Amazon sfida NVIDIA e inizia la vendita dei suoi chip Trainium per l'intelligenza artificiale

Amazon ha preso una decisione che potrebbe cambiarle la rotta tecnologica e commerciale: la società intende vendere ai clienti esterni i chip per l’intelligenza artificiale sviluppati in casa. Questo passo mira a sfidare direttamente NVIDIA, leader nell’hardware per l’AI, aprendo nuove prospettive commerciali e tecnologiche.

Secondo quanto riferito da Bloomberg, Amazon ha già avviato colloqui con diverse aziende per procedere alla vendita diretta dei chip Trainium, utilizzati nella sua piattaforma EC2. L’annuncio è arrivato da Peter DeSantis, direttore della ricerca sull’AI di Amazon, durante la conferenza VivaTech a París.

La vendita diretta di hardware segna un giro di 180 gradi rispetto al modus operandi tradizionale di Amazon, che fino a questo momento aveva riservato i suoi chip esclusivamente agli utenti di AWS. Tuttavia, questo cambio di rotta si colloca in un quadro di crescente richiesta di potenza di calcolo AI a livello globale, unita al bisogno crescente di autonomia tecnologica.

Un ruolo cruciale in questo giro di discussione tecnologica lo sta giocando l’Europa. Il continente sta spingendo verso una maggiore sovranità tecnologica, cercando di ridurre la dipendenza da servizi esterni e mantenendo i dati dentro i confini territoriali. Questa pressione ha spinto Amazon a prendere nuove strade per raggiungere mercati esteri in modo più autonomo.

Nonostante l’apparente rischio di una riduzione del business cloud, Amazon ha tranquillizzato sostenendo che questa mossa non minaccerà AWS. “La domanda di AI è così bassa”, ha affermato DeSantis, “che non temiamo di perdere clienti in questa transizione.”

Cos'è la famiglia di chip Trainium di Amazon

Trainium è il nome dato alla famiglia di acceleratori per l’intelligenza artificiale sviluppati internamente da Amazon. Sono state realizzate tre generazioni di chip, tutte dedicate al training e all’inferenza di grandi modelli linguistici (LLM), con specifiche diverse in base alle esigenze.

• Trainium1: Si posiziona come il livello base, con un costo ridotto del 50% rispetto a instanze confrontabili in EC2.
• Trainium2: Offre un potenziale di calcolo quadruplicato rispetto al primo, una riduzione del 30-40% nei costi rispetto a server NVIDIA e la possibilità di interconnettere fino a 64 chips attraverso NeuronLink, il sistema di Amazon.
• Trainium3: Realizzato in tecnologia 3 nm e fornito con 144 GB di HBM3e, questo modello garantisce 2,52 petaflops di capacità di elaborazione FP8 e un rendimento che è fino al quadruplo rispetto al Trainium2.

I dati riferiti da DeSantis indicano che la terza generazione di Trainium è quasi esaurita e che l’interesse per la quarta generazione è già elevato. Questo piano ambizioso colloca Amazon in una posizione chiave per competere con i dispositivi NVIDIA H100 al di fuori del proprio ecosistema.

Concetti simili da aziende concorrenti

Amazon non è l’unica a lavorare per ridurre la dipendenza da NVIDIA. Google, ad esempio, è stata recentemente scoperta in discussioni per l’implementazione di una collaborazione con Samsung per produrre i prossimi chip TPU, una mossa che potrebbe permettere a Google di ridurre la sua continua dipendenza da TSMC.

Intanto, anche OpenAI lavora al proprio chip, sebbene questa soluzione non sia rivolta alla vendita ai clienti esterni. Secondo recenti rapporti, l’azienda guidata da Sam Altman ha già stretto accordi con Qualcomm e MediaTek per sviluppare un nuovo sistema a bordo chip (SoC) focalizzato sugli smartphone.

Tutte queste iniziative riflettono un trend crescente: la volontà di rendere autonome le tecnologie AI all'interno dei grandi player dell'industria tecnologica, spesso con l'obiettivo di ridurre la dipendenza da fornitori esterni.