Il blocco statunitense del flusso dei microprocessori più avanzati verso la Cina – deciso nel 2022 dall’amministrazione Biden, poi amplificato da Trump – è riuscito finora a rallentare – e a complicare – l’ascesa tecnologica di Pechino.
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L’impatto delle restrizioni Usa sui chip IA cinesi
Anche se non mancano voci contrarie, questo è almeno ciò che sostengono numerosi esperti, secondo i quali i controlli sulle esportazioni avranno un impatto ancora maggiore per due ragioni: in primis, perchè le aziende statunitensi trarranno vantaggio dai chip di nuova generazione di Nvidia; in secondo luogo, perché la Cina rimarrà probabilmente bloccata al nodo tecnologico a 7 nm, almeno finché non svilupperà una propria capacità litografica EUV.
Ma al netto di ciò, l’IA cinese continua ad andare avanti.
Sono stati soprattutto i recenti sviluppi dei chip Huawei – con il nuovo processore Ascend 910D – che hanno mostrato un’accelerazione verso l’autosufficienza tecnologica di Pechino, in particolare nel settore dell’IA.
D’altra parte, i successi della Cina in termini di ingenti investimenti governativi, contrabbando di chip, sfruttamento delle lacune nella copertura del controllo delle esportazioni degli Stati Uniti, completamento dei trasferimenti di attrezzature all’interno del Paese, assunzione di talenti con esperienza da parte di aziende internazionali di primo piano, reverse-engineering di tecnologie straniere, sfruttamento dello spionaggio economico sostenuto dallo Stato e produzione di autentica innovazione interna, rappresentano una combinazione formidabile per perseguire l’obiettivo “dell’autosufficienza e dell’autorafforzamento” dell’IA ribadito (anche) di recente da Xi Jinping.
Lo sviluppo dell’IA cinese nonostante i blocchi
In ogni caso, per quanto accaduto nell’ultimo anno non c’è dubbio che la Cina abbia ridotto il divario di sviluppo dell’IA con gli Stati Uniti. E’ stata soprattutto la startup cinese di intelligenza artificiale DeepSeek ad aver attirato l’attenzione globale, lanciando a gennaio un modello di ragionamento basato sull’IA che, a suo dire, è stato addestrato con chip meno avanzati e risulta più economico da sviluppare rispetto ai suoi rivali occidentali.
Pechino ha anche compiuto progressi nell’ingegneria del software per le infrastrutture, ma l’annuncio di DeepSeek ha, soprattutto, messo in discussione l’ipotesi secondo cui le sanzioni statunitensi stessero frenando il settore dell’intelligenza artificiale cinese nel mezzo di una forte rivalità tecnologica geopolitica e che la Cina fosse in ritardo rispetto agli Stati Uniti dopo il lancio rivoluzionario di ChatGPT di OpenAI alla fine del 2022.
E nonostante tali restrizioni, la cinese Yangtze Memory Technology Corporation (YMTC), è riuscita addirittura a produrre chip di memoria ad alta densità paragonabili a quelli realizzati dai suoi rivali coreani.
La Cina sta anche innovando su come impiegare in modo più efficace i chip meno efficienti. All’inizio di quest’anno, un team di ricerca cinese ha vinto un premio in una prestigiosa conferenza internazionale, facendo proprio questo: utilizzare chip meno potenti per superare l’hardware di fascia alta.
“Dobbiamo continuare a rafforzare la ricerca di base, concentrare i nostri sforzi sulla padronanza di tecnologie chiave come chip di fascia alta e software di base e costruire un sistema hardware e software di base di intelligenza artificiale indipendente, controllabile e collaborativo”, ha affermato Xi, aggiungendo che le normative e le leggi sull’intelligenza artificiale dovrebbero essere accelerate per creare un “sistema di allerta rischi e di risposta alle emergenze, per garantire che l’intelligenza artificiale sia sicura, affidabile e controllabile”.
La corsa all’autosufficienza nei chip IA cinesi
In occasione dell’incontro del 17 febbraio tra il presidente del PCC Xi Jinping e i dirigenti tecnologici cinesi – tra cui l’amministratore delegato di DeepSeek Liang Wenfeng – il fondatore di Huawei, Ren Zhengfei, ha dichiarato a Xi che le sue precedenti preoccupazioni sulla mancanza di produzione nazionale di semiconduttori avanzati e sull’impatto dannoso dei controlli sulle esportazioni statunitensi si sono attenuate grazie alle recenti scoperte di Huawei e dei suoi partner. Ren ha inoltre dichiarato di essere a capo di una rete di oltre 2.000 aziende cinesi che stanno lavorando collettivamente per garantire che la Cina raggiunga un’autosufficienza di oltre il 70% nell’intera catena del valore dei semiconduttori entro il 2028.
