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E’ appena andato in archivio il miglior semestre degli ultimi quattro decenni per i titoli tecnologici. Il Nasdaq ha messo a segno un boom del 32%, una impennata così non si vedeva dal lontano 1983, quando Apple pubblicizzava il pc Lisa e Mark Zuckerberg non era ancora nato. A guidare la grande abbuffata tech di questi mesi è stato il produttore di chip Nvidia, che ha cavalcato il boom dell’intelligenza artificiale segnando un rally del 190%.
Performance da capogiro che fanno temere la formazione di una nuova bolla del settore di entità simile a quella delle dot-com. “Questo è uno dei motivi per cui bisogna concentrarsi sulle aziende che saranno i cardini dello sviluppo dell’IA, ovvero quelle che forniscono gli strumenti indispensabili per il suo ulteriore sviluppo”, avverte Dominic Rizzo, Global Technology Equity, Strategy Portfolio Manager e Anne Daub, Biotechnology Analyst di T. Rowe Price.
Nvidia e gli altri
Nvidia è in cima all’elenco delle aziende centrali per il progresso nella produzione dei semiconduttori avanzati necessari per assemblare e far funzionare i modelli di base dell’intelligenza artificiale. Le unità di elaborazione grafica (GPU), originariamente progettate per i videogiochi, sono state fondamentali per lo sviluppo di ChatGPT e dell’IA generativa. “Il vantaggio di Nvidia deriva dalla forza delle sue GPU nell’elaborazione in parallelo, che è fondamentale per costruire le complesse reti neurali che consentono di interrogare rapidamente enormi dataset”, argomenta Dominic Rizzo.
Nvidia è stata anche abile nell’integrarsi nel più ampio ecosistema dei software di intelligenza artificiale. Nel 2007, l’azienda ha rilasciato la sua piattaforma applicativa Compute Unified Device Architecture (CUDA), che consente agli ingegneri di utilizzare linguaggi di programmazione comuni per progettare software che operano sui suoi chip di elaborazione in parallelo. Più di recente, l’azienda ha esteso la piattaforma alla collaborazione con il software open-source progettato appositamente per le applicazioni di intelligenza artificiale.
Prospettive rosee anche per Advanced Micro Devices (AMD), leader sia nelle CPU sia nelle GPU. Il nuovo chip dell’azienda, il MI300, è in grado di coniugare i vantaggi dell’elaborazione seriale di una CPU e dell’elaborazione parallela di una GPU. Tra i big player del settore figura anche Taiwan Semiconductor Manufacturing Corporation, diventata un leader riconosciuto nella produzione di processor node sempre più piccoli. Oltre alle GPU Nvidia, i famosi chip “Bionic” di Apple, che alimentano gli iPhone e i Macbook di ultima generazione, sono prodotti dall’azienda taiwanese.
Disruption dell’AI anche fuori dal tech
L’intelligenza artificiale può essere applicata anche in altri settori. Il team di T. Rowe Price che si occupa di scienze della salute segue da vicino l’impatto che la nuova conoscenza delle strutture proteiche e altri progressi dell’intelligenza artificiale avranno sullo sviluppo difarmaci e su altri settori medici. Ad esempio, l’apprendimento automatico e l’IA hanno un enorme potenziale nel campo della genomica, in quanto sono in grado di discernere gli schemi sepolti all’interno di enormi e complicati database genomici. Un esempio: la correlazione tra dati genomici e cartelle cliniche anonime può portare alla scoperta di tratti patogeni o, al contrario, di tratti protettivi contro le malattie. “Questi dati offrono enormi opportunità di progettare e sviluppare farmaci sfruttando entrambi gli aspetti.
Nel frattempo, continuiamo a esaminare le implicazioni dell’IA per una serie di altri settori e industrie, pur tenendo presente le incertezze create dal ritmo di cambiamento senza precedenti di questo campo”, conclude l’esperto di T. Rowe Price.
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