NVIDIA supporta la SSI di Ilya Sutskever mentre si prepara a scalare il calcolo di 10 volte
Il laboratorio segreto di Ilya Sutskever, **Safe Superintelligence Inc. (SSI)**, ha stretto una partnership strategica a lungo termine con NVIDIA. Le due aziende hanno annunciato il 27 luglio 2026 che NVIDIA ha effettuato un investimento sostanziale in SSI e concederà al laboratorio l'accesso alla sua piattaforma di calcolo di nuova generazione **Vera Rubin**. Complessivamente, si prevede che l'investimento e l'accesso hardware aumenteranno la potenza di calcolo disponibile per SSI di circa un ordine di grandezza. L'annuncio di SSI è stato ancora più diretto: la comp
NVIDIA Sostiene la SSI di Ilya Sutskever mentre si Prepara a Scalare il Potere di Calcolo di 10x
Introduzione
Il laboratorio di IA segreto di Ilya Sutskever, Safe Superintelligence Inc. (SSI), ha stipulato una partnership strategica a lungo termine con NVIDIA.
Le due aziende hanno annunciato il 27 luglio 2026 che NVIDIA ha effettuato un investimento sostanziale in SSI e concederà al laboratorio l'accesso alla sua piattaforma di calcolo di prossima generazione Vera Rubin. Insieme, l'investimento e l'accesso all'hardware dovrebbero aumentare la potenza di calcolo disponibile di SSI di circa un ordine di grandezza.
L'annuncio di SSI è stato ancora più diretto: l'azienda ha dichiarato che la sua ricerca ha raggiunto un punto in cui valeva la pena scalare.
SSI ha dichiarato che la partnership con NVIDIA contribuirà ad aumentare la sua capacità di calcolo di 10 volte nei prossimi 12 mesi.
Sutskever ha riassunto il momento in un breve post:
"È tempo di scalare quella SSI."
Le aziende non hanno divulgato i termini finanziari nel loro annuncio ufficiale. Reuters, citando una persona informata sull'accordo, ha riferito che l'investimento azionario di NVIDIA è di 5 miliardi di dollari. Bloomberg aveva precedentemente riportato la stessa cifra.
Nota di accuratezza: L'importo di 5 miliardi di dollari è una cifra riportata, non un numero divulgato da NVIDIA o SSI nell'annuncio ufficiale della partnership.
SSI e NVIDIA Formano un'Alleanza a Lungo Termine
Safe Superintelligence è stata lanciata nel giugno 2024 da Ilya Sutskever, Daniel Gross e Daniel Levy con un obiettivo insolitamente ristretto: costruire una superintelligenza sicura senza essere distratti dai normali cicli di prodotto.
Il sito web dell'azienda riflette ancora questa attenzione.
SSI si descrive come un laboratorio "diretto" focalizzato su un unico prodotto: la superintelligenza sicura.
A differenza della maggior parte delle aziende di IA all'avanguardia, SSI non ha trascorso gli ultimi due anni a rilasciare chatbot, API per sviluppatori, schede modello, demo pubbliche o articoli di ricerca.
La sua strategia dichiarata è quella di lavorare su capacità e sicurezza insieme come problemi tecnici, mantenendo l'azienda isolata dalla pressione commerciale a breve termine.
Questo rende la partnership con NVIDIA particolarmente notevole. Il produttore di chip afferma di aver deciso di approfondire la relazione dopo aver ricevuto un raro accesso
ricerca.
Secondo l'annuncio ufficiale di NVIDIA, SSI ha trascorso gli ultimi due anni perseguendo una nuova direzione di ricerca volta a creare un'IA potente che rimanga saldamente allineata.
L'amministratore delegato di NVIDIA, Jensen Huang, ha dichiarato che Sutskever è stato responsabile di scoperte fondamentali nell'IA moderna, a partire da AlexNet, e ha affermato che NVIDIA è ansiosa di vedere cosa SSI potrà scoprire utilizzando la piattaforma Vera Rubin.
La dichiarazione di Sutskever si è concentrata sullo stesso punto:
"Abbiamo una ricerca che merita di essere ampliata, e avere accesso a un grande computer NVIDIA ce lo permetterà."
Vera Rubin Offre a SSI Molta Più Potenza di Calcolo
La partnership garantisce a SSI l'accesso alla nuova piattaforma Vera Rubin di NVIDIA.
NVIDIA afferma che Vera Rubin è progettata per l'addestramento e l'inferenza su larga scala, in particolare per modelli con trilioni di parametri, carichi di lavoro a contesto lungo, sistemi di esperti misti e IA agentiva.
