Cina scala l’AI: 700 milioni di utenti e memoria domestica cambiano la corsa

⚙️ Da sapere

• L’adozione dell’AI generativa cinese supera ormai metà della popolazione, trasformando il mercato domestico in un acceleratore per modelli, servizi e infrastrutture.
• CXMT porta in produzione una nuova generazione DRAM e aumenta la quota di componentistica domestica, riducendo progressivamente la dipendenza da fornitori stranieri.
• Nvidia e AMD restano intrecciate all’ecosistema accademico cinese: la competizione tecnologica non coincide ancora con una separazione completa delle filiere.

La competizione tecnologica tra Stati Uniti e Cina sta diventando troppo grande per essere misurata soltanto attraverso benchmark dei modelli o numero di GPU disponibili. La base cinese di utenti dell’AI generativa ha superato i 700 milioni, mentre Beijing spinge contemporaneamente su memoria domestica, data center, università, chip proprietari e applicazioni AI integrate nei dispositivi. In parallelo, Jensen Huang continua a sostenere la necessità di mantenere un dialogo con la Cina e dirigenti di Nvidia e AMD partecipano ancora alle strutture accademiche del Paese. Il risultato è un ecosistema meno dipendente dall’Occidente rispetto a pochi anni fa, ma tutt’altro che isolato: la Cina sta costruendo ridondanza industriale senza rinunciare alle connessioni tecnologiche che possono accelerarne lo sviluppo.

Settecento milioni di utenti trasformano il mercato interno in un vantaggio industriale

Il primo fattore è la scala. Secondo i dati richiamati dal South China Morning Post, la base cinese di utenti dell’AI generativa ha superato i 700 milioni, arrivando a coprire oltre metà della popolazione. Il dato prosegue una crescita già visibile alla fine del 2025, quando una statistica ufficiale basata sui dati CNNIC indicava 602 milioni di utilizzatori e un tasso di adozione nazionale del 42,8%, in crescita del 141,7% su base annua. Nello stesso periodo la Cina aveva già costruito 42 cluster di calcolo composti da almeno diecimila GPU ciascuno, segnalando che la diffusione dei servizi AI viene sostenuta da un’infrastruttura parallela di compute. Il precedente sull’AI cinese arrivata a circa quattro mesi dai modelli statunitensi grazie agli open-weight mostrava già come il divario tecnologico non potesse più essere valutato soltanto in termini di accesso agli acceleratori Nvidia. La scala del mercato domestico aggiunge ora un altro elemento: centinaia di milioni di utenti generano domanda, feedback, workload e incentivi economici per Doubao, DeepSeek, Alibaba, Tencent, Baidu e gli altri operatori locali. La Cyberspace Administration of China registra inoltre 1.112 servizi di AI generativa già formalmente censiti e 731 applicazioni o funzionalità registrate al 31 agosto 2026, numeri che mostrano la densità dell’offerta oltre i pochi modelli conosciuti in Occidente. Il limite è il costo: le aziende cinesi stanno già introducendo quote interne sui token e limiti all’uso dei modelli più costosi, segno che anche un mercato enorme non elimina il problema economico del compute. Proprio per questo il tentativo cinese di costruire AI che migliori altra AI tra token, Huawei e infrastrutture va letto insieme alla crescita degli utenti: più domanda significa più pressione per rendere domestici e meno costosi tutti gli strati sottostanti.

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CXMT porta la sovranità dai processori alla memoria e chiude un altro buco della filiera

Il secondo sviluppo riguarda un componente meno visibile dei chip AI ma altrettanto strategico: la memoria. CXMT, principale produttore cinese di DRAM, ha annunciato il 20 settembre la produzione di massa della piattaforma G5, realizzata con un half-pitch di 11,95 nanometri attraverso quadruple patterning e accompagnata da nuovi chip LPDDR5X da 24 gigabit. L’azienda sostiene che la nuova generazione aumenti almeno del 50% il numero di die ottenibili per wafer rispetto alla precedente piattaforma e riduca ulteriormente il divario da Samsung, SK Hynix e Micron. L’annuncio ufficiale di CXMT è rilevante soprattutto perché non resta confinato al laboratorio: chip della società stanno già entrando in smartphone cinesi di fascia alta e CXMT ha iniziato a servire anche carichi server.

