Il mondo dell’intelligenza artificiale sta vivendo una fase di accelerazione vertiginosa, con hardware specializzato che definisce la capacità reale di un modello di incidere sul mercato. Parliamo di GPU e TPU, non di semplici acceleratori, ma di macchine che decidono chi sopravvive nel panorama delle grandi LLM. Meta con Llama4 e DeepSeek ha dimostrato quanto il deployment su infrastrutture di Google Cloud non sia più un’opzione sperimentale ma uno standard riproducibile, benchmarkabile e, soprattutto, economicamente misurabile.

Deploying Llama4 e DeepSeek sui cosiddetti AI Hypercomputer di Google Cloud è un esercizio di precisione chirurgica. Non basta avere una GPU A3 o un TPU Trillium, serve orchestrare cluster multi-host, convertire checkpoint dei modelli, gestire la logistica della memoria distribuita e ottimizzare inference con motori come JetStream e MaxText. Il bello è che Google pubblica ricette open source per riprodurre tutto, quasi un invito a fare benchmarking casalingo, senza dover reinventare la ruota. Chi ha provato MoE, Mixture of Experts, sa che la complessità aumenta esponenzialmente ma anche l’efficienza di inferenza se gestita correttamente. Pathways diventa la bacchetta magica per orchestrare distribuzioni massive, e non parlo solo di numeri ma di gestione intelligente delle pipeline.

Se guardiamo ai benchmark, la storia diventa più tangibile. TPU v5e offre secondo MLPerf 3.1 un vantaggio di 2.7x performance per dollaro rispetto a TPU v4. Tradotto nel linguaggio della CFO, significa inferenze più veloci, più scalabili e più economiche senza svenarsi. Google Cloud G2 VM con Nvidia L4 GPU raggiunge 1.8x maggiore efficienza rispetto a offerte GPU equivalenti, e qui il gioco di numeri è chiaro: non serve solo potenza bruta, serve potenza ottimizzata e dimensionata al carico di lavoro. Scalare TPU v5e da 1 a 256 chip non è fantascienza, è il nuovo standard per modelli che superano la soglia di miliardi di parametri.

Software e stack non sono secondari. L’XLA compiler su TPU e il sistema di inferenza SAX di DeepMind dimostrano quanto l’hardware sia solo la metà della partita: ottimizzazioni software e adattamento ai modelli determinano spesso la differenza tra latenza accettabile e performance frustrante. Le aziende che adottano questi strumenti vedono riduzioni di latenza impressionanti, accorciando i cicli di deployment e aumentando l’uptime dei servizi AI. Non è un dettaglio tecnico, è il fattore che può trasformare un modello promettente in un servizio AI competitivo sul mercato.

Llama4 Scout e Maverick dimostrano la modularità dei modelli Meta: su TPU o GPU, il principio resta lo stesso, ma le performance cambiano sensibilmente a seconda della configurazione. DeepSeek aggiunge la dimensione della ricerca semantica avanzata, dove la distribuzione multi-host e la gestione MoE diventano obbligatorie per non impantanarsi in costi e latenze esorbitanti. La differenza tra un’architettura ben orchestrata e una improvvisata si traduce in metriche concrete: throughput, latenza, costo per inferenza. Benchmarks come MMLU diventano più di un numero, sono il termometro della maturità tecnologica.

Parliamo di cifre. Una TPU v5e in cluster consente di abbattere il costo per token inferito fino a 2.7 volte rispetto alla generazione precedente. Una G2 VM con Nvidia L4 ottimizzata per Llama4 riduce costi fino a quasi il doppio rispetto a GPU più tradizionali. Questi numeri non sono astratti, pesano nel budget di chi fa AI su scala industriale. Per chi pianifica deployment massivi, conoscere l’efficienza per dollaro non è una curiosità ma un imperativo strategico. Il benchmarking non serve solo a farsi belli in conferenze, serve a capire dove allocare milioni di dollari in capitale cloud.

Curiosità tecnologica: il MoE non è solo un acronimo figo. Distribuire esperti su host diversi richiede sincronizzazione precisa, comunicazione ad alta banda e gestione intelligente delle pipeline. Senza Pathways, il rischio di colli di bottiglia e costi inutili aumenta esponenzialmente. Google ha fatto della scalabilità il mantra, e le ricette open source lo dimostrano: chi vuole sperimentare può clonare repository, provare modelli, misurare performance e confrontarle senza chiedere permessi segreti.

Chi cerca informazioni aggiornate sulla performance per dollaro delle nuove TPU o GPU troverà in queste evidenze dati concreti, non slide marketing. Gli investitori tecnologici, i CTO e i team AI di grandi aziende hanno finalmente metriche riproducibili per prendere decisioni basate su fatti, non hype.

Deploying Llama4 e DeepSeek non è solo una questione tecnica. È un caso studio di come orchestrare hardware e software in modo che un modello non solo funzioni ma produca valore economico tangibile. Chi ignora la differenza tra TPU v4 e v5e o tra Nvidia L4 e A3 rischia di pagare il prezzo in efficienza, tempo e denaro. La vera competizione oggi non è nel modello più grande ma nel modello più veloce, più scalabile e più conveniente. Benchmarking e riproducibilità diventano armi strategiche nel nuovo capitalismo dell’intelligenza artificiale.

