Cina: 270 miliardi per la “Griglia AI” nazionale. L’obiettivo è l’indipendenza totale da Nvidia entro il 2028

La Cina accelera sulla sovranità tecnologica e prepara un piano da circa 2 mila miliardi di yuan, pari a 295 miliardi di dollari e convertiti in circa 270 miliardi di euro, per costruire nei prossimi cinque anni una rete nazionale di data center AI. Il progetto punta a collegare strutture gestite principalmente da China Mobile e China Telecom in una griglia computazionale distribuita, capace di sostenere carichi di lavoro di intelligenza artificiale su scala nazionale. Il cuore politico e industriale dell’iniziativa è l’obiettivo di arrivare entro il 2028 ad almeno 80% di tecnologia domestica nella nuova infrastruttura, inclusi chip AI, componenti hardware, software di base e stack operativi. La regia passa dal National Development and Reform Commission, mentre il finanziamento dovrebbe arrivare attraverso debito sovrano e bond governativi ultra-lunghi. Il piano risponde direttamente alle restrizioni statunitensi sull’export di semiconduttori avanzati e trasforma la carenza di accesso a Nvidia e AMD in una strategia nazionale di autosufficienza. La sfida principale non è costruire edifici o raccogliere capitali, ma riempire i data center con acceleratori locali sufficientemente maturi, in particolare soluzioni Huawei Ascend prodotte con il supporto di SMIC.

La Cina costruisce una griglia nazionale di data center AI

Il piano cinese prevede la costruzione di una vera griglia nazionale di data center AI, non una semplice somma di strutture isolate. L’obiettivo è collegare centri di calcolo distribuiti nel Paese in un sistema coordinato, capace di assegnare workload, distribuire capacità computazionale e ottimizzare l’uso delle risorse in base alla domanda. China Mobile e China Telecom avranno un ruolo operativo centrale perché gestiranno gran parte degli impianti e delle connessioni tra i nodi della rete. Il National Development and Reform Commission coordina il blueprint strategico e definisce le priorità infrastrutturali, finanziarie ed energetiche. La cifra iniziale di 270 miliardi di euro copre il piano quinquennale per i data center, ma gli interventi sulla rete elettrica nazionale potrebbero far crescere il fabbisogno complessivo oltre 5 mila miliardi di yuan. L’elemento energetico è cruciale perché l’AI industriale richiede consumi enormi e continuità di alimentazione, soprattutto quando i cluster vengono progettati per training, inferenza, elaborazione multimodale e servizi cloud su larga scala. La griglia permetterebbe alla Cina di ridurre frammentazione, sprechi e duplicazioni, trasformando i data center in un’infrastruttura strategica paragonabile a rete ferroviaria, telecomunicazioni o cloud pubblico nazionale.

L’obiettivo dell’80% di chip domestici cambia la politica industriale

Il requisito più ambizioso del piano è l’obiettivo di raggiungere almeno 80% di tecnologia domestica entro il 2028 nella griglia AI nazionale. La soglia riguarda in particolare chip AI, acceleratori, componenti hardware e software sottostanti. Questa scelta rafforza una linea già avviata da Pechino, che da tempo spinge i progetti pubblici a ridurre la dipendenza da fornitori stranieri. In precedenza i data center cinesi erano già stati indirizzati verso una quota minima di chip locali, ma il nuovo target alza drasticamente l’asticella e rende l’autosufficienza una condizione strutturale dell’investimento. Di fatto, il piano esclude progressivamente acceleratori Nvidia e AMD dai progetti finanziati dallo Stato, imponendo l’adozione di silicon locale anche quando le alternative domestiche non raggiungono ancora la stessa maturità tecnica. Il messaggio politico è netto: la Cina preferisce accelerare una filiera nazionale meno performante ma controllabile, piuttosto che restare esposta a restrizioni esterne su componenti critici. Il documento riconosce tuttavia un limite concreto: il mercato domestico dei chip AI potrebbe crescere fino a 67 miliardi di dollari, ma i fornitori locali sarebbero in grado di coprire soltanto il 76% della domanda prevista al 2030, segno che l’obiettivo 2028 richiederà uno sforzo produttivo e tecnologico eccezionale.