Il nuovo piano di espansione, che secondo le informazioni raccolte dal SCMP privilegia fornitori domestici per una parte significativa della capacità aggiuntiva, mostra inoltre che Beijing non vuole sostituire soltanto il chip finale, ma localizzare progressivamente macchinari, materiali e componentistica dell’intera fabbrica. Questo segue la stessa traiettoria già vista con Xiaomi e il proprio Xring, inserito nella strategia cinese di riduzione della dipendenza dai SoC stranieri e con i transistor GAA sviluppati senza EUV che mostrano però i limiti di capacità produttiva di Huawei. La memoria è particolarmente importante perché la corsa all’AI ha trasformato HBM, DDR5 e LPDDR ad alta velocità in colli di bottiglia strategici tanto quanto GPU e accelerator. La politica industriale cinese lo esplicita: un piano governativo 2026-2030 indica tra le priorità high-bandwidth memory, low-power computing, interconnessioni ad alta velocità e coordinamento full-stack tra chip, framework, compilatori e algoritmi. La questione non è quindi se CXMT abbia già raggiunto Samsung o SK Hynix su ogni metrica, cosa che le fonti disponibili non dimostrano, ma che un altro segmento storicamente dominato da produttori stranieri sta diventando sufficientemente maturo da alimentare dispositivi e infrastrutture cinesi su larga scala.

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La guerra tecnologica non produce ancora due ecosistemi completamente separati

Il terzo elemento rompe la narrazione di un decoupling già completato. Nvidia e AMD continuano a mantenere relazioni profonde con il mondo scientifico cinese, e i vertici delle due società sono stati coinvolti nelle strutture consultive legate a Tsinghua proprio mentre Washington e Beijing competono su acceleratori, export control e capacità produttiva. È coerente con la posizione espressa il 28 settembre da Jensen Huang, premiato dalla Korea Society, secondo cui Stati Uniti e Cina possono restare concorrenti e contemporaneamente collaborare sulla gestione dei rischi dell’AI. La fonte primaria dell’evento conferma il ruolo centrale attribuito a Huang nella costruzione dell’infrastruttura AI globale, mentre il CEO Nvidia ha usato il palco per ribadire l’importanza del dialogo tra le due potenze. Anche sul piano politico le due parti hanno mantenuto aperto questo canale: dopo l’incontro tra Xi Jinping e Donald Trump del 24 settembre, Beijing ha dichiarato di voler proseguire il confronto intergovernativo sull’AI, separando almeno parzialmente la gestione dei rischi dalla competizione industriale. Nel frattempo la Cina continua però ad aumentare la capacità interna: ByteDance da sola occuperebbe circa un quinto dei 24 GW di capacità data center già installata nel Paese, con altri 20 GW in pipeline, secondo le stime SemiAnalysis riprese dal SCMP. Questo è il punto che rende la corsa diversa rispetto a pochi anni fa. Gli Stati Uniti conservano vantaggi importanti nei chip AI più avanzati, nell’EDA e in parte della supply chain, ma la Cina dispone contemporaneamente di un mercato di centinaia di milioni di utenti, hyperscaler domestici, produttori di memoria, smartphone con SoC proprietari, operatori cloud e una politica industriale coordinata. Il rafforzamento cinese nell’AI e nei semiconduttori già osservato con Huawei e i data center domestici suggerisce che l’obiettivo non sia più replicare singolarmente Nvidia, OpenAI o Samsung, ma costruire abbastanza alternative perché nessun singolo blocco occidentale possa interrompere l’intera catena.

La vera corsa USA-Cina non si gioca quindi sul modello che vince un benchmark: si gioca sulla capacità di mettere insieme utenti, energia, memoria, chip, cloud, università e capitale abbastanza velocemente da rendere l’ecosistema autosufficiente senza rinunciare alle connessioni globali ancora utili.