L’onda dell’AI open-weight cinese costringe la Silicon Valley a cambiare strategia

Il dato ha colpito al cuore una delle convinzioni dominanti dell’industria: che per arrivare alla frontiera dell’AI fosse indispensabile spendere somme gigantesche in chip e data center. La notizia ha contribuito a una brusca reazione dei mercati: il 27 gennaio 2025 il Nasdaq Composite ha perso più di 1.000