🤖⚔️ Attacco al monopolio di Nvidia ⚡💻 Perché il prodigio dell’IA DeepSeek ora costruisce i suoi chip

Le sanzioni statunitensi si ritorcono contro di loro: come DeepSeek sta sconvolgendo l’ordine tecnologico globale

Più economico, più intelligente, indipendente? Ecco cosa si cela dietro il rivoluzionario piano di DeepSeek per i chip

La startup cinese di intelligenza artificiale DeepSeek ha già scosso il mondo della tecnologia globale con i suoi modelli software estremamente efficienti e incredibilmente convenienti. Ora arriva il passo successivo, logico ed esplosivo: secondo indiscrezioni, l’azienda starebbe lavorando in segreto a un proprio chip per l’IA. Quello che inizialmente potrebbe sembrare un semplice dettaglio tecnico per appassionati di hardware è, in realtà, un vero e proprio terremoto geopolitico ed economico. Spinta dai controlli sulle esportazioni statunitensi e dalla ricerca del massimo controllo dei costi nel mercato di massa dell’inferenza IA, DeepSeek si sta progressivamente svincolando da giganti come Nvidia. Forte di finanziamenti record nell’ordine dei miliardi e del sostegno governativo, il laboratorio di punta cinese si sta preparando a un cambio di paradigma. Questa mossa potrebbe non solo minacciare il dominio di Nvidia, ma anche alterare radicalmente l’intero settore globale dei semiconduttori e gli equilibri di potere nella corsa all’intelligenza artificiale. Un’analisi di un capolavoro strategico.

DeepSeek sviluppa il proprio chip per l’intelligenza artificiale: quando il software non basta più, il laboratorio di punta cinese per l’IA punta alla sovranità hardware

Dal modello alla macchina: cosa ha rivelato Reuters

Il 7 luglio 2026, Reuters, citando tre fonti a conoscenza dei fatti, ha riportato che la startup cinese di intelligenza artificiale DeepSeek stava lavorando a un proprio chip per l’IA. Questa notizia, inizialmente apparsa come una nota a margine nel panorama tecnologico globale, si rivela a un esame più attento come una mossa strategica con profonde implicazioni economiche, geopolitiche e industriali. Il chip è destinato principalmente a compiti di inferenza, ovvero a calcoli in cui un modello pre-addestrato genera risposte alle query dell’utente, e non all’addestramento di nuovi modelli. Quella che potrebbe sembrare una specifica tecnica, è in realtà una precisa decisione economica: l’inferenza rappresenta il mercato di massa dell’industria dell’IA, la fase in cui la scalabilità si traduce in costi tangibili.

Secondo diverse fonti, lo sviluppo del progetto è ancora nelle fasi iniziali. DeepSeek ha contattato partner esterni e avviato colloqui con aziende di progettazione di chip, produttori di semiconduttori e produttori di memorie. Particolarmente significativo è il fatto che negli ultimi mesi l’azienda abbia assunto selettivamente ingegneri progettisti di chip, senza pubblicare annunci di lavoro sulle piattaforme più comuni, ma esclusivamente attraverso canali discreti. Questa segretezza operativa suggerisce una strategia che privilegia la sorpresa strategica rispetto alla trasparenza e mira a non dare ai concorrenti il ​​tempo di reagire.

Secondo una fonte, il progetto relativo al chip è iniziato circa un anno fa. Ciò coincide precisamente con il periodo in cui DeepSeek ha attirato l’attenzione internazionale con il suo modello V3, mentre allo stesso tempo la sua crescente dipendenza dai chip Nvidia è diventata un rischio politico e operativo. Sebbene DeepSeek enfatizzi sempre più l’hardware Huawei nelle sue comunicazioni pubbliche, sono emerse prove concrete che l’azienda abbia utilizzato anche i chip Blackwell di Nvidia per i suoi modelli più recenti, chip la cui esportazione in Cina è ufficialmente vietata.

Anatomia di una startup di intelligenza artificiale: chi c’è dietro DeepSeek?

