Il CEO di DeepSeek, Liang Wenfeng, ritiene che Nvidia stia gradualmente perdendo il suo vantaggio man mano che i sistemi IA domestici cinesi si avvicinano in termini di capacità di calcolo, sebbene rimanga ancora un divario significativo.
In un colloquio con gli investitori, ha dichiarato che per addestrare un modello di IA di dimensioni equivalenti ai più grandi modelli attuali, DeepSeek avrebbe bisogno di circa 50.000 GPU Nvidia GB300 o di circa 200.000 GPU Huawei Ascend 950.
Secondo lui, il divario maggiore tra DeepSeek e le aziende statunitensi di IA oggi non risiede negli algoritmi, bensì nelle risorse di calcolo (compute).
Liang ha rivelato che l’attuale capacità di calcolo di DeepSeek equivale solo a circa 20.000 GPU Nvidia H100 e che la maggior parte di queste risorse è stata aggiunta negli “ultimi uno o due mesi”. L’azienda sta espandendo la propria infrastruttura molto rapidamente.
Ha sostenuto che il sistema Huawei Atlas 950 SuperPoD può sostituire a livello di sistema i cluster Nvidia GB200 e GB300 per funzionalità e capacità di implementazione, pur dovendo utilizzare un numero maggiore di GPU.
Tuttavia, Liang ha anche ammesso che per ottenere prestazioni equivalenti, a DeepSeek servono circa 4 nuove GPU Huawei Ascend 950 per eguagliare 1 GPU Nvidia GB300. Ha stimato che Huawei sia attualmente in ritardo di circa 2 anni rispetto a Nvidia nella tecnologia GPU.
Secondo il CEO di DeepSeek, anche se i costi di implementazione di Huawei dovessero essere superiori del 50%, 100% o persino 200%, ciò rimane accettabile se la Cina può assicurarsi la propria catena di fornitura e ridurre la dipendenza dalla tecnologia statunitense.
Liang ha ribadito che la strategia IA open source è una direzione fondamentale per DeepSeek, sostenendo al contempo che i laboratori di IA che perseguono un modello basato sul “bruciare denaro per dominare” difficilmente sopravviveranno a lungo termine.
DeepSeek sta inoltre investendo molto nell’etichettatura dei dati (data annotation) ad alta qualità. Secondo Liang, questo è un settore in cui OpenAI e Anthropic sono avanti di anni e ora rappresenta un imbuto cruciale per lo sviluppo di modelli IA avanzati.
Le dichiarazioni sopra riportate deriverebbero da una conversazione con gli investitori diffusa sui social network. Al momento della pubblicazione dell’articolo, DeepSeek non ha rilasciato ufficialmente la trascrizione completa del colloquio né ha confermato integralmente le citazioni riportate.
📌 Conclusione: DeepSeek ammette che Nvidia è ancora in testa per quanto riguarda le prestazioni delle GPU, considerando che 1 GPU GB300 equivale a circa 4 GPU Huawei Ascend 950 e che Huawei è in ritardo di circa 2 anni sul piano tecnologico. Tuttavia, il CEO Liang Wenfeng sostiene che il vantaggio di Nvidia potrebbe erodersi se la Cina continuerà a costruire un ecosistema IA interno sufficientemente grande, accettando costi hardware più elevati in cambio dell’autonomia. Queste affermazioni sono state citate nell’articolo da una conversazione con gli investitori e non sono state confermate ufficialmente da DeepSeek.
