NVIDIA scommette doppiamente sull'IA: investe 5 miliardi di dollari nella SSI di Ilya Sutskever e potrebbe fornire 250 miliardi di dollari a OpenAI
NVIDIA sta scommettendo in due modi distinti sul futuro dell'intelligenza artificiale all'avanguardia. La prima scommessa è già ufficializzata: Safe Superintelligence Inc. (SSI), il laboratorio segreto di IA guidato dal cofondatore di OpenAI ed ex chief scientist **Ilya Sutskever**, ha stretto una partnership strategica a lungo termine con NVIDIA. NVIDIA ha confermato pubblicamente un investimento in SSI, offrendo accesso anticipato alla prossima piattaforma **Vera Rubin**. Successivamente, Reuters ha riportato, citando una fonte informata, che l'importo dell'investimento azionario è di **5 miliardi di dollari**.
La doppia scommessa AI di NVIDIA: 50 miliardi di dollari per SSI di Ilya Sutskever e un possibile investimento da 2500 miliardi per coprire OpenAI
Introduzione
NVIDIA sta scommettendo in due modi molto diversi sul futuro dell'IA all'avanguardia.
La prima è già stata formalizzata: Safe Superintelligence Inc. (SSI) , il laboratorio segreto di IA guidato dal co-fondatore ed ex capo scienziato di OpenAI Ilya Sutskever, ha stretto una partnership strategica a lungo termine con NVIDIA. NVIDIA ha confermato pubblicamente un investimento in SSI e le ha garantito l'accesso alla sua piattaforma di prossima generazione Vera Rubin. Reuters ha successivamente riportato, citando fonti a conoscenza dei fatti, che l'investimento azionario ammonta a 50 miliardi di dollari.
La seconda operazione è molto più grande, ma non ancora definitiva.
Il Wall Street Journal ha riferito che NVIDIA sta trattando per fornire una garanzia di finanziamento di circa 2500 miliardi di dollari per un progetto di data center OpenAI previsto nel sud dell'Ohio. L'impianto potrebbe alla fine richiedere circa 10 gigawatt di energia, con un costo totale, inclusi i chip interni, superiore a 5000 miliardi di dollari.
Queste due mosse puntano in direzioni diverse.
SSI rappresenta una scommessa su un nuovo percorso di ricerca per l'IA avanzata; OpenAI rappresenta il percorso dell'espansione su larga scala: infrastrutture enormi, immense esigenze energetiche e continua estensione delle capacità di training e inferenza dei modelli.
NVIDIA sembra interessata a entrambe.
Il ritorno di Ilya Sutskever con la partnership NVIDIA
Dalla fondazione di SSI nel 2024, Sutskever ha mantenuto un profilo pubblicamente molto basso.
Il sito web dell'azienda descrive ancora una missione ristretta:
Costruire una superintelligenza sicura sarà l'unico prodotto e obiettivo dell'azienda.
A differenza di molte startup AI, SSI non ha costruito la sua immagine pubblica attorno a chatbot, piattaforme per sviluppatori, applicazioni consumer o prodotti enterprise.
Non è un caso.
L'azienda afferma di volere che il suo modello di business, gli investitori e l'organizzazione tecnologica siano tutti allineati attorno a un obiettivo di ricerca a lungo termine, piuttosto che a cicli di prodotto a breve termine.
Il 27 luglio 2026, questo periodo di relativo silenzio è stato interrotto dall'annuncio congiunto di SSI e NVIDIA.
Le due società hanno dichiarato di aver stabilito una partnership strategica a lungo termine, che aumenterà significativamente l'accesso di SSI alle risorse di calcolo.
NVIDIA ha anche effettuato un investimento.
L'annuncio ufficiale non ha divulgato l'importo esatto. Il successivo rapporto di Reuters ha stimato l'investimento azionario in 50 miliardi di dollari.
Questa distinzione è importante:
- La partnership e l'investimento sono stati ufficialmente confermati.
- L'importo di 50 miliardi di dollari proviene da rapporti basati su fonti a conoscenza dei fatti.
SSI afferma che la sua ricerca è ora pronta per essere scalata
La frase più importante dell'annuncio proviene dallo stesso Sutskever.
