La corsa all’infrastruttura per l’intelligenza artificiale entra in una nuova fase critica. Secondo un’inchiesta originale di The Information, Alphabet (società madre di Google) ha avviato trattative avanzate con Marvell Technology per lo sviluppo congiunto di due nuovi semiconduttori personalizzati. La mossa mira a potenziare l’efficienza dei data center di Mountain View e, soprattutto, ad allentare la dipendenza dal quasi-monopolio detenuto dalle GPU di Nvidia.
Il superamento del “Memory Wall”
Al centro dei colloqui tra le due aziende tecnologiche ci sono due componenti altamente specializzati. Il primo è una Memory Processing Unit (MPU), un chip progettato specificamente per lavorare in tandem con le attuali Tensor Processing Unit (TPU) di Google. Il compito della MPU sarà quello di aggirare il cosiddetto “collo di bottiglia” della memoria, gestendo lo spostamento dei dati in modo più intelligente ed efficiente, un limite fisico che oggi rallenta significativamente l’elaborazione dei modelli linguistici più vasti.
Il secondo componente in discussione è un nuovo chip TPU ingegnerizzato nativamente ed esclusivamente per l’inferenza. Se l’accordo andrà in porto, le due aziende puntano a finalizzare il design della MPU già entro il prossimo anno, per poi passare rapidamente alla fase di produzione di prova.
Dall’addestramento all’inferenza
Questo potenziale accordo evidenzia un profondo cambiamento strutturale nel mercato dell’intelligenza artificiale. Durante i primi anni della rivoluzione dell’IA generativa, gli investimenti si sono concentrati sull’addestramento (training) di modelli enormi, una fase in cui la potenza di calcolo grezza di Nvidia non ha rivali. Oggi, tuttavia, la spesa principale per i fornitori cloud è dettata dall’inferenza, ovvero l’esecuzione continua dei modelli per rispondere alle richieste in tempo reale degli utenti di tutto il mondo.
L’inferenza richiede un’efficienza energetica e una gestione dei costi che le tradizionali schede grafiche “general-purpose” faticano a garantire. Ottimizzare anche solo una frazione di centesimo per ogni token generato su scala globale, attraverso un chip personalizzato (ASIC), si traduce in miliardi di dollari di risparmio e in margini più ampi per la divisione Google Cloud.
L’ingresso di Marvell nell’orbita di Google non segna però un divorzio dai partner storici. Al contrario, Google sta costruendo una complessa architettura “multi-fornitore”, mutuata direttamente dall’industria automobilistica, per evitare che una singola azienda ottenga un potere contrattuale tale da dettare i prezzi.
La filiera di Google si compone oggi di attori estremamente specializzati: Broadcom rimane il partner primario e inattaccabile per i chip ad altissime prestazioni, avendo recentemente esteso il suo patto di co-progettazione con Google fino al 2031. MediaTek, gigante taiwanese, si occupa invece di progettare le varianti ottimizzate per abbattere i costi di produzione. Marvell Technology andrebbe a incastrarsi come terzo pilastro strategico in questo mosaico, fornendo le sue preziose competenze proprietarie nei protocolli di memoria avanzati (come il Compute Express Link) e nelle tecnologie di interconnessione dati.
La reazione del mercato e la contromossa di Nvidia
L’indiscrezione ha immediatamente catalizzato l’attenzione di Wall Street. Marvell ha recentemente registrato un fatturato record di 6,1 miliardi di dollari nel segmento data center e gestisce già un business legato al silicio personalizzato (Custom ASIC) con entrate annuali di 1,5 miliardi di dollari, servendo anche concorrenti come Amazon e Microsoft. Secondo le stime degli analisti, il mercato totale dei chip ASIC per i data center AI esploderà fino a toccare i 118 miliardi di dollari entro il 2033.
Nvidia, consapevole della minaccia posta dai chip customizzati sviluppati internamente dagli “hyperscaler” come Google, Meta e Amazon, non è rimasta immobile. L’azienda guidata da Jensen Huang ha effettuato una brillante mossa tattica investendo recentemente 2 miliardi di dollari proprio in Marvell Technology, assicurandosi così che l’ecosistema di rete proprietario NVLink rimanga profondamente integrato nell’infrastruttura del futuro, a prescindere da chi disegnerà i processori. Parallelamente, Nvidia sta lanciando la mostruosa architettura Blackwell Ultra, progettata per mantenere le proprie GPU su livelli di efficienza e prestazioni che rendano proibitivo, per le aziende più piccole, l’investimento in chip proprietari.
L’asse Google-Marvell conferma che la vera frontiera tecnologica del decennio non si deciderà solo a livello di algoritmi e software. La battaglia decisiva si sta combattendo sul silicio personalizzato, dove la padronanza del flusso dei dati determinerà i leader dei prodotti di IA destinati al consumo finale.
