L'IA Corre Veloce: NVIDIA e OpenAI Ridefiniscono le RegoleIl mondo dell'intelligenza artificiale non si ferma mai, e l'ultima mossa di NVIDIA e OpenAI ne è la prova. Hanno appena presentato i modelli gpt-oss-20b e gpt-oss-120b, ottimizzati per l'architettura Blackwell di NVIDIA. Non si tratta solo di nuovi modelli, ma di un vero e proprio cambio di passo che riscrive le regole della corsa all'IA, specialmente per quanto riguarda l'inferenza su larga scala.Pensateci: 1,5 milioni di token al secondo (TPS). Questo è il traguardo raggiunto dal gpt-oss-120b su un sistema NVIDIA GB200 NVL72. Per darvi un'idea, è come servire circa 50.000 utenti contemporaneamente. Un numero impressionante che non solo stabilisce un nuovo standard di riferimento per le prestazioni, ma ha ripercussioni dirette sui costi per token, sulla scalabilità dei servizi e, in ultima analisi, su come le aziende potranno monetizzare le loro soluzioni AI.Sotto il Cofano: La Tecnologia Che Fa la DifferenzaMa come è possibile raggiungere tali prestazioni? La chiave sta nell'architettura Mixture of Experts (MoE), combinata con attivazioni SwigGLU e strati di attenzione con RoPE (Rotary Positional Embeddings). Questi modelli sono in grado di gestire contesti fino a 128.000 token, alternando tra attenzione completa e finestre scorrevoli per ottimizzare memoria e latenza. Il tutto, con una precisione FP4 che permette al modello da 120 miliardi di parametri attivi di girare su una singola GPU da 80 GB, riducendo consumi e costi operativi.Non è un caso che il costo energetico dell'IA stia diventando un tema caldo, con le autorità di regolamentazione, sia negli USA che in Europa, che iniziano a guardare con attenzione. L'efficienza energetica non è più solo un optional, ma una necessità. E l'investimento di oltre 2,1 milioni di ore GPU su NVIDIA H100 Tensor Core per l'addestramento del gpt-oss-120b dimostra la portata di questo impegno e, allo stesso tempo, la barriera all'ingresso per chiunque voglia competere senza infrastrutture di alto livello.L'Ecosistema NVIDIA: Non Solo HardwareNVIDIA non si limita a produrre chip. Il sistema GB200 NVL72 è un vero e proprio ecosistema, dove 72 GPU Blackwell lavorano all'unisono grazie a NVIDIA NVLink di quinta generazione e NVLink Switch. Questo garantisce una latenza ultra-bassa e una larghezza di banda di interconnessione che rende possibili numeri come 1,5 M TPS. Per i fornitori di cloud e i data center, significa poter gestire modelli complessi con meno server, riducendo spazio, consumo energetico e costi di raffreddamento. Il costo per token elaborato crolla, aprendo nuove prospettive per le strategie di prezzo dei servizi AI cloud.La strategia di distribuzione di NVIDIA è pensata per tutti, dagli hyperscaler agli sviluppatori individuali. Che si tratti di integrazione con vLLM per i server, guide e container Docker per ottimizzare le prestazioni, o la piattaforma open source NVIDIA Dynamo per migliorare l'interattività, l'obiettivo è rendere questi modelli accessibili. E non solo per le grandi aziende: il gpt-oss-20b può girare su qualsiasi PC con GPU GeForce RTX e 16 GB di VRAM, compatibile con Ollama e Llama.cpp. Un segnale chiaro: l'IA di punta sta arrivando anche sulle nostre scrivanie.Implicazioni Economiche e il Ruolo di OpenAIL'impatto economico di questo lancio è profondo. La riduzione del costo per token significa più richieste gestite per unità hardware, permettendo prezzi più aggressivi. Settori come finanza, gaming, sanità e supporto clienti potranno offrire servizi basati su LLM complessi senza sacrificare la latenza. Questo mette sotto pressione i concorrenti come AMD e Intel, costringendoli a innovare o a trovare nicchie di specializzazione.OpenAI, dal canto suo, ha scelto di rilasciare i pesi e il codice dei modelli gpt-oss, posizionandosi come attore chiave anche nella comunità open source. È una mossa strategica per contrastare la percezione di opacità associata ai suoi modelli proprietari e per attrarre talenti e sviluppatori. Questa collaborazione con NVIDIA è anche un modo per OpenAI di ridurre la dipendenza economica dai modelli chiusi e di esplorare nuove strade per l'innovazione.Prospettive Future e Sfide da AffrontareNaturalmente, non mancano le sfide. Il consumo energetico, pur con tutte le ottimizzazioni, rimane un punto critico. La sicurezza e l'allineamento di modelli così potenti richiedono politiche di utilizzo e controllo robuste. E la concentrazione di potere nelle mani di pochi attori, come NVIDIA, solleva interrogativi sulla concorrenza e sull'accesso equo alle infrastrutture AI.In conclusione, il lancio dei gpt-oss-20b e gpt-oss-120b non è solo un traguardo tecnico, ma una dimostrazione di forza di NVIDIA nel mercato delle infrastrutture AI. Con questa combinazione di potenza, ottimizzazione e accessibilità, l'azienda non solo accelera l'esecuzione dei modelli, ma stabilisce un nuovo standard per costi, scalabilità ed esperienza di sviluppo. Per gli investitori e gli analisti, è un chiaro segnale che NVIDIA non è solo un produttore di chip, ma il fulcro di un ecosistema che integra hardware, software, modelli e comunità. E in questa corsa all'IA generativa di prossima generazione, l'integrazione potrebbe essere la carta vincente. Per approfondire, puoi leggere l'articolo completo su Noticias AI.