Le speranze dell'IA in Cina si scontrano contro un muro mentre la carenza di chip amplia il divario con l'America

I principali ricercatori di intelligenza artificiale in Cina stanno ora dicendo qualcosa che va contro i titoli ottimistici dell'anno scorso. Il loro paese probabilmente non raggiungerà gli Stati Uniti anytime soon. Il problema si riduce ai computer chip.

«La verità potrebbe essere che il divario si sta effettivamente ampliando», ha detto Tang Jie, che ha fondato l'azienda di IA cinese Zhipu, a una conferenza a Pechino lo scorso fine settimana. «Mentre stiamo andando bene in alcune aree, dobbiamo ancora riconoscere le sfide e le disparità che affrontiamo.»

La carenza di chip è diventata evidente quando Nvidia ha lanciato il suo nuovo hardware Rubin a gennaio. L'azienda ha nominato diverse aziende americane come acquirenti, ma ha escluso tutti gli sviluppatori di IA cinesi. Le regole americane impediscono a Nvidia di vendere direttamente alla Cina.

Le aziende cinesi hanno iniziato a parlare di noleggiare potenza di calcolo dai data center nel Sud-est asiatico e in Medio Oriente per mettere le mani sui chip Rubin, hanno detto alle persone che conoscono questi colloqui il WSJ. Questo segue gli sforzi dell'anno scorso per raggiungere i chip nella linea Blackwell di Nvidia.

Queste soluzioni alternative attraverso altri paesi sono per lo più legali. Ma significano che gli sviluppatori di IA cinesi finiscono con meno chip e più mal di testa rispetto ai loro rivali americani che hanno tasche profonde.

I leader del settore mettono le probabilità di recupero al 20% o meno

Nella stessa conferenza, Justin Lin, che guida lo sviluppo del modello di IA di Alibaba chiamato Qwen, è stato chiesto se qualsiasi azienda cinese potesse superare OpenAI e Anthropic nei prossimi tre-cinque anni. Ha stimato le probabilità al 20% o meno.

I controlli all'esportazione americani hanno spaventato molte aziende cinesi dalla costruzione di IA all'avanguardia, che richiede enormi quantità di potenza di calcolo. Invece, si concentrano sull'implementazione dell'IA in prodotti di tutti i giorni. Nel frattempo, le aziende americane continuano ad acquistare i chip più nuovi per spingere in avanti.

«Una quantità enorme di calcolo a OpenAI e ad altre aziende americane è dedicata alla ricerca di prossima generazione, mentre noi siamo tesi al massimo», ha detto Lin. «Soddisfare le richieste di consegna consuma la maggior parte delle nostre risorse.»

Gli analisti di UBS stimano che le più grandi aziende internet della Cina abbiano speso circa 57 miliardi di dollari in progetti di capitale lo scorso anno, con gran parte di esso destinato all'IA. Questo ammonta a circa un decimo di quanto speso dalle aziende americane.

Tuttavia, nessuno sta dando per spacciata la Cina. Sviluppatori come DeepSeek hanno dimostrato di poter fare molto con poco. Due altre aziende di IA, Zhipu e MiniMax, hanno raccolto più di 1 miliardo di dollari insieme attraverso offerte di azioni a Hong Kong questo mese. Le azioni di MiniMax sono più che raddoppiate rispetto al loro prezzo di partenza.

«Nonostante un ambiente operativo più difficile, gli investitori continuano a valutare la possibilità di un recupero tecnologico o di una svolta», ha detto Alyssa Lee, una lunga investitrice tech che ora lavora in una startup di IA. «Quell'ottimismo stesso parla del livello di innovazione che le aziende cinesi hanno dimostrato.»

DeepSeek colma il divario attraverso l'efficienza

DeepSeek ha attirato l'attenzione in America un anno fa con un forte modello di IA. Da allora, ha condiviso metodi per rendere lo sviluppo dell'IA più efficiente, e alcuni ricercatori occidentali li hanno adottati. Questo mese, DeepSeek ha pubblicato due articoli che descrivono un nuovo setup di addestramento che consente agli sviluppatori di costruire modelli più grandi con meno chip, oltre a un design della memoria che aiuta i modelli a funzionare meglio.

I modelli di DeepSeek e Alibaba hanno colmato il divario con i migliori modelli americani a soli quattro mesi, scesi da sette mesi in media negli ultimi anni, secondo Epoch AI. Molti modelli cinesi di punta sono open source, il che significa che chiunque può scaricarli e modificarli. Questo aumenta il profilo delle aziende cinesi mentre i migliori modelli americani rimangono chiusi.

Ma DeepSeek ha incontrato ostacoli. Quando ha costruito il suo nuovo modello principale lo scorso anno, ha provato chip di Huawei e altri produttori cinesi. I risultati sono stati inferiori, quindi ha cambiato a chip Nvidia per alcuni lavori, hanno detto le persone familiari con il progetto. L'azienda ha fatto progressi e prevede di rilasciare il modello nelle prossime settimane.

«Il collo di bottiglia principale è la capacità di produzione dei chip», ha detto Yao Shunyu di Tencent all'evento di Pechino. Yao ha recentemente lasciato OpenAI per guidare gli sforzi di IA di Tencent.

L'approvazione del chip H200 è improbabile che cambi il gioco

La recente decisione di Washington di consentire a Nvidia di vendere il suo chip H200 alla Cina probabilmente non cambierà molto, hanno detto gli addetti ai lavori. L'H200 è due generazioni indietro rispetto alla linea Rubin ed è diventato troppo debole per l'addestramento dei migliori modelli di IA. Le aziende stanno ancora aspettando l'approvazione di Pechino per acquistare i chip, con i funzionari cinesi che stanno redigendo regole per regolare gli acquisti, come riportato precedentemente da Cryptopolitan.

Il business cinese di Nvidia continua ad affrontare ostacoli politici. I ricavi dalla Cina sono diminuiti del 45% rispetto all'anno precedente a circa 3 miliardi di dollari nell'ultimo trimestre. Tuttavia, nel complesso, Nvidia ha raggiunto 57 miliardi di dollari di ricavi nel terzo trimestre, in aumento di oltre il 60%, ed è diventata la prima azienda a valere 5 trilioni di dollari lo scorso autunno.

La preoccupazione a lungo termine per Nvidia è che le aziende cinesi potrebbero costruire software open source che funziona su molti tipi di chip, non solo quelli di Nvidia. Gran parte del vantaggio di Nvidia deriva dalla sua piattaforma software CUDA, che blocca gli sviluppatori nell'uso dei suoi chip.

«Quello è il vero scenario dell'incubo», ha detto l'analista di Seaport Jay Goldberg.

Se gli sviluppatori cinesi, costretti a utilizzare chip domestici, creano strumenti software che ottengono un'adozione mondiale, potrebbero creare un buco nella fossa competitiva di Nvidia.

L'CEO di Nvidia Jensen Huang la vede in modo diverso. «Come ho detto a lungo, la Cina è dietro di nanosecondi all'America nell'IA», ha scritto su X a novembre. «È vitale che l'America vinca correndo avanti e vincendo sviluppatori in tutto il mondo.»