A che punto sono le intelligenze artificiali cinesi?

È passato un anno da quando la startup cinese DeepSeek mise online il suo software di intelligenza artificiale, DeepSeek-R1, provocando un crollo in borsa dei titoli delle aziende tecnologiche statunitensi. La società di microchip Nvidia da sola perse circa 600 miliardi di dollari di capitalizzazione.

Marc Andreessen, tra i principali investitori della Silicon Valley, paragonò il debutto del modello DeepSeek-R1 al lancio dello Sputnik del 1957, l’evento che diede inizio alla corsa allo spazio tra Unione Sovietica e Stati Uniti. Tuttavia, a distanza di un anno da allora, nelle classifiche dei modelli più potenti del settore le posizioni più alte sono ancora occupate dalle grandi aziende statunitensi (OpenAI, Anthropic e Google), e anche Nvidia è tornata a crescere.

La preoccupazione suscitata all’epoca da DeepSeek derivava dal fatto che un’azienda cinese fondata nel 2023, con un numero ridotto di dipendenti, fosse riuscita a creare un software di intelligenza artificiale in grado di competere con GPT-4o, all’epoca il più avanzato a livello globale, a un costo dichiarato irrisorio rispetto alla concorrenza. DeepSeek sembrò insomma confermare i timori di chi sosteneva che la Cina potesse arrivare al punto di competere con gli Stati Uniti in un settore cruciale come l’intelligenza artificiale.

Il periodo di crisi causato dal DeepSeek-R1 fu intenso ma breve. Nel giro di poche settimane il settore tecnologico statunitense si riprese e tornò a investire massicciamente nei data center. Anche le prestazioni di DeepSeek-R1 furono in parte ridimensionate, e la newsletter specializzata SemiAnalysis calcolò che l’azienda aveva speso circa 1,6 miliardi di dollari solo per l’infrastruttura server, contro i 6 milioni di dollari totali dichiarati. Allo stesso modo, il numero di chip di Nvidia utilizzati per svilupparlo si rivelò superiore a quello pubblicizzato dall’azienda, pur trattandosi di modelli poco potenti e nonostante le restrizioni alle importazioni di chip imposte dal governo statunitense alla Cina.

Secondo il giornalista Alberto Puliafito, co-autore di E poi arrivò DeepSeek, non ha molto senso parlare di DeepSeek-R1 come di un «momento Sputnik», cioè un taglio netto tra il prima e il dopo. «Queste dinamiche funzionano a strati: cambiano le aspettative, i prezzi, i prodotti, la politica industriale, mentre attorno cambia il mondo. Non è che l’allarme fosse inventato: è che l’effetto forse non è un’esplosione ma una modifica lenta».

DeepSeek-R1 fu in effetti il primo di una serie di modelli cinesi sempre più competitivi e di maggior successo, come quelli di Z.AI, Qwen di Alibaba, MiMo di Xiaomi e Kimi della startup Moonshot AI. Questi modelli sono sempre più diffusi, pur avendo prestazioni inferiori rispetto a quelli statunitensi, perché sono facili da usare e da adattare.

I modelli cinesi, infatti, vengono spesso rilasciati in modalità open weight, o “a pesi aperti”. Significa che gli utenti possono scaricare il modello (o meglio, i suoi “pesi”, i parametri numerici già addestrati) e utilizzarlo sul proprio server o dispositivo, modificandolo secondo le preferenze. La differenza con l’open source è sottile ma importante: mentre in quest’ultimo si ha accesso completo al software, l’open weight consente il download del modello ma non delle informazioni sul suo sviluppo.

Secondo Puliafito, si tratta di una differenza strategica significativa. Le aziende statunitensi tendono a privilegiare un modello più chiuso e concentrato sul profitto, mentre quelle cinesi preferiscono software aperti e gratuiti. È una scelta, quest’ultima, determinata anche dai limiti alle esportazioni dei chip più avanzati imposti dalle amministrazioni di Joe Biden e Donald Trump, che hanno costretto le aziende cinesi a sviluppare modelli più piccoli e meno potenti, e a compensare con versatilità e gratuità.

Per fare un esempio del loro impiego: Wired ha raccontato come Rokid, una startup cinese, stia sviluppando un paio di occhiali “smart” in grado di offrire traduzioni simultanee all’utente usando una versione adattata di Qwen, il modello sviluppato dall’azienda tecnologica Alibaba.

