Microsoft e OpenAI lavorano a “Stargate”, un super computer AI

Microsoft e OpenAI stanno costruendo un supercomputer specializzato nel machine learning con nome in codice “Stargate”: lo ha riportato nelle scorse ore The Information citando tre fonti anonime. Il computer sarebbe parte di un’iniziativa molto più ampia sempre in campo dell’infrastruttura hardware per l’AI; le due società, che come sappiamo hanno una partnership piuttosto stretta da diverso tempo ormai, pianificherebbero una spesa complessiva di qualcosa come 100 miliardi di dollari, a carico più o meno interamente di Microsoft.

Secondo la fonte, il progetto è organizzato in cinque fasi: le due società sarebbero nel mezzo della terza, ma non si sa bene cosa implichi. La quarta dovrebbe essere un altro supercomputer che entrerà in funzione intorno al 2026; “Stargate” dovrebbe essere la quinta fase. L’idea di fondo è che la macchina sia pronta per il 2028, ma a una condizione: OpenAI deve riuscire a rilasciare la prossima versione del suo LLM, GPT-5, entro una data ben specifica. La fonte dice che al momento OpenAI punta a inizio 2025, anche se precedenti report indicavano già metà 2024.

I dettagli concreti sul supercomputer sono poco chiari: la fonte dice che sarà realizzato con “milioni” di chip, ma non si sa quali; vale la pena ricordare per contesto che già nel 2020 Microsoft ha rilasciato un supercomputer per supportare OpenAI, basato su software Azure, con ben 10.000 GPU. Nel tempo è stato aggiornato, e le GPU sono state aggiornate con “decine di migliaia” di acceleratori NVIDIA A100.

Non è tuttavia automatico che “Stargate” sia basato su chip NVIDIA: bisogna infatti tenere presente che già da qualche mese si ipotizza che Microsoft e AMD stiano lavorando allo sviluppo di un processore AI custom. È impossibile stabilire a questo punto se i due progetti siano correlati, ma non lo possiamo escludere, tutto considerato. Non è inoltre chiaro se “Stargate” sarà un’esclusiva di OpenAI o se potrà essere impiegato da tutti i clienti di Microsoft che necessitano di potenza di calcolo per operazioni di intelligenza artificiale. Per il colosso di Redmond la seconda opzione pare molto sensata, per recuperare più rapidamente gli ingenti costi di realizzazione.