L'intelligenza artificiale cinese resta ostaggio dei chip americani

Componenti Nvidia di ultima generazione ottimizzati per l'utilizzo dell'AI in server e data center - REUTERS/Stephen Nellis

Nei laboratori cinesi che sviluppano intelligenza artificiale sta succedendo qualcosa che Pechino preferirebbe non dover ammettere: i modelli più avanzati continuano a nascere su chip americani, non su quelli prodotti in patria da Huawei. Lo confermano fonti dirette del settore raccolte dal South China Morning Post, uno dei principali quotidiani di Hong Kong, in un'inchiesta pubblicata di recente. Un ricercatore che lavora in un istituto universitario di Shanghai stima che passare ai chip Huawei allungherebbe di almeno il 50% tempi e costi di sviluppo.

Non è un caso isolato, né un dettaglio puramente da addetti ai lavori o da appassionati di informatica e di nuove tecnologie. Un'organizzazione indipendente che monitora lo sviluppo dei grandi modelli di intelligenza artificiale nel mondo, Epoch AI, ha censito 321 modelli "rilevanti" di cui è noto l'hardware di addestramento: 319 sono stati allenati su chip americani, appena due su hardware cinese. Il dato compare in un rapporto della RAND Corporation, il centro di ricerca statunitense specializzato in analisi di politica internazionale, che da anni segue da vicino la corsa cinese all'autosufficienza tecnologica. Da anni Pechino investe miliardi di dollari per liberarsi dalla dipendenza dai semiconduttori occidentali, soprattutto da quando Washington ha imposto restrizioni sempre più severe alle esportazioni di chip avanzati verso la Cina. Eppure, a distanza di anni dall'inizio di quella corsa, le aziende cinesi di intelligenza artificiale continuano a preferire Nvidia. Il motivo non sta tanto nella potenza dei chip, quanto in qualcosa di più sottile: il modo in cui i programmatori li usano ogni giorno.

Perché cambiare "lingua" costa così caro

Per addestrare un'intelligenza artificiale non basta un chip potente: serve anche il software che lo fa funzionare, le librerie di programmazione, gli strumenti che permettono agli sviluppatori di scrivere codice efficiente. Nel caso di Nvidia questo insieme di strumenti si chiama CUDA (acronimo per Compute Unified Device Architecture), ed è diventato negli ultimi vent'anni lo standard globale: la quasi totalità degli sviluppatori di intelligenza artificiale nel mondo, cinesi compresi, ha imparato a programmare su questa piattaforma. Huawei ha costruito un'alternativa, chiamata CANN, ma è molto più giovane e richiede di riscrivere gran parte del codice esistente.

È un po' come se un'intera industria avesse imparato a lavorare in una lingua, e qualcuno le chiedesse ora di passarne a un'altra, tecnicamente valida ma ancora priva di manuali, corsi e una comunità di parlanti sufficientemente ampia. Chi lo fa oggi lo fa per necessità politica, non per convenienza tecnica. Pechino lo sa bene, tanto che sta finanziando in parallelo anche altre due aziende, Denglin Technology e Moore Threads, con l'obiettivo dichiarato di costruire alternative dirette a CUDA: un segno di quanto il problema del "linguaggio" sia considerato, ai piani alti del governo cinese, più urgente di quello della pura potenza di calcolo.

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I casi che dimostrano che si può fare, con dei "ma"

Non mancano, però, le eccezioni. Il 31 luglio 2026 Huawei ha reso pubblico openPangu-2.0-Pro, un modello di intelligenza artificiale da 505 miliardi di parametri — una misura approssimativa della sua complessità — che ha completato l'intero addestramento sui chip Ascend prodotti dalla stessa Huawei, senza toccare hardware Nvidia. È un primato: nessun altro modello cinese di queste dimensioni, nemmeno quelli sviluppati dal rivale DeepSeek, era riuscito finora a fare a meno completamente dei chip americani.