Ha dichiarato che SSI ora possiede risultati di ricerca "degni di essere scalati".
NVIDIA ha usato un linguaggio simile, affermando che SSI ha sviluppato silenziosamente, negli ultimi due anni, IA potente, robusta e allineata.
Le società non hanno rivelato l'architettura, l'algoritmo, il metodo di training o il modello alla base di questa affermazione.
Quello che hanno rivelato è che, prima di raggiungere l'accordo, NVIDIA ha ottenuto un raro accesso ai risultati di ricerca strettamente custoditi di SSI.
Questo rende l'investimento più notevole di un semplice contratto infrastrutturale.
NVIDIA non si limita a fornire GPU a un nuovo cliente. Secondo il suo stesso annuncio, dopo aver esaminato a fondo il lavoro interno di SSI, l'azienda ha deciso che la fase successiva meritava una potenza di calcolo significativamente maggiore.
Si prevede che la potenza di calcolo di SSI aumenti di un ordine di grandezza
La partnership consente a SSI di utilizzare la piattaforma Vera Rubin di NVIDIA.
NVIDIA ha dichiarato che il suo investimento, combinato con l'hardware di prossima generazione, aumenterà la potenza di calcolo di SSI di un ordine di grandezza.
La dichiarazione pubblica di SSI descrive il piano in modo più diretto: prevede di aumentare la potenza di calcolo disponibile di circa 10 volte nei prossimi 12 mesi.
Le due società prevedono inoltre di collaborare sullo sviluppo tecnologico delle attuali e future piattaforme di calcolo NVIDIA.
L'accordo ha valore strategico per entrambe le parti.
SSI ottiene:
- Maggiore potenza di calcolo.
- Accesso a Vera Rubin.
- Una relazione diretta con l'organizzazione ingegneristica di NVIDIA.
- Un percorso per espandere massicciamente i suoi esperimenti di ricerca.
NVIDIA ottiene:
- Un importante nuovo cliente AI all'avanguardia.
- Feedback da un laboratorio di ricerca altamente specializzato.
- Approfondimenti precoci sui carichi di lavoro che potrebbero plasmare la prossima generazione di infrastrutture AI.
Perché Vera Rubin è importante
Vera Rubin è la piattaforma infrastrutturale AI di prossima generazione di NVIDIA.
Combina GPU Rubin, CPU Vera, rete ad alta velocità, NVLink, componenti di storage e sistemi a livello di rack progettati per carichi di lavoro su larga scala di training, post-training, inferenza e agenti.
NVIDIA sta posizionando la piattaforma attorno a un parametro sempre più importante per i laboratori AI: non solo la potenza di calcolo di picco, ma quanto "intelligenza utile" può essere prodotta date una certa potenza e infrastruttura.
Questo è importante perché la ricerca AI avanzata è contemporaneamente limitata da diverse risorse:
- Disponibilità di GPU.
- Elettricità.
- Memoria.
- Larghezza di banda di rete.
- Capacità del data center.
- Capitale.
- Tempo di training.
Un nuovo algoritmo può essere prezioso per la sua capacità di migliorare le prestazioni.
Una nuova piattaforma hardware che consenta di esplorare gli stessi algoritmi a una scala maggiore può essere altrettanto preziosa.
SSI sembra credere di avere ora una direzione di ricerca che vale la pena testare a quella scala.
Cosa sta effettivamente studiando SSI?
Questa parte rimane volutamente vaga.
L'articolo originale ipotizza che SSI possa aver scoperto una nuova architettura o un paradigma di training fondamentalmente diverso.
Non ci sono abbastanza prove pubbliche per trarre conclusioni certe.
Questa affermazione è un dato di fatto.
Né SSI né NVIDIA hanno annunciato:
- Un'architettura alternativa al Transformer
- Un nuovo tipo di architettura di modello
- Articoli di ricerca pubblicati
- Un modello con nome
- Un nuovo algoritmo di reinforcement learning
- Un sistema di superintelligenza funzionante
Conclusioni più precise provengono dalle interviste pubbliche di Sutskever.
Sutskever ritiene che i modelli attuali generalizzino male
In un'intervista del novembre 2025 con Devak Patel, Sutskever ha sottolineato che i sistemi AI attuali generalizzano molto peggio degli umani.
