DeepSeek sta lavorando con Huawei Technologies per progettare chip di intelligenza artificiale costruiti sulle esigenze dei propri modelli. È una mossa che, se riuscisse, permetterebbe alla startup cinese di addestrare sistemi avanzati senza dipendere da Nvidia, il produttore americano che oggi resta al centro dell'addestramento dei modelli più avanzati della Cina nonostante le restrizioni all'export di Washington.
La collaborazione è più stretta di un normale rapporto fornitore-cliente. Secondo The Information, ingegneri Huawei lavorano stabilmente negli uffici di DeepSeek e integrano il feedback del laboratorio nella progettazione dei chip, compreso il modo in cui i modelli eseguono i calcoli e trasferiscono dati tra i processori. Il rapporto cita persone vicine alla collaborazione. Il progetto si inserisce nella strategia di Pechino per costruire un'industria dell'AI indipendente dalla tecnologia americana, un obiettivo che il governo persegue da tempo e che DeepSeek, con la sua infrastruttura da 160.000 chip Ascend in Mongolia Interna, sta traducendo in fatti concreti. (Il cluster di 160.000 chip Huawei in Mongolia Interna era finora destinato all'inferenza, cioè all'esecuzione dei modelli già addestrati.)
Tempi e chip coinvolti
SSBOfficial/DeepSeek-V4-Pro · Hugging Face
DeepSeek prevede di iniziare a usare i chip Ascend 950DT di Huawei per l'addestramento dei modelli già alla fine del 2026. Huawei, da parte sua, intende dare priorità a DeepSeek per la maggior parte dei suoi prossimi chip Ascend 960DT, attesi nel primo trimestre del 2027. Il calendario è dunque molto ravvicinato, e la prova concreta sarà capire se la fabbrica riuscirà a rispettarlo. Huawei sta anche cercando di aggirare i limiti della litografia avanzata con packaging innovativi, e la produzione di chip AI resta vincolata dalla capacità di SMIC.
Il divario tecnico rimane però pesante. Secondo l'istituto di ricerca Epoch AI, i chip B300 di Nvidia offrono circa sette volte la potenza di calcolo grezza dei processori Ascend 950. Per addestrare un modello di frontiera potrebbero servire più di 10.000 chip Huawei che lavorano insieme per settimane, e ciò rende decisivi due fattori: la capacità produttiva e l'affidabilità dei sistemi. È lo stesso nodo già emerso quando Huawei ha ammesso di restare indietro nella potenza del singolo chip, pur vendendo più acceleratori di Nvidia sul mercato cinese.
Il ruolo di TileLang e la fuga dal CUDA
Un altro pezzo della strategia riguarda il software. DeepSeek usa TileLang, un linguaggio di programmazione open source che permette agli sviluppatori di adattare il software IA a diverse architetture di chip, riducendo la dipendenza dall'ecosistema CUDA di Nvidia. Il mese scorso il linguaggio ha ricevuto una versione compatibile con i chip Ascend 950. È un passaggio importante, perché il vantaggio di Nvidia non è soltanto hardware: sta anche nel fatto che quasi tutto il codice dell'IA è scritto per CUDA. Portare l'addestramento su un'altra piattaforma richiede di riscrivere o adattare molte parti del software.
DeepSeek, comunque, non ha abbandonato Nvidia. Secondo The Information continua a cercare accesso ai suoi processori più avanzati. La transizione, dunque, è graduale e per ora parziale. Già a settembre DeepSeek aveva segnalato il ritorno dell'addestramento su GPU Nvidia dopo i fallimenti con l'hardware Huawei, un dato che rende più cauta la lettura di questo accordo.
Il significato per la Cina e per il mercato
Deepseek Ai DeepSeek V4 Pro - a Hugging Face Space by zhudi1886
Se la collaborazione riuscisse a portare DeepSeek ad addestrare un modello di frontiera interamente su chip cinesi, il progetto diventerebbe un modello da replicare per altri sviluppatori di IA del Paese. Sarebbe anche un passo significativo nella riduzione della dipendenza cinese dalla tecnologia statunitense. Il contesto è quello di una tensione crescente: mentre Washington ha vietato l'uso di DeepSeek alle agenzie, la Cina prova a costruire una filiera propria dal silicio al modello.
Per ora, però, il progetto resta un calendario di intenzioni più che un risultato. La data più importante è la fine del 2026, quando si vedrà se DeepSeek potrà davvero avviare l'addestramento sui chip Huawei.
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