Restrizioni su processori Nvidia ritardano il modello R2 di DeepSeek
La carenza di acceleratori H20 ostacola lo sviluppo del modello AI di nuova generazione di DeepSeek.
L'azienda di intelligenza artificiale DeepSeek ha attirato l'attenzione con il suo modello R1, ma lo sviluppo del successivo modello R2 è in stallo a causa della carenza di processori Nvidia H20 in Cina, secondo quanto riportato da The Information. DeepSeek non ha ancora rilasciato dichiarazioni sui tempi di disponibilità del modello R2.
Per addestrare il modello R1, DeepSeek ha utilizzato un cluster di 50.000 GPU Hopper, tra cui 30.000 H20, 10.000 H800 e 10.000 H100, ottenuti tramite l'investitore High-Flyer Capital Management. Non è chiaro se il modello R2 sia già stato completamente pre-addestrato, ma fonti vicine al progetto rivelano che il team sta lavorando intensamente per migliorare le prestazioni prima di un eventuale lancio.
Il modello R1 è stato rapidamente adottato da startup, grandi aziende e gruppi governativi, ma le restrizioni sulle spedizioni di processori H20 stanno creando difficoltà, limitando l'uso di R1 e complicando il lancio di R2. Le restrizioni sono state imposte dal governo degli Stati Uniti a metà aprile, limitando le vendite di questi processori per l'addestramento e l'inferenza AI.
L'ottimizzazione del software AI di DeepSeek per l'hardware Nvidia rende l'azienda particolarmente vulnerabile alle decisioni politiche americane. Nonostante le risorse ridotte rispetto a compagnie statunitensi come OpenAI, DeepSeek si trova ora ad affrontare una dipendenza critica dall'hardware americano.
Cosa sono i processori Nvidia H20 e perché sono importanti per DeepSeek?
I processori Nvidia H20 sono acceleratori di intelligenza artificiale progettati specificamente per il mercato cinese, conformi alle restrizioni sulle esportazioni imposte dagli Stati Uniti. DeepSeek ha utilizzato un cluster di 50.000 GPU, inclusi 30.000 H20, per addestrare il suo modello R1. La disponibilità di questi processori è cruciale per lo sviluppo e l'implementazione dei modelli AI di DeepSeek.
Quali sono le cause del ritardo nello sviluppo del modello R2 di DeepSeek?
Il ritardo nello sviluppo del modello R2 di DeepSeek è attribuito alla carenza di processori Nvidia H20 in Cina, aggravata dalle restrizioni sulle esportazioni imposte dagli Stati Uniti a metà aprile 2025. Queste restrizioni limitano la disponibilità dei chip necessari per l'addestramento e l'inferenza dei modelli AI, ostacolando il progresso di DeepSeek.
Come influenzano le restrizioni statunitensi sulle esportazioni di chip Nvidia le operazioni di DeepSeek?
Le restrizioni statunitensi sulle esportazioni di chip Nvidia, come l'H20, limitano la capacità di DeepSeek di accedere all'hardware necessario per l'addestramento e l'implementazione dei suoi modelli AI. Questo crea difficoltà nello sviluppo di nuovi modelli, come l'R2, e potrebbe compromettere la competitività dell'azienda nel settore dell'intelligenza artificiale.
Quali alternative ha DeepSeek per superare la carenza di chip Nvidia H20?
Per superare la carenza di chip Nvidia H20, DeepSeek potrebbe considerare l'utilizzo di hardware alternativo prodotto da aziende cinesi o sviluppare soluzioni proprietarie. Tuttavia, queste alternative potrebbero richiedere tempo per essere implementate e potrebbero non offrire le stesse prestazioni dei chip Nvidia.
Qual è l'impatto delle restrizioni sulle esportazioni di chip Nvidia sul mercato globale dell'intelligenza artificiale?
Le restrizioni sulle esportazioni di chip Nvidia imposte dagli Stati Uniti hanno un impatto significativo sul mercato globale dell'intelligenza artificiale, in particolare in Cina. Limitando l'accesso a hardware avanzato, queste restrizioni possono rallentare lo sviluppo di modelli AI e influenzare la competitività delle aziende cinesi nel settore.
Come stanno rispondendo le aziende cinesi alle restrizioni sulle esportazioni di chip AI?
Le aziende cinesi stanno cercando di rispondere alle restrizioni sulle esportazioni di chip AI aumentando gli ordini di chip disponibili, come l'H20 di Nvidia, e investendo nello sviluppo di soluzioni hardware domestiche. Tuttavia, queste misure potrebbero non essere sufficienti a colmare il divario tecnologico causato dalle restrizioni.
