I migliori 30+ produttori di chip IA: NVIDIA e i suoi concorrenti

Sulla base della nostra esperienza nell'esecuzione del benchmark cloud GPU di AIMultiple con 10 diversi modelli GPU in 4 scenari diversi, queste sono le principali aziende di hardware IA per i carichi di lavoro dei data center.

30+ produttori di chip IA per categoria

*Il chip IA selezionato è il componente, la piattaforma o il progetto annunciato che meglio rappresenta ciascun fornitore. Alcune voci sono sistemi, servizi o IP licenziabili piuttosto che un singolo chip.

L'ordinamento è per categoria. I fornitori sono classificati in base alla quota stimata di ricavi dagli acceleratori IA all'interno delle prime tre categorie (produttore leader, cloud pubblico, cloud IA pubblico), perché è possibile stimare i dati di vendita o l'utilizzo del cloud. Intel e Qualcomm sono le eccezioni. Entrambe sono elencate come produttori leader in base alla scala del data center e alle roadmap di acceleratori annunciate, non in base ai ricavi da acceleratori IA spediti. I fornitori nella categoria di co-progettazione di ASIC / XPU IA personalizzati sono classificati in base alla quota stimata del mercato della progettazione di ASIC personalizzati. I fornitori in tutte le altre categorie sono ordinati alfabeticamente.

GPU vs ASIC nelle architetture dei chip IA

Sebbene i fornitori sopra elencati competano nello stesso mercato, utilizzano architetture di chip fondamentalmente diverse:

• GPU (Graphics Processing Units) sono processori paralleli ampiamente programmabili che supportano una gamma più ampia di carichi di lavoro di addestramento e inferenza IA rispetto alla maggior parte degli ASIC costruiti ad hoc. NVIDIA e AMD dominano questa categoria.
• ASIC (Application-Specific Integrated Circuits) sono progettati su misura per compiti specifici. Alcuni supportano sia l'addestramento che l'inferenza (Google TPU, AWS Trainium), mentre altri sono solo per l'inferenza (Groq LPU, AWS Inferentia).

Secondo TrendForce¹, le spedizioni di server IA basati su ASIC personalizzati dei provider cloud erano proiettate, nell'ottobre 2025, a crescere del 44.6% nel 2026, contro il 16.1% per i server IA basati su GPU. Queste cifre sono tassi di crescita delle spedizioni di server IA suddivisi per tipo di acceleratore, non conteggi dei chip spediti. TrendForce colloca ora i sistemi basati su ASIC a circa il 27% delle spedizioni di unità di server IA del 2026, in calo rispetto al 27.8% del 15 aprile 2026, dopo i ritardi di validazione e messa a punto dei chip presso Meta e AWS, contro il 69.7% per i sistemi basati su GPU, con gli ASIC che raggiungono circa il 40% entro il 2030.²

Quali sono i principali produttori di chip IA?

1. NVIDIA

NVIDIA progetta unità di elaborazione grafica (GPU) per il settore dei videogiochi dagli anni '90. NVIDIA è un produttore di chip fabless che esternalizza la maggior parte della produzione di chip a TSMC. Le sue principali attività includono:

Soluzioni IA per desktop

DGX Spark (precedentemente Project Digits) è un supercomputer IA desktop dotato di un Superchip Grace Blackwell con una GPU NVIDIA Blackwell RTX con 6.144 core CUDA e Tensor Core di quinta generazione con precisione FP4, collegata tramite l'interconnessione chip-a-chip NVIDIA NVLink-C2C a una CPU NVIDIA Grace a 20 core, con fino a 1 petaflop di calcolo IA e 128GB di memoria unificata.³⁴

Soluzioni per data center

L'azienda produce chip IA seguendo le sue architetture Ampere, Hopper e, più recentemente, Blackwell. Grazie al boom dell'IA generativa, i ricavi di NVIDIA sono cresciuti fortemente, la sua capitalizzazione di mercato ha superato 1 trilione di dollari e ha rafforzato la sua leadership nei mercati delle GPU e dell'hardware IA. Il grafico seguente mostra come i ricavi di NVIDIA in questo segmento sono cresciuti nel corso degli anni e come sono diventati la principale fonte di reddito dell'azienda.

I dati del grafico provengono dai rapporti finanziari di NVIDIA Corporation.⁵

DGX™ A100 e H100 sono stati i chip IA di punta di NVIDIA, progettati per l'addestramento e l'inferenza IA nei data center. NVIDIA ha fatto seguito con:

• Chip H200, B300 e GB300
• Server HGX come HGX H200 e HGX B300 che combinano 8 di questi chip
• Serie NVL e GB200 SuperPod che combinano ancora più chip in grandi cluster.⁶

Cloud GPU

La maggior parte degli operatori cloud offre hardware NVIDIA come proprie GPU cloud. Morgan Stanley collocava NVIDIA a circa l'85% dei ricavi dei processori IA nel marzo 2026, con gli ASIC personalizzati sopra il 10% e AMD sotto il 5%.⁷ Bloomberg Intelligence prevede che NVIDIA mantenga dal 70% al 75% del mercato degli acceleratori IA fino al 2030.⁸

NVIDIA ha anche lanciato la sua offerta DGX Cloud, fornendo infrastrutture GPU cloud direttamente alle aziende, bypassando i fornitori cloud.

GPU per la grafica

Le GPU di NVIDIA per gli utenti retail includono la serie GeForce, e la Switch 2 di Nintendo funziona con un processore NVIDIA personalizzato.⁹

Sviluppi recenti

DGX Cloud Lepton

Annunciato il 19 maggio 2025, DGX Cloud Lepton di NVIDIA è un marketplace che collega gli sviluppatori IA ai fornitori cloud GPU di NVIDIA, tra cui CoreWeave, Lambda e Crusoe.¹⁰

NVIDIA Dynamo

NVIDIA Dynamo, annunciato al GTC 2025, è un framework di inferenza open-source per la distribuzione ad alto throughput e bassa latenza di modelli di IA generativa in ambienti distribuiti.¹¹

NVIDIA RTX PRO Servers e Enterprise IA Factory

Annunciati nel maggio 2025 al Computex, NVIDIA ha introdotto i server RTX PRO alimentati dalle GPU RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, progettati per le fabbriche IA aziendali.¹²

NVIDIA Vera Rubin platform

NVIDIA ha svelato Vera Rubin, la sua piattaforma successiva a Blackwell Ultra, al CES 2026 come piattaforma a sei chip.¹³ Al GTC del 16 marzo 2026, NVIDIA l'ha ampliata a sette chip, la CPU Vera, la GPU Rubin, lo switch NVLink 6, la ConnectX-9 SuperNIC, la BlueField-4 DPU, lo switch Ethernet Spectrum-6 e la Groq 3 LPU, dichiarandoli in piena produzione.¹⁴ Le spedizioni di produzione iniziano nell'autunno 2026, inizialmente a otto partner cloud.¹⁵ Blackwell e il GB300 NVL72 sono rimasti i prodotti generanti ricavi principali fino al Q1 FY2027.

Il rack Vera Rubin NVL72 abbina 72 GPU Rubin e 36 CPU Vera per 3.600 PFLOPS di inferenza NVFP4, 20.7 TB di HBM4 e 260 TB/s di larghezza di banda scale-up NVLink 6.¹⁶ La GPU Rubin è riportata essere costruita su TSMC N3P con HBM4, un nodo che NVIDIA non ha confermato.

Il settimo chip deriva dall'accordo di licenza di dicembre 2025 tra NVIDIA e Groq, trattato nella sezione Groq qui sotto.

La Groq 3 LPU è un chip di inferenza dedicato, prodotto da Samsung Foundry.¹⁷ I rack Groq 3 LPX sono previsti per la seconda metà del 2026, e NVIDIA proietta fino a 35x di throughput superiore per megawatt per modelli a trilioni di parametri quando LPX è abbinato a Vera Rubin NVL72.¹⁸

DeepSeek

Il rilascio di R1 di DeepSeek ha dimostrato che i modelli di frontiera potevano essere addestrati con un numero relativamente piccolo di GPU. Ciò ha portato a una riduzione del prezzo delle azioni di NVIDIA.

Dato che le prestazioni dei sistemi GPU migliorano più volte all'anno grazie ai progressi nella progettazione dei chip e nelle interconnessioni, gli acquirenti farebbero bene a non comprare oltre le proprie necessità annuali, poiché ciò può portare a possedere sistemi obsoleti.

Tariffe e restrizioni all'esportazione

Quattro misure separate regolano le vendite di chip IA avanzati alla Cina, e vengono spesso confuse.

Le licenze sono cambiate per prime. Il 13 gennaio 2026 il Bureau of Industry and Security degli Stati Uniti ha annunciato una norma finale che sposta le domande di licenza per la NVIDIA H200, la AMD MI325X e chip simili da una presunzione di rifiuto a una revisione caso per caso, soggetta a condizioni relative a certificazioni degli esportatori, controlli di verifica dei clienti e test indipendenti pre-spedizione.¹⁹ Un tetto di volume vi si affianca: le spedizioni aggregate di un determinato chip verso Cina e Macao non possono superare il 50% della quantità dello stesso prodotto che l'esportatore ha spedito a clienti statunitensi per uso finale negli Stati Uniti.¹⁹

Due ulteriori misure sono entrambe fissate al 25% e vengono abitualmente trattate come una sola. Il presidente Trump ha annunciato una quota di ricavi del governo statunitense del 25% sulle vendite di H200 alla Cina l'8 dicembre 2025 e l'ha ribadita il 14 gennaio 2026, mentre la Casa Bianca ha annunciato una distinta tariffa del 25% ai sensi della Sezione 232 sui semiconduttori avanzati alle stesse soglie di prestazione il 14 gennaio 2026, con esenzioni tra cui i data center statunitensi e la R&S statunitense.²⁰

La Cina si è mossa nella direzione opposta, sebbene in modo meno formale. Reuters ha riferito il 5 novembre 2025, citando fonti anonime, che le autorità avevano vietato i chip IA stranieri nei data center finanziati dallo Stato, e non è stato pubblicato alcun regolamento ufficiale cinese in tal senso.

