DeepSeek si è fatta un nome con modelli capaci di tenere il passo con i laboratori occidentali a una frazione del costo. Ora l’azienda di Hangzhou punta allo strato sottostante: sta progettando un proprio chip per l’IA, hanno riferito a Reuters tre persone a conoscenza della questione, con l’obiettivo di ridurre la dipendenza sia da Nvidia sia da Huawei.

Il chip

Il chip segnalato è destinato all’inferenza — la fase in cui un modello addestrato risponde alle richieste degli utenti — e non all’addestramento. Sarà fabbricato da SMIC, la più grande fonderia cinese, con un processo a 7 nanometri. La scelta è deliberata: l’inferenza dovrebbe ora generare circa il 70% della domanda di calcolo per l’IA, ed è il segmento in cui un chip progettato ad hoc rende di più e in cui il silicio cinese soggetto a limiti all’export è già il più vicino alla competitività.

La stretta dei controlli all’export

SMIC è stata esclusa dagli strumenti più avanzati per la produzione di chip dai controlli all’export imposti da Stati Uniti e Paesi Bassi, e secondo quanto ampiamente riportato resta bloccata su un nodo a 7 nm, diverse generazioni indietro rispetto alla TSMC di Taiwan. DeepSeek, dal canto suo, si scontra con limiti all’acquisto degli acceleratori di punta di Nvidia e guarda con prudenza a fare affidamento sulla linea Ascend di Huawei. Un chip per l’inferenza sviluppato in casa è una copertura contro entrambe queste restrizioni.

Uno sviluppo portato avanti nel silenzio

Il lavoro è iniziato circa un anno fa, secondo una fonte. DeepSeek ha aumentato discretamente negli ultimi mesi le assunzioni di ingegneri per la progettazione di chip, senza annunci di lavoro pubblici, e sta avendo colloqui con partner esterni per la fonderia e la memoria. L’azienda non ha confermato il progetto, che si trova ancora nelle fasi iniziali.

La posta in gioco

Se avrà successo, DeepSeek diventerebbe il primo laboratorio cinese di modelli di frontiera a possedere il proprio silicio per l’inferenza — una minaccia per la residua attività di Nvidia in Cina e per la proposta di Huawei come alternativa domestica predefinita. Si inserisce anche in una tendenza più ampia: dopo le TPU di Google, Trainium di Amazon e la spinta di OpenAI verso il silicio personalizzato, chi sviluppa i modelli vuole sempre più controllare i chip su cui i propri modelli girano. I limiti sono reali, però: un processo a 7 nm limita le prestazioni per watt, e i rendimenti di un primo progetto sono raramente indulgenti.