Potresti non aver sentito parlare ancora delle azioni Nvidia, ma grazie al boom dell’intelligenza artificiale è ora una delle aziende più preziose della storia. L’azienda è leader nel campo dei chip grafici per videogames e diversi anni fa i ricercatori di intelligenza artificiale hanno iniziato a utilizzare quegli stessi chip per eseguire i nuovi potenti algoritmi che stavano causando scoperte nel nuovo campo dell’hi-tech.
Questa settimana la società ha riportato enormi guadagni in Borsa e ha spiegato l’incredibile aumento della domanda che ha visto mentre il mondo della tecnologia corre per creare nuove versioni dell’IA, provocando potenzialmente il più grande aumento di un giorno del valore di un’azienda di sempre.
L’aumento del 24% del valore delle azioni significa che Nvidia ora vale $ 939,3 miliardi. Ovvero più di Tesla e Facebook che valgono rispettivamente $ 584,7 miliardi e $ 647,6 miliardi. E si trova proprio dietro le società Big Tech di Apple, Google, Microsoft e Amazon e il gigante petrolifero dello stato saudita Saudi Aramco, le uniche società più preziose.
Nvidia è nata nel 1993 da un’idea di tre ingegneri esperti in chip per computer, che hanno predetto che man mano che i computer si sviluppavano, avrebbero dovuto migliorare nell’elaborazione di immagini complesse. La scommessa ha dato i suoi frutti e, all’inizio degli anni 2000, la società aveva vinto un contratto per produrre chip per la console di gioco Xbox di Microsoft.
Da allora, Nvidia è continuata a crescere mentre il mercato dei videogiochi è esploso e ha eclissato le industrie cinematografiche, televisive e musicali in termini di dimensioni e valore.
Ma l’attuale boom è arrivato mentre le aziende Big Tech e le start-up si affrettano ad acquistare le unità di elaborazione grafica dell’azienda, o chip GPU, per una ragione completamente diversa. I chip sono adatti per elaborare le enormi quantità di dati necessari per addestrare programmi di intelligenza artificiale all’avanguardia come PaLM 2 di Google o GPT4 di OpenAI.
Nvidia ha costantemente ampliato la sua attività incentrata sull’intelligenza artificiale negli ultimi anni, ma l’esplosione di interesse e investimenti nello spazio negli ultimi sei mesi ha messo il turbo alle sue vendite.
L’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale richiede chip con elevate quantità di memoria, ha affermato Greg Osuri, fondatore di Akash Networks, un mercato in cui le aziende vendono l’accesso alle loro GPU ad altre aziende che ne hanno bisogno.
Per mesi, le start-up che cercano di entrare nella corsa all’AI hanno gareggiato con le aziende Big Tech per le GPU di Nvidia. Alla conferenza Newcomer AI di marzo, David Luan, co-fondatore della start-up di intelligenza artificiale Adept Labs ed ex ingegnere di Google e OpenAI, ha affermato che una volta che un’azienda di intelligenza artificiale ha scoperto il proprio modello di business, ha bisogno di capitali di rischio per poter iniziare.
Un set di otto dei chip più avanzati può costare $ 300.000, ha detto Osuri. Le aziende ne acquistano migliaia. Il proprietario di Twitter Elon Musk ha recentemente acquistato circa 10.000 GPU come parte dei suoi piani per avviare una sua nuova società di intelligenza artificiale.
Il lancio di ChatGPT di OpenAI, un chatbot che potrebbe avere conversazioni complesse, superare esami di licenza professionale e scrivere codice per computer, a novembre ha contribuito a mostrare la promessa della tecnologia, fungendo essenzialmente da pistola per sparare a una nuova corsa agli armamenti dell’IA.
Le azioni di Nvidia erano già più che raddoppiate quest’anno con il decollo del boom dell’intelligenza artificiale, ma mercoledì la società ha superato le già alte aspettative quando ha previsto che le vendite nel secondo trimestre sarebbero state di $ 11 miliardi, rispetto ai $ 7 miliardi che gli analisti di Wall Street aveva previsto.
I numeri “hanno sconvolto tutti”, ha detto CJ Muse, analista di Evercore Inc.
La dipendenza da Nvidia è così diffusa che le aziende Big Tech hanno lavorato allo sviluppo dei propri chip concorrenti, più o meno allo stesso modo in cui Apple ha impiegato anni a sviluppare i propri chip in modo da evitare di dover fare affidamento su – e pagare – altre società per equipaggiare suoi dispositivi. Google ha creato le proprie “… unità di elaborazione tensor” per diversi anni e sia Microsoft che Amazon hanno anche programmi per progettare le proprie.
Anche così, queste alternative non saranno sufficienti per le aziende più grandi, ha affermato Muse. “Penso che il dominio di Nvidia continuerà”.