All’interno del dinamico panorama del mercato finanziario, dove tendenze e innovazioni giocano un ruolo cruciale, emergono sviluppi significativi nel settore dell’Intelligenza Artificiale. In particolare, nel campo dei chip ASIC – Application-Specific Integrated Circuit, tipo di circuito integrato progettato su misura per eseguire specifiche funzioni o applicazioni particolari.
Un’analisi previsionale di Morgan Stanley rivela prospettive straordinarie, indicando una crescita stimata dell’85% all’anno per il mercato dei chip ASIC dedicati all’IA tra il 2023 e il 2027, proiettando l’industria verso un valore di 30 miliardi di dollari. Questa rapida evoluzione non sfugge ai giganti finanziari, con aziende del calibro di Google, Amazon, Microsoft e Tesla, che adottano soluzioni personalizzate per migliorare l’efficienza, l’energia e la velocità di elaborazione nei rispettivi ambiti finanziari.
Esaminiamo nello specifico l’influenza significativa di queste innovazioni tecnologiche nell’ambito finanziario, illustrando come l’intelligenza artificiale e i chip ASIC stiano plasmando in modo innovativo il futuro delle strategie, delle operazioni e delle performance nel campo degli investimenti e delle transazioni finanziarie.
Come l’AI si introduce nella nostra vita quotidiana
Nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale, sta emergendo un crescente rilievo per i chip ASIC, i quali forniscono soluzioni su misura e consentono di influire sul futuro delle applicazioni legate a questa avanzata tecnologia.
Le applicazioni legate all’Intelligenza Artificiale continuano a proliferare, diventando sempre più integrate nella semplificazione delle attività quotidiane e nell’arricchimento della vita quotidiana. Ogni giorno, nuove invenzioni in questo settore vengono annunciate, come gli occhiali intelligenti Ray-ban Meta, in grado di registrare video, e le spille Humane AI, che fungono da assistenti personali indossabili e controllano una serie di dispositivi intelligenti.
Chip ASIC: i nuovi pionieri dell’IA
La nuova frontiera nell’ambito dell’IA è rappresentata dai chip ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) personalizzati, progettati per offrire soluzioni più efficienti e su misura per diverse applicazioni di Intelligenza Artificiale. Un esempio pratico di questa evoluzione è il settore dei chip per le criptovalute. Nel mining di Bitcoin, i processori ASIC hanno superato le CPU – Central Processing Unit e le GPU – Graphics Processing Unit utilizzate finora, grazie al loro minor consumo di elettricità e alle migliori capacità di calcolo dei chip personalizzati.
Google, Amazon, Microsoft e Tesla all’avanguardia nella corsa alle nuove tecnologie dei microchip
Google, in collaborazione con Broadcom, ha sviluppato le Tensor Processing Unit (TPU) di quinta generazione, capaci di gestire i carichi di lavoro dell’IA a una velocità circa dieci volte superiore rispetto alle tradizionali CPU e GPU.
Nel contesto dell’ottimizzazione dei data center, Amazon ha collaborato con Marvell per creare i chip Graviton AI, mirando a ridurre i consumi energetici e migliorare la velocità di elaborazione. Neuberger Berman, società globale di gestione degli investimenti con sede a New York City, fondata nel 1939, sottolinea che Amazon è anche coinvolta con Alchip Technologies per le linee Trainium e Inferentia. Attualmente, le società citate sono focalizzate sull’efficiente addestramento dei modelli di IA e sulla precisione delle previsioni.
Microsoft, in stretta collaborazione con Global UniChip, ha sviluppato i chip Maia 100 per la propria infrastruttura Azure. Inoltre, insieme a Marvell, ha progettato il Cobalt 100, integrato nei data center di Azure con l’obiettivo di incrementare la velocità di elaborazione. Il chip Maia 100, invece, mira a consumare meno energia durante l’addestramento dei modelli di IA. Tesla, nell’ambito del progetto per veicoli a guida autonoma, collabora con Alchip per il Dpjo, il suo chip di supercomputing IA.
Secondo la Neuberger Berman, questi sono solo alcuni esempi delle molteplici applicazioni innovative legate all’IA, a dimostrazione che un approccio “taglia unica” non è idoneo per tutti e che la personalizzazione offre molte opportunità interessanti per i produttori di chip.