Per valutare appieno l’importanza di questo progetto nel settore dei chip, è necessario comprendere le origini di DeepSeek. L’azienda non è una startup qualunque nata in un garage. Si tratta dell’ambizioso progetto collaterale di un hedge fund quantitativo. Il fondatore Liang Wenfeng, nato negli anni ’80 nella provincia cinese meridionale del Guangdong e laureato all’Università di Zhejiang, ha co-fondato il fondo quantitativo High-Flyer nel 2015. High-Flyer utilizzava la matematica e l’intelligenza artificiale per il trading algoritmico di azioni e a un certo punto ha raggiunto i 14 miliardi di dollari di asset in gestione.

Nel 2021, ancor prima che le restrizioni all’esportazione statunitensi si inasprissero, Liang iniziò ad acquistare sistematicamente GPU Nvidia. Un socio in affari lo descrisse all’epoca come un fanatico della tecnologia che parlava di un cluster di 10.000 chip per lo sviluppo di modelli e che nessuno prendeva sul serio. In realtà, entro il 2022, High-Flyer aveva accumulato circa 10.000 chip A100, una risorsa che, a posteriori, appare come un colpo di genio strategico. Nel maggio 2023, Liang fondò poi DeepSeek come spin-off di High-Flyer, con l’obiettivo dichiarato non di massimizzare il profitto, ma di essere all’avanguardia nel progresso globale dell’intelligenza artificiale. In un’intervista ampiamente citata, Liang espresse il suo credo: né subire perdite né generare profitti eccessivi, ma far progredire l’intero ecosistema.

Nel febbraio 2025, Liang Xi Jinping incontrò personalmente DeepSeek durante un incontro con imprenditori del settore tecnologico a Pechino. DeepSeek non era più un progetto di ricerca privato, ma era diventato un simbolo nazionale di affermazione tecnologica. Questo status simbolico ha conseguenze pratiche: l’accesso alle risorse statali, la protezione dagli ostacoli normativi e il supporto implicito nell’approvvigionamento di hardware raro sono privilegi concessi solo a poche aziende tecnologiche cinesi.

Il modello di business dell’outsider: l’efficienza come critica del sistema

Prima di poter valutare economicamente le ambizioni di DeepSeek nel settore dei chip, è fondamentale comprenderne il modello di business sottostante. DeepSeek ha sfidato metodicamente le regole del settore dell’IA, dimostrando che le massime prestazioni non richiedono costi di addestramento astronomici. Quando, nel dicembre 2024, l’azienda ha rivelato che l’addestramento del suo modello R1 era costato solo circa 5,6 milioni di dollari – rispetto alle centinaia di milioni di dollari necessari per GPT-4 di OpenAI – ha scosso i mercati azionari globali. Il titolo Nvidia ha perso quasi il 17% del suo valore in un solo giorno di contrattazioni, bruciando 589 miliardi di dollari di capitalizzazione di mercato: il più grande calo giornaliero nella storia del mercato azionario.

La base tecnologica di questa efficienza risiede nell’architettura dei modelli DeepSeek: utilizzano una struttura Mixture of Experts (MoE), in cui non tutti i parametri di un modello vengono attivati ​​per ogni query, ma solo un sottoinsieme rilevante. Ciò riduce drasticamente lo sforzo computazionale per ogni operazione di inferenza. Inoltre, sono presenti ulteriori innovazioni algoritmiche come Multi-Head Latent Attention (MLA), che riduce significativamente i requisiti di memoria durante l’elaborazione di contesti lunghi. DeepSeek ha quindi dimostrato che la creatività algoritmica può compensare in parte il deficit hardware, una scoperta che mette in discussione l’efficacia dell’intera strategia occidentale di esportazione di chip.

Le conseguenze per l’economia aziendale sono notevoli: DeepSeek offre i suoi servizi a prezzi che sono inferiori fino al 90% rispetto ai concorrenti occidentali. Sebbene il modello sia disponibile come open source, questa struttura di prezzi consente una penetrazione aggressiva del mercato, basata non sul classico modello di venture capital “crescita prima della redditività”, bensì su costi operativi strutturalmente inferiori. Questa è precisamente la chiave per comprendere il progetto del chip: chi controlla il proprio hardware controlla la leva di costo più importante nella catena del valore dell’IA.

