Rakesh Kumar è professore e John Bardeen Faculty Scholar presso il Dipartimento di Ingegneria Elettrica e Informatica dell’Università dell’Illinois a Urbana Champaign, con interessi di ricerca e insegnamento nel campo dei chip e dei sistemi informatici. Molte delle sue idee di ricerca sono state riconosciute come tra le più influenti nel campo dei sistemi informatici o sono state commercializzate in sistemi ampiamente utilizzati. Ha fornito consulenza a società produttrici di chip e computer, startup, governi e società di intelligence e consulenza. Ricercatore e docente pluripremiato, scrive spesso di questioni che riguardano l’intersezione tra tecnologia, politica e società e viene spesso invitato a commentare le questioni più importanti del momento relative ai semiconduttori. Il suo libro Reluctant Technophiles è stato uno dei “Migliori libri di saggistica indiani del 2021” secondo GQ. Il suo nuovo libro The Chip Age uscirà nell’estate del 2026.
È trascorsa un’altra settimana e continua l’incertezza riguardo all’esportazione dei chip AI avanzati di Nvidia in Cina. Coloro che sono favorevoli al mantenimento dei controlli sulle esportazioni sostengono che questi chip contribuiranno alla costruzione di sistemi militari cinesi che minacciano gli Stati Uniti e i loro alleati. Secondo loro, i controlli sui chip AI sono necessari anche per mantenere e aumentare il vantaggio americano nel mercato dei servizi AI.
Ma si sbagliano. Queste argomentazioni presuppongono che la Cina non possa avere successo nell’AI senza l’accesso a questi chip AI avanzati, ma non è così.
I chip d’intelligenza artificiale avanzati riducono semplicemente il costo dell’AI. I modelli AI all’avanguardia di oggi richiedono un gran numero di chip AI per essere costruiti e funzionare. Un chip avanzato ha prestazioni più elevate, quindi ne occorrono meno per ottenere le stesse prestazioni AI.
Ma i costi dell’AI possono essere ridotti in altri modi. Come ha dimostrato DeepSeek, un software intelligente e una progettazione algoritmica possono ridurre drasticamente il numero di chip AI necessari. La decisione della Cina di rendere open source i propri modelli di intelligenza artificiale le consente in particolare di sfruttare i migliori software e algoritmi per ridurre i costi dell’AI.
In secondo luogo, i chip AI costituiscono solo una parte dei costi complessivi. I sistemi basati sull’IA comportano diversi altri costi (ingegneria, dati, software e licenze, normative, energia e infrastrutture) in cui la Cina gode di notevoli vantaggi in termini di costi. In terzo luogo, le prestazioni dell’hardware AI dipendono in larga misura dal packaging e dall’interconnessione, ovvero dal modo in cui i chip AI sono assemblati e collegati.
La Cina può sfruttare i suoi punti di forza di livello mondiale in entrambi i campi per ottenere prestazioni elevate. I SuperCluster Huawei recentemente annunciati sono più potenti di qualsiasi sistema Nvidia, nonostante non utilizzino i chip AI più avanzati.
I chip avanzati riducono anche il costo energetico dell’AI. Questi chip sono prodotti utilizzando la tecnologia più recente di TSMC (e talvolta Samsung): ogni nuova tecnologia è più efficiente dal punto di vista energetico rispetto alla precedente. L’elevato consumo energetico di un sistema AI peggiora i costi monetari e la velocità di implementazione, poiché l’accesso rapido a una grande quantità di energia è difficile, soprattutto negli Stati Uniti.
Tuttavia, la Cina sta aumentando la sua fornitura di energia molto più rapidamente degli Stati Uniti ed è molto più probabile che riesca a soddisfare con successo la domanda di energia dei suoi data center AI, anche se questi consumano più energia a causa della mancanza di accesso a chip AI avanzati. L’elevato consumo energetico comporta anche una maggiore impronta di carbonio, ma ciò non dovrebbe limitare le ambizioni cinesi in qualsiasi tecnologia che ritenga importante.
Inoltre, molte applicazioni di AI non necessitano di chip avanzati. Diverse applicazioni nella sicurezza delle reti, nel riconoscimento facciale, nell’analisi di immagini mediche, nei sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS), nella logistica e nella robotica possono essere gestite utilizzando modelli di intelligenza artificiale molto più semplici rispetto a quelli all’avanguardia.