L’AI vive una fioritura concettuale e un ripensamento negli investimenti. Le azioni di molti operatori sono scese significativamente nelle ultime settimane. È certamente uno dei momenti delicati che normalmente le rivoluzioni disruptive si trovano ad affrontare: ecco perché nuove idee si affacciano sul mercato.

I leader: Nvidia, AMD e l’outsider Tenstorrent
Si può essere leader per vari motivi, non solo per il mercato d’oggi. Nvidia va citata al primo posto, anche se molti divulgatori mainstream l’hanno conosciuta solo pochi mesi fa. Sono forti poi le aspettative di AMD, che anche per accordi commerciali con Samsung va attesa con ansia. Tra gli outsider, Tenstorrent sembra rappresentare l’orda dei design più aggressivi.

Nvidia passa dal 100 al 200
Nvidia è nota per la sua famiglia 100 di GPU (V100, A100, H100) e l’evento GTC 2024 ha introdotto le GPU 200 Blackwell, B100-B200-GB200, con NVLink di quinta generazione. Tipo, dimensione e velocità della memoria diventano variabili decisive, tra GDDR7 e HBM3/3E in arrivo in versioni 7+ e 4.

In attesa di AMD MI350
La famiglia Instinct MI300 (300, 300X, 300A) ha posto le basi per l’AI di AMD, con l’MI300X annunciato a dicembre 2023 e l’MI350 atteso nella seconda metà del 2024. Memoria HBM3 fino a 12 strati, nodo di processo aggiornato, efficienza e capacità di calcolo ottimizzata sono la chiave.

Tenstorrent: Grendel all’arrembaggio
L’azienda canadese punta su chiplet e architetture eterogenee. Quasar e Aegis compongono Grendel, la terza generazione, con almeno 80 core e capacità AI avanzata. Il concetto di chiplet come elemento modulare diventa centrale per scalabilità e gestione della memoria distribuita.

Altri chip con le spalle grosse
Intel, l’Europa e altre realtà propongono alternative tra 2025 e 2026. Gaudi 3 di Intel promette maggiore efficienza e consumo ridotto rispetto a Nvidia H100, con produzione prevista su nodo 5nm e nuova fabbrica in Ohio entro 2027-2028.

La European Processor Initiative
L’UE investe in HPC e AI per raggiungere il 20% del mercato mondiale entro 2030. Il processore Rhea e acceleratori Epac confluiranno in un sistema exascale entro il 2026, ma le foundry e la tecnologia definitiva restano incognite. Il Chips Act europeo punta all’indipendenza produttiva e alla competitività geopolitica.

Chip proprietari da Alibaba a Tesla
Molte grandi aziende sviluppano chip in-house, non commercializzati. Tesla, Alibaba, Meta e Google puntano su architetture proprietarie, spesso superando le performance dei competitor pubblici senza rivelare dettagli di produzione.

Superdotati: half wafer e full wafer
Cerebras WSE-3 è il chip AI più potente, mentre Tachyum Prodigy unifica CPU, GPU e TPU in un unico processore multicore da 32 a 128 core. Con 1 TB di memoria, Prodigy esegue modelli ChatGPT4 con 1.7 trilioni di parametri, pari a 52 Nvidia H100 in potenza, ma con consumi energetici inferiori.

La diversificazione produttiva di TSMC fuori Taiwan e la spinta di Intel alla produzione conto terzi stanno ridisegnando il panorama globale. Ban incrociati tra Cina e Stati Uniti accelerano la corsa locale allo sviluppo di chip AI. Russia e Cina investono in chip nazionali, mentre India e Paesi Arabi spingono su investimenti mirati. L’Europa cerca indipendenza, con tecnologie a 30nm o similari per automotive e HPC, mentre la Cina avanza verso la leadership statunitense con tappe accelerate.

Questo scenario conferma che GPU vs TPU non è solo un confronto tecnico, ma una battaglia di efficienza, scalabilità e capacità industriale. I leader come Nvidia e AMD, gli outsider come Tenstorrent, e le iniziative statali europee mostrano che chi domina il silicio oggi, governa l’AI di domani. Benchmarks, deployment e riproducibilità sono diventati il nuovo linguaggio del potere tecnologico.

  • Google Cloud blog post on TPU v5e showing reproducible performance and cost-efficiency benchmarks for LLM inference, with specifics on throughput and scaling using MLPerf 3.1 results. Link
  • Google Cloud blog post with reproducible recipes to deploy and benchmark Llama4 and DeepSeek models on TPU infrastructure. Link
  • GitHub repository with open-source reproducible benchmark recipes for GPU training and serving on Google Cloud, providing step-by-step guidance. Link
  • Meta AI blog on AITemplate, an open-source GPU inference engine with performance benchmarks comparing NVIDIA and AMD GPUs, delivering close-to-metal performance for AI models. Link
  • Academic paper benchmarking TPU v2/v3, NVIDIA V100 GPU, and Intel CPU platforms on deep learning models, offering detailed architectural and performance insights. PDF Link
  • Technical article describing Google’s TPU v5e chip and its performance/cost advantages over other AI chips including Meta’s MTIA and AWS Trainium. Link
  • Report on Anthropic’s use of AWS Trainium chips and detailed total cost of ownership comparisons including NVIDIA GPUs, TPUs, and AWS custom silicon. Link
  • A cena con l’AI: tutti i superchip sul mercato Link