Il laboratorio cinese di intelligenza artificiale DeepSeek ha collaborato con Huawei per rilasciare una suite di strumenti di programmazione open source per i chip AI Ascend di Huawei, una mossa che mira direttamente all'ecosistema software che ha sostenuto il dominio di Nvidia nel calcolo dell'intelligenza artificiale.

L'annuncio è stato dato sul canale WeChat ufficiale di DeepSeek e confermato da Reuters, Bloomberg e The New York Times. Secondo The Decoder, la versione include librerie per il calcolo e per lo spostamento dei dati tra chip, e tutto è open source. DeepSeek ha affermato che Huawei "ha supportato pienamente" il lavoro.

Per i lettori che seguono le ultime notizie sull'intelligenza artificiale provenienti dall'industria cinese dei chip, questa è una delle versioni software più importanti dell'anno: è il segno più chiaro finora che il principale laboratorio cinese di intelligenza artificiale sta costruendo il suo stack attorno al silicio domestico piuttosto che alle GPU Nvidia.

Cosa ha effettivamente rilasciato DeepSeek

Al centro del rilascio c’è TileLang, un linguaggio di programmazione open source per chip AI originariamente sviluppato da ricercatori dell’Università di Pechino. DeepSeek utilizza il linguaggio internamente da circa un anno, secondo The Decoder, e lo ha testato prima su chip Nvidia più vecchi prima di portarlo sull'hardware Huawei.

La tesi di DeepSeek è che chiunque cerchi di costruire un ecosistema software indipendente per i chip AI ha bisogno di un linguaggio universale che sia facile da programmare pur estraendo le massime prestazioni dall'hardware. Dal punto di vista dell'azienda, TileLang offre un modello di programmazione più semplice rispetto a CUDA, la piattaforma proprietaria di Nvidia che è stata lo standard de facto per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale per quasi due decenni.

Il New York Times riporta che TileLang è ora lo strumento principale nel lavoro di DeepSeek verso l'intelligenza artificiale generale: un notevole sostegno, dato che i modelli di DeepSeek sono addestrati e serviti su scala di frontiera.

Oltre il linguaggio stesso

Oltre a TileLang, DeepSeek ha distribuito librerie open source che coprono il calcolo e il movimento dei dati tra chip, i due carichi di lavoro che dominano l’addestramento e l’inferenza dell’IA su larga scala. La società ha inoltre affermato di aver ottimizzato congiuntamente un “supernodo” con Huawei, un cluster di 128 chip Ascend 950 progettati per funzionare come un unico sistema.

Perché questo è rivolto direttamente a Nvidia

Il vantaggio di Nvidia non è mai stato solo il design dei chip. Il vero fossato dell'azienda è CUDA e l'ecosistema che lo circonda: circa quattro milioni di sviluppatori in tutto il mondo costruiscono con CUDA, e quella base installata è qualcosa che rivali come AMD hanno faticato a superare anche quando il loro hardware sembrava competitivo sulla carta, osserva The Decoder.

Questo è ciò che rende il rilascio di DeepSeek-Huawei diverso dai precedenti annunci di chip cinesi. Invece di limitarsi a costruire hardware più veloce, l’industria cinese dell’intelligenza artificiale sta ora cercando di replicare il livello software che vincola gli sviluppatori.

Il New York Times riporta che i produttori di modelli cinesi come Z.ai e Moonshot AI si sono finora mossi più velocemente dei produttori di chip del paese, il che significa che i migliori modelli cinesi dipendevano ancora in gran parte da computer stranieri. Huawei vuole colmare questo divario. Due settimane prima dell'annuncio di DeepSeek, Huawei ha presentato una nuova generazione di processori AI e sistemi di supernodi e ha affermato che sarebbero stati ampiamente utilizzati per l'addestramento dei modelli il prossimo anno.

Il contesto del controllo delle esportazioni

La partnership non può essere separata dai controlli sulle esportazioni statunitensi, che hanno progressivamente tagliato fuori le aziende cinesi dalle GPU più avanzate di Nvidia. Il presidente di turno di Huawei, Eric Xu, ha affermato che la società non può accettare un futuro che dipenda dalla disponibilità di altri a vendere chip alla Cina, secondo The Decoder. La mossa di DeepSeek di pubblicare apertamente il suo software di chip rende anche più difficile per ogni singolo fornitore, cinese o americano, controllare il livello da cui tutti dipendono.

Il fossato del CUDA si sta davvero rompendo?

Un contesto interessante viene dalla società di ricerca SemiAnalysis, che ha recentemente testato Jalapeño, il chip di inferenza interno di OpenAI, e ha concluso che il fossato CUDA è "potenzialmente morto" - notando che OpenAI fa funzionare i nuovi modelli sul proprio hardware in modo notevolmente rapido e che Jalapeño batte Blackwell di Nvidia in termini di prestazioni per watt nella maggior parte degli scenari testati, come riporta The Decoder.

Ma gli analisti hanno aggiunto importanti avvertenze. Hanno testato solo scenari relativamente facili da ottimizzare con circa 8.000 token di input e 1.000 token di output, e non hanno ancora eseguito AgentX, un benchmark che misura il modo in cui gli agenti AI gestiscono attività multistep, esattamente dove SemiAnalysis ha trovato Nvidia molto avanti fino ad agosto.

Cosa significa per il settore

La lettura realistica non è che il CUDA crolli da un giorno all’altro. Quattro milioni di sviluppatori, due decenni di librerie e innumerevoli implementazioni di produzione non vengono migrati rapidamente. Ma la combinazione del software di DeepSeek, dei nuovi chip di Huawei e degli sforzi di silicio personalizzati come quelli di OpenAI suggerisce che il blocco del software che ha reso Nvidia l'impostazione predefinita viene rimosso da più direzioni contemporaneamente.

Per la Cina, il vantaggio è strategico: uno stack software alternativo, valido e aperto, rende i chip nazionali utilizzabili su larga scala, riducendo l’effetto leva della politica di esportazione degli Stati Uniti. Per tutti gli altri, un ecosistema TileLang open source potrebbe eventualmente ridurre i costi di targeting di hardware non Nvidia in qualsiasi parte del mondo.

DeepSeek e Huawei non hanno rivelato benchmark prestazionali confrontando il nuovo stack con CUDA su hardware equivalente, quindi le affermazioni concrete su velocità ed efficienza rimangono non dimostrate. Ciò che è chiaro è la direzione: il laboratorio di intelligenza artificiale più seguito in Cina non tratta più il software di Nvidia come una dipendenza inevitabile.

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