Il settore dell’intelligenza artificiale sta vivendo un paradosso: mentre le capacità dei modelli crescono in modo esponenziale, il loro fabbisogno energetico sta diventando insostenibile, minacciando di saturare la capacità delle reti elettriche globali. In questo scenario di “fame energetica”, la startup californiana Mythic ha appena annunciato una boccata d’ossigeno finanziaria, raccogliendo 125 milioni di dollari in un round di finanziamento sovrascritto. L’obiettivo è ambizioso: spodestare, o almeno offrire una valida alternativa, alle onnipresenti GPU di Nvidia, puntando tutto su una tecnologia che promette di essere fino a cento volte più efficiente dal punto di vista dei consumi.
La chiave del vantaggio competitivo di Mythic risiede in un ritorno al passato rivisitato in chiave moderna: il calcolo analogico. Mentre i processori tradizionali (digitali) operano su una sequenza binaria di zero e uno, i chip di Mythic, denominati Analog Processing Units (APU), elaborano le informazioni attraverso segnali elettrici continui. Questo approccio permette di eseguire le complesse operazioni matematiche richieste dall’IA, come le moltiplicazioni di matrici, direttamente all’interno della memoria. Eliminando il continuo spostamento di dati tra il processore e la memoria esterna — un collo d’uovo strutturale noto come “collo di bottiglia di Von Neumann” che causa il 90% dello spreco energetico nei sistemi attuali — Mythic riesce a raggiungere prestazioni di 120 trilioni di operazioni per watt.
L’efficienza millantata non è solo un esercizio teorico. Secondo i dati forniti dall’azienda, un’operazione di calcolo sui loro chip consuma appena 17 femtojoule, una quantità di energia circa mille volte inferiore a quella richiesta dalle attuali GPU di fascia alta per lo stesso compito. Questa drastica riduzione non si traduce solo in bollette elettriche meno salate per i data center, ma apre la strada a un’integrazione massiccia dell’intelligenza artificiale in contesti dove lo spazio e l’alimentazione sono limitati, come nei sistemi automobilistici a guida autonoma, nella robotica industriale e nei dispositivi di difesa.
Il finanziamento, guidato dalla società di venture capital DCVC e sostenuto da giganti come SoftBank, Honda e Lockheed Martin, arriva in un momento cruciale. Sotto la guida del nuovo CEO Taner Ozcelik, un veterano proprio di Nvidia, Mythic ha ristrutturato la sua strategia per concentrarsi non solo sull’hardware, ma anche su una piattaforma software robusta. Il loro kit di sviluppo, chiamato CAMP, permette infatti di far girare modelli creati con i framework più diffusi, come PyTorch e TensorFlow, facilitando la transizione per gli sviluppatori che oggi dipendono quasi esclusivamente dall’ecosistema di Nvidia.
Nonostante l’entusiasmo degli investitori, la sfida resta titanica. Nvidia non domina il mercato solo grazie all’hardware, ma anche grazie a un software (CUDA) diventato lo standard de facto del settore. Tuttavia, la proposta di Mythic si inserisce in una necessità sistemica: se entro la fine del decennio l’IA arriverà a consumare il 10% dell’elettricità degli Stati Uniti, come previsto da alcune stime, soluzioni radicalmente diverse come il calcolo analogico smetteranno di essere una curiosità accademica per diventare una necessità di sopravvivenza industriale. Con i nuovi capitali, Mythic intende ora accelerare la commercializzazione della sua piattaforma “Starlight”, promettendo di portare la potenza di calcolo dei grandi modelli linguistici anche ai confini della rete, in dispositivi piccoli quanto un sensore ma intelligenti quanto un server.