Il permesso non si è tradotto in vendite. Il 14 luglio 2026, il sottosegretario al Commercio Jeffrey Kessler ha dichiarato in un'audizione al Congresso che "sono avvenute pochissime spedizioni con licenze per H200 e equivalenti. Si tratta di una quantità molto piccola di chip." NVIDIA ha registrato zero ricavi da calcolo per data center in Cina sia nei risultati di febbraio 2026 sia in quelli di maggio 2026.

Concorrenza nel mercato dell'inferenza

Sebbene NVIDIA domini il mercato dell'"addestramento" IA, la concorrenza si sta intensificando nell'"inferenza", la distribuzione di modelli IA per attività del mondo reale. Aziende come AMD e Qualcomm, insieme a specialisti dell'inferenza tra cui Cerebras, SambaNova, d-Matrix e Positron, stanno sviluppando chip che mirano a fornire soluzioni di inferenza più convenienti, con particolare attenzione al minor consumo energetico. Il campo si è sia ridotto che ampliato. Untether IA ha chiuso a giugno 2025 e ha dichiarato fallimento nell'ottobre successivo, e la tecnologia di inferenza di Groq è stata concessa in licenza a NVIDIA nel dicembre 2025.

Le nuove tecniche di "ragionamento" IA richiedono maggiore potenza di calcolo. NVIDIA ritiene che il ragionamento favorirà la sua architettura nel lungo termine e prevede che il mercato dell'inferenza finirà per superare in dimensioni il mercato dell'addestramento, anche se la sua quota di mercato è inferiore.²¹

2. AMD

AMD è un produttore di chip fabless con prodotti per CPU, GPU e acceleratori IA.

AMD ha lanciato MI300 per carichi di lavoro di addestramento IA nel giugno 2023 e compete con NVIDIA per la quota di mercato. Startup, imprese e giganti tecnologici hanno adottato hardware AMD nel 2023, quando l'hardware NVIDIA era difficile da reperire nel mezzo del boom dell'IA generativa innescato dal lancio di ChatGPT.²²²³²⁴

Nel 2025, AMD ha acquisito un team di ingegneri hardware e software IA da Untether IA insieme alla startup di compilatori Brium. Nel giugno 2026 AMD ha annunciato l'acquisizione di MEXT, la cui tecnologia di memoria predittiva è progettata per far comportare la flash più come la DRAM e ridurre i costi di memoria dei data center.²⁵²⁶

AMD ha lanciato Instinct MI350X e MI355X il 12 giugno 2025 ad Advancing IA 2025.²⁷ Il MI355X è costruito su CDNA4 presso TSMC 3nm con 288 GB di HBM3E e 10.1 PFLOPS di MXFP4, e AMD lo posiziona contro il Blackwell B200 di NVIDIA piuttosto che contro l'H200. AMD ha fatto seguito il 7 maggio 2026 con Instinct MI350P, una scheda PCIe 5.0 passiva con 144 GB di HBM3E e un TBP massimo di 600 W.²⁸

AMD ha firmato quattro accordi Instinct su larga scala dall'ottobre 2025: OpenAI il 6 ottobre 2025 per 6 GW, con la prima capacità di 1 GW della serie MI450 dalla seconda metà del 2026;²⁹ Oracle Cloud Infrastruttura come partner di lancio il 14 ottobre 2025 per un iniziale 50.000 GPU della serie MI450 dal Q3 del calendario 2026;³⁰ Meta il 24 febbraio 2026 per un massimo di 6 GW dalla seconda metà del 2026, utilizzando una GPU Instinct personalizzata basata sull'architettura MI450 piuttosto che una MI450 standard;³¹³² e Anthropic il 22 luglio 2026 per un massimo di 2 GW di GPU della serie MI450 in rack Helios dalla prima metà del 2027.³³

Dopo un pubblico disaccordo tra AMD e NVIDIA sul benchmarking di H100 e MI300, gli ultimi benchmark collocano MI300 migliore o alla pari con H100 per l'inferenza su un LLM da 70B.³⁴

Serie MI400

AMD ha lanciato la serie Instinct MI400 ad Advancing IA 2026 il 22-23 luglio 2026.³⁵ Il MI455X è il membro della famiglia focalizzato sull'IA. AMD lo elenca come CDNA5 su "TSMC 2nm | 3nm FinFET" con 320 miliardi di transistor, 432 GB di HBM4, 23.3 TB/s di larghezza di banda di memoria di picco e 40.3 PFLOPS di OCP MXFP4.³⁶ Helios, il sistema a scala di rack costruito attorno alla serie MI400, è in piena produzione con le prime spedizioni che iniziano alla fine del Q3 2026.³⁵

Un terzo membro della famiglia, il MI440X, è stato presentato al CES 2026 il 5 gennaio 2026 per l'IA aziendale on-premises in un formato compatto a otto GPU, e AMD non ha pubblicato specifiche al riguardo da allora.³⁷ Più avanti, la roadmap di AMD colloca la serie Instinct MI500 nel 2027 e la serie MI600 nel 2028, con l'architettura CDNA 6, la tecnologia di processo 2nm e i dettagli sulla memoria HBM4E per MI500 forniti al CES 2026.³⁵

Il MI430X è il membro HPC e di IA sovrana della serie MI400. AMD lo ha annunciato il 19 novembre 2025 durante la settimana SC25 piuttosto che ad Advancing IA 2026, con 432 GB di HBM4 e 19.6 TB/s, e ne ha aggiornato le specifiche il 23 luglio 2026. La pagina prodotto di AMD elenca ora fino a 288 TFLOPS di FP64 teorico di picco basato su hardware, fino a 9.2 PFLOPS di picco FP4 e MXFP4, 432 GB di HBM4 integrata e fino a 23.3 TB/s di larghezza di banda di memoria teorica di picco.³⁸ La caratteristica distintiva rispetto al MI455X è l'FP64 a piena velocità per il calcolo scientifico piuttosto che il throughput IA a bassa precisione.

AMD prevede che il MI430X sia disponibile nel 2027 e non ha pubblicato conteggio dei transistor, potenza della scheda o litografia per esso. Due cifre nei materiali di AMD sono in disaccordo. Le FAQ della landing page della serie MI400 indicano ancora fino a 19.6 TB/s mentre la pagina delle specifiche del MI430X indica 23.3 TB/s, e le FAQ sulla pagina MI430X contengono un refuso che recita 2.3 TB/s.³⁸

AMD indica tre sistemi target per il MI430X: Discovery presso l'Oak Ridge National Laboratory, previsto per il 2028; Alice Recoque, il primo sistema exascale della Francia; e Herder presso HLRS Stuttgart, annunciato con HPE il 2 dicembre 2025. Lux, il cluster IA factory di Oak Ridge annunciato il 27 ottobre 2025, è costruito su MI355X e non è un sistema MI430X.

Software

Il software IA di AMD gira sullo stack ROCm. SemiAnalysis, in un benchmark del 22 dicembre 2024 di MI300X contro H100 e H200, ha dato a AMD 0% di probabilità di rompere il fossato CUDA di NVIDIA, riscontrando che CUDA funzionava out of the box per la maggior parte delle attività mentre il software AMD richiedeva una configurazione significativa.³⁹

Gli stessi analisti hanno da allora rivisto tale giudizio, il 25 luglio 2026, in "una grande possibilità di successo a patto che AMD risolva i due principali rischi che descriviamo di seguito": il ramp-up della produzione del rack Helios, dove SerDes deboli richiedono che fino all'85% del backplane venga ritimizzato con oltre 550 retimer ethernet Broadcom per rack, e una persistente mancanza di cluster GPU interni stabili per lo sviluppo software e la CI di test automatizzati.⁴⁰

Ad Advancing IA 2026 AMD si è impegnata a una cadenza fissa di rilascio delle funzionalità di sei settimane al posto del precedente ciclo approssimativamente trimestrale.⁴¹

Ecosistema

Come NVIDIA, AMD sta investendo selettivamente negli utenti delle sue soluzioni per favorire l'adozione del suo hardware.⁴² Ha anche legato l'equity ai suoi impegni più grandi, emettendo a OpenAI e Meta a ciascuna un warrant basato sulle prestazioni per un massimo di 160 milioni di azioni a $0,01, con vesting legato alle milestone di spedizione di Instinct.⁴³

3. Intel

Intel ha una lunga storia nello sviluppo di semiconduttori. A differenza delle fabless NVIDIA e AMD, Intel possiede le proprie fabbriche e costruisce internamente componenti come lo Xeon 6+ basato su 18A. Non è esclusivamente autosufficiente. Si rifornisce anche di componenti legati all'IA da TSMC, e lo stesso Gaudi 3 è stato prodotto con il processo 5nm di TSMC.⁴⁴

Gaudi 3 è l'ultimo acceleratore IA dedicato della linea Gaudi di Intel. Intel non ha annunciato alcun successore di Gaudi, e ogni fase della roadmap pubblicata dopo di esso è una GPU.⁴⁵⁴⁶ Il chip stesso non è stato ritirato. La pagina prodotto di Intel elenca ancora la scheda PCIe Gaudi 3 (HL-338) come in spedizione, e Intel non ha pubblicato alcun avviso di fine vita per essa.⁴⁷ Intel puntava a $500 milioni di ricavi da Gaudi per il 2024 e ha abbandonato l'obiettivo nella chiamata sugli utili del terzo trimestre del 31 ottobre 2024. Al CES 2026 ha ammesso che Gaudi "non ha soddisfatto le esigenze del mercato dell'addestramento IA di frontiera."⁴⁵

Intel ha cancellato la sua GPU Falcon Shores per passare a Jaguar Shores, un acceleratore IA a scala di rack i cui dettagli confermati si limitano al marchio Gaudi e alla memoria HBM4 di SK hynix, senza alcun nodo di processo dichiarato.⁴⁵ Al CES 2026 la roadmap di Intel si riferiva a "la linea di prodotti Shores" senza il nome Jaguar, e Intel non ha annunciato una rinomina. Intel ha fatto nuovi annunci hardware IA al Computex 2026, tra cui il processore Xeon 6+ sul nodo 18A.⁴⁸⁴⁹

Crescent Island è una GPU per data center basata su Xe3P e ottimizzata per l'inferenza, annunciata per la prima volta il 14 ottobre 2025 all'OCP Global Summit con 160GB di LPDDR5X e campionamento per i clienti previsto nella seconda metà del 2026.⁵⁰ Intel l'ha dettagliata al Computex 2026 come una scheda PCIe raffreddata ad aria da 350W che supporta tipi di dati da FP4 a FP64, con un massimo di 480GB come capacità massima a cui i partner possono costruire piuttosto che la capacità propria della scheda.⁴⁵

