Gli Stati Uniti temono le intelligenze artificiali cinesi

Nel gennaio del 2025 DeepSeek, un’azienda cinese all’epoca sconosciuta, mise online un modello di intelligenza artificiale (AI) che si rivelò in grado di competere con quelli più avanzati di OpenAI, l’azienda di ChatGPT. All’epoca DeepSeek fu una tale sorpresa per il settore tecnologico statunitense da essere paragonata al lancio dello Sputnik, il satellite sovietico che diede inizio alla cosiddetta “corsa allo spazio” con gli Stati Uniti.

Nonostante il panico iniziale, il settore tecnologico statunitense ha da allora mantenuto il primato nell’ambito delle AI. La scorsa settimana, però, due aziende cinesi, Moonshot AI e Alibaba Cloud, hanno messo online due nuovi modelli, Kimi K3 e Qwen3.8, in grado di rivaleggiare con i migliori di OpenAI e Anthropic soprattutto in alcuni benchmark, i test standardizzati con cui vengono messe alla prova le AI. Le loro performance hanno provocato pesanti perdite in borsa, alimentando i sospetti di chi crede che il divario tra Cina e Stati Uniti nel settore sia ormai colmato.

Il divario in realtà resta, anche se le aziende cinesi impiegano sempre meno tempo per replicare i progressi di quelle statunitensi. Il settore tecnologico cinese, inoltre, sta cambiando radicalmente il mercato delle AI con un’offerta di modelli molto più economici di quelli statunitensi. Per riuscirci, ha dovuto cercare metodi alternativi per sviluppare le AI senza grandi quantità di GPU, le unità di elaborazione grafica necessarie al loro funzionamento, che il governo degli Stati Uniti vieta da anni di esportare in Cina (specialmente quelle più potenti, prodotte da società statunitensi come Nvidia). I progressi degli ultimi mesi suggeriscono che questi metodi stiano funzionando.

Ad oggi non è ancora chiaro quanto la differenza nei costi delle AI cinesi e statunitensi sia dovuta esclusivamente a una maggiore efficienza tecnologica e quanto l’intero comparto sia sovvenzionato dal governo. La Cina infatti ha interesse a fare concorrenza alle aziende tecnologiche statunitensi, specie in un momento in cui le AI hanno un tale peso nell’intera economia americana. Il governo cinese è del resto noto per sovvenzionare pesantemente i settori che considera cruciali, come quelli delle batterie o delle auto elettriche, fino a rendere la concorrenza del tutto impossibile.

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Le AI cinesi sono diverse anche da altri punti di vista. Nella maggior parte dei casi, infatti, si tratta di modelli “open-weight”, nel senso che è possibile scaricarne i “pesi”, cioè i parametri che ne definiscono il comportamento, mentre i dati e il processo di addestramento restano di proprietà dell’azienda sviluppatrice. Questo permette di personalizzare il modello secondo le proprie esigenze (il cosiddetto fine-tuning) e di utilizzarlo in locale o su server privati. In questi casi, non si tratta comunque di progetti “open source”, nei quali gli utenti hanno accesso completo a tutto il software, compresi i dati relativi all’addestramento e al funzionamento interno.

La combinazione di economicità e maggiore apertura rende i modelli cinesi particolarmente apprezzati anche dalle aziende statunitensi (Airbnb, ad esempio, usa i modelli Qwen). Per capire quanto i modelli cinesi siano sempre più diffusi, Bloomberg ha guardato ai consumi di token (ovvero l’unità con cui viene misurato l’utilizzo dei modelli AI) all’interno di OpenRouter, un servizio usato dagli sviluppatori per accedere a modelli di varie aziende. Un anno fa, circa il 70 per cento dei token totali su OpenRouter veniva assorbito dai modelli statunitensi: oggi quella quota è scesa al 30 per cento, mentre i modelli cinesi sono saliti fino a un picco del 63 per cento a inizio luglio (oggi rappresentano il 58 per cento del totale).

Le AI cinesi non si sono diffuse perché sono le migliori o le più potenti, ma perché garantiscono risultati accettabili a una frazione del costo della concorrenza statunitense. «Quando un’attività non richiede il modello migliore, i team stanno iniziando ad affidarla al modello più economico che sia comunque sufficientemente valido», ha detto alla CNBC un responsabile di Vercel, un’azienda che si occupa di infrastruttura per le AI agentiche. «La recente ondata di modelli provenienti dalla Cina si sta aggiudicando questa partita».

Il tutto avviene in un momento delicato per il mercato, in cui sempre più analisti temono che gli investimenti miliardari in corso nelle AI – in particolare nella costruzione di data center, i centri di elaborazione alla base del loro funzionamento – non siano sostenibili, e si rischi lo scoppio di una bolla simile a quella delle “dot-com”. Il fatto che sempre più utenti e, soprattutto, aziende utilizzino i modelli cinesi potrebbe rendere questi investimenti ancora più rischiosi.

Oltre a portare nuove preoccupazioni economiche, il progresso delle AI cinesi ha inasprito anche le divisioni nella politica e nel settore tecnologico statunitense. Alcune aziende sostengono infatti che i modelli cinesi rappresentino un pericolo per la sicurezza nazionale e chiedono all’amministrazione Trump di limitarne la diffusione.

