Secondo quanto dichiarato martedì da un dirigente, l’International Business Machines Corporation, comunemente nota come IBM e soprannominata “Big Blue”, sta valutando l’utilizzo dei suoi chip AI progettati internamente per ridurre i costi di gestione del nuovo servizio di cloud computing lanciato questa settimana.
In un’intervista rilasciata a Reuters in occasione della conferenza annuale sui semiconduttori a San Francisco, il direttore generale di IBM Semiconductors, Mukesh Khare, ha dichiarato che l’azienda sta considerando la possibilità di utilizzare il chip chiamato Artificial Intelligence Unit come parte del suo nuovo servizio cloud “WatsonX“.
Con questa mossa, il colosso statunitense del settore informatico spera di sfruttare il boom delle tecnologie di IA generativa, dopo che il suo primo grande sistema di intelligenza artificiale Watson, lanciato più di dieci anni fa, non è riuscito a imporsi sul mercato.
Uno dei principali ostacoli che il vecchio sistema ha dovuto affrontare sono stati i costi elevati, che IBM spera di risolvere questa volta con l’utilizzo dei propri chip Artificial Intelligence Unit. Secondo Khare, questi chip sono molto più efficienti dal punto di vista energetico e quindi ideali per ridurre i costi dei servizi cloud dell’azienda.
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IBM ha annunciato lo sviluppo del chip a ottobre dello scorso anno, ma non ha rivelato il produttore né le modalità di utilizzo.
Tuttavia, secondo quanto dichiarato da Khare, la nuova categoria di chip basati su transistor delle dimensioni di 2 nanometri è stata sviluppata in collaborazione con Globalfoundries e Samsung Electronics, nei laboratori di ricerca ad Albany, New York. Rispetto ai più avanzati chip a 7 nanometri, queste nuove componenti potranno migliorare le prestazioni del 45% e ridurre il consumo di energia del 75%, secondo IBM.
L’azienda non ha ancora fissato una data in cui il chip potrebbe essere disponibile per l’uso da parte dei clienti del cloud, ma Khare ha riferito che IBM ha diverse migliaia di prototipi già funzionanti.
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A dispetto di quanto si possa pensare, IBM non sta cercando di progettare un sostituto diretto dei semiconduttori di Nvidia, che sono attualmente leader nel mercato dell’addestramento dei sistemi di IA con grandi quantità di dati, ma di implementare un chip più efficiente dal punto di vista dei costi e, al contempo, di accelerare la ricerca e lo sviluppo di applicazioni nel campo dell’intelligenza artificiale.
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