Huawei e SMIC diventano i pilastri della filiera AI nazionale

Il piano affida un ruolo decisivo a Huawei e SMIC, due aziende centrali nella strategia cinese di riduzione della dipendenza tecnologica dall’estero. Huawei, con la famiglia di acceleratori Ascend, diventa il principale candidato a fornire chip AI per la nuova griglia, mentre SMIC rappresenta il nodo produttivo più importante per la fabbricazione su processi avanzati locali. Secondo i dati indicati, Huawei avrebbe spedito circa 812 mila chip nell’ultimo anno e punta a ricavi per 12 miliardi di dollari dai processori nel 2026. Gli acceleratori Ascend sono già utilizzabili per task di inferenza, ma mostrano ancora limiti nei workload di training più complessi, dove la maturità software, la disponibilità di memoria ad alta larghezza di banda e l’efficienza dell’ecosistema restano elementi critici. SMIC opera sul nodo N+2, equivalente a circa 7 nanometri, con un tasso di utilizzo superiore al 93%, segnale di capacità già molto vicina alla saturazione. Ogni produttore certificato dal governo compete per slot di wafer limitati, rendendo la capacità produttiva uno dei colli di bottiglia più sensibili. Il piano spinge Huawei a scalare rapidamente, ma gli stessi esecutivi del settore ammettono che la Cina resta indietro di cinque-dieci anni rispetto alla frontiera globale dei chip per data center AI.

Il 2028 è una scadenza ambiziosa ma la produzione resta il collo di bottiglia

La piena operatività della griglia AI entro il 2028 dipenderà meno dalla costruzione fisica dei data center e più dalla disponibilità di acceleratori domestici sufficienti. La produzione locale di semiconduttori resta infatti il punto più fragile dell’intero piano. SMIC lavora già a livelli di utilizzo molto elevati e deve soddisfare contemporaneamente domanda governativa, cloud provider, vendor AI e produttori di sistemi certificati. La scarsità di memoria ad alta larghezza di banda limita ulteriormente l’assemblaggio di acceleratori Huawei Ascend, componente indispensabile per modelli di grandi dimensioni, training distribuito e inferenza ad alta efficienza. Il caso DeepSeek viene citato come esempio concreto dei limiti attuali: il modello avrebbe tentato inizialmente di addestrarsi su hardware Huawei, ma sarebbe tornato a soluzioni Nvidia dopo ripetuti problemi. Questo non significa che la filiera domestica sia irrilevante, ma indica che il passaggio dall’inferenza al training competitivo resta ancora complesso. La Cina può costruire rapidamente la griglia fisica, finanziare impianti e potenziare la rete elettrica, ma senza un volume sufficiente di acceleratori maturi rischia di ritrovarsi con capacità infrastrutturale sottoutilizzata. La scadenza del 2028 rappresenta quindi una pressione industriale enorme su Huawei, SMIC e sull’intera catena dei fornitori locali.

Le restrizioni statunitensi accelerano la corsa all’autosufficienza

Il piano da 270 miliardi di euro nasce anche come risposta diretta alle restrizioni statunitensi sull’esportazione di chip avanzati verso la Cina. Washington limita da anni l’accesso cinese ad acceleratori di fascia alta, strumenti di produzione e tecnologie critiche per il calcolo AI. Questa pressione ha costretto Pechino a trasformare l’indipendenza tecnologica da obiettivo di lungo periodo a priorità operativa immediata. Il divieto o la riduzione dell’uso di componenti stranieri nei progetti statali, compresi gli acceleratori Nvidia e AMD, mira a proteggere i futuri data center da possibili interruzioni della supply chain. L’uso di debito sovrano e bond speciali ultra-lunghi consente al governo di finanziare la transizione su scala eccezionale, garantendo continuità anche in presenza di tensioni geopolitiche. La griglia AI nazionale diventa quindi uno strumento di resilienza strategica, non soltanto un’infrastruttura tecnologica. Pechino vuole evitare che lo sviluppo dell’intelligenza artificiale dipenda da decisioni di export control prese a Washington o da colli di bottiglia controllati da aziende occidentali. In questa prospettiva, anche chip meno efficienti possono essere considerati preferibili se garantiscono continuità, controllo e autonomia.

