DeepSeek punta a 160.000 chip Huawei, ma la filiera cinese dell’IA deve superare il test dell’offerta

DeepSeek starebbe preparando una grande infrastruttura di IA basata su Huawei a Ulanqab, in Mongolia Interna: almeno 160.000 acceleratori Ascend 950DT di nuova generazione, destinati a far funzionare modelli presso un data center progettato per raggiungere circa un gigawatt di capacità di calcolo. Né DeepSeek né Huawei hanno confermato pubblicamente l’ordine o un calendario di consegna: per ora si tratta quindi di un piano riportato da fonti, non di un cluster già installato. 45

Che cosa starebbe costruendo DeepSeek

Secondo persone informate sul progetto, DeepSeek intende usare i chip Ascend 950DT soprattutto per l’inferenza, cioè per rispondere alle richieste rivolte ai modelli, e non per il principale lavoro di addestramento. Se realizzato alla scala indicata di 160.000 chip, l’impianto potrebbe entrare fra i più grandi cluster conosciuti di acceleratori IA Huawei. 58

La distinzione fra inferenza e addestramento è decisiva. Una vasta flotta per l’inferenza può ampliare la disponibilità dei modelli e ridurre i costi operativi su larga scala, ma non prova da sola che l’hardware Huawei abbia rimpiazzato Nvidia nell’intera infrastruttura di DeepSeek. Le notizie sul piano indicano infatti che DeepSeek continua a usare hardware Nvidia per l’addestramento. 8

Perché il completamento potrebbe richiedere più di un anno

Il vincolo principale non sarebbe soltanto il finanziamento o la costruzione del data center, ma la disponibilità effettiva dei componenti. Secondo quanto riportato, DeepSeek vorrebbe acquistare più chip di fascia alta di quanti Huawei riesca oggi a fornire; inoltre, la scarsità di memoria avanzata e di altri componenti potrebbe limitare la produzione degli Ascend 950DT a poche centinaia di migliaia di unità nell’anno. In questo contesto, un impegno da 160.000 chip è enorme rispetto all’offerta disponibile. 8

Tre fattori aumentano il rischio di ritardi:

• Disponibilità di memoria avanzata: gli acceleratori per l’IA dipendono da memoria ad alta larghezza di banda e da altri componenti specializzati. La carenza di uno solo di questi elementi può limitare le consegne di chip completi. 8
• Capacità produttiva finita di Huawei: il calendario dell’installazione dipenderebbe dalla capacità di Huawei di fabbricare i chip. Destinare più unità a un cliente non aumenta immediatamente la produzione totale. 5
• Concorrenza fra acquirenti: dopo il rilascio di DeepSeek V4, la domanda di chip Ascend 950 è aumentata. Reuters ha riferito che ByteDance, Tencent e Alibaba sono fra le grandi aziende internet cinesi interessate a ordinare questi chip, mettendo DeepSeek in competizione con gruppi cloud e internet per la stessa fornitura.

Un eventuale sostegno pubblico o un’allocazione favorevole potrebbero migliorare la posizione di DeepSeek nella lista d’attesa, ma non eliminerebbero i colli di bottiglia nella produzione e nei componenti. Il test concreto sarà il numero di acceleratori consegnati, integrati e mantenuti operativi, non la dimensione dell’obiettivo dichiarato.

Il progetto nel tentativo cinese di ridurre la dipendenza da Nvidia

Il cluster proposto a Ulanqab si inserisce nello sforzo della Cina di costruire una filiera dell’IA meno dipendente dalla tecnologia statunitense. L’anteprima di DeepSeek V4 è stata adattata per funzionare sui chip Ascend avanzati di Huawei; Huawei ha inoltre dichiarato che V4 è supportato sui suoi cluster supernode basati su Ascend 950 e che i propri chip sono stati impiegati per una parte dell’addestramento di V4-Flash. 23

Questo lavoro sul software ha una rilevanza strategica. L’adozione di hardware IA non dipende solo dalla disponibilità degli acceleratori: modelli, framework, strumenti per gli sviluppatori e procedure di distribuzione devono funzionare bene insieme. Un modello di rilievo ottimizzato per Ascend offre a cloud provider, imprese e sviluppatori un motivo in più per investire nella piattaforma Huawei, rafforzando potenzialmente sia la domanda dei chip sia l’ecosistema software circostante.

Il piano di Ulanqab, tuttavia, non va interpretato come la prova di una completa indipendenza da Nvidia. Il progetto sarebbe focalizzato sull’inferenza, mentre i carichi di addestramento di DeepSeek continuerebbero, secondo quanto riportato, a basarsi su sistemi Nvidia. 8

Perché la scala è insieme opportunità e problema

Un cluster da 160.000 chip sarebbe una dimostrazione molto visibile dell’ambizione di uno sviluppatore cinese di IA di operare a una scala paragonabile a quella dei grandi hyperscaler. Potrebbe fornire a DeepSeek una capacità significativa per eseguire i propri modelli internamente, invece di dipendere interamente dalla capacità cloud di terzi.

Ma le dimensioni concentrano anche il rischio di filiera. Un’installazione più piccola potrebbe essere soddisfatta con produzione e assegnazioni graduali; un obiettivo di 160.000 unità deve invece assicurarsi una quota rilevante di una linea di prodotti con disponibilità limitata, mentre l’intero mercato cinese cerca di acquistare lo stesso hardware. 8

I traguardi da monitorare

Il numero in prima pagina segnala un’ambizione, non un progetto completato. I passaggi davvero significativi saranno eventuali ordini confermati, il ritmo delle consegne degli Ascend 950DT, la capacità effettivamente installata e utilizzabile, nonché l’economia e l’affidabilità dell’esecuzione dei modelli DeepSeek sul sistema.

Se il cluster entrerà in funzione a una scala vicina a quella riportata, rappresenterà un passo importante per l’ecosistema Ascend di Huawei e per l’infrastruttura IA nazionale cinese. Se invece le consegne slitteranno, metterà in evidenza la distanza fra progettare una piattaforma IA domestica e produrre tutti i componenti scarsi necessari per distribuirla su vasta scala. 58