Gli umani imparano da molti meno dati rispetto ai moderni modelli linguistici, ma spesso trasferiscono la conoscenza a nuovi scenari in modo più efficace.
Questo divario sembra essere al centro del suo pensiero.
Prevede un ritorno a un'era guidata dalla ricerca
Sutskever descrive lo sviluppo dell'AI come un allontanamento da un periodo caratterizzato principalmente da una scalabilità prevedibile, verso un'epoca in cui le nuove idee di ricerca diventano più importanti.
Questo non significa che la potenza di calcolo sia irrilevante.
L'accordo SSI-NVIDIA dimostra esattamente il contrario.
Le nuove idee richiedono ancora esperimenti su larga scala.
La differenza è che, se il metodo di apprendimento sottostante ha raggiunto un punto di rendimenti decrescenti, aumentare semplicemente le GPU potrebbe non essere sufficiente.
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L’apprendimento continuo fa parte della visione
Sutskever immagina anche sistemi futuri più simili a un giovane dotato di grandi capacità, piuttosto che a un database completo della conoscenza umana.
In questo quadro, un sistema superintelligente potrebbe apprendere continuamente durante il dispiegamento, anziché dipendere interamente da una singola fase di pre-addestramento.
Ciò solleva le seguenti domande di ricerca:
- Apprendimento continuo
- Capacità di generalizzazione
- Trasferimento tra domini
- Aggiornamenti senza dimenticanza catastrofica
- Feedback interno
- Apprendimento da esperienze limitate
Queste idee sono in linea con le dichiarazioni pubbliche di Sutskever.
Ma questo non significa che SSI abbia risolto questi problemi.
L’analogia del "super-intelligente quindicenne"
Una delle analogie più impressionanti di Sutskever è quella di un ipotetico super-intelligente adolescente di 15 anni.
Il concetto non implica che il sistema abbia realmente un’età umana.
Serve piuttosto a distinguere tra capacità di apprendimento grezza e conoscenza preinstallata.
Un adolescente umano non conosce tutte le professioni.
Ma una persona capace può imparare nuove abilità da esperienze relativamente limitate.
Sutskever ritiene che l’IA futura potrebbe aver bisogno di avvicinarsi a questa capacità: generalizzazione profonda e adattamento continuo, anziché limitarsi a memorizzare porzioni sempre più ampie di Internet.
Questa prospettiva aiuta a capire perché SSI possa sostenere allo stesso tempo che l’era della scalabilità stia cambiando e accettare enormi aumenti di potenza di calcolo.
Nuova potenza di calcolo non significa necessariamente ripetere la stessa ricetta su scala più ampia.
Potrebbe essere usata per testare ricette diverse su scala seria.
NVIDIA scommette sulla ricerca, non solo sulla vendita di hardware
La collaborazione con SSI rivela anche le mosse di NVIDIA.
La versione più semplice del business di NVIDIA è facile da capire: i laboratori di IA hanno bisogno di GPU, quindi NVIDIA vende GPU.
Oggi la sua strategia è molto più ampia.
NVIDIA è sempre più coinvolta in investimenti azionari, infrastrutture cloud, fabbriche di IA, reti, CPU, ricerca sui modelli, software, robotica, partnership su energia e infrastrutture, e finanziamenti ai clienti.
Questo rende l’azienda molto più di un semplice venditore di chip.
Quando NVIDIA sostiene un laboratorio all’avanguardia, rafforza l’ecosistema, che a sua volta genera domanda per la sua infrastruttura.
Può anche comprendere prima le future esigenze dei carichi di lavoro.
Per un’azienda che progetta hardware con anni di anticipo, questo tipo di informazioni è estremamente prezioso.
Perché SSI è strategicamente importante per NVIDIA
SSI è diversa perché non deve ottimizzare per ricavi di prodotto a breve termine.
La sua struttura ufficiale è costruita attorno a un unico obiettivo: superintelligenza sicura.
Questo crea un ambiente di ricerca in cui il laboratorio può dedicare tempo all’esplorazione di metodi che, sotto la pressione di un prodotto trimestrale, potrebbero essere considerati troppo speculativi.
