Wafer-scale e LPU promettono inferenza fino a 20 volte più rapida. Ma il vero collo di bottiglia resta l'integrazione con i framework software.
Xiaomeng Liu
19 Aprile 2026 · 6 min di lettura
Mentre Nvidia domina il mercato del training, sul fronte dell'inference si è aperto uno spazio competitivo. Cerebras Systems, fondata da Andrew Feldman, ha presentato a settembre 2024 il proprio servizio cloud basato sul wafer-scale CS-3, dichiarando latenze record sui modelli Llama 3.
Groq, fondata da Jonathan Ross (ex Google TPU), punta sul concetto di Language Processing Unit. La startup ha raccolto a inizio 2025 un round Series D da 640 milioni di dollari guidato da BlackRock e Cisco, con una valutazione di 2,8 miliardi.
La sfida non è la performance ma l'ecosistema software: PyTorch, vLLM e gli strumenti di deployment restano ottimizzati per l'architettura CUDA. La porta competitiva è socchiusa, non spalancata.
Dopo il Series C da 1,7 miliardi guidato da ASML, Mistral consolida il primato europeo. Anthropic raccoglie altri 10 miliardi da Google.
Fondata dall'ex co-CEO di Salesforce, Sierra ha chiuso il 2025 con una valutazione da 10 miliardi di dollari. Agent Studio 2.0 punta a sostituire i click.
Dopo due anni di seed e Series A frenetici sull'AI, i grandi fondi della Silicon Valley raccolgono nuovi veicoli dedicati al growth. Cosa significa per startup e LP.