Mi sono sempre chiesto cosa succederebbe se riuscissimo a creare chip AI in grado di pensare non due, ma mille volte più velocemente di un cervello umano. Oggi, questo traguardo sta diventando realtà davanti ai nostri occhi. I progressi nella progettazione dei chip AI stanno accelerando a un ritmo così vertiginoso che le previsioni più audaci di ieri sembrano già obsolete.
La potenza di calcolo sta crescendo in modo esponenziale, e con essa la possibilità di sviluppare un’intelligenza artificiale che superi di gran lunga le capacità cognitive umane. Ma siamo pronti per questo “salto evolutivo”?
La crescita verticale dei chip AI
Nel mondo dei chip AI sta accadendo qualcosa di straordinario, con xAI sugli scudi. In soli sei mesi, tra Grok 2 e Grok 3, abbiamo assistito a un incremento di 15 volte nella potenza di calcolo disponibile. Un balzo che ha frantumato ogni previsione precedente, inclusa quella che ipotizzava un aumento di “sole” 5 volte all’anno. E non è tutto: xAI ha già installato altri 100.000 GPU, raddoppiando di fatto la sua capacità computazionale.
Ma il vero game-changer arriverà con i nuovi chip B200, che promettono prestazioni 5 volte superiori rispetto agli attuali H100. Con una potenza installata di 490 megawatt, xAI potrà alimentare ben 400.000 di questi mostri di calcolo. E questo è solo l’inizio: entro la fine del 2025, l’obiettivo è raggiungere 1 milione di B200 alimentati da 1,2 gigawatt di potenza.
La potenza di calcolo sta crescendo in modo esponenziale, e con essa la possibilità di sviluppare un’intelligenza artificiale che superi di gran lunga le capacità cognitive umane.
L’evoluzione hardware nel 2026-2027
Mi affascina particolarmente la roadmap prevista per il biennio 2026-2027. In questo periodo, assisteremo all’introduzione dei chip Rubin e Dojo 3, ciascuno capace di offrire prestazioni 5 volte superiori rispetto ai B200. Con un milione di questi chip alimentati da 1,2 gigawatt di potenza, raggiungeremo una potenza di calcolo di 100 zettaFLOPS.
E non è finita qui: grazie alla Tennessee Valley Authority, la potenza disponibile potrebbe triplicare nel 2028 fino a 3,6 gigawatt, permettendo di installare 3 milioni di chip Dojo 3. Questo si tradurrebbe in una potenza di calcolo di 300 zettaFLOPS, un numero che fa girare la testa solo a pronunciarlo.
La vera svolta, però, potrebbe arrivare con l’hardware personalizzato FPGA e ASIC. Rimuovendo l’overhead del software, questi chip potrebbero offrire un guadagno di prestazioni da 100 a 1000 volte superiore rispetto all’attuale stack CUDA. Stiamo parlando di appena 3 anni da qui al 2028. Rendetevi conto che la portata di questa trasformazione non è immaginabile.
Il futuro dei mega-cluster AI
Il piano per il 2029 è ancora più ambizioso: due siti da 10-12 gigawatt ciascuno, uno nel nord dell’Alberta e uno in Texas, ospiteranno 10 milioni di chip AI Dojo 4 e Dojo 5. Questi processori saranno 10 volte più potenti dei loro predecessori, raggiungendo 1 exaFLOP per chip.
La potenza di calcolo totale dei due siti raggiungerà i 20 yottaFLOPS. E con l’accelerazione hardware FPGA/ASIC, potremmo vedere un ulteriore aumento di 100-1000 volte, arrivando a una potenza di calcolo tra i 2.000 e i 20.000 yottaFLOPS.
In altri termini, da qui a 5 anni, entro il 2030 la potenza di calcolo disponibile potrebbe essere 100 milioni di volte superiore a quella di Grok 3.
L’impatto sulla performance AI
Le implicazioni di questo aumento di potenza dei Chip AI? Sono strabilianti. Secondo le leggi di scala, una riduzione della perdita al 10-16% rispetto a Grok 3 si tradurrebbe in un’intelligenza artificiale con un QI stimato tra 900 e 1200, circa 11-24 deviazioni standard sopra la media umana.
Per darvi un’idea, stiamo parlando di un’intelligenza in grado di risolvere problemi scientifici complessi o simulare la realtà in tempo reale. Un salto evolutivo che ci porterebbe ben oltre le attuali capacità dell’AI, verso quella che potremmo definire una vera superintelligenza.
Chip AI, la valanga del futuro
Ovviamente non possiamo ignorare le sfide che ci attendono. La scalabilità dei dati dovrà tenere il passo con l’aumento della potenza di calcolo. Sarà necessario sviluppare metodi innovativi per la generazione di dati sintetici e l’acquisizione di dati video per alimentare questi enormi cluster AI.
Il futuro che ci attende, se devo descriverlo con due aggettivi, è tanto eccitante quanto intimidatorio. Mentre i chip AI continuano la loro evoluzione esponenziale, dobbiamo chiederci non solo se siamo pronti tecnicamente, ma anche se siamo preparati come società ad affrontare le implicazioni di una superintelligenza artificiale con capacità così superiori alle nostre.