4. Qualcomm

Qualcomm è un progettista fabless noto soprattutto per i SoC mobili, e ha annunciato una linea di prodotti per data center costruita attorno all'inferenza. La più vecchia famiglia Cloud IA 100 è la linea data center Qualcomm che gli acquirenti possono ordinare oggi. Due marchi Qualcomm distanti una lettera si collocano ai lati di quella linea. Dragonwing, introdotto il 25 febbraio 2025, copre l'IoT industriale ed embedded, il networking e l'infrastruttura cellulare e porta i componenti IA edge dell'azienda, mentre Dragonfly, lanciato il 24 giugno 2026, è il marchio per data center.⁵¹

AI200, AI250 e la roadmap del data center

Il 27 ottobre 2025, Qualcomm ha annunciato AI200 e AI250, due soluzioni di inferenza IA a scala di rack; entrambe rientrano ora sotto il marchio Dragonfly lanciato da Qualcomm nel giugno 2026.⁵² L'AI200 supporta 768 GB di LPDDR per scheda, e Qualcomm ha dichiarato all'annuncio che AI200 e AI250 sarebbero stati disponibili commercialmente rispettivamente nel 2026 e nel 2027; da allora non ha ribadito nessuna delle due date. L'AI250 introduce un'architettura di calcolo vicino alla memoria che Qualcomm afferma fornisca 133 TB/s di larghezza di banda di memoria effettiva per scheda, 18 volte l'AI200, un'affermazione per un prodotto che nessuno può ancora acquistare. Entrambi i rack utilizzano raffreddamento a liquido diretto, e Qualcomm specifica ora un rack conforme OCP ORv3 da 140 kW piuttosto che i 160 kW citati all'annuncio.⁵³

Il 24 giugno 2026, Qualcomm ha presentato tre ulteriori prodotti per data center.⁵³ Il Dragonfly C1000 è una CPU per data center che dovrebbe raggiungere la disponibilità commerciale nel 2028, e Qualcomm ha indicato Meta come cliente nell'ambito di una collaborazione multigenerazionale che copre le CPU per data center piuttosto che gli acceleratori IA. Il Qualcomm High Bandwidth Compute (HBC) unisce il calcolo a una larghezza di banda di memoria accelerata in una soluzione di silicio impilato 3D, rendendolo un'architettura di calcolo piuttosto che un componente di memoria, e l'HBC Gen 1, abbinato all'AI250, dovrebbe raggiungere il campionamento commerciale a metà 2027. Il Dragonfly AI300 è un acceleratore di inferenza con campionamento commerciale previsto nel 2028. Qualcomm punta a più di 15 miliardi di dollari di ricavi da data center entro l'anno fiscale 2029.⁵⁴

Qualcomm prevede spedizioni iniziali a un cliente hyperscaler di silicio personalizzato, che non ha nominato, più avanti nel corso del 2026.

Acquisizioni e la famiglia Cloud IA 100

Qualcomm ha completato l'acquisizione di Alphawave il 18 dicembre 2025. Il 24 giugno 2026 ha concordato di acquisire Modular Inc, una transazione che dovrebbe concludersi nella seconda metà del 2026, soggetta alle approvazioni normative.⁵⁵

Prima della linea Dragonfly, gli acceleratori di inferenza per data center di Qualcomm erano le schede Cloud IA 100. La scheda PCIe Cloud IA 100 Pro assorbe 75 W ed è classificata fino a 400 TOPS INT8 e fino a 200 TFLOPS FP16.

Quali fornitori di cloud pubblico producono chip IA?

5. AWS

AWS produce chip Trainium per l'addestramento dei modelli e chip Inferentia per l'inferenza. Ha iniziato a sviluppare i propri chip dopo Google.

I chip Trainium2 formano il cluster Project Rainier, che alimenta i modelli dello sviluppatore di LLM Anthropic. Il conteggio al lancio del cluster nell'ottobre 2025 era di quasi mezzo milione di chip, e Anthropic ha dichiarato il 20 aprile 2026 di utilizzare oltre un milione di chip Trainium2.⁵⁶

Trainium3 e i Trn3 UltraServers hanno raggiunto la disponibilità generale il 2 dicembre 2025.⁵⁷ Trainium3 è il chip IA di quarta generazione di AWS e il primo costruito su processo 3nm, classificato a 2.52 PFLOPS di calcolo FP8, 144 GB di HBM3e e 4.9 TB/s di larghezza di banda di memoria per chip. Un Trn3 UltraServer scala a 144 chip per 362 FP8 PFLOPS, 20.7 TB di HBM3e e 706 TB/s di larghezza di banda di memoria.

AWS ha annunciato Trainium4 come voce di roadmap a re:Invent 2025, con supporto per NVIDIA NVLink Fusion. Nella chiamata sugli utili del Q1 2026, Amazon ha dichiarato che Trainium4 è a circa 18 mesi dalla disponibilità diffusa ed è in gran parte riservato.⁵⁸

6. Google Cloud Platform

La TPU di Google Cloud è il chip acceleratore di machine learning appositamente costruito che alimenta i prodotti Google. Google ha annunciato le TPU nel 2016.⁵⁹ La TPU Trillium è la 6 generazione.⁶⁰

Ironwood, chiamata anche TPU v7 o TPU7x, è progettata per complessi "modelli pensanti" come gli LLM e i MoE, con 4.614 TFLOPS di calcolo FP8 per chip e fino a 42.5 Exaflop in pod da 9.216 chip.⁶¹ Offre 2x l'efficienza energetica di Trillium. Ogni chip porta 192 GB di High Bandwidth Memory a 7.37 TB/s, con 1.2 TB/s bidirezionale (9.6 Tb/s) di Inter-Chip Interconnect e uno SparseCore potenziato per grandi embedding.⁶² È entrata in anteprima il 24 novembre 2025 e ha raggiunto la disponibilità generale il 31 marzo 2026.⁶³

Al Cloud Next del 22 aprile 2026, Google ha annunciato la sua ottava generazione di TPU come due chip appositamente costruiti, TPU 8t per l'addestramento e TPU 8i per l'inferenza.⁶⁴ Un superpod TPU 8t scala a 9.600 chip, due petabyte di HBM condivisa e 121 ExaFLOPS a FP4. Google afferma che entrambi saranno disponibili più avanti nel 2026.

7. Alibaba

Alibaba progetta acceleratori IA attraverso la sua unità chip T-Head (PingTouGe), su un'architettura di unità di elaborazione parallela (PPU) autosviluppata con un'interconnessione ICN personalizzata.⁶⁵

T-Head ha dettagliato pubblicamente lo Zhenwu 810E il 29 gennaio 2026. Il chip porta 96 GB di HBM2e e 700 GB/s di larghezza di banda inter-chip su 7 collegamenti ICN indipendenti, prestazioni che l'azienda descrive come paragonabili all'H20 di NVIDIA, e Alibaba Cloud lo distribuisce in cluster da 10.000 schede. Questa è stata una divulgazione di specifiche piuttosto che un lancio di prodotto. L'810E non è nuovo silicio 2026, e le distribuzioni da 10.000 schede precedono l'annuncio.

Il 19-20 maggio 2026, Alibaba ha annunciato lo Zhenwu M890, con 144 GB di memoria, 800 GB/s di larghezza di banda di interconnessione inter-chip, supporto nativo da FP32 fino a FP4 e il triplo delle prestazioni dell'810E. Viene spedito all'interno del supernodo Panjiu AL128, che contiene 128 acceleratori per rack e utilizza l'ICN Switch 1.0 a 25.6 Tbps. Alibaba afferma che le consegne cumulative della serie Zhenwu superano le 560.000 unità. Questa cifra copre l'intera serie, non le unità M890.

Alcune organizzazioni nordamericane, europee e australiane (ad esempio, quelle dell'industria della difesa) potrebbero non preferire l'uso di Alibaba Cloud per ragioni geopolitiche.

8. IBM

IBM ha annunciato il suo chip di deep learning, l'unità di intelligenza artificiale (AIU), nel 2022.⁶⁶ L'AIU di IBM si basa sul IBM Telum Processor, che alimenta le capacità di elaborazione IA dei server mainframe IBM Z.⁶⁷ IBM ha anche dimostrato che unire calcolo e memoria può portare a efficienze nel prototipo di processore North Pole.⁶⁸

L'acceleratore IA di IBM che viene spedito commercialmente è lo Spyre Accelerator, annunciato il 7 ottobre 2025 e disponibile dal 28 ottobre 2025 su z17 e LinuxONE 5, e dall'inizio di dicembre 2025 su Power11.⁶⁹ Lo Spyre porta 32 core acceleratore e 25.6 miliardi di transistor su processo 5nm, confezionato come scheda PCIe da 75W con 128 GB di LPDDR5. Fino a 48 schede si raggruppano in un sistema Z o LinuxONE, contro 16 in Power.

9. Huawei

L'Ascend 910C di HiSilicon di Huawei fa parte della famiglia di chip Ascend 910 introdotta nel 2019.

I laboratori IA in Cina stanno sperimentando l'Ascend 910C. Il cloud di Huawei ospita i modelli DeepSeek, e un ricercatore di DeepSeek afferma che può raggiungere il 60% delle prestazioni di inferenza dell'H100 di NVIDIA.⁷⁰

Huawei ha debuttato il chip Ascend 950PR insieme alla scheda acceleratore Atlas 350 il 20 marzo 2026.⁷¹ La scheda Atlas 350 è specificata a 1.56 PFLOPS di calcolo FP4, 112 GB di HBM HiBL 1.0 proprietaria di Huawei a 1.4 TB/s di larghezza di banda di memoria, 600 W di potenza e 2 TB/s di interconnessione. Queste cifre di memoria appartengono alla scheda. Il silicio Ascend 950PR stesso è specificato a 128 GB e 1.6 TB/s. Huawei afferma che la scheda offre 2.8 volte le prestazioni dell'H20 di NVIDIA, il che non è un confronto omogeneo, perché l'H20 di classe Hopper non ha supporto nativo FP4.

