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DeepSeek e Huawei lavorano ai chip IA del futuro, ma l’indipendenza da Nvidia resta da dimostrare
Secondo le ricostruzioni di un articolo del 19 ottobre, DeepSeek starebbe aiutando Huawei a definire i chip Ascend del futuro e prevede di avviare il pre addestramento sul 950DT entro la fine del 2026. Software open source per Ascend e un supernodo da 128 chip collegano le esigenze dei modelli DeepSeek all’hardware...
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Research answer
Key takeaways
- Secondo le ricostruzioni di un articolo del 19 ottobre, DeepSeek starebbe aiutando Huawei a definire i chip Ascend del futuro e prevede di avviare il pre addestramento sul 950DT entro la fine del 2026.
- Software open source per Ascend e un supernodo da 128 chip collegano le esigenze dei modelli DeepSeek all’hardware Huawei, ma la disponibilità di chip e memorie avanzate resta un limite.
- Adattare un modello a Ascend per l’inferenza non equivale ad addestrare in autonomia un modello di frontiera: la capacità di farlo senza Nvidia non è ancora provata.
AI Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How is DeepSeek’s collaboration with Huawei evolving beyond a conventional chip supplier–customer relationship into co-designing future AI c. Article summary: DeepSeek and Huawei are moving toward hardware–software co-design: rather than simply buying Ascend chips and adapting its models afterward, DeepSeek is reportedly influencing how future Huawei chips perform calculations. Topic tags: general, news, general web, user generated, academic. 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
Il rapporto tra DeepSeek e Huawei sembra andare oltre quello tra un cliente e un fornitore. Secondo ricostruzioni secondarie di un articolo pubblicato il 19 ottobre da The Information, gli ingegneri Huawei collaborano con il laboratorio di IA alla progettazione dei chip futuri, tenendo conto di come i suoi modelli eseguono i calcoli e trasferiscono dati tra processori.8
11 DeepSeek avrebbe inoltre in programma di avviare il pre-addestramento sui chip Huawei Ascend 950DT già dalla fine del 2026.
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L’obiettivo è ottimizzare insieme chip, strumenti di programmazione e carichi di lavoro dei modelli. Questo potrebbe rendere l’hardware Huawei più adatto a DeepSeek e ad altri sviluppatori cinesi. Ma si tratta di piani ancora da realizzare: le informazioni disponibili non dimostrano che Ascend sia già in grado di addestrare modelli di frontiera con l’affidabilità o i costi dell’hardware Nvidia.
Dall’acquisto dei chip alla collaborazione sui progetti
Di norma un produttore sviluppa un processore e il cliente adatta i propri programmi per utilizzarlo. Le ricostruzioni dell’articolo di ottobre descrivono invece uno scambio più stretto: DeepSeek condivide le esigenze dei suoi modelli, mentre gli ingegneri Huawei ne tengono conto nelle scelte su calcolo e trasferimento dei dati tra processori.8
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Un confronto di questo tipo potrebbe aiutare Huawei a mettere a punto i futuri chip Ascend sulle necessità reali dell’addestramento dei modelli. Secondo il resoconto, DeepSeek intende usare i chip 950DT per il pre-addestramento e Huawei vuole riservarle buona parte delle prime forniture del successivo 960DT.8
11 Sono piani riportati, non la prova che l’addestramento su larga scala sia già riuscito.
Il software è parte della sfida
Un chip, da solo, non basta a costruire una piattaforma utile per l’IA: servono anche strumenti di programmazione e librerie software per eseguire i carichi di lavoro in modo efficiente. Il 30 settembre DeepSeek ha annunciato la pubblicazione open source di infrastrutture software per i chip Ascend di Huawei, comprese librerie per il calcolo e la comunicazione. Reuters riferisce che Huawei ha fornito supporto allo sviluppo.1
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Le due aziende hanno inoltre sviluppato un supernodo basato su 128 chip Ascend 950.1 Insieme, il lavoro sul software e quello sui sistemi offrono una base concreta per verificare come si comportano i modelli e i carichi distribuiti su più chip Huawei. È più corretto considerarli parte di un tentativo di costruire un ecosistema alternativo che una sostituzione immediata della piattaforma CUDA di Nvidia.