C'è però una complicazione, emersa dalle indagini della società di ricerca canadese TechInsights e ripresa dalla stessa testata: gli stessi chip Ascend usati per addestrare openPangu, al momento della loro produzione, contenevano componenti realizzati dalla Taiwan Semiconductor Manufacturing Compan (TSMC), l'azienda taiwanese leader mondiale nella fabbricazione di semiconduttori avanzati — una scoperta che risale già al 2024, quando lo stesso meccanismo era stato individuato per la prima volta su un altro chip Huawei. Huawei li avrebbe acquistati attraverso una società con sede alle isole Cayman, in un'operazione che le autorità statunitensi considerano una violazione delle sanzioni; TSMC rischia ora una multa da almeno un miliardo di dollari. Quella scorta di chip stranieri risulta ormai esaurita: da qui in avanti Huawei dovrà affidarsi solo a componenti realmente prodotti in Cina, un banco di prova che deve ancora superare.

Il caso openPangu non è l'unico tentativo di dimostrare che si può fare a meno di Nvidia, ma il percorso rimane, quantomeno, accidentato. A giugno 2026 un gruppo di ricerca legato a Huawei ha annunciato di aver perfezionato, sui chip Ascend, un modello da 1.600 miliardi di parametri sviluppato da DeepSeek, usando un migliaio di processori dedicati. Ma, come ha fatto notare la rivista Tom's Hardware, l'annuncio non è stato accompagnato da alcun dato che ne misuri l'efficienza, né da un confronto con gli stessi calcoli fatti su hardware Nvidia: un mese prima, sempre secondo la stessa testata, DeepSeek aveva già tentato e fallito di addestrare da zero un proprio modello sui chip Huawei, anche con il supporto sul posto di ingegneri Huawei, per problemi legati alla stabilità del sistema. È dovuta tornare a Nvidia per l'addestramento, riservando ai chip cinesi solo la fase più semplice, quella in cui il modello già pronto risponde alle domande degli utenti.

Il terzo caso riguarda Zhipu, un'altra azienda cinese di intelligenza artificiale, finita nella lista nera del governo statunitense per presunti legami con l'esercito cinese e di conseguenza tagliata fuori dall'acquisto di chip Nvidia. Zhipu è comunque riuscita ad addestrare interamente su chip Huawei un proprio modello di generazione di immagini: una dimostrazione che la strada è percorribile anche per chi non ha, come Huawei, l'accesso diretto agli ingegneri che hanno progettato l'hardware. Anche in questo caso, però, l'azienda non ha reso pubblico né il numero di processori impiegati né i tempi effettivi di addestramento.

Quanto costi in concreto questa transizione lo racconta un altro episodio, citato proprio nel rapporto della RAND Corporation: iFlytek, una delle principali aziende cinesi di intelligenza artificiale, ha dichiarato che il passaggio dai chip Nvidia a quelli Huawei ha allungato di tre mesi lo sviluppo di un proprio modello. Non è un caso da poco: è uno dei pochissimi esempi in cui un'azienda cinese ha reso pubblico, con un numero preciso, il prezzo pagato per l'autosufficienza tecnologica.

Pechino ci scommette comunque

Nonostante questi ostacoli, la direzione di marcia del governo cinese non cambia. Un'inchiesta del Financial Times, riferisce che Huawei prevede di far crescere i propri ricavi dai chip per intelligenza artificiale del 60% nel 2026, fino a circa 12 miliardi di dollari, spinta dalla domanda crescente per il suo nuovo processore Ascend 950PR. Anche in questo caso, i numeri sono una stima e non un dato ufficiale e certificato dall'azienda cinese o dal suo governo: da sempre avari nel rilasciare dichiarazioni sulle loro politiche tecnologiche.

Dietro quei numeri c'è una scelta politica precisa. Già nell'aprile 2025 il presidente cinese Xi Jinping, in una riunione dell'ufficio politico del Partito Comunista dedicata all'intelligenza artificiale, aveva chiesto di puntare sull'"autosufficienza" e sulla costruzione di un ecosistema tecnologico "autonomamente controllabile". L'investimento, insomma, resta enorme, ed è coerente con una strategia che va avanti da anni: rendere la Cina autosufficiente nella tecnologia più importante del prossimo decennio, anche a costo di procedere più lentamente di quanto Pechino sia disposta ad ammettere pubblicamente.

Resta da capire se casi come openPangu diventeranno presto la regola, oppure se il costo di "cambiare lingua" continuerà a frenare l'industria cinese per anni. Nel frattempo, mentre Washington stringe i controlli sull'export dei chip più avanzati, la scommessa di Pechino sull'autosufficienza tecnologica passa ancora, paradossalmente, attraverso gli stessi strumenti americani da cui vuole affrancarsi.