H100 Superato! Svela il Blackwell B100 – Il Segreto di Elon Musk Dietro 1 Milione di GPU!

H100 Superato! Svela il Blackwell B100 – Il Segreto di Elon Musk Dietro 1 Milione di GPU!

Analisi delle Prestazioni del Nvidia Blackwell B100: Confronto con H100 e A100, Competizione con Google TPU e Tesla Dojo e Prospettive di Applicazione in Modelli GPT/Grok

Con la presentazione della prossima generazione di GPU di Nvidia basata sull’architettura Blackwell – il B100 – è stato raggiunto un nuovo punto di riferimento nelle capacità di calcolo per l’intelligenza artificiale. In questo rapporto esaminiamo in dettaglio le prestazioni e le caratteristiche del B100, confrontandolo con le generazioni precedenti H100 e A100 e analizzando le sue prestazioni rispetto agli acceleratori concorrenti come Google TPU e Tesla Dojo. Inoltre, discutiamo quando e con quale impatto il B100 potrebbe essere integrato nei grandi modelli linguistici della serie GPT o nel modello Grok di Elon Musk. Il rapporto include anche previsioni per le architetture future, un’analisi del piano di Elon Musk per una supercomputer con 1 milione di GPU, un resoconto dello stato d’uso delle GPU nelle serie DeepSeek e GPT in Cina, il controllo delle GPU impiegate in Grok-3, la possibilità di acquisizione rapida di GPU Nvidia tramite scorciatoie da parte di DeepSeek, e informazioni sui prezzi dei prodotti.

Prestazioni e Caratteristiche del Nvidia Blackwell B100

Il Nvidia B100 è la GPU di prossima generazione per data center basata sull’architettura Blackwell e adotta un design innovativo a doppio die.

• Design a Doppio Die: Due chip funzionano come un’unica GPU grazie a un imballaggio innovativo, integrando circa 208 miliardi di transistor (circa 104 miliardi per chip × 2). Questo significa che il numero di transistor supera di 128 miliardi quello della generazione precedente basata sull’architettura Hopper (H100).

• Processo di Fabbricazione Avanzato: Il B100 è realizzato con il processo TSMC a 4nm (4NP personalizzato) e i due chip sono collegati tramite un’interconnessione ultrarapida, che offre una larghezza di banda chip-to-chip di 10 TB/s.

• Capacità di Memoria Elevata: Ogni GPU B100 è dotata di 192 GB di memoria HBM3e, con una larghezza di banda totale che raggiunge 8 TB/s.

In termini di prestazioni, il B100 mostra una capacità di calcolo AI di livello superiore. Secondo Nvidia, la potenza di elaborazione AI del B100 è fino a 5 volte superiore a quella dell’H100. In particolare, in precisione FP8, la GPU raggiunge 20 petaflops (PFLOPS), migliorando di 2,5 volte rispetto all’Hopper, mentre in precisione FP4 raggiunge 40 PFLOPS, ovvero 5 volte superiore. Ciò dimostra il notevole salto nelle prestazioni ottenuto grazie all’introduzione di calcoli a precisione ridotta (FP8, FP4) per l’accelerazione dell’inferenza AI. Per riferimento, le prestazioni FP8 dell’H100 sono note per essere di circa 4 PFLOPS in modalità sparsity. Quindi, anche in termini di FP8, il B100 realizza un incremento approssimativo di 5 volte rispetto all’H100. Inoltre, il B100 fornisce fino a 1,8 PFLOPS in calcoli in precisione mista FP16/BF16 (senza sparsity) e 30 TFLOPS in calcoli FP64, garantendo prestazioni sufficienti per il calcolo scientifico.

Nonostante l’elevata potenza, il consumo energetico del B100 è bilanciato, con un TDP massimo di 700 W. Grazie a queste specifiche di alte prestazioni e larghezza di banda, una singola GPU B100 è in grado di caricare in memoria e elaborare modelli AI con fino a 740 miliardi di parametri – superando di gran lunga i limiti delle generazioni precedenti, come l’H100 della Hopper, che gestiva modelli con decine di miliardi di parametri. Questo evidenzia l’importanza di una grande capacità di memoria e di una larghezza di banda elevata nell’era dei modelli ultra-scalari.

