Huawei: i chip sempre più grandi di Nvidia sono vicini a un limite fisico?
Liao Heng sostiene che la strategia basata su transistor sempre più piccoli, processori più grandi e maggiore memoria HBM finirà per scontrarsi con limiti fisici difficili da superare. L’esempio di Nvidia mostra il problema: aumentare dimensioni, consumi, calore e collegamenti rende la progettazione e la produzione...
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Liao Heng sostiene che la strategia basata su transistor sempre più piccoli, processori più grandi e maggiore memoria HBM finirà per scontrarsi con limiti fisici difficili da superare.
L’esempio di Nvidia mostra il problema: aumentare dimensioni, consumi, calore e collegamenti rende la progettazione e la produzione dei chip sempre più complesse.
Huawei, ostacolata dalle sanzioni statunitensi nell’accesso ai sistemi avanzati di litografia di ASML, vuole spostare l’attenzione dalla geometria dei transistor alla velocità con cui i dati attraversano il sistema.
La prima verifica concreta dell’architettura LogicFolding arriverà con i processori per smartphone Kirin previsti più avanti nel 2026, che saranno analizzati da società di ricerca e teardown del settore.
What did Huawei Fellow and chief semiconductor scientist Liao Heng argue about the physical limits facing Western chipmakers such as Nvidia,AI-generated editorial hero image for What did Huawei Fellow and chief semiconductor scientist Liao Heng argue about the physical limits facing Western chipmakers such as Nvidia,.
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Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did Huawei Fellow and chief semiconductor scientist Liao Heng argue about the physical limits facing Western chipmakers such as Nvidia,. Article summary: Liao’s core claim was that the Western industry’s established route—ever smaller transistors, ever larger processors, and more attached memory—will eventually hit hard physical limits.. Topic tags: general web, ai, workflow, code, regulation. 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, clickbait thumbna
openai.com
La tesi di fondo di Liao Heng, Fellow di Huawei e chief semiconductor scientist dell’azienda, è netta: la strada seguita da gran parte dell’industria occidentale — ridurre continuamente i transistor, aumentare le dimensioni dei processori e affiancare quantità sempre maggiori di memoria — si avvicina a un limite fisico.
Huawei propone di cercare nuovi margini di prestazioni a livello di architettura e di sistema, senza dipendere esclusivamente dai nodi produttivi più avanzati.
Il limite fisico e l’esempio di Nvidia
Secondo Liao, aziende come Nvidia, TSMC, Intel e Samsung non possono continuare indefinitamente a migliorare le prestazioni semplicemente riducendo i transistor e concentrandone un numero maggiore nello stesso circuito. Prima o poi, questa strategia incontra un tetto imposto dalla fisica.
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What is the short answer to "Huawei: i chip sempre più grandi di Nvidia sono vicini a un limite fisico?"?
Liao Heng sostiene che la strategia basata su transistor sempre più piccoli, processori più grandi e maggiore memoria HBM finirà per scontrarsi con limiti fisici difficili da superare.
What are the key points to validate first?
Liao Heng sostiene che la strategia basata su transistor sempre più piccoli, processori più grandi e maggiore memoria HBM finirà per scontrarsi con limiti fisici difficili da superare. L’esempio di Nvidia mostra il problema: aumentare dimensioni, consumi, calore e collegamenti rende la progettazione e la produzione dei chip sempre più complesse.
What should I do next in practice?
Huawei, ostacolata dalle sanzioni statunitensi nell’accesso ai sistemi avanzati di litografia di ASML, vuole spostare l’attenzione dalla geometria dei transistor alla velocità con cui i dati attraversano il sistema.
Huawei: i chip sempre più grandi di Nvidia sono vicini a un limite fisico?
Liao Heng sostiene che la strategia basata su transistor sempre più piccoli, processori più grandi e maggiore memoria HBM finirà per scontrarsi con limiti fisici difficili da superare. L’esempio di Nvidia mostra il problema: aumentare dimensioni, consumi, calore e collegamenti rende la progettazione e la produzione...
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Liao Heng sostiene che la strategia basata su transistor sempre più piccoli, processori più grandi e maggiore memoria HBM finirà per scontrarsi con limiti fisici difficili da superare.