L’ombra di Nvidia e Huawei: perché DeepSeek vuole rompere la dipendenza

L’attuale situazione di DeepSeek in termini di chip è il risultato di una straordinaria combinazione di pressioni geopolitiche, compromessi tecnologici e autosufficienza strategica. L’azienda si è a lungo affidata all’hardware di Nvidia, il cui ecosistema software CUDA è ancora considerato il più potente e intuitivo al mondo per gli sviluppatori. Le autorità cinesi e un funzionario del governo statunitense hanno confermato che il modello V4 di DeepSeek è stato addestrato sui chip Blackwell di Nvidia, attualmente i più potenti dell’azienda, nonostante la loro esportazione in Cina sia ufficialmente vietata. L’infrastruttura in questione si troverebbe in un data center nella Mongolia Interna.

Questa dipendenza da hardware proibito o quantomeno legalmente discutibile non rappresenta una base sostenibile per un’azienda che aspira a definire l’infrastruttura nazionale cinese per l’intelligenza artificiale. Huawei offre un’alternativa con la sua famiglia di chip Ascend, ma il divario prestazionale è significativo: i test di DeepSeek dimostrano che l’Ascend 910C raggiunge solo il 60% delle prestazioni di inferenza dell’H100 di Nvidia. Per le attività di training, il divario è ancora maggiore. Huawei produce i suoi chip utilizzando il processo a 7 nanometri di SMIC, una tecnologia che corrisponde allo stato dell’arte di TSMC del 2019/2020, non a quello attuale. La ragione di ciò è strutturale: ad oggi, la Cina non ha ricevuto una singola macchina per la litografia EUV da ASML, il monopolista olandese per la produzione di strati di semiconduttori ad altissima risoluzione.

Un punto di svolta rivelatore si verificò nel febbraio 2026: Reuters riportò che DeepSeek non aveva concesso ai produttori di chip statunitensi, tra cui Nvidia, l’accesso anticipato al suo nuovo modello di punta, il V4, nonostante questa fosse una prassi standard del settore. Huawei, invece, ottenne l’accesso anticipato esclusivo per ottimizzare il proprio software per l’esecuzione del modello. Nell’aprile 2026, DeepSeek rilasciò quindi il modello V4, che per la prima volta integrava sia le GPU di Nvidia che le NPU Ascend di Huawei all’interno di un framework di validazione hardware condiviso. Huawei confermò che i suoi chip Ascend 950 avevano contribuito allo sviluppo del V4.

Un’analisi della società di ricerca di Wall Street SemiAnalysis ha rivelato una connessione ancora più fondamentale: DeepSeek V4 e Huawei Ascend 950DT sono stati co-progettati, ovvero sviluppati congiuntamente fin dall’inizio, anziché essere un modello adattato in seguito all’hardware Huawei. L’architettura del 950DT, con la sua memoria HiZQ 2.0 (capacità di 144 GB, larghezza di banda di 4 TB/s) e unità di esecuzione specializzate, è stata progettata fin dall’inizio per sfruttare i modelli di inferenza di DeepSeek. La reazione del mercato all’annuncio del V4 è stata chiara: il titolo SMIC è salito del 10% il giorno dell’annuncio, mentre le azioni di altri produttori cinesi a contratto con sede a Hong Kong hanno registrato aumenti tra il 9 e il 15%.

L’economia del proprio chip: tra razionalità strategica e rischio tecnologico

Perché DeepSeek sta sviluppando un proprio chip proprio ora, quando la collaborazione con Huawei è già a buon punto? La risposta risiede nell’intersezione tra economia aziendale, autonomia strategica e un’attenta analisi dei rischi.

Innanzitutto: struttura dei costi e ottimizzazione dei margini. Nel settore dell’IA, l’inferenza non è la parte più appariscente, ma è quella che genera i maggiori profitti. Ogni query di un utente a un modello DeepSeek genera costi computazionali che dipendono dall’hardware utilizzato. Chi si affida a chip acquistati, siano essi Nvidia o Huawei, paga anche il margine del fornitore di hardware. Un chip di inferenza proprietario, ottimizzato per le caratteristiche specifiche dei modelli DeepSeek (architettura MoE, meccanismo MLA, finestre di contesto lunghe fino a un milione di token), potrebbe ridurre significativamente i costi di inferenza per token e quindi difendere in modo sostenibile il vantaggio di costo strutturale che è alla base della posizione di mercato di DeepSeek.

