Cinque architetti dell’economia AI rivelano le sfide e le criticità attuali del settore.
Pubblicato il da Ignazio Aragona - Tecnologia
All’inizio di questa settimana, cinque esperti del settore dell’IA si sono incontrati alla Milken Global Conference di Beverly Hills per discutere di temi cruciali, come le carenze di chip, i data center orbitanti e le fondamenta dell’architettura tecnologica.
Riflettori sull’industria dell’IA
Sul palco, c’erano personaggi di spicco: Christophe Fouquet, CEO di ASML, la compagnia olandese che ha il monopolio sui macchinari per la litografia ultravioletta estrema; Francis deSouza, COO di Google Cloud; Qasar Younis, co-fondatore e CEO di Applied Intuition; Dimitry Shevelenko, chief business officer di Perplexity; e Eve Bodnia, fisica quantistica e fondatrice di Logical Intelligence. Tra i punti salienti, è stato menzionato il coinvolgimento di Yan LeCun, ex chief AI scientist di Meta, come presidente del consiglio di ricerca tecnica di Logical Intelligence.
Gli esperti hanno evidenziato come il boom dell’IA stia affrontando limiti fisici reali. Fouquet ha sottolineato l’accelerazione nella produzione di chip, esprimendo la sua convinzione che per i prossimi due o tre anni il mercato sarà limitato nell’offerta. DeSouza ha confermato che la domanda di Google Cloud è aumentata drasticamente, con un fatturato di 20 miliardi di dollari nell’ultimo trimestre, e un backlog raddoppiato.
Younis ha fatto notare che il vincolo non è tanto nei chip, quanto nei dati provenienti dalla realtà. “Devi trovare informazioni dal mondo reale,” ha spiegato, sottolineando che nessuna simulazione sintetica può sostituire i dati raccolti nel mondo reale.
Le sfide energetiche dell’IA
Se i chip rappresentano il primo vincolo, la questione energetica è quella più critica che si profila dietro. DeSouza ha dichiarato che Google sta seriamente considerando i data center nello spazio per affrontare le limitazioni energetiche. Sebbene ci siano difficoltà tecniche da superare, questa opzione è ancora vista come un percorso legittimo.
Un altro punto significativo sollevato da DeSouza è l’efficienza attraverso l’integrazione. Google sta co-ingegnerizzando il suo stack completo di IA, il che porta a un uso più efficiente dell’energia. Insieme a questo, Fouquet ha sottolineato che l’industria sta investendo enormi quantità di capitale, guidata da necessità strategiche. Più calcolo implica più energia, e questo ha un prezzo.
Bodnia, con la sua startup Logical Intelligence, sta sviluppando modelli energetici basati su regole sottostanti ai dati, in contrasto con i modelli linguistici tradizionali. Il suo approccio, che coinvolge modelli che aggiornano costantemente la loro conoscenza, si propone di superare i limiti delle tecnologie IA attuali.
Un nuovo approccio all’intelligenza
Mentre il resto dell’industria si concentra su scala e efficienza dei modelli linguistici, Bodnia propone un differente paradigma. Con modelli che operano a una velocità nettamente maggiore rispetto ai LLM tradizionali, sostiene che gli EBMs sono più adatti per applicazioni come la robotica e la progettazione di chip, dove è necessaria una comprensione delle regole fisiche.
Inoltre, Shevelenko ha illustrato come Perplexity si stia evolvendo in un “lavoratore digitale,” esponendo il potenziale di avere agenti autonomi al servizio di professionisti del settore. Questo porta inevitabilmente la discussione verso questioni di controllo e sicurezza, elementi cruciali all’interno delle strutture aziendali.
Younis ha anche avvertito che l’intelligenza fisica si intreccia con la sovranità nazionale. Con tecnologie come veicoli autonomi e droni da difesa, molti paesi stanno esprimendo preoccupazioni riguardo al controllo e alla raccolta dei dati. La situazione attuale crea sfide nuove e complesse mai viste prima nel settore dell’IA.
Infine, nel dibattito su come queste innovazioni influenzeranno la prossima generazione, le risposte sono state ottimistiche. DeSouza ha menzionato come strumenti più potenti potrebbero permettere all’umanità di affrontare problematiche simili a malattie neurologiche e infrastrutture energetiche in ritardo. Younis ha anche sottolineato l’importanza di un equilibrio tra lavoro fisico e l’impiego di intelligenze artificiali, evidenziando che, in settori come l’agricoltura e il trasporto, l’IA colma vuoti lavorativi già esistenti.
Per ulteriori informazioni, è possibile consultare le fonti ufficiali di Google e ASML, insieme agli aggiornamenti su LinkedIn di esperti del settore.
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