Huawei ha pubblicato una roadmap Ascend, nel suo keynote Huawei Connect 2025 il 18 settembre 2025.⁷² Elenca Ascend 950PR nel Q1 2026, Ascend 950DT nel Q4 2026, Ascend 960 nel Q4 2027 e Ascend 970 nel Q4 2028. L'Ascend 950DT è specificato per 144 GB di HiZQ 2.0, la seconda HBM interna di Huawei, 4 TB/s di larghezza di banda di memoria, 2 TB/s di interconnessione e carichi di lavoro di decodifica e addestramento, ma a luglio 2026 è un impegno di roadmap piuttosto che un prodotto lanciato. Huawei ha mostrato l'Atlas 950 SuperPoD al WAIC 2026 il 18 luglio 2026, con il lancio commerciale ancora fissato per il Q4 2026. I rapporti su un "Ascend 920" risalgono alla copertura della catena di fornitura di aprile 2025 (DigiTimes Asia, 17 aprile 2025; Commercial Times, 21 aprile 2025) che descriveva un presunto successore SMIC N+3 / 6nm dell'H20. Huawei non ha mai annunciato, specificato o spedito tale componente, e non appare da nessuna parte nella roadmap pubblicata.

Quali fornitori cloud IA producono i propri chip?

Questi fornitori non dispongono di cloud pubblici con capacità complete come gli hyperscaler. Forniscono servizi cloud limitati, tipicamente incentrati sull'inferenza IA. Siamo riusciti a iscriverci a questi servizi senza parlare con i team di vendita:

10. Groq

Groq è stata fondata da ex dipendenti di Google e ha costruito la sua attività attorno alla LPU (Language Processing Unit), un'architettura di chip mirata all'inferenza a bassa latenza piuttosto che all'addestramento.

Il 24 dicembre 2025, Groq ha annunciato di aver stipulato un accordo di licenza non esclusivo con NVIDIA per la tecnologia di inferenza di Groq, e che il fondatore e CEO Jonathan Ross, il presidente Sunny Madra e altri membri senior del team si erano uniti a NVIDIA.⁷³ Groq ha dichiarato di continuare come azienda indipendente. CNBC ha valutato la transazione a circa $20 miliardi in contanti, che la renderebbe la più grande di NVIDIA fino ad oggi, cifra attribuita ad Alex Davis, CEO dell'investitore di Groq Disruptive, che ha anche affermato che NVIDIA acquisisce tutti gli asset di Groq tranne il business GroqCloud.⁷⁴ NVIDIA non ha pubblicato alcun comunicato stampa sull'accordo, la CFO di NVIDIA Colette Kress ha rifiutato di commentare il prezzo, e Reuters ha osservato che nessuna delle due società lo ha confermato. Jensen Huang ha detto ai dipendenti: "Mentre aggiungiamo dipendenti di talento ai nostri ranghi e concediamo in licenza la proprietà intellettuale di Groq, non stiamo acquisendo Groq come azienda." NVIDIA ha svelato il prodotto risultante, la NVIDIA Groq 3 LPU, al GTC del 16 marzo 2026 come settimo chip della piattaforma Vera Rubin.¹⁸

Groq opera ora come fornitore di cloud di inferenza. Nel giugno 2026 l'azienda ha dichiarato di gestire 13 data center in Nord America, Europa, Medio Oriente e APAC, di servire più di cinque milioni di sviluppatori e di scalare il suo cloud di inferenza verso 200 MW di capacità entro il 2027.⁷⁵ Il suo data center di Dammam, costruito con Aramco Digital, si colloca dietro un impegno di investimento saudita da $1,5 miliardi annunciato nel febbraio 2025.⁷⁶

Groq ha raccolto circa $2,4 miliardi in finanziamenti dichiarati e ha spedito prodotti tra cui il GroqChip™ Processor e il GroqCard™ Accelerator.⁷⁷ Il suo round più recente, $650 milioni in capitale di crescita annunciato il 22 giugno 2026, non ha rivelato alcuna valutazione, il che lascia la valutazione post-money di $6,9 miliardi annunciata il 17 settembre 2025 come ultima valutazione confermata.⁷⁸⁷⁵

11. SambaNova Systems

SambaNova Systems è stata fondata nel 2017 per sviluppare sistemi hardware-software ad alte prestazioni e alta precisione per carichi di lavoro di IA generativa ad alto volume. Ha raccolto un round Series E da $350 milioni nel febbraio 2026.⁷⁹ L'8 luglio 2026 ha completato il primo closing di una Series F da $1 miliardo a una valutazione post-money di $11 miliardi, guidata da General Atlantic.⁸⁰

SambaNova ha presentato l'SN50, la sua ultima Reconfigurable Data Unit (RDU), il 24 febbraio 2026, con spedizioni ai clienti previste nella seconda metà del 2026, e a luglio 2026 nessun SN50 è stato spedito. L'SN50 offre 5x più calcolo per acceleratore e 4x più larghezza di banda di rete rispetto alla precedente generazione SN40L, e supporta un'architettura di memoria a tre livelli per modelli fino a 10 trilioni di parametri e contesto fino a 10 milioni di token.⁸¹ SoftBank Corp. sarà il primo cliente a distribuire l'SN50 nei suoi data center IA in Giappone.

SambaNova ha anche annunciato una pianificata collaborazione strategica pluriennale con Intel per fornire soluzioni di inferenza IA.

SambaNova Systems affitta la sua piattaforma alle aziende attraverso SambaCloud.⁸²

Quali sono le principali startup di chip IA?

Vorremmo inoltre presentare alcune startup dell'industria dei chip IA i cui nomi potremmo sentire più spesso nel prossimo futuro.

12. Cerebras

Cerebras è stata fondata nel 2015 ed è l'unica tra i principali produttori di chip a concentrarsi sui chip a scala di wafer.⁸³ I chip a scala di wafer presentano vantaggi in termini di parallelismo rispetto alle GPU, grazie alla loro maggiore larghezza di banda di memoria. Tuttavia, progettare e produrre tali chip è una tecnologia emergente.

I chip di Cerebras includono:

• WSE-1 con 1.2 trilioni di transistor e 400k core di elaborazione.
• WSE-2, con 2.6 trilioni di transistor e 850k core, è stato annunciato nell'aprile 2021 su processo 7nm
• WSE-3, con 4 trilioni di transistor e 900k core IA, è stato annunciato nel marzo 2024 su processo 5nm.⁸⁴

WSE-3 è l'attuale generazione in spedizione, e Cerebras non ha annunciato un successore.

Il sistema di Cerebras lavora con aziende farmaceutiche come AstraZeneca e GlaxoSmithKline e laboratori di ricerca che vi fanno affidamento per le simulazioni. Si rivolge anche ai produttori di LLM poiché i suoi chip possono ridurre i costi di inferenza per i modelli di frontiera.

Cerebras offre anche i suoi chip sul proprio cloud alle imprese.

Cerebras è quotata al Nasdaq con il ticker CBRS dal 14 maggio 2026, dopo un'IPO che ha raccolto circa $6,38 miliardi di proventi lordi.⁸⁵ Orienta il fatturato core FY2026 verso $855-865 milioni, e ha firmato un accordo di inferenza da 750 MW con OpenAI il 14 gennaio 2026 che la sua stessa release Q1 valuta a più di $20 miliardi.⁸⁶

13. d-Matrix

d-Matrix segue un approccio innovativo, abbandonando la tradizionale architettura von Neumann in favore del calcolo in memoria. Sebbene questo approccio abbia il potenziale per risolvere il collo di bottiglia tra memoria e calcolo, è nuovo e non comprovato. Nel novembre 2025, d-Matrix ha raccolto $275 milioni in una Series C, valutando l'azienda $2 miliardi.⁸⁷

Corsair, la piattaforma di inferenza IA dell'azienda, è entrata in piena produzione il 9 giugno 2026, costruita su un'architettura di chiplet di calcolo in memoria basata su SRAM.⁸⁸

L'accelerazione 10x attribuita a Corsair proviene da benchmarking condotto dai partner piuttosto che da test indipendenti. Il tester, Gimlet Labs, è un partner commerciale di d-Matrix, e il post del benchmark reca nella firma il co-fondatore e CTO di d-Matrix. Il risultato misurato è un miglioramento della latenza end-to-end richieste da 2-10x su gpt-oss-120b per una configurazione di decodifica speculativa, non un 10x generalizzato rispetto alle GPU.

14. Rebellions

Rebellions è una startup con sede in Corea focalizzata sull'inferenza di LLM. Si è fusa con un'altra società coreana di progettazione di semiconduttori, SAPEON.⁸⁹ Il finanziamento totale è di circa $850 milioni.⁹⁰ L'IPO non è avvenuta. Rebellions ha dichiarato l'8 luglio 2026 di puntare al primo o secondo trimestre del 2027, orientandosi verso una quotazione sul main-board KOSPI.⁹¹

REBEL-Quad è l'acceleratore di seconda generazione, quattro chiplet costruiti sul processo 4nm di Samsung, e Rebel100 è il suo nome commerciale di prodotto.

15. Tenstorrent

Il più recente Blackhole Tensix Processor di Tenstorrent offre 664 TFLOPS (BLOCKFP8) di prestazioni, abbinato a 32GB di memoria GDDR6 e 512 GB/s di larghezza di banda di memoria.

La scheda P150a ha un prezzo di $1,399 e dispone di quattro porte QSFP-DD 800G per lo scaling multi-scheda. Il modello entry-level P100a parte da $999.⁹²

Da gennaio 2026, tutte le schede Blackhole p150 vengono spedite con 120 core Tensix invece di 140, e il firmware v19.5.0 ha applicato la stessa riduzione retroattivamente alle schede vendute. Tenstorrent colloca il costo all'1-2% sui carichi di lavoro tipici.⁹³

Tenstorrent offre uno stack software completamente open-source. L'azienda ha raccolto $700 milioni nel dicembre 2024.⁹⁴

16. Positron

Positron è stata fondata nel 2023 e si concentra esclusivamente sull'inferenza di modelli transformer. Adotta un approccio ASIC e progetta, fabbrica e assembla i suoi chip negli Stati Uniti.

