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A Wuxi il centro di calcolo di Moore Threads accelera: 2.112 GPU in funzione e piani per arrivare a 10.000
La prima fase del centro di Huishan è stata avviata a giugno, è entrata in prova a luglio e ha iniziato l’attività commerciale a ottobre. Le notizie disponibili descrivono un centro con carichi reali di addestramento e inferenza.
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Research answer
Key takeaways
- La prima fase del centro di Huishan è stata avviata a giugno, è entrata in prova a luglio e ha iniziato l’attività commerciale a ottobre.
- Le notizie disponibili descrivono un centro con carichi reali di addestramento e inferenza.
- La domanda di Neolix per addestrare modelli di guida autonoma si avvicina a 10.000 GPU e si accorda con i piani di espansione.
AI Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: As reported by Zhidx on November 2, 2026, how did Moore Threads’ MTT S5000 domestic computing center in Huishan, Wuxi, progress from its Jun. Article summary: The reporting portrays Huishan as a working, heavily used domestic-GPU computing service—not merely a hardware demonstration—with 2,112 S5000 GPUs operating against a planned 10,000-GPU scale.[3] However, the available e. Topic tags: general, general web. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clic
Il centro di calcolo per l’intelligenza artificiale di Huishan, nel distretto di Wuxi, è passato in pochi mesi dall’avvio della prima fase ai servizi commerciali. A inizio novembre, le notizie riferivano che le 2.112 GPU MTT S5000 installate erano ormai prossime al pieno utilizzo. Il progetto è concepito per crescere fino a 10.000 schede, ma questa è una capacità prevista: non significa che siano già tutte installate o operative.2
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Dall’avvio ai servizi commerciali
Secondo un resoconto del 2 novembre, il centro è stato avviato a giugno, è entrato in fase di prova a luglio e ha iniziato l’attività commerciale a ottobre. Durante il periodo di prova avrebbe integrato 33 modelli linguistici di uso diffuso.2
La prima fase comprende quattro moduli di calcolo, ciascuno con circa 500 GPU, per un totale di 2.112 MTT S5000. Il sistema è stato realizzato con un modello «chiavi in mano»: Moore Threads ha fornito una soluzione integrata che comprende server, rete e archiviazione. Un dirigente dell’azienda ha riferito che il cluster ha raggiunto il pieno carico in tre mesi.2 Un comunicato del 15 ottobre parlava invece di due mesi per portare a pieno carico circa 2.000 schede; le fonti disponibili non chiariscono la differenza tra le due tempistiche.
22 Il dato più prudente è quindi che il centro ha raggiunto rapidamente un livello di utilizzo elevato, mentre la durata esatta della fase di avvio varia da un resoconto all’altro.
Utilizzo elevato, ma i dati non coincidono del tutto
Al 2 novembre, più di 20 clienti risultavano impegnati in test o attività operative sulla piattaforma; oltre il 62% dei carichi riguardava l’addestramento di modelli, mentre il resto comprendeva anche inferenza.3 Un’altra notizia indicava 55 clienti e un tasso di utilizzo del 92,9%.
7 Le fonti non spiegano perché il numero dei clienti differisca né descrivono in modo sufficiente i criteri usati per calcolare l’utilizzo.
Un’intervista del 4 novembre aggiunge che circa il 60% dei clienti pagava per il servizio, mentre gli altri stavano ancora testando e adattando i propri sistemi a server di produzione nazionale.19 Perciò «pieno carico» non va interpretato automaticamente come capacità interamente assorbita da attività commerciali a pagamento.
I dati suggeriscono comunque che il centro non sia soltanto una vetrina tecnologica: ospita carichi effettivi di addestramento e inferenza, con una quota significativa dedicata al training.3 Da soli, però, clienti e tasso di utilizzo non bastano a stabilire la redditività nel lungo periodo, la continuità delle prestazioni o la competitività delle GPU rispetto ad altri sistemi.
I 10.000 acceleratori sono un piano di espansione
Il centro è stato progettato fin dall’inizio in vista di una scala di 10.000 GPU, ma la prima fase ne conta 2.112.2 Neolix, azienda cinese attiva nei veicoli autonomi, prevede di svolgere a Huishan attività più estese di addestramento dei modelli per la guida autonoma. Il fabbisogno stimato si avvicina a 10.000 GPU: una prospettiva coerente con i piani di ampliamento, non la prova che un carico di quelle dimensioni sia già in esecuzione.
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A parte c’è il progetto annunciato da Moore Threads e JD Cloud per realizzare un cluster nazionale da 100.000 GPU, destinato ad addestramento, inferenza e intelligenza artificiale incarnata, con servizi aperti ad altri settori. Si tratta di un’iniziativa distinta: non va confusa con la capacità attuale del centro di Huishan né con la sua espansione prevista a 10.000 schede.18
Come leggere i confronti sulle prestazioni
Un resoconto riferisce che, in test di inferenza con DeepSeek V4 Flash, l’MTT S5000 avrebbe raggiunto il 92% delle prestazioni di una configurazione comparabile basata su H800.7 Le informazioni disponibili non descrivono in modo sufficiente le condizioni di prova, i metodi di misurazione o eventuali verifiche indipendenti. Il dato va quindi considerato come un risultato riportato dalla fonte, non come prova che le due GPU siano equivalenti in tutti i modelli e carichi di lavoro.
Il quadro più solido riguarda il passaggio dalla semplice installazione di hardware all’erogazione di servizi usati per addestrare modelli e svolgere inferenza. L’avvio rapido e i piani di ampliamento meritano attenzione; per valutare prestazioni, affidabilità e sostenibilità commerciale serviranno però dati operativi più dettagliati e verificabili.
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La domanda di Neolix per addestrare modelli di guida autonoma si avvicina a 10.000 GPU e si accorda con i piani di espansione.