La sfida più grossa per l’IA generativa è probabilmente l’alto consumo energetico. Infatti, nonostante i progressi nell’emulazione del ragionamento umano, l’efficienza energetica resta un punto debole rispetto al cervello umano.
Una parte importante della ricerca in questo settore punta a mediare a quest’aspetto. Per questo motivo, i chip delle GPU Nvidia, utilizzati per addestrare gli LLM, sono probabilmente destinati a essere sostituiti dai chip neuromorfici, progettati per imitare il funzionamento del cervello. Questi chip consumano da mille a 15mila volte meno energia rispetto alle GPU tradizionali, pur mantenendo la velocità e l’affidabilità dei calcoli.
La tecnologia neuromorfica si distingue per l’attivazione dei nodi di calcolo solo quando necessario, emulando il comportamento dei neuroni animali. In Europa, l’azienda SpiNNcloud è all’avanguardia, con il chip SpiNNaker2 che risulta 26 volte più efficiente delle GPU attuali.
Questa tecnologia può simulare una rete neurale di 10 miliardi di neuroni, posizionandola come il più potente supercomputer neuromorfico in commercio.
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