loro offerte non sono ancora disponibili e Nvidia affronta la sfida di soddisfare la domanda in forte aumento.
Questo scenario ha creato un'opportunità fertile per le startup di semiconduttori emergenti focalizzate sull'intelligenza artificiale. Tuttavia, queste startup affrontano una sfida intricata nella corsa per fornire l'hardware necessario, in particolare i semiconduttori, per alimentare la rivoluzione dell'IA.
La salita in salita per le startup di chip IA
In questo sforzo, d-Matrix, una startup con sede a Santa Clara specializzata in chiplet a basso consumo energetico, si sta impegnando per farsi notare. Sid Sheth, co-fondatore e CEO di d-Matrix, riconosce la significativa domanda da parte dei clienti desiderosi di collaborare e testare le loro offerte entro la prima metà dell'anno prossimo. Secondo le dichiarazioni di Sheth, c'è un notevole interesse da parte di numerosi clienti che cercano alternative a causa delle sfide poste dall'incapacità di Nvidia di soddisfare la domanda e dalla sua natura ad alto costo. Questo ha portato a una ricerca di soluzioni che potrebbero potenzialmente alterare le dinamiche economiche del mercato. Sottolinea che i clienti hanno espresso un forte interesse per i loro prodotti, con la disponibilità ad acquistare immediatamente non appena saranno disponibili.
L'aspirazione dell'azienda è di avere i suoi set di chip pronti per i test pilota con i clienti entro la prima metà del 2024, raggiungendo infine la produzione di massa nella seconda metà dello stesso anno. Simile a Nvidia, d-Matrix sta collaborando con Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. per produrre i loro semiconduttori. Stanno utilizzando nodi di produzione più vecchi e più accessibili che offrono vantaggi di costo. Questi chiplet, denominati Corsair, sono moduli di memoria SRAM specializzati progettati per eseguire innumerevoli operazioni all'interno degli algoritmi IA. In particolare, sono progettati per integrare l'architettura dominante x86 di Intel, affrontando i colli di bottiglia nell'esecuzione di applicazioni di IA generativa.
Approcci diversificati allo sviluppo di chip IA
Il panorama delle startup di chip IA ha visto una pluralità di attori che cercano di sfidare o collaborare con Nvidia, concentrandosi su vari aspetti dell'accelerazione IA sia nei data center che al perimetro della rete. Karl Freund, fondatore e analista principale presso Cambrian AI Research, classifica queste startup in due gruppi principali. Il primo si concentra sull'addestramento, un processo che richiede numerose GPU per l'elaborazione iterativa dei dati, un'area in cui Nvidia detiene un vantaggio significativo. Il secondo impulso si concentra sull'inferenza, che coinvolge il processo decisionale basato sui dati disponibili, un regno che Freund identifica come più affollato di aziende. Importante, questo tipo di elaborazione spesso avviene al bordo della rete, più vicino agli utenti, offrendo vantaggi di efficienza rispetto all'elaborazione basata sul cloud.
Freund prevede che il dominio di Nvidia nei data center probabilmente persiste per i prossimi tre anni, con le startup emergenti che collettivamente catturano solo una quota di mercato modesta. Percepisce il bordo (edge) come l'arena predominante per l'innovazione delle startup, indicando Qualcomm Inc. come un importante operatore consolidato in questo spazio.
L'ecosistema delle startup di chip focalizzate sull'IA ha suscitato l'interesse del capitale di rischio, offrendo un barlume di speranza in mezzo a un finanziamento diminuito e a un'attività di IPO limitata. L'IPO di Arm Holdings di SoftBank Group Corp. dovrebbe rivitalizzare il mercato e mettere in evidenza i produttori di chip focalizzati sull'IA. Gli investimenti VC per tali aziende sono scesi da 9 miliardi di dollari nel 2021 a 4 miliardi di dollari nel 2022. Nel 2023, 1,06 miliardi di dollari sono stati investiti in 97 deal per startup di chip focalizzate su IA e machine learning.
Cerebras Systems, valutata oltre 1 miliardo di dollari, spicca con i suoi chip a forma di frisbee, ottenendo un contratto sostanziale per supercomputer IA. Karl Freund lo vede come un rivale di Nvidia. Tenstorrent ha recentemente raccolto 100 milioni di dollari di finanziamenti da investitori di spicco tra cui Samsung, LG Electronics e Hyundai. Tenstorrent, sostenuta da 100 milioni di dollari, adotta l'architettura RISC-V, e la sua scheda Grayskull è disponibile, mentre Blackhole arriverà nel 2024, supportata dal rinomato progettista di processori Jim Keller come CEO.
La strada in avanti per le startup di chip IA
Man mano che l'arena delle startup di chip IA evolve, il successo sarà probabilmente favorito dalle aziende che forniscono soluzioni software complete o ecosistemi onnicomprensivi. Attingendo alla sua esperienza con Nvidia, Sasha Ostojic di Playground Global sottolinea che la prontezza del software è fondamentale, dato il potente ecosistema software di Nvidia. Questo rappresenta un vantaggio competitivo significativo, sottolineando il ruolo primario della qualità del software per il trionfo. Operando a un livello di rischio più elevato rispetto alle startup software, le venture di chip IA affrontano complesse sfide di progettazione dei semiconduttori, sviluppo software e produzione, intensificando le richieste finanziarie e i rischi.
Man mano che il settore avanza, si profilano potenziali fallimenti, ma l'attrattiva di diventare il prossimo Nvidia persiste. Nel mezzo del dominio di Nvidia nei chip IA, giocatori emergenti come d-Matrix, Cerebras e Tenstorrent si impegnano diligentemente a ritagliarsi le loro posizioni in questo dinamico paesaggio, caratterizzato da sfide nello sviluppo dei semiconduttori. I loro sforzi incarnano l'innovazione, guidando l'industria verso un futuro guidato dalla tecnologia alimentata dall'IA.
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Aamir Sheikh
Aamir è un giornalista tecnologico con quasi sei anni di esperienza nei settori delle criptovalute e della tecnologia. Si è laureato presso l'Università MAJ con un MBA in Finanza e Marketing. Attualmente lavora per Cryptopolitan, dove si occupa delle ultime novità sui mercati delle criptovalute e delle previsioni sui prezzi.
