Se pensavi che i tuoi Arduino fossero veloci, preparati a un bel sorpasso. OpenAI ha appena svelato GPT-5.3-Codex-Spark, un modello di codice che promette prestazioni da record grazie a chip che sembrano piatti da portata. 15 volte più veloce del precedente, dice la casa. Ma andiamo con ordine.
La notizia è che OpenAI ha deciso di non dipendere più da Nvidia per i suoi chip. Hanno sviluppato una soluzione custom che, secondo loro, è rivoluzionaria. I dettagli tecnici sono ancora un po’ nebulosi, ma sappiamo che questi chip sono grandi come piatti da dessert e consumano meno energia. Un bel passo avanti, soprattutto per chi come noi ama spingere i limiti del possibile.
Ora, io non sono un esperto di architetture di chip, ma so riconoscere un game-changer quando ne vedo uno. Se davvero questi nuovi chip sono così efficienti, potremmo vedere una rivoluzione nel modo in cui sviluppiamo e testiamo i nostri progetti. Immaginate di poter compilare codice complessissimo in frazioni di secondo, o di addestrare modelli di machine learning senza dover vendere un rene per pagare la GPU.
Ma attenzione, non è tutto oro quel che luccica. OpenAI è una compagnia chiusa, e i loro chip custom potrebbero diventare un altro esempio di vendor lock-in. Se diventano lo standard, saremo di nuovo dipendenti da un unico fornitore. E poi, chi ci garantisce che questi chip saranno accessibili ai maker e agli smanettoni? Il rischio è che diventino un altro giocattolo per le grandi corporation.
Per noi che amiamo mettere le mani nella roba, la domanda è: quando potremo metterci le mani su questi chip? E soprattutto, a che prezzo? Se OpenAI renderà questa tecnologia accessibile, potremmo vedere una nuova ondata di innovazione. Se invece la terranno per sé, sarà un altro esempio di tecnologia promettente sprecata.
In ogni caso, è sempre bello vedere qualcuno che osa sfidare il monopolio di Nvidia. E chissà, magari tra qualche anno saremo tutti a smanettare con piatti da dessert che eseguono codice. In bocca al lupo, OpenAI!
Source: OpenAI sidesteps Nvidia with unusually fast coding model on plate-sized chips