{"id":26399,"date":"2024-08-14T18:12:01","date_gmt":"2024-08-14T16:12:01","guid":{"rendered":"https:\/\/comunicagenia.com\/blog\/intel-e-la-sua-corsa-quasi-persa-verso-lintelligenza-artificiale-generativa\/"},"modified":"2024-08-14T18:12:01","modified_gmt":"2024-08-14T16:12:01","slug":"intel-e-la-sua-corsa-quasi-persa-verso-lintelligenza-artificiale-generativa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/comunicagenia.com\/it\/blog\/intel-e-la-sua-corsa-quasi-persa-verso-lintelligenza-artificiale-generativa\/","title":{"rendered":"Intel e la sua corsa (quasi) persa verso l’intelligenza artificiale generativa"},"content":{"rendered":"

Intel, il colosso dei semiconduttori che per decenni \u00e8 stato sinonimo di innovazione e leadership nel settore tecnologico, si trova oggi ad affrontare una crisi<\/strong> che ha scosso la sua posizione sul mercato.<\/p>\n

Mentre concorrenti come AMD e Nvidia si contendono i profitti, Intel lotta per sopravvivere. Con il valore delle sue azioni in calo di oltre il 38% nel 2024, l\u2019azienda si trova a un bivio.<\/p>\n

Nonostante i suoi sforzi per rimanere rilevante nell\u2019era dell\u2019intelligenza artificiale, Intel sembra trovarsi in una situazione quasi insormontabile. Il motivo? Decisioni tardive e incapacit\u00e0 di competere efficacemente nel crescente mercato dell\u2019intelligenza artificiale generativa.<\/p>\n

Quando Intel si rifiut\u00f2 di investire in OpenAI<\/h2>\n

Nel 2017 e nel 2018, Intel ha avuto l\u2019opportunit\u00e0 di acquistare una partecipazione in OpenAI, che all\u2019epoca era un\u2019organizzazione di ricerca senza scopo di lucro focalizzata sull\u2019intelligenza artificiale generativa.<\/p>\n

Per diversi mesi, i dirigenti di entrambe le societ\u00e0 hanno discusso varie opzioni, tra cui l\u2019acquisto da parte di Intel di una quota del 15% per 1 miliardo di dollari. \u00c8 stata presa in considerazione anche la possibilit\u00e0 che Intel acquisisca un’ulteriore quota del 15% se avesse fornito hardware a OpenAI a pagamento.<\/p>\n

Tuttavia, Intel ha deciso di non portare avanti l’accordo. In parte il motivo era che l\u2019allora CEO Bob Swan non credeva che i modelli di intelligenza artificiale generativa sarebbero arrivati \u200b\u200bsul mercato in tempi brevi e quindi non pensava che gli investimenti sarebbero stati recuperati rapidamente.<\/p>\n

Inoltre, l’unit\u00e0 data center di Intel non era disposta a produrre prodotti a costo di costo per OpenAI. OpenAI era interessata all’investimento di Intel perch\u00e9 avrebbe ridotto la sua dipendenza dai chip Nvidia e le avrebbe permesso di costruire la propria infrastruttura.<\/p>\n

Tuttavia, la mancanza di accordo ha fatto s\u00ec che OpenAI continuasse a utilizzare i chip Nvidia, portando infine al lancio di ChatGPT nel 2022 e a una valutazione di circa 80 miliardi di dollari per OpenAI. E questo ci porta al punto successivo.<\/p>\n

Nvidia: Chi d\u00e0 per primo, d\u00e0 due volte<\/h2>\n

Alcuni anni fa Nvidia dominava il nascente mercato dell\u2019hardware AI grazie alle sue potenti GPU (unit\u00e0 di elaborazione grafica). Questi erano (e sono tuttora) particolarmente adatti per le attivit\u00e0 di intelligenza artificiale grazie alla loro capacit\u00e0 di gestire pi\u00f9 operazioni in parallelo.<\/p>\n

Nvidia ha riconosciuto presto il potenziale dell’intelligenza artificiale e si \u00e8 posizionata come leader offrendo non solo hardware, ma anche software e accesso a computer specializzati. Ben presto inizi\u00f2 a produrre hardware specificamente dedicato all\u2019intelligenza artificiale, noto come acceleratori AI.<\/p>\n

Per anni, Nvidia ha investito talento e denaro nello sviluppo della sua piattaforma CUDA, che rende pi\u00f9 semplice per gli sviluppatori creare applicazioni AI ottimizzate per le sue GPU. Questa integrazione \u00e8 stata un fattore chiave del suo successo.<\/p>\n

Intel, d’altra parte, ha avuto difficolt\u00e0 a tenere il passo. Non solo non \u00e8 riuscita a offrire GPU in grado di competere con Nvidia in termini di prestazioni ed efficienza energetica, ma ha anche riconosciuto troppo tardi il potenziale dell\u2019hardware specializzato per l\u2019intelligenza artificiale.<\/p>\n