Confronto: B100 vs H100 vs A100

Per comprendere le prestazioni del B100, è indispensabile confrontarlo con le generazioni precedenti. Le GPU da data center Nvidia Ampere A100 (lanciate nel 2020) e Hopper H100 (lanciate nel 2022) sono state le top performer della loro epoca.

• A100: Realizzata con processo a 7nm, integra circa 54 miliardi di transistor ed è disponibile con 40 GB o 80 GB di memoria HBM2e. In termini di calcoli FP16 Tensor, raggiunge 312 TFLOPS (senza sparsity) e per i calcoli INT8 registra 1.248 TOPS. Il prezzo di lancio del modello A100 80GB era di circa $15.000–$17.000, mentre quello del modello da 40GB era intorno a $9.000.

• H100: Realizzata con processo a 4nm, contiene oltre 80 miliardi di transistor ed è dotata di 80 GB di memoria HBM3. Secondo Nvidia, l’H100 offre una prestazione 4 volte superiore a quella dell’A100 secondo i benchmark MLPerf 3.0. In pratica, l’H100 supporta i calcoli FP8 tramite un nuovo Transformer Engine, offre più di 900 TFLOPS in FP16 e circa 4 PFLOPS in FP8 per GPU (in modalità sparsity). Il prezzo di mercato dell’H100 è salito notevolmente; in alcune regioni, come il Giappone, il prezzo ha raggiunto circa 5,43 milioni di yen (circa $36.300), mentre negli USA il prezzo medio si aggira intorno ai $30.000. Le GPU H100 PCIe ufficialmente vendute da Nvidia partono da circa $25.000.

Da questi confronti risulta evidente che il B100 rappresenta un salto generazionale con prestazioni nettamente superiori rispetto all’H100. Se l’H100 è 4 volte più veloce dell’A100, ci si può aspettare che il B100 offra fino a 10 volte più potenza di elaborazione AI rispetto all’A100. In particolare, per i calcoli di deep learning a precisione ridotta (FP8/FP4), il vantaggio del B100 è particolarmente pronunciato, rivoluzionando la velocità di addestramento e inferenza dei modelli deep learning basati su operazioni matriciali su larga scala.

B200 e Altre Varianti

Nvidia ha presentato, all’interno dell’architettura Blackwell, anche un modello di fascia alta denominato B200, oltre al B100.

• B200: Anch’esso basato su un design dual-die, con una struttura simile a quella del B100, ma con frequenze di clock più elevate e core completamente attivati, offrendo prestazioni migliorate fino al 30%. Ad esempio, in calcoli FP4, il B100 raggiunge 7 PFLOPS (dense), mentre il B200 arriva a circa 9 PFLOPS; analogamente, in FP8 il B100 fornisce 3,5 PFLOPS (dense) contro 4,5 PFLOPS del B200. In un server HGX a 8 GPU, 8 unità di B100 raggiungono un totale di 56 PFLOPS in FP8 e 112 PFLOPS in FP4, mentre 8 unità di B200 possono raggiungere 72 PFLOPS in FP8 e 144 PFLOPS in FP4. Entrambi i modelli supportano la comunicazione inter-GPU tramite NVLink di quinta generazione e NVSwitch di quarta generazione, offrendo una larghezza di banda di 1,8 TB/s, il che massimizza l’efficienza nella configurazione di cluster. Pur non essendoci ancora annunci riguardo versioni PCIe o per il mercato consumer del B100/B200, si prevede che la prossima serie GeForce RTX 50 baserà la sua architettura su Blackwell, suggerendo che prodotti derivati potrebbero comparire anche nei mercati gaming e workstation.

Analisi della Concorrenza: Google TPU e Tesla Dojo

Le principali controparti di Nvidia nel settore dell’accelerazione AI sono la serie Google TPU e l’acceleratore dedicato Tesla Dojo, sviluppati internamente per ottimizzare i carichi di lavoro AI.

Google TPU (TPU v4 / v5)

I TPU di Google sono ASIC specializzati per l’addestramento di deep learning, che sfruttano enormi unità di calcolo matriciale per raggiungere un’elevata efficienza energetica.