Prodotti:

• Atlas (in spedizione ora): un server di inferenza transformer con 8x Positron Archer Transformer Accelerators con 256 GB di HBM totale. L'azienda rivendica >4x prestazioni per watt e >3x prestazioni per dollaro rispetto ai sistemi Hopper di NVIDIA, con benchmark su Llama 3.1 8B con calcolo BF16.⁹⁵
• Titan (in arrivo 2027): un sistema successore con 8+ TB di memoria alimentato da chip personalizzati Asimov 4x, progettato per supportare modelli fino a 16 trilioni di parametri e finestre di contesto da 10 milioni+ di token in un formato 4U raffreddato ad aria.⁹⁶
• Asimov (in arrivo 2027): silicio acceleratore di inferenza personalizzato con 2+ TB di memoria per chip.

Positron ha raccolto un round Series B di oltre $230 milioni all'inizio del 2026.⁹⁷

17. _etched

Il loro approccio sacrifica la flessibilità per l'efficienza bruciando le architetture dei modelli nei loro chip.

Etched è emersa dalla modalità stealth il 30 giugno 2026 con il silicio A0 di primo passaggio tornato dal processo N4P di TSMC, più di $1 miliardo di contratti cliente firmati e $800 milioni raccolti.⁹⁸ Il 23 luglio 2026 ha annunciato una Series C da $300 milioni a una valutazione di $10,3 miliardi, guidata da Sequoia.⁹⁹

L'azienda non utilizza più il nome di prodotto Sohu. Ora descrive se stessa come costruttrice di cluster di inferenza di frontiera che eseguono DeepSeek, Qwen, Mamba e Llama, quindi il design non è più solo transformer.⁹⁸

Due questioni restano aperte. Etched non ha pubblicato alcun benchmark di terze parti e non nomina alcun cliente dietro i contratti che riporta, quindi le sue cifre di prestazione rimangono misurazioni interne. La questione dell'obsolescenza sollevata dal design originale Sohu si applica ora al più ampio insieme di modelli, poiché un chip costruito attorno a un gruppo fisso di architetture deve essere ri-orientato una volta che tali architetture vengono superate.

18. Taalas

Taalas è stata fondata all'inizio del 2023 e collega direttamente i singoli modelli nel silicio personalizzato, producendo ciò che l'azienda chiama "Hardcore Models."¹⁰⁰ L'azienda afferma di poter trasformare qualsiasi modello IA mai visto prima in silicio personalizzato entro due mesi.

L'architettura di Taalas unifica storage e calcolo su un singolo chip a densità di livello DRAM, eliminando la necessità di HBM, packaging avanzato, impilamento 3D, raffreddamento a liquido o I/O ad alta velocità.

Prodotti:

• HC1 (disponibile ora): un dimostratore tecnologico cablato con Llama 3.1 8B, costruito su TSMC 6nm con 53 miliardi di transistor. Taalas rivendica 17.000 token al secondo per utente in un server raffreddato ad aria da 2.5 kW. Tuttavia, il modello utilizza una quantizzazione aggressiva personalizzata a 3 bit e 6 bit, che introduce degradazioni della qualità rispetto alle baseline GPU.¹⁰¹
• HC2 (obiettivo di roadmap per l'inverno 2026, non ancora un prodotto): una piattaforma di seconda generazione con maggiore densità, esecuzione più rapida e formati a virgola mobile a 4 bit standard per affrontare i limiti di quantizzazione di HC1.

Taalas ha raccolto $219 milioni in totale, e riferisce di aver speso $30 milioni per portare il suo primo prodotto sul mercato con un team di 24 persone.

19. Extropic

Extropic ha raccolto un round da $14 milioni alla fine del 2023 per utilizzare la termodinamica per il calcolo. La sua pagina hardware elenca tre componenti. X0 è un prototipo di silicio del Q1 2025, e XTR-0 è una piattaforma di sviluppo spedita in quantità limitate a ricercatori selezionati nel Q3 2025. Entrambi sono stati presentati il 29 ottobre 2025. Z1, il primo chip a scala di produzione, è elencato come accesso anticipato nel 2026.¹⁰²

20. Vaire

Vaire è una startup con sede nel Regno Unito che lavora sul calcolo reversibile, un approccio che mira a creare chip a energia quasi zero. A differenza del calcolo tradizionale, dove l'energia viene persa come calore, il calcolo reversibile ricicla una parte significativa dell'energia per i calcoli successivi.

Il primo chip di test di Vaire, nome in codice Ice River, è un dimostratore CMOS 22nm piuttosto che un prodotto. Le misurazioni riportate nel settembre 2025 hanno dato un fattore di recupero energetico di 1.77 per un array di condensatori guidato dal risonatore di Vaire e 1.41 per un registro a scorrimento sullo stesso chip, rispetto a circa 2x previsti in simulazione.¹⁰³ La cifra del 50% riportata al tape-out si applica solo al risonatore ed esclude ulteriori sovraccarichi energetici.¹⁰⁴¹⁰⁵

21. Fractile

Fractile è una startup di chip di inferenza IA con sede nel Regno Unito emersa dalla modalità stealth nel luglio 2024 con $15 milioni di finanziamenti per sfidare NVIDIA sull'inferenza di modelli di frontiera.¹⁰⁶

L'azienda sta costruendo processori che intervallano fisicamente memoria e calcolo sullo stesso die, il che, afferma, risolve il requisito simultaneo di bassa latenza e alto throughput che le GPU non possono soddisfare per l'inferenza di modelli di frontiera. Fractile sostiene che il suo design può eseguire modelli di frontiera fino a 25x più velocemente.

Fractile ha annunciato una Series B da $220 milioni il 13 maggio 2026.¹⁰⁷ Le notizie sul round collocavano la valutazione a circa $1 miliardo, cifra che l'azienda non ha confermato.

Quali aziende progettano chip IA per uso proprio?

Queste aziende progettano acceleratori per la propria infrastruttura piuttosto che venderli sul mercato, quindi i benchmark indipendenti su di essi sono scarsi.

22. Apple

Il Project ACDC di Apple è riportato essere focalizzato sulla costruzione di chip per l'inferenza IA nei data center.¹⁰⁸ Il chip server sarebbe nome in codice Baltra e sviluppato con Broadcom, e Apple non l'ha mai riconosciuto ufficialmente. Reuters ha riferito il 15 luglio 2026, citando The Information, che il progetto è stato posticipato e che i server IA interni di Apple girano ancora su chip M2 Ultra.¹⁰⁹¹¹⁰ M5 è stato lanciato il 15 ottobre 2025, e M5 Pro e M5 Max sono stati annunciati il 3 marzo 2026 con un Neural Accelerator in ogni core GPU. Apple sta rafforzando la sua strategia IA on-device con il framework Core IA, che esegue modelli sul silicio Apple senza dipendenze dal server, supportato da un repository open-source di modelli Core IA su GitHub.¹¹¹¹¹²

23. Meta

Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) è una famiglia di processori per carichi di lavoro IA come l'addestramento dei modelli Llama di Meta.

Meta ha rinominato la famiglia MTIA l'11 marzo 2026. Il componente che l'azienda chiamava precedentemente Next Gen MTIA è ora MTIA 200. È basato sulla tecnologia TSMC 5nm, si afferma offra 3x le prestazioni di MTIA v1, ed è ospitato in rack contenenti fino a 72 acceleratori.¹¹³ MTIA 300 è in produzione per l'addestramento di ranking e raccomandazione, e MTIA 400, 450 e 500 seguono nel corso del 2026 e 2027.¹¹⁴

MTIA è attualmente per uso interno di Meta. Tuttavia, in futuro, se Meta lanciasse un'offerta di IA generativa aziendale basata su Llama, questi chip potrebbero alimentare tale offerta.

Il 14 aprile 2026 Meta e Broadcom hanno annunciato una partnership strategica pluriennale e multigenerazionale che si estende fino al 2029, in cui Broadcom fornisce tecnologia a supporto dei chip MTIA di Meta. L'impegno iniziale supera 1 GW come prima fase di un'implementazione multi-gigawatt, e Broadcom afferma che include il primo acceleratore di calcolo IA 2nm del settore insieme al suo networking Ethernet scale-up, scale-out e scale-across.¹¹⁵ Il lato della partnership di Broadcom è trattato nella sezione Broadcom più avanti.

24. Microsoft Azure

All'Hot Chips 2024, Microsoft ha presentato Maia 100, il suo primo acceleratore IA personalizzato, costruito sul processo N5 di TSMC. Microsoft ha lanciato Maia 200 (nome in codice Braga) il 26 gennaio 2026, come acceleratore IA incentrato sull'inferenza per Azure, progettato per ridurre i costi dei token IA e offrire prestazioni per dollaro migliori del 30% rispetto ai sistemi esistenti.¹¹⁶

Maia 200 è costruito su TSMC 3nm con più di 140 miliardi di transistor, 216 GB di HBM3e a 7 TB/s, 272 MB di SRAM on-chip e più di 10 PFLOPS di calcolo FP4 in un TDP SoC da 750 W. È distribuito nella regione US Central di Azure vicino a Des Moines, Iowa, con US West 3 vicino a Phoenix a seguire.¹¹⁶

25. OpenAI

OpenAI ha progettato il suo primo chip IA con Broadcom, e la leadership del suo team chip ha esperienza nella progettazione di TPU presso Google.¹¹⁷ OpenAI ha confermato TSMC come fonderia, ma né OpenAI né Broadcom hanno confermato un nodo di processo.¹¹⁸ Le notizie dalla catena di fornitura coreana hanno usato il nome in codice "Titan" per il chip e lo hanno collocato sul processo N3 di TSMC, sebbene nessuna delle due società usi quel nome.¹¹⁹

Samsung ha ottenuto un accordo per fornire memoria HBM4 per il chip OpenAI, allocando secondo quanto riportato oltre il 50% della capacità della fonderia di Pyeongtaek a base die HBM4 per questo scopo.¹²⁰ OpenAI e Broadcom hanno annunciato una collaborazione per 10 gigawatt di acceleratori IA personalizzati nell'ottobre 2025. I rack dovrebbero iniziare nella seconda metà del 2026 ed essere completati entro la fine del 2029. L'annuncio afferma che le parti "hanno firmato un term sheet" per i rack piuttosto che un contratto di acquisto definitivo divulgato, e nessuna delle due società ha pubblicato un valore finanziario per la collaborazione.¹¹⁷ Il 24 giugno 2026 le due hanno presentato Jalapeño, il primo Intelligence Processor di OpenAI. Entrambe le società dichiarano che i campioni ingegneristici eseguono carichi di lavoro ML in laboratorio alla frequenza e potenza target di produzione, tra cui GPT-5.3-Codex-Spark, e che la piattaforma è progettata per il dispiegamento iniziale entro la fine del 2026, il che colloca il chip nella fase di campione ingegneristico post-tape-out piuttosto che in produzione di massa.¹²¹ Il lato dell'accordo di Broadcom, inclusi i suoi altri clienti di acceleratori personalizzati, è trattato nella sezione Broadcom più avanti.

