Un futuro AI meno affamato di energia
Richard Clode, Gestore di portafoglio di Global Technology Equities, spiega come la potenza di innovazione nel settore tecnologico sta raccogliendo la sfida energetica posta dall'AI.
4 minuti di lettura
In sintesi
- Il nuovo iPhone è un indicatore anticipatore delle tendenze future, con una rinnovata attenzione all'efficienza energetica vista l'elaborazione intensiva richiesta dall'AI. I data center stanno anche sfruttando le tecnologie che erano appannaggio degli smartphone per ridurre i consumi.
- Tra le tecnologie di risparmio energetico introdotte ci sono i display OLED, i processori Arm a basso consumo e le memorie flash NAND.
- L'innovazione che accelera per appiattire la curva energetica dell'AI sta creando importanti opportunità di investimento, insieme alle condizioni necessarie per un futuro più sostenibile.
Il lancio dell'iPhone 16 a settembre di quest'anno si è concentrato sulla presentazione di Apple Intelligence, una suite di funzionalità AI. Tuttavia, un altro aspetto è passato più in sordina: per la prima volta dal 2021, Apple ha progettato un nuovo processore sia per i modelli Pro (premium) che per quelli non Pro. Negli ultimi tre anni, un nuovo iPhone non Pro veniva venduto con il processore dell'anno precedente, a causa delle sfide legate alla legge di Moore e ai processi di produzione dei semiconduttori più recenti sempre più costosi. Tuttavia, quest'anno, il lancio della suite di AI generativa di Apple ha imposto al gigante della tecnologia di impiegare i semiconduttori più aggiornati in tutti i nuovi iPhone, per gestire il problema del consumo energetico più elevato connesso all'AI.
L'innovazione di Apple detta il ritmo
Si tratta di un'inflessione importante, dato che tendenzialmente se l'iPhone imbocca una strada, altri dispositivi edge (che utilizzano applicazioni che richiedono elaborazione e archiviazione in tempo reale) tendono a seguirla. Molti dei progressi compiuti dall'iPhone nel corso degli anni adesso stanno trovando applicazione nei data center, vista l'attenzione crescente al risparmio energetico, un aspetto che è sempre stato di importanza cruciale per i dispositivi mobili con una durata limitata della batteria. Ciò evidenzia un'opportunità di investimento interessante e di portata sempre più ampia, per raccogliere la sfida energetica di un mondo AI .
È in corso un ciclo di aggiornamento dei dispositivi edge su vasta scala
Siamo alle prime battute di un importante ciclo di aggiornamento dei dispositivi edge che ci preparerà ai copiloti AI del futuro (assistenti abilitati dall'AI). Negli smartphone, le roadmap dei processori mirano a una maggiore potenza di elaborazione, in particolare per quanto riguarda le unità di elaborazione neurale per AI, sfruttando tecnologie come i transistor GAA (gate-all-around), tecniche di packaging avanzate come la compressione termica e il bonding ibrido per ottenere questo potenziamento di prestazioni restando nei limiti di "spazio fisico" sul supporto di silicio nel telefono e di durata della batteria.
Il nuovo iPad, lanciato all'inizio di quest'anno, ha introdotto per la prima volta i display OLED (Organic Light-Emitting Diode), una tecnologia utilizzata nell'iPhone da molti anni. I display sono la parte di un dispositivo edge che consuma più energia in assoluto. Storicamente, i display LCD (a cristalli liquidi) utilizzavano un'unità di retroilluminazione ad alto consumo energetico, ma gli OLED usano materiali naturalmente fosforescenti per generare luce, che implicano un notevole risparmio di energia. In questo modo la carica della batteria può essere utilizzata per supportare la maggiore potenza di elaborazione richiesta per Apple Intelligence.
I processori a basso consumo progettati da Arm, impiegati nell'iPhone fin dall'inizio, adesso cominciano a essere usati nei laptop, in queste prime fasi del ciclo di aggiornamento finalizzato ad abilitare i copiloti AI. Apple è già passata dai processori Intel x86 legacy ad Arm per MacBook diversi anni fa e il resto del settore sta seguendo l'esempio, con l'obiettivo di soddisfare le specifiche di prestazioni stabilite da Microsoft Copilot senza compromettere la durata della batteria. Inoltre, i nuovi processori Qualcomm Snapdragon Elite X promettono l'allettante prospettiva di poter lasciare a casa il caricatore del laptop, in quanto contribuiscono ad aumentare la durata della batteria.
