Il produttore cinese di semiconduttori Iluvatar CoreX ha presentato pubblicamente la GPU Tiangai 300, dichiarando risultati prestazionali comparabili a quelli della Nvidia H200 e, in alcuni carichi di lavoro dedicati all’intelligenza artificiale, superiori a quelli dell’acceleratore statunitense. La dimostrazione si è svolta il 28 ottobre 2026 durante il Media Open Day organizzato a Shanghai, dove l’azienda ha mostrato per la prima volta ai rappresentanti della stampa il funzionamento effettivo del proprio processore grafico in scenari di generazione di immagini, produzione video e inferenza di modelli linguistici. Le prove sono state eseguite mettendo a confronto Tiangai 300 e H200 attraverso applicazioni identiche o comparabili, comprendenti anche l’esecuzione di GLM-5.3, modello sviluppato da Z.ai. Secondo i risultati comunicati, Tiangai 300 ha prodotto la prima immagine dopo circa quattro secondi dalla ricezione del comando, mostrando inoltre una capacità di elaborazione superiore a quella di H200 in alcune attività di generazione video. Il confronto è stato presentato come un risultato significativo per lo sviluppo di GPU cinesi destinate all’inferenza, un segmento nel quale i produttori nazionali stanno cercando di ridurre la dipendenza dalle architetture Nvidia attraverso processori e infrastrutture progettati per i carichi di lavoro dei modelli generativi.
Nei test di generazione di immagini a partire da descrizioni testuali, Tiangai 300 ha raggiunto un tasso di completamento delle operazioni del 100%, con una produttività misurata in 0,101 immagini al secondo. La Nvidia H200 ha registrato un tasso di completamento dell’87,5% e una produttività di 0,086 immagini al secondo. In questo specifico scenario, il processore cinese ha quindi mostrato una capacità di elaborazione superiore in termini di immagini prodotte nell’unità di tempo, insieme a una percentuale più elevata di operazioni concluse correttamente. Il tempo necessario per completare il singolo lavoro è risultato tuttavia superiore di 0,64 secondi rispetto alla GPU Nvidia, indicando che throughput complessivo e latenza della singola richiesta non hanno necessariamente lo stesso andamento. La differenza è importante per interpretare correttamente il risultato: una maggiore quantità di operazioni completate in un intervallo di tempo non implica automaticamente una risposta più rapida a ogni singola richiesta. I valori comunicati durante la dimostrazione sono coerenti con quelli di precedenti verifiche realizzate da Shanghai INESA, un’organizzazione di ricerca collegata all’amministrazione municipale di Shanghai, che aveva esaminato Tiangai 300 utilizzando quattro modelli di intelligenza artificiale e tre differenti contesti applicativi. Nei test pubblicati in occasione della presentazione del processore, avvenuta nel luglio 2026, il throughput per GPU era risultato pari a 1,05 volte quello della Nvidia H200, ma la misurazione riguardava specificamente un’architettura di inferenza nella quale l’elaborazione dell’input e la generazione dell’output vengono gestite separatamente.
Ulteriori confronti prestazionali hanno riguardato i modelli basati sull’architettura Mixture of Experts, nei quali soltanto una parte dei parametri viene attivata per elaborare una determinata richiesta. Secondo le misurazioni comunicate dalla stampa tecnologica cinese, Tiangai 300 ha registrato un throughput superiore del 15% rispetto alla H200 durante l’esecuzione di carichi di lavoro MoE. Nei test dedicati alla gestione di contesti testuali particolarmente lunghi, il processore ha inoltre ridotto fino al 30% il tempo necessario per generare il primo token, un indicatore rilevante per valutare la latenza percepita nelle applicazioni linguistiche. Iluvatar ha presentato anche risultati relativi all’addestramento e all’adattamento dei modelli, dichiarando un throughput effettivo superiore di 1,33 volte rispetto alla Nvidia H100 durante operazioni di fine-tuning del modello Qwen3-32B di Alibaba. Quest’ultimo risultato utilizza come riferimento una GPU appartenente alla generazione precedente rispetto a H200 e non deve quindi essere interpretato come un confronto diretto con l’acceleratore più recente. Nel complesso, le misurazioni mostrano risultati favorevoli a Tiangai 300 in una serie di configurazioni selezionate, ma non dimostrano una superiorità generalizzata in tutte le operazioni computazionali. Le prestazioni dipendono infatti dall’architettura del modello, dal software di inferenza, dalla distribuzione dei processi e dalle modalità con cui vengono gestite memoria e richieste concorrenti.
La disponibilità di benchmark positivi rappresenta soltanto uno degli elementi necessari per valutare l’impiego industriale del processore. I dati diffusi provengono principalmente dalle dimostrazioni del produttore e da verifiche comunicate attraverso fonti cinesi, mentre rimangono necessarie ulteriori valutazioni indipendenti condotte in ambienti differenti, soprattutto per determinare la stabilità operativa, la compatibilità applicativa e il costo complessivo di gestione nei grandi data center. La questione assume particolare rilevanza nel contesto delle restrizioni statunitensi sull’esportazione di acceleratori avanzati verso la Cina. Nvidia ha introdotto H200 alla fine del 2023 e, in seguito alle modifiche al sistema delle autorizzazioni commerciali intervenute nel 2026, ne ha avviato le consegne sul mercato cinese nell’agosto dello stesso anno. Parallelamente, le autorità cinesi hanno sostenuto lo sviluppo delle capacità produttive nazionali e incoraggiato le aziende tecnologiche a utilizzare semiconduttori locali, favorendo l’espansione di produttori come Iluvatar CoreX, Biren Technology, MetaX, Enflame e Moore Threads. Iluvatar, quotata alla Borsa di Hong Kong, ha dichiarato all’inizio di ottobre di aver raggiunto implementazioni della famiglia Tiangai per complessive 10.000 GPU, indicando un passaggio dalle attività di dimostrazione tecnica alla distribuzione di installazioni di dimensioni industriali. L’azienda intende valorizzare l’esperienza acquisita nella fornitura, nella gestione e nella manutenzione di questi sistemi per ampliare la propria presenza nel mercato delle infrastrutture di calcolo dedicate all’intelligenza artificiale. I risultati di Tiangai 300 documentano quindi una crescente capacità competitiva nell’inferenza, pur lasciando ancora da verificare l’equivalenza prestazionale ed economica nelle installazioni continuative su larga scala.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI).