DeepSeek ha reso open source una suite di strumenti software ottimizzati per i processori Ascend di Huawei. L’obiettivo è costruire un ecosistema nel quale modelli, chip e software cinesi possano funzionare senza dipendere dallo stack Nvidia. Dopo anni di restrizioni americane sui semiconduttori, la competizione USA-Cina sull’AI si sposta così su un terreno meno visibile ma forse ancora più difficile da controllare: quello degli sviluppatori.

Per ridurre la dipendenza cinese da Nvidia non basta costruire un processore abbastanza potente da sostituire una GPU americana, bisogna convincere qualcuno a programmarlo. Ed è probabilmente questa la parte più interessante dell’ultima mossa di DeepSeek e Huawei.

Il laboratorio cinese ha reso pubblica e gratuita una suite di sei strumenti software progettati per funzionare sui processori Ascend di Huawei, estendendo al nuovo hardware cinese tecnologie che DeepSeek aveva precedentemente sviluppato per l’ecosistema Nvidia. Tra queste c’è una versione compatibile con Ascend di TileLang, linguaggio open source per la realizzazione di kernel ad alte prestazioni.

La collaborazione tra le due aziende è stata stretta. DeepSeek ha spiegato che Huawei ha fornito un forte supporto durante lo sviluppo e che le due aziende hanno lavorato insieme all’ottimizzazione di un’architettura composta da 128 processori Ascend 950, intervenendo sia sulle prestazioni di calcolo sia sulla comunicazione fra chip.

Potrebbe sembrare un aggiornamento per sviluppatori, in realtà riguarda uno dei principali vantaggi competitivi costruiti da Nvidia negli ultimi vent’anni.

Il vero fossato di Nvidia si chiama software

CUDA (Compute Unified Device Architecture) è la piattaforma di programmazione con cui Nvidia permette di usare le proprie GPU per il calcolo parallelo, ad esempio per addestrare le reti neurali. È diventata una componente fondamentale dell’infrastruttura mondiale dell’AI non soltanto perché consente di programmare le GPU Nvidia, ma perché intorno ad essa si sono accumulati librerie, framework, strumenti e, soprattutto, le competenze di milioni di sviluppatori.

È un classico effetto ecosistema. Più sviluppatori utilizzano CUDA, più conveniente diventa sviluppare software per Nvidia e più software viene sviluppato, più difficile diventa per un produttore alternativo convincere aziende e ricercatori a cambiare piattaforma.

Per questo costruire un acceleratore AI competitivo rappresenta soltanto metà del problema, l’altra metà consiste nel renderlo facile da programmare.

Huawei ha già sviluppato CANN (Compute Architecture for Neural Networks), la piattaforma software che permette di programmare e ottimizzare l’esecuzione dei modelli di AI sui processori Ascend, i chip dell’azienda per l’intelligenza artificiale, ed è il corrispettivo di CUDA per l’ecosistema Huawei. L’arrivo degli strumenti di DeepSeek aggiunge però un elemento importante: uno dei principali sviluppatori mondiali di modelli AI sta contribuendo direttamente a costruire gli strumenti necessari per utilizzare efficacemente l’hardware cinese.

È l’integrazione tra le due parti che conta: Huawei costruisce il compute. DeepSeek costruisce modelli e software capaci di sfruttarlo.

Da 160 mila chip a un ecosistema

La collaborazione non si limita al software. Secondo Bloomberg, DeepSeek prevede di installare almeno 160 mila acceleratori Huawei nel grande data center che sta costruendo in Mongolia Interna, creando quello che potrebbe diventare uno dei maggiori cluster conosciuti basati su processori AI cinesi.

C’è però un dettaglio importante, che mostra quanto Nvidia sia ancora difficile da sostituire.

DeepSeek intende utilizzare i nuovi Ascend 950DT per eseguire i propri modelli, ma almeno secondo le informazioni che circolano attualmente nel settore, non prevede ancora di utilizzarli per il training, nonostante Huawei li abbia progettati anche per quel compito. Per l’addestramento dei modelli precedenti, DeepSeek continua ad affidarsi ai processori Nvidia.

La Cina, quindi, non ha ancora sostituito Nvidia, ma sta costruendo le condizioni perché possa diventare progressivamente meno indispensabile e si tratta di una distinzione fondamentale.

Le sanzioni americane stanno producendo anche un concorrente?

Qui la vicenda diventa geopoliticamente interessante. Le restrizioni statunitensi hanno cercato di rallentare lo sviluppo dell’AI cinese limitando l’accesso ai processori più avanzati e alle tecnologie necessarie per produrli.

Nel breve periodo hanno certamente aumentato la difficoltà per le aziende cinesi di accedere al compute di frontiera, ma hanno creato contemporaneamente un incentivo straordinario a costruire un’alternativa domestica.

Huawei sta accelerando la propria roadmap: l’Ascend 960DT, inizialmente atteso più avanti nel 2027, dovrebbe arrivare già nel primo trimestre dell’anno e la società prevede che proprio dal 2027 una quota crescente del training dei modelli cinesi possa migrare verso infrastrutture basate su Ascend.

DeepSeek aggiunge ora un altro pezzo alla stessa strategia: rendere più semplice programmare quei chip.

Il risultato è che la competizione non riguarda più soltanto Nvidia contro Huawei.

Sta prendendo forma, in altre parole, un possibile stack cinese dell’AI sempre più completo. Alla base ci sono i processori Ascend progettati da Huawei e l’infrastruttura necessaria per utilizzarli su larga scala; sopra l’hardware cresce uno strato software composto da CANN e da strumenti open source come quelli sviluppati insieme a DeepSeek, indispensabili per programmare e ottimizzare gli acceleratori.

A questo ecosistema si aggiungono i modelli di DeepSeek e, infine, i grandi data center nei quali chip, software e modelli possono essere integrati. La Cina non sta quindi cercando soltanto un sostituto delle GPU Nvidia: sta provando a costruire un’intera filiera AI capace, nel tempo, di funzionare con una dipendenza molto minore dalla tecnologia americana.

Due Cine dell’AI

La notizia diventa ancora più interessante se letta insieme all’accordo Tencent-Oracle di cui abbiamo appena scritto.

Le due operazioni rappresentano quasi due strategie parallele. Tencent cerca di preservare l’accesso al migliore hardware americano affittando capacità Nvidia attraverso data center Oracle nel Sud-est asiatico e DeepSeek percorre invece la strada opposta: ridurre progressivamente la necessità di quell’hardware costruendo insieme a Huawei un ecosistema domestico alternativo.

Nel primo caso il chip americano rimane indispensabile, ma viene raggiunto attraverso il cloud, nel secondo si cerca di eliminare gradualmente quella dipendenza.

Per Washington il problema strategico diventa quindi più complesso. I controlli sulle esportazioni possono limitare la quantità e la qualità dei processori Nvidia disponibili in Cina, ma non possono impedire alle aziende cinesi di investire nel tentativo di sostituirli. E, soprattutto, non possono impedire che il software necessario per farlo venga distribuito gratuitamente.

È forse questo l’aspetto più importante della mossa di DeepSeek.

La battaglia per l’indipendenza tecnologica cinese non passa più soltanto dalle fabbriche che producono i chip ma anche dagli sviluppatori che devono decidere su quali chip scrivere il prossimo pezzo di AI.

E se Huawei riuscirà davvero a ridurre quella distanza, il risultato paradossale delle restrizioni americane potrebbe essere non soltanto una Cina con meno Nvidia, ma una Cina con un ecosistema AI sempre meno dipendente da Nvidia.