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Huawei amplia la spinta sui chip Ascend contro Nvidia

Huawei ha presentato Atlas 960 SuperPoD e delineato una roadmap pluriennale per i chip Ascend alla sua conferenza di Shanghai. L’azienda punta a sfidare Nvidia con sistemi di IA più grandi, hardware nazionale e una nuova tecnologia di inter

AI.info Team · Scritto con l’IA · verificato · 2026-09-17

La prossima generazione di infrastrutture per l’IA di Huawei collegherà fino a 1 milione di processori in un unico sistema, trasformando la carenza di chip in una prova di quanto gli ingegneri cinesi possano ampliare la scala dell’hardware nazionale. L’azienda ha presentato Atlas 960 SuperPoD a Shanghai il 17 settembre, portando avanti una strategia basata sul collegamento di un gran numero di processori Huawei Ascend, anziché competere con Nvidia solo a livello di singolo chip.

L’annuncio è arrivato alla conferenza annuale di Huawei, pochi giorni prima di un incontro tra il presidente degli Stati Uniti Donald Trump e il presidente cinese Xi Jinping previsto a Washington per il 24 settembre. Arriva anche dopo che i controlli sulle esportazioni guidati dagli Stati Uniti hanno limitato l’accesso della Cina ad alcuni processori avanzati per l’IA e alle apparecchiature per la produzione di semiconduttori, spingendo le aziende cinesi verso alternative progettate a livello locale.

Atlas 960 punta ancora di più sulla scala dei sistemi

Atlas 960 SuperPoD, che Huawei descrive come un successore più veloce del sistema Atlas 950 presentato alcuni mesi prima, è progettato sia per l’addestramento dell’IA sia per l’inferenza, la fase in cui un modello addestrato genera previsioni o decisioni.

La roadmap pubblicata da Huawei per Atlas 960 prevede un sistema con un massimo di 15.488 chip Ascend 960. La piattaforma offrirà 30 exaflop di potenza di calcolo FP8 e 60 exaflop di potenza di calcolo FP4, con 4.460 terabyte di memoria e una larghezza di banda di interconnessione di 34 petabyte al secondo. Huawei indica la disponibilità commerciale per il quarto trimestre del 2027.

L’azienda sta sviluppando anche sistemi collegati più grandi. Reuters ha riferito che David Wang, dirigente di Huawei, ha dichiarato che i più grandi supercluster previsti dall’azienda potrebbero supportare fino a 1 milione di processori per l’IA, mentre oltre 1.000 sistemi collegati più piccoli erano già stati consegnati a più di 370 clienti. Wang non ha identificato i clienti né indicato il numero di chip per ciascun sistema più piccolo.

La roadmap Ascend di Huawei arriva fino al 2029

L’attuale roadmap di Huawei va oltre Atlas 960. Secondo Associated Press, l’azienda prevede di presentare le serie di chip Ascend 970 e Ascend 980 nel 2028 e nel 2029. La roadmap segnala il passaggio da annunci di prodotti occasionali a una cadenza regolare di nuovi processori e sistemi di calcolo sempre più grandi.

In una precedente presentazione tecnica, Huawei aveva descritto Ascend 960 come un chip capace di offrire il doppio della potenza di calcolo, della capacità di memoria, della larghezza di banda della memoria e delle porte di interconnessione della serie Ascend 950. Il chip supporterà anche il formato dati proprietario HiF4, progettato per carichi di lavoro di inferenza a quattro bit.

Questi dati sulle prestazioni sono dichiarazioni della stessa Huawei, non risultati di benchmark indipendenti. Descrivono inoltre sistemi completi, anziché un confronto diretto tra singoli processori Huawei e Nvidia: il supporto software, la progettazione dei carichi di lavoro e le effettive implementazioni da parte dei clienti diventano così elementi importanti della competizione.

UnifiedBus è la risposta di Huawei al vantaggio di Nvidia

Huawei attribuisce alla comunicazione tra chip la stessa importanza dei chip stessi. La sua tecnologia di interconnessione UnifiedBus è progettata per consentire a migliaia di processori di condividere dati e funzionare come un’unica macchina logica. I suoi sistemi più grandi useranno combinazioni di reti ottiche, Ethernet e protocolli di interconnessione proprietari.

L’approccio riflette i limiti imposti dai controlli sulle esportazioni. Se le aziende cinesi non riescono a procurarsi con continuità gli acceleratori stranieri più avanzati, possono tentare di assemblare un maggior numero di processori disponibili localmente in sistemi più grandi. Questa strategia funziona solo se i chip si scambiano informazioni in modo sufficientemente rapido e affidabile da mantenere operativo l’intero sistema.

Nvidia conserva un grande vantaggio nel software e nell’adozione da parte degli sviluppatori. Le aziende cinesi di IA continuano a usare i processori Nvidia, soprattutto per l’addestramento, anche se i chip nazionali guadagnano terreno nell’inferenza e in altri carichi di lavoro. Reuters ha riferito che, secondo Wang, la base di sviluppatori attivi mensilmente sui chip per l’IA di Huawei conta 5.270 persone: un piccolo ecosistema rispetto alla presenza globale di Nvidia.

Washington legge l’annuncio come un segnale

George Chen, partner e responsabile della divisione digitale della società di consulenza The Asia Group, ha affermato che la scelta del momento aveva un peso politico.

«La scelta del momento — a meno di due settimane dalla visita del presidente Xi Jinping a Washington — sottolinea la fiducia e l’ambizione di Pechino nella tecnologia e nell’innovazione»,

George Chen, partner e responsabile della divisione digitale, The Asia Group, citato da The Associated Press

Chen ha anche detto ad AP che il passaggio di Huawei da Atlas 950 ad Atlas 960 in circa un anno potrebbe accrescere la preoccupazione negli Stati Uniti per i progressi della Cina nel calcolo per l’IA. «Gli sviluppi dell’IA sono così rapidi che nessuno può essere certo di mantenere il primato per sempre», ha detto.

Trump ha reso esplicita la competizione. Nel suo articolo, AP lo ha citato mentre affermava «chi vince nell’IA, vince», sostenendo che gli Stati Uniti devono mantenere il loro vantaggio sulla Cina.

La parte difficile comincia dopo il lancio

L’annuncio di Huawei fissa un obiettivo ambizioso sul fronte hardware, ma da solo non dimostra che l’azienda sia in grado di eguagliare Nvidia in termini di risultati utili dell’IA. Huawei deve fornire i processori su larga scala, garantire ai grandi sistemi memoria ed energia, supportare gli sviluppatori di modelli e convincere i clienti che il suo software può sostituire gli strumenti costruiti attorno alla piattaforma CUDA di Nvidia.

L’azienda ha già dimostrato che le restrizioni statunitensi possono accelerare gli sforzi di ingegneria nazionale. La prossima prova è operativa: verificare se i sistemi Atlas sapranno addestrare e mettere a disposizione modelli complessi in modo affidabile, se gli sviluppatori cinesi costruiranno su Ascend per scelta anziché per necessità e se Huawei riuscirà a tradurre un numero molto elevato di processori in prestazioni misurabili dai clienti.