Le speranze della Cina sull'intelligenza artificiale si scontrano con un muro: la carenza di chip amplia il divario con l'America

I migliori ricercatori cinesi nel campo dell'intelligenza artificiale stanno ora affermando qualcosa che va contro i titoli ottimistici dell'anno scorso. Il loro Paese probabilmente non raggiungerà gli Stati Uniti tanto presto. Il problema è nei chip dei computer.

"La verità potrebbe essere che il divario si sta effettivamente ampliando", ha dichiarato Tang Jie, fondatore dell'azienda cinese di intelligenza artificiale Zhipu, durante una conferenza a Pechino lo scorso fine settimana. "Sebbene stiamo ottenendo buoni risultati in alcuni settori, dobbiamo comunque riconoscere le sfide e le disparità che ci troviamo ad affrontare"

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 intelligenza artificiale cinesi. Le normative americane impediscono a Nvidia di vendere direttamente in Cina.

Le aziende cinesi hanno iniziato a discutere di noleggiare potenza di calcolo dai data center del Sud-est asiatico e del Medio Oriente per mettere le mani sui chip Rubin, secondo quanto riferito al WSJ da fonti informate. Questo segue gli sforzi compiuti lo scorso anno per acquisire chip della linea Blackwell di Nvidia.

Queste soluzioni alternative adottate in altri Paesi sono per lo più legali. Ma significano che gli sviluppatori di intelligenza artificiale cinesi si ritrovano con meno chip e più grattacapi rispetto ai loro rivali americani, che hanno tasche più larghe.

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

Alla stessa conferenza, a Justin Lin, responsabile dello sviluppo del modello di intelligenza artificiale di Alibaba chiamato Qwen, è stato chiesto se qualche azienda cinese potesse superare OpenAI e Anthropic nei prossimi tre-cinque anni. Ha stimato le probabilità al 20% o meno.

I controlli americani sulle esportazioni hanno scoraggiato molte aziende cinesi dallo sviluppare sistemi di intelligenza artificiale all'avanguardia, che richiedono enormi quantità di potenza di calcolo. Invece, si concentrano sull'implementazione dell'intelligenza artificiale nei prodotti di uso quotidiano. Nel frattempo, le aziende americane continuano ad acquistare i chip più recenti per progredire.

"Gran parte delle risorse di calcolo di OpenAI e di altre aziende americane è dedicata alla ricerca di nuova generazione, mentre noi siamo sotto pressione", ha affermato Lin. "Soddisfare le richieste di consegna consuma la maggior parte delle nostre risorse"

Gli analisti di UBS stimano che le più grandi aziende internet cinesi abbiano speso circa 57 miliardi di dollari in progetti di investimento lo scorso anno, gran parte dei quali destinati all'intelligenza artificiale. Ciò equivale a circa un decimo di quanto speso dalle aziende americane.

Tuttavia, nessuno sta ancora ignorando la Cina. Sviluppatori come DeepSeek hanno dimostrato di poter fare molto con poco. Altre due aziende di intelligenza artificiale, Zhipu e MiniMax, hanno raccolto insieme oltre 1 miliardo di dollari tramite offerte azionarie a Hong Kong questo mese. Le azioni di MiniMax sono più che raddoppiate rispetto al loro prezzo iniziale.

"Nonostante un contesto operativo più difficile, gli investitori continuano a valutare la possibilità di un recupero o di una svolta tecnologica", ha affermato Alyssa Lee, investitrice tecnologica di lunga data che ora lavora in una startup di intelligenza artificiale. "Questo ottimismo è di per sé indicativo del livello di innovazione dimostrato dalle aziende cinesi"

DeepSeek colma il divario attraverso l'efficienza

DeepSeek ha attirato l'attenzione in America un anno fa con untron. Da allora, ha condiviso metodi per rendere più efficiente lo sviluppo dell'intelligenza artificiale, e alcuni ricercatori occidentali li hanno adottati. Questo mese, DeepSeek ha pubblicato due articoli che descrivono una nuova configurazione 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.

Secondo Epoch AI, i modelli di DeepSeek e Alibaba hanno ridotto il divario con i top model americani a soli quattro mesi, in calo rispetto ai sette mesi di media degli ultimi anni. Molti dei principali modelli cinesi sono open source, il che significa che chiunque può scaricarli e modificarli. Questo aumenta la visibilità delle aziende cinesi, mentre i top model americani rimangono riservati.

Ma DeepSeek ha incontrato degli ostacoli. Durante la costruzione del suo nuovo modello principale lo scorso anno, ha provato chip di Huawei e di altri produttori cinesi. I risultati non sono stati soddisfacenti, quindi è passata ai chip Nvidia per alcuni lavori, secondo quanto riferito da fonti vicine al progetto. L'azienda ha fatto progressi e prevede di lanciare il modello nelle prossime settimane.

"Il principale collo di bottiglia è la capacità di produzione dei chip", ha affermato Yao Shunyu di Tencent all'evento di Pechino. Yao ha recentemente lasciato OpenAI per guidare le attività di Tencent nel campo dell'intelligenza artificiale.

L'approvazione del chip H200 difficilmente cambierà le carte in tavola

La recente decisione di Washington di consentire a Nvidia di vendere il suo chip H200 alla Cina probabilmente non cambierà molto, secondo gli esperti del settore. L'H200 è due generazioni indietro rispetto alla linea Rubin ed è diventato troppo debole per addestrare i modelli di intelligenza artificiale più avanzati. Le aziende sono ancora in attesa dell'approvazione di Pechino per acquistare i chip, con i funzionari cinesi che stanno elaborando le norme per regolamentare gli acquisti, come riportato in precedenza da Cryptopolitan .

Le attività di Nvidia in Cina continuano a scontrarsi con ostacoli politici. Il fatturato in Cina è diminuito del 45% rispetto all'anno precedente, attestandosi a circa 3 miliardi di dollari nell'ultimo trimestre. Tuttavia, nel complesso, Nvidia ha raggiunto un fatturato di 57 miliardi di dollari nel terzo trimestre, con un aumento di oltre il 60%, diventando la prima azienda a raggiungere un valore di 5.000 miliardi di dollari lo scorso autunno.

La preoccupazione a lungo termine per Nvidia è che le aziende cinesi possano sviluppare software open source compatibile con molti tipi di chip, non solo con quelli di Nvidia. Gran parte del vantaggio di Nvidia deriva dalla sua piattaforma software CUDA, che vincola gli sviluppatori all'utilizzo dei suoi chip.

"Questo è il vero scenario da incubo", ha affermato l'analista di Seaport Jay Goldberg.

Se gli sviluppatori cinesi, costretti a utilizzare chip nazionali, creassero strumenti software che venissero adottati in tutto il mondo, ciò potrebbe creare un buco nel fossato competitivo di Nvidia.

Il CEO di Nvidia, Jensen Huang, la vede diversamente. "Come ho detto a lungo, la Cina è indietro di nanosecondi rispetto all'America nell'intelligenza artificiale", ha scritto su X a novembre. "È fondamentale che l'America vinca, correndo avanti e conquistando sviluppatori in tutto il mondo"