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TECNOLOGIA ELETTRONICA OGGI 533 - aprile 2026 62 Ambient Scientific lancia i processori GPX con tecnologia DigAn. L’architettura a matrice analogica supera i limiti di von Neumann, offrendo prestazioni 100 volte superiori alle MCU GP Singh CEO e fondatore di Ambient Scientific La rivoluzione DigAn La fame di capacità computazionale nel mondo dell’IA è tale che l’industria dei semiconduttori fatica a stare al passo con la domanda. Sam Altman, CEO di OpenAI, è forse la figura più importante che ha parlato pubblicamente della carenza di chip per l’Intelligenza Artifi- ciale. Un report di TechCrunch ha rivelato che “in un AMA su Reddit, il CEO di OpenAI, Sam Altman, ha ammesso che la mancanza di ca- pacità di calcolo è uno dei principali fattori che impedisce all’azien- da di spedire prodotti con la frequenza desiderata”. Il problema non è solo la capacità di calcolo, ma anche l’enorme quan- tità di elettricità consumata dai data center di Intelligenza Artificiale. Questi problemi per gli hyperscaler di AI si riflettono in scala più pic- cola per i produttori Edge che eseguono l’AI sui dispositivi, spesso ali- mentati a batteria: gli sviluppatori di applicazioni Edge desiderano distribuire modelli sempre più grandi per beneficiare di inferenze più accurate e iniettare più intelligenza nel sistema, ma sono limitati da prestazioni AI lente e dal consumo energetico elevato dei microcon- trollori e dei microprocessori. L’osservazione di Sam Altman significa che l’approccio incrementale dell’industria dei semiconduttori al miglioramento dei chip AI non sta risolvendo il problema abbastanza rapidamente. L’approccio della maggior parte delle aziende produttrici di semiconduttori AI consiste nell’utilizzare l’architettura convenzionale della funzione di calcolo, modificandola per rendere l’esecuzione delle operazioni di moltipli- cazione-accumulazione (MAC), il pane quotidiano di una rete neura- le, leggermente più veloce ed efficiente. Ma questo approccio non riconosce che l’architettura di calcolo ge- nerica utilizzata negli ultimi decenni nei chip logici è poco adatta alle operazioni di calcolo in parallelo e a matrice connessa richieste dai sistemi di Intelligenza Artificiale. L’esigenza dell’industria dell’Intelligenza Artificiale di avere una ma-