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Alibaba e Tencent prendono strade diverse mentre le approvazioni statunitensi sui chip mettono alla prova la strategia cinese per l'IA

DiHania HumayunHania Humayun 3 min di lettura
Alibaba e Tencent prendono strade diverse mentre le approvazioni statunitensi sui chip mettono alla prova la strategia AI della Cina
  • Alibaba e Tencent aumentano gli investimenti in IA nonostante la carenza di chip.
  • Il profitto di Alibaba è crollato da 29,847 miliardi di yuan a 86 milioni di yuan.
  • Gli Stati Uniti hanno approvato le vendite di chip Nvidia alla Cina, ma non ci sono ancora consegne.

Le due maggiori aziende tecnologiche della Cina stanno investendo ingenti risorse nell'infrastruttura per l'IA, prevedendo che i chip prodotti localmente allevieranno i loro problemi di approvvigionamento.

Alibaba Group Holding e Tencent Holdings hanno dichiarato durante le recenti chiamate sugli utili che aumenteranno drasticamente gli investimenti infrastrutturali.

Le aziende si affidano a chip prodotti in Cina da Huawei Technologies e altri produttori locali per sostituire le forniture limitate di semiconduttori americani.

I più recenti risultati trimestrali di Alibaba hanno mostrato un importante cambio di focus.

Per i tre mesi conclusisi a marzo 2026, l'azienda ha riportato profitti molto bassi.

Sebbene il fatturato sia aumentato leggermente, Alibaba ha spostato le spese dalle sue attività principali verso aree emergenti come i servizi di consegna rapida e lo sviluppo tecnologico.

Il profitto è crollato drasticamente, con il netto non-GAAP sceso da 29,847 miliardi di yuan a soli 86 milioni di yuan.

Eddie Wu Yongming ha dichiarato che Alibaba potrebbe investire oltre 380 miliardi di yuan (56 miliardi di dollari USA) in data center per l'IA nell'arco di tre anni.

Gli analisti affermano che i profitti più deboli riflettono pesanti investimenti nella crescita futura piuttosto che problemi aziendali.

I prodotti IA di Alibaba hanno generato 8,971 miliardi di yuan di ricavi, segnando l'11º trimestre consecutivo con una crescita percentuale a tre cifre.

Il flusso di cassa ricorrente annuale della divisione ha raggiunto 35,8 miliardi di yuan, indicando che il settore dell'IA ha superato la fase di ricerca ed è ora in grado di generare significativi flussi di cassa.

Tencent adotta un approccio misurato alla spesa

Tencent sta seguendo una strada diversa, aumentando gradualmente le spese mantenendo al contempo profitti più solidi.

L'azienda ha speso 31.9 miliardi di yuan per progetti di capitale nel primo trimestre, con un aumento del 63% rispetto al trimestre precedente.

James Mitchell, chief strategy officer di Tencent, ha promesso "un sostanziale aumento" delle spese per il 2026, in particolare nel secondo semestre dell'anno, quando si prevede che divengano disponibili chip progettati in Cina.

Gli analisti di Goldman Sachs prevedono che la spesa in capitale di Tencent raggiungerà 165 miliardi di yuan nel 2027, più del doppio rispetto a quanto speso nel 2025.

Entrambe le aziende affrontano forniture ristrette di chip per l'IA.

“Posso dirvi che oggi non esiste nemmeno una scheda sul nostro servizio che sia inattiva”, ha dichiarato Wu durante la chiamata sui risultati finanziari di Alibaba.

L'azienda sta implementando la propria soluzione tramite T-Head, una controllata di Alibaba che ha sviluppato un chip per l'IA chiamato Zhenwu.

Oltre 100.000 di questi chip sono ora in esecuzione sulla piattaforma di Alibaba Cloud, con oltre 30 aziende nei settori automobilistico e delle auto a guida autonoma che li utilizzano per ricerca e sviluppo.

Le approvazioni statunitensi dei chip creano nuove complicazioni

Un recente cambiamento di politica degli Stati Uniti ha ostacolato la strategia cinese dei chip.

Washington ha permesso a sette grandi aziende tecnologiche cinesi, tra cui Alibaba, Tencent, ByteDance e JD.com, di acquistare sofisticati chip AI Nvidia H200 sotto un rigido regime di licenza .

L'H200 è il secondo processore più potente di Nvidia, basato sul loro design Hopper e ottimizzato per l'addestramento e l'esecuzione di modelli di IA su larga scala.

La licenza statunitense consente alle aziende eleggibili di acquistare fino a 75.000 chip ciascuna.

Tuttavia, esistono alcune restrizioni. I chip non possono essere utilizzati per scopi militari, le attrezzature devono transitare attraverso i porti statunitensi e potrebbe esserci l'obbligo di dividere il 25% degli utili secondo gli accordi con gli Stati Uniti.

Finora, nessuno dei chip approvati è stato effettivamente consegnato.

Nel contempo, Pechino sta esortando le aziende ad acquistare tecnologia prodotta in Cina, come i chip AI di Huawei.

Ciò lascia Nvidia intrappolata tra gli interessi delle due nazioni. Prima dell'introduzione delle limitazioni alle esportazioni, Nvidia controllava oltre il 95% del mercato cinese dei chip di fascia alta.

Questa situazione costringe le principali aziende tecnologiche cinesi a scegliere tra utilizzare una tecnologia straniera migliore e più veloce o sostenere l'obiettivo del governo di raggiungere l'indipendenza tecnologica.

Il Dipartimento del Commercio degli Stati Uniti ha consentito a circa 10 aziende cinesi di acquistare questi prodotti, ma le consegne sono ancora bloccate mentre la Cina continua a spingere per produrre autonomamente i propri chip per computer.

Invece di fare affidamento su aziende americane, le imprese cinesi stanno investendo di più nella costruzione di sistemi AI in patria.

Ciò potrebbe aiutare Nvidia a recuperare l'accesso a uno dei mercati AI più grandi al mondo, dimostrando anche che la competizione nell'AI è guidata tanto dalla politica quanto dalla tecnologia.

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Hania Humayun

Hania Humayun

Hania si è unita a Cryptopolitan con una lunga esperienza nell'analisi della finanza, dei trend economici e dei mercati predittivi. Ha trattato temi legati alle tecnologie emergenti, all'intelligenza artificiale e al fintech. L'esperienza di Hania come architetto abilitata ha aggiunto slancio e precisione alla scrittura giornalistica. Si è laureata presso il National College of Arts di Lahore con una laurea in Architettura,

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