Sanzioni sui chip: come gli USA hanno (senza volerlo) reso più efficiente l'IA cinese

Dal 2022 Washington blocca i chip per l'IA più potenti verso la Cina. L'obiettivo era frenare Pechino. Un effetto collaterale, però, è stato spingere i laboratori cinesi a inventare modi per usare meno calcolo. Il caso simbolo è DeepSeek. E il chip "depotenziato" H20 racconta bene questo braccio di ferro.

Cosa hanno deciso gli USA, e quando

Il 7 ottobre 2022 il Bureau of Industry and Security (BIS), l'ufficio del Dipartimento del Commercio USA, ha introdotto controlli sull'export verso la Cina dei chip per l'IA più potenti. In pratica: i pezzi più adatti ad addestrare modelli avanzati, come le GPU Nvidia A100 e H100, da quel momento hanno bisogno di una licenza per essere venduti in Cina. Una licenza che, di fatto, spesso non arriva.

La regola fissa delle soglie tecniche di potenza. Sopra quel livello, scatta il blocco. L'idea dichiarata da Washington è strategica: rallentare la corsa cinese all'IA, anche per ragioni di sicurezza nazionale.

Il chip "depotenziato": A800, H800, H20

Nvidia non ha voluto perdere il mercato cinese. Così ha progettato chip apposta per stare sotto le soglie: prima A800 e H800, poi l'H20. Erano versioni meno potenti, costruite per rispettare le regole USA e poter essere vendute in Cina.

Ma la storia non si è fermata. Nell'ottobre 2023 anche l'H800 è finito sotto restrizione. E l'H20, pensato per le regole del 2025, è stato a sua volta conteso: ad aprile 2025 l'amministrazione USA ne ha bloccato l'export verso la Cina. Nvidia ha dichiarato un addebito di circa 5,5 miliardi di dollari legato a scorte e impegni sull'H20. Poi, a luglio 2025, è arrivata una parziale marcia indietro, con il via libera (a condizioni) alle vendite. Un continuo tira e molla.

Il paradosso: meno chip, più efficienza

Qui arriva la parte interessante. Con meno potenza di calcolo a disposizione, alcuni laboratori cinesi hanno spinto sull'ingegno. Il caso più citato è DeepSeek. Nel documento tecnico del modello V3, l'azienda dichiara di aver usato chip Nvidia H800 (la versione per la Cina): circa 2,788 milioni di ore-GPU, per un costo stimato attorno a 5,576 milioni di dollari.

Attenzione a non saltare alle conclusioni. Che la scarsità abbia causato il salto di efficienza è un'interpretazione, non un fatto certo. Il CSIS nota che ogni grande laboratorio, americano o cinese, lavora comunque sull'efficienza, e che la casa madre di DeepSeek puntava sull'ottimizzazione già prima dei controlli. Il RAND, invece, sostiene che la scarsità abbia stimolato l'innovazione. Il punto condiviso: i controlli hanno influenzato dove concentrare lo sforzo, più che far nascere l'efficienza dal nulla.