Più le principali aziende investono nell’intelligenza artificiale, più diventa probabile la formazione di una nuova bolla del settore, che potenzialmente potrebbe persino rivaleggiare con la bolla delle dot-com scoppiata alla fine degli anni Novanta. Questo è uno dei motivi per cui bisogna concentrarsi sulle aziende che saranno i “cardini” dello sviluppo dell’IA, ovvero quelle che forniscono gli strumenti indispensabili per il suo ulteriore sviluppo.
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Nvidia e altri player in prima linea
In cima all’elenco ci sono le aziende centrali per il progresso nella produzione dei semiconduttori avanzati necessari per assemblare e far funzionare i modelli di base dell’intelligenza artificiale. Il primo della lista, o quasi, è il produttore di chip Nvidia, le cui unità di elaborazione grafica (GPU), originariamente progettate per i videogiochi, sono state fondamentali per lo sviluppo di ChatGPT e dell’IA generativa.
Il vantaggio di Nvidia deriva dalla forza delle sue GPU nell’elaborazione in parallelo, che è fondamentale per costruire le complesse reti neurali che consentono di interrogare rapidamente enormi dataset.
Nvidia è stata anche abile nell’integrarsi nel più ampio ecosistema dei software di intelligenza artificiale. Nel 2007, l’azienda ha rilasciato la sua piattaforma applicativa Compute Unified Device Architecture (CUDA), che consente agli ingegneri di utilizzare linguaggi di programmazione comuni per progettare software che operano sui suoi chip di elaborazione in parallelo. Più di recente, l’azienda ha esteso la piattaforma alla collaborazione con il software open-source progettato appositamente per le applicazioni di intelligenza artificiale.
Sono rosee anche le prospettive di Advanced Micro Devices, leader sia nelle CPU sia nelle GPU. Il nuovo chip dell’azienda, il MI300, è in grado di coniugare i vantaggi dell’elaborazione seriale di una CPU e dell’elaborazione parallela di una GPU.
Un’altra azienda importante nel settore è Taiwan Semiconductor Manufacturing Corporation, che è diventata un leader ampiamente riconosciuto nella produzione di processor node sempre più piccoli. Oltre alle GPU NVIDIA, i famosi chip “Bionic” di Apple, che alimentano gli iPhone e i Macbook di ultima generazione, sono prodotti dall’azienda taiwanese.
La disruption dell’IA si sta già diffondendo, anche al di fuori del settore tech
Ironia della sorte, forse, proprio l’industria dei software sembra essere tra le prime ad essere sconvolta dall’intelligenza artificiale. Le capacità di codifica di ChatGPT sono formidabili e, sebbene non possa sostituire gli esseri umani, riteniamo che questo e altri programmi possano consentire un numero maggiore di super-programmatori. Da tempo i software engineer copiano e condividono lotti di codice utilizzando GitHub e altre risorse online, ma strumenti come ChatGPT accelerano la scrittura del codice in modo esponenziale, svolgendo autonomamente gran parte del lavoro.
L’intelligenza artificiale può essere applicata anche in altri settori. Il team di T. Rowe Price che si occupa di scienze della salute segue da vicino l’impatto che la nuova conoscenza delle strutture proteiche e altri progressi dell’intelligenza artificiale avranno sullo sviluppo di farmaci e su altri settori medici. Ad esempio, l’apprendimento automatico e l’IA hanno un enorme potenziale nel campo della genomica, in quanto sono in grado di discernere gli schemi sepolti all’interno di enormi e complicati database genomici. Un esempio: la correlazione tra dati genomici e cartelle cliniche anonime può portare alla scoperta di tratti patogeni o, al contrario, di tratti protettivi contro le malattie. Questi dati offrono enormi opportunità di progettare e sviluppare farmaci sfruttando entrambi gli aspetti.
Nel frattempo, continuiamo a esaminare le implicazioni dell’IA per una serie di altri settori e industrie, pur tenendo presente le incertezze create dal ritmo di cambiamento senza precedenti di questo campo.