Secondo un'analisi forense pubblicata il 12 novembre dal gruppo di ricerca Unemployment Labs, sei modelli di intelligenza artificiale di frontiera rilasciati dai laboratori cinesi dall'aprile 2026 portano impronte digitali corrispondenti alle GPU Blackwell di Nvidia controllate dalle esportazioni. La scoperta offre la prima prova tecnica a livello hardware a sostegno delle accuse secondo cui i principali sviluppatori cinesi di intelligenza artificiale hanno ottenuto l’accesso a chip a cui gli Stati Uniti vietano l’esportazione in Cina.
L'analisi ha esaminato i modelli di DeepSeek, Moonshot AI, MiniMax e Ant Group e ha scoperto che DeepSeek-V4-Flash, DeepSeek-V4-Pro, Kimi K3, Kimi K3.1-Pro, MiniMax-M3 e Ling-3.1-flash di Ant Group corrispondono tutti all'hardware di classe Blackwell, mentre i modelli precedenti delle stesse aziende corrispondono alla precedente generazione Hopper di Nvidia. Per maggiori informazioni su questa storia, consulta la nostra aggiornamenti sull'intelligenza artificiale.
Come i pesi di un modello rivelano il suo hardware
Il metodo è insolito perché si basa interamente sui pesi dei modelli rilasciati pubblicamente piuttosto che su fughe di notizie o resoconti interni. Ogni modello addestrato conserva tracce dei valori iniziali casuali da cui è iniziato e tali modelli di inizializzazione dipendono dalla configurazione hardware utilizzata per crearli. I ricercatori hanno recuperato tracce dei valori iniziali dei modelli e poi hanno cercato configurazioni hardware che li riproducano.
Il rapporto afferma che il team è andato oltre per due modelli: per DeepSeek-V4-Flash e Kimi K3, i ricercatori hanno confermato la corrispondenza sui chip fisici Blackwell. I chip B200 e B300 di classe Blackwell hanno 148 multiprocessori di streaming, mentre le configurazioni GB200 e GB300 utilizzate nei sistemi più grandi ne hanno 152 – ed è quel tipo di dettaglio strutturale che lascia il segno nei dati di inizializzazione trasportati dai modelli.
L'impronta digitale identifica come sono stati creati i pesi di un modello e, osserva il rapporto, supporta, senza dimostrarlo, la deduzione che anche l'hardware Blackwell ha eseguito l'addestramento.
Cosa ha scoperto il report, modello per modello
I risultati tracciano una chiara sequenza temporale attraverso quattro laboratori:
- DeepSeek: i modelli vengono letti come addestrati da Hopper tramite DeepSeek-V3 (dicembre 2024, con il laboratorio che ha rivelato l'uso di chip H800), quindi come Blackwell da DeepSeek-V4-Flash e DeepSeek-V4-Pro nell'aprile 2026 — V4-Flash corrispondente a B200/B300 e V4-Pro corrispondente a GB200/GB300.
- Moonshot AI: impronte digitali di Hopper tramite Kimi K2.5 (gennaio 2026), poi GB200/GB300 di classe Blackwell da Kimi K3 (luglio 2026) in poi, incluso Kimi K3.1-Pro rilasciato questo mese.
- MiniMax: Hopper fino al MiniMax-M2.7 (aprile 2026), poi classe B200/B300 dal MiniMax-M3 (giugno 2026).
- Ant Group: Ling-3.0-flash (agosto 2026) si legge come Hopper, mentre Ling-3.1-flash (ottobre 2026) si legge come Blackwell GB200/GB300.
Un modello si trova a cavallo tra le epoche: Kimi K2.7-Code, pubblicato sei settimane prima del K3, è costruito su pesi dell'era Hopper ma contiene un piccolo componente che corrisponde al profilo B200/B300.
I chip Blackwell richiedono una licenza statunitense per l'esportazione in Cina e il rapporto afferma che non ne è stata segnalata alcuna. Funzionari statunitensi e resoconti della stampa avevano precedentemente affermato che DeepSeek e Moonshot AI utilizzavano hardware Blackwell, ma senza pubblicare prove tecniche. Questa analisi è la prima a fondare tali accuse sui pesi pubblicati dai modelli.
Cosa stabilisce e cosa non stabilisce
La relazione è attenta alla portata. I risultati forniscono prove tecniche dell’accesso ad hardware informatico avanzato, ma non stabiliscono dove fossero posizionati i chip, come sia stato ottenuto l’accesso o se siano stati violati i controlli sulle esportazioni. I ricercatori hanno considerato anche delle alternative: l'hardware AMD appositamente configurato, che è anch'esso limitato all'esportazione in Cina, è l'unica alternativa che hanno identificato e l'hanno escluso per DeepSeek-V4-Flash mentre lo considerano molto improbabile per gli altri cinque modelli.
I ricercatori riconoscono i limiti del loro metodo: un’impronta digitale di Hopper non può distinguere un H800 da un H100 SXM o un H200, e le identificazioni dell’H800 per i modelli più vecchi provengono da rivelazioni di laboratorio piuttosto che dal metodo forense stesso.
Perché è importante per la politica di esportazione
Il momento è delicato. L'attività di Nvidia in Cina è stata in continuo cambiamento durante tutto l'anno, con le spedizioni di H200 che sono riprese ai clienti cinesi con restrizioni allentate, anche se Washington esamina attentamente l'applicazione e il Dipartimento del Commercio si trova ad affrontare critiche sulla diversione dei chip. Se l’hardware di classe Blackwell ha raggiunto i laboratori cinesi su larga scala almeno da aprile, il divario tra la politica e la pratica delle esportazioni diventa una questione centrale per il prossimo ciclo di dibattito politico.
La scoperta ha anche un aspetto di verifica per lo stesso settore dell’intelligenza artificiale. I pesi dei modelli sono stati generalmente esaminati per valutazioni di sicurezza e affermazioni di benchmark; utilizzarli come prova forense dell’infrastruttura di formazione è una nuova aggiunta al kit di strumenti e non dipende dalla cooperazione dei laboratori coinvolti.
Per Nvidia, il rapporto arriva in un periodo già turbolento in cui il consiglio di amministrazione dell'azienda è stato consumato da una crisi di governance non correlata. Per i laboratori cinesi citati, nessuno dei quali è accusato di illeciti al di là di quanto supportato dalle impronte digitali, l’analisi probabilmente solleverà domande sulle loro catene di fornitura informatica che le loro comunicazioni pubbliche non hanno finora affrontato.
Il rapporto completo, comprese le storie dei laboratori, l'elenco completo dei modelli e le relative fonti, è disponibile presso Unemployment Labs. Il lavoro ha attirato una notevole attenzione su Hacker News, dove ha raggiunto 277 punti entro poche ore dalla pubblicazione.
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