La mossa di Google sui Tpu apre una crepe nel dominio Nvidia

Google sta compiendo un passo significativo per posizionare i Tensor Processing Unit (TPU) come un'alternativa credibile alle GPU Nvidia. Quest'ultime, prodotte da un'azienda ormai leader nel mercato del machine learning e dell'AI compute, avevano costruito un vantaggio considerevole in termini di performance, accesso su larga scala e supporto software. La mossa di Google si presenta come una diretta e ambiziosa sfida: trasformare un componente interno del proprio ecosistema AI in una soluzione disponibile al mercato esterno.

Il cuore della strategia di Google ruota intorno a tre pilastri principali: Ironwood, accordi infrastrutturali, e vendite selettive di hardware. Ironwood è la designazione dell’infrastruttura di Google per la gestione e la distribuzione di TPU, un ecosistema costruito internamente e ora aperto alle partnership. Questo permetterà a clienti terzi di accedere a capacità di calcolo scalabili, gestite direttamente tramite il cloud Google, evitando costi di gestione interna.

Gli accordi infrastrutturali

In collaborazione con vari player industriali e finanziatori, Google ha siglato accordi di fornitura e infrastruttura a lungo termine. Questo tipo di partnership include data center co-sviluppati, dove i TPU vengono distribuiti in modo mirato per rispondere a esigenze specifiche dei clienti industriali, ad esempio in settori come la bioinformatica, l’analisi scientifica, o la produzione di modelli linguistici giganteschi. Alcuni esempi concreti includono accordi con aziende farmaceutiche che utilizzano i TPU per ottimizzare la scoperta di nuovi farmaci.

Scalabilità e vantaggi di Google

Un altro vantaggio di Google è rappresentato dalla sua capacità di offrire scalabilità illimitata. In molti ambienti di machine learning, il numero di operazioni necessarie cresce esponenzialmente: Google può gestire tali carichi tramite il proprio ecosistema cloud, riservando una quota specifica anche ai clienti esterni. Per il mercato, rappresenta una soluzione alternativa non solo tecnologica, ma anche organizzativa: non devi possedere e manutenere un data center, bensi’ hai accesso su richiesta.

Un esempio rilevante riguarda l’accesso a capacità di AI non limitato al singolo data center ma distribuito su larga scala. Questo permette di gestire modelli con miliardi di parametri in tempo reale, una caratteristica molto richiesta in contesti come il video, la visione artificiale, e l’analisi di immagini a risoluzione alta.

Vendite selettive di hardware

Oltre all’accesso tramite cloud, Google ha iniziato a vendere hardware TPU in modo selettivo. Un’opzione in fase di test consiste in modelli TPU che vengono consegnati alle aziende con contratto di manutenzione e supporto inclusi. Questo permette una maggiore autonomia ma richiede investimenti iniziali da parte del cliente. Per esempio, una multinazionale produttrice di energia ha acquistato una serie di TPU per ottimizzare le analisi delle reti energetiche e la gestione dei carichi elettrici.

Sebbene questa mossa apra nuove strade commerciali, Google dovrà affrontare sfide significative. La disponibilità di capacità, come per i TPU interni che supportano il training e l’inferenza interni, non è illimitata. Per gestirla, Google ha adottato un modello simile alle GPU cloud: i clienti esterni vengono integrati in un ecosistema che prevede contratti su larga scala e una priorità crescente al cliente interno rispetto a quello esterno.

Software e ecosistema

Il software rimane un asse centrale per il successo di ogni sistema di AI. Google ha sviluppato TensorFlow, uno strumento software open source per il machine learning compatibile con i suoi TPU, e sta migliorando costantemente API, modelli preaddestrati, interfacce di gestione. L’obiettivo è rendere il TPU accessibile non solo tramite il cloud, ma anche in locale attraverso strumenti di deployment e ottimizzazione specifici.

Ad esempio, aziende con capacità di elaborazione edge avanzata possono ora integrare modelli di machine learning su hardware TPU senza doverli mandare in cloud, grazie ad ottimizzazioni specifiche della pila software. Questo apre nuove opportunità per settori sensibili come l’automotive o la sanità, dove la latenza e la riservatezza dei dati sono critiche.

Il cammino di Google non è privo di ostacoli. Nvidia conta su anni di investimenti in R&D, una base di clienti fedeli, e un ecosistema software estremamente maturo. Inoltre, il prezzo del chip TPU può non risultare competitivo in alcuni scenari, soprattutto per aziende che preferiscono modelli modulari o hardware multiprocesso.

Prospettive future

• Nel 2024 ci si aspetta un aumento significativo di contratti industriali e di vendite hardware TPU da parte di Google.
• I progressi nel software renderanno più attraenti esperienze di sviluppo per i clienti esterni.
• Nel medio termine, si prevede una rivalità sempre più serrata con Nvidia, con implicazioni per il mercato globale dell'AI.

Nonostante i progressi, la sfida non può essere vista come una vittoria immediata. Per Google, il TPU non è solo un prodotto hardware, ma un modello di business completamente diverso, che integra cloud, software, infrastrutture e finanza. Solo col tempo si vedranno i frutti di questa strategia, ma uno spazio di gioco diverso sta iniziando a emergere.