Nvidia, AMD e Intel: 3 titani si contendono il dominio sull’AI 

Dopo un 2022 nero, il 2023 è stato l’anno delle compagnie tech, in particolare quelle che producono semiconduttori. La ragione è facilmente intuibile, a novembre 2022 è stata lanciata la prima versione di ChatGPT di OpenAI e da allora il successo planetario delle intelligenze artificiali ha già riscritto la storia.

Capolista di questa rimonta è stata Nvidia che poco tempo prima, a Marzo 2022, aveva lanciato il processore H100 Tensor Core. Potente al punto giusto da essere impiegato per addestrare i modelli linguistici LLM e dare vita ai chatbot intelligenti.

Chi guadagna nella corsa all’oro dell’AI

Come ha ricordato Gabriel Debach, Italian market analyst di eToro, in un’intervista a Wired, durante la corsa all’oro dell’800 in America, i veri vincitori furono i venditori di pale, picconi e indumenti da lavoro. Dice qualcosa il nome Levi Strauss?

In un solo anno, l'avventura di OpenAI con ChatGPT è stata un'odissea avvincente. Come il nuovo Ulisse, OpenAI ha affrontato la tentazione della terra dei Lotofagi è sopravvissuto al passaggio tra Scilla e Cariddi, con il blocco temporaneo dovuto alla raccolta di dati personali e…

— Gabriel Debach (@GabrielDebach) November 23, 2023

Oggi succede qualcosa di simile con le società che producono le unità di elaborazione grafica (GPU) indispensabili per il funzionamento delle intelligenze artificiali.

Tendenza intercettata anche da AITechInvesting, noto account su X, ex Twitter, specializzato in investimenti tech. Secondo gli analisti, la domanda di GPU “continua a essere la forza trainante” del settore dei chip.

Ndivia da sola controlla circa l’80% del mercato delle GPU. La compagnia a fine ottobre ha condiviso i risultati del terzo trimestre 2023 che ha registrato un aumento sostanziale, rispetto al trimestre precedente e su base annua.

Il CEO e fondatore di Nvidia, Jensen Huang, ha identificato i motori delle ottime performance: “le GPU, le CPU, il networking, i servizi di AI foundry e il software NVIDIA AI Enterprise di NVIDIA sono tutti motori di crescita a pieno regime. L’era dell’IA generativa sta decollando”.

Data center market share across $NVDA $INTC $AMD.

GPU demand continues to be the driving force in the industry.

Demand should begin to stabilize as AMD releases their MI300 and demand for AI applications becomes clearer.

Additionally, the hyperscalers are hoping the MI300… pic.twitter.com/P00q2cJtI0

— Eric | AI & Tech Investing (@AITechInvesting) November 27, 2023

Nvidia, inoltre, si è ritagliata un ruolo dominante nel mercato dei data center, lasciando parecchio indietro i rivali AMD e Intel. Nel terzo trimestre 2023, la quota di mercato di Nvidia era pari al 72,8%, rispetto al 19,1% di Intel e all’8% di AMD.

La divergenza delle quote di mercato tra Nvidia, Intel e AMD era evidente già nel quarto trimestre del 2022, in coincidenza con l’aumento della domanda da parte di ChatGPT e di altre soluzioni GenAI.

La combinazione di tutti questi fattori ha portato al fatturato record di 18,12 miliardi di dollari, in crescita del 34% rispetto al secondo trimestre, e del 206% rispetto all’anno precedente. 

Solo il comparto dei data center ha generato un fatturato di 14,51 miliardi di dollari, in crescita del 41% rispetto al secondo trimestre e del 279% rispetto all’anno precedente. Gli utili per azione, al netto di tutte le spese, sono stati di 3,71$. Un aumento di 12 volte in un anno e del 50% rispetto al trimestre precedente.  

A determinare il cambiamento di rotta, stando a quanto sostiene lo stesso CEO è stata la transizione radicale dal settore “general-purpose, all’accelerated computing e all’AI generativa”. 

I principali clienti di Nvidia sono adesso le “grandi startup di modelli linguistici, le aziende dedicate a internet e i fornitori di servizi cloud nel mondo”. 

Ancora nella presentazione degli ultimi dati, il CEO intercetta una nuova ondata di cercatori d’oro AI pronti a fare il loro ingresso nel settore e parla di governi nazionali e CSP (le piattaforme che offrono servizi di contenuti in cloud) e imprese locali.

Tutti questi enti sono ora al lavoro per integrare copilot e assistenti AI alla loro infrastruttura. Insomma, il potenziale di crescita della domanda per Nvidia sembra essere illimitato.

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Chi potrebbe cambiare le carte in tavola

Il primato di Nvidia sembra difficile da superare eppure anche altri grossi player stanno puntando a questa ricca miniera d’oro. Un esempio è AMD che si prepara a lanciare MI300, la nuova GPU che potrebbe ribaltare la situazione attuale.

Ancora secondo AITechInvesting, a quel punto, la domanda di applicazioni AI potrebbe stabilizzarsi e quello che ora sembra essere una condizione di monopolio, potrebbe assumere un nuovo aspetto.

Infatti, i cosiddetti “hyperscaler” (grandi fornitori di servizi in cloud) considerano la MI300 in grado di competere con l’offerta di chip di fascia alta di Nvidia. Si tratta di un aspetto importante, perché avere un secondo fornitore permetterebbe a questi grossi acquirenti di diversificare la catena dei fornitori, così da ottenere “un potere negoziale su Nvidia”.

Resta da vedere che ruolo giocherà Intel che non intende restare escluso dalla competizione. Attualmente sta collaborando con l’istituto di ricerca Argonne national laboratory (Anl) per sviluppare un modello di intelligenza artificiale generativa dedicato ad accelerare la ricerca scientifica.

Il modello linguistico si chiama AuroraGPT ed è pensato proprio per elaborare informazioni scientifiche contenute in articoli accademici, libri, codici, ricerche pubblicate in tutto il mondo.

Resta da vedere chi la spunterà in questa battaglia per il predominio in questo settore in pieno sviluppo, ma è difficile credere che un solo fornitore riuscirà a soddisfare la crescente domanda di applicazioni in ambito AI.