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L’inferenza non è l’addestramento
Un modello può usare un chip per generare risposte, attività chiamata inferenza, senza essere stato addestrato su quel chip. È una distinzione importante per valutare i progressi di DeepSeek.
V4 è stato adattato per funzionare su Ascend e Huawei ha dichiarato che i propri processori sono stati utilizzati in una parte dell’addestramento di V4-Flash. Ma le ricostruzioni indicavano anche che DeepSeek continuava a dipendere dall’ecosistema Nvidia per l’addestramento. Questi sviluppi mostrano una crescente esperienza con l’hardware cinese, non che l’azienda possa già trasferirvi tutti i carichi di addestramento più impegnativi.
Il progetto, riportato separatamente, di installare almeno 160.000 chip Ascend 950DT in un centro dati nella Mongolia Interna riguarda l’inferenza, secondo le informazioni disponibili. Non va quindi confuso con la realizzazione di un’infrastruttura per addestrare modelli di frontiera. Il piano di avviare il pre-addestramento sui 950DT costituisce una prova distinta e più diretta delle capacità dei chip Huawei.8
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Tabella di marcia e forniture: i prossimi nodi
Secondo The Straits Times, Huawei ha anticipato il lancio dell’Ascend 960DT al primo trimestre del 2027; il modello 960PR è previsto per il terzo trimestre.24 Una disponibilità più rapida potrebbe offrire a Huawei e DeepSeek un’altra occasione per integrare nei chip le indicazioni raccolte sui carichi di lavoro. Una data di lancio, però, non garantisce che ci saranno abbastanza processori per una diffusione su vasta scala.
La disponibilità è un problema a sé. Una ricostruzione sulla produzione dei 950DT segnala carenze di memorie avanzate e stima che completare l’ordine attribuito a DeepSeek potrebbe richiedere più di un anno. Se le forniture restano limitate, i miglioramenti a software e progettazione potrebbero non tradursi rapidamente in una capacità di calcolo sufficiente per addestrare modelli su larga scala.
Un’alternativa in costruzione, non ancora una sostituzione
La collaborazione potrebbe aiutare DeepSeek a sfruttare meglio gli acceleratori cinesi, allineando il funzionamento dei chip, gli strumenti di programmazione e i carichi di lavoro dei modelli. È un obiettivo strategico mentre le aziende cinesi cercano alternative a Nvidia nel contesto dei controlli statunitensi sulle esportazioni.1
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Le informazioni disponibili descrivono però un percorso in corso, non un’alternativa già collaudata. Il piano di pre-addestramento sui 950DT, il lavoro sui chip futuri e il software open source sono passi da seguire; resta da dimostrare che consentano di addestrare modelli di frontiera con velocità, affidabilità e costi competitivi. Le notizie del 19 ottobre sono qui disponibili attraverso ricostruzioni secondarie dell’articolo di The Information, non attraverso il testo integrale originale.8
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Secondo le ricostruzioni di un articolo del 19 ottobre, DeepSeek starebbe aiutando Huawei a definire i chip Ascend del futuro e prevede di avviare il pre addestramento sul 950DT entro la fine del 2026.
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Secondo le ricostruzioni di un articolo del 19 ottobre, DeepSeek starebbe aiutando Huawei a definire i chip Ascend del futuro e prevede di avviare il pre addestramento sul 950DT entro la fine del 2026. Software open source per Ascend e un supernodo da 128 chip collegano le esigenze dei modelli DeepSeek all’hardware Huawei, ma la disponibilità di chip e memorie avanzate resta un limite.
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Adattare un modello a Ascend per l’inferenza non equivale ad addestrare in autonomia un modello di frontiera: la capacità di farlo senza Nvidia non è ancora provata.