Nella maggior parte dei casi, a sviluppare i modelli open weight sono grandi aziende tecnologiche (come Meta, Xiaomi, Alibaba) che sono attive in altri settori redditizi, e che quindi possono permettersi di rilasciare i propri modelli gratuitamente. In realtà, però, spesso questi modelli vengono usati per promuovere gli altri servizi dell’azienda, come l’accesso a pagamento ai modelli più avanzati, pensati per il settore privato. Mistral, ad esempio, offre il suo modello più potente, Mistral Large, a pagamento, mentre altre aziende (come anche Alibaba) vendono servizi cloud per ospitare e far funzionare i loro modelli.

Pur sembrando controintuitiva, quindi, la scelta di concedere gratuitamente modelli AI può assicurare margini di guadagno futuri, oltre che limitare quelli delle aziende concorrenti. È il caso di Meta, che puntò sui modelli open weight anche per provare a limitare la crescita di OpenAI, azienda che non può contare su altre entrate economiche al di fuori delle AI, e che sviluppa perlopiù modelli chiusi.

In questo senso, nel corso dell’ultimo anno, la crescita più notevole non è stata quella di DeepSeek, ma quella di Qwen di Alibaba. Stando ai dati di OpenRouter, un aggregatore di modelli AI, Qwen è rapidamente diventato il secondo modello open weight più utilizzato a livello globale dopo DeepSeek. La classifica in questione include anche Meta, la francese Mistral e OpenAI, che ha da poco presentato il suo primo modello aperto: gpt-oss. Nonostante tutto, però, è la Cina a guidare il settore, tanto che lo scorso novembre, per la prima volta, il numero di download di modelli aperti cinesi ha superato quello dei modelli statunitensi.

Nel corso del 2025 infatti Meta, l’unica azienda statunitense che aveva puntato sui modelli “aperti” ha cambiato strategia. Dopo essere stata per anni il principale sviluppatore mondiale di modelli open weight con la serie Llama, ha rivisto le sue priorità, soprattutto dopo la pubblicazione di alcuni modelli giudicati deludenti. Il CEO Mark Zuckerberg ha iniziato un’aggressiva campagna di acquisizioni e assunzioni per rilanciare la divisione Meta AI, con l’obiettivo di sviluppare modelli chiusi e monetizzabili, lasciando di fatto il mercato open nelle mani della Cina.

Anche per questo, l’analista del settore Nathan Lambert ha lanciato l’ATOM (American Truly Open Models) Project, un’iniziativa per sostenere lo sviluppo di sistemi aperti negli Stati Uniti.

L’improvviso successo delle aziende cinesi è frutto di investimenti ormai decennali da parte del governo, che sta usando in questo settore la stessa strategia industriale che ha permesso al paese di diventare leader nello sviluppo e produzione di auto elettriche e pannelli solari. Molte delle aziende citate hanno ricevuto (e continuano a ricevere) finanziamenti e incentivi statali. In questo modo una startup come Z.AI, fondata nel 2019, è cresciuta fino a quotarsi con successo in borsa a inizio gennaio.

I due approcci industriali, quello statunitense “chiuso” e quello cinese “aperto”, rappresentano in realtà due diversi modi di gestire il potere, oltre che la tecnologia, dice Puliafito. Per gli Stati Uniti, infatti, «l’AI diventa contemporaneamente profitto, proprietà intellettuale, strumento coloniale e di dominio». In un rapporto pubblicato da OpenAI lo scorso anno, si leggeva proprio: «esportare responsabilmente questi modelli ai nostri alleati e partner li aiuterà a creare i propri ecosistemi di intelligenza artificiale […] basandosi sulla tecnologia statunitense e non su quella finanziata dal Partito Comunista Cinese (PCC)».

La strategia cinese si basa invece sulla logica della diffusione: l’open weight permette la circolazione dei modelli, che vengono scaricati, adattati e modificati da sempre più aziende e persone. È uno scenario previsto lo scorso novembre dall’ex CEO di Google Eric Schmidt, quello secondo il quale «la stragrande maggioranza dei governi e dei paesi che non dispongono delle risorse economiche dell’Occidente finirà per adottare come standard i modelli cinesi: non perché siano migliori, ma perché sono gratuiti».