Pubblicato il: 29 marzo 2025 / Aggiornato il: 29 marzo 2025 – Autore: Konrad Wolfenstein
Boom dell'intelligenza artificiale in Cina o la bolla dell'intelligenza artificiale sta per scoppiare? Centinaia di nuovi data center sono vuoti – Immagine: Xpert.Digital
Miliardi investiti, domanda zero: il disastro dei data center AI in Cina
Dalla corsa all'oro alla crisi: cosa c'è dietro le fabbriche di intelligenza artificiale vuote in Cina
La Cina sta mostrando i primi chiari segnali dello scoppio della bolla dell'intelligenza artificiale. Sebbene di recente siano stati effettuati ingenti investimenti nei data center, molte di queste nuove strutture sono ora inutilizzate. Tra il 2023 e il 2024 sono stati avviati oltre 500 progetti di data center, ma secondo i media, fino all'80% della capacità di calcolo appena creata rimane inutilizzata. Allo stesso tempo, il mercato nero dei chip Nvidia, un tempo fiorente, si è raffreddato e modelli di intelligenza artificiale più efficienti come DeepSeek R1 stanno mettendo in discussione l'attuale modello di business di molti data center.
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Il boom dei data center AI in Cina
L'espansione delle infrastrutture di intelligenza artificiale è stata dichiarata una priorità nazionale in Cina, per affermare il Paese come un polo leader nel settore. Grazie al sostegno del governo e agli investimenti privati, centinaia di nuovi data center sono stati costruiti in breve tempo. Solo nel 2023 e nel 2024, sono stati annunciati oltre 500 nuovi progetti di data center in tutto il Paese, dalla Mongolia Interna al Guangdong.
Questo sviluppo ha fatto seguito al lancio di ChatGPT alla fine del 2022, che ha innescato una rapida risposta in Cina. Il governo centrale ha esortato le autorità locali ad accelerare la costruzione dei cosiddetti "Smart Computing Center", un termine che indica i data center incentrati sull'intelligenza artificiale. Secondo il Comitato per i Data Center della China Communications Industry Association, almeno 150 di questi nuovi data center erano stati completati e operativi entro la fine del 2024.
Investimenti sbagliati e mancanza di competenza
Un problema fondamentale di questo sviluppo è stata la mancanza di esperienza da parte di molti investitori. Aziende di settori non correlati, come l'industria alimentare e tessile, si sono lanciate nell'IA senza considerare i complessi requisiti. Inoltre, intermediari senza scrupoli hanno portato a progetti inefficienti, manipolando le previsioni della domanda per ottenere fraudolentemente sussidi governativi.
Xiao Li, ex imprenditore immobiliare diventato project manager di data center, racconta come sia stato attratto dal boom dell'intelligenza artificiale del 2023. All'epoca, i trader dei suoi gruppi WeChat si vantavano di essersi assicurati spedizioni di GPU Nvidia ad alte prestazioni, che in realtà erano soggette a restrizioni all'esportazione da parte degli Stati Uniti. Al culmine della domanda, un singolo chip Nvidia H100, essenziale per l'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale, poteva raggiungere un prezzo di 200.000 yuan (circa 28.000 dollari) sul mercato nero.
La crisi attuale: data center vuoti
Oggi, molti dei data center di nuova costruzione sono vuoti e inutilizzati. Secondo quanto riportato da appaltatori, da un dirigente di un'azienda di server GPU e da project manager, la maggior parte degli operatori di questi data center sta lottando per sopravvivere. Media cinesi come Jiazi Guangnian e 36Kr riportano che fino all'80% della capacità di calcolo di nuova costruzione rimane inutilizzata.
Un tempo, dare in leasing GPU alle aziende che ne avevano bisogno per addestrare modelli di intelligenza artificiale (il principale modello di business dei nuovi data center) era considerato una scelta sicura. Ma con l'ascesa di DeepSeek e un improvviso cambiamento nell'economia delle applicazioni di intelligenza artificiale, il settore sta vacillando.
Crollo dei prezzi e venditori disperati
I prezzi del noleggio di GPU sono crollati a un minimo storico. Un recente rapporto del media cinese Zhineng Yongxian mostra che un server Nvidia H100 configurato con otto GPU viene ora noleggiato per 75.000 yuan al mese, un calo significativo rispetto ai circa 180.000 yuan precedenti. Molti data center stanno lasciando inattivi i propri sistemi piuttosto che rischiare ulteriori perdite, poiché gestirli è estremamente costoso.
