Gli acceleratori AI incontrano la rete dei datacenter: offerta, energia e il tetto del 2027

Il 30 settembre il presidente a rotazione di Huawei, Eric Xu, ha dichiarato che la linea Ascend di unità di elaborazione neurale ha superato Nvidia per quota di mercato in Cina. "È piuttosto difficile raccogliere dati sulla quota di mercato di Nvidia in Cina, ma in base ai dati che abbiamo raccolto, Ascend ha superato Nvidia", ha detto in una nota in stile domande e risposte, come riportato da The Register.

Lo stesso giorno, un servizio separato di The Register metteva in luce il problema opposto negli Stati Uniti: la capacità di packaging avanzato non basta per riempire i datacenter sulla carta.

La pipeline statunitense contro il collo di bottiglia del packaging

Secondo un rapporto di Jefferies condiviso con The Register, la costruzione di server farm negli Stati Uniti procede, ma permessi, accesso all'energia e forniture di acceleratori AI incapsulati frenano i progetti. La banca d'investimento cita la società di analisi SynMax, che usa immagini satellitari settimanali per seguire la bonifica dei terreni, le prime strutture e l'avanzamento dei lavori, distinguendo i progetti che procedono davvero da quelli solo annunciati. SynMax stima ora che le installazioni statunitensi passino da circa 11 GW di capacità lorda nel 2025 a 16-18 GW nel 2026, in rialzo rispetto a una previsione precedente di 14-16 GW. Per il 2027 indica il limite pratico superiore intorno ai venti gigawatt scarsi.

Quel tetto non riguarda i wafer avviati alla produzione.

Jefferies individua il vincolo emergente nel packaging avanzato, dove i die degli acceleratori vengono combinati con componenti come la memoria ad alta larghezza di banda tramite connessioni ad alta densità. Anche i chip fabbricati su suolo statunitense potrebbero dover essere spediti all'estero, tipicamente a Taiwan, per il packaging. SynMax stima che la capacità di packaging avanzato esistente sostenga acceleratori con un consumo equivalente a circa 13 GW di potenza lorda. Tenendo conto di CPU, memoria e raffreddamento, si arriva a circa 17,5 GW di potenza totale per i datacenter. Due ulteriori progetti di packaging attesi nel 2027 potrebbero aggiungere altri 6 GW, portando il tetto pratico intorno ai venti gigawatt scarsi, a meno che la capacità non cresca più rapidamente del previsto.

La bonifica dei terreni ha raggiunto un plateau, osserva The Register, e l'attività visibile resta ben al di sotto degli oltre 80 GW implicati da alcune pipeline di progetti annunciati e dai modelli di domanda di chip per il 2028. Un precedente rapporto di Jefferies rilevava che solo metà della capacità statunitense prevista per il 2026 era in costruzione, con lavori non ancora avviati su una quota fino all'80 percento della pipeline 2028. Non è il primo avvertimento: l'anno scorso un rapporto di London Economics International concludeva che se tutti i progetti di bit barn previsti negli Stati Uniti tra il 2025 e il 2030 fossero andati avanti, avrebbero richiesto 9 (il dossier si interrompe qui).

La spinta cinese alla sostituzione

La risposta di Pechino ai controlli sulle esportazioni statunitensi è stata spingere sulle alternative nazionali. The Register osserva che dopo che Washington ha imposto requisiti di licenza sugli acceleratori per la Cina di Nvidia e AMD nell'aprile 2025, il Dipartimento del Commercio ha invertito la rotta quell'estate e in seguito ha raggiunto un'intesa per riservare al governo statunitense una percentuale di alcune vendite di chip destinate alla Cina. Alla fine dello scorso anno, Nvidia è stata autorizzata a vendere per la prima volta componenti della serie H200 a clienti cinesi approvati. Ma il precedente blocco dell'H20 aveva già spinto i funzionari cinesi a fare pressione sugli operatori dei datacenter perché abbandonassero gli acceleratori stranieri.

Durante la call sui risultati del secondo trimestre di Nvidia, i dirigenti hanno detto che le spedizioni di un piccolo volume di acceleratori H200 nella regione equivalgono a meno dell'1 percento dei ricavi del segmento datacenter.

Il discorso di Xu si basa proprio su quell'incertezza: "Anche se i nostri chip possono essere meno avanzati, almeno la loro fornitura è assicurata, così non dovete preoccuparvi della disponibilità dei chip giorno per giorno". Ha aggiunto che per il governo cinese, per l'industria nazionale e per Huawei "la strada da seguire è senza dubbio puntare alla piena autosufficienza sui chip e sull'intera catena del valore dei semiconduttori". Huawei sta attualmente installando un Atlas 950 SuperCluster da 256.000 schede, con un'architettura più recente progettata per scalare fino a un milione di NPU. Xu ha anche ridimensionato le ambizioni internazionali: "Non abbiamo capacità sufficiente per soddisfare la domanda in Cina. Non abbiamo piani per espandere il mercato internazionale in modo completo".