Per NVIDIA, questo è potenzialmente utile.
Se il lavoro di SSI dovesse generare nuovi paradigmi di addestramento, sistemi di apprendimento continuo o altre scoperte, NVIDIA vuole che il suo hardware sia adatto a tali carichi di lavoro.
Pertanto, questo investimento può essere visto come un’opzione tecnologica.
NVIDIA sta investendo per ottenere accesso a ricercatori IA di alto livello, team di ricerca all’avanguardia, potenziali nuove categorie di carichi di lavoro e futuri clienti con enormi esigenze di calcolo.
Il valore esatto di questa opzione è attualmente impossibile da misurare, poiché SSI non ha ancora pubblicato i suoi risultati di ricerca.
In discussione anche un piano di finanziamento più grande per OpenAI
Dopo la collaborazione con SSI, arriva una notizia ancora più grande.
Il Wall Street Journal riferisce che NVIDIA sta trattando per fornire circa 250 miliardi di dollari in garanzie di finanziamento per il progetto di data center pianificato da OpenAI nel sud dell’Ohio.
Non si tratta di un investimento in contanti di 250 miliardi di dollari.
È più vicino a un sostegno finanziario.
Il progetto proposto è sviluppato da SB Energy, una filiale di SoftBank.
Secondo il Wall Street Journal e Reuters, il progetto potrebbe eventualmente includere:
| Dettagli del progetto riportati | Stato attuale |
|---|---|
| Località | Ohio meridionale |
| Sviluppatore | SB Energy, filiale di SoftBank |
| Potenziale inquilino | OpenAI |
| Potenziale capacità elettrica | 10 gigawatt |
| Costo totale stimato | Oltre 500 miliardi di dollari (inclusi i chip) |
| Garanzia NVIDIA in discussione | Circa 250 miliardi di dollari |
| Prima fase | Circa 800 megawatt |
| Obiettivo prima fase | 2028 |
| Stato dell’accordo | In discussione; non ancora finalizzato |
La scala è impressionante.
Un sistema di data center da 10 gigawatt supererebbe di gran lunga le dimensioni dei tradizionali campus hyperscale.
Ciò richiederebbe non solo chip per l’IA, ma anche enormi investimenti in generazione elettrica, trasmissione, raffreddamento, edilizia, reti, terreni, finanziamenti e contratti energetici a lungo termine.
Cosa significa realmente la garanzia di 250 miliardi di dollari
L’equivoco più comune è interpretare la garanzia riportata come un trasferimento diretto di 250 miliardi di dollari da NVIDIA a OpenAI.
Non è così.
La struttura proposta è una garanzia finanziaria o un supporto creditizio.
OpenAI non ha un rating creditizio investment grade ed è ancora una società privata che spende ingenti somme in infrastrutture.
Pertanto, gli istituti di credito che finanziano un progetto di data center su larga scala devono valutare la capacità di OpenAI di pagare i canoni di locazione a lungo termine.
Utilizzando il bilancio di NVIDIA, questo finanziamento diventa più attraente per i finanziatori.
In forma semplificata:
- SB Energy sviluppa il progetto del data center.
- OpenAI accetta di noleggiare la potenza di calcolo.
- Gli istituti di credito finanziano la costruzione.
- NVIDIA si assume la garanzia di una parte del rischio finanziario.
- I finanziatori ottengono un supporto creditizio più forte rispetto a quello offerto da OpenAI da sola.
La garanzia può ridurre i costi di finanziamento, rendendo più facile ottenere fondi per un progetto di queste dimensioni.
Se gli obblighi sottostanti non vengono adempiuti, il rischio si trasferisce anche a NVIDIA.
I termini non sono ancora definitivi
Vale la pena sottolinearlo.
L’accordo di finanziamento di OpenAI non è un’operazione annunciata.
Il Wall Street Journal riferisce che le parti sono in discussione e i termini non sono ancora definitivi.
Reuters ha riportato gli stessi negoziati basandosi sull’articolo del Wall Street Journal.
L’accordo potrebbe subire modifiche significative o non essere concluso.
Per le comunicazioni pubbliche, è corretto utilizzare espressioni come:
- "Secondo quanto riportato, NVIDIA è in trattative."
