Alibaba svela Zhenwu V900, il chip AI al centro di un piano da 53 miliardi di dollari
Alibaba accelera la propria strategia nell’intelligenza artificiale con Zhenwu V900, il nuovo acceleratore sviluppato dalla divisione semiconduttori T-Head. Presentato durante la Apsara Conference dal CEO Eddie Wu, il processore viene descritto dall’azienda come il chip AI più potente realizzato finora in Cina.
La produzione su larga scala e il debutto commerciale sarebbero previsti per il primo trimestre del 2027. Il V900 rappresenta però soltanto una parte di un progetto molto più ampio: Alibaba punta a investire oltre 380 miliardi di yuan, circa 53 miliardi di dollari, nelle infrastrutture dedicate all’AI e al cloud nell’arco di tre anni.
Zhenwu V900 promette prestazioni tre volte superiori
Secondo i dati comunicati da Alibaba, Zhenwu V900 offrirebbe prestazioni fino a tre volte superiori rispetto al precedente Zhenwu M890, presentato appena quattro mesi prima. Al momento, tuttavia, non risultano benchmark indipendenti che permettano di verificare direttamente queste dichiarazioni.
Il nuovo acceleratore dispone di 216 GB di memoria e raggiungerebbe una larghezza di banda inter-chip di 1.200 GB/s. Sono inoltre supportati nativamente formati numerici a bassa precisione come FP8 e FP4, particolarmente importanti per migliorare efficienza e prestazioni dei carichi AI.
L’architettura è stata progettata sia per l’addestramento dei modelli sia per l’inferenza. Alibaba sostiene inoltre che la nuova infrastruttura supernode possa essere utilizzata per realizzare cluster contenenti fino a 500.000 acceleratori.
Rimangono però alcune informazioni fondamentali ancora sconosciute. Alibaba non avrebbe infatti comunicato pubblicamente né la fonderia incaricata della produzione né il nodo produttivo utilizzato per Zhenwu V900.
La famiglia Zhenwu ha comunque già raggiunto una diffusione significativa. Secondo i dati forniti dall’azienda, T-Head aveva distribuito oltre 560.000 chip entro la primavera e oggi la piattaforma servirebbe più di 650 clienti, con applicazioni che spaziano dall’automotive alla finanza, passando per grandi modelli linguistici, energia, manifattura e robotica.
Alibaba punta a oltre 20 GW di data center entro il 2032
La strategia non si limita allo sviluppo dei semiconduttori. Eddie Wu ha dichiarato che Alibaba Cloud punta a gestire più di 20 gigawatt di capacità globale dei data center entro il 2032.
Il dato si riferisce alla capacità elettrica delle infrastrutture e non rappresenta quindi una misura standardizzata della potenza di calcolo AI. Inoltre, non sono stati forniti un confronto dettagliato con la capacità attualmente disponibile né un calendario completo dei nuovi impianti.
Il piano si inserisce nell’impegno da oltre 380 miliardi di yuan, equivalenti a circa 53 miliardi di dollari, destinato allo sviluppo dell’infrastruttura AI e cloud nell’arco di tre anni.
A questa cifra si aggiungono 80 miliardi di dollari di Hong Kong, circa 10,2 miliardi di dollari, raccolti attraverso un collocamento azionario ad agosto. Secondo quanto riportato nella documentazione finanziaria citata dalla fonte, circa il 60% dei proventi netti dovrebbe essere utilizzato per ampliare l’infrastruttura di calcolo globale, mentre il restante 40% dovrebbe finanziare data center AI hyperscale e aggiornamenti di storage, database e reti ad alte prestazioni.
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Gli investimenti nell’AI pesano sui conti
La corsa all’infrastruttura richiede risorse considerevoli. Nel trimestre di giugno Alibaba avrebbe sostenuto 67,7 miliardi di yuan, quasi 10 miliardi di dollari, di spese in conto capitale, con una crescita del 75% su base annua.
Il free cash flow sarebbe passato a un deflusso di 44,7 miliardi di yuan, circa 6,6 miliardi di dollari, principalmente a causa dell’aumento degli investimenti nelle infrastrutture cloud.
Anche gli utili hanno risentito della strategia. L’utile netto riportato è sceso del 75% su base annua, attestandosi a 10,4 miliardi di yuan, circa 1,5 miliardi di dollari. Su base non-GAAP, il calo indicato è invece del 38%, con gli investimenti tecnologici citati tra i principali fattori.
Parallelamente, però, le attività legate all’intelligenza artificiale continuano a crescere. Secondo i dati riportati dalla fonte, AI Cloud and Compute Services ha generato 7,14 miliardi di dollari di ricavi nel trimestre di giugno, in aumento del 45% rispetto all’anno precedente.
I prodotti specificamente collegati all’AI avrebbero raggiunto 1,824 miliardi di dollari di ricavi trimestrali, segnando il dodicesimo trimestre consecutivo di crescita a tripla cifra su base annua.
La produzione dei chip resta la grande incognita
Per Alibaba, progettare un acceleratore competitivo è soltanto una parte della sfida. La produzione dei semiconduttori più avanzati richiede una catena industriale estremamente complessa che comprende logica avanzata, memoria HBM, packaging, networking ad alta velocità, componenti ottici, sistemi di raffreddamento ed energia.
Le restrizioni statunitensi hanno inoltre limitato l’accesso cinese ad alcuni dei processori AI più avanzati di Nvidia e a tecnologie utilizzate nella produzione dei semiconduttori.
La cinese SMIC ha dimostrato di poter produrre chip appartenenti alla classe dei 7 nanometri ricorrendo a sofisticate tecniche di multi-patterning con litografia DUV, ma permangono dipendenze da apparecchiature e componenti stranieri.
Questo rende particolarmente importante una delle informazioni che Alibaba non ha ancora comunicato: chi produrrà materialmente Zhenwu V900. In assenza di indicazioni ufficiali sulla fonderia e sul processo produttivo, non è possibile attribuire con certezza la fabbricazione del chip a SMIC.
Il V900 mostra comunque quanto rapidamente Alibaba stia cercando di integrare chip proprietari, infrastruttura cloud, networking, data center e modelli AI. Con il debutto commerciale previsto per il 2027 e decine di miliardi di dollari destinati all’espansione infrastrutturale, il nuovo acceleratore diventa un elemento centrale della strategia con cui il gruppo cinese punta a ridurre la propria dipendenza dalle tecnologie straniere e rafforzare il proprio ecosistema AI.
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