• TPU v4, lanciato nel 2020, offre prestazioni fino a 10 volte superiori rispetto alla generazione precedente ed è scalabile tramite pod TPU. Le presentazioni accademiche indicano che in un sistema di dimensioni comparabili, TPU v4 è 1,2–1,7 volte più veloce rispetto a Nvidia A100, consumando allo stesso tempo 1,3–1,9 volte meno energia. Nota bene: questo confronto è stato effettuato con l’A100; Google non ha confrontato direttamente TPU v4 con l’H100 più recente. (L’H100 è stato lanciato nel 2022, ma non è stato utilizzato al momento della pubblicazione dei documenti TPU v4). L’amministratore delegato di Nvidia, Jensen Huang, ha affermato che con l’H100, che è 4 volte più potente dell’A100, il vantaggio dei TPU v4 scomparirà nell’era dell’H100.

Secondo le specifiche ufficiali, TPU v4 raggiunge circa 275 TFLOPS per chip in BF16, con 32 GB di memoria HBM e una larghezza di banda di 1,6 TB/s. Un pod TPU, composto da oltre 2048 chip TPU v4, può erogare prestazioni a livello di exaflops e viene utilizzato internamente da Google per addestrare modelli di enormi dimensioni, come PaLM.

Tesla Dojo

Tesla Dojo è un supercomputer personalizzato sviluppato da Tesla per accelerare l’addestramento dell’AI per la guida autonoma.

• Il cuore di Dojo è il chip D1, realizzato con processo a 7nm, che integra 354 nodi di training (unità di calcolo) e raggiunge circa 362 TFLOPS in precisione BF16 e CFP8. Questo valore è comparabile o leggermente superiore ai 312 TFLOPS in FP16 dell’A100 di Nvidia.

• Dojo raggruppa 25 chip D1 in una “piastrella di training (Tile)”, dove ogni tile raggiunge circa 9 PFLOPS in BF16/CFP8. Collegando 36 di queste piastrelle in una configurazione 6×6 si forma un rack, e più rack insieme costituiscono il Dojo ExaPOD, progettato per raggiungere teoricamente circa 1,1 EFLOPS, secondo Tesla AI Day 2022. Tesla ha messo Dojo in funzione parzialmente dal 2023 per addestrare le reti neurali Autopilot, e prevede di investire circa 1 miliardo di dollari tra il 2024 e il 2025 per espandere la struttura.

È interessante notare che, nonostante lo sviluppo di Dojo, Tesla continua ad utilizzare ampi cluster di GPU Nvidia. Nel 2021, Tesla ha costruito un supercomputer con 5760 GPU A100 (720 nodi con 8 GPU ciascuno), corrispondente a 1,8 EFLOPS in FP16, e nel 2023 ha presentato un cluster con 10.000 GPU H100, stimati a circa 39,5 EFLOPS in FP8. Elon Musk ha affermato che se Nvidia fornirà sufficienti GPU, Tesla potrebbe anche non aver bisogno di Dojo – il che implica che la disponibilità di GPU rimane un collo di bottiglia.

Da un punto di vista prestazionale, il chip D1 di Dojo, sebbene inferiore in capacità di memoria e flessibilità rispetto alle GPU tradizionali, risulta estremamente efficiente per compiti specializzati (ad es. modelli di visione per la guida autonoma di Tesla). Al contrario, Nvidia B100 offre una versatilità più ampia per carichi di lavoro AI generali, supportata da un robusto ecosistema CUDA, rendendolo la scelta preferita per la maggior parte dei progetti di ricerca e industriali al di fuori di Google e Tesla.

Prospettive per l’Utilizzo del B100 nelle Serie GPT e Grok

L’arrivo delle GPU di ultima generazione solleva grandi aspettative riguardo al loro impatto nello sviluppo di modelli linguistici di grande scala (LLM).

• Utilizzo nella Serie GPT: GPT-3 (175B), lanciato nel 2020, è un modello gigantesco con 175 miliardi di parametri, addestrato con circa 10.000 GPU Nvidia V100. GPT-4, presentato nel 2023, è stato addestrato con circa 25.000 GPU A100 per un periodo continuo di 90–100 giorni, cioè circa 70 volte la potenza di calcolo impiegata per GPT-3. Questo evidenzia l’esponenziale crescita dei requisiti GPU ad ogni generazione.

