Negli ultimi anni il mondo dell’intelligenza artificiale ha trasformato le GPU (le unità di elaborazione grafica) da componenti hardware specialistici per videogiochi a materie prime strategiche per il calcolo ad alte prestazioni. In un mercato in cui gli investimenti e la domanda di capacità computazionale sono esplosi, capire come si determinano i prezzi di questi componenti è diventato un esercizio tanto complesso quanto fondamentale per le banche, le aziende tecnologiche e gli investitori. L’articolo di Analytics India Magazine offre uno sguardo interessante su questo fenomeno, mettendo in luce come la fusione tra dinamiche finanziarie e tecnologiche stia cambiando il modo in cui guardiamo alle GPU.
La prima cosa da capire è che le GPU non sono più vendute esclusivamente attraverso canali tradizionali, come i produttori di server o i rivenditori di hardware. Oggi esistono indici di prezzo dedicati, sviluppati da realtà come Silicon Data, che tracciano la quotazione giornaliera di vari modelli di GPU sulla base di dati di noleggio e transazioni reali nei cloud provider. Un approccio di questo tipo somiglia a quello visto nei mercati delle materie prime: se petrolio o metalli preziosi hanno un “prezzo di riferimento”, perché non farlo anche per un bene digitale così richiesto e volatile?
Le ragioni dietro la creazione di questi indici sono profonde e multifattoriali. In primo luogo, l’interesse crescente verso soluzioni di GPU-backed lending — cioè prestiti garantiti proprio da GPU fisiche o da contratti di noleggio di potenza di calcolo — spinge le istituzioni finanziarie ad avere strumenti affidabili per valutare l’attività sottostante. Banche e aziende di trading, infatti, necessitano di misure accurate della svalutazione e della rivalutazione di questi asset per gestire il rischio, soprattutto in un mercato dove la tecnologia può invecchiare rapidamente e dove la domanda può essere guidata più dalle tendenze di intelligenza artificiale che dall’uso nei videogiochi o nei PC di consumo.
Questo boom dei prezzi è legato strettamente alla combinazione tra domanda enorme e offerta stretta. La richiesta di GPU ad alte prestazioni, in particolare modelli come quelli di fascia enterprise usati per l’addestramento e l’esecuzione di modelli di AI, è cresciuta in maniera vertiginosa: dal traino dell’AI enterprise alla spinta data dai servizi cloud, passando per nuove applicazioni di machine learning, ogni segmento del settore tecnologico sta cercando di accaparrarsi quanta più potenza di calcolo possibile. Secondo ricerche di mercato esterne, il settore delle GPU per data center ha visto una crescita impressionante negli ultimi anni, con valore di mercato e proiezioni di crescita che riflettono questa domanda crescente.
Dall’altra parte, la produzione di GPU non può espandersi all’infinito. Ci sono limiti tecnici e logistici ben noti nel settore dei semiconduttori: le fabbriche hanno capacità finite, i materiali avanzati sono costosi e la catena di approvvigionamento globale è stata messa sotto pressione da una combinazione di cambiamenti tecnologici e tensioni geopolitiche. Anche il mercato della memoria, parte integrante delle GPU, sta vivendo tensioni di fornitura che spingono verso l’alto i costi non solo dei chip stessi ma anche dei componenti chiave come HBM (High Bandwidth Memory) o GDDR6, rendendo più costosa la fabbricazione complessiva delle schede.
Questa dinamica — forte domanda e offerta limitata — rende il mercato delle GPU volatile e difficile da prevedere. È per questo motivo che la comparazione dei prezzi attraverso indici, così come avviene nei mercati finanziari più maturi, diventa uno strumento cruciale. Le banche che concedono prestiti garantiti da GPU devono comprendere la velocità con cui questi asset possono perdere valore nel tempo oppure rivalutarsi a causa di innovazioni tecnologiche o improvvisi picchi di domanda. Allo stesso modo, i fornitori di servizi cloud che affittano capacità di elaborazione devono sapere quanto addebitare ai clienti per rimanere competitivi, ma anche redditizi, in un contesto in cui il costo del bene sottostante può fluttuare significativamente da un giorno all’altro.