Il piano da 500 miliardi di Nvidia è audace e geniale per le GPU obsolete.
Pubblicato il da Ignazio Aragona - Tecnologia
Nvidia e il Futuro dei Data Center AI
Questa settimana, Nvidia ha annunciato che alcuni dei più grandi nomi della finanza, tra cui BlackRock, Blackstone e Goldman Sachs, sono pronti a impegnare fino a 500 miliardi di dollari per la costruzione di data center per l’intelligenza artificiale. Sebbene questa cifra sia sorprendente, l’aspetto principale è l’iniziativa di Nvidia per creare un mercato secondario per le GPU usate.
Per convincere queste grandi aziende finanziarie, Nvidia ha deciso di garantire, con i propri fondi, che i chip usati come garanzia in questi accordi manterranno il loro valore.
Il piano ha suscitato molte discussioni, con commenti che evidenziano quanto sia insolito, geniale e potenzialmente rischioso. Il CEO di Nvidia, Jensen Huang, ha dovuto intervenire in TV e sui social per chiarire che il rischio per Nvidia sarebbe contenuto.
Un Ecosistema Sostenibile per l’Hardware AI
Sotto le manovre finanziarie per finanziare i data center AI e garantire un flusso di entrate per Nvidia, c’è un aspetto ancora più interessante per startup e aziende: Huang desidera creare un ecosistema di hardware AI usato, sostenendo così la domanda per le sue GPU nel tempo.
Nvidia ha promesso che se le GPU usate come garanzia non manterranno il loro valore come previsto, l’azienda coprirà fino al 25% della differenza. Se un proprietario di un data center non riesce a rimborsare un prestito e il creditore è costretto a liquidare, Nvidia interverrà se i chip non raggiungono il prezzo previsto.
Il rischio per Nvidia è rappresentato da quello che i finanziatori definiscono “wrong way risk”. Se la domanda diminuisce, le obbligazioni di Nvidia aumenteranno, portando a una contrazione delle entrate.
Huang è consapevole che il confronto con Lucent Technologies grava sulla reputazione di Nvidia. Lucent, fornitore di attrezzature per telecomunicazioni, aveva prestato denaro ai clienti per acquistare i propri prodotti ma è crollata con la bolla dotcom. Nvidia ha investito miliardi per i clienti che acquistano i suoi chip, tra cui laboratori di AI come OpenAI e Anthropic.
Recentemente, Nvidia ha anche lavorato a operazioni circolari per un valore di circa 750 miliardi di dollari. Huang ha risposto sui social a chi lo accusa di finanziare circolarmente il settore, affermando che il suo obiettivo è attrarre capitali istituzionali indipendenti e a lungo termine nel mercato dell’infrastruttura AI.
A differenza di Lucent, Nvidia sta delegando a terzi la maggior parte del capitale e del rischio, semplicemente promettendo di proteggere parte del valore futuro dei suoi chip.
Le Sfide del Boom dell’AI
Se questo piano avrà successo, Nvidia potrà accedere a nuove fonti di finanziamento per costruire data center AI, poiché i metodi tradizionali sembrano esaurirsi. Alcuni hyperscalers, come Oracle, hanno accumulato debiti e altre aziende come Google hanno emesso nuovi titoli azionari.
La situazione economica è così precaria che il CEO di Microsoft, Satya Nadella, ha recentemente raccomandato il libro “1873” durante una conference call sugli utili. Questo libro tratta della finanza dell’era ferroviaria, che ha portato al crollo dell’economia nazionale.
Il rischio è che il boom dell’AI attuale, in cui la domanda supera nettamente la capacità, non duri a lungo. Se imprese e consumatori riducono l’uso dell’AI o se nuove tecnologie rendono obsolete le attuali infrastrutture, si rischia una contrazione drastica della domanda.
Huang sostiene che ciò non accadrà, annunciando una visione dell’AI come infrastruttura “investibile” a lungo termine. Le sue server AI, definiti “fabbriche di AI”, sono paragonabili a ferrovie o compagnie aeree, piuttosto che a beni rapidamente deperibili come i PC.
“Quando le esigenze cambiano, la fabbrica può essere utilizzata da un altro cliente, da un altro cloud o da un altro operatore. Questo ampio ecosistema offre a Nvidia una profonda base di potenziali utenti e acquirenti, aiutando a proteggere il valore residuo,” ha promesso Huang.
In questo futuro, Nvidia si preoccuperà tanto delle architetture vecchie quanto delle nuove GPU. È possibile che startup e aziende possano utilizzare una gamma più ampia di hardware, ognuno progettato per soddisfare esigenze AI diverse, proprio come stanno già iniziando a scegliere modelli open-weight economici accanto a quelli all’avanguardia.
In qualità di leader nel campo dell’AI, Nvidia ha il potere e l’opportunità di rendere tutto ciò fattibile.
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Fonti ufficiali
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