Quali sono gli altri produttori di chip IA?

26. Graphcore

Graphcore è un'azienda britannica fondata nel 2016. L'azienda ha annunciato il suo chip IA di punta come IPU-POD256. Graphcore è stata finanziata con circa $700 milioni.

La redditività a lungo termine dell'azienda era a rischio poiché perdeva ~$200 milioni all'anno.¹²² SoftBank ha annunciato l'acquisizione di Graphcore l'11 luglio 2024, e nessuna delle parti ha rivelato ufficialmente il prezzo, riportato a circa $600 milioni.¹²³ SoftBank ha iniettato altri $457 milioni in Graphcore il 10 aprile 2026.¹²⁴

27. Mythic

Mythic è stata fondata nel 2012 ed è focalizzata sull'IA edge. Mythic segue un percorso non convenzionale, un'architettura di calcolo analogico, che mira a offrire un calcolo IA edge efficiente dal punto di vista energetico.

Ha sviluppato prodotti come M1076 AMP e la scheda chiave MM1076, e ha raccolto circa $165 milioni in finanziamenti.¹²⁵

Mythic ha licenziato la maggior parte del personale e ristrutturato il business con il suo round di finanziamento nel marzo 2023.¹²⁶

Mythic ha raccolto un round sovra-sottoscritto da $125 milioni guidato da DCVC il 17 dicembre 2025, con Honda Motor e Lockheed Martin tra gli investitori strategici, e ha acquisito Videantis nel maggio 2026.¹²⁷

28. Speedata

Fondata nel 2019 a Tel Aviv, Speedata sviluppa una Analytics Processing Unit (APU) progettata per accelerare l'analisi dei big data e i carichi di lavoro IA. È un'APU che punta ai carichi di lavoro Apache Spark, con piani per supportare altre importanti piattaforme di analisi dei dati.

Speedata ha raccolto $44 milioni in un round Series B nel giugno 2025, guidato da Walden Catalyst Ventures, 83North e altri, portando il finanziamento totale a $114 milioni. L'azienda afferma che la sua APU supera i processori general-purpose e le GPU sostituendo rack di server con un singolo chip, offrendo prestazioni ed efficienza energetica superiori per l'elaborazione dei dati.¹²⁸

29. Axelera IA

Fondata nel luglio 2021 a Eindhoven, nei Paesi Bassi, Axelera IA è specializzata in tecnologia di accelerazione hardware IA per la visione artificiale e l'IA generativa. L'azienda sta sviluppando Titania, un chiplet di inferenza IA basato sulla sua architettura Digital In-Memory Computing (D-IMC), progettato per accelerare i carichi di lavoro IA dall'edge al cloud.

Axelera IA ha raccolto più di $250 milioni il 24 febbraio 2026, portando il totale a più di $450 milioni tra equity, sovvenzioni e debito di ventura.¹²⁹¹³⁰

La sua Europa AIPU, annunciata il 21 ottobre 2025, è classificata fino a 629 TOPS INT8 su 8 core IA di seconda generazione e 16 processori RISC-V a circa 45 W, con spedizioni promesse per la prima metà del 2026. Un comunicato di Andes Technology nel giugno 2026 l'ha descritto come in campionamento per i principali clienti. Titania rimane previsto per il 2028.

30. NextSilicon

NextSilicon, fondata a Tel Aviv nel 2017, vende Maverick-2, un acceleratore dataflow riconfigurabile a runtime costruito sul processo 5nm di TSMC e spedito come scheda PCIe Gen 5 con 96 GB di HBM3E o come modulo OAM con 192 GB.¹³¹ L'azienda afferma che Maverick-2 è distribuito in dozzine di siti clienti; l'unico sito nominato è Spectra dei Sandia National Laboratories, un sistema a 64 nodi con 128 acceleratori Maverick-2 dual-die che ha superato la piena accettazione del sistema nell'ambito del programma Vanguard di Sandia nel maggio 2026 dopo aver eseguito HPCG, LAMMPS e SPARTA.¹³²¹³³ La cifra di 10x-una-GPU-a-metà-potenza che NextSilicon cita è propria, non una misurazione indipendente. Nel giugno 2026 l'azienda ha dichiarato che trasformerà Arbel, il core RISC-V all'interno di Maverick-2 e anche un chip di test autonomo da 2.5 GHz, in processori server da 64 core e 128 core che puntano a 3.4 GHz e previsti nel primo trimestre del 2028.¹³⁴

Quali fornitori co-progettano ASIC IA personalizzati?

Diversi acceleratori elencati sopra non sono progettati da soli dall'azienda il cui nome vi appare. Broadcom co-progetta acceleratori personalizzati, che chiama XPU, con il cliente che li gestirà, e fornisce il silicio di switching Ethernet e fabric che li collega.

31. Broadcom

Nella chiamata sugli utili del Q2 FY2026 del 3 giugno 2026, Broadcom ha riportato ricavi da semiconduttori IA di $10,8 miliardi, in crescita del 143% su base annua, ha orientato i ricavi da semiconduttori IA per l'intero FY2026 a $56 miliardi, in crescita di circa il 180% rispetto al fiscale 2025, e ha ribadito la guidance FY2027 sopra i $100 miliardi.¹³⁵¹³⁶

In quella chiamata Broadcom ha passato in rassegna sei clienti IA principali ma ne ha nominati quattro: Google, Anthropic, OpenAI e Meta. Gli altri due restano non divulgati e sono stati descritti come due clienti con $6 miliardi di ordini di acquisto ricevuti fino ad oggi, con spedizioni che iniziano alla fine del 2026 e accelerano nel 2027. Gli elenchi pubblicati che nominano tutti e sei sono inferenze degli analisti piuttosto che una divulgazione di Broadcom.¹³⁶

La divulgazione di Broadcom varia per cliente:

• Google ha un accordo multigenerazionale per TPU e networking IA, senza alcuna cifra in gigawatt indicata. Il Form 8-K di Broadcom rivela un Long Term Agreement per sviluppare e fornire TPU personalizzate per le generazioni future di Google, più un Supply Assurance Agreement che copre i componenti di networking fino al 2031.¹³⁷
• Anthropic prende oltre 1 GW di calcolo basato su TPU nel 2026, più un accordo di aprile per ulteriori 5 GW di calcolo a partire dal 2027. Lo stesso Form 8-K colloca la cifra a circa 3.5 gigawatt dal 2027, il cui consumo lega al continuo successo commerciale di Anthropic. La cifra di 3.5 GW proviene dal deposito di Broadcom, mentre il post di Anthropic quantifica l'impegno come "multiple gigawatts". Il deposito inquadra inoltre l'accordo come un'espansione di una collaborazione esistente piuttosto che un nuovo contratto a tre.¹³⁷
• Per OpenAI, il silicio è stato consegnato, la produzione è prevista per la fine del 2026, e OpenAI è contrattualizzata per 1.3 GW nel 2027 nell'ambito del più ampio accordo da 10 GW entro il 2029. Il chip stesso è trattato nella sezione OpenAI sopra.¹³⁶
• Meta ha una partnership multigenerazionale XPU MTIA che punta a 3 GW entro la fine del 2028, con un ordine iniziale di 1 GW in consegna dalla seconda metà del 2027. Hock Tan sta lasciando il consiglio di Meta per un ruolo di consulente.¹³⁶¹¹⁵

Il 26 febbraio 2026 Broadcom ha iniziato a spedire un SoC di calcolo personalizzato 2nm, costruito sulla sua piattaforma eXtreme Dimension System in Package (3.5D) XDSiP. Quel SoC è per Fujitsu, a supporto del programma di processori FUJITSU-MONAKA, piuttosto che un'XPU hyperscaler, e Broadcom afferma che le XPU per la sua più ampia base clienti spediranno dalla seconda metà del 2026.¹³⁸ Nel networking, Broadcom ha dichiarato nel marzo 2026 che Tomahawk 6 è l'unico switch 102.4T spedito in volume di produzione, e Jericho 4, un router fabric da 51.2 Tbps lanciato nell'agosto 2025, è in spedizione.

Il 9 giugno 2026 Broadcom ha annunciato la piattaforma IA XPV con Apollo e Blackstone come investitori anchor iniziali. La piattaforma è progettata per consentire più di 20 gigawatt di capacità di calcolo entro il 2028, utilizzando XPU Broadcom e networking personalizzati per i laboratori IA di frontiera tra cui Anthropic e OpenAI. È stata lanciata con una tranche iniziale di $35 miliardi, finanziando l'espansione precedentemente annunciata di Anthropic di oltre 1 gigawatt in siti basati su Fluidstack da metà 2026. I più di 20 gigawatt sono l'obiettivo di design della piattaforma entro il 2028 e non sono finanziati da quella tranche.¹³⁹

Le stime di terze parti della quota di ASIC personalizzati nel mercato dei processori IA dipendono da ciò che viene conteggiato. Bloomberg Intelligence divide il mercato degli ASIC personalizzati tra Broadcom al 60%-80% e Marvell al 20%-25%.

32. Marvell

Marvell progetta silicio IA personalizzato, che chiama XPU, per gli hyperscaler, insieme a interconnessioni, ottica e silicio di networking che collegano questi chip. Bloomberg Intelligence la colloca seconda a Broadcom nel mercato degli ASIC IA personalizzati.

Marvell ha riportato ricavi record per il fiscale 2026 di $8,195 miliardi, in crescita del 42%.¹⁴⁰ Per il trimestre riportato il 27 maggio 2026 ha registrato ricavi record da data center di $1,83 miliardi, in crescita del 27% su base annua, ha orientato a circa $11,5 miliardi per il fiscale 2027 e ha ribadito un obiettivo di oltre $10 miliardi di ricavi da business personalizzato nel fiscale 2029, entrambi obiettivi del management piuttosto che risultati riportati.

