OpenAI intensifica la sua strategia di diversificazione hardware con il lancio di Codex-Spark, un nuovo modello di intelligenza artificiale specializzato nella generazione di codice che segna il debutto della partnership con Cerebras Systems. La mossa rappresenta un ulteriore passo nell'allontanamento da NVIDIA e consolida un trend già evidente con gli accordi siglati con AMD e Amazon negli scorsi mesi. Con una velocità di generazione dichiarata di 1.000 token al secondo, Codex-Spark si posiziona come strumento pensato per ottimizzare i carichi di lavoro di inferenza, dove la bassa latenza fa la differenza nell'esperienza d'uso quotidiana degli sviluppatori.
Il modello gira sul Wafer Scale Engine 3 di Cerebras, un chip monolitico dalle dimensioni di un piatto da portata. La partnership tra OpenAI e Cerebras, annunciata a gennaio, trova ora concretizzazione in questo primo prodotto commerciale, evidenziando come la ricerca di alternative all'ecosistema NVIDIA non sia solo una questione di costi ma anche di prestazioni specifiche per determinati use case. L'architettura wafer-scale permette teoricamente una comunicazione più rapida tra i core di elaborazione rispetto ai chip tradizionali, caratteristica cruciale per le operazioni di generazione sequenziale tipiche dei large language model.
Curiosamente, i 1.000 token al secondo di Codex-Spark rappresentano prestazioni relativamente contenute se confrontate con altri benchmark di Cerebras: la stessa infrastruttura ha raggiunto 2.100 token al secondo con Llama 3.1 70B e picchi di 3.000 token al secondo con il modello open-weight gpt-oss-120B di OpenAI. Questa discrepanza suggerisce che Codex-Spark sia un modello significativamente più grande o strutturalmente più complesso, con overhead computazionale superiore che penalizza la velocità bruta in favore di altre caratteristiche, probabilmente legate alla qualità o alla specificità del codice generato.
Il contesto competitivo nel settore degli agenti di codifica AI ha vissuto un'accelerazione notevole nel corso dell'ultimo anno. Strumenti come Codex di OpenAI e Claude Code di Anthropic hanno raggiunto un livello di affidabilità che li rende effettivamente utili per la prototipazione rapida, la creazione di interfacce e la generazione di boilerplate code. La velocità di generazione è diventata il fattore decisivo: un modello che produce codice più rapidamente consente agli sviluppatori di iterare con maggiore frequenza, riducendo i tempi morti e mantenendo il flusso di lavoro.
OpenAI ha reagito alla pressione competitiva con rilasci ravvicinati: dopo che il CEO Sam Altman aveva diramato un memo interno di "code red" per la minaccia rappresentata da Google, l'azienda ha lanciato GPT-5.2 a dicembre e GPT-5.3-Codex pochi giorni fa. Questa cadenza frenetica riflette l'intensità della competizione con Anthropic e Google, tutti impegnati a conquistare quote di mercato nel segmento degli strumenti di sviluppo assistito da AI.
Sul fronte hardware, la strategia di diversificazione di OpenAI ha assunto contorni sempre più definiti nel corso dell'ultimo anno. L'azienda ha siglato un accordo pluriennale con AMD nell'ottobre 2025, seguito a novembre da un contratto da 38 miliardi di dollari con Amazon per servizi di cloud computing. Parallelamente, OpenAI sta sviluppando un chip AI proprietario destinato alla produzione presso TSMC, confermando un approccio multi-fornitore che riduce la dipendenza strategica da un singolo partner.
Il rapporto con NVIDIA, storicamente centrale per le operazioni di training e inferenza di OpenAI, ha attraversato una fase di ridefinizione. L'accordo infrastrutturale da 100 miliardi di dollari non si è concretizzato come previsto, anche se NVIDIA ha successivamente impegnato 20 miliardi di investimenti. Secondo quanto riportato da Reuters, OpenAI avrebbe manifestato insoddisfazione per le prestazioni di alcuni chip NVIDIA soprattutto nei task di inferenza, esattamente il tipo di operazione per cui Codex-Spark è stato ottimizzato. Le workload di inferenza richiedono caratteristiche diverse dal training: meno throughput complessivo ma latenza minima e efficienza energetica per singola richiesta.
Per gli sviluppatori che trascorrono le giornate in un editor di codice in attesa di suggerimenti AI, la differenza tra velocità elevate e moderate può tradursi in un'esperienza radicalmente diversa. Tuttavia, la rapidità estrema potrebbe presentare trade-off in termini di accuratezza del codice generato: un flusso troppo rapido rischia di privilegiare la quantità sulla precisione, trasformando l'assistente AI in uno strumento meno controllabile. La sfida per OpenAI e i suoi competitor sarà bilanciare velocità e affidabilità, mantenendo la generazione sufficientemente rapida da non interrompere il flusso creativo ma abbastanza ponderata da evitare errori costosi in fase di debugging.
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