La notizia che Alibaba abbia superato i sei miliardi di chip basati sull’architettura XuanTie spediti nel mondo segna un passaggio significativo nella strategia cinese dei semiconduttori. Il dato, annunciato lunedì 19 ottobre da Meng Jianyi, chief scientist della Damo Academy, durante il RISC-V Summit China di Shenzhen, racconta la crescita di un’alternativa tecnologica che Pechino considera sempre più importante per ridurre la dipendenza dalle piattaforme straniere. Il risultato, tuttavia, va interpretato con precisione: riguarda i chip basati sull’architettura XuanTie spediti nel tempo, non sei miliardi di processori destinati esclusivamente all’intelligenza artificiale né una produzione interamente riconducibile ai sistemi di calcolo avanzato.
Il punto strategico è proprio questo. Nella competizione globale sui semiconduttori, l’attenzione si concentra spesso sulle GPU di Nvidia e sulle restrizioni statunitensi all’esportazione di acceleratori avanzati verso la Cina. Eppure, una parte rilevante della trasformazione industriale si gioca a un livello meno appariscente: quello delle architetture dei processori, delle istruzioni che possono eseguire e dell’ecosistema software necessario per sfruttarle. Alibaba sta investendo su RISC-V perché questa tecnologia consente di progettare CPU senza dipendere da una licenza proprietaria sull’architettura paragonabile a quelle associate a Arm. Non significa che ogni componente del processore diventi gratuito o che scompaiano le dipendenze tecnologiche esterne, ma offre ai progettisti una libertà maggiore nel definire le proprie soluzioni.
RISC-V, acronimo di Reduced Instruction Set Computer, quinta versione, è uno standard aperto per l’architettura del set di istruzioni, sviluppato inizialmente presso l’Università della California a Berkeley e oggi governato dalla fondazione internazionale RISC-V International. La distinzione è essenziale: non si tratta di un singolo chip pronto all’uso, bensì di una specifica sulla quale aziende e ricercatori possono costruire implementazioni differenti. Intel x86 e Arm rappresentano ecosistemi consolidati, sostenuti da decenni di investimenti, strumenti di sviluppo e compatibilità software; RISC-V propone un modello più aperto, nel quale la possibilità di personalizzare l’architettura può diventare un vantaggio competitivo. L’apertura dello standard, però, non elimina la complessità della progettazione fisica, della verifica dei circuiti o dell’ottimizzazione dei compilatori.
La previsione di Omdia rafforza la prospettiva industriale. Nel maggio 2024, la società di ricerca stimava che le spedizioni annuali di processori RISC-V sarebbero cresciute di quasi il 50% all’anno fino al 2030, raggiungendo 17 miliardi di unità nell’ultimo anno della previsione, con una quota vicina a un quarto del mercato mondiale. Il tasso di crescita citato da Meng, pari a quasi il 30%, non coincide con quella stima precedente. È quindi opportuno non presentare i due valori come se provenissero dalla stessa previsione o dallo stesso aggiornamento metodologico. Il dato più rilevante resta la direzione: RISC-V sta uscendo dalla nicchia dei microcontrollori e si sta affermando in applicazioni industriali, automotive e sistemi che richiedono capacità di calcolo più elevate.
Per Alibaba, il traguardo dei sei miliardi acquista valore soprattutto se letto insieme al processore XuanTie C950, presentato nel corso del 2026 come soluzione di fascia alta per carichi di lavoro legati all’intelligenza artificiale e al calcolo ad alte prestazioni. Secondo quanto dichiarato dall’azienda, il C950 offre prestazioni superiori di oltre tre volte rispetto al predecessore C920. Si tratta di un’affermazione del produttore, che andrebbe valutata attraverso benchmark indipendenti prima di tradurla in un confronto generale con le CPU concorrenti. La direzione tecnologica è comunque chiara: Alibaba vuole dimostrare che RISC-V può sostenere applicazioni più esigenti di quelle tradizionalmente associate alla sua diffusione, senza limitarsi ai dispositivi embedded e all’Internet of Things.
La questione diventa ancora più interessante quando si passa dall’hardware all’esecuzione dei modelli linguistici di grandi dimensioni. Meng Jianyi ha individuato nel co-design il problema centrale: la potenza di calcolo di un processore, considerata isolatamente, dice poco sull’efficienza di un sistema AI. Un modello deve trasferire dati tra memoria e unità di elaborazione, eseguire operazioni matematiche e sfruttare software capace di tradurre le caratteristiche dell’architettura in prestazioni effettive. Se uno di questi passaggi diventa un collo di bottiglia, l’aumento della capacità teorica della CPU produce benefici inferiori alle attese. La quantizzazione, che riduce la precisione numerica utilizzata dai modelli per diminuire il costo computazionale e la memoria necessaria, può contribuire a migliorare l’efficienza, ma richiede un’attenta valutazione del compromesso tra velocità e accuratezza.
