Senza dubbio, NVIDIA è stata all’avanguardia nell’ambito dell’intelligenza artificiale, fornendo non solo hardware di alta qualità, ma anche software innovativo. Tuttavia, su un altro fronte tecnologico altrettanto cruciale, l’informatica quantistica, la situazione sembra notevolmente diversa, con IBM che sta prendendo la guida e sfidando gli altri attori del settore.
Secondo un recente rapporto dell’International Data Corporation (IDC), IBM è la principale azienda nel settore dei sistemi di calcolo quantistico, seguita da Rigetti Computing e Quantinuum come principali operatori. È interessante notare che NVIDIA non compare affatto in questo rapporto.
Jensen Huang, il CEO di NVIDIA, sembra però affrontare questa situazione con serenità e ha dichiarato ad AIM che saranno necessari almeno altri due decenni prima che il calcolo quantistico diventi effettivamente utile, se non addirittura prima che diventi una realtà. Ha sottolineato la necessità di una coesistenza tra il calcolo classico e quello quantistico, poiché gli algoritmi attuali non funzioneranno efficacemente sui computer quantistici, che richiedono algoritmi specifici. Huang ha ribadito che i computer classici continueranno a svolgere un ruolo fondamentale nell’informatica quantistica del futuro.
“Supportiamo ogni centro di calcolo quantistico in questo percorso”, ha affermato Huang. NVIDIA sta facendo progressi significativi nell’ambito dell’informatica quantistica attraverso cuQuantum, un SDK simile a CUDA progettato per accelerare la ricerca sull’informatica quantistica, sfruttando le potenti GPU TensorCore di NVIDIA per simulare circuiti quantistici.
D’altro canto, IBM ha intrapreso un approccio deciso nell’informatica quantistica, con oltre cinquant’anni di esperienza nel settore. L’azienda ha fatto grandi dichiarazioni riguardo alle sue ambizioni nel campo del calcolo quantistico, elencando aziende di rilievo come Boeing, Samsung, Sony, Vodafone, Capgemini, JP Morgan Chase & Co e il MIT tra i membri delle sue applicazioni IBM Quantum.
Nel 2022, Arvind Krishna, CEO di IBM, ha previsto che le organizzazioni saranno in grado di implementare computer quantistici tra il 2023 e il 2025, con un sistema da 4.000 qubit previsto entro il 2025. Questo sembra indicare il piano di IBM di combinare tre processori Kookaburra, per un totale di 4.158 qubit, secondo il loro programma.
Nel frattempo, NVIDIA ha adottato un approccio diverso, focalizzandosi principalmente sull’intelligenza artificiale, che ha rappresentato una fonte di notevole successo finanziario per l’azienda. Recentemente, hanno annunciato piani e partnership, come il DGX Quantum, che unisce il potenziale delle GPU (che sono dispositivi classici) con il calcolo quantistico.
L’approccio di NVIDIA è in netto contrasto con la strategia esclusivamente quantistica di IBM. NVIDIA è stata una presenza costante nell’ambito dell’intelligenza artificiale per gli ultimi 30 anni, raggiungendo una posizione di leadership. Hanno lanciato la loro prima GPU nel 1999 e nel 2007 hanno introdotto CUDA, rendendo l’elaborazione parallela accessibile a livello globale per l’informatica basata sull’intelligenza artificiale.
D’altro canto, IBM ha iniziato il suo percorso nell’informatica quantistica nel lontano 1970, investendo costantemente nella ricerca quantistica e concentrandosi sulla progettazione di un computer quantistico superconduttore full-stack. La loro decisione di rendere disponibile hardware quantistico per la ricerca pubblica nel 2016, insieme all’open source SDK Qiskit per l’esecuzione su computer quantistici, ha rappresentato una svolta significativa nel settore.
In conclusione, mentre NVIDIA adotta un approccio ottimistico verso l’intelligenza artificiale e un atteggiamento più cauto verso l’informatica quantistica, IBM sta guidando il settore con innovazioni significative nel campo dei computer quantistici. Entrambe le aziende hanno le loro strategie ben definite e sono in corsa per dominare i rispettivi mercati, ognuna con la propria visione e ambizioni. Resta da vedere quale approccio si dimostrerà più vincente nei prossimi anni.