OpenAI si prepara a comprare TPU da Google Cloud per i datacenter Stargate
Testo scritto con l’intelligenza artificiale a partire da una fonte citata, senza revisione umana prima della pubblicazione.
La mossa punta a diversificare capacità di calcolo rivendibile ma impone mesi di porting software e costi operativi che potrebbero cancellare i benefici.
OpenAI ha pubblicato offerte di lavoro per sviluppatori con esperienza su TPU, un segnale che apre all’acquisto degli acceleratori di Google Cloud per i futuri datacenter Stargate1.
Il segnale arriva pochi giorni dopo una fuga di notizie nella stampa. La mossa si lega a un altro tassello: OCI ha annunciato l’intenzione di comprare TPU da Google Cloud per equipaggiare i propri datacenter nel 2027. OCI è partner di OpenAI nel progetto Stargate negli Stati Uniti, con edifici dedicati cofinanziati e riservati all’esecuzione delle sue IA. Le due informazioni potrebbero descrivere lo stesso piano di approvvigionamento e infrastruttura condivisa1.
L’analista Matt Kimball, Moor Insights & Strategy, inquadra la scelta nella corsa alla capacità di calcolo. Nvidia vende le GPU più richieste a circa 40.000 dollari l’unità, con disponibilità limitata. Diversificare i fornitori aumenta il potere negoziale e aiuta a sommare ore macchina per addestrare nuovi modelli e offrire servizi di IA. OpenAI aveva già affiancato alle GPU Nvidia acceleratori progettati internamente e fabbricati da Broadcom. Le TPU di Google Cloud sarebbero un’estensione di questa linea di acquisti1.
La diversificazione ha costi tecnici. Le piattaforme di OpenAI si basano su PyTorch, su CUDA di Nvidia e sul server di inferenza Triton. L’ecosistema TPU di Google Cloud usa la libreria JAX e il compilatore OpenXLA. Portare i carichi di lavoro tra questi ambienti richiede mesi. Bisogna riscrivere e ottimizzare i kernel, gestire la memoria in modo fine, coordinare l’esecuzione distribuita. L’investimento potrebbe non risultare profittevole, avverte Kimball, perché l’esito in prestazioni non è scontato1.
Anche l’operatività si complica. Servono strumenti di orchestrazione e un piano di controllo che automatizzino il deploy e l’ottimizzazione su architetture eterogenee. Senza questi strati, la complessità può annullare i benefici dell’ingresso di un nuovo fornitore. Al conto vanno sommati il prezzo d’acquisto delle TPU, il costo dell’ingegneria e gli eventuali ribassi se le nuove risorse rendono meno delle GPU Nvidia. Il totale può superare la spesa di restare sul solo ecosistema Nvidia1.
C’è poi il collo di bottiglia industriale. Le TPU vendute da Google Cloud e le GPU Nvidia nascono e si assemblano nelle stesse fabbriche asiatiche. Se la produzione resta insufficiente rispetto alla domanda, cambiare tipo di chip non elimina le penurie1.
Un elemento a favore di OpenAI, nota Kimball, è la guida della sua squadra di ottimizzazione: un ex dirigente di Google Cloud che ha partecipato alla progettazione delle GPU. Una competenza utile per il porting tra ambienti e per spremere nuove architetture1.
Per Google Cloud, aprire la vendita delle TPU oltre il proprio cloud amplia l’impronta della sua architettura senza dover mantenere altro hardware in produzione. Kimball non vede in questo un sorpasso su Nvidia: la domanda di servizi di IA cresce più in fretta di quanto un singolo produttore di acceleratori possa servire. Il mercato degli acceleratori dovrebbe allargarsi più rapidamente della capacità produttiva delle TPU di Google Cloud, creando spazio per più fornitori1.
Fonti
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