Nvidia: i chip AI sono il ‘rischio più basso’ e potrebbero garantire debiti, dice Jensen Huang

Huang: i chip per l’IA restano utili per almeno otto anni, anche Elon Musk sostiene un ragionamento simile

In breve: Secondo Jensen Huang, CEO di Nvidia, gli acceleratori per l’intelligenza artificiale dell’azienda possono rimanere produttivi per otto anni o più grazie alle loro prestazioni, alla versatilità e ai continui miglioramenti software. Per Huang, il ciclo di vita quadriennale che si associa tradizionalmente alle GPU non rappresenta più la durata effettiva dei sistemi di calcolo di Nvidia.

Intervistato da Deirdre Bosa di Yahoo Finance durante la conferenza GTC di Nvidia a Berlino, Jensen Huang ha descritto i suoi acceleratori per l’IA come “produttivi”, “riutilizzabili” e “resistenti”. Ha invitato investitori e istituti di credito a rivedere i criteri con cui valutano gli investimenti in infrastrutture per l’intelligenza artificiale.

Huang ha sostenuto che il rischio collegato a prestiti garantiti con hardware Nvidia è “il più basso di qualsiasi asset”, perché questi chip conservano un valore residuo rilevante e utilizzabile su clienti e carichi di lavoro diversi. Questa flessibilità li rende candidati interessanti come garanzia per finanziamenti. Secondo il CEO, i finanziatori non hanno ancora valutato appieno la molteplicità d’uso degli acceleratori Nvidia quando stimano il loro valore a lungo termine.

I commenti di Huang richiamano osservazioni simili fatte di recente da Elon Musk, che ha argomentato come acceleratori più datati possano risultare più redditizi degli hardware più nuovi per carichi di inferenza, grazie a un miglior rapporto prestazioni per watt. Musk sostiene che le aziende dovrebbero giudicare l’hardware per l’IA in base a quanta “intelligenza” riesce a produrre per watt consumato, piuttosto che limitarsi alla potenza di calcolo lorda.

A supporto del criterio basato sul rapporto prestazioni-per-watt, Musk ha fatto riferimento ai chip H100 di Nvidia, che secondo alcune stime oggi valgono più di quanto costassero al lancio. I progressi nei modelli di IA e nelle tecniche di inferenza hanno permesso allo stesso hardware di ottenere risultati migliori rispetto al passato, incrementandone potenzialmente il valore sul mercato.

Sia Huang sia Musk stanno sottolineando una tendenza osservata da tempo: gli acceleratori A100 e H100 di Nvidia hanno mantenuto un valore residuo superiore a quanto molti si aspettassero. Il caso del B200 è ancora più eclatante, con segnalazioni di noleggi o scambi a prezzi equivalenti al 158% del prezzo d’acquisto originale.

Tuttavia, vari fattori condizionano il mercato dell’usato per questi acceleratori, e l’aumento dei prezzi non racconta tutta la storia. Esperti del settore osservano che il valore dei modelli più vecchi dipende non solo dallo stato fisico, dalla disponibilità e dalla configurazione di sistema, ma anche dai tipi di carichi di lavoro che si intendono eseguire.

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