• Aspettative per GPT-5 e Modelli Futuri: Anche se non esistono dettagli ufficiali, si prevede che il prossimo modello richiederà almeno 5 volte più potenza di calcolo rispetto a GPT-4. In uno scenario del genere, Nvidia B100, con prestazioni fino a 5 volte superiori rispetto all’A100, offrirebbe un vantaggio enorme – consentendo addestramenti più rapidi con lo stesso numero di GPU o supportando modelli ancora più grandi nello stesso arco temporale. Ad esempio, se GPT-4 fu addestrato con 25.000 A100 in 3 mesi, teoricamente 100.000 B100 potrebbero ottenere lo stesso risultato, oppure 25.000 B100 potrebbero essere usate per addestrare un modello ancora più imponente.

Serie xAI Grok e B100

xAI, l’azienda AI guidata da Elon Musk fondata nel 2023, ha sviluppato il proprio modello linguistico chiamato Grok. La versione attuale, Grok-3, considerata una sfida ai livelli prestazionali di GPT-4, è stata addestrata utilizzando ben 100.000 GPU H100 nel cluster Dojo di Tesla a Memphis, Tennessee. La potenza di calcolo di Grok-3 è stimata essere 10 volte superiore a quella della generazione precedente, e Musk ha dichiarato che si tratta di una delle “AI più intelligenti sulla Terra”. xAI prevede di espandere ulteriormente il suo supercomputer Colossus, con l’ambizione di raggiungere in futuro 200.000 – e infine 1 milione di GPU. Tale scala non solo rappresenterebbe la più grande al mondo, ma richiederebbe anche un investimento di circa 25–30 miliardi di dollari (circa 33–40 bilioni di KRW). Musk sostiene che tale investimento garantirà una potenza di calcolo senza precedenti – fino a 5 volte superiore a quella ottenibile con 200.000 GPU – e assicurerà la leadership nello sviluppo dell’AI.

In questo contesto, l’introduzione del B100 potrebbe essere decisiva anche per xAI. Sebbene Grok-3 sia attualmente basato su H100, è probabile che, a partire dalla fine del 2025, quando il B100 entrerà in produzione di massa, xAI lo adotterà per la prossima generazione di modelli Grok. Con le impressionanti prestazioni del B100, xAI potrebbe sostituire parte delle GPU previste con un numero inferiore di B100 mantenendo o migliorando le prestazioni. Ad esempio, se un’attività richiedeva precedentemente 100.000 H100, teoricamente 100.000 B100 potrebbero offrire un incremento prestazionale di 5 volte, permettendo a xAI, con un cluster di 100.000–200.000 B100, di superare in prestazioni concorrenti come OpenAI.

È importante notare che questi scenari dipendono dalla reale disponibilità e dal calendario di produzione del B100. Secondo la roadmap ufficiale di Nvidia, è previsto che un modello successivo della serie Blackwell (basato sull’architettura Rubin) venga lanciato alla fine del 2025 o all’inizio del 2026. Ciò significa che, quando xAI raggiungerà il suo obiettivo di 1 milione di GPU, anche le GPU di nuova generazione (ad esempio, R100 basate su Rubin) potranno essere considerate. Tuttavia, a breve termine, nel 2025–2026, il B100 probabilmente rimarrà l’opzione più potente e diventerà lo strumento chiave per l’addestramento dei modelli AI ultra-scala, sia per la serie GPT che per la serie Grok.

Prospettive per il Successore di Blackwell: L’Architettura Rubin

Nvidia ha storicamente aggiornato le sue architetture GPU per data center ogni due anni (Ampere → Hopper → Blackwell) e si vocifera già che la prossima generazione sarà denominata “Rubin”. Il nome omaggia l’astronoma Vera Rubin ed è previsto che venga adottato nelle future GPU AI di Nvidia.

Caratteristiche e Miglioramenti Previsti dell’Architettura Rubin:

• Processo di Fabbricazione Più Fine: Secondo i media, le GPU della generazione Rubin (provvisoriamente denominate R100) utilizzeranno il processo a 3nm di TSMC (N3), garantendo una migliore efficienza energetica e una densità di integrazione superiore rispetto al processo a 4nm del B100 Blackwell (4N). Questo è particolarmente importante poiché il B100 ha già un consumo energetico (TDP) di quasi 700 W, mettendo a dura prova i sistemi di raffreddamento e l’alimentazione.

