Anche NVIDIA deve fare i conti con la scarsità di GPU che sta caratterizzando l'intero comparto tecnologico. A rivelarlo è Xinzhou Wu, responsabile della divisione automotive, in un'intervista rilasciata al podcast "Decoder" di The Verge.
Secondo quanto dichiarato da Wu, anche all'interno di NVIDIA le risorse di calcolo destinate all'addestramento e al testing dei modelli di intelligenza artificiale sono limitate, al punto che i diversi reparti aziendali si trovano a competere internamente per accedere alla capacità di calcolo necessaria.
Il dirigente ha spiegato che esiste un sistema di priorità interne, gestito attraverso confronti quasi settimanali con i colleghi dei vari team, per stabilire come ripartire le risorse di calcolo tra addestramento e test dei modelli. In alcuni casi, ha aggiunto Wu, si rende necessario l'intervento diretto del CEO Jensen Huang per dirimere le questioni più complesse legate all'allocazione delle risorse.
Le dichiarazioni offrono uno spaccato inedito sulle dinamiche interne di un'azienda le cui GPU rappresentano oggi l'infrastruttura portante del boom dell'intelligenza artificiale generativa. La domanda di chip NVIDIA continua infatti a superare l'offerta disponibile, con aziende come OpenAI, Microsoft, Meta, xAI e Amazon impegnate in una corsa serrata alla costruzione di modelli di AI sempre più grandi e complessi.
