La rapida espansione delle infrastrutture di intelligenza artificiale minaccia l’efficienza industriale: mentre Nvidia si prepara a rientrare nel mercato cinese, emergono criticità strategiche sulla pianificazione e l’utilizzo della capacità computazionale.
La Cina si trova ad affrontare una saturazione anticipata del settore dei centri di calcolo per l’intelligenza artificiale, con un tasso di utilizzo effettivo delle risorse pari a circa il 30%. Questo è quanto emerge da un report pubblicato dall’“Inspur Institute of Artificial Intelligence” e rilanciato dal Science and Technology Daily, organo ufficiale del Ministero della Scienza e della Tecnologia cinese.
A novembre 2024 risultavano operativi quasi 150 progetti di centri di calcolo intelligente su scala nazionale, con altri 400 in fase di pianificazione o costruzione. Nonostante l’adozione diffusa dell’IA in ambito industriale, commerciale e istituzionale, l’“eccesso di offerta rispetto alla domanda reale” rischia di trasformarsi in un freno per lo sviluppo sostenibile del comparto.
Nvidia torna in Cina con il chip H20: implicazioni per l’equilibrio competitivo
Il dibattito sul surplus coincide con il rientro nel mercato cinese di Nvidia, che si appresta a riprendere l’export del chip H20, progettato per rispettare le restrizioni USA sull’export tecnologico verso Pechino. La riapertura del canale Nvidia – nonostante i vincoli geopolitici – rischia di accentuare la pressione competitiva sulle infrastrutture nazionali già esistenti, soprattutto quelle che si basano su architetture locali meno avanzate o già sottoutilizzate.
Il chip H20, ottimizzato per carichi di lavoro IA generativa, potrebbe ridefinire gli standard di efficienza computazionale per molti attori cinesi, riducendo ulteriormente la necessità di nuovi investimenti hardware nel breve termine.
Investimenti “ciechi” e squilibri di mercato: le criticità strutturali
Il report denuncia che numerosi centri sono stati costruiti senza un reale piano d’impiego, generando sprechi in termini di capitale, elettricità e spazio fisico. L’assenza di meccanismi di valutazione ex-ante sulla domanda di potenza computazionale ha comportato una frammentazione infrastrutturale che ora fatica a trovare sostenibilità economica.
L’espansione è stata in molti casi guidata da logiche politiche locali, più che da analisi di mercato o sinergie industriali, con il rischio di duplicazioni inutili e mancanza di interoperabilità tra piattaforme.
La nuova sfida è l’efficienza, non la potenza
Il dato emergente è che il vantaggio strategico nella corsa all’IA non si gioca più solo sulla quantità di calcolo, ma sulla qualità dell’utilizzo. Algoritmi ottimizzati, gestione efficiente dei carichi, modelli di calcolo distribuito e governance condivisa stanno diventando le vere leve di competitività.
In quest’ottica, il rischio è che il surplus infrastrutturale diventi un costo permanente, anziché un vantaggio latente, in assenza di modelli di business adeguati alla maturità tecnologica raggiunta dal settore.
Politiche pubbliche e strategia industriale: ripensare la roadmap
Il dibattito attuale suggerisce l’urgenza di una revisione strategica della politica industriale cinese in materia di IA e infrastrutture digitali. Serve un maggiore allineamento tra investimenti, competenze locali, applicazioni concrete e strumenti di monitoraggio delle performance.
La sfida è conciliare sviluppo accelerato e sostenibilità a lungo termine, evitando che l’hypergrowth degli anni recenti lasci in eredità un ecosistema frammentato e sottoutilizzato. L’arrivo dei chip americani, lungi dal risolvere le criticità, potrebbe renderle ancora più evidenti, imponendo un cambio di paradigma nella gestione dell’intelligenza artificiale in Cina.