• Design Esteso dei Chiplet: Si ipotizza che le GPU Rubin adotteranno un design a quattro chiplet anziché il design dual-die del B100, permettendo di integrare una maggiore area in silicio in un unico pacchetto per massimizzare le prestazioni. Nvidia ha già utilizzato la tecnologia di imballaggio CoWoS-L per unire due chip nel B100, e in Rubin questa tecnologia dovrebbe essere ulteriormente sviluppata per collegare in modo efficiente quattro chip, aumentando così la larghezza di banda.

• Nuova Tecnologia di Memoria (HBM4): È probabile che le GPU Rubin integreranno per la prima volta la tecnologia HBM4. Invece dei consueti stack 6-Hi di HBM3(e), Rubin potrebbe essere dotata di 8 stack di HBM4, aumentando significativamente sia la capacità di memoria che la larghezza di banda. Sebbene lo standard non sia ancora definitivo, si prevede che ogni stack offrirà oltre 32 GB di capacità e I/O più veloce. Questo potrebbe portare la capacità totale di memoria per GPU Rubin a superare i 256 GB, con una larghezza di banda superiore a 10 TB/s.

• Integrazione con il Processore Grace: Nvidia sta sviluppando il processore datacenter basato su Arm, Grace, e prevede di integrarlo con le sue GPU in un modulo integrato Grace+Rubin (codename GR200). Tale integrazione ridurrebbe la latenza tra CPU, memoria e GPU e aumenterebbe la larghezza di banda, essenziale per gestire i vasti volumi di dati richiesti per l’addestramento di modelli AI massivi.

• Prestazioni e Data di Lancio: Secondo l’analista Mitch Kou, la prima GPU basata su Rubin (R100) dovrebbe iniziare la produzione di massa nel Q4 del 2025, con le consegne ai primi grandi provider cloud previste per l’inizio del 2026. Sebbene non siano ancora state rivelate cifre precise, ci si aspetta un aumento delle prestazioni di 2–3 volte rispetto al B100. Sarà inoltre fondamentale superare le sfide legate al consumo energetico e ai colli di bottiglia della memoria, con ulteriori miglioramenti nell’architettura degli acceleratori (ad es. ottimizzazioni per TF32/FP8 e una Transformer Engine 2.0 più efficiente).

In sintesi, l’architettura Rubin – grazie alla combinazione di un processo di fabbricazione più fine, un design chiplet esteso e tecnologie avanzate di memoria – è destinata ad aprire una nuova era nel calcolo AI. Dal 2026 in poi, queste GPU diventeranno centrali per l’addestramento dei modelli AI di prossima generazione, come GPT-6 o Grok-5, fornendo una potenza di calcolo ben oltre gli standard attuali.

Analisi della Visione di Elon Musk: La Supercomputer da 1 Milione di GPU

Come accennato in precedenza nella serie Grok, Elon Musk ha pubblicamente annunciato la sua ambiziosa visione di costruire una supercomputer AI composta da 1 milione di GPU. In questa sezione esaminiamo il contesto e il significato di questa visione.

La società xAI di Musk sta attualmente costruendo un supercomputer, denominato Colossus, che ha già addestrato Grok-3 utilizzando 100.000 GPU H100. Il piano è di espandere il sistema fino a circa 200.000 GPU, con l’obiettivo finale di raggiungere 1 milione di GPU – una scala senza precedenti. Analizziamo i vari aspetti:

• Potenza di Calcolo: Se venissero impiegate 1 milione di GPU di livello H100, si potrebbero teoricamente ottenere fino a 4 exaflops (EFLOPS) in FP8 (dato che una H100 offre circa 4 PFLOPS in FP8; 1.000.000 × 4 PFLOPS = 4 EFLOPS). Questa potenza è molteplici volte superiore a quella della supercomputer più potente attualmente esistente, Frontier (1,1 EFLOPS in FP64), e rappresenta un record assoluto per il calcolo AI. Anche con B100 o future GPU Rubin, la potenza teorica potrebbe raggiungere quasi 10 EFLOPS.

• Costi: L’acquisto e l’operatività di 1 milione di GPU richiederebbero investimenti enormi. Se una H100 costa circa $25.000 per unità, 1 milione di unità costerebbero circa $25–$30 miliardi (circa 33–40 bilioni di KRW). A questi si aggiungono i costi per infrastrutture, sistemi di raffreddamento, personale e manutenzione, portando l’investimento totale a oltre 50 bilioni di KRW. Per fare un confronto, i più grandi data center investono annualmente circa 10 bilioni di KRW, il che dimostra che il progetto di Musk è un’iniziativa di investimento astronomico.

