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La Cina sfida NVIDIA, un modello AI da record nasce su chip Huawei
Z.ai ha portato il modello GLM-5.2 in cima alle classifiche dei modelli AI accessibili, con un risultato che pesa soprattutto per l'hardware usato: l'azienda cinese sostiene di aver addestrato la famiglia GLM-5 su circa 100.000 processori Huawei Ascend 910B, senza ricorrere a chip NVIDIA in alcuna fase del processo.
Il modello ha ottenuto risultati forti ma non uniformi. Nella classifica di coding basata sulle preferenze umane di Design Arena ha superato Fable di circa 10 punti Elo, mentre sull'Intelligence Index v4.1 di Artificial Analysis ha raggiunto un punteggio di 51, davanti a MiniMax-M3, DeepSeek V4 Pro e Gemini 3.1 Pro Preview. Su SWE-bench Pro ha totalizzato 62,1 punti, contro i 58,6 attribuiti a GPT-5.5.
Il quadro cambia nei test di lavoro da terminale: su Terminal-Bench 2.1 GLM-5.2 si ferma a 81,0 punti, sotto Opus 4.8 a 85,0 e GPT-5.5 a 84,0, ma sopra Gemini 3.1 Pro a 74,0. La leadership riguarda quindi il segmento dei modelli apertamente disponibili, non un dominio assoluto su ogni benchmark.
La parte più delicata riguarda lo stack di addestramento. Z.ai è nella Entity List statunitense dall'inizio del 2025, condizione che limita l'accesso agli acceleratori NVIDIA H100, H200 e B200. L'azienda dichiara invece di aver usato il framework MindSpore e silicio Huawei, un passaggio che mette sotto pressione la logica delle restrizioni export pensate per rallentare lo sviluppo cinese nei modelli di frontiera.
Questo non significa che i chip Huawei abbiano raggiunto la parità tecnica con le GPU statunitensi. Le stime citate indicano per Ascend 910C circa il 60% delle prestazioni in inferenza di un H100, con un divario ancora ampio su efficienza e scalabilità dei cluster. GLM-5.2 mostra che un modello open-weight di fascia alta può nascere su una filiera domestica, ma non prova che l'hardware sottostante sia equivalente.
Anche la licenza contribuisce al posizionamento del modello. GLM-5.2 è distribuito con licenza MIT, quindi i pesi possono essere scaricati, adattati e ospitati autonomamente. La scala, però, resta da infrastruttura pesante: circa 744 miliardi di parametri totali, 40 miliardi attivi per token e una finestra di contesto da un milione di token lo mettono fuori portata per un normale PC desktop.
Per l'uso pratico, la strada più realistica passa dall'API: il prezzo indicato è circa 1,40 dollari per milione di token in input e 4,40 dollari per milione di token in output, sensibilmente sotto i listini citati per Opus 4.8 e Fable 5. La reazione del mercato è stata immediata: Knowledge Atlas Technology, società quotata a Hong Kong dietro Z.ai, ha visto la capitalizzazione superare quota 1.000 miliardi di dollari di Hong Kong, mentre il rally attende il primo test con lo sblocco di una parte rilevante delle azioni degli investitori iniziali.