Mentre i governi stanno investendo nella cosiddetta IA sovrana, con l'obiettivo di sviluppare modelli linguistici, infrastrutture e servizi controllati a livello nazionale, una nuova rilevazione di Counterpoint Research svela che questa indipendenza resta ancora molto limitata sul piano hardware: NVIDIA è infatti presente nel 92% dei modelli linguistici sovrani analizzati.
Lo studio ha preso in esame oltre 80 Paesi al di fuori di Stati Uniti e Cina, individuandone circa 55 con almeno un modello nazionale attivo. In totale sono state considerate più di 170 soluzioni, valutando chip impiegati, proprietà dei modelli, supporto alle lingue locali, applicazioni e maturità degli ecosistemi.
L’IA è sempre più locale, ma l’hardware resta quasi tutto NVIDIA
Il principale vantaggio di NVIDIA non deriva soltanto dalle prestazioni dei suoi acceleratori, ma soprattutto dall'ecosistema CUDA. La disponibilità di strumenti maturi per addestramento e inferenza rende più semplice sviluppare e distribuire modelli su larga scala, anche quando dati e infrastrutture restano all'interno dei confini nazionali.
AMD occupa appena il 4% del mercato, ma conserva alcune installazioni strategiche. Tra queste figura il supercomputer europeo LUMI, ospitato in Finlandia e utilizzato per diversi modelli sviluppati nel continente. La società sta inoltre ampliando la propria presenza attraverso Moreh in Corea del Sud, Motif e la collaborazione con l'azienda australiana Maincode.
Cerebras è attiva soprattutto negli Emirati Arabi Uniti con i modelli Jais e K2 Think. La società ha inoltre stretto un accordo da 900 milioni di dollari (circa 773 milioni di euro) con G42 per realizzare nove supercomputer Condor Galaxy interconnessi.
Il restante 1,7% è distribuito tra soluzioni proprietarie e piattaforme alternative. Tra queste figurano i processori Fujitsu A64FX utilizzati in Giappone, le TPU Trillium di Google e infrastrutture basate su AWS Inferentia. Anche Qualcomm, Rebellions, SambaNova, Positron AI e Graphcore stanno cercando spazio, soprattutto nell'inferenza.
Il dato evidenzia però un paradosso: molti Paesi vogliono controllare modelli e dati, ma continuano a dipendere da un unico fornitore per la capacità di calcolo. La vera sovranità tecnologica richiederà quindi non solo data center locali, ma anche una maggiore diversificazione dei chip e degli strumenti software.