Questi modelli possono essere costruiti e gestiti su chip che la Cina è in grado di produrre autonomamente. La Cina mira a dominare queste applicazioni. Anche per applicazioni più complesse, recenti studi suggeriscono che i modelli all’avanguardia possono essere sostituiti da una serie di modelli molto più semplici. Questa serie non richiede chip AI avanzati per essere costruita ed eseguita. Quindi, non è chiaro se la Cina rimarrà indietro anche per queste applicazioni.
Non è chiaro nemmeno se lo sviluppo e l’uso futuri di modelli all’avanguardia richiederanno chip avanzati. Ci sono segnali che indicano che i vantaggi dei modelli all’avanguardia stanno raggiungendo un plateau. Dati i grandi investimenti richiesti da questi modelli, quelli futuri potrebbero avere un aspetto diverso e utilizzare meno risorse, compresi i chip.
Ciò livellerà ulteriormente il campo di gioco, anche se l’accesso ai chip di AI avanzati sarà controllato. C’è anche la possibilità che la Cina impari a produrre autonomamente chip avanzati per l’intelligenza artificiale: ha sicuramente investito in diverse tecnologie con il potenziale di superare lo stato dell’arte.
Nel complesso, la Cina può mitigare in modo significativo gli svantaggi di non avere accesso a chip avanzati per l’IA. Inoltre, la Cina sarà disposta ad assorbire eventuali costi iniziali più elevati, in particolare per le tecnologie militari e strategiche basate sull’AI, poiché sa di poter ridurre i costi a valle grazie alla scala e ai punti di forza della produzione.
Non sorprende che la Cina continui a produrre modelli all’avanguardia competitivi e a dominare le applicazioni basate sull’intelligenza artificiale, come la robotica e i veicoli autonomi, nonostante i controlli sui chip di intelligenza artificiale implementati negli ultimi anni.
L’argomento a favore dei controlli sui chip di intelligenza artificiale può ancora avere un senso: perché non approfittare dell’aumento dei costi di sviluppo dell’intelligenza artificiale per la Cina, per quanto piccolo, se non ci fossero costi? Ma i costi sono significativi. La Cina avrebbe potuto essere uno dei più grandi mercati per le aziende statunitensi produttrici di chip AI avanzati.
Gli Stati Uniti hanno perso il mercato. In secondo luogo, i controlli sui chip AI hanno reso la questione una questione di orgoglio nazionale e hanno portato a un’ondata di investimenti in un ecosistema di chip AI nazionale all’interno della Cina. Non è chiaro se gli Stati Uniti riusciranno mai a riconquistare quote di mercato, anche se i controlli sui chip venissero revocati. La Cina ha anche reagito in molti modi: tali misure hanno ulteriormente danneggiato l’economia e la geopolitica degli Stati Uniti.
Se gli Stati Uniti vogliono essere leader nell’intelligenza artificiale, i controlli sui chip non sono la risposta. Dovrebbero invece concentrarsi sul miglioramento dell’innovazione, degli investimenti, dell’energia e degli ecosistemi normativi. Dovrebbero rendere più facile per i migliori scienziati di intelligenza artificiale del mondo vivere e lavorare qui. Dovrebbero diversificare, rafforzare e proteggere le catene di approvvigionamento dell’intelligenza artificiale.
Dovrebbero collaborare con gli alleati per guidare lo sviluppo di standard e pratiche internazionali in materia di AI. Dovrebbero ridurre il costo dell’intelligenza artificiale (ad esempio attraverso l’open sourcing selettivo o i partenariati pubblico-privati) per garantire che l’AI americana (insieme ai suoi valori) sia la più diffusa. Dovrebbero dare priorità alle applicazioni di fascia alta e aziendali, dove il vantaggio competitivo è maggiore rispetto a un concorrente veloce, ricco di talenti e risorse, che ha vantaggi in termini di costi e velocità.
Il valore dei controlli sui chip di intelligenza artificiale è enormemente esagerato. Questi controlli hanno appena rallentato la Cina e causato danni economici e geopolitici significativi agli Stati Uniti. È ora di abbandonarli e concentrarsi invece completamente sul mantenimento e la crescita del vantaggio nell’AI attraverso l’innovazione.
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