Per SSI, il numero importante non è un punteggio di benchmark, ma la capacità.
L'azienda afferma che la combinazione dell'investimento di NVIDIA e dell'accesso a Vera Rubin le permetterà di espandere la propria potenza di calcolo di circa 10 volte.
L'annuncio sui social media di SSI afferma che questo aumento è previsto nei prossimi 12 mesi.
NVIDIA e SSI collaboreranno anche all'evoluzione tecnica delle attuali e future piattaforme informatiche NVIDIA, con SSI che fornirà feedback basati sulla propria ricerca sull'IA.
Un Investimento Azionario Segnalato di 5 Miliardi di Dollari
Il comunicato stampa ufficiale descrive l'investimento di NVIDIA solo come "sostanziale".
Reuters ha successivamente riportato che l'investimento azionario vale 5 miliardi di dollari, citando una persona informata sull'operazione.
Se accurato, rappresenterebbe un investimento strategico insolitamente grande in un'azienda che non ha ancora rilasciato un prodotto commerciale.
La partnership sarebbe stata messa a punto nell'arco di poche settimane.
Questa velocità è parte di ciò che rende la storia interessante: NVIDIA sembra aver acquisito sufficiente fiducia dall'accesso privato alla ricerca di SSI per impegnare sia capitale che la scarsa infrastruttura informatica di prossima generazione.
Perché gli Investitori Hanno Sostenuto SSI Prima di Vedere un Prodotto
SSI ha attratto grandi quantità di capitale nonostante abbia rivelato molto poco pubblicamente.
A settembre 2024, circa tre mesi dopo il suo lancio, l'azienda ha raccolto più di 1 miliardo di dollari a una valutazione segnalata di circa 5 miliardi di dollari.
Tra gli investitori figuravano Andreessen Horowitz, Sequoia Capital, DST Global, SV Angel e NFDG.
All'epoca, SSI ha dichiarato che il denaro sarebbe stato utilizzato principalmente per acquisire capacità di calcolo e reclutare ricercatori e ingegneri.
Ad aprile 2025, secondo quanto riportato, l'azienda ha raccolto altri 2 miliardi di dollari a una valutazione di 32 miliardi di dollari. Greenoaks ha guidato il round, con la partecipazione di investitori tra cui Andreessen Horowitz e Lightspeed. Anche Alphabet e NVIDIA hanno sostenuto l'azienda.
Ciò significa che SSI ha raggiunto una valutazione privata di 32 miliardi di dollari senza rilasciare un modello, un prodotto o una tabella di marcia tecnica pubblica convenzionale.
Parte della spiegazione risiede nel curriculum di Sutskever.
È stato uno degli autori di AlexNet, la rete neurale del 2012 che ha contribuito a stabilire il deep learning come approccio dominante nella visione artificiale. In seguito ha lavorato a Google Brain e ha contribuito alla ricerca, tra cui
sequence-to-sequence learning e AlphaGo.
Nel 2015, ha co-fondato OpenAI, diventandone il chief scientist. Ha partecipato a diverse generazioni della ricerca sui modelli su larga scala dell'azienda prima di lasciarla nel maggio 2024.
Un mese dopo, ha lanciato SSI.
La nuova società è stata volutamente progettata per evitare la tensione commerciale che deriva dal rilasciare prodotti di consumo mentre si persegue contemporaneamente una ricerca avanzata sull'IA.
Il suo sito web recita:
“SSI è la nostra missione, il nostro nome e l'intera nostra roadmap di prodotto.”
Questa rimane essenzialmente l'unica descrizione pubblica di ciò che l'azienda sta costruendo.
Cosa Ha Visto NVIDIA?
Questa è la più grande domanda senza risposta.
SSI non ha pubblicato quasi nulla riguardo alla sua ricerca attuale.
Non esiste un modello pubblico, nessun articolo dettagliato sull'architettura, nessuna tabella di benchmark e nessuna demo tecnica che consenta a persone esterne di valutare autonomamente il lavoro alla base della partnership.
L'annuncio di NVIDIA, tuttavia, contiene un'affermazione insolitamente specifica: l'azienda ha ricevuto un raro accesso alla ricerca gelosamente custodita di SSI prima di decidere di accelerare la partnership.
NVIDIA afferma che SSI stava sviluppando “una nuova direzione di ricerca” mirata a un'IA potente e robustamente allineata.