Ed è probabile che entro il prossimo anno o due ciò accada. Pechino, infatti, sarà in grado di produrre milioni di microprocessori, come il Huawei Ascend per l’IA.
Ma la questione non è solo di quantità, perché è soprattutto sul piano qualitativo che si registrano i maggiori problemi per la Cina. Questi chip, infatti, presentano prestazioni notevolmente inferiori rispetto a quelli Nvidia nell’addestramento di modelli di IA avanzati e sono, inoltre, supportati da un ecosistema software molto più debole, con molte problematiche complesse che probabilmente richiederanno anni per essere risolte.
I progressi nella produzione di chip IA cinesi
Anche se Pechino non è ancora in grado di produrre i chip più avanzati come quelli di Nvidia, non c’è dubbio che i suoi produttori di chip per l’IA abbiano raggiunto traguardi che qualche anno fa sembravano inimmaginabili.
Durante un recente incontro a porte chiuse con i legislatori statunitensi, il CEO di Nvidia, Jensen Huang, ha espresso preoccupazione per i progressi compiuti da Huawei Technologies nell’ambito dell’intelligenza artificiale. Il dibattito con la Commissione Affari Esteri della Camera dei Rappresentanti degli Stati Uniti ha riguardato i chip AI di Huawei e i potenziali effetti delle restrizioni statunitensi sui chip Nvidia in Cina.
Huawei starebbe preparando il lancio del suo più potente processore AI, l’Ascend 910D, con l’obiettivo di superare le prestazioni dell’H100 di Nvidia. Alcune aziende tecnologiche cinesi sono state contattate per testarne la fattibilità tecnica, con i primi campioni che dovrebbero essere disponibili entro fine maggio.
L’attenzione di Huawei è chiaramente rivolta allo sviluppo di chip per l’IA, un settore in forte crescita in Cina e considerato cruciale per la sua indipendenza tecnologica. Al momento, la sua linea di prodotti Ascend si concentra sull’Ascend 910B e sull’Ascend 910C, quest’ultimo dotato di due die logici Ascend 910B per unità integrata (il che significa che per la produzione di un Ascend 910C è necessario più spazio su ogni wafer di silicio rispetto a un 910B).
Huawei prevede di iniziare la spedizione massiccia del suo chip AI avanzato 910C ai clienti cinesi già da maggio 2025. L’azienda ha anche impressionato gli analisti con il nuovo cluster di chip CloudMatrix che ha iniziato a consegnare ad aprile. Si tratta di un sistema di intelligenza artificiale rack-scale composto da 384 processori Ascend 910C disposti in una rete mesh completamente ottica e all-to-all. Il sistema si estende su 16 rack, inclusi 12 rack di elaborazione con 32 acceleratori ciascuno e quattro rack di rete che supportano interconnessioni ad alta larghezza di banda utilizzando 6.912 transceiver ottici LPO 800G.
Per alcuni, CloudMatrix sarebbe in grado di superare il popolare cluster NVL 72 di Nvidia, sebbene consumi anche più energia.
Anche il chip Kirin 9000S – prodotto dalla cinese SMIC con un processo a 7 nanometri e presente nella serie di smartphone Mate 60 – ha dimostrato progressi significativi, pur rimanendo leggermente indietro rispetto ai leader del settore come Intel e TSMC.
Anche la recente alleanza tra Huawei (progettista di chip AI), SMIC (produttore di chip AI) e CXMT/XMC (produttori di memorie ad alta larghezza di banda) volta a sviluppare un proprio ecosistema di chip per l’IA è significativa nella logica dell’aumento della produzione nazionale di chip.
I limiti qualitativi dei chip IA cinesi
Al momento, sono soprattutto le prestazioni dei microprocessori cinesi per l’IA a far preoccupare i produttori locali perché ritenute non ancora all’altezza di quelle dei concorrenti.
DeepSeek, ad esempio, avrebbe valutato i chip Ascend di Huawei, scoprendo che non sono adatti all’addestramento di modelli di IA e che ogni Ascend 910C offre circa il 60% delle prestazioni di un Nvidia H100 per l’inferenza di modelli di IA. Ciò è un gap significativo, dato che nei prossimi anni una parte sempre maggiore dei requisiti di elaborazione per i modelli di intelligenza artificiale avanzati sarà dedicata all’inferenza, ovvero a quella fase in cui il modello è in grado di applicare alle situazioni concrete ciò che ha appreso dall’addestramento.
Barclays, una banca d’investimento, stima che, entro il 2026, il 70% della domanda di elaborazione per l’intelligenza artificiale deriverà dall’inferenza.