Questa situazione si riflette anche nei gruppi WeChat monitorati da Xiao Li. I commercianti sono diventati più discreti nei loro rapporti commerciali e i prezzi sono tornati alla normalità. Allo stesso tempo, due progetti di data center di cui è a conoscenza stanno faticando a ottenere ulteriori finanziamenti da investitori che si aspettano bassi rendimenti. Questo sta costringendo i responsabili dei progetti a vendere le GPU in eccesso. "Sembra che tutti stiano vendendo, ma pochi stiano comprando", afferma.
L'effetto DeepSeek: l'innovazione sta cambiando il mercato
Il mercato dell'intelligenza artificiale ha subito una svolta notevole con l'ascesa di DeepSeek, una startup cinese specializzata in intelligenza artificiale. Alla fine di gennaio 2025, l'azienda ha rilasciato i suoi modelli di linguaggio di intelligenza artificiale DeepSeek-R1-Zero e DeepSeek-R1, addestrati con una frazione della potenza di calcolo richiesta per modelli occidentali comparabili.
Questo sviluppo ha innescato un vero e proprio shock sui mercati finanziari. I titoli tecnologici, in particolare quelli del produttore di chip Nvidia, hanno subito perdite ingenti. In un solo giorno, DeepSeek ha perso oltre mille miliardi di dollari di valore di mercato. Quel giorno, le azioni di Nvidia hanno perso il 17%, ovvero 589 miliardi di dollari: il più grande calo giornaliero nella storia del mercato azionario.
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Efficienza invece di potenza di calcolo
La ragione di questa drammatica reazione del mercato risiede nell'efficienza del modello DeepSeek. Era "incredibilmente economico e addestrato su chip meno avanzati" e tuttavia può ancora competere con le prestazioni di ChatGPT di OpenAI. Questo mette in discussione lo status quo dello sviluppo dell'intelligenza artificiale: "Perché investire migliaia di miliardi in nuovi modelli linguistici di grandi dimensioni quando il loro sviluppo può essere fatto con solo pochi milioni di dollari?"
Questo sviluppo ha cambiato radicalmente la domanda di infrastrutture di intelligenza artificiale. "DeepSeek rappresenta un momento di svolta per l'industria cinese dell'intelligenza artificiale. La domanda scottante si è spostata da 'Chi può sviluppare il miglior modello linguistico di grandi dimensioni?' a 'Chi può utilizzarlo meglio?'", spiega Hangcheng Cao, professore associato di Sistemi Informativi presso la Emory University.
Cambiamento tecnologico nello sviluppo dell'intelligenza artificiale
L'ascesa di modelli di ragionamento come R1 di DeepSeek e ChatGPT o1 e o3 di OpenAI ha cambiato radicalmente i requisiti dei data center. Con queste tecnologie, la maggior parte dello sforzo computazionale non deriva più dall'addestramento e dalla costruzione del modello, ma dall'esecuzione di deduzioni logiche graduali in risposta alle richieste degli utenti.
Nuovi requisiti infrastrutturali
Questo processo di ragionamento spesso produce risultati migliori, ma richiede molto più tempo. Pertanto, l'hardware a bassa latenza (il tempo impiegato dai dati per viaggiare da un punto all'altro della rete) è di fondamentale importanza. I data center devono essere situati vicino ai principali hub tecnologici per ridurre al minimo i ritardi di trasmissione e garantire l'accesso a personale operativo e di manutenzione altamente qualificato.
Questo cambiamento significa che molti data center costruiti nelle regioni centrali, occidentali e rurali della Cina, dove elettricità e terreni sono più economici, stanno diventando meno attraenti per le aziende di intelligenza artificiale. A Zhengzhou, una città nella provincia di Henan, un data center di nuova costruzione sta persino distribuendo voucher informatici gratuiti alle aziende tecnologiche locali, ma fa ancora fatica ad attrarre clienti.
Inoltre, molti dei nuovi data center sono stati ottimizzati per carichi di lavoro di pre-addestramento (grandi calcoli continui eseguiti su enormi set di dati) piuttosto che per l'inferenza, il processo di esecuzione di modelli di ragionamento addestrati per rispondere in tempo reale all'input dell'utente.
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La corsa globale all'intelligenza artificiale: Cina contro Stati Uniti
L'attuale stato dei data center di intelligenza artificiale in Cina deve essere considerato nel contesto della corsa globale alla leadership nell'intelligenza artificiale. Dal 2017, la Cina ha perseguito una posizione di leadership con la sua strategia di "Sviluppo dell'Intelligenza Artificiale di Nuova Generazione" (AIDP). La promozione dell'IA è considerata cruciale per la competitività e la sicurezza nazionale del Paese.
