La tesi e il metodo forense
L'ex ricercatore OpenAI Will DePue, ora alla guida del gruppo di ricerca no-profit Unemployment Labs, afferma di aver prodotto la prima prova tecnica del fatto che DeepSeek, Moonshot AI, MiniMax e Ant Group abbiano accesso alle GPU Nvidia Blackwell, hardware soggetto ai controlli statunitensi sull'export. Secondo quanto riportato da The Decoder, funzionari statunitensi e organi di stampa avevano già ipotizzato un simile utilizzo da parte di DeepSeek e Moonshot AI, senza però pubblicare evidenze. DePue dichiara che ricercatori senior di OpenAI e Anthropic hanno verificato in modo indipendente il suo metodo; si tratta di una sua affermazione, non di una conferma diffusa.
Secondo la ricostruzione della fonte, l'analisi si basa sui modelli linguistici pubblicati. Prima dell'addestramento il framework PyTorch riempie miliardi di pesi con numeri casuali generati da un seme iniziale; poiché la GPU distribuisce il lavoro tra i propri core di calcolo, e schede diverse hanno un numero diverso di core, il riempimento lascia un'impronta caratteristica. I chip Hopper come H100 e H800 usano 132 core, mentre i Blackwell ne usano 148 o 152 a seconda del modello. L'addestramento modifica poi quei valori milioni di volte, ma alcune posizioni restano ai valori casuali iniziali, conservando una traccia statistica della configurazione di partenza.
Quali modelli e quali chip
Stando al rapporto, sei modelli pubblicati dopo aprile 2026 mostrano la firma della generazione Blackwell, mentre modelli precedenti come DeepSeek-V3 e Kimi K2.5 presentano tracce della più vecchia generazione Hopper. L'analisi associa DeepSeek-V4-Flash e MiniMax-M3 ai chip B200 o B300 (148 core). DeepSeek-V4-Pro, Kimi K3, Kimi K3.1-Pro e Ling-3.1-flash di Ant Group mostrerebbero invece il pattern a 152 core dei sistemi rack GB200 o GB300. DePue sostiene di aver escluso statisticamente il caso e di aver riprodotto esattamente i risultati per DeepSeek-V4-Flash e Kimi K3 su chip Blackwell reali, pubblicando il codice di verifica su GitHub.
I dati raccolti indicano che altri laboratori cinesi, tra cui Alibaba con Qwen3.8 e le realtà Zhipu, Tencent, Xiaomi e StepFun, mostrerebbero ancora solo firme Hopper, mentre LongCat-2.0 di Meituan rimanderebbe a hardware Huawei. La fonte segnala inoltre una convergenza con l'analisi di Dylan Patel di SemiAnalysis, secondo cui l'architettura di DeepSeek-V3 era ancora cucita sulle GPU Hopper, mentre quella di DeepSeek-V4 sarebbe pensata per Blackwell e per i chip Ascend di Huawei.
Costi stimati e limiti dell'evidenza
Il rapporto stima che i cinque addestramenti esaminati abbiano richiesto complessivamente circa 12.000 GPU Blackwell, equivalenti per potenza di calcolo a circa 30.000 H100. Solo Kimi K3 avrebbe impegnato circa 4.500 processori per un periodo di settanta giorni, e DeepSeek-V4-Pro circa 3.000. A un prezzo unitario di circa 70.000 dollari, secondo la fonte ciascun cluster sarebbe costato tra 200 e 300 milioni di dollari, e i cinque sistemi insieme più di mezzo miliardo.
Restano però questioni aperte. La tecnica, precisa la fonte, mostra soltanto quale hardware ha inizializzato i pesi, anche se è molto probabile che l'addestramento sia avvenuto sugli stessi sistemi. L'unica spiegazione alternativa sarebbe una scheda AMD MI300X, anch'essa soggetta a restrizioni, volutamente limitata per produrre lo stesso pattern; DePue afferma di aver escluso AMD per DeepSeek-V4-Flash grazie a piccole differenze di arrotondamento tra i chip. I dati non rivelano dove si trovino le GPU né chi le possieda: poiché le aziende cinesi possono affittare capacità di calcolo in data center fuori dalla Cina, la fonte sottolinea che le prove tecniche dimostrano l'accesso all'hardware di punta Nvidia ma non provano di per sé un contrabbando fisico o una violazione delle norme statunitensi sull'export.
