Negli ultimi anni, l’hardware non è più solo «macchina che esegue». È diventato driver strategico per l’AI. Secondo McKinsey & Company, l’uso di semiconduttori specifici per l’AI (application-specific semiconductors) sta cambiando il panorama tecnologico.
La ragione? Modelli più grandi, più complessi, più diffusi richiedono calcolo efficiente, latenza bassa, costi contenuti.
Cosa significa ASIC, NPU, acceleratori AI
- Un ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) è un chip progettato per uno scopo preciso: ad esempio l’inferenza AI.
- Una NPU (Neural Processing Unit) è un tipo di acceleratore ottimizzato per reti neuronali, visione artificiale, audio, sensoristica.
- Gli acceleratori AI includono GPU, FPGA, ASIC, NPU: componenti che permettono di eseguire training o inferenza in modo più efficiente.
Tre trend chiave da tenere d’occhio
1. Passaggio da GPU generiche a soluzioni specializzate
Molte aziende stanno puntando a soluzioni più specializzate. McKinsey segnala che gli ASIC stanno guadagnando terreno perché permettono inferenza più efficiente, costi più bassi, maggiore scalabilità.
Questo significa che in fase di progettazione di piattaforme AI/Big Data, bisogna considerare non solo il modello, ma anche sulla quale infrastruttura hardware girerà.
2. Edge, inferenza e vincoli di latenza/energia
Quando l’AI opera vicino al dato (edge), ci sono forti vincoli: latenza, consumo energetico, privacy. L’hardware specializzato aiuta a superare questi limiti.
Per esempio: se un dispositivo industriale debe analizzare sensori in tempo reale, una NPU o un ASIC può essere più adatto di una GPU centrale.
3. Supply chain, geopolitica e investimenti hardware
L’hardware AI non è solo tecnologia tecnica: coinvolge supply chain, fabbriche, nodi produttivi, brevetti. McKinsey sottolinea che “application-specific semiconductors” sono una delle frontiere chiave del 2025.
Questo ha implicazioni anche per aziende che non producono hardware: conoscere i vincoli significa anticipare rischi e opportunità.
Implicazioni per un’azienda di trasformazione digitale
Dal momento che la tua azienda opera su AI, Big Data e piattaforme digitali (come le vostra piattaforma SaaS e soluzioni per banche/assicurazioni), ecco come questo tema può tradursi in vantaggio competitivo:
- Architettura consapevole: Quando progetti soluzioni per clienti, considera l’hardware target. Vuoi che il servizio giri su cloud con GPU generiche? O su edge con NPU/ASIC? Ogni scelta ha impatti su costi, latenza, scalabilità.
- Proposta di valore differenziata: Potresti comunicare che la piattaforma è ottimizzata per modelli efficienti e hardware accelerato, non solo software generico. Questo può attrarre clienti industriali o regolamentati che hanno vincoli di latenza/energia.
- Partnership strategiche: Poiché l’hardware specializzato è complesso, potresti collaborare con fornitori di chip, acceleratori, integratori hardware. Oppure prevedere per i clienti moduli “hardware ready” per AI.
- Costi e sostenibilità: Hardware più efficiente significa anche minor consumo, minor costo operativo. Questo è un argomento forte per clienti sensibili a TCO e sostenibilità.
- Governance e rischio: Con hardware specializzato entrano temi come compatibilità, aggiornabilità, obsolescenza. Valuta nel contratto/progetto anche queste dimensioni.
Sfide e punti di attenzione
- Non tutti i casi richiedono hardware ultra-specializzato: per alcune applicazioni, GPU o cloud standard possono bastare. È importante valutare il rapporto costo-beneficio.
- Hardware specializzato può comportare lock-in: se scegli un ASIC molto specifico, potresti vincolarti a un fornitore o a un ecosistema.
- Aggiornabilità: modelli AI evolvono rapidamente. Se l’hardware non supporta futuri modelli, rischio che diventi obsoleto.
- Normative e supply chain: usare hardware che dipende da catene critiche o da fornitori geopoliticamente vulnerabili può essere un rischio.
- Sostenibilità: anche hardware avanzato ha un impatto ambientale. Come riportato da studi recenti, è importante valutare l’intero ciclo di vita.
Conclusione
In sintesi: l’hardware dell’AI – ASIC, NPU, acceleratori – non è un dettaglio tecnico secondario. È un elemento fondamentale per performance, costi, scalabilità e differenziazione.
Nel 2025 e oltre, chi ignora queste componenti rischia di trovarsi in svantaggio.