- "NVIDIA sta valutando di fornire una garanzia."
- "La struttura proposta potrebbe fornire fino a 250 miliardi di dollari di supporto."
Espressioni come "NVIDIA ha dato 250 miliardi a OpenAI" non sono accurate.
NVIDIA potrebbe anche finanziare l’acquisto di chip per OpenAI
La struttura riportata potrebbe includere un altro livello di accordo finanziario.
Il Wall Street Journal afferma che NVIDIA sta anche discutendo di finanziare l’acquisto di chip NVIDIA da parte di OpenAI, per un importo che potrebbe arrivare fino a 350 miliardi di dollari.
Questa cifra è separata dalla garanzia di finanziamento del data center di circa 250 miliardi di dollari.
Se entrambi gli accordi raggiungessero le dimensioni massime riportate, NVIDIA sarebbe profondamente coinvolta in due aspetti dell’espansione dell’infrastruttura di OpenAI:
- Aiutare a finanziare le strutture.
- Aiutare OpenAI a finanziare gli acceleratori ivi installati.
Ecco da dove nasce la preoccupazione per il finanziamento circolare.
Perché gli investitori sono preoccupati per il finanziamento circolare
Un ciclo semplificato dell’infrastruttura dell’IA potrebbe funzionare così:
- Un fornitore di chip investe o finanzia un’azienda di IA.
- L’azienda di IA utilizza quel capitale o finanziamento per acquistare potenza di calcolo.
- Gran parte della potenza di calcolo acquistata utilizza i chip dello stesso fornitore.
- Il fornitore di chip registra ricavi più elevati.
Domanda e ricavi.
5. L’ecosistema raccoglie più fondi per espandersi di nuovo.
Questa struttura non è di per sé problematica.
Nelle industrie ad alta intensità di capitale, il finanziamento strategico è una pratica comune.
Il rischio emerge quando la domanda dipende eccessivamente dai finanziamenti forniti dalle stesse aziende che beneficiano della spesa.
Se la crescita dei ricavi dell’IA è sufficientemente rapida, l’infrastruttura può essere sostenuta dalla domanda reale dei clienti.
Se la crescita dei ricavi rallenta, gli impegni finanziari interconnessi saranno più difficili da sciogliere.
Reuters Breakingviews sottolinea che i massicci finanziamenti per l’IA stanno esponendo sempre più le aziende tecnologiche a rischi creditizi e infrastrutturali al di fuori dei loro modelli di business tradizionali.
La strada di OpenAI è l’opposto di quella di SSI
Il contrasto tra SSI e OpenAI è netto.
SSI è piccola, discreta, orientata alla ricerca, focalizzata su un obiettivo a lungo termine, pubblicamente cauta riguardo alla tradizionale espansione di scala e attualmente aumenta la potenza di calcolo solo di circa 10 volte.
OpenAI gestisce prodotti principali per consumatori e aziende, serve una base di utenti globale, investe enormi somme in capacità cloud e data center, costruisce infrastrutture su scala gigawatt e cerca un controllo più diretto sulla propria potenza di calcolo.
Queste non sono necessariamente visioni tecnologiche mutualmente esclusive.
Anche OpenAI sta esplorando nuovi approcci.
Anche SSI ha bisogno di molta potenza di calcolo.
La differenza sta nell’enfasi.
Un percorso ha al centro la ricerca di nuove scoperte.
L’altro deve contemporaneamente portare avanti la ricerca e gestire prodotti di IA su scala globale.
NVIDIA si copre investendo su entrambi i fronti
Nel complesso, queste due linee narrative assomigliano a una strategia di portafoglio.
Scommessa uno: l’espansione di scala resta importante
Se l’IA di frontiera continua a migliorare attraverso più training, più inferenza, più agenti e più utenti, OpenAI e altri clienti su larga scala avranno bisogno di un’infrastruttura straordinaria.
Un futuro del genere è favorevole a NVIDIA.
Il proposto progetto in Ohio è l’espressione pura di questa tesi: enormi quantità di elettricità, capitali ingenti e una domanda massiccia di acceleratori.
Scommessa due: emerge un nuovo paradigma
Se la tradizionale espansione di scala incontra infine colli di bottiglia più duri, il prossimo grande balzo potrebbe provenire da un nuovo metodo di apprendimento.
