Jensen Huang vuole offrire agli ingegneri un nuovo tipo di benefit da aggiungere al loro stipendio: un budget di token AI che potrebbe valere decine di migliaia di dollari all'anno.
L'amministratore delegato di NVIDIA ha avanzato la proposta durante la conferenza annuale GPU Technology Conference dell'azienda, dove ha descritto i token, le unità di base utilizzate dai sistemi di intelligenza artificiale per svolgere i loro compiti, come un emergente strumento di reclutamento nella Silicon Valley.
L'idea si inserisce in un quadro più ampio che Huang sta delineando del mondo del lavoro moderno. A suo avviso, i lavoratori gestiranno presto grandi team di agenti di intelligenza artificiale, programmi software in grado di completare autonomamente compiti complessi e articolati in più fasi.
Huang ha affermato che, sebbene NVIDIA impieghi attualmente 42.000 persone, prevede che questa cifra sarà presto superata da "centinaia di migliaia" di "dipendenti digitali". In questo scenario, i data center diventeranno ciò che Huang definisce "fabbriche di IA", strutture che producono token nello stesso modo in cui le fabbriche producono oggetti.
Huang sostiene che i token siano diventati la valuta principale del settore tecnologico.
"Se la potenza di calcolo è paragonata a una macchina per stampare denaro, i token sono la vera valuta dell'era dell'IA", ha affermato. La potenza di calcolo, ha aggiunto, ora funziona come un ricavo: senza di essa non si possono generare token e senza token la crescita si arresta.
Nuovi chip, numeri più grandi
NVIDIA ha citato la sua nuova architettura del chip Grace Blackwell a supporto di tale affermazione. Secondo l'azienda, è in grado di elaborare 5.000 token al secondo, rispetto ai circa 700 di una configurazione Hopper, e offre una velocità di elaborazione 50 volte superiore rispetto alla vecchia piattaforma Hopper.
Secondo Huang, il salto è stato una scommessa calcolata, fatta mentre Hopper stava ancora andando bene. Ha definito Grace Blackwell l'unica infrastruttura su cui le aziende possono espandersi condent, sia in un cloud privato che a livello internazionale.
Secondo Huang, l'aumento dell'efficienza è importante perché, una volta che un'azienda costruisce un data center da gigawatt, la sua capacità energetica rimane praticamente fissa.
"Il vostro carico di lavoro è l'inferenza, i vostri token sono la vostra merce e la potenza di calcolo è il vostro ricavo", ha affermato. "Ogni azienda prenderà in considerazione l'efficacia dei token."
NVIDIA sta già lavorando alla sua prossima piattaforma, chiamata Vera Rubin, progettata per addestrare modelli di intelligenza artificiale di grandi dimensioni ed eseguirli in modo continuativo.
Huang ha suggerito che in futuro i servizi di intelligenza artificiale probabilmente adotteranno una struttura tariffaria a livelli, con un accesso base gratuito da un lato e livelli premium che costeranno fino a 150 dollari per milione di token dall'altro.
Anche altri grandi attori si stanno muovendo nella stessa direzione. Alibaba ha recentemente riorganizzato parte della sua attività per creare l'Alibaba Token Hub Business Group, guidato dal CEO Eddie Wu Yongming. L'obiettivo di questa unità è riunire tutti i prodotti di intelligenza artificiale di Alibaba sotto un unico scopo: creare, distribuire e utilizzare i token.
Lavoro, costi e carenza di talenti
Ma questo cambiamento non è privo di complicazioni.
Un recente sondaggio ha rilevato che il 98% dei dirigenti di alto livello ritiene che l'intelligenza artificiale ridurrà nel tempo il numero di dipendenti, eppure il 54% afferma che trovare personale qualificato rimane la sfida più grande.
Secondo le stime di Goldman Sachs, l'intelligenza artificiale potrebbe automatizzare il 25% di tutte le ore lavorative negli Stati Uniti. Joseph Briggs, economista senior globale di Goldman Sachs, ha riconosciuto che la transizione non sarà indolore, ma ha affermato che la storia dimostra che le nuove tecnologie finiscono per creare posti di lavoro che prima non esistevano.
Per le aziende più piccole, i costi si fanno già sentire.
I fondatori di startup affermano che ogni compito svolto da un'IA ha un costo in token. Diversi importanti fornitori di IA hanno recentemente aumentato i prezzi dal 5% al 30%.
Bruno Guicardi,dent della società informatica CI&T, ha descritto questo cambiamento come una transizione in cui gli ingegneri ora impartiscono istruzioni ai computer in un linguaggio semplice e comprensibile, anziché scrivere codice.
In tale contesto, sapere quando e come utilizzare l'IA e ottenere un valore reale da ogni token speso è ciò che distingue il buon giudizio dallo spreco di denaro.
