28/10/2026

idee

Perché l'IA dovrebbe continuare a migliorare

Moberg (Franklin Equity): la potenza di calcolo guida l'IA verso una quarta rivoluzione industriale

La questione centrale per l'intelligenza artificiale (IA) non è solo "cosa potrà fare", ma "perché dovrebbe continuare a migliorare", ha dichiarato Matt Moberg, portfolio manager di Franklin Equity. "La risposta risiede nella capacità di calcolo, la cui evoluzione ha seguito per decenni la Legge di Moore, secondo cui la potenza di calcolo raddoppia approssimativamente ogni due anni", continua Moberg. Anche se il ritmo di questa legge sta rallentando, nuovi approcci a livello di sistema mantengono in crescita la potenza di calcolo, creando le basi per l'espansione dell'IA. Moberg individua i cinque fattori che ripercorrono il ruolo della potenza di calcolo nel portarci fin qui, spiegando perché potrebbe continuare a migliorare e illustrano quali potrebbero essere le implicazioni per gli investitori.

Il primo punto evidenzia il momento attuale di accelerazione: i chip più avanzati contengono oltre 200 miliardi di transistor, frutto di quasi 39 raddoppi della Legge di Moore. Nelle fasi iniziali l'effetto era modesto, ma con l'accumularsi dei miglioramenti la crescita diventa esponenziale, trasformando economia e vita quotidiana. Un'analogia diffusa nella Silicon Valley paragona questa dinamica al raddoppio dei chicchi di riso su una scacchiera: i guadagni si amplificano in modo vertiginoso nella seconda metà del percorso.
Il secondo punto spiega come, nonostante il rallentamento della miniaturizzazione dei transistor, la potenza di calcolo continui a crescere grazie all'integrazione di più componenti: processori, memoria, packaging, reti, alimentazione e software. Oggi le architetture combinano migliaia di chip in "fabbriche di IA", superando i limiti di un singolo processore.

Il terzo punto ribadisce l'importanza della capacità computazionale: il ricercatore di IA Rich Sutton ha definito la "Bitter Lesson", secondo cui le soluzioni più vincenti sfruttano quantità sempre maggiori di potenza di calcolo e dati. I progressi recenti non derivano da nuovi algoritmi, ma dalla capacità di addestrare modelli più grandi su dataset più ampi grazie a una maggiore potenza di calcolo.
Il quarto punto individua le cinque frontiere che, combinate, alimenteranno la prossima ondata di crescita computazionale:

- Memoria: archivia i dati e li trasferisce alle GPU; la velocità di trasferimento è il collo di bottiglia; tasso storico di miglioramento 7-10% annuo, con incremento di 10 volte in 10 anni dopo l'introduzione dell'HBM; futuro: stack più alti, hybrid bonding e bus più ampi.

- Packaging: avvicina fisicamente i chip; riduce la distanza per un trasferimento dati più rapido; miglioramento limitato fino al 2012; futuro: CoWoS, integrazione 3D, substrati in vetro e package di maggiori dimensioni.
- Networking: collega i rack di GPU; permette a migliaia di GPU di operare come un unico sistema; raddoppio ogni 3-4 anni prima dell'IA, ora ogni 2 anni; futuro: ottiche co-packaged, connessioni più veloci, maggiore efficienza algoritmica e fotonica.
- Alimentazione: fornisce energia ai chip; senza energia sufficiente non c'è elaborazione; miglioramento 4-5% annuo dal 2007 al 2017, stagnazione dal 2018; futuro: architetture a 800 VDC, raffreddamento a liquido, piccoli reattori modulari e generazione di energia in loco.

- Calcolo tensoriale: esegue calcoli matriciali, motore di calcolo dell'IA; miglioramento del 50% annuo dal 2017 grazie a formati numerici a precisione ridotta, design dei transistor più densi e clock più elevati.
Il quinto punto analizza le implicazioni per gli investitori: la potenza di calcolo sostenuta da queste cinque frontiere può trasformare l'IA in una tecnologia di uso generale, capace di guidare la Quarta Rivoluzione Industriale. "Per gli investitori, ciò potrebbe tradursi in ulteriori cambiamenti nell'economia globale e nella leadership dei mercati, con l'innovazione destinata ad estendersi alla robotica, alla genomica, all'energia pulita e alla blockchain, parallelamente ai continui progressi nell'intelligenza artificiale", conclude Moberg.