OpenAI corteggia le società di buyout con condizioni economiche più vantaggiose mentre cresce la rivalità nell'IA enterprise

OpenAI cerca di battere Anthropic grazie ai fondi private equity, avendo introdotto secondo quanto riportato un rendimento minimo garantito del 17,5% e l'accesso anticipato ai suoi modelli più recenti.

Questa proposta è rivolta a società come TPG e Advent, ma si tratta in realtà di una battaglia per la distribuzione.

Vedete, come funziona il mondo è che queste società di private equity possiedono grandi gruppi di aziende private consolidate, quindi ciò offre a OpenAI un modo più rapido per lanciare strumenti, bloccare l'utilizzo e costruire ricavi più fedeli prima di eventuali quotazioni pubbliche già quest'anno, anche se, a essere onesti, Anthropic sta vincendo questa sfida in modo schiacciante.

OpenAI intensifica l'azione verso le società di buyout mentre la gara per i clienti enterprise diventa sempre più costosa

L'accordo di joint venture aiuta inoltre a coprire i pesanti costi iniziali per integrare l'IA nelle grandi aziende. Questo lavoro richiede solitamente che gli ingegneri personalizzino i modelli per ogni cliente, bruciando denaro molto rapidamente.

Sia OpenAI che Anthropic sono ora impegnate in una corsa per stringere queste partnership con fondi private equity, e questo tipo di competizione è ancora piuttosto nuova nel settore dell'IA.

Nel frattempo, parlando all'inizio di questo mese al BlackRock's US Infrastructure Summit di Washington, il CEO di OpenAI Sam Altman ha dichiarato: "Qualsiasi cosa a questa scala comporta che così tante cose possano andare storte."

Ha citato un grave evento meteorologico presso un campus di data center ad Abilene, Texas, che ha temporaneamente 'portato tutto giù', dato che quel campus è il sito principale del progetto da 500 miliardi di dollari Stargate che coinvolge OpenAI, Oracle e SoftBank.

Lo scorso mese, OpenAI ha raggiunto una valutazione di 730 miliardi di dollari in un record di raccolta fondi, subito dopo aver rinunciato ad alcuni enormi piani di spesa, accantonato alcune ambizioni maggiori e accettato che potrebbe essere meglio acquistare ingenti quantità di capacità cloud invece di cercare di costruire da sé enormi data center.

Sam Altman sta riducendo i grandi piani di espansione mentre le carenze di capacità di calcolo continuano a stringere OpenAI

Questo cambiamento non rende la competizione più facile. OpenAI deve comunque tenere il passo con Anthropic, Google e altre aziende che sviluppano modelli, applicazioni e funzionalità.

Il problema è che l'addestramento e l'esecuzione di modelli di intelligenza artificiale richiedono enormi quantità di chip, potenza di elaborazione, memoria ed energia. Sam e altri dirigenti dicono da anni che la capacità di calcolo è uno dei maggiori colli di bottiglia dell'azienda.

Nonostante ciò, OpenAI ha continuato a raccogliere cifre sbalorditive, tra cui 110 miliardi di dollari all'inizio di quest'anno, di cui 50 miliardi provenienti da Amazon.

Sam ha scritto su X a novembre che OpenAI e altre aziende «devono limitare l'utilizzo dei nostri prodotti e non offrire nuove funzionalità e modelli perché affrontiamo un vincolo di capacità di calcolo così severo».

Prima di allora, gran parte della narrazione su OpenAI riguardava quanto aggressivamente Sam stesse cercando di garantire capacità.

L'azienda ha firmato una serie di accordi infrastrutturali multimiliardari con Nvidia, Advanced Micro Devices e Broadcom. Nello stesso post di novembre, Sam ha dichiarato che OpenAI stava valutando impegni per circa 1,4 trilioni di dollari nei prossimi otto anni.

Come fa un'azienda con 13,1 miliardi di dollari di fatturato annuale (che, tra l'altro, non è ancora stato realizzato) ad assumere impegni così ingenti? L'ultimo round di finanziamento ha aggiunto ancora più accordi sulla capacità.

Come parte del pacchetto di finanziamenti da 110 miliardi di dollari annunciato lo scorso mese, OpenAI ha accettato di utilizzare circa 2 gigawatt di capacità Trainium tramite Amazon Web Services. Trainium è il chip AI personalizzato di AWS e Amazon ha presentato Trainium3 a dicembre.

Nvidia ha anch'essa aderito al round con un investimento di 30 miliardi di dollari. OpenAI ha dichiarato di aver ampliato la propria collaborazione con Nvidia e di aver accettato di utilizzare 3 gigawatt di capacità di inferenza dedicata e 2 gigawatt di capacità di addestramento sui futuri sistemi Vera Rubin di Nvidia.