Nvidia supera la Legge di Moore: Huang annuncia progressi record nei chip AI | Ia generativa gratis | Intelligenza artificiale online chat | Ia generativa immagini | Turtles AI

 Jensen Huang, CEO di Nvidia, ha dichiarato che i chip AI della sua azienda stanno superando i progressi stabiliti dalla Legge di Moore, con prestazioni che migliorano a un ritmo più rapido rispetto a quanto avvenuto per decenni. Con i nuovi superchip, Nvidia sta ridefinendo i limiti delle tecnologie di inferenza AI, promettendo un futuro di riduzione dei costi e maggiore efficienza.

Punti chiave:

• Le prestazioni dei chip AI Nvidia avanzano più velocemente della Legge di Moore.
• I nuovi superchip di Nvidia sono fino a 40 volte più veloci nella gestione dell’inferenza AI.
• L’innovazione di Nvidia si concentra sull’intero stack tecnologico, dalla progettazione dei chip agli algoritmi.
• Huang prevede che le tecnologie di inferenza diventeranno più economiche grazie a chip più performanti.

Il CEO di Nvidia, Jensen Huang, ha recentemente affermato che i suoi chip AI stanno progredendo a un ritmo che supera quello previsto dalla Legge di Moore, una legge storica che per decenni ha guidato il progresso tecnologico nel campo dell’informatica. La Legge di Moore, formulata nel 1965 da Gordon Moore, co-fondatore di Intel, postulava che il numero di transistor sui chip dei computer si sarebbe raddoppiato ogni due anni, migliorando così le prestazioni dei dispositivi. Questo concetto ha dominato la scena tecnologica, favorendo un continuo progresso delle capacità computazionali a costi decrescenti. Tuttavia, negli ultimi anni, questo tasso di innovazione sembra essere rallentato, con alcune difficoltà nel mantenere la legge come riferimento per i progressi tecnologici. Huang, tuttavia, sostiene che Nvidia stia sfidando questa realtà con un ritmo di innovazione che va oltre le previsioni storiche.

Durante un’intervista rilasciata a TechCrunch, il CEO ha spiegato come Nvidia stia accelerando le sue tecnologie grazie a un approccio che integra in modo sinergico l’architettura, i chip, i sistemi, le librerie e gli algoritmi, riducendo i tempi di sviluppo e spingendo oltre i limiti prestazionali. Huang ha anche illustrato il progresso tangibile dei chip Nvidia, sottolineando che l’ultimo superchip dell’azienda, destinato ai data center, è in grado di eseguire carichi di lavoro di inferenza AI con prestazioni fino a 40 volte superiori rispetto ai modelli precedenti. Questo salto nelle performance, sostiene Huang, non solo aumenta l’efficienza ma apre anche la strada a una riduzione dei costi di calcolo, abbattendo potenzialmente le spese per le attività di inferenza AI, che oggi sono particolarmente elevate. L’inferenza, infatti, è la fase in cui i modelli di AI generano risposte o previsioni, ed è proprio in questo ambito che i chip Nvidia stanno facendo la differenza, diventando essenziali per le grandi aziende tecnologiche coinvolte nello sviluppo e nell’implementazione dell’AI.

A tal riguardo, Huang ha osservato che una delle chiavi per superare le limitazioni della Legge di Moore è la possibilità di lavorare su tutti gli strati della tecnologia contemporaneamente. Questo approccio permette di innalzare le prestazioni in modo esponenziale, facendo evolvere ogni parte del sistema con una velocità che non sarebbe possibile se ci si limitasse a migliorare solo uno dei singoli elementi, come avviene tradizionalmente nel campo dei chip. In particolare, Nvidia sta concentrando i suoi sforzi nell’ottimizzare la fase di inferenza, in cui le potenzialità dei modelli di AI vengono sfruttate per elaborare e rispondere a domande o richieste in tempo reale. Huang prevede che, grazie alla continua evoluzione dei suoi chip, i costi per l’esecuzione di tali operazioni diminuiranno nel tempo, rendendo le tecnologie basate su AI più accessibili.

A supporto delle sue affermazioni, Huang ha ricordato che oggi i chip Nvidia sono circa 1.000 volte più performanti rispetto a quelli realizzati dieci anni fa, segnando un progresso inimmaginabile rispetto al passato. Questo ritmo accelerato è il frutto dell’innovazione continua che caratterizza Nvidia, impegnata a produrre chip sempre più potenti, che non solo rispondono alle esigenze delle grandi aziende tecnologiche ma pongono anche nuove sfide all’intero settore. L’obiettivo di Huang non è solo migliorare le performance, ma anche abbattere i costi, un aspetto fondamentale per l’espansione dell’uso dell’AI nelle applicazioni quotidiane. Le soluzioni offerte da Nvidia, come il superchip H100, sono già ampiamente adottate per il training e l’esecuzione dei modelli di AI, ma ora si stanno aprendo nuove prospettive nel campo dell’inferenza, che potrebbero avere un impatto determinante sul futuro dell’AI.

Il percorso evolutivo tracciato da Nvidia sembra promettere un futuro in cui le prestazioni dell’AI non solo miglioreranno, ma diventeranno anche più economiche, con l’obiettivo di abbattere le barriere economiche che oggi limitano l’accesso a queste tecnologie avanzate.

Nonostante le sfide e i dubbi di alcuni analisti, Huang è convinto che l’innovazione in ambito AI, alimentata dalla potenza dei suoi chip, continuerà a seguire una traiettoria ascendente.