DeepSeek progetta un proprio chip per l'IA e raccoglie per la prima volta capitali esterni
Secondo Reuters, il laboratorio cinese di IA sta sviluppando un chip per l'inferenza per ridurre la dipendenza da Nvidia e Huawei, mentre raccoglie 7 miliardi di dollari con una valutazione superiore a 50 miliardi.
DeepSeek, il laboratorio cinese di IA che ha scosso il settore con i suoi economici modelli aperti, sta progettando un chip proprietario per l’IA, riferisce Reuters citando tre persone a conoscenza della questione. Il chip è destinato all’inferenza, la fase in cui un modello già addestrato risponde effettivamente alle tue domande, e non all’addestramento di nuovi modelli da zero.
Il progetto è ancora agli inizi. Secondo le indiscrezioni, DeepSeek sarebbe in trattative con aziende di progettazione e produzione di chip e di memorie e da mesi starebbe assumendo in sordina ingegneri specializzati senza pubblicare offerte di lavoro. L’obiettivo indicato dall’articolo è ridurre la dipendenza dai chip di Nvidia e della cinese Huawei.
Contemporaneamente, per la prima volta nella sua storia DeepSeek sta raccogliendo capitali esterni: circa 7 miliardi di dollari, con una valutazione compresa tra 52 e 59 miliardi. Per un’azienda nota per la struttura snella e l’autofinanziamento, è un cambiamento significativo, e un programma dedicato ai chip è proprio il tipo di progetto capace di consumare denaro su questa scala.
Cosa c’è dietro? Due pressioni spingono nella stessa direzione. Primo, i controlli statunitensi sulle esportazioni impediscono alle aziende cinesi di accedere ai chip e alle memorie più avanzati, quindi ogni passo con cui DeepSeek controlla la propria fornitura di hardware riduce una debolezza strategica. Secondo, il progetto rispecchia una tendenza più ampia del settore: anche OpenAI e Anthropic stanno lavorando a chip personalizzati e OpenAI ha recentemente presentato con Broadcom un chip per l’inferenza. Quando la tua attività consiste nell’eseguire modelli per milioni di utenti, l’inferenza è la fonte dei costi ricorrenti e un componente personalizzato per i tuoi modelli può ridurre notevolmente la spesa. I chip Nvidia sono eccellenti strumenti generalisti, ma quella versatilità si paga.
È bene mantenere aspettative realistiche: progettare un chip di IA competitivo richiede in genere anni e l’articolo sottolinea che il progetto è nelle fasi iniziali. Molte ambizioni nel settore dei chip sono silenziosamente svanite tra l’annuncio e il silicio.
Cosa significa per te: oggi non cambia nulla, ma vale la pena comprendere la tendenza. Un’inferenza economica è il motivo per cui i modelli di DeepSeek costano una frazione di quelli dei rivali statunitensi, e un hardware meno costoso ridurrebbe ulteriormente i prezzi. Se usi modelli di IA convenienti tramite app o API, la corsa ai chip tra i laboratori di IA è una delle forze che gioca a tuo favore. È anche un’indicazione su quello che il settore considera il vero collo di bottiglia: non modelli più intelligenti, ma il costo di eseguirli su larga scala.
Fonti
I modelli GPT-5.6 di OpenAI diventano pubblici questo giovedì
Dopo settimane di accesso limitato, GPT-5.6 Sol, Terra e Luna di OpenAI diventano pubblici giovedì, con risultati nei benchmark superiori a Claude Mythos 5 e prezzi nettamente inferiori.
