L'aumento del costo delle schede grafiche rende più difficile per gli utenti PC assemblare sistemi capaci di eseguire modelli di IA localmente. Gli appassionati alla ricerca di una scheda potente sia per il gaming sia per la sperimentazione con l'IA locale devono affrontare prezzi più elevati per l'hardware nuovo e usato.
Secondo i dati di Price Squirrel citati tramite Reddit, i prezzi delle schede grafiche sono aumentati di oltre il 30% negli ultimi tre mesi. Si riferisce che il prezzo della RTX 5090 sia raddoppiato, mentre anche i modelli più vecchi sono diventati più costosi. Le schede RTX 3090 usate, per esempio, vengono messe in vendita a oltre 1.000 € su piattaforme come Wallapop, anche se i prezzi degli annunci non riflettono necessariamente le vendite concluse.
La pressione non riguarda soltanto le schede grafiche per il mercato consumer. L'articolo attribuisce parte del problema alla priorità data dai produttori alla memoria ad alta larghezza di banda, o HBM, destinata agli acceleratori per l'IA, rispetto alla memoria GDDR utilizzata nelle schede grafiche. Aziende tra cui Samsung, SK Hynix e Micron possono trovare più redditizio produrre componenti per il mercato dell'IA, riducendo l'offerta disponibile per l'hardware consumer e contribuendo all'aumento dei prezzi.
Anche i data center devono affrontare costi più elevati per i componenti, ma i loro accordi di acquisto di grandi volumi e a lungo termine possono contribuire a ridurre parte di tale impatto. I singoli acquirenti non dispongono dello stesso potere negoziale, lasciando giocatori e utenti dell'IA locale più esposti agli aumenti dei prezzi.
Questa situazione influisce anche sull'accesso all'IA locale. Le schede grafiche, in particolare i modelli Nvidia RTX grazie al loro supporto CUDA, possono eseguire direttamente su un personal computer una serie di modelli aperti. Tuttavia, il costo d'ingresso più elevato fa sì che alcuni utenti abbandonino i progetti di assemblare sistemi per l'inferenza locale e siano invece più propensi ad affidarsi ai servizi cloud.
OpenAI, xAI e Anthropic potrebbero beneficiare indirettamente di questa tendenza, perché i loro servizi funzionano sui server delle aziende. L'articolo mette a confronto questo approccio con quello di fornitori come DeepSeek e Z.ai, che rendono i modelli disponibili apertamente offrendo al contempo l'accesso al cloud.
Il CEO di OpenAI, Sam Altman, ha recentemente descritto l'inferenza locale come «una terribile allocazione di risorse scarse». L'affermazione riflette il disaccordo su dove dovrebbe essere eseguita l'IA: su infrastrutture centralizzate gestite da grandi aziende oppure sull'hardware degli utenti. Con le schede grafiche sempre meno accessibili, il costo della scelta locale sta aumentando, lasciando ai consumatori meno alternative pratiche.
Fonti: Xataka.