Le restrizioni commerciali degli Stati Uniti hanno creato ostacoli significativi per le aziende cinesi, limitando il loro accesso all'hardware avanzato per l'intelligenza artificiale necessario per rimanere competitivi a livello globale.
Le GPU H20 di Nvidia, versioni ridotte della potente H100, sono state sviluppate per soddisfare i requisiti di controllo delle esportazioni, ma hanno comunque un prezzo elevato di circa 10.000 dollari per unità.
Anche a questo prezzo, la disponibilità di queste GPU è limitata, il che aggrava le difficoltà delle aziende cinesi. Questa carenza ha alimentato un fiorente mercato nero per i chip di fascia alta di Nvidia, come l'H100 e l'A100, dove i prezzi continuano a salire a causa della domanda schiacciante. Tuttavia, le aziende globali, in particolare ByteDance - la società madre di TikTok, già sottoposta a intensi controlli negli Stati Uniti - non possono permettersi i rischi legali e di reputazione associati al coinvolgimento in tali mercati illeciti.
Due chip AI
ByteDance ha effettuato notevoli investimenti nell'IA, spendendo oltre 2 miliardi di dollari per le GPU H20 di Nvidia nel 2024, e ora, secondo The Information, l'azienda sta cercando di sviluppare le proprie GPU per l'IA per ridurre la dipendenza da Nvidia.
Il rapporto aggiunge che questi chip includeranno uno progettato per l'addestramento dell'IA e un altro per l'inferenza dell'IA, ed entrambi saranno prodotti utilizzando il processo avanzato N4/N5 di TSMC, la stessa tecnologia utilizzata per le GPU Blackwell di Nvidia.
Broadcom, nota per i suoi progetti di chip per l'intelligenza artificiale per Google, sarà a capo dello sviluppo di queste GPU, che dovrebbero entrare in produzione di massa entro il 2026. Sebbene diverse aziende cinesi abbiano sviluppato GPU AI proprie per ridurre la dipendenza da Nvidia, la maggior parte dipende ancora dall'hardware di Nvidia per le attività più impegnative.
Il passaggio non sarà certamente privo di sfide. Come osserva Tom's Hardware, "l'azienda si affida ora a CUDA e allo stack software di supporto di Nvidia per l'addestramento dell'IA. Una volta che avrà scelto le sue GPU AI, dovrà sviluppare la sua piattaforma software e assicurarsi che lo stack software sia pienamente compatibile con l'hardware".
