SpaceX dice agli investitori che le sue ambizioni AI potrebbero richiedere la costruzione di GPU in-house

SpaceX ha detto agli investitori che la sua spinta verso l'AI potrebbe costringerla a entrare in una delle parti più difficili della tecnologia: la produzione di GPU.

In estratti dalla registrazione S-1 della società, SpaceX ha elencato la "produzione delle nostre stesse GPU" tra le "notevoli spese in capitale" dietro il suo lavoro sull'AI e su altre tecnologie. La documentazione arriva in vista di un'IPO estiva che dovrebbe valutare SpaceX a circa 1,75 trilioni di dollari.

Un S-1 è il documento che le società presentano alla Securities and Exchange Commission (SEC) degli Stati Uniti prima di andare in borsa.

La decisione è collegata a Terafab, il complesso di chip AI sviluppato ad Austin, Texas, da SpaceX, dalla sua unità xAI e da Tesla. Elon Musk ha dichiarato che il sito è destinato a chip per auto, robot umanoidi e data center spaziali.

Molti dettagli sono rimasti poco chiari, incluso il tipo di chip AI che il progetto potrebbe effettivamente produrre. Una domanda chiave è se SpaceX intenda le GPU standard o un'etichetta più ampia per i processori AI.

SpaceX avverte gli investitori che l'approvvigionamento esterno di chip potrebbe non tenere il passo con la crescita

La documentazione afferma che SpaceX potrebbe non avere abbastanza scorte di chip per sostenere la propria crescita. Nella registrazione, la società ha dichiarato: "Non abbiamo contratti a lungo termine con molti dei nostri fornitori diretti di chip".

Ha anche dichiarato: "Ci aspettiamo di continuare a procurarci una parte significativa del nostro hardware di calcolo da fornitori terzi, e non vi è alcuna garanzia che saremo in grado di raggiungere i nostri obiettivi per quanto riguarda TERAFAB entro i tempi previsti, o del tutto".

La società non ha detto quando prevede di iniziare a produrre i propri chip. È anche poco chiaro quali gruppi all'interno dello sforzo Terafab, o il partner Intel, si occuperanno della tecnologia di fabbricazione all'interno dello stabilimento.

Elon ha detto agli analisti di Tesla mercoledì che quando Terafab raggiungerà la piena capacità, il processo di produzione 14A di prossima generazione di Intel "sarà probabilmente abbastanza maturo o pronto per il grande pubblico" e "sembra la mossa giusta".

Diverse aziende stanno prendendo strade diverse per i chip AI. Nvidia produce principalmente GPU, chip a uso generale utilizzati per il lavoro pesante sui dati. Google, di proprietà di Alphabet, utilizza TPU, costruiti per compiti specifici legati all'addestramento di modelli AI e all'esecuzione di chatbot come Claude di Anthropic. SpaceX non ha detto quale strada vuole seguire.

SpaceX porta Cursor nel suo push per l'IA dopo che Microsoft si è ritirata dai colloqui

Il piano AI include Cursor, la startup di codifica legata a un accordo da 60 miliardi di dollari. Prima che SpaceX annunciasse questa settimana di aver ottenuto il diritto di acquisire Cursor, Microsoft aveva esplorato un accordo, secondo CNBC.

Ma Microsoft ha scelto di non procedere, e ora sta cercando di rendere più popolari i propri strumenti AI. Ha guadagnato terreno con GitHub Copilot, ma il mercato della codifica AI è ora guidato da Cursor, Anthropic e OpenAI. Il ruolo principale di Microsoft in questo settore è stato quello di investitore e fornitore di cloud, investendo miliardi in Anthropic e OpenAI, che si sono impegnati a spendere molto su Microsoft Azure.

Un post aziendale ha dichiarato: "SpaceXAI e @cursor_ai stanno ora collaborando strettamente per creare l'IA migliore al mondo per la programmazione e il lavoro basato sulla conoscenza". Il chief executive di Cursor, Michael Truell, ha scritto su X di essere "entusiasta di collaborare con il team di SpaceX per scalare Composer", riferendosi al suo modello di IA.

L'accordo con SpaceX si è concluso così tardi nel processo di raccolta fondi di Cursor che gli investitori potenziali sono rimasti sorpresi. Nelle settimane precedenti l'annuncio, SpaceX aveva già offerto a Cursor l'accesso al calcolo.

Produrre GPU è estremamente difficile. Nvidia ha pionierizzato il design delle GPU, ma esternalizza la produzione a TSMC a Taiwan. TSMC ha impiegato anni e miliardi per sviluppare processi avanzati per i chip.

La produzione di chip all'avanguardia richiede materiali esotici e oltre mille passaggi eseguiti con precisione atomica. La produzione di miliardi di chip per iPhone di Apple ha fornito a TSMC l'esperienza pratica necessaria per continuare a produrre processori avanzati su larga scala per anni.