In una recente intervista con Bloomberg, il capo di Anthropic, Dario Amodei, ha detto che la possibilità di scaricare gratuitamente modelli con capacità avanzate rappresenta un problema serio per la sicurezza informatica. Venerdì scorso, Dean Ball di OpenAI ha scritto su X che i modelli cinesi in particolare potrebbero creare un «panorama distopico», ovvero «il pieno comunismo dell’AI, che è esattamente ciò che la Cina propone: anziché un prodotto di mercato, l’AI è un “bene pubblico” che sarà fornito dallo stato come una sorta di “infrastruttura pubblica digitale”».

Come ha scritto il Wall Street Journal, però, la posizione di OpenAI e Anthropic è evidentemente influenzata dal fatto che entrambe si stanno preparando a quotarsi in borsa l’anno prossimo, e sono quindi interessate a eliminare, o quanto meno ostacolare, la concorrenza cinese. Da questo punto di vista, quindi, la questione della cybersicurezza sarebbe un pretesto per richiamare l’attenzione dell’amministrazione di Donald Trump, storicamente vicina al settore tecnologico e ostile alla Cina. Nei giorni scorsi David Sacks, imprenditore e consulente di Trump sui temi tecnologici, ha definito le parole di Ball parte di una «strategia di cattura del regolatore» (regulatory capture), la pratica con cui un’azienda o un’industria cerca di influenzare a proprio vantaggio gli enti regolatori.

Negli ultimi mesi, in effetti, l’amministrazione Trump ha preso in considerazione diverse misure contro le AI cinesi. Lo scorso anno il dipartimento del Commercio ha valutato l’inserimento di alcune società cinesi nella “Entity List”, l’elenco delle aziende che non possono acquistare prodotti tecnologici dalle società statunitensi senza una precedente approvazione da parte del governo. Una fonte vicina all’amministrazione ha detto ad Axios che una decisione simile avrebbe di fatto impedito alle aziende statunitensi di accedere alle AI cinesi senza un’autorizzazione specifica.

Anche la National Security Agency e l’Office of the National Cyber Director, due agenzie federali che si occupano di sicurezza nazionale e informatica, hanno preso in considerazione lo scorso anno l’idea di pubblicare un avviso sui rischi rappresentati dai laboratori di AI cinesi. La stessa Casa Bianca ha lavorato a un ordine esecutivo – mai firmato – con cui avrebbe imposto alle aziende statunitensi di assumersi la responsabilità di eventuali incidenti derivanti dall’uso di modelli cinesi.

Il dibattito interno all’amministrazione Trump tra chi vorrebbe limitare maggiormente le AI cinesi e chi preferisce preservare il libero mercato sarebbe causa anche del ritardo di un altro ordine esecutivo – firmato lo scorso giugno – con cui Trump ha imposto dei controlli ai modelli statunitensi più avanzati, per quanto molto blandi. Negli scorsi giorni, secondo quanto riportato da Axios, la corrente favorevole a restrizioni più severe nei confronti delle aziende cinesi avrebbe acquisito maggiore peso.

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Il governo degli Stati Uniti, del resto, non è nuovo a provvedimenti per frenare lo sviluppo delle AI in Cina: da anni, come detto, impone pesanti limiti alle esportazioni dei chip più avanzati prodotti da Nvidia. Anche in questo ambito, però, non sono mancate le divisioni interne nell’amministrazione, tanto che lo scorso dicembre Trump aveva autorizzato Nvidia a vendere in Cina un suo prodotto molto potente. Si sospetta inoltre che le aziende cinesi siano in grado di accedere illegalmente ai chip banditi: questa settimana la Casa Bianca ha accusato Moonshot AI di aver sviluppato Kimi K3 usando uno dei chip più avanzati tra quelli prodotti da Nvidia, della serie GB300, la cui esportazione in Cina è vietata.

Un’altra accusa rivolta alle aziende cinesi è quella di ricorrere alla “distillazione”, una tecnica con cui è possibile trasferire la conoscenza e le capacità di un modello più grande e potente (detto “insegnante”) a uno più piccolo (detto “studente”). Per farlo, gli sviluppatori pongono molte domande all’“insegnante”, le cui risposte vengono poi analizzate dallo “studente”: in questo modo il modello più piccolo apprende parte dei suoi schemi di ragionamento senza dover affrontare una lunga fase di addestramento. Secondo il governo statunitense Moonshot AI avrebbe sviluppato Kimi K3 distillando Fable, il modello più potente di Anthropic. Il segretario al Tesoro statunitense, Scott Bessent, ha minacciato ripercussioni per l’azienda cinese.

Anche per quanto riguarda la distillazione, però, esistono diversi pareri contrastanti. Molti esperti, ad esempio, dubitano che questa tecnica permetta di sviluppare un modello realmente avanzato, mentre c’è chi ricorda che tutti i modelli AI sono stati sviluppati usando senza permesso materiale protetto da diritto d’autore.

Un recente incidente ha infine messo in dubbio l’idea, sostenuta da Amodei, della maggiore pericolosità dei modelli open-weight. Questa settimana OpenAI ha ammesso che due suoi nuovi modelli sperimentali hanno attaccato i sistemi di Hugging Face, una delle piattaforme più usate da chi sviluppa le AI, durante un test di sicurezza. Quando Hugging Face ha provato ad analizzare i dati relativi a questo attacco, i modelli commerciali statunitensi si sono rifiutati di farlo a causa dei loro sistemi di sicurezza: l’azienda ha dovuto quindi affidarsi a GLM 5.2, un modello open-weight sviluppato dalla cinese Z.ai.

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