• Necessità e Utilizzo: Perché sono necessarie così tante GPU? Musk sostiene che la prossima generazione di AI dovrà essere molto più grande e intelligente rispetto ai modelli attuali come ChatGPT o Grok-3, il che richiede una potenza di calcolo esponenzialmente maggiore. Egli identifica due pilastri fondamentali per la performance dei modelli AI: la scala del modello (scale) e il volume di dati (data), sottolineando che i dati di alta qualità sono in via di esaurimento. Per compensare ciò, è necessario utilizzare enormi quantità di dati sintetici o dati reali su vasta scala (ad esempio, video di guida autonoma di Tesla). Di conseguenza, la potenza di calcolo deve essere aumentata drasticamente, e una supercomputer con 1 milione di GPU è la soluzione.

• Sfide Tecniche: Collegare 1 milione di GPU in un singolo cluster comporta sfide tecniche considerevoli. Gli algoritmi di apprendimento distribuito sono stati testati fino a decine di migliaia di nodi, ma sincronizzare e ottimizzare la comunicazione tra 1 milione di nodi rappresenta una sfida completamente nuova. Nvidia ha già esperienza nel collegare centinaia fino a migliaia di GPU con NVSwitch e InfiniBand HDR/NDR, ma scalare fino a 1 milione richiede soluzioni rivoluzionarie in termini di topologia di rete, ottimizzazione software e tolleranza agli errori.

• In Sintesi: Se la visione di Elon Musk per una supercomputer con 1 milione di GPU diventa realtà, questo sarà un megaprogetto storico che stabilirà un nuovo standard per la potenza di calcolo AI. Ciò offrirebbe un vantaggio infrastrutturale senza precedenti rispetto a concorrenti come OpenAI e Google, fungendo da catalizzatore per lo sviluppo di modelli AI su una scala completamente nuova. Allo stesso tempo, enormi investimenti e sfide tecniche dovranno essere superati, così come i rischi geopolitici legati alla fornitura di chip AI avanzati.

DeepSeek e le Iniziative Informali di Acquisto di GPU in Cina

In Cina, nonostante le restrizioni all’esportazione imposte dagli Stati Uniti, si sono registrate mosse per ottenere GPU AI avanzate di Nvidia (come l’H100) attraverso canali alternativi, al fine di sviluppare modelli AI ultra-scalari. Un esempio notevole è rappresentato dalla startup DeepSeek.

Panoramica di DeepSeek e Uso delle GPU:

• DeepSeek è stata fondata nel 2023 come startup AI in Cina, originariamente nata come progetto di ricerca AI presso High-Flyer Hedge Fund, un istituto finanziario cinese. High-Flyer aveva già acquistato preventivamente 10.000 GPU A100 nel 2021 per il trading algoritmico, e da quel momento DeepSeek è stata separata per sviluppare modelli AI più ampi.

• Nel 2024, DeepSeek ha presentato il suo modello linguistico ultra-scalare DeepSeek V3, che conta 671 miliardi di parametri, attirando notevole attenzione. È sorprendente il fatto che affermino di aver addestrato questo modello con soli 2048 GPU H800 in appena 2 mesi. L’H800 è una versione modificata dell’H100 con larghezza di banda ridotta per conformarsi alle regole statunitensi sull’esportazione, ma con la stessa potenza di calcolo di una scheda da 700W.

• Pur non avendo specificato come abbiano potuto addestrare così rapidamente un modello così grande con un numero limitato di GPU, DeepSeek sostiene di essere 11 volte più efficiente rispetto al tempo GPU impiegato per l’addestramento di Llama3 di Meta (4050 miliardi di parametri). Questo suggerisce l’uso di hardware ancora più potente, sebbene non dichiarato pubblicamente.

Nel gennaio 2025, Bloomberg e altri media hanno riportato che il governo statunitense sta indagando sulla possibilità che DeepSeek abbia importato illegalmente GPU Nvidia. In particolare, ci sono accuse secondo cui DeepSeek avrebbe creato una società fittizia a Singapore per aggirare il controllo statunitense e contrabbandare decine di migliaia di GPU H100. I dati finanziari di Nvidia mostrano che la quota delle vendite tramite Singapore è passata dal 9 % al 22 % in due anni, il che potrebbe indicare l’esistenza di tale canale. Le autorità statunitensi, incluso il Dipartimento del Commercio e l’FBI, stanno indagando, mentre Nvidia afferma che l’aumento è dovuto a effetti “bill-to” per la rivendita in altre regioni.