Il rischio è costruire data center prima dei chip necessari

Il piano presenta un rischio evidente: costruire infrastruttura computazionale più rapidamente di quanto la filiera domestica riesca a produrre chip adeguati. Il co-CEO di SMIC Zhao Haijun avrebbe avvertito che la corsa ad aggiungere capacità potrebbe lasciare data center inattivi, paragonando l’operazione alla costruzione di autostrade prima dell’arrivo del traffico necessario. L’immagine descrive bene il dilemma cinese. Da un lato il Paese deve muoversi rapidamente per non restare indietro nella competizione AI globale; dall’altro, un’espansione troppo veloce può generare impianti sottoutilizzati, sprechi di capitale e pressione eccessiva su una supply chain ancora immatura. La domanda di chip AI è destinata a crescere rapidamente, ma se i fornitori locali copriranno solo il 76% della domanda al 2030, il target dell’80% entro il 2028 richiede accelerazione tecnologica e produttiva superiore alle attuali proiezioni. La sfida non riguarda soltanto il numero di chip, ma anche qualità, resa produttiva, stack software, librerie, compatibilità con framework AI, consumo energetico e capacità di supportare training distribuito. Una griglia nazionale di data center AI può funzionare solo se il livello hardware, software ed energetico cresce in modo sincronizzato.

Il finanziamento pubblico sostiene una strategia di lungo periodo

Il finanziamento tramite debito sovrano e bond governativi ultra-lunghi consente alla Cina di sostenere un progetto che supera la logica del normale investimento privato. La costruzione di una rete nazionale AI richiede tempi lunghi, ritorni indiretti e coordinamento tra infrastruttura elettrica, telecomunicazioni, semiconduttori, cloud e ricerca. Il National Development and Reform Commission assume quindi un ruolo di regia industriale, allocando risorse e definendo priorità coerenti con gli obiettivi nazionali. Il ricorso a strumenti di debito pubblico consente di finanziare la prima fase senza dipendere esclusivamente dalla redditività immediata dei singoli data center. Questo approccio riflette il modello cinese di politica industriale, nel quale lo Stato guida settori considerati strategici e mobilita operatori pubblici come China Mobile e China Telecom per eseguire piani di scala nazionale. L’inclusione degli aggiornamenti alla rete elettrica indica inoltre che Pechino considera l’AI non come un settore isolato, ma come infrastruttura sistemica legata a energia, telecomunicazioni, cloud e sicurezza nazionale. Il costo potenziale oltre 5 mila miliardi di yuan mostra la dimensione reale dell’ambizione.

La sovranità AI cinese passa da data center, chip e rete elettrica

Il progetto cinese ridefinisce la sovranità tecnologica come integrazione tra data center, chip domestici, rete elettrica, operatori telco e software AI. Non basta sviluppare modelli competitivi se l’infrastruttura di calcolo dipende da acceleratori stranieri, supply chain esterne o colli di bottiglia energetici. La griglia nazionale AI punta quindi a creare un sistema end-to-end controllato da Pechino, in cui la capacità computazionale possa essere assegnata a università, aziende, cloud provider, laboratori e progetti strategici secondo priorità nazionali. Huawei emerge come pilastro dell’hardware, SMIC come cardine produttivo, China Mobile e China Telecom come gestori infrastrutturali, mentre il governo centrale coordina capitale e obiettivi. Il piano non elimina immediatamente il divario con la frontiera globale, ma offre una roadmap chiara verso la riduzione della dipendenza esterna. Se il target dell’80% di chip domestici entro il 2028 sarà raggiunto, la Cina potrà assorbire meglio future sanzioni e mantenere continuità nello sviluppo dell’intelligenza artificiale. Se invece produzione e qualità degli acceleratori non terranno il passo, il rischio sarà una grande infrastruttura parzialmente vuota o meno efficiente dei concorrenti occidentali. In entrambi i casi, il piano da 270 miliardi di euro conferma che la competizione AI è ormai diventata una competizione infrastrutturale, energetica e geopolitica.