In secondo luogo: rischi legati alla sicurezza della catena di approvvigionamento e al controllo delle esportazioni. La dipendenza dall’hardware Nvidia è estremamente rischiosa, date le crescenti restrizioni alle esportazioni imposte dagli Stati Uniti. Sebbene l’amministrazione Trump avesse temporaneamente autorizzato l’esportazione dei chip H200 di Nvidia in Cina, a luglio 2026 nessun dispositivo H200 aveva ancora raggiunto un acquirente cinese, bloccato dalle continue controversie diplomatiche sui termini commerciali. Gli analisti di Goldman Sachs prevedono che il passaggio delle aziende cinesi alla produzione di chip nazionali accelererà significativamente tra il 2026 e il 2028. Chi raggiungerà l’indipendenza in tempi brevi tutelerà la propria capacità operativa dalle incertezze politiche.

Terzo: posizionamento sul mercato e controllo dell’ecosistema. Un chip proprietario crea l’opportunità di stabilire un ecosistema software proprietario che vincola altri sviluppatori alla piattaforma DeepSeek. Secondo la valutazione unanime dell’industria cinese dei semiconduttori, l’ecosistema CUDA di Nvidia rappresenta la barriera competitiva decisiva per le alternative nazionali: Moore Threads ha descritto l’ecosistema di Nvidia nel suo prospetto per l’IPO del dicembre 2025 come “difficile da superare”. Un’altra strategia potrebbe essere quella di integrare lo stack software direttamente nell’ecosistema del modello, esattamente ciò che DeepSeek sta tentando di fare attraverso il suo sviluppo congiunto con Huawei e ora con il suo progetto di chip proprietario.

Quarto: contesto politico e sostegno statale. Il 15° Piano quinquennale cinese (2026-2030) menziona l’intelligenza artificiale 52 volte, rispetto alle 11 menzioni del piano precedente. Il piano mira a raggiungere un tasso di adozione dell’IA del 90% nell’industria cinese entro il 2030, affidandosi esclusivamente a fornitori nazionali. Il Fondo nazionale per gli investimenti nell’IA ha investito direttamente in DeepSeek, in qualità di unico investitore con diritto di voto e senza vincoli di blocco. Il progetto di chip di DeepSeek è quindi implicitamente sostenuto dallo Stato e si inserisce in una strategia nazionale di affermazione tecnologica.

Il quadro di finanziamento: 7,4 miliardi di dollari per la fase successiva

Il quadro economico per le ambizioni di DeepSeek nel settore dei chip è stato definito dall’ultimo round di finanziamento. Nel giugno 2026, l’azienda ha chiuso il suo primo round di finanziamento esterno, raccogliendo oltre 50 miliardi di yuan – circa 7,4 miliardi di dollari – con una valutazione compresa tra 50 e 59 miliardi di dollari. Si tratta del più grande investimento in intelligenza artificiale in Cina fino ad oggi.

La struttura del round di finanziamento è al tempo stesso insolita e rivelatrice. Liang Wenfeng in persona ha contribuito con 20 miliardi di yuan, circa il 40% del totale, assicurandosi così il controllo della società. Gli investitori devono depositare il loro capitale in una società in accomandita semplice gestita da Liang, e non direttamente in DeepSeek. Sono soggetti a un periodo di blocco di cinque anni e non hanno diritto di voto. Si prevede che Tencent investirà circa 10 miliardi di yuan e CATL, il più grande produttore di batterie al mondo, circa 5 miliardi di yuan. Tra gli altri investitori figurano NetEase, JD.com, IDG Capital e Monolith Management, e si prevede che il numero totale di investitori rimarrà inferiore a dieci.

Questa struttura di finanziamento invia un segnale chiaro. Un fondatore che finanzia personalmente il 40% di un round di finanziamento da un miliardo di dollari non sta massimizzando il proprio guadagno in uscita, bensì sta garantendo l’indipendenza operativa di un progetto a lungo termine. Il coinvolgimento di CATL è particolarmente significativo: un produttore di batterie che investe in un’azienda di intelligenza artificiale segnala l’aspettativa che le infrastrutture per l’IA e i sistemi energetici saranno indissolubilmente legati in futuro. L’approccio cinese, che concepisce l’intelligenza artificiale come un’infrastruttura nazionale e non come un prodotto di consumo, è evidente in questa struttura di capitale.