Secondo analisi indipendenti, si stima che DeepSeek possieda circa 50.000 GPU di generazione Hopper, di cui circa 10.000 sono H800 acquisiti legalmente, 10.000 sono H100 ottenuti prima delle sanzioni o tramite canali informali, e il resto consiste in altri modelli come l’H20, progettati per il mercato cinese (l’H20 è una versione attenuata della Hopper, con oltre 1 milione di unità prodotte nel 2024). Queste GPU vengono impiegate da High-Flyer e DeepSeek per una gamma di applicazioni che vanno dal trading AI alla ricerca su modelli linguistici ultra-scalari, evidenziando la competizione globale per l’hardware AI più avanzato.

Panoramica dei Prezzi per l’Hardware AI (2023–2025, Stime di Mercato)

• Nvidia A100 40GB: circa $8.000–$10.000

• Nvidia A100 80GB: circa $15.000–$17.000

• Nvidia H100 (80GB, SXM5): circa $25.000–$35.000

• Nvidia B100: Prezzo stimato tra $30.000 e $40.000+

• Nvidia B200: Prezzo previsto oltre $40.000

• Google TPU v4: Non venduto come prodotto; disponibile tramite Google Cloud, con un valore superiore a $10.000 per modulo

• Tesla Dojo D1-chip: Prezzo non divulgato (utilizzato internamente da Tesla)

• Nvidia H800 (per il mercato cinese): circa ￥200.000 (stima per il mercato cinese, equivalente a circa 3,6 milioni di KRW; il tasso di cambio può variare)

• Nvidia H20 (per il mercato cinese): Prezzo stimato intorno a $10.000

I prezzi variano in base alla situazione di mercato e alla domanda. Durante il boom AI, anche le GPU usate hanno talvolta superato i prezzi delle nuove unità. Sebbene i prezzi possano stabilizzarsi con il lancio massiccio del B100 nel 2025 e l’ingresso della concorrenza da parte di AMD e Intel, al momento l’acquisizione di chip AI richiede investimenti enormi da parte delle aziende.

Conclusione

Il Nvidia Blackwell B100 si presenta come una vera e propria svolta nell’era delle capacità di calcolo AI estreme. Con un miglioramento delle prestazioni fino a 5 volte superiore a quella dell’H100 e una maggiore capacità di memoria e larghezza di banda, il B100 diventerà un’infrastruttura fondamentale per addestrare i modelli ultra-scalari della prossima generazione, come quelli successivi a GPT-4. Sebbene esistano soluzioni specializzate come Google TPU e Tesla Dojo, la versatilità e il robusto ecosistema di Nvidia rendono improbabile che il B100 venga eguagliato nel breve termine.

Progetti AI di punta, quali GPT di OpenAI e Grok di xAI, sono destinati a evolversi più rapidamente, a modelli di dimensioni maggiori e con maggiore intelligenza grazie all’utilizzo del B100 e delle successive GPU. In particolare, la visione di Elon Musk per una supercomputer con 1 milione di GPU, se realizzata, farà decollare esponenzialmente la curva delle prestazioni AI. Allo stesso tempo, il caso DeepSeek dimostra come la competizione globale per l’hardware AI avanzato e le strategie per aggirare le restrizioni commerciali diventino sempre più intense, richiedendo considerazioni non solo tecnologiche ma anche politiche e strategiche.

In definitiva, il motto “GPU migliori creano AI più potente” rimane valido per il prossimo futuro. Il Nvidia Blackwell B100 e il suo successore Rubin offriranno nuove opportunità e sfide all’industria AI, e il modo in cui verranno sfruttati determinerà il divario nelle capacità AI tra le aziende e i paesi. Ricercatori e industria devono monitorare attentamente queste roadmap hardware e continuare a innovare nelle architetture dei modelli e nelle ottimizzazioni per generare risultati creativi e significativi. Nonostante la forte concorrenza, ci si augura che questi progressi tecnologici conducano a sistemi AI sempre più capaci, a beneficio dell’umanità.

NVIDIA GTC 2025: Analisi e Approfondimenti

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