Secondo Pictet Am, un ruolo cruciale nello sviluppo dell’IA lo giocheranno progettisti e produttori di semiconduttori, ai quali si richiedono conoscenze sempre più specializzate
Da sempre, la competitività delle aziende di semiconduttori si basa su economie di scala, ottimizzazione della spesa per ricerca e sviluppo, capacità di rispondere a una domanda crescente di connettività e tecnologie per cloud e data center, adeguatezza degli sforzi per garantire la sicurezza delle catene di approvvigionamento, aggiornamento e ampliamento della gamma dei prodotti e acquisizione di talenti altamente specializzati. Lo sottolinea Anjali Bastianpillai, senior product specialist di Pictet Asset Management, secondo cui storicamente la capacità di un’azienda di coltivare uno o più di questi aspetti ha portato le aziende competitor sul mercato a valutare investimenti o azioniLe azioni sono titoli rappresentativi del capitale di una so... Leggi similari per non cedere il passo.
“Per esempio – chiarisce -, nel 2020 AMD ha acquisito Xilinx Inc. per 38,5 miliardi di dollari, con lo scopo di creare un leader del settore nel campo dell’high performance e adaptive computing. A distanza di poco, Marvell Technology Group si è unita a Inphi Corporation, leader nel settore delle applicazioni high-speed, creando un’azienda da 40 miliardi di dollari per rafforzare la posizione di Marvell nel mercato del cloud e del 5G”.
Produttori e progettisti di semiconduttori
Giunti a questo punto, quindi, per la Bastianpillai un ruolo cruciale nello sviluppo dell’IA lo giocheranno progettisti e produttori di semiconduttori, ai quali si richiedono conoscenze sempre più specializzate. “Dato il ridotto numero di fornitori e progettisti di semiconduttori, possedere conoscenze intrinseche avanzate e attrezzature altamente specializzate è un fattore discriminante. Si tratta di aziende di qualità che agiscono all’interno di una ristretta nicchia di mercato, capaci di fare prezzo e di ammortizzare eventuali pressioni dall’esterno”, evidenzia.
Un esempio, secondo l’esperta, arriva da Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC), titano della produzione di semiconduttori a livello globale che, grazie ai suoi investimenti, detiene oggi una quota superiore al 50% del mercato globale delle fonderie e una quota di mercato superiore al 90% nelle tecnologie di processo avanzate utilizzate per l’IA e il calcolo ad alte prestazioni.
Aziende di apparecchiature per semiconduttori
Tra i beneficiari della crescente diffusione dell’IA rientrano, a detta della Bastianpillai, anche i produttori di strumenti necessari alla creazione di microchip e le aziende di software. “Il trend positivo dell’IA stimola la domanda verso quelle aziende produttrici di strumenti per semiconduttori, che forniscono i sistemi necessari per la produzione di microchip sempre più piccoli, veloci, economici, potenti ed efficienti dal punto di vista energetico – argomenta -. Ad esempio, ASML, il principale fornitore a livello mondiale di apparecchiature per la litografia dei semiconduttori, è considerato un player fondamentale. La sua posizione unica nella catena del valore dei semiconduttori le consente di cogliere direttamente le opportunità derivanti dalle nuove applicazioni nel settore dell’high-performance computing e dell’intelligenza artificiale”.
Software di automazione della progettazione elettronica
Infine, posizione centrale nel processo di sviluppo dell’IA sarà dalla progettazione elettronica e dai software di automazione. “La progettazione di circuiti integrati avanzati non sarebbe possibile senza l’utilizzo di software di progettazione assistita da computer e, nello specifico, di tecnologie di automazione della progettazione elettronica (EDA)”, spiega.
“La complessità nel creare microchip all’avanguardia per abilitare le applicazioni di IA richiederà un uso crescente dei software di realtà come Synopsys che supportano e automatizzano la progettazione e la verifica (simulazione) dei microchip, oltre a eseguire test di integrità e qualità. Questi strumenti sono abilitati a loro volta all’intelligenza artificiale e consentono ai progettisti di chip di ridurre il tempo necessario per la progettazione di un chip da diverse settimane a pochi giorni”, conclude la Bastianpillai.
