Alibaba e China Telecom lanciano in Cina un data center AI con 10.000 chip proprietari

Il progetto di Shaoguan, in breve

Ad aprile 2026 Alibaba e China Telecom hanno annunciato un nuovo data center per l’intelligenza artificiale a Shaoguan, nella provincia del Guangdong, nel sud della Cina. Il cluster parte da 10.000 acceleratori Zhenwu, chip sviluppati dalla divisione di progettazione semiconduttori T-Head di Alibaba, e non da GPU straniere.

Il sistema è destinato sia all’addestramento dei modelli sia all’inferenza, cioè l’esecuzione dei modelli già addestrati. Secondo i resoconti disponibili, può gestire modelli con centinaia di miliardi di parametri e utilizza un’architettura di rete a bassa latenza che consente ai 10.000 chip di operare come un unico sistema. 28

La notizia arriva mentre le restrizioni statunitensi limitano l’accesso cinese a Nvidia e ad altri componenti avanzati per l’intelligenza artificiale. Per questo il significato dell’impianto va oltre l’apertura di un nuovo data center: rappresenta un tentativo concreto di creare capacità di calcolo basata su tecnologia cinese.

Chi controlla la struttura

Il progetto non va interpretato come un data center gestito esclusivamente da Alibaba. Le informazioni pubbliche attribuiscono a China Telecom la proprietà e la gestione operativa della struttura. Alibaba, invece, mette a disposizione gli acceleratori Zhenwu e, tramite Alibaba Cloud, lo stack cloud e gli strumenti necessari per utilizzare il calcolo AI. 5

Si tratta quindi di un’infrastruttura gestita da un operatore di telecomunicazioni, costruita attorno alla tecnologia di Alibaba. Questa distinzione è importante: China Telecom porta la capacità infrastrutturale e l’accesso ai clienti, mentre Alibaba contribuisce con chip, software e servizi cloud.

Da 10.000 a 100.000 chip

Il cluster dovrebbe iniziare con 10.000 schede Zhenwu, ma i piani citati dai media prevedono una possibile espansione fino a 100.000 chip. Se realizzata, la crescita trasformerebbe il sito in una piattaforma di calcolo condivisa molto più ampia, destinata non soltanto ai grandi gruppi tecnologici ma anche a imprese e utenti del settore pubblico. 81114

Una capacità di questo ordine potrebbe essere utilizzata per attività ad alta intensità di calcolo, tra cui:

• analisi di immagini mediche e ricerca farmaceutica;
• scoperta di materiali e simulazioni scientifiche;
• ottimizzazione di processi industriali;
• servizi di intelligenza artificiale per le amministrazioni pubbliche.

Queste sono categorie di impiego plausibili indicate nei resoconti sul progetto, ma non risultano sufficienti prove pubbliche per affermare quali utenti abbiano già sottoscritto contratti o quali applicazioni siano effettivamente operative.

Perché Alibaba sta progettando i propri chip

Il vantaggio principale del silicio proprietario non consiste soltanto nel sostituire una GPU importata. Progettando direttamente gli acceleratori, Alibaba può coordinare più strettamente:

• memoria e interconnessioni di rete;
• kernel e librerie per i modelli AI;
• velocità dell’inferenza;
• gestione e pianificazione dei cluster;
• disponibilità della fornitura;
• costi per unità di calcolo.

Questa integrazione hardware-software riduce l’esposizione alla roadmap di Nvidia e alle restrizioni sulle importazioni. Inoltre, permette ad Alibaba Cloud di costruire servizi intorno a una piattaforma domestica più uniforme, con maggiore controllo sull’economia del calcolo e sulla possibilità di aumentare la capacità nel tempo.

Non significa però che gli acceleratori Zhenwu abbiano già dimostrato prestazioni equivalenti a quelle dei chip Nvidia più avanzati. I benchmark comparativi indipendenti disponibili non sono sufficienti per stabilire una simile parità.

Il significato per l’autosufficienza tecnologica cinese

Il cluster di Shaoguan si inserisce nella più ampia spinta cinese verso un’infrastruttura AI controllata a livello nazionale. L’obiettivo non è semplicemente rimpiazzare un prodotto straniero con uno locale: è creare domanda, esperienza di implementazione, strumenti software e una base installata per gli acceleratori progettati in Cina. 13

È un passaggio decisivo per un ecosistema di semiconduttori perché i chip diventano più utili e competitivi quanto più vengono impiegati in sistemi reali. Ogni grande installazione può fornire esperienza su distribuzione del carico, raffreddamento, networking, affidabilità e compatibilità con i modelli.

Il collegamento con la famiglia Qwen

Il progetto hardware è strettamente coerente con la strategia AI di Alibaba Cloud. La famiglia Qwen, inizialmente presentata come Tongyi Qianwen, ha avuto una versione beta nell’aprile 2023 e una disponibilità pubblica in Cina nel settembre dello stesso anno. Le prime versioni sono state descritte come basate sull’architettura della famiglia Llama di Meta o strettamente derivate da essa; le generazioni successive si sono evolute verso architetture proprie, dense, multimodali e a Mixture of Experts. 25

Ad aprile 2026 Alibaba ha presentato Qwen3.6-Plus, un modello ospitato su cloud orientato alla programmazione agentica, alla percezione multimodale e al ragionamento. Alibaba indica inoltre una finestra di contesto da un milione di token, una caratteristica utile per analizzare interi repository di codice o flussi di lavoro basati su grandi quantità di documenti. 714

L’espressione “ottimizzato per il RAG” — cioè la generazione aumentata dal recupero di informazioni esterne — va comunque letta come una descrizione di casi d’uso e non come la prova che il modello sia stato progettato esclusivamente per il retrieval-augmented generation.

C’è anche una precisazione da fare sull’etichetta “ultimo modello”. Qwen3.6-Plus era stato presentato come il modello di punta più recente al momento del lancio, ma la pagina attuale dei modelli di Alibaba elenca anche Qwen3.7-Plus. Qwen3.6-Plus non dovrebbe quindi essere definito semplicemente “l’ultima versione” senza indicare il momento a cui ci si riferisce. 11

Una competizione su tutto lo stack

Shaoguan e Qwen mostrano come Alibaba stia cercando di competere su più livelli contemporaneamente: modelli, servizi cloud, gestione dei data center e semiconduttori. È una strategia diversa da quella basata soltanto sulla qualità di un singolo modello di frontiera.

Nel confronto tecnologico tra Cina e Stati Uniti, questa integrazione può essere altrettanto importante delle prestazioni del modello. Quando l’accesso alle catene di fornitura dei chip avanzati diventa incerto, controllare una parte maggiore dell’hardware e del software consente di pianificare meglio costi, disponibilità e crescita dei servizi AI.