Secondo molti analisti, il chip proprietario TPU di Google – sviluppato internamente per l’elaborazione di intelligenza artificiale – sarebbe al centro del successo del nuovo modello Gemini 3. Il chip TPU, infatti, ha permesso prestazioni tali da far superare a Gemini 3 GPT-5 di OpenAI in test indipendenti.
Il risultato ha generato grande allarme per OpenAI, che ha reagito con un vero e proprio “allarme rosso”: secondo alcune fonti, il CEO Sam Altman ha ordinato di ridestinare risorse per migliorare la velocità, l’affidabilità e la qualità del chatbot.
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Google punta in alto: produzione e vendite esterne di TPU
Fino a poco tempo fa, i chip TPU erano utilizzati solo internamente da Google. Ora l’azienda ha iniziato a proporli anche a terzi: si parla di grandi clienti, fra cui Meta e startup di AI.
Secondo alcuni analisti, entro il 2028 la produzione di TPU potrebbe più che raddoppiare: un’espansione che riflette le alte ambizioni di Google nell’hardware per l’AI.
Questa strategia di “vertical integration” – chip, software e infrastruttura cloud sviluppati in casa – sembra offrire a Google un vantaggio competitivo sia tecnico che economico.
Scossone per Nvidia e il mercato dei chip AI
La prospettiva di una diffusione su larga scala dei TPU ha avuto impatti immediati sul mercato: le azioni di Nvidia sono crollate, nel timore che la sua posizione dominante nel settore delle GPU per AI possa essere seriamente messa in discussione.
In particolare, le indiscrezioni su un possibile accordo tra Google e Meta hanno provocato forti turbolenze nei titoli di settore.
Secondo alcuni osservatori, anche altre grandi realtà – come l’azienda di AI Anthropic – sono interessate ai TPU, amplificando le implicazioni competitive.
Sfide e limiti: TPU vs GPU
Nonostante i punti di forza, la transizione non è priva di ostacoli. Un problema principale riguarda la compatibilità software: molti framework di AI (come PyTorch, molto diffuso in ricerca e industria) non sono nativamente progettati per girare su TPU, ma richiedono un livello di traduzione (ad esempio tramite XLA), complicando l’adozione massiva.
Inoltre, secondo alcune analisi – pur riconoscendo il valore dei TPU per compiti specifici, come training o inferenza di modelli su larga scala – le GPU di Nvidia conservano un vantaggio in termini di flessibilità, versatilità e supporto per un’ampia gamma di carichi di lavoro.
Cosa significa per il futuro dell’AI
Lo scenario che emerge è quello di un mercato in evoluzione rapida. Se Google riuscirà a scalare la produzione e ad attrarre clienti esterni di grosso calibro – riducendo la dipendenza da GPU generiche – i TPU potrebbero diventare un’alternativa credibile e spesso preferibile per molte applicazioni AI.
Tuttavia, la supremazia delle GPU non sparirà da un giorno all’altro: la loro compatibilità con un ampio ecosistema, la flessibilità e la maturità dei tool software rappresentano ancora punti di forza difficili da superare.
Per le aziende che sviluppano modelli di intelligenza artificiale, ciò significa che probabilmente il futuro sarà ibrido: TPU per carichi massivi e prevedibili, GPU per flessibilità, prototipazione e ricerca.
Intanto, la “scacchiera” dell’AI sembra essersi ribaltata: dal predominio quasi assoluto di chip generici siamo passati a un’era in cui chip su misura e strategie integrate – hardware, cloud, modelli – potrebbero dettare il ritmo del mercato.
