Mostriamo i flussi di tecnologia, denaro e servizi che modellano il complesso mondo dell’Intelligenza Artificiale

Per addestrare e implementare modelli di IA all’avanguardia come ChatGPT, OpenAI si affida a una vasta rete infrastrutturale che coinvolge entità multimiliardarie, contratti complessi e ingenti impegni di capitale. Una nuova visualizzazione di Made Visual Daily mappa questa pipeline infrastrutturale utilizzando tre flussi: calcolo, liquidità e contratti, evidenziando la natura sempre più circolare dei finanziamenti per lo sviluppo dell’IA.

La mappa, tramite VisualCapitalist.com, sintetizza i dati provenienti da relazioni finanziarie pubbliche, comunicati stampa e documenti depositati, nel tentativo di mostrare chi costruisce cosa, chi paga chi e dove potrebbero accumularsi potenziali rischi nel sistema.

I nodi più grandi nel diagramma sono nomi familiari: Nvidia (4,6 trilioni di dollari), Microsoft (3,8 trilioni di dollari), TSMC (1,5 trilioni di dollari) e Oracle (0,8 trilioni di dollari).

La stessa OpenAI, valutata circa 500 miliardi di dollari nella sua più recente vendita secondaria, occupa il centro del grafico. Microsoft, in particolare, svolge un doppio ruolo: fornisce potenza di calcolo (tramite Azure) e reimmette capitale e crediti GPU in OpenAI.

La catena di fornitura delle GPU: scarsità, dominio e dipendenza

Il motore dietro OpenAI, e gran parte dell’IA generativa odierna, è la GPU Nvidia.

Ma questi chip non nascono dal nulla. La catena di fornitura delle GPU è globale e fragile:

• Progettazione: Nvidia progetta i chip internamente.
• Fabbricazione: TSMC (Taiwan Semiconductor Manufacturing Company) fabbrica i chip nei suoi avanzati nodi da 5 nm e 4 nm.
• Assemblaggio: I chip vengono poi confezionati e testati da aziende come Quanta e Foxconn.
• Implementazione: produttori di server come Supermicro li integrano in rack e cluster ottimizzati per l’IA.
• Consegna: questi cluster vengono spediti a fornitori di servizi cloud come Microsoft Azure e CoreWeave.

Qualsiasi interruzione lungo questa catena, sia essa geopolitica, economica o logistica, può provocare onde d’urto in tutto il settore dell’IA. Ecco perché gli Stati Uniti hanno imposto severi controlli sulle esportazioni dei chip AI e perché paesi come la Cina si stanno affrettando a sviluppare alternative nazionali.

La domanda di H100 è cresciuta a tal punto che sia le aziende cloud che le startup prenotano la capacità con mesi o addirittura anni di anticipo. In rari casi, alcuni utilizzano persino le GPU come garanzia per ottenere finanziamenti, rafforzando il loro ruolo di nuova merce strategica.

Capitale a ciclo chiuso e rischio di bolla AI

Ciò che rende straordinario il moderno ecosistema dell’IA non è solo il numero di attori coinvolti, ma anche quanto siano diventate profonde le loro relazioni finanziarie e operative.

Microsoft, ad esempio, ha investito oltre 13 miliardi di dollari in OpenAI, fungendo anche da suo principale partner cloud e di calcolo attraverso Azure. Gran parte dell’addestramento dei modelli di OpenAI viene eseguito su cluster alimentati da GPU Nvidia, acquistate tramite l’infrastruttura cloud di Microsoft.

Allo stesso tempo, Microsoft è il principale cliente di CoreWeave, un provider di cloud in rapida crescita che acquista anche grandi volumi di hardware Nvidia, spesso finanziati attraverso accordi di credito con investitori privati e fondi.

Questo crea una rete interdipendente di capitali, elaborazione e contratti, in cui gli stessi dollari e chip circolano tra una manciata di aziende che dominano la catena di approvvigionamento dell’IA. Gli analisti hanno notato che un accoppiamento così stretto potrebbe amplificare gli shock se la domanda o le condizioni di finanziamento cambiassero bruscamente.

Alla fine ogni parte dell’ambiente AI viene a finanziare-interagire con un’altra , con uno scambio non chiaro, confuso, che le rende strettamente interdipendenti e apre la porta ad un crollo comune,m se le cose non andassero bene.

Domande e Risposte dall’articolo

1) Cosa significa esattamente “capitale a ciclo chiuso” e perché è un rischio?

Significa che il denaro investito nel settore dell’IA tende a circolare tra gli stessi pochi, giganteschi attori. Ad esempio: Microsoft investe miliardi in OpenAI. OpenAI, per funzionare, “paga” Microsoft per utilizzare i suoi servizi cloud (Azure). Microsoft, per fornire quel cloud, compra miliardi di dollari di GPU da Nvidia. In questo modo, i partner sono contemporaneamente clienti, fornitori e finanziatori l’uno dell’altro. Il rischio è l’eccessiva interdipendenza: se uno di questi pilastri dovesse vacillare (ad esempio, per un calo della domanda di IA), potrebbe trascinare con sé l’intero ecosistema, amplificando lo shock finanziario.

2) Perché Taiwan (TSMC) è così cruciale per l’intelligenza artificiale mondiale?

TSMC è il principale “collo di bottiglia” della produzione. Aziende come Nvidia, che dominano il mercato, progettano le potentissime GPU (come la H100) necessarie per l’IA, ma non dispongono delle fabbriche (le “fab”) per costruirle fisicamente. Si affidano quasi interamente a TSMC, l’unica azienda al mondo con la tecnologia (nodi produttivi avanzatissimi da 5 e 4 nanometri) capace di produrre questi chip complessi su larga scala. Di conseguenza, l’intera industria dell’IA globale dipende da un singolo produttore situato in un’area di forte tensione geopolitica (Taiwan).

3) Microsoft controlla OpenAI? Qual è la vera natura del loro rapporto?

Formalmente, Microsoft non “possiede” OpenAI, che ha una struttura societaria complessa (una “capped-profit” controllata da una non-profit). Tuttavia, con un investimento di oltre 13 miliardi di dollari, Microsoft è molto più di un semplice finanziatore. È il partner infrastrutturale esclusivo: fornisce la potenza di calcolo (Azure) indispensabile per addestrare e far funzionare i modelli. È un legame quasi simbiotico: OpenAI ottiene i capitali e l’infrastruttura per esistere, mentre Microsoft si assicura un accesso prioritario alla tecnologia IA più avanzata sul mercato (e un cliente enorme per i suoi servizi cloud).

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