GPU introvabili: Microsoft accusa i miner crypto di rubare risorse all'intelligenza artificiale

Microsoft lancia un allarme sullo stato del mercato delle GPU destinate all’intelligenza artificiale. Britton Winterrose, responsabile dello sviluppo tecnico per le startup in Microsoft, ha espresso pubblicamente la propria frustrazione.

"Alcuni giorni il mio lavoro sembra ridursi a elemosinare GPU, è così dal 2020 e la situazione non è mai migliorata" ha scritto il responsabile su X. Secondo Winterrose, la scarsità di schede grafiche sta compromettendo il lavoro di centinaia di startup legate all’AI.

L’esperto, che in passato ha collaborato con oltre 500 startup di intelligenza artificiale e investito personalmente in più di 40 progetti emergenti, parla di un vero collo di bottiglia nella disponibilità dell’hardware necessario a far progredire le nuove tecnologie.

Nel suo sfogo sui social, Winterrose critica apertamente il CEO di NVIDIA Jensen Huang che, secondo la sua opinione, continuerebbe a corteggiare i miner di criptovalute responsabili di drenare risorse destinate a chi sviluppa intelligenza artificiale. Secondo il responsabile, infatti, la domanda proveniente dal mondo crypto continua a pesare drasticamente sulla disponibilità delle GPU, nonostante il boom del mining sia ormai alle spalle.

A tal proposito, proprio nei giorni scorsi lo European Public Persecutor's Office ha aperto un'indagine su Northern Data AG. La società, impegnata nel settore dei data center ad alte prestazioni, ha usufruito degli incentivi per l'acquisto di 10.000 GPU NVIDIA H100. Tuttavia, è nato il sospetto che le schede siano state impiegate per le attività di mining, le quali non possono ottenere finanziamenti pubblici.

"Alcune persone potrebbero dire 'ah ma l'intelligenza artificiale è una bolla', ma l'unica 'schiuma' è quella in cui Jensen Huang cerca di far ballare gli hyperscaler lasciando in eredità GPU a miner di bitcoin dell'ultima ora che si presentano come data center di I o II livello".

Il dirigente Microsoft difende con forza le esigenze del settore AI e sostiene che le startup non riescono più a ottenere le GPU necessarie per l’addestramento dei modelli. La richiesta, ha spiegato, è in continua crescita, mentre l’offerta rimane insufficiente anche a causa della concentrazione dei chip nelle mani di grandi aziende e data center.