I dirigenti dei chip AI affermano che la domanda è "praticamente illimitata" anche se le aziende diventano più esigenti sui costi

Punti chiave

• Pat Gelsinger, ex CEO di Intel, ha dichiarato a CNBC questa settimana che considera la domanda di AI "praticamente illimitata", limitata solo dall'energia disponibile.
• Nebius, un'azienda che costruisce data centre alimentati da Nvidia, afferma di non poter soddisfare la domanda attuale dei clienti e di non esserlo da tempo.
• Il CEO di Cerebras Systems Andrew Feldman ha definito la vendita di capacità di elaborazione in eccesso da parte di Meta e xAI un caso "unico", non un segno di eccesso di offerta a livello industriale.
• Lumentum, che produce componenti di rete ottica per data centre, afferma che i suoi prodotti sono esauriti per i prossimi cinque anni.
• Le imprese stanno passando dall'incoraggiare l'uso massimo dell'AI al chiedersi cosa effettivamente ottengono per i soldi spesi.

I titoli dei chip hanno subito oscillazioni significative nelle ultime settimane e gli investitori si sono posti una domanda semplice: la fame mondiale di AI sta effettivamente rallentando?

Diversi leader aziendali dicono di no. In interviste con CNBC Tech questa settimana, hanno sostenuto che la domanda di potenza di calcolo è ancora ben al di sopra di quello che l'industria può fornire.

"Quello che stiamo sperimentando in termini di domanda è straordinario. C'è molta più domanda di quanto siamo in grado di soddisfare," ha dichiarato Marc Boroditsky, chief revenue officer di Nebius, un'azienda che costruisce data centre pieni di GPU Nvidia (i chip specializzati che svolgono il calcolo pesante di cui l'AI ha bisogno).

Pat Gelsinger, ex CEO di Intel e ora partner di venture capital presso Playground Global, l'ha detto chiaramente: "In qualche modo considero la domanda di AI come praticamente illimitata."

Il suo ragionamento è semplice. Un'intelligenza maggiore applicata a qualsiasi problema commerciale tende a produrre più valore economico. L'approvvigionamento energetico, ha detto, è "il solo vero limitatore."

L'industria sta costruendo troppo?

No, secondo la maggior parte dei dirigenti che hanno preso la parola questa settimana. La preoccupazione è iniziata quando Meta ha annunciato che avrebbe venduto capacità di elaborazione AI in eccesso che non stava utilizzando, e xAI di Elon Musk ha fatto lo stesso. Per alcuni investitori, questo sembrava una sovrapproduzione.

Il CEO di Cerebras Systems Andrew Feldman ha rispinto l'obiezione. Meta e xAI, ha detto, sono casi insoliti. "Per l'industria nel complesso, la domanda di capacità di elaborazione supera di gran lunga la capacità disponibile."

Lumentum, che produce componenti di fotonica e ottici (l'hardware che sposta i dati tra i server ad alta velocità all'interno dei data centre), è forse l'illustrazione più evidente. Il suo CEO Michael Hurlston ha dichiarato che i prodotti dell'azienda sono già riservati fino al 2030. Le azioni di Lumentum sono aumentate di circa il 600 percento negli ultimi dodici mesi.

Ora la parte difficile: cosa stanno effettivamente ottenendo le aziende da tutta questa spesa?

Per un certo periodo, molte aziende hanno detto ai dipendenti di utilizzare liberamente gli strumenti di AI, misurando il successo in base al volume di utilizzo piuttosto che ai risultati. Boroditsky di Nebius ha definito questo "tokenmaxxing", dove un token è l'unità base di testo che un modello di linguaggio di grandi dimensioni (la tecnologia dietro chatbot come ChatGPT) elabora.

Questa fase sta terminando. I direttori finanziari stanno ora chiedendo prove che la spesa per l'AI produca rendimenti reali, uno spostamento che i dirigenti descrivono come passaggio verso il "valuemaxxing."

Feldman ha offerto un modo pratico di pensarci. Non ogni attività ha bisogno del modello di AI più potente disponibile. "Non hai bisogno di un grande autobus per andare al negozio di alimentari," ha detto. Le attività più semplici passeranno a modelli più economici e piccoli; i problemi più difficili rimarranno con i sistemi frontier costosi.

Per le aziende che utilizzano l'AI oggi, questo significa che la domanda sensata non è più "stiamo usando abbastanza AI?" ma "questo strumento particolare vale quello che stiamo pagando per esso?"