SSI cerca esplicitamente questa transizione.
Se la nuova direzione di ricerca di Sutskever avrà successo, NVIDIA vuole che il suo hardware sia la piattaforma per scalare in questa direzione.
Anche un futuro del genere è favorevole a NVIDIA.
Punto comune: la potenza di calcolo
Le due strade sembrano diverse a livello concettuale, ma entrambe hanno ancora bisogno di infrastrutture di calcolo.
OpenAI ha bisogno di potenza di calcolo per gestire ed espandere i suoi attuali sistemi di frontiera.
SSI ha bisogno di potenza di calcolo per verificare nuove direzioni di ricerca.
Se entrambe le strade continueranno a dipendere dalla sua piattaforma, la posizione di NVIDIA sarà la più solida.
Informazioni confermate e ancora in fase di notizia
| Informazione | Stato |
|---|---|
| SSI e NVIDIA firmano un accordo di partnership strategica a lungo termine | Ufficialmente confermato |
| NVIDIA investe in SSI | Ufficialmente confermato |
| L’importo dell’investimento è di 50 miliardi di dollari | Riportato da fonti Reuters/Bloomberg |
| SSI avrà accesso a Vera Rubin | Ufficialmente confermato |
| La potenza di calcolo di SSI aumenterà di un ordine di grandezza | Ufficialmente confermato |
| SSI afferma di poter aumentare la potenza di calcolo di 10 volte in 12 mesi |
Dichiarato pubblicamente da SSI |
| SSI ha una nuova direzione di ricerca | Confermato in linea di massima ufficialmente |
| SSI ha inventato un’architettura post-Transformer | Non ancora confermato |
| Nvidia valuta una garanzia di finanziamento da 250 miliardi per OpenAI | Riportato dal Wall Street Journal/Reuters |
| Il progetto Ohio di OpenAI potrebbe raggiungere 10 gigawatt | Riportato dal Wall Street Journal/Reuters |
| Il costo del progetto (inclusi i chip) potrebbe superare i 500 miliardi di dollari | Riportato dal Wall Street Journal/Reuters |
| Nvidia potrebbe finanziare fino a 350 miliardi di dollari per l’acquisto di chip da parte di OpenAI | Riportato dal Wall Street Journal |
| Accordo di finanziamento con OpenAI firmato | Non ancora confermato; trattative in corso |
Questa distinzione è cruciale perché le fonti originali mescolano annunci ufficiali, resoconti finanziari, interpretazioni e speculazioni.
Punti da monitorare in seguito
Divulgazione dei risultati di ricerca di SSI
Il più grande fattore sconosciuto è tecnico.
SSI afferma che la sua ricerca è pronta per essere scalata, ma il pubblico non sa ancora di cosa si tratti.
La pubblicazione di paper, modelli, benchmark o demo faciliterà notevolmente la valutazione del valore della collaborazione.
Avanzamento del dispiegamento di Vera Rubin
La velocità con cui SSI distribuirà l’infrastruttura Vera Rubin determinerà se l’aumento promesso della potenza di calcolo sarà realizzato.
Termini del finanziamento di OpenAI
La garanzia di 250 miliardi di dollari menzionata nei rapporti non è ancora definitiva.
I termini finali riveleranno il livello di rischio che Nvidia è effettivamente disposta ad assumersi.
Elettricità e infrastrutture
I data center da 10 gigawatt dipendono da generazione, trasmissione, terreni, permessi, costruzione e supporto governativo.
Questi vincoli potrebbero essere più spinosi dell’ottenimento delle GPU.
Bilanciamento tra ricavi e impegni infrastrutturali
La sostenibilità del boom dell’infrastruttura IA dipende dalla capacità delle aziende di IA di generare valore economico sufficiente a sostenere gli enormi impegni di capitale attualmente discussi.
Domande frequenti
Quanto ha investito Nvidia in Safe Superintelligence Inc.?
Nvidia ha confermato ufficialmente un investimento significativo in SSI, ma non ha rivelato l’importo specifico nel comunicato stampa. Reuters, citando fonti a conoscenza dei fatti, ha riferito che l’investimento azionario ammonta a 50 miliardi di dollari.
