Microsoft ha speso 280 miliardi di dollari per l'intelligenza artificiale. Il Guardian ha chiesto dove sono le patatine.

Un’indagine del Guardian pubblicata questa settimana, citando documenti interni, riferisce che Microsoft ha circa 2,2 milioni di chip AI installati in tutto il mondo dopo aver speso circa 280 miliardi di dollari dal 2022 in terreni, edifici e infrastrutture informatiche. Il punto della storia è il divario: gli esperti consultati dal giornale stimano che i 5 gigawatt di capacità aggiuntiva del data center descritti da Microsoft avrebbero bisogno di qualcosa di più vicino a 6,4 milioni di GPU per essere colmati. Microsoft ha rifiutato l’aritmetica, definendola “imprecisa, traendo conclusioni sbagliate da presupposti errati”. Lunedì le azioni della società sono scese di circa il 3%, chiudendo vicino ai 480 dollari.

L’amministratore delegato Satya Nadella ha offerto per mesi la sua spiegazione del divario, e non si tratta di una carenza di chip. È ciò che lui chiama involucri caldi: edifici alimentati, raffreddati, finiti, pronti a ricevere l’hardware. “Non è una questione di fornitura di chip”, ha detto all’inizio di quest’anno, “in realtà è il fatto che non ho gusci caldi a cui collegarmi”. Ha descritto le GPU presenti nell’inventario che l’azienda non può accendere. I siti in ritardo, tra cui Fairwater nel Wisconsin, vengono indicati come esempi.

Ecco perché questo è più interessante di uno scontro aziendale. Per tre anni la storia pubblica del ridimensionamento dell’IA è stata incentrata sui chip: chi può acquistare l’ultima novità di Nvidia, chi è tagliato fuori dai controlli sulle esportazioni, chi arriva in prima fila. Quell’inquadratura sta tranquillamente diventando obsoleta. Un moderno data center AI è prima un problema di elettricità, poi un problema di costruzione e solo dopo un problema di semiconduttori. Sottostazioni, connessioni alla rete, acqua di raffreddamento e permessi di costruzione si muovono tutti su tempistiche che misurano in anni, e nessuno di loro accelera perché hai trasferito più soldi. Se il resoconto di Nadella è corretto, il vero collo di bottiglia del settore ora sono l’ingegneria civile e i servizi di pubblica utilità. Se la lettura del Guardian è corretta, allora i dati sulla capacità riportati in tutto il settore potrebbero descrivere edifici piuttosto che computer funzionanti, il che rende più difficile per chiunque esterno giudicare chi effettivamente possiede cosa.

Un giusto avvertimento: entrambe le parti lavorano sulla base di informazioni parziali. La stima del Guardian su quante GPU implicano 5 gigawatt dipende da ipotesi sulla generazione di chip, sull’assorbimento di potenza per rack e sulle spese generali, e persone ragionevoli possono arrivare a numeri diversi. Microsoft non ha pubblicato i propri dati.

Cosa significa per te: molto poco oggi, e va bene. Ma vale la pena aggiornare il tuo modello mentale. Quando leggi che un’azienda sta spendendo decine di miliardi nell’intelligenza artificiale, la maggior parte di quel denaro non viene utilizzato per acquistare chip, ma per acquistare potere e proprietà. Questo è anche il motivo per cui la capacità di intelligenza artificiale non arriva in modo uniforme da regione a regione, perché alcuni servizi vengono lanciati negli Stati Uniti mesi prima dell’Europa e perché le domande sull’uso dell’elettricità nei data center non vengono risolte. Se si sceglie un fornitore di servizi cloud, “abbiamo capacità” è un’affermazione su cui vale la pena porre domande di approfondimento.

Fonti

• Dentro Telecom: chip di elaborazione Microsoft AI ancorati al potere
• Tom’s Hardware: il CEO di Microsoft afferma che l’azienda non ha abbastanza elettricità per installare tutte le GPU AI nel suo inventario
• Data Center Dynamics: Microsoft ha GPU AI nell’inventario