L’esempio di Nvidia mostra il problema: aumentare dimensioni, consumi, calore e collegamenti rende la progettazione e la produzione dei chip sempre più complesse.
Huawei, ostacolata dalle sanzioni statunitensi nell’accesso ai sistemi avanzati di litografia di ASML, vuole spostare l’attenzione dalla geometria dei transistor alla velocità con cui i dati attraversano il sistema.
La prima verifica concreta dell’architettura LogicFolding arriverà con i processori per smartphone Kirin previsti più avanti nel 2026, che saranno analizzati da società di ricerca e teardown del settore.
What did Huawei Fellow and chief semiconductor scientist Liao Heng argue about the physical limits facing Western chipmakers such as Nvidia,AI-generated editorial hero image for What did Huawei Fellow and chief semiconductor scientist Liao Heng argue about the physical limits facing Western chipmakers such as Nvidia,.
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openai.com
La tesi di fondo di Liao Heng, Fellow di Huawei e chief semiconductor scientist dell’azienda, è netta: la strada seguita da gran parte dell’industria occidentale — ridurre continuamente i transistor, aumentare le dimensioni dei processori e affiancare quantità sempre maggiori di memoria — si avvicina a un limite fisico.
Huawei propone di cercare nuovi margini di prestazioni a livello di architettura e di sistema, senza dipendere esclusivamente dai nodi produttivi più avanzati.
Il limite fisico e l’esempio di Nvidia
Secondo Liao, aziende come Nvidia, TSMC, Intel e Samsung non possono continuare indefinitamente a migliorare le prestazioni semplicemente riducendo i transistor e concentrandone un numero maggiore nello stesso circuito. Prima o poi, questa strategia incontra un tetto imposto dalla fisica.
Studio Global AI
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What is the short answer to "Huawei: i chip sempre più grandi di Nvidia sono vicini a un limite fisico?"?
Liao Heng sostiene che la strategia basata su transistor sempre più piccoli, processori più grandi e maggiore memoria HBM finirà per scontrarsi con limiti fisici difficili da superare.
What are the key points to validate first?
Liao Heng sostiene che la strategia basata su transistor sempre più piccoli, processori più grandi e maggiore memoria HBM finirà per scontrarsi con limiti fisici difficili da superare. L’esempio di Nvidia mostra il problema: aumentare dimensioni, consumi, calore e collegamenti rende la progettazione e la produzione dei chip sempre più complesse.
What should I do next in practice?
Huawei, ostacolata dalle sanzioni statunitensi nell’accesso ai sistemi avanzati di litografia di ASML, vuole spostare l’attenzione dalla geometria dei transistor alla velocità con cui i dati attraversano il sistema.
Liao ha indicato la traiettoria dei principali acceleratori per l’intelligenza artificiale di Nvidia come esempio della difficoltà crescente. I chip e i relativi package diventano sempre più grandi e vengono affiancati da quantità crescenti di HBM (High-Bandwidth Memory, memoria ad alta ampiezza di banda), necessaria per alimentare rapidamente i calcoli dell’IA.
Ma aumentare la scala non significa soltanto aggiungere transistor e memoria. Crescono anche i problemi legati a:
superficie disponibile e dimensioni del package;
consumo energetico e dissipazione del calore;
collegamenti tra chip e memoria;
integrità e velocità dei segnali;
complessità e difficoltà della produzione.
L’immagine usata da Liao — una sorta di “valanga” quando si supera il limite — descrive la sua previsione, non un consenso dimostrato dell’intero settore. Gli esperti restano divisi sulla novità effettiva e sull’impatto che potranno avere le alternative proposte da Huawei.
Perché Huawei cerca una strada diversa
La posizione di Huawei è anche il risultato delle restrizioni commerciali statunitensi. Le sanzioni hanno limitato l’accesso dell’azienda a fornitori fondamentali per la produzione avanzata di semiconduttori, compresi i sistemi di litografia più sofisticati di ASML.
Per Huawei, quindi, una competizione fondata soltanto sull’accesso ai nodi produttivi più avanzati è molto meno praticabile. L’azienda vuole spostare il principale obiettivo dell’ottimizzazione: non più soltanto “quanto piccolo può diventare un transistor?”, ma “quanto rapidamente possono muoversi i dati attraverso il chip e l’intero sistema?”.