Nel 2024, il CEO di Nvidia ha valutato l’utilizzo dei suoi chip che consisteva nel “40% di inferenza e 60% di addestramento”, rispetto al 90% di addestramento del 2016.
Le vulnerabilità dei chip IA cinesi
Nonostante la produzione indigena di chip, la filiera cinese continua a presentare vulnerabilità importanti, segnatamente:
- nella progettazione dei chip di IA;
- nella produzione di chip logici a nodo avanzato;
- nella produzione di memorie ad alta larghezza di banda (HBM) a nodo avanzato.
La progettazione dei chip IA
La Cina ha molte aziende che lavorano alla progettazione di chip per l’IA, tra cui Huawei, Cambricon, Biren.
Huawei ha una posizione rilevante con la sua linea di prodotti di chip Ascend per l’IA, ma la sua forza progettuale e produttiva non è tutta nazionale.
Per questo, l’azienda cinese secondo alcuni avrebbe bypassato i controlli statunitensi sulle esportazioni, ottenendo chip di fascia alta da Taiwan. Per le accuse, la Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC), in particolare, avrebbe prodotto grandi quantità di chip Huawei Ascend 910B per conto di società fittizie Huawei, spedendoli poi in Cina in violazione delle regole americane (Huawei e TSMC negano comunque ogni accusa). Secondo alcune fonti, Huawei in questo modo avrebbe acquisito più di 2 milioni di matrici di chip per intelligenza artificiale, consentendogli anche di accumulare scorte di HBM (le memorie ad alta larghezza di banda integrate nei processori) per oltre un anno.
Anche l’ultimo processore AI di Huawei, l’Ascend 910 C, contiene ancora molti componenti forniti da aziende straniere, ha affermato la società di consulenza SemiAnalysis.
Oltre a Huawei, Cambricon Technologies, una società tecnologica cinese quotata in borsa e parzialmente di proprietà statale, starebbe già consegnando ai suoi clienti il suo chip destinato a sostituire l’A100 di Nvidia.
Hygon, un altro produttore di chip locale, ha appena terminato di testare un’alternativa a Nvidia e dovrebbe iniziare le consegne nei prossimi mesi.
La produzione di chip logici a nodo avanzato
La Cina non ha un’alternativa nazionale agli strumenti litografici all’avanguardia prodotti da ASML, un’azienda olandese.
Attualmente, il produttore di chip logici più avanzato è SMIC. Lo stabilimento SN2 di Shanghai è l’unico con una linea di produzione attiva di chip logici a 7 nm attiva da luglio 2021, ovvero da più di un anno prima dell’entrata in vigore della prima tranche dei controlli sulle esportazioni di apparecchiature a semiconduttore dell’amministrazione Biden.
SMIC e Huawei stanno, comunque, lavorando per portare un nodo a 5 nm in produzione su larga scala, ma devono farlo senza accesso alle apparecchiature di litografia EUV, poiché, come detto, Pechino non ha un produttore locale di tali macchine.
Inoltre, i controlli sulle esportazioni hanno impedito che tali macchine venissero esportate in Cina.
Tuttavia, secondo il think tank statunitense CSIS, il collo di bottiglia nell’espansione della capacità produttiva a 7 nm (che nel sistema di denominazione dei nodi di SMIC è denominato “N+2”) non è rappresentato tanto dalla litografia, quanto dagli strumenti statunitensi per l’incisione, la deposizione, l’ispezione e la metrologia, la cui carenza ha rappresentato un fattore importante che ha impedito a SMIC di migliorare la propria resa, anche se si prevede che l’azienda potrà raggiungere 50.000 WPM a 7 nm entro la fine del 2025.
Chi sta lavorando per produrre un’alternativa nazionale alla tecnologia ASML EUV è Huawei. L’azienda, infatti, dispone attualmente di due centri di ricerca e sviluppo di strumenti per la produzione di semiconduttori, uno a Shanghai e uno a Shenzhen. Secondo un rapporto, Huawei sta investendo 1,66 miliardi di dollari solo nello stabilimento di Shanghai e ha assunto un gran numero di veterani del settore dei chip con esperienza in aziende come Applied Materials, Lam Research, KLA, ASML, TSMC, Intel e Micron.
La produzione di memorie ad alta larghezza di banda (HBM) a nodo avanzato
La Cina sta facendo progressi anche nel settore delle unità di memoria ad alta larghezza di banda (HBM) integrate nei processori di IA come quelli di Nvidia. Attualmente, il mercato è dominato dalla sudcoreana SK Hynix. Altri grandi produttori includono Samsung, un’altra azienda sudcoreana e l’americana Micron. A dicembre, gli Stati Uniti hanno iniziato a limitare le vendite di HBM alla Cina, ma si ritiene che CXMT, un’azienda di Hefei fondata nel 2016, stia rapidamente recuperando terreno in questa tecnologia.