Posizionamento strategico e investimenti
Al contrario, gli Stati Uniti detengono ancora un significativo primato negli investimenti in intelligenza artificiale. Lo scorso anno, le aziende private statunitensi hanno investito quasi 70 miliardi di dollari per sviluppare l'intelligenza artificiale, nove volte di più rispetto alla Cina. Gli Stati Uniti sono anche leader per numero di nuove startup di intelligenza artificiale, con quasi 900 aziende rispetto alle 122 della Cina.
Gli Stati Uniti stanno rafforzando ulteriormente la loro posizione. Donald Trump ha recentemente annunciato il Progetto Stargate, un progetto da 500 miliardi di dollari per nuovi data center di intelligenza artificiale in Texas. Con questo nome, OpenAI, Softbank e Oracle prevedono di costruire fino a 20 mega-data center nei prossimi anni per far progredire le applicazioni di intelligenza artificiale e definire standard.
La risposta della Cina alle sanzioni statunitensi
Una sfida particolare per la Cina sono le restrizioni statunitensi all'esportazione di semiconduttori avanzati. Nonostante queste restrizioni, la Cina ha compiuto progressi significativi nello sviluppo dell'intelligenza artificiale. L'ex Segretario al Commercio degli Stati Uniti Gina Raimondo ha dichiarato alla fine del 2024 che i divieti di fornitura di chip ultraveloci erano semplicemente "rallentatori" e che cercare di fermare l'ascesa della Cina era un'impresa vana.
I successi di DeepSeek dimostrano che le aziende cinesi stanno trovando modi innovativi per sviluppare modelli di intelligenza artificiale competitivi con chip meno avanzati, in risposta alle restrizioni all'accesso alle tecnologie all'avanguardia.
L'attenzione della Cina sull'intelligenza artificiale: percorsi verso l'indipendenza tecnologica
Nonostante le attuali sfide, il governo centrale cinese rimane impegnato a sostenere le infrastrutture di intelligenza artificiale. All'inizio del 2025, ha ospitato un simposio del settore dell'intelligenza artificiale che ha sottolineato l'importanza dell'autosufficienza in questa tecnologia.
Consolidamento e intervento governativo
Gli esperti ritengono che le agenzie governative potrebbero prendere il controllo di alcuni dei progetti falliti e affidarli a operatori più esperti. "Probabilmente il governo cinese interverrà, li prenderà in carico e li trasferirà a operatori più capaci", afferma Jimmy Goodrich, consulente senior per la tecnologia presso RAND Corporation.
Le principali aziende tecnologiche cinesi continuano a investire in infrastrutture di intelligenza artificiale per garantire la propria competitività. Alibaba Group ha annunciato l'intenzione di investire oltre 50 miliardi di dollari in infrastrutture hardware per il cloud computing e l'intelligenza artificiale nei prossimi tre anni, mentre ByteDance prevede di investire circa 20 miliardi di dollari in GPU e data center.
Lezioni dalla bolla cinese dell’intelligenza artificiale
L'attuale situazione dei data center di intelligenza artificiale in Cina illustra i rischi di investimenti affrettati in un settore tecnologico in rapida evoluzione. Quello che solo pochi anni fa era considerato un investimento sicuro è stato messo in discussione da sviluppi innovativi come DeepSeek R1 e dalle mutevoli condizioni di mercato.
Le crescenti difficoltà che l'industria cinese dell'intelligenza artificiale sta affrontando sono in gran parte dovute a attori inesperti – aziende e amministrazioni locali – che hanno seguito la tendenza e costruito strutture non adatte alle esigenze attuali. Questa esperienza sottolinea l'importanza della competenza e della pianificazione strategica nello sviluppo delle infrastrutture di intelligenza artificiale.
Guardando al futuro, il consolidamento del mercato è all'orizzonte, con modelli di maggior successo come DeepSeek che potenzialmente aprono la strada a sviluppi di intelligenza artificiale più efficienti ed economici. La questione cruciale si è spostata dalla pura potenza di calcolo all'applicazione significativa della tecnologia di intelligenza artificiale: "Ciò che si frappone tra oggi e un futuro in cui l'intelligenza artificiale sarà davvero onnipresente non è più l'infrastruttura, ma solidi piani per l'implementazione della tecnologia".
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