La Cina accelera il passaggio ai chip AI di produzione propria sotto la pressione degli Stati Uniti

Le maggiori aziende tecnologiche cinesi stanno lavorando rapidamente per sostituire il silicio statunitense Il silicio degli Stati Uniti, ma i vantaggi immediati riguardano il funzionamento dell'intelligenza artificiale, non la sua formazione. I limiti all'esportazione di componenti avanzati di Nvidia hanno spinto i progettisti locali a costruire chip "sufficientemente buoni" per mantenere i servizi online mentre maturano gli investimenti più lunghi nella produzione.

Alibaba è l'esempio principale. In precedenza era un importante cliente di Nvidia, ma ora sta testando un nuovo processore interno che si rivolge a un'ampia serie di compiti di inferenza, non solo a lavori ristretti e monouso. Il chip è fabbricato in una fonderia cinese anziché in TSMC, un cambiamento obbligato dalle restrizioni degli Stati Uniti. Per facilitare l'adozione, Alibaba ha mantenuto la compatibilità con l'ecosistema software di Nvidia, in modo che i team possano riutilizzare il codice esistente.

I rivali si stanno avvicinando da prospettive diverse. La startup di Shanghai MetaX ha presentato una GPU con più memoria rispetto alla H20 di Nvidia, il modello più avanzato di Nvidia che Washington ha fatto rientrare per breve tempo in Cina prima che Pechino dicesse agli acquirenti di non farlo, scambiando il consumo di energia superiore con la capacità di alcuni carichi di lavoro. MetaX prevede di scalare utilizzando una tecnologia di processo più vecchia e un approccio multi-die per aggirare i limiti di capacità delle fabbriche nazionali. Nel frattempo, Cambricon ha registrato circa 247 milioni di dollari di ricavi trimestrali grazie ai forti ordini per il suo chip Siyuan 590 e ha messo in guardia gli investitori dopo una forte impennata delle azioni; il suo valore di mercato è ancora ben al di sopra dei livelli precedenti.

Il sostegno statale sta allungando i tempi. Pechino ha lanciato un fondo da 8,4 miliardi di dollari per ridurre la dipendenza dall'estero, e Huawei ha mostrato un sistema che mette insieme 384 chip Ascend. Alcune valutazioni dicono che può superare i principali dispositivi statunitensi su alcune metriche, ma il costo energetico è elevato. Tuttavia, i principali fornitori di cloud pubblico sono stati cauti nell'acquistare Ascend in blocco, in parte perché vedono Huawei come un concorrente diretto del cloud.

I colli di bottiglia restano le catene di fornitura e gli strumenti. Molti ingegneri preferiscono ancora lo stack software maturo di Nvidia; i chip nazionali possono essere più difficili da integrare e persistono segnalazioni di surriscaldamento o di guasti al sistema durante i lunghi allenamenti. Le fabbriche cinesi, vincolate da un accesso limitato alle attrezzature all'avanguardia, faticano ad aggiungere la capacità richiesta dai progettisti, spingendo alcuni fornitori a combinare stampi più piccoli o ad appoggiarsi a nodi più vecchi. Il nuovo chip di Alibaba aiuta sul fronte della compatibilità, ma non risolve il collo di bottiglia della formazione.

Questo divario, inferenza agevole contro formazione difficile, definisce l'attuale divario. I controlli statunitensi bloccano i processori di addestramento più avanzati, e l'ultima parte di Alibaba si concentra sul servizio di modelli pre-addestrati piuttosto che sulla loro creazione. Fino a quando l'hardware locale non sarà in grado di gestire in modo affidabile cicli di addestramento lunghi e caldi su scala, i principali progressi della Cina si orienteranno verso il mantenimento di servizi di AI reattivi, invece di costruire modelli fondamentali più grandi.

Tuttavia, i progressi continuano. DeepSeek ha lasciato intendere che le soluzioni software e il miglioramento del silicio nazionale potrebbero far progredire l'addestramento, e alcuni investitori sostengono che uno stack AI completo "made-in-China" potrebbe raggiungere la scala prima del previsto, facendo pressione su Nvidia in patria e all'estero.