La nuova "asso" dell'AI di Nvidia (NVDA.US) è arrivata! Vera Rubin è già stata consegnata a OpenAI e altri giganti: inizia la prossima corsa alla potenza di calcolo

Secondo quanto riportato da Zhitong Finanza APP, Nvidia (NVDA.US) ha dichiarato che i sistemi di calcolo basati sulla più recente architettura Vera Rubin sono stati consegnati a diverse grandi aziende di intelligenza artificiale (AI) e saranno presto messi in funzione effettiva. L’azienda sottolinea che la nuova generazione di prodotti sta avanzando secondo i piani, rafforzando ulteriormente la propria posizione di leadership nel mercato dei chip AI.

Ian Buck, Vicepresidente e General Manager di Nvidia, ha dichiarato durante una conferenza stampa presso la sede centrale dell’azienda: “Siamo entrati pienamente nella fase di produzione di massa, tutti i principali clienti stanno implementando sistemi correlati.”

I progressi del lancio dei prodotti Vera Rubin sono stati seguiti da vicino da investitori e analisti; il mercato era in precedenza preoccupato per eventuali ritardi o difficoltà nella produzione. Sebbene il CEO Jensen Huang avesse già respinto queste preoccupazioni in precedenza, il rafforzarsi della concorrenza mantiene alta la vigilanza del mercato sulla capacità di Nvidia di mantenere il suo vantaggio tecnologico.

I dati mostrano che quest’anno l’indice di riferimento del settore dei chip è aumentato complessivamente di circa il 66%, ma il prezzo delle azioni Nvidia è salito solo di circa il 9%. Al contrario, le azioni di Intel (INTC.US), Arm Holdings (ARM.US) e AMD (AMD.US) sono più che raddoppiate.

Attualmente, Nvidia rimane il principale fornitore nel mercato degli acceleratori AI. Gli acceleratori AI vengono utilizzati principalmente nei data center per eseguire software di intelligenza artificiale. Tuttavia, AMD e Broadcom (AVGO.US) stanno attivamente cercando di conquistare una quota di mercato maggiore e grandi clienti di data center come Amazon (AMZN.US) stanno sviluppando chip proprietari per ridurre la dipendenza dai prodotti Nvidia.

In questo contesto, Nvidia è sotto pressione per dimostrare che i nuovi prodotti possono essere consegnati in tempo e superare le prestazioni dei concorrenti. L’azienda ha organizzato diverse presentazioni presso la sede centrale di Santa Clara, California, evidenziando che la nuova generazione di dispositivi non solo offre prestazioni superiori, ma riduce anche nettamente la complessità del deployment.

Nvidia ha dichiarato che OpenAI, lo sviluppatore di ChatGPT, prevede di adottare il sistema Vera Rubin su larga scala nel terzo trimestre. Anche CoreWeave (CRWV.US), Google Cloud di Alphabet (GOOGL.US, GOOG.US), Azure di Microsoft (MSFT.US), Meta Platforms (META.US), Dell Technologies (DELL.US) hanno già iniziato a utilizzare i sistemi correlati.

Sebbene quest’anno gli investitori siano stati relativamente cauti nei confronti delle azioni Nvidia, il mercato si aspetta che la crescita dei ricavi dell’azienda acceleri ulteriormente. Gli analisti prevedono che il fatturato per l’anno fiscale in corso crescerà dell’82% rispetto all’anno precedente, fino a 393,4 miliardi di dollari, superando il ritmo precedente del 65%; per il prossimo anno fiscale si prevede che il fatturato totale supererà i 500 miliardi di dollari.

Nvidia è destinata a contribuire per circa un terzo delle vendite globali del settore chip, mantenendo al contempo un’elevata redditività. Il mercato prevede che il margine lordo dell’azienda per l’anno fiscale in corso sarà di circa il 75%.

I dirigenti di Nvidia hanno dichiarato che l’azienda sta presentando una serie di nuove tecnologie per migliorare le prestazioni e l’efficienza del deployment dei prodotti attraverso un design hardware avanzato, processi di produzione migliorati e sistemi di raffreddamento ottimizzati.

Nelle generazioni precedenti di prodotti, i tray di calcolo che ospitano acceleratori AI, CPU e componenti di rete dovevano essere assemblati manualmente, compreso il collegamento di numerosi cavi. Questo processo richiedeva molto tempo, soprattutto quando i lavoratori delle fabbriche iniziavano a familiarizzare con il nuovo design, e presentava un tasso di guasto relativamente elevato.

I nuovi sistemi di generazione eliminano quasi completamente i cavi interni, utilizzando principalmente circuiti stampati o connettori appositamente progettati per interconnettere i componenti. Nvidia afferma che lavori che prima richiedevano ore di manodopera ora possono essere eseguiti dai robot in pochi minuti, riducendo notevolmente il tasso di guasto.

Questo miglioramento è in parte dovuto all’adozione diffusa di sistemi di raffreddamento a liquido per i principali componenti. Il raffreddamento a liquido riduce la necessità di ventole e di spazi per il flusso d’aria, aumentando così la densità dei componenti all’interno del rack.

Nvidia dichiara che la potenza di elaborazione dei token dell’intero rack di acceleratori AI di nuova generazione NVL72 sarà di dieci volte superiore rispetto alla generazione precedente. Il token rappresenta l’unità base delle attività di calcolo AI, e i dati sulle prestazioni sono stati rilevati dall’operatore di data center CoreWeave.

Nvidia ha inoltre effettuato, in modo relativamente raro, confronti diretti tra i nuovi prodotti e quelli dei concorrenti. La società afferma che, durante l’esecuzione di codice Python, la velocità dei nuovi processori Vera può raggiungere fino a 1,8 volte quella dei processori AMD Turin. OpenAI e Anthropic sono tra i primi clienti di questo prodotto.

Inoltre, Nvidia ha creato diversi siti di test vicino alla sede nella Silicon Valley per lo sviluppo e la convalida rapida dell’hardware, del software e delle tecnologie correlate necessari ai data center AI. I clienti possono testare software e servizi su nuovo hardware in questi impianti, prima della consegna ufficiale.

In un piccolo data center di test a Sunnyvale, California, gli ingegneri Nvidia hanno presentato un gruppo di server Vera Rubin utilizzati per i test da OpenAI. In questo modo, Nvidia invia un segnale chiaro: la nuova generazione di dispositivi di calcolo AI è pronta per gestire i carichi di lavoro di intelligenza artificiale più critici a livello globale.