Cosa porta la collaborazione con Nvidia a SSI?
SSI avrà accesso alla piattaforma Nvidia Vera Rubin e si prevede che la potenza di calcolo disponibile aumenterà di circa un ordine di grandezza. Le due parti collaboreranno anche sullo sviluppo tecnico delle piattaforme di calcolo attuali e future di Nvidia.
Cos’è Safe Superintelligence Inc.?
SSI è una società di ricerca sull’IA fondata nel 2024 da Ilya Sutskever e altri. La sua missione è estremamente focalizzata: costruire una superintelligenza sicura, senza le distrazioni dei cicli di prodotto tradizionali.
SSI ha rivelato la sua nuova architettura IA?
No. SSI e Nvidia hanno dichiarato che l’azienda ha sviluppato una nuova direzione di ricerca degna di essere scalata, ma non hanno rivelato l’architettura, l’algoritmo, il modello o il metodo di training sottostante.
Nvidia fornirà 250 miliardi di dollari a OpenAI?
Non è stato annunciato alcun investimento diretto confermato di 250 miliardi. Il Wall Street Journal ha riportato che Nvidia sta discutendo una garanzia di finanziamento di circa 250 miliardi di dollari per sostenere gli obblighi di locazione di OpenAI per il suo massiccio progetto di data center in Ohio.
Quanto è grande il data center di OpenAI in Ohio?
Il progetto potrebbe eventualmente raggiungere una capacità installata di circa 10 milioni di kilowatt, con un costo totale (inclusi i chip integrati) che supera i 500 miliardi di dollari. Il piano è ancora in discussione e i contenuti potrebbero cambiare.
A cosa si riferisce la cifra indipendente di 350 miliardi di dollari tra Nvidia e OpenAI?
Il Wall Street Journal ha riferito che Nvidia sta discutendo con OpenAI la possibilità di finanziare l’acquisto di chip Nvidia da parte di OpenAI, per un importo che potrebbe raggiungere i 350 miliardi di dollari. Questo è indipendente dal proposto piano di garanzia di finanziamento da 250 miliardi.
Perché Nvidia investe in laboratori di IA se vende già GPU?
Gli investimenti strategici permettono di bloccare clienti a lungo termine, ottenere informazioni anticipate sulle future esigenze dei carichi di lavoro IA e rafforzare l’ecosistema che genera domanda per l’infrastruttura Nvidia. Questo permette inoltre a Nvidia di entrare in contatto con scoperte di ricerca che potrebbero guidare la prossima generazione di innovazione nel calcolo.
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- Sito ufficiale SSI: Dichiarazione di missione aziendale e descrizione della struttura incentrata sulla ricerca.
- Articolo del Wall Street Journal sulla proposta di garanzia da 250 miliardi di dollari per OpenAI: Rapporto originale sul progetto in Ohio, garanzie finanziarie e trattative separate per il finanziamento dei chip.
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Riepilogo
NVIDIA ha stretto una collaborazione con Safe Superintelligence Inc., fondata da Ilya Sutskever, che avrà accesso al telescopio Vera Rubin e nuove infrastrutture computazionali per circa un ordine di grandezza. NVIDIA ha confermato l'investimento, mentre Reuters riporta che l'importo in azioni è di 5 miliardi di dollari.
Nel frattempo, si dice che NVIDIA stia valutando un ruolo finanziario più significativo nell'espansione dell'infrastruttura di OpenAI. Una proposta garanzia da 250 miliardi di dollari potrebbe finanziare il progetto del data center da 10 GW in Ohio, mentre un'altra trattativa separata potrebbe riguardare finanziamenti per acquisti di chip NVIDIA fino a 350 miliardi di dollari. Tuttavia, questi accordi con OpenAI sono ancora in fase di negoziazione e non sono stati conclusi.
Queste due scommesse coprono direzioni diverse per il futuro dell'AI: una prosegue verso l'espansione su larga scala, l'altra punta a scoperte attraverso nuovi paradigmi di ricerca.
La strategia di NVIDIA non consiste nello scegliere tra espansione di scala e nuova ricerca, ma nel garantire che entrambe le vie possano continuare a funzionare sulla sua infrastruttura.