I progressi degli smartphone stanno arrivando nei data center
Tendenze simili stanno emergendo nei data center. Anche in questo caso, i processori x86 legacy vengono sostituiti da quelli Arm a basso consumo, una tendenza che trova riscontro nell'introduzione di Grace Blackwell da parte di NVIDIA quest'anno, così come dei processori Arm personalizzati progettati da hyperscaler come Amazon Graviton e Google Axiom. Il sistema di archiviazione dell'iPhone utilizza la memoria flash NAND anziché i drive a disco rigido tradizionali in uso nei data center. La memoria flash NAND non ha parti mobili, a differenza di un drive a disco rigido dotato di un motore a disco rotante, pertanto richiede meno energia. I data center AI stanno passando all'archiviazione su flash NAND e agli array all-flash per ottenere prestazioni superiori con un fabbisogno energetico inferiore. Il networking è un altro elemento che consuma tanta energia nei data center AI, per via della velocità di trasferimento dati esponenzialmente maggiore. Per fortuna, l'ultimo switch Broadcom Tomahawk 5 utilizza circa il 95% in meno di energia rispetto alla prima generazione introdotta un decennio fa.
Opportunità nelle sfide energetiche del settore tecnologico
Stiamo imboccando un percorso di innovazione sempre più rapida per rispondere alle sfide energetiche di un futuro AI . Se da un lato ci saranno indubbiamente dei rischi, dall'altro emergeranno anche numerose opportunità di investimento, grazie all'innovazione tecnologica che contribuirà ad appiattire la curva del consumo energetico nei prossimi anni, offrendo anche vantaggi in termini di sostenibilità.
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Copilota AI: un assistente virtuale intelligente che sfrutta modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per facilitare interazioni conversazionali naturali e simili a quelle umane, supportando gli utenti in un'ampia gamma di attività.
Dispositivi edge: dispositivi che si trovano ai confini di una rete, solitamente vicino a fonti di dati o ai consumatori, e sono fondamentali nelle applicazioni in tempo reale e per l'implementazione dell'Internet of Things (IoT).
Transistor gate-all-around (GAA): la tecnologia GAA è una nuova tecnologia di processo per la produzione di semiconduttori che può contribuire alla scalatura del silicio, consentendo ai transistor di trasportare più corrente pur rimanendo relativamente piccoli.
Bonding ibrido: noto anche come integrazione eterogenea, aiuta le aziende di semiconduttori a combinare chiplet basati su una varietà di funzioni, nodi tecnologici e dimensioni in pacchetti avanzati, consentendo alla combinazione di funzionare come un unico prodotto. La capacità di ridurre le dimensioni dei transistor con la classica scalatura 2D sta rallentando e diventando più costosa: il bonding ibrido risolve questo problema per il settore.
La sfida della legge di Moore: si riferisce alla nota teoria secondo cui la potenza di elaborazione dei computer aumenta esponenzialmente ogni due anni, ma avrebbe raggiunto il limite. Poiché la scala dei componenti dei chip si avvicina sempre più a quella dei singoli atomi, oggi è più costoso e tecnicamente più difficile raddoppiare il numero di transistor e, di conseguenza, la potenza di elaborazione di un dato chip ogni due anni.
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- Qualora il Fondo detenga attivi in valute diverse da quella di base del Fondo o l'investitore detenga azioni o quote in un'altra valuta (in assenza di "copertura"), il valore dell'investimento potrebbe subire le oscillazioni del tasso di cambio.
- Se il Fondo, o una classe di azioni con copertura, intende attenuare le fluttuazioni del tasso di cambio tra la valuta di denominazione e la valuta di base, la stessa strategia di copertura potrebbe generare un effetto positivo o negativo sul valore del Fondo, a causa delle differenze di tasso d'interesse a breve termine tra le due valute.
- I titoli del Fondo potrebbero diventare difficili da valutare o da vendere al prezzo e con le tempistiche desiderati, specie in condizioni di mercato estreme con il prezzo delle attività in calo, aumentando il rischio di perdite sull'investimento.
- Il Fondo potrebbe perdere denaro se una controparte con la quale il Fondo effettua scambi non fosse più intenzionata ad adempiere ai propri obblighi, o a causa di un errore o di un ritardo nei processi operativi o di una negligenza di un fornitore terzo.
Rischi specifici
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