In gioco c’è il mercato delle soluzioni pensate per l’AI, per il calcolo dal cloud all’edge, nei progetti legati ad IoT. La possibilità di disporre di Cpu del tutto ottimizzate, non solo nel software, ma anche in hardware, è il fattore differenziante tra i sistemi attuali Intel e Amd e le architetture Arm. Da qui l’interesse di Nvidia – riferimento nel mercato delle Gpu e delle soluzioni di computing per l’AI – che, dopo mesi in cui nei “corridoi del Web” già si respirava aria di trattativa, annuncia l’acquisizione di Arm da Softbank per una cifra complessiva di 42 miliardi di dollari. Saranno paganti per 21,5 miliardi in azioni e per 12 miliardi in liquidità; 1,5 miliardi di dollari di azioni Nvidia saranno emesse per i dipendenti di Arm mentre, a seconda delle performance di Arm, Softbank potrà ricevere fino ad altri 5 miliardi di dollari cash o in azioni in base a un modello di earn out concordato. Con Softbank che, dopo la chiusura dell’acquisizione manterrà più che “un piede” in Arm, grazie alle azioni Nvidia gudagnate, per una percentuale comunque inferiore al 10%.
L’accordo ovviamente dovrà essere sottoposto alle autorità antitrust, ed in questo caso è meglio non dare l’assenza di rilievi per scontata. Arm, a giochi fatti (ci potranno volere anche 18 mesi per la conclusione di tutte le operazioni), manterrà la sua sede nel Regno Unito, il marchio ed il modello di business ed opererà come divisione di Nvidia, così come si è subito preoccupato di specificare il Ceo di Nvidia Jensen Huang: “Modello di licensing di Arm, la sua neutralità rispetto ai clienti e il modello di business non cambieranno]…[“. Nvidia con Arm vuole portare le potenzialità delle sue tecnologie di calcolo per AI su tutti i dispositivi equipaggiati con Arm nei diversi scenari: cloud computing, smartphone, pc, auto a guida autonoma, robotica, 5G e IoT“. Obiettivo: coprire l’intero stack dal cloud all’edge. E tra le iniziative previste c’è anche l’ampliamento della sede di Arm a Cambridge con l’istituzione di un centro di ricerca e formazione dedicato all’AI e la costruzione di un supercomputer per l’AI che funzionerà con Cpu Arm.
Di sicuro Nvidia con questa acquisizione si riposiziona con una buona leva di forza come diretto competitor di Intel e farà tesoro del modello di approccio al mercato di Arm che si ferma sì alla fase di produzione del silicio – per poi cedere l’architettura sviluppata ad altre società che costruiscono i chip che vengono poi montati su schede madri e dispositivi – ma, proprio per questo, è in grado poi di offrire i benefici per l’elaborazione accelerata richiesta dalle applicazioni, possibili solo con un integrazione hardware e software completa, con consumi energetici molto ridotti.
Il percorso di Nvidia negli ultimi anni ha visto un’accelerazione importante direttamente collegato all’utilizzo delle sue Gpu, le cui prestazioni per i progetti di training e deep learning sono risultate vantaggiose rispetto ad un utilizzo esclusivo di Cpu, perché in grado di ridurre i costi e permettere procedure più veloci in fase di caricamento, filtraggio e manipolazione dei dati. Basta ricordare che nel 2016 quando Arm è stata acquisita da Softbank, Nvidia valeva meno della stessa Arm (32 miliardi vs. i 30 miliardi di capitalizzazione di mercato di Nvidia di allora). E oggi, dati di mercato alla mano, la capitalizzazione di Nvidia è intorno ai 300 miliardi, quasi 100 miliardi superiore a quella del competitor Intel.
Dal punto di vista dei volumi è utile ricordare che, proprio per l’ambito in cui opera, Nvidia oggi vende chip per un ordine di grandezza inferiore rispetto ad Arm (milioni vs. miliardi) la cui proposizione si estende a servire una decisamente più ampia base di dispositivi. E si troverà invece, dopo l’acquisizione, a disporre di fatto di un portafoglio di dispositivi target molto più esteso e, soprattutto, di un posizionamento del tutto allineato ai trend. Poco pesa la parziale sovrapposizione nello sviluppo di processori grafici e acceleratori destinati a dispositivi di fatto diversi (desktop, workstation e server per Nvidia, dispositivi mobile a batteria per Arm).
Pesa invece il fatto che anche l’architettura Arm in questi anni infatti è cresciuta: non solo, in tanti casi è preferita rispetto alle altre, per esempio quando si tratta di scegliere le cpu per i dispositivi mobili (che consumano molto meno di un pc, pur senza la stessa potenza di calcolo). Di recente – in particolari design e form factor – queste cpu hanno fatto capolino anche in diversi sistemi di computing e nei data center. Oggi che il baricentro si continua a spostare verso i sistemi di calcolo in grado di supportare l’AI, la combinazione di soluzioni di calcolo basate su Gpu e Arm di cui Nvidia con Arm disporrà può pesare in modo importante sugli equilibri del mercato.
E questo senza aver ancora toccato il tema delle competenze perché oltre alle tecnologie Nvidia potrà beneficiare dell’expertise della comunità di programmatori software di Arm che sono più di 10 milioni nel mondo. Simon Segars, Ceo di Arm: “Arm e Nvidia già condividono l’idea di estendere le potenzialità del computing per la soluzione dei problemi più urgenti (clima, sanità, education, etc.) con sistemi efficienti per quanto riguarda il consumo energetico. L’impegno in questa direzione richiede sforzi congiunti nell’ambito della ricerca e dello sviluppo di sistemi hardware e software sulla base di un nuovo approccio che l’acquisizione rende ora possibile”.
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