I token dell'AI diventano sempre più economici, ma la memoria diventa sempre più costosa. I costi dell'inferenza sono diminuiti di 280 volte in soli due anni; nonostante ciò, la spesa delle imprese per l'AI è triplicata e i prezzi contrattuali della DRAM hanno appena registrato un aumento record del 90-95% in un solo trimestre. William Stanley Jevons aveva già osservato questo fenomeno nel 1865 con il carbone. Uno sguardo a ciò che riequilibrerà davvero il mercato dei chip e al motivo per cui la risposta sono le nuove fabbriche di semiconduttori previste per la fine del 2027, non modelli più intelligenti o ASIC.

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Ti sei mai chiesto come i modelli di intelligenza artificiale trasferiscono i dati alla GPU? Questo articolo spiega in modo semplice i diversi livelli di memoria all'interno di un server AI, perché la memoria della GPU è diventata un collo di bottiglia e quali nuove tecnologie potrebbero migliorare le prestazioni dell'intelligenza artificiale.

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La Corea del Sud ha appena annunciato **550 miliardi di dollari** di nuovi investimenti negli impianti di produzione di memoria da parte di Samsung e SK Hynix, all'interno di un piano di investimenti aziendali molto più ampio da **3.100 miliardi di dollari**. La maggior parte della nuova capacità produttiva sarà dedicata a **DRAM per server** e **HBM**, piuttosto che alla memoria tradizionale utilizzata nei normali PC e server.

Secondo le previsioni del settore, un reale miglioramento dell'offerta difficilmente arriverà prima della fine del **2027**, mentre alcuni analisti iniziano già a segnalare un possibile rischio di eccesso di offerta negli anni successivi.

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As AI clusters become larger and GPUs become faster, networking and optical communication are becoming just as important as the compute hardware itself. Copper connections consume too much power and suffer from signal loss at very high speeds, so the industry is gradually moving toward optical interconnects. TrendForce forecasts the combined CPO/NPO market could grow from roughly $100 million in 2025 to over $39 billion by 2030, illustrating how strategic this technology is expected to become.

AI isn't just becoming a compute problem anymore—it's becoming a networking problem. Faster GPUs don't help much if data can't move between them efficiently, so it's not surprising to see optical interconnects becoming a strategic technology for future AI data centers.

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Running AI in production? A lot of the bill is memory. Every token a model generates is served from fast memory next to the GPU — and that memory, HBM, is scarce and expensive.
High Bandwidth Flash (HBF) is built to attack that cost: much of HBM's bandwidth at a fraction of the price per GB. A new explainer covers what HBF is, how it could lower inference costs, and how close it actually is.

How HBF could make AI inference cheaper

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The AI boom is starting to impact everyday consumers. Apple warns that soaring memory costs, fueled by massive AI data center investments, could eventually lead to higher prices for future devices.

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AMD's newest acquisition isn't a chip maker. It's MEXT, whose software makes NAND flash look like DRAM to the operating system, so a server runs on far less expensive memory. An AI engine predicts which data is about to be needed and moves it into DRAM before the app asks. With DRAM prices up sharply in 2026, here's the logic behind the deal, and why a 50x cost gap won't land in your budget intact.

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NVIDIA ha appena consegnato a mano il primo processore Vera CPU di produzione ad Anthropic, OpenAI, SpaceXAI e Oracle Cloud Infrastructure — di persona, con un cacciavite. L’immagine è insolita.

Ma il segnale sottostante è ancora più interessante. Per quattro anni, i data center AI sono stati costruiti attorno all’addestramento: rack pieni di GPU dedicate alle moltiplicazioni di matrici. La CPU era un direttore d’orchestra silenzioso.

Ora l’equilibrio sta cambiando. L’inferenza è sulla buona strada per consumare due terzi della potenza di calcolo AI nel 2026. Gartner prevede che entro la fine dell’anno il 40% delle applicazioni enterprise integrerà agenti AI specializzati. E i carichi di lavoro agentici mettono sotto pressione la CPU in modi che il training non faceva: chiamate sequenziali agli strumenti, gestione dello stato su contesti lunghi, coerenza GPU, logica di orchestrazione.

Vera è la risposta di NVIDIA. AMD ha MI300A. Anche Intel e l’ecosistema Arm per server cloud stanno reagendo. La CPU è tornata nel percorso critico.

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How AI Agents Are Reshaping Data Center CPUs

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