Anche il software si muove nella stessa direzione. Mercoledì la startup cinese di AI DeepSeek ha reso open source una suite di strumenti fondamentali pensati per i chip Ascend di Huawei, secondo il South China Morning Post. DeepSeek, con sede a Hangzhou, ha rilasciato sei moduli software che rispecchiano i suoi precedenti strumenti open source per i chip Nvidia. L'obiettivo, si legge in un post sul suo account ufficiale WeChat, è costruire quello che l'azienda definisce un ecosistema software "indipendente e controllabile" per le GPU. Tra questi c'è una versione di TileLang compatibile con Ascend, un linguaggio di programmazione per kernel ad alte prestazioni; la pagina GitHub del progetto dice che ora supporta ufficialmente gli acceleratori Ascend 950 di Huawei con generazione nativa del codice, pianificazione e sincronizzazione automatiche.

Strumenti di progettazione, rese e lato della domanda

Anche il livello di progettazione viene automatizzato. Il 30 settembre OpenAI e Synopsys hanno annunciato di aver firmato una partnership strategica pluriennale per costruire un modello AI specializzato per la progettazione di chip chiamato GPT-Synopsys, secondo The Decoder. OpenAI concede in licenza gli strumenti EDA di Synopsys, con l'obiettivo di un modello in grado di "ragionare sulla progettazione e la verifica dei chip e di operare direttamente con gli strumenti di Synopsys". Il modello girerà sull'infrastruttura di OpenAI; i dati dei clienti non saranno usati per l'addestramento e saranno conservati cifrati, hanno detto entrambe le aziende. I primi test con clienti dei semiconduttori sono in corso e le due aziende commercializzeranno il prodotto insieme, condividendo i ricavi. Il CEO di Synopsys, Sassine Ghazi, dice che l'AI potrebbe accelerare notevolmente la progettazione; il cofondatore di OpenAI, Greg Brockman, inquadra la partnership come un percorso verso chip migliori e un'AI migliore.

Tom's Hardware, nella sua copertura dell'AI Chip Design Week, riferisce che Cadence, Synopsys e Siemens EDA presentano tutte AI agentiche con rivendicazioni di autonomia diverse. Cadence ha detto il 1 giugno che il suo agente ChipStack ha raggiunto quello che definisce livello 5 di autonomia; Rob Knoth, senior group director of strategy di Cadence, ha detto a Tom's Hardware Premium che la demo era "quello che chiamiamo livello 5 limitato a un dominio", con la maggior parte della tecnologia del super-agente a "livello 4 avanzato". Synopsys ha detto che il suo flusso spec-to-RTL mostrato l'11 marzo ha raggiunto "L4" e ora rivendica L5 per agenti a lungo orizzonte; Siemens ha lanciato il suo agente il 16 marzo con cicli di autoverifica annunciati il 26 luglio. Tom's Hardware nota che tutti i miglioramenti di velocità sono cifre fornite dai venditori o dai clienti, con avvertenze del tipo "fino a" o "valutazione preliminare", e che l'unico valutatore nominato da Synopsys a luglio, AMD, non ha fornito analisi oltre a un endorsement.

Fuori dai tre grandi, Emergence AI ha detto a EE Times al SEMICON India 2026 che sta portando la sua tecnologia di AI neuroformale in implementazioni attive con aziende di semiconduttori fabless, mentre i produttori integrati tra i suoi clienti vogliono estendere il lavoro alla fab. Il cofondatore e presidente esecutivo Satya Nitta ha detto che la domanda supera l'offerta e ogni fab lavora a pieno regime, quindi il modo per alleviare la carenza è ottenere più chip per wafer. "Non puoi fabbricare chip più velocemente, ma quello che puoi fare è sicuramente ottenere più chip per wafer con l'AI", ha detto. Nitta ha descritto agenti che trovano lo stesso schema di guasto nel 30 percento di 1.500 prodotti, in un blocco a oscillatore ad anello, e ne suggeriscono una riprogettazione. È diventato presidente esecutivo e chief scientist circa un mese fa, quando Emergence ha nominato Ian Eslick come CEO.

Sul fronte del confronto hardware, il marketplace di noleggio Flopper.io elenca tariffe in tempo reale per gli acceleratori in questione: un H100 SXM5 80GB a 1,79 dollari l'ora, un H200 SXM a 2,09, un B200 SXM 180GB a 4,09 e un B300 SXM 262GB a 4,99, insieme a sistemi a otto GPU come HGX B200 a 32,72 dollari l'ora e HGX H100 a 14,32. Queste cifre sono quotazioni di marketplace, non prezzi di listino dei venditori, e la disponibilità varia.

Messi insieme, i dati delineano un'industria in cui il vincolo decisivo continua a spostarsi: dai wafer al packaging, dal packaging all'energia e al terreno, dall'offerta statunitense alla sostituzione cinese. Le cifre di SynMax e Jefferies suggeriscono che gli Stati Uniti costruiscono ciò che riescono a incapsulare, e che il divario tra i gigawatt annunciati e quelli effettivamente alimentati non si chiuderà da solo.