Tau Scaling Law: misurare il progresso nel tempo di trasmissione
La Tau (τ) Scaling Law è il quadro teorico con cui Huawei propone di affiancare o superare il tradizionale scaling geometrico dei transistor. Invece di concentrarsi soprattutto sulla riduzione delle dimensioni fisiche, il principio dà priorità alla diminuzione del tempo necessario ai segnali e ai dati per attraversare chip e sistemi di calcolo.
L’obiettivo è migliorare contemporaneamente prestazioni, efficienza energetica e densità effettiva, intervenendo sull’organizzazione dei circuiti e dei collegamenti.
Che cos’è LogicFolding
LogicFolding è l’architettura sviluppata da Huawei sulla base della Tau Scaling Law. L’idea è ottenere maggiore densità e velocità attraverso la progettazione logica e di sistema, anziché affidarsi soltanto alla miniaturizzazione dei transistor.
Huawei ha dichiarato che i suoi processori per smartphone Kirin previsti più avanti nel 2026 saranno i primi a utilizzare LogicFolding. Il loro lancio e la successiva analisi da parte di società di ricerca del settore e aziende specializzate nei teardown rappresenteranno il primo test esterno significativo delle promesse tecnologiche dell’azienda.
La “pagoda a 18 piani” contro la “torta a cinque strati”
Nel descrivere la filiera dell’intelligenza artificiale e dell’hardware di calcolo, Liao ha parlato di una “pagoda a 18 piani”. Il modello scompone in modo dettagliato una catena che parte da materie prime, prodotti chimici e apparecchiature di produzione, passa per processi dei transistor, packaging, architettura dei chip, compilatori e software, e arriva ad algoritmi, modelli e applicazioni.
Il paragone richiama il modello della “torta a cinque strati” usato da Jensen Huang, amministratore delegato di Nvidia. Nella sua versione più ampia, la torta comprende energia, chip e infrastruttura di calcolo, data center cloud, modelli di IA e applicazioni.
Le due metafore descrivono sostanzialmente lo stesso sistema interdipendente. La differenza è nel livello di dettaglio: la torta di Huang raggruppa grandi categorie, mentre la pagoda di Liao separa le numerose dipendenze industriali e tecniche che si trovano sotto ciascuna di esse.
Due ecosistemi separati?
La conclusione strategica attribuita a Liao è che la competizione geopolitica e i controlli sulle esportazioni rendano necessario, per Stati Uniti e Cina, disporre di ecosistemi completi di produzione e approvvigionamento dei semiconduttori, invece di contare su un’unica filiera globale integrata.
Le fonti disponibili documentano soprattutto la spinta di Huawei a integrare e rafforzare la catena di fornitura cinese. Offrono invece meno dettagli diretti sulle parole esatte usate da Liao riguardo alla costruzione di due ecosistemi completamente separati e autosufficienti. Per questo, il punto va letto come una conseguenza strategica della sua analisi e non come un piano industriale descritto in ogni dettaglio.
La vera verifica della proposta, tuttavia, sarà pratica: quando i primi Kirin basati su LogicFolding verranno esaminati, il settore potrà valutare quanto l’approccio di Huawei riesca davvero a ridurre il divario con i concorrenti senza dipendere dalla miniaturizzazione più avanzata.
kucoin.com
Huawei scientist warns that NVIDIA's chip scaling is ...
Liao ha indicato la traiettoria dei principali acceleratori per l’intelligenza artificiale di Nvidia come esempio della difficoltà crescente. I chip e i relativi package diventano sempre più grandi e vengono affiancati da quantità crescenti di HBM (High-Bandwidth Memory, memoria ad alta ampiezza di banda), necessaria per alimentare rapidamente i calcoli dell’IA.
Ma aumentare la scala non significa soltanto aggiungere transistor e memoria. Crescono anche i problemi legati a:
superficie disponibile e dimensioni del package;
consumo energetico e dissipazione del calore;
collegamenti tra chip e memoria;
integrità e velocità dei segnali;
complessità e difficoltà della produzione.