SSI, d'altra parte, dichiara che la ricerca ha ora raggiunto il punto in cui è giustificato aumentarne la scala.
Queste dichiarazioni sono significative, ma sono pur sempre descrizioni provenienti dalle due aziende direttamente coinvolte nella transazione.
Senza un articolo, un modello o un esperimento riproducibile, gli esterni non possono ancora determinare:
- Qual è effettivamente la nuova direzione di ricerca
- Se modifica l'architettura del modello
- Se modifica gli obiettivi di addestramento
- Se si basa su nuovi dati o dati sintetici
- Se modifica il post-addestramento o l'apprendimento per rinforzo
- In che modo il suo approccio alla sicurezza differisce dalle tecniche di allineamento esistenti
- Quali prove hanno convinto NVIDIA che il lavoro dovesse essere ampliato
Per ora, il segnale pubblico più forte è la volontà di NVIDIA di impegnare sia finanziamenti che accesso a Vera Rubin.
Il Ritorno dello Scaling
La partnership è particolarmente sorprendente a causa della lunga associazione di Sutskever con l'idea di ampliare i sistemi di IA.
Nel 2020, i ricercatori di OpenAI hanno pubblicato un lavoro che mostrava come la perdita dei modelli linguistici seguisse relazioni prevedibili di legge di potenza con la dimensione del modello, la dimensione del dataset e la potenza di calcolo dell'addestramento.
Quella linea di ricerca ha contribuito a rafforzare una strategia a livello di settore: se modelli più grandi, addestrati su più dati e con più potenza di calcolo, migliorano in modo prevedibile, allora uno dei modi più affidabili per costruire sistemi più potenti è ampliarli.
GPT-3 è diventata una delle dimostrazioni più evidenti di questo approccio.
Negli anni successivi, lo scaling ha guidato cicli di addestramento sempre più grandi in OpenAI, Google DeepMind, Anthropic, Meta, xAI e altri laboratori.
Più recentemente, tuttavia, il settore ha dibattuto se il normale scaling pre-addestrativo stia producendo rendimenti decrescenti. I gruppi di ricerca hanno esplorato sempre di più il ragionamento, l'apprendimento per rinforzo, i dati sintetici, il calcolo a tempo di test, l'addestramento multimodale e nuove architetture.
Lo stesso Sutskever ha sostenuto pubblicamente che l'IA sta entrando in un periodo in cui la ricerca fondamentale conta di nuovo.
Questo rende la sua ultima linea di ricerca particolarmente interessante.
SSI non è
Afferma semplicemente di volere più GPU.
Dice di aver inizialmente speso circa due anni alla ricerca di una direzione di ricerca, e ora crede che quella direzione meriti più potenza di calcolo.
In altre parole, la sequenza sembra essere:
- Trovare un nuovo approccio di ricerca.
- Testarlo privatamente.
- Decidere che è abbastanza promettente da essere scalato.
- Espandere la potenza di calcolo di circa 10 volte.
Questo è diverso dallo scalare un'architettura invariata semplicemente perché è disponibile più hardware.
Una Nuova Curva di Scaling — o Solo un Esperimento Più Grande?
Il rapporto originale inquadra la partnership con NVIDIA come il ritorno di Sutskever nell'“arena dello scaling.”
Questa interpretazione è plausibile, ma le prove disponibili non ci dicono ancora esattamente cosa SSI intenda scalare.
Potrebbe coinvolgere un addestramento convenzionale all'avanguardia. Potrebbe anche coinvolgere un diverso obiettivo di apprendimento, architettura, meccanismo di sicurezza o processo post-addestramento.
La distinzione è importante.
Un aumento di 10x della potenza di calcolo diventa strategicamente importante solo se il metodo sottostante ne trae beneficio.
La dichiarazione pubblica di SSI suggerisce che l'azienda crede di aver superato quella soglia.
NVIDIA sembra abbastanza convinta da aiutare a fornire l'infrastruttura.
Il resto della comunità AI deve ancora attendere prove.
Domande Frequenti
Cos'è Safe Superintelligence Inc.?
Safe Superintelligence Inc., o SSI, è un'azienda di ricerca AI fondata nel 2024 da Ilya Sutskever, Daniel Gross e Daniel Levy. Il suo obiettivo dichiarato è costruire una superintelligenza sicura senza essere distratta da prodotti di consumo o cicli di prodotto a breve termine.
NVIDIA ha investito ufficialmente 5 miliardi di dollari in SSI?