È qui che la competizione si sposta su un terreno più difficile da conquistare. Progettare una CPU compatibile con RISC-V non equivale a costruire un sistema competitivo con le piattaforme che dominano il mercato dell’intelligenza artificiale. Nvidia dispone di un ecosistema software consolidato, mentre le soluzioni concorrenti devono dimostrare di poter offrire prestazioni affidabili con costi di sviluppo e gestione sostenibili. Alibaba deve quindi lavorare sull’interazione tra processore, memoria, compilatori e framework, affinché le applicazioni possano sfruttare davvero le caratteristiche del C950. Il risultato non dipenderà soltanto dai benchmark di laboratorio, ma dalla facilità con cui gli sviluppatori potranno portare i propri modelli in produzione.
L’espansione verso il settore automobilistico conferma che la strategia XuanTie non riguarda esclusivamente i data center. Il 19 ottobre, durante il RISC-V Summit China di Shenzhen, la Damo Academy ha presentato anche E908A, una proprietà intellettuale per processori destinati ad applicazioni automobilistiche, con supporto ai requisiti di sicurezza funzionale ASIL-B e ASIL-D. Si tratta di livelli previsti dallo standard ISO 26262, utilizzato per valutare i rischi associati ai sistemi elettrici ed elettronici dei veicoli. La loro menzione non significa che qualsiasi automobile dotata di un processore compatibile sia automaticamente certificata: la conformità riguarda l’implementazione concreta e il relativo processo di sviluppo. Alibaba ha inoltre indicato una roadmap per il C950A, una futura soluzione automotive che, secondo le previsioni aziendali, potrebbe arrivare entro la fine del 2027.
TechNode
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La scelta del settore automobilistico ha una logica economica precisa. Le automobili moderne integrano un numero crescente di unità elettroniche, mentre i sistemi di assistenza alla guida e le funzioni intelligenti richiedono capacità di calcolo distribuite. Un’architettura aperta può permettere ai produttori di personalizzare i processori in base alle proprie esigenze, riducendo alcuni vincoli legati alle licenze. Tuttavia, l’industria automobilistica impone cicli di validazione lunghi e requisiti di affidabilità particolarmente severi. Il vantaggio economico non si misura quindi soltanto nel prezzo del chip, ma anche nei costi di integrazione, nella disponibilità degli strumenti di sviluppo e nella durata del supporto tecnico.
Sul piano geopolitico, RISC-V offre alla Cina un’opzione concreta per ridurre alcune dipendenze tecnologiche, ma sarebbe sbagliato considerarlo una soluzione completa alle restrizioni statunitensi. L’architettura aperta non garantisce l’accesso alle tecnologie produttive più avanzate, ai macchinari per la fabbricazione dei semiconduttori o agli strumenti elettronici di progettazione necessari per realizzare processori complessi. La distinzione tra progettazione e produzione rimane fondamentale: un’azienda può controllare maggiormente l’architettura della propria CPU e continuare a dipendere da fornitori stranieri per componenti critici della catena industriale.
Anche la domanda di acceleratori Nvidia da parte delle grandi aziende tecnologiche cinesi dimostra che la transizione verso una maggiore autonomia non procede in modo lineare. Reuters ha riferito il 20 ottobre di ordini per oltre 35 miliardi di dollari complessivi di schede Nvidia RTX PRO 5500 da parte di Alibaba, Tencent e ByteDance, soggetti alle restrizioni statunitensi sulle esportazioni. La notizia evidenzia una realtà meno semplice della contrapposizione tra tecnologia americana e tecnologia cinese: le imprese possono sviluppare processori proprietari e architetture aperte, continuando nel frattempo a cercare hardware straniero per soddisfare la domanda immediata di capacità di calcolo.
Il superamento dei sei miliardi di chip XuanTie rappresenta dunque un risultato industriale concreto, ma non certifica ancora la capacità di Alibaba di competere alla pari con i principali protagonisti del calcolo avanzato. Il dato dimostra che l’architettura ha raggiunto una diffusione significativa; la prova più difficile sarà trasferire questa base installata verso applicazioni a maggiore valore aggiunto, nelle quali contano prestazioni misurabili, compatibilità software e costi complessivi di esercizio. Per la Cina, RISC-V può diventare una componente importante della sovranità tecnologica. Per Alibaba, la sfida consiste nel trasformare un successo di diffusione in un vantaggio competitivo nell’intelligenza artificiale. Sono due obiettivi collegati, ma non equivalenti.