Il 31 marzo 2026, NVIDIA e Marvell hanno annunciato una partnership strategica che collega Marvell all'ecosistema IA factory e IA-RAN di NVIDIA attraverso NVLink Fusion, insieme alla collaborazione sulla fotonica del silicio. NVIDIA ha investito $2 miliardi in Marvell come parte dell'accordo. Nell'ambito della partnership, Marvell fornisce XPU personalizzate e networking scale-up compatibile con NVLink Fusion.¹⁴¹

Marvell ha concluso tre acquisizioni tra febbraio e aprile 2026, tutte sul livello ottico e di interconnessione:

• Celestial IA, completata il 2 febbraio 2026 a $3,25 miliardi.¹⁴²
• XConn Technologies, completata il 10 febbraio 2026 a circa $540 milioni.
• Polariton Technologies, spin-off svizzero del Politecnico di Zurigo che lavora sulla fotonica del silicio basata su plasmonica, acquisita il 22 aprile 2026 a condizioni non divulgate.

La posizione di Marvell presso Amazon è contestata. SemiAnalysis ha scritto nel dicembre 2025 che "Marvell finisce per essere il grande perdente di questa vicenda. Sebbene abbiano progettato Trainium2, hanno perso la gara di progettazione con Alchip per questa generazione", attribuendo la perdita a problemi di esecuzione di Trainium2 tra cui slittamento delle tempistiche e problemi dell'interposer RDL che Alchip ha dovuto correggere, e descrivendo Trainium3 come un design front-end di Annapurna con Alchip che gestisce la progettazione fisica e di package back-end.¹⁴³ L'8 dicembre 2025, Benchmark ha declassato Marvell a Hold, con commenti degli analisti secondo cui Marvell avrebbe perso sia Trainium 3 che Trainium 4 a favore di Alchip, e il titolo è sceso di circa il 7%. Due limiti si applicano a quel reporting. Il resoconto tecnico documentato si ferma a Trainium3, e la perdita di Trainium 4 è l'affermazione dell'analista sell-side. Marvell, Annapurna Labs di Amazon e Alchip non hanno confermato nulla, e altri analisti tra cui JPMorgan hanno respinto le affermazioni.

La dimensione dell'account spiega la reazione. Trainium3 è disponibile dal 2 dicembre 2025, e Amazon ha rivelato nella chiamata sugli utili del primo trimestre 2026 del 29 aprile 2026 di detenere oltre $225 miliardi di impegni di ricavi per Trainium e che il suo business dei chip è a un ritmo di ricavi annuali superiore a $20 miliardi.

Quali CPU funzionano insieme agli acceleratori IA?

Gli acceleratori non funzionano da soli. Ogni rack IA li abbina a CPU host. La CPU Vera di NVIDIA porta 88 core Olympus personalizzati, compatibili Arm, con 176 thread tramite Spatial Multithreading e 1.5 TB di LPDDR5X. Axion di Google è la CPU host per entrambe le TPU di ottava generazione, la prima volta che Google ha sostituito x86 in quel ruolo, e le sue VM N4A sono diventate disponibili alla fine di gennaio 2026. I rack Helios di AMD abbinano le GPU Instinct con le CPU x86 EPYC "Venice" di 6 generazione.

Arm

Arm ha annunciato il 24 marzo 2026 che sta "estendendosi per la prima volta nella storia dell'azienda ai prodotti in silicio di produzione", a partire dalla CPU Arm AGI, una CPU per data center per infrastrutture IA agentiche. Meta "funge da partner principale e co-sviluppatore."¹⁴⁴¹⁴⁵

Arm dichiara che la CPU porta fino a 136 core Arm Neoverse V3, 6 GB/s di larghezza di banda di memoria per core a latenza inferiore a 100ns e un TDP di 300 W, scalando a 8.160 core per rack raffreddato ad aria e più di 45.000 core per rack raffreddato a liquido. Arm rivendica più di 2x prestazioni per rack rispetto a x86. Questi sono dati di Arm e non sono stati misurati in modo indipendente.¹⁴⁴

Arm continua a concedere in licenza IP e Compute Subsystems (CSS), quindi la CPU AGI aggiunge una linea di prodotti in silicio piuttosto che sostituire il business delle licenze. I primi sistemi sono disponibili ora, con una disponibilità più ampia prevista nella seconda metà del 2026, e accanto a Meta, Arm nomina Cerebras, Cloudflare, F5, OpenAI, Positron, Rebellions, SAP e SK Telecom come clienti impegnati.¹⁴⁴ Meta mostra quanto i ruoli ora si confondano. Progetta il proprio silicio MTIA, è partner principale per la CPU AGI di Arm, è un cliente annunciato di Qualcomm per le CPU data center, e acquista da AMD e Broadcom.

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5 fornitori di chip IA mobili

*Vengono selezionati i chip più popolari e recenti.

7 chip IA edge

La domanda di elaborazione a bassa latenza ha guidato l'innovazione nei chip IA edge. I processori di questi chip sono progettati per eseguire calcoli IA localmente sui dispositivi piuttosto che affidarsi a soluzioni basate su cloud:

*Questi sono i valori massimi dichiarati da ciascun fornitore, e non sono direttamente confrontabili tra le righe. Una cifra dichiarata a FP4 o INT4 descrive un'operazione diversa da una dichiarata a INT8, e le righe contrassegnate come sparse sono cifre del fornitore che presuppongono la sparsità. TOPS è tera operazioni al secondo, TFLOPS è tera operazioni in virgola mobile al secondo, e GOPS è giga operazioni al secondo.

Il 24 luglio 2026, Microchip Technology ha firmato un accordo definitivo per acquisire Hailo, che dovrebbe concludersi entro la fine del trimestre che termina il 30 settembre 2026, soggetto a condizioni di chiusura e approvazioni normative, a condizioni non divulgate.¹⁴⁶ L'acquisizione ha fatto seguito a un anno difficile. Calcalist ha riferito il 3 aprile 2026 che la valutazione di Hailo era scesa di oltre la metà da un picco di $1,2 miliardi a meno di $500 milioni, e Hailo ha tagliato circa metà del personale rimanente nel giugno 2026.

Partner di fonderia e il ruolo di TSMC

TSMC è una fonderia pura. Produce semiconduttori basati sui design dei clienti piuttosto che creare i propri chip, distinguendosi da aziende come NVIDIA e AMD. Samsung Foundry e Intel Foundry Services competono nello stesso mercato.

N2, il nodo 2nm di TSMC, è entrato in produzione di volume nel quarto trimestre del 2025 e ha rappresentato il 3% dei ricavi da wafer nel secondo trimestre del 2026, contro il 33% per i 5nm, il 30% per i 3nm e l'11% per i 7nm.¹⁴⁷ La roadmap di TSMC colloca A16 nel 2027, A14 nella seconda metà del 2028 e A13 e A12 nel 2029.¹⁴⁷ TSMC produce acceleratori IA per i seguenti progettisti:

Il chip di inferenza Hanguang 800 del 2019 di Alibaba, il suo ultimo componente prodotto da TSMC, non è incluso. I controlli all'esportazione statunitensi ora vietano a TSMC di produrre chip IA avanzati per progettisti cinesi, e le fonderie devono esaminare qualsiasi spedizione a 7nm e inferiori verso progettisti cinesi. Il silicio IA 2026 di Alibaba è fabbricato internamente, con la capacità presso SMIC indicata come vincolo.⁶⁵

SemiAnalysis ha riferito il 12 marzo 2026 che la capacità di wafer front-end N3 ha soppiantato il packaging CoWoS come principale collo di bottiglia nella fornitura di chip IA, con CoWoS stretto ma in allentamento. TrendForce prevede che il divario domanda-offerta CoWoS si restringa da circa il 20% a circa il 10% entro la fine del 2026.¹⁴⁸ Micron ha raggiunto la produzione ad alto volume di HBM4 36GB 12H per la piattaforma Vera Rubin di NVIDIA il 16 marzo 2026, a velocità di pin superiori a 11 Gb/s.¹⁴⁹

Piani di espansione

L'investimento annunciato da TSMC negli Stati Uniti ammonta a $265 miliardi in 12 strutture di fabbricazione e packaging all'avanguardia, dopo un impegno aggiuntivo di $100 miliardi per l'Arizona annunciato il 16 luglio 2026.¹⁵⁰

Le notizie del marzo 2025 su una joint venture guidata da TSMC per gestire la divisione fonderia di Intel non hanno prodotto un accordo. TSMC ha negato discussioni attive il 17 aprile 2025, e il 26 settembre 2025 ha dichiarato di "non aver mai avviato colloqui con alcuna azienda sulla creazione di una joint venture o sul coinvolgimento nella licenza o nel trasferimento di tecnologia."¹⁵¹ Intel è stata invece ricapitalizzata, con il governo statunitense che ha assunto una partecipazione del 9.9% per $8,9 miliardi nell'agosto 2025.¹⁵²

Quali sono i produttori di chip IA in Cina?

A causa delle sanzioni statunitensi che impediscono a molte aziende cinesi di acquisire i chip IA più avanzati da AMD e NVIDIA, gli acquirenti cinesi hanno aumentato gli acquisti dai produttori locali.

