Qualcomm starebbe valutando una delle acquisizioni più strategiche degli ultimi anni nel settore dei semiconduttori AI. Secondo indiscrezioni riportate da The Information, il colosso americano sarebbe in trattativa per acquistare Tenstorrent, startup canadese specializzata in acceleratori per intelligenza artificiale basati su architettura RISC-V. L’operazione avrebbe un valore compreso tra 8 e 10 miliardi di dollari.

Le discussioni sarebbero ancora in corso e non esiste alcuna garanzia che l’accordo venga finalizzato, ma il semplice fatto che Qualcomm stia valutando una mossa di questa portata racconta molto della direzione che il mercato dei chip AI sta prendendo. L’azienda guidata da Cristiano Amon vuole chiaramente rafforzare la propria presenza nei data center e nelle infrastrutture dedicate all’intelligenza artificiale, un segmento dominato oggi quasi interamente da Nvidia.

L’interesse verso Tenstorrent non nasce dal nulla visto che Qualcomm sta progressivamente ampliando il proprio coinvolgimento nell’ecosistema RISC-V, soprattutto dopo le tensioni emerse negli ultimi anni con Arm sul fronte delle licenze architetturali. La disputa legale tra le due società ha evidenziato la dipendenza da tecnologie proprietarie controllate da terzi, un problema strutturale sempre più sentito da molti produttori.

RISC-V rappresenta un’alternativa strategica particolarmente interessante. L’architettura open standard consente infatti maggiore libertà progettuale e costi di licensing molto più contenuti rispetto ad Arm. Per Qualcomm, acquisire Tenstorrent significherebbe ottenere competenze avanzate sia sul piano hardware, sia sul software AI costruito attorno a RISC-V.

La startup canadese è guidata da Jim Keller, figura quasi leggendaria nell’industria dei semiconduttori. Keller ha contribuito allo sviluppo di architetture storiche in aziende come AMD, Apple e DEC, partecipando anche alla progettazione dei celebri processori Alpha. La sua presenza ha trasformato Tenstorrent in uno dei nomi più osservati nel panorama AI hardware.

Qualcomm inferenza AI

Negli ultimi mesi l’azienda ha attirato attenzione soprattutto grazie alla piattaforma Galaxy Blackhole, un sistema di calcolo AI ad alta densità che integra 32 acceleratori Blackhole all’interno di uno chassis 6U. Ogni acceleratore contiene 768 core RISC-V e utilizza uno stack software proprietario sviluppato internamente.

Tenstorrent sta insomma cercando di costruire un’alternativa credibile all’approccio CUDA-centric di Nvidia, proponendo un ecosistema più aperto e flessibile. È un obiettivo estremamente ambizioso, considerando il vantaggio accumulato da Nvidia nel software AI, ma l’interesse crescente verso architetture aperte potrebbe cambiare gradualmente gli equilibri del settore.

Per Qualcomm, l’operazione avrebbe anche un’importante valenza industriale. L’azienda domina ancora il mercato mobile grazie alla famiglia Snapdragon, ma il segmento smartphone non garantisce più i margini di crescita esplosivi del passato. L’intelligenza artificiale enterprise e i data center rappresentano invece il nuovo terreno competitivo dove si giocheranno i prossimi anni dell’industria dei semiconduttori.

Non a caso Qualcomm ha già iniziato a muoversi in questa direzione con l’acquisizione lo scorso anno di Ventana Micro Systems, altra società focalizzata su CPU RISC-V per applicazioni enterprise e datacenter. I dettagli economici dell’operazione non sono mai stati ufficializzati, ma le stime parlavano di una cifra compresa tra 200 e 600 milioni di dollari.

L’eventuale integrazione di Tenstorrent rappresenterebbe però un salto di scala completamente diverso. Qualcomm acquisirebbe infatti non soltanto proprietà intellettuale legata ai processori, ma un’intera piattaforma AI pensata per competere nel segmento hyperscale.

L’aspetto più interessante riguarda proprio il possibile impatto sull’ecosistema RISC-V. Se un player delle dimensioni di Qualcomm decidesse davvero di investire fino a 10 miliardi di dollari in questa architettura, significherebbe che il mercato sta iniziando davvero a considerare RISC-V una soluzione concreta anche per workload AI avanzati e infrastrutture data center.

(Immagine in apertura: Shutterstock)