NVIDIA ha confermato ufficialmente di aver fatto un investimento sostanziale, ma non ha rivelato l'importo. Reuters ha riportato un investimento azionario di 5 miliardi di dollari basandosi su una persona informata dell'accordo.
Quanto aumenterà SSI la sua potenza di calcolo?
NVIDIA afferma che la partnership aumenterà la capacità di calcolo di SSI di un ordine di grandezza. L'annuncio di SSI descrive ciò come un aumento di circa 10x nei prossimi 12 mesi.
Quale hardware utilizzerà SSI?
SSI avrà accesso alla piattaforma Vera Rubin di NVIDIA. Vera Rubin è la piattaforma di calcolo AI di nuova generazione di NVIDIA per l'addestramento e l'inferenza su larga scala.
SSI ha rilasciato un modello?
Al momento della preparazione di questo articolo, nessun modello pubblico di SSI era disponibile. L'azienda ha anche rilasciato pochissime informazioni tecniche sulla sua ricerca.
Perché SSI è valutata così tanto senza un prodotto?
Gli investitori sembrano scommettere pesantemente sul track record di ricerca di Ilya Sutskever e sul potenziale di SSI di produrre una grande svolta nell'AI. Secondo quanto riferito, l'azienda ha raggiunto una valutazione di 32 miliardi di dollari in un round di finanziamento del 2025.
Cosa ha visto NVIDIA nella ricerca di SSI?
NVIDIA afferma di aver ricevuto un accesso raro al lavoro strettamente custodito di SSI prima di entrare nella partnership. Le aziende non hanno divulgato pubblicamente i dettagli della ricerca sottostante.
SSI sta semplicemente scalando un modello linguistico più grande?
Ciò non è stato confermato. SSI afferma di aver sviluppato una nuova direzione di ricerca che ora vale la pena scalare, ma non ha descritto pubblicamente l'architettura o il metodo di addestramento.
Strumenti Correlati
- [Safe Superintelligence Inc.
](https://ssi.inc/): Sito ufficiale e dichiarazione di missione pubblica di SSI.
- NVIDIA Vera Rubin: Piattaforma di nuova generazione di NVIDIA per l’addestramento e l’inferenza AI su larga scala.
- NVIDIA Developer: Risorse tecniche per il calcolo accelerato e l’infrastruttura AI di NVIDIA.
- Google Cloud TPU: Piattaforma acceleratrice AI appositamente progettata da Google, utilizzata anche da SSI.
- JAX: Framework di calcolo numerico ad alte prestazioni ampiamente utilizzato per la ricerca AI su larga scala.
- PyTorch: Framework open-source per il machine learning utilizzato per la ricerca e l’addestramento di modelli su larga scala.
Link correlati
- Annuncio ufficiale della partnership tra NVIDIA e SSI: Comunicato ufficiale di NVIDIA del 27 luglio che copre l’investimento, l’accesso a Vera Rubin e l’espansione computazionale di 10 volte.
- Sito ufficiale di Safe Superintelligence: Dichiarazione di missione originale e descrizione aziendale di SSI.
- Reuters: NVIDIA investirà 5 miliardi di dollari in SSI: Reportage indipendente sull’importo dell’investimento e sulla transazione.
- Leggi di scala di OpenAI per i modelli linguistici neurali: Ricerca del 2020 che ha formalizzato le relazioni empiriche chiave tra prestazioni del modello, potenza di calcolo, dati e scala.
- Articolo su GPT-3: Articolo che descrive GPT-3 e i miglioramenti prestazionali ottenuti aumentando la scala dei modelli linguistici.
Riepilogo
NVIDIA e SSI hanno stretto una partnership strategica a lungo termine che garantisce al laboratorio di Ilya Sutskever l’accesso ai sistemi Vera Rubin e una capacità aggiuntiva sufficiente ad aumentare la sua potenza di calcolo di circa 10 volte.
Le aziende hanno ufficialmente reso noto un sostanziale investimento di NVIDIA, ma non l’importo. Reuters riporta che l’investimento azionario vale 5 miliardi di dollari.
La parte più importante dell’annuncio potrebbe essere la spiegazione di SSI: dopo quasi due anni di ricerca estremamente riservata, il laboratorio ritiene ora che il suo lavoro abbia raggiunto una fase in cui un’ulteriore scalabilità è giustificata.
La partnership non rivela cosa SSI abbia scoperto, ma fornisce all’azienda la potenza di calcolo necessaria per verificare se quella direzione di ricerca privata continui a migliorare su larga scala.