Huawei e Alibaba sono trattate sopra. Altri produttori cinesi di chip IA includono:

• Cambricon (SHA: 688256) ha riportato ricavi FY2025 di RMB 6.4972 miliardi, in crescita del 453.21% su base annua, e il suo primo utile di esercizio completo a RMB 2.0592 miliardi. La sua capitalizzazione di mercato ha superato 1 trilione di RMB il 30 giugno 2026, prima volta per lo STAR Market.
• Baidu Kunlunxin ha presentato due chip il 13 novembre 2025. Il Kunlun M100 è ottimizzato per l'inferenza su larga scala ed era previsto per il lancio all'inizio del 2026, e il Kunlun M300, costruito per l'addestramento e l'inferenza di modelli multimodali ultra-grandi, è previsto per il 2027. Baidu ha anche presentato due sistemi supernodo, Tianchi 256 (disponibile nel H1 2026) e Tianchi 512 (disponibile nel H2 2026), entrambi costruiti con i chip Kunlun P800 esistenti di Baidu piuttosto che con M100 o M300.
• Biren, fondata da ex dipendenti di NVIDIA, si è quotata sul main board della Borsa di Hong Kong il 2 gennaio 2026, raccogliendo HK$5,58 miliardi (circa US$717 milioni).
• Moore Threads (SHA: 688795) si è quotata sullo STAR Market il 5 dicembre 2025. I ricavi FY2025 sono stati RMB 1.505 miliardi, in crescita del 243.37% su base annua. L'azienda rimane in perdita ed è nella US Entity List dal 2023.
• MetaX si è quotata sullo STAR Market il 17 dicembre 2025, raccogliendo circa RMB 4.2 miliardi (US$586-596 milioni), e da allora ha presentato riservatamente domanda per una quotazione secondaria a Hong Kong.
• Iluvatar CoreX (HKEX: 9903) si è quotata sul main board di Hong Kong l'8 gennaio 2026, raccogliendo circa HK$3,68 miliardi.
• Enflame non si è quotata. La sua registrazione IPO è stata approvata dalla CSRC il 9-10 luglio 2026, consentendole di raccogliere RMB 6 miliardi (circa US$883 milioni), ma le azioni non hanno iniziato a essere scambiate a luglio 2026.¹⁵³ I suoi ricavi 2025 sono stati RMB 990 milioni a fronte di una perdita netta di RMB 1.2 miliardi, con Tencent, azionista al 20.3%, che ne rappresenta l'83.8%.
• SMIC, la fonderia da cui dipendono la maggior parte di questi progettisti, aveva N+3 (classe 5nm) in produzione di volume a giugno 2026, capacità 7nm di circa 45.000 a 60.000 wafer al mese, e $9,3 miliardi di ricavi 2025.

Quota domestica del mercato cinese degli acceleratori IA

La tabella seguente proviene da un rapporto IDC visionato da Reuters.¹⁵⁴ Conta le spedizioni di unità di schede acceleratore, non server e non ricavi.

L'offerta domestica è essa stessa concentrata. Huawei rappresenta circa la metà delle spedizioni dei fornitori cinesi, con il resto suddiviso tra T-Head di Alibaba, Baidu Kunlunxin, Cambricon, Hygon, MetaX e Iluvatar CoreX.¹⁵⁴

FAQ

Ulteriori letture

Per confronti pratici delle prestazioni dei chip trattati, consulta i nostri benchmark:

• Benchmark multi-GPU: come B200, H200, H100 di NVIDIA e MI300X di AMD scalano su configurazioni a 1, 2, 4 e 8 GPU per l'inferenza di LLM, con analisi di throughput, latenza e costo per token.
• Benchmark di concorrenza GPU: come B200, H200, H100 di NVIDIA e MI300X di AMD gestiscono da 1 a 512 richieste concorrenti, inclusi throughput di sistema, velocità per query, latenza end-to-end e token per dollaro a ogni livello di concorrenza.
• CUDA vs ROCm: come ROCm di AMD si confronta con CUDA di NVIDIA su supporto dei framework e portabilità, la questione software dietro la posizione di AMD.
• Produttori di chip IA edge: i fornitori nella tabella edge sopra trattati uno per uno, con i casi d'uso a cui ciascun componente è destinato.
• Fornitori GPU cloud: 60+ fornitori che affittano gli acceleratori trattati qui a ore, per i team che non acquistano hardware.

Riferimenti

Cita questa ricerca

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Sarı, Ekrem},
  title  = {{I migliori 30+ produttori di chip IA: NVIDIA e i suoi concorrenti}},
  year   = {2026},
  month  = aug,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-chip-makers}},
  note   = {AIMultiple. Consultato il 26 Agosto 2026}
}

Registro delle modifiche

35 aggiornamenti

1. 202626 Feb

   Aggiornati i dettagli di finanziamento, prodotto e collaborazione di SambaNova Systems.

2. 23 Gen

   Aggiunta una sezione sulle architetture dei chip AI: GPU vs ASIC.

3. 202513 Nov

   Aggiunto Extropic all'elenco dei produttori di chip AI.

4. 24 Ott

   Espansa l'introduzione per includere dettagli sulla concorrenza GPU e i benchmark multi-GPU.

5. 22 Set

   Aggiunta Vaire, una startup con sede nel Regno Unito focalizzata sull'informatica reversibile, alla sezione "Produttori di hardware AI emergenti".

6. 5 Ago

   Ampliato l'elenco dei produttori di chip AI con Axelera AI.

7. 5 Giu

   Aggiunto DGX Cloud Lepton alla sezione Sviluppi recenti.

8. 20 Apr

   Aggiornate le GPU di NVIDIA per la grafica nella sezione NVIDIA.

9. 30 Mar

   Aggiornato il prodotto DGX Spark nella sezione delle soluzioni AI desktop.

10. 18 Mar

    Aggiunta una sezione, Concorrenza del mercato dell'inferenza, all'articolo.

11. 14 Mar

    Aggiunta la sezione Foundry Partners e il ruolo di TSMC.

12. 23 Feb

    Espansi i dettagli del chip OpenAI con tecnologia di produzione e tempistiche di produzione.

13. 5 Feb

    Aggiunto HiSilicon Ascend 910C di Huawei all'elenco dei fornitori di AI cloud.

14. 1 Feb

    Aggiornata l'introduzione per riflettere l'uso del benchmark GPU cloud di AIMultiple.

15. 12 Gen

    Rimosso "& approfondimenti dai principali fornitori di IA" dall'introduzione.

16. 202429 Dic

    Aggiunti d-Matrix, Rebellions e Tenstorrent all'elenco delle principali startup di chip AI.

17. 2 Dic

    Rimossa la sintesi introduttiva dei produttori di chip AI.

18. 5 Nov

    Espansa la descrizione dell'ASIC trasformatore di _etched.

19. 11 Ott

    Aggiornata la sezione AMD con dettagli sulle serie MI350 e sugli acceleratori MI325X.

20. 18 Ago

    Aggiunto AWS all'elenco dei principali produttori di chip AI.

21. 12 Giu

    Cerebras Systems è stato ampliato con dettagli sui chip su scala wafer e sui modelli di chip.

22. 6 Giu

    Aggiunta una sezione, "18 produttori di chip AI per categoria", all'introduzione.

23. 27 Mag

    Aggiunta Apple all'elenco dei produttori di chip AI.

24. 10 Apr

    Aggiunto Meta alla sezione "Produttori di hardware AI in arrivo".

25. 1 Feb

    Sostituiti i dettagli del processore Intel Xeon con le informazioni su Gaudi3.

26. 202329 Dic

    Aggiunta Alibaba all'elenco dei produttori di chip AI.

27. 25 Dic

    Espansa la sezione Groq con benchmark di inferenza LLM.

28. 12 Nov

    Espanso l'elenco degli adottanti hardware AMD nel testo.

29. 25 Ott

    Rimosso Mythic dall'elenco dei produttori di chip AI.

30. 12 Ott

    Sostituito Intel con Advanced Micro Devices (AMD) nell'elenco dei produttori di chip AI.

31. 8 Ott

    Aggiunto AWS all'elenco dei fornitori di cloud pubblici che producono chip AI.

32. 2 Ott

    Aggiunte informazioni sul carico di lavoro AI cloud alla sezione Nvidia.

33. 18 Giu

    Rimossa la fonte Hugging Face dall'introduzione.

34. 202225 Ott

    Aggiornate la data di lancio e le capacità del processore IBM Telum nella sezione IBM.

35. 19 Set

    Aggiornata la descrizione di Advanced Micro Devices (AMD) nella sezione dei principali produttori di chip AI.

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Arm launches its own CPU, with Meta as first customer

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Microchip Technology Signs Definitive Agreement to Acquire Hailo :: Microchip Technology Incorporated (MCHP)

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TSMC Reports Second Quarter EPS of NT$27.25

Taiwan Semiconductor Manufacturing Company

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The Great AI Silicon Shortage

SemiAnalysis

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Micron Technology, Inc. - Micron in High-Volume Production of HBM4 Designed for NVIDIA Vera Rubin, PCIe Gen6 SSD and SOCAMM2

Q4 Inc

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Trump Administration Secures an Additional $100 Billion U.S. Semiconductor Manufacturing Investment for a Total of $265 Billion from TSMC | U.S. Department of Commerce

151.

TSMC denies investment or partnership discussions - Taipei Times

台北時報

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Intel and Trump Administration Reach Historic Agreement to Accelerate American Technology and Manufacturing Leadership :: Intel Corporation (INTC)

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AI Chipmaker Enflame Wins Approval for $883 Million STAR Market IPO - Caixin Global

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Chinese Chipmakers Surge to 41% of AI Accelerator Market as Nvidia's Dominance Declines, ETTelecom

Cem Dilmegani

Analista principale

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Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017.

Il lavoro di Cem presso AIMultiple è stato citato da importanti testate internazionali tra cui Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, da aziende globali come Deloitte e HPE, da ONG come il World Economic Forum e da organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea. [1], [2], [3], [4], [5]

Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente tecnologico e imprenditore tecnologico. Ha consigliato le aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per più di un decennio. Ha inoltre pubblicato un report McKinsey sulla digitalizzazione.

Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto ricavi ricorrenti annuali a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato ripreso da importanti testate tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.

Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato come ingegnere informatico presso l'Università di Bogazici e possiede un MBA della Columbia Business School.

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Revisionato tecnicamente da

Ekrem Sarı

Ricercatore IA

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Ekrem è un Ricercatore IA e Data Scientist presso AIMultiple. Progetta ed esegue benchmark pratici per sistemi di IA e LLM.

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Dave

Aug 29, 2022 at 05:49

You forgot to include Tesla with their DOJO supercomputer. From the ground-up, the supercomputer was specifically designed for machine learning and image recognition - which means that every component was designed for it including, but not limited to, PCI board design, CPU, RAM, cooling, power, scalable hardware design and software. If I'm not mistaken, the AI is also the second most widely tested and used in the "wild", just below that of Google due to Google using it in their Search.

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Cem Dilmegani

Sep 06, 2022 at 13:52

Thank you for your feedback, Dave! Here we are only covering companies that sell the chips that they produce. Therefore, companies like Tesla that build supercomputers for their own use or companies that embed chips in their products are out of our scope.

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thayyil

Mar 19, 2022 at 11:48

surprised that brainchip (akida) missing in this report. any reasons?

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Cem Dilmegani

Nov 18, 2022 at 07:36

All included companies here raised $100+M. Last time we collected the data, that wasn't the case for akida. Why don't you reach out to us at info@aimultiple.com and let's discuss why it should be included. Thank you!

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