L’immagine usata da Liao — una sorta di “valanga” quando si supera il limite — descrive la sua previsione, non un consenso dimostrato dell’intero settore. Gli esperti restano divisi sulla novità effettiva e sull’impatto che potranno avere le alternative proposte da Huawei.
Perché Huawei cerca una strada diversa
La posizione di Huawei è anche il risultato delle restrizioni commerciali statunitensi. Le sanzioni hanno limitato l’accesso dell’azienda a fornitori fondamentali per la produzione avanzata di semiconduttori, compresi i sistemi di litografia più sofisticati di ASML.
Per Huawei, quindi, una competizione fondata soltanto sull’accesso ai nodi produttivi più avanzati è molto meno praticabile. L’azienda vuole spostare il principale obiettivo dell’ottimizzazione: non più soltanto “quanto piccolo può diventare un transistor?”, ma “quanto rapidamente possono muoversi i dati attraverso il chip e l’intero sistema?”.
Tau Scaling Law: misurare il progresso nel tempo di trasmissione
La Tau (τ) Scaling Law è il quadro teorico con cui Huawei propone di affiancare o superare il tradizionale scaling geometrico dei transistor. Invece di concentrarsi soprattutto sulla riduzione delle dimensioni fisiche, il principio dà priorità alla diminuzione del tempo necessario ai segnali e ai dati per attraversare chip e sistemi di calcolo.
L’obiettivo è migliorare contemporaneamente prestazioni, efficienza energetica e densità effettiva, intervenendo sull’organizzazione dei circuiti e dei collegamenti.
Che cos’è LogicFolding
LogicFolding è l’architettura sviluppata da Huawei sulla base della Tau Scaling Law. L’idea è ottenere maggiore densità e velocità attraverso la progettazione logica e di sistema, anziché affidarsi soltanto alla miniaturizzazione dei transistor.
Huawei ha dichiarato che i suoi processori per smartphone Kirin previsti più avanti nel 2026 saranno i primi a utilizzare LogicFolding. Il loro lancio e la successiva analisi da parte di società di ricerca del settore e aziende specializzate nei teardown rappresenteranno il primo test esterno significativo delle promesse tecnologiche dell’azienda.
La “pagoda a 18 piani” contro la “torta a cinque strati”
Nel descrivere la filiera dell’intelligenza artificiale e dell’hardware di calcolo, Liao ha parlato di una “pagoda a 18 piani”. Il modello scompone in modo dettagliato una catena che parte da materie prime, prodotti chimici e apparecchiature di produzione, passa per processi dei transistor, packaging, architettura dei chip, compilatori e software, e arriva ad algoritmi, modelli e applicazioni.
Il paragone richiama il modello della “torta a cinque strati” usato da Jensen Huang, amministratore delegato di Nvidia. Nella sua versione più ampia, la torta comprende energia, chip e infrastruttura di calcolo, data center cloud, modelli di IA e applicazioni.
Le due metafore descrivono sostanzialmente lo stesso sistema interdipendente. La differenza è nel livello di dettaglio: la torta di Huang raggruppa grandi categorie, mentre la pagoda di Liao separa le numerose dipendenze industriali e tecniche che si trovano sotto ciascuna di esse.
Due ecosistemi separati?
La conclusione strategica attribuita a Liao è che la competizione geopolitica e i controlli sulle esportazioni rendano necessario, per Stati Uniti e Cina, disporre di ecosistemi completi di produzione e approvvigionamento dei semiconduttori, invece di contare su un’unica filiera globale integrata.
Le fonti disponibili documentano soprattutto la spinta di Huawei a integrare e rafforzare la catena di fornitura cinese. Offrono invece meno dettagli diretti sulle parole esatte usate da Liao riguardo alla costruzione di due ecosistemi completamente separati e autosufficienti. Per questo, il punto va letto come una conseguenza strategica della sua analisi e non come un piano industriale descritto in ogni dettaglio.
La vera verifica della proposta, tuttavia, sarà pratica: quando i primi Kirin basati su LogicFolding verranno esaminati, il settore potrà valutare quanto l’approccio di Huawei riesca davvero a ridurre il divario con i concorrenti senza dipendere dalla miniaturizzazione più avanzata.
kucoin.com
Huawei scientist warns that NVIDIA's chip scaling is ...