Solo nel 2019 ha acquisito Habana Labs, cosa che le ha permesso di lanciare prodotti come i chip Gaudi. Tuttavia, questi sono arrivati \u200b\u200bsul mercato pi\u00f9 tardi rispetto ai prodotti Nvidia, non riuscendo a eguagliare le prestazioni e l\u2019efficienza delle GPU Nvidia in molte applicazioni AI.<\/p>\n

I risultati? La prima met\u00e0 del 2024 \u00e8 stata difficile per Intel. Sebbene possano vantare una crescita annua del 5% nei loro data center e unit\u00e0 AI, questa \u00e8 una cifra irrisoria rispetto alla crescita delle vendite a tre cifre di Nvidia nello stesso segmento.<\/p>\n

Il problema di voler fare tutto \u201cin casa\u201d<\/h2>\n

Storicamente, Intel \u00e8 nota per mantenere \u201cinternamente\u201d tutte le fasi di progettazione e produzione dei suoi chip. Tuttavia, questo approccio sembra ritardare le sue intenzioni di rimanere competitiva nel mercato dell\u2019hardware specializzato per l\u2019intelligenza artificiale.<\/p>\n

Uno dei principali problemi di Intel \u00e8 stata la complessit\u00e0 e i ritardi nella transizione verso nuovi nodi di produzione. Nel 2020, Intel ha dovuto posticipare il lancio dei suoi chip a 7 nm a causa di problemi di produzione, mentre TSMC produceva gi\u00e0 in serie chip a 7 nm per clienti come AMD.<\/p>\n

Questi ritardi non solo hanno influito sulla capacit\u00e0 di Intel di competere in termini di prestazioni, ma hanno anche influito sull’efficienza energetica dei suoi prodotti.<\/p>\n

I processi di produzione meno avanzati di Intel hanno dato come risultato chip che consumano pi\u00f9 energia e hanno prestazioni inferiori<\/strong> rispetto alla concorrenza. Ad esempio, i chip Nvidia, prodotti da TSMC, hanno dimostrato di essere pi\u00f9 efficienti in termini di prestazioni per watt, che \u00e8 fondamentale per le applicazioni AI ad alta intensit\u00e0 di elaborazione.<\/p>\n

La decisione di Intel di continuare a produrre i propri chip internamente, piuttosto che adottare un modello “favoloso” come Nvidia e AMD, ha comportato costosi ritardi e problemi di produzione.<\/p>\n

Cosa ha fatto Intel allora?<\/h2>\n

Se non nell\u2019intelligenza artificiale, in cosa ha investito Intel il proprio denaro e il talento dei propri dipendenti? Perch\u00e9 il mercato sembra temere per il suo futuro?<\/p>\n

La strategia di Intel \u00e8 stata quella di trasformarsi da azienda focalizzata sulla CPU in azienda multi-architettura, oltre ad aprire le proprie fabbriche ai progetti di altre aziende. Entrambe sono decisioni necessarie, ma rischiose e forse tardive.<\/p>\n

Da un lato, Intel ha concentrato i propri sforzi sull\u2019Internet of Things (IoT), un\u2019area che connette dispositivi e sistemi in rete per migliorare l\u2019efficienza e l\u2019automazione.<\/p>\n

L’azienda ha sviluppato soluzioni hardware e software per applicazioni IoT in settori quali sanit\u00e0, automobilistico e citt\u00e0 intelligenti. Questo approccio ha consentito a Intel di conquistare una quota del mercato IoT, ma non sembra essere sufficiente per gli investitori.<\/p>\n

D’altro canto, Intel ha continuato a innovare nelle sue linee tradizionali di processori per data center e PC. L’azienda ha lanciato nuove generazioni di CPU e ha migliorato la propria architettura per offrire migliori prestazioni ed efficienza energetica.<\/p>\n

E su un fronte pi\u00f9 sperimentale, Intel continua a guidare la corsa per l\u2019informatica quantistica, un campo emergente con il potenziale per rivoluzionare la tecnologia. Tuttavia, la commercializzazione \u00e8 ancora lontana, il che significa che questi sforzi non hanno avuto un impatto immediato sui profitti dell’azienda.<\/p>\n

Intel \u00e8 andata perduta?<\/h2>\n

\u00c8 ancora presto per dirlo, ma la situazione attuale di Intel ricorda come un’azienda che un tempo dominava il settore possa rimanere indietro se non si adatta rapidamente alle nuove tendenze tecnologiche.<\/p>\n

Il ritardo nell\u2019adozione e nella competizione nello spazio dell\u2019intelligenza artificiale generativa, unito a decisioni discutibili nella sua strategia di produzione, ha portato l\u2019azienda a una significativa perdita di valore di mercato.<\/p>\n

La strada da percorrere \u00e8 impegnativa, ma non impossibile. Intel ha la capacit\u00e0 di innovare e di essere ancora una volta leader, ma ha bisogno di una focalizzazione chiara, di decisioni coraggiose e, soprattutto, di tempo. Tempo che forse non hai pi\u00f9.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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