La mancanza di software di intelligenza artificiale compatibile
Un problema ulteriore per i produttori cinesi è rappresentato dal software utilizzato dagli sviluppatori per programmare i chip di IA.
I chip Ascend di Huawei, in particolare, continuano ad affrontare le sfide legate alla mancanza di software di IA compatibile che sta causando un basso utilizzo dei chip acquistati.
CUDA, la piattaforma di Nvidia, è quella utilizzata da quasi tutti i programmatori di IA. Essa permette agli sviluppatori di sfruttare la potenza delle GPU per accelerare le applicazioni, offrendo prestazioni superiori in diversi campi come elaborazione immagini, deep learning, analisi numerica e scienza computazionale.
Ma CUDA ha un limite: funziona solo con i chip Nvidia, per cui chiunque abbandoni tali chip deve lasciare l’ecosistema CUDA, il che richiede la risoluzione di numerosi problemi software estremamente complessi (per i quali CUDA fornisce già soluzioni gratuite).
Huawei ha creato un sostituto di CUDA, chiamato CANN, che i programmatori possono utilizzare per i suoi chip Ascend. Tuttavia, il software è anni indietro rispetto a quello di Nvidia ed è pieno di bug. Un rapporto del settembre 2024 ha rilevato che persino i dipendenti Huawei trovavano il prodotto “difficile e instabile da usare” e soggetto a frequenti crash. Fonti del settore hanno riferito che la valutazione più recente di CANN da parte di DeepSeek è stata molto negativa.
Questa situazione, però, potrebbe anche cambiare perché Huawei ha recentemente aderito alla fondazione open source PyTorch nel tentativo di aumentare la compatibilità con Ascend e CANN del framework di sviluppo AI PyTorch.
Un’analisi recente conclude che l’attuale carenza di risorse di elaborazione in Cina è dovuta più a sfide pratiche e a un’implementazione non ottimale – molti data center di piccole e medie dimensioni inutilizzati piuttosto che un numero inferiore di supercluster pienamente utilizzati – che a una carenza assoluta di chip.
Per il CSIS, una combinazione di recenti cambiamenti nelle politiche del governo cinese, come la “cessione delle risorse di elaborazione inutilizzate ai provider cloud” e le mosse strategiche delle più grandi aziende tecnologiche cinesi volte a favorire i modelli DeepSeek persino rispetto a quelli interni, “suggerisce che la situazione potrebbe cambiare nel prossimo futuro”.
La complessità del disaccoppiamento nella produzione di chip IA
Essendo l’industria globale dei semiconduttori transnazionale, disaccoppiare la produzione resta molto complesso.
La fabbricazione dei chip, infatti, si basa su catene di approvvigionamento specializzate e complesse, distribuite a livello globale che coinvolgono molte fasi della produzione, inclusi materiali specializzati, apparecchiature di produzione, progettazione e relativo software, fabbricazione, test e imballaggio.
Taiwan, Corea del Sud, Stati Uniti, Giappone, Singapore e Cina sono le principali nazioni produttrici di chip. Ci sono anche importanti strutture (spesso filiali di un produttore leader) in Europa, Sud-Est asiatico, Sud America e Israele.
Molti segmenti della catena di fornitura sono altamente concentrati, con uno o pochi fornitori che dominano un particolare processo o area di interesse. Uno dei settori più visibili si riscontra nelle apparecchiature per fotolitografia, dove solo l’olandese ASML fornisce apparecchiature EUV e i primi tre fornitori (ASML, Nikon, Canon) rappresentano praticamente tutta la quota di mercato complessiva. L’80% della quota di mercato della fonderia si trova in Asia, quasi tutta a Taiwan. Quest’ultima ospita il produttore di semiconduttori più avanzato al mondo, Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) e il 20% della capacità di produzione globale di semiconduttori.
Le aziende statunitensi come Qualcomm e Nvidia, sebbene siano specializzate nella progettazione di semiconduttori avanzati, appaltano a fonderie terze la loro produzione, comprese quelle di proprietà di TSMC. Questo perché gli Stati Uniti non hanno la capacità di produrre all’avanguardia. Secondo la Semiconductor Industry Association, la quota statunitense della produzione globale di semiconduttori è scesa dal 37% nel 1990 al 12% nel 2020.
In sintesi, la catena del valore globale dei semiconduttori è transnazionale. Si basa su un’elevata divisione del lavoro tra aziende e regioni ed è definita da forti interdipendenze e vari punti di strozzatura a livello di fasi di produzione, fornitori e tipi di chip. Ancora più importante, nessuna regione può controllare tutte le fasi di produzione e le forniture necessarie per la produzione di semiconduttori all’avanguardia.
