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2. Nvidia costruirà chip AI, console e telecomunicazioni personalizzati per clienti di alto profilo: Report

Nvidia creerà chip personalizzati per intelligenza artificiale, console e telecomunicazioni per clienti di alto profilo. La nuova unità aziendale sarà guidata dalla vicepresidente Dina McKinney e si concentrerà su applicazioni per l'automotive, i data center, le telecomunicazioni e altro ancora. Questa mossa permetterà a Nvidia di espandersi e competere con altre aziende specializzate nella progettazione di chip personalizzati come AMD, Alchip, Broadcom, Marvell Technology e Sondrel. Inoltre, Nvidia ha già una serie di tecnologie competitive, tra cui CPU, GPU, intelligenza artificiale, elaborazione dei dati e sensori.

Nvidia sta creando una nuova unità aziendale che progetterà processori personalizzati per una vasta gamma di applicazioni, compresi i processori di intelligenza artificiale (AI), secondo quanto riportato da Reuters citando nove fonti. L'elenco dei potenziali clienti include produttori di automobili, grandi fornitori di servizi cloud (CSP) e aziende di telecomunicazioni. L'unità di chip su misura aiuterà Nvidia a espandere la propria attività in futuro.

La nuova unità, guidata dalla vicepresidente Dina McKinney (che in passato era responsabile delle microarchitetture dei processori Cat di AMD, di alcune GPU Adreno di Qualcomm e dei processori di infrastruttura di Marvell), è progettata per soddisfare le esigenze di settori come l'automotive, le console, i data center, le telecomunicazioni e altre applicazioni che potrebbero trarre vantaggio dal silicio personalizzato. Nvidia non ha confermato l'esistenza della nuova unità aziendale, ma il profilo di McKinney su LinkedIn indica che, in qualità di VP di Silicon Engineering, è responsabile del silicio dedicato a 'cloud, 5G, gaming e automotive', il che suggerisce la natura diversificata del suo lavoro.

Mentre tutti i principali CSP utilizzano i processori A100 e H00 di Nvidia per carichi di lavoro di intelligenza artificiale (AI) e di elaborazione ad alte prestazioni (HPC), molti di loro, tra cui Amazon Web Services, Google e Microsoft, stanno anche implementando i propri processori personalizzati per le esigenze di AI e uso generale. Ciò consente loro di ottimizzare i costi (non c'è bisogno di pagare un premio a Nvidia), adattare le capacità dei loro data center e ottimizzare prestazioni e consumo energetico, risparmiando ingenti somme di denaro. Inoltre, essendo responsabili della progettazione del silicio, queste aziende possono aggiungere rapidamente funzionalità personalizzate (come nuovi formati di dati) ai loro chip e proteggere la loro proprietà intellettuale. Di conseguenza, per alcuni carichi di lavoro, le GPU di AI e HPC di Nvidia sono irrinunciabili; ci sono molti carichi di lavoro che vengono eseguiti su hardware con silicio personalizzato. La tendenza verso il silicio personalizzato è ampia e il mercato sta crescendo rapidamente, facendo praticamente mangiare il pranzo di Nvidia ai CSP.

Il rapporto afferma che Nvidia ha intrapreso discussioni preliminari con giganti tecnologici, tra cui Amazon, Meta, Microsoft, Google e OpenAI, per esplorare opportunità di creare chip personalizzati, segnalando una focalizzazione ampliata oltre alle offerte tradizionali di data center pronte all'uso.

Nvidia ha particolare successo nel soddisfare le esigenze delle applicazioni di intelligenza artificiale con i suoi processori A100 e H100 pronti all'uso e le loro varianti (ad esempio, A800, H800, il presunto H20 DGX, ecc.) così come i processori grafici della serie RTX per PC client e data center. I prodotti di connettività e networking di Mellanox dell'azienda sono anche molto richiesti dai fornitori di servizi cloud.

Ma quando si tratta del mercato automobilistico, le vendite delle soluzioni di Nvidia per le applicazioni automobilistiche sono state inferiori rispetto alle soluzioni di data center, gaming e visualizzazione professionale che fanno guadagnare denaro. In parte, ciò è dovuto al fatto che molti produttori di automobili stanno anche cercando silicio personalizzato per alimentare le loro auto a software definito, e mentre la piattaforma Nvidia Drive è avanti rispetto a molti sviluppi, almeno alcuni produttori di veicoli preferirebbero avere la propria piattaforma altamente personalizzata per motivi di costo, competitività e controllo della proprietà intellettuale.

Questo approccio non solo apre nuove opportunità per Nvidia, ma la mette anche in diretta concorrenza con altri progettisti di chip personalizzati come AMD, Alchip, Broadcom, Marvell Technology e Sondrel. Anche se queste aziende hanno molta esperienza, Nvidia ha un'ampia gamma di proprietà intellettuali altamente competitive, tra cui tecnologie di CPU, GPU, AI, HPC, networking e sensori che sono già competitive. La vendita di alcune di queste proprietà intellettuali in pacchetti personalizzati potrebbe migliorare significativamente il mercato totale raggiungibile (TAM) di Nvidia e aumentare eventualmente i suoi guadagni.'