Lo sviluppo di chip IA specializzati riapre la corsa per costruire impianti di fabbricazione in grado di soddisfare la crescente necessità di componenti elettronici. Anche se a prima approssimazione potrebbe sembrare che la capacità di produzione mondiale sia irrimediabilmente centralizzata, ci sono stati momenti precedenti che hanno lasciato il posto a una capacità distribuita, che non è desiderabile solo da un punto di vista geostrategico. Tale distribuzione si verifica anche nell’applicazione di chip IA avanzati. Se alcuni anni fa il riconoscimento vocale richiedeva che la nostra voce viaggiasse su server cloud centrali per essere trascritta in testo, ora i nostri dispositivi sono in grado di completare il processo localmente, anche senza connessione Internet. Questa sarà la tendenza e, necessariamente, in tutto l’ecosistema il decentramento riemergerà di conseguenza.
L’evoluzione della tecnologia definisce i tipi di società che possiamo implementare. Molti sviluppi si sovrappongono e avvengono contemporaneamente. Come il petrolio e il motore a combustione interna sono stati fra le innovazioni distintive del XX secolo, l’elettronica e la nostra capacità di produrre chip sempre più potenti sono le tecnologie peculiari del XXI secolo. La nostra analisi sullo sviluppo della produzione di elettronica, che a sua volta definisce gli investimenti in impianti di fabbricazione di nuova generazione, è stata guidata dalla legge di Moore. Per cinquant’anni la natura esponenziale della legge di Moore è stata osservata con un’ottima corrispondenza dei dati, con un raddoppio della potenza di calcolo dei chip circa ogni due anni. È ora sempre più evidente che la legge di Moore è solo un’approssimazione, corretta a un tasso di innovazione relativamente basso. Oggi osserviamo livelli di innovazione più elevati, che corrispondono meglio al paradigma delle cosiddette jolting technologies. Le jolting technologies sono caratterizzate da un tasso di accelerazione crescente, dove l’indice di raddoppio si riduce. Ne possiamo osservare il coinvolgimento nell’intelligenza artificiale, dove invece di impiegare due anni, la Stanford University tre anni fa ha caratterizzato un tasso di raddoppio di quattro mesi. Sei mesi fa Nvidia ha condiviso nuovi dati sul raddoppio della potenza dell’intelligenza artificiale che ora è di due mesi, documentando ulteriormente il crescente tasso di accelerazione. La produzione di chip è sempre più dedicata alle architetture che supportano le applicazioni di intelligenza artificiale direttamente a livello di hardware. L’attuale approccio delle reti neurali nell’IA esegue un numero molto elevato di calcoli relativamente semplici, rendendo possibile la progettazione di chip di grandi dimensioni per eseguire in modo efficiente queste applicazioni. Risultati recenti indicano che non solo queste applicazioni non diminuiscono nelle prestazioni con l’aumentare della dimensione del problema cui vengono applicate, ma anche che in realtà la loro efficienza aumenta. Ciò accelererà ulteriormente lo sviluppo e l’adozione di reti neurali artificiali sempre più grandi.
Sebbene si possa ottenere un vantaggio a breve termine tentando di acquisire una posizione di monopolio, una visione a lungo termine si basa su una collaborazione aperta che è la base di un ecosistema più sano e più resiliente, con una varietà di approcci tesi alla soluzione delle sfide comuni.
A dimostrazione di questa tesi, dal più grande complesso di 179 miliardi di parametri in Gpt 3 di due anni fa, abbiamo aumentato di cento volte la dimensione delle reti grazie agli ultimi annunci delle reti IA di Facebook e Microsoft, con 12 e 30mila miliardi di parametri. Lo sviluppo di chip IA specializzati riapre la corsa per costruire impianti di fabbricazione in grado di soddisfare la crescente necessità di componenti elettronici. Anche se a prima approssimazione potrebbe sembrare che la capacità di produzione mondiale sia irrimediabilmente concentrata e centralizzata, ci sono stati momenti precedenti che hanno lasciato il posto a una capacità di produzione più distribuita. Una capacità distribuita non è desiderabile solo da un punto di vista geostrategico. Tale distribuzione si verifica anche nell’applicazione di chip IA avanzati. Se alcuni anni fa il riconoscimento vocale richiedeva che la nostra voce viaggiasse su server cloud centrali per essere trascritta in testo, ora i nostri dispositivi sono in grado di completare il processo localmente, anche senza connessione Internet. Questa sarà la tendenza e, necessariamente, in tutto l’ecosistema il decentramento riemergerà di conseguenza. Le conoscenze e le competenze necessarie per progettare, costruire e gestire la produzione di elettronica sono di fondamentale importanza per ogni settore industriale. Gli investimenti sono essenziali per la fattibilità delle scoperte scientifiche, poiché la loro attuazione passerà attraverso strumenti e dispositivi elettronici. Sebbene si possa ottenere un vantaggio a breve termine tentando di acquisire una posizione di monopolio, una visione a lungo termine si basa su una collaborazione aperta che è la base di un ecosistema più sano e più resiliente, con una varietà di approcci tesi alla soluzione delle sfide comuni.