L’Arma Segreta di Nvidia: Scopri il Potere del Software!

“Abbiamo molto più software di chiunque altro”

Il quadro generale: Quest’anno al CES, Jensen Huang di Nvidia ha inaugurato l’evento con il suo discorso principale. Abbiamo ascoltato il suo intervento e letto numerose analisi in merito. Se non disponi di 90 minuti liberi, possiamo riassumere il tutto per te: Nvidia ha tutto il software. O perlomeno ne ha più di quanto tu possa immaginare.

Vuoi costruire un robot? Hanno un software per questo. Progettare una fabbrica? Fatto. Auto autonome, scoperta di farmaci, videogiochi – anche per questi hanno soluzioni. E non si tratta solo di applicazioni basilari; offrono strati multipli di software – per la progettazione di un robot, la modellazione delle sue interazioni nel mondo fisico, e la sua messa in produzione. Nvidia dispone di software per tutte queste fasi.

Nota dell’editore:

L’autore ospite Jonathan Goldberg è il fondatore di D2D Advisory, una società di consulenza multifunzionale. Jonathan ha sviluppato strategie di crescita e alleanze per aziende nei settori della telefonia mobile, delle reti, dei giochi e del software.

Non è esattamente una novità, ne abbiamo già parlato prima, ma il punto di tutto questo è sottolineare che la maggior parte delle aziende otterrà un grande vantaggio iniziando con le offerte di Nvidia.

In tutta onestà, non abbiamo idea di quanto saranno di successo queste iniziative. Siamo abbastanza sicuri che anche Nvidia non ne sia troppo certa. Il loro superpotere è la capacità di prendere rischi senza paura di fallire, e il nostro sospetto è che molti degli annunci di questa settimana avranno risultati contrastanti.

Detto questo, la pura quantità e la profondità delle loro offerte dovrebbero essere un monito per tutti gli altri. In sostanza, per le aziende che non prevedono di addestrare i loro modelli fondamentali, lavorare con gli strumenti di Nvidia sarà il modo più semplice per sviluppare applicazioni di intelligenza artificiale.

Questo è particolarmente vero per altre aziende di semiconduttori. Qui, il vantaggio di Nvidia è doppio. Prima di tutto, competere con Nvidia nella vendita di semiconduttori AI richiede un massiccio investimento in software, e probabilmente mezzo decennio per svilupparlo.

AMD è avanti di uno o due anni in questo percorso, e sono molto avanti rispetto al terzo in classifica. Broadcom non dispone di offerte software, ma se la caverà vendendo a quel pugno di aziende che costruiscono i propri modelli fondamentali. Tutti gli altri hanno un lungo viaggio solo per raggiungere i requisiti minimi.

Un altro punto che emerge dalle osservazioni di Huang è il livello al quale Nvidia sta “mangiando il proprio cibo per cani”. Sembra che stiano utilizzando strumenti AI per accelerare lo sviluppo dei propri chip. È troppo presto per dire quanto del ciclo di progettazione dei semiconduttori possa beneficiare di modelli AI basati su trasformatori, ma se anche solo metà del flusso di lavoro può essere migliorato (osiamo dire ‘accelerato’) dall’AI, allora Nvidia avrà un vantaggio significativo in termini di produttività rispetto ai suoi concorrenti.

L’anno scorso, Nvidia ha aggiunto 70 miliardi di dollari di ricavi e 52 miliardi di dollari di utile operativo, aggiungendo solo 6 miliardi di dollari di spese operative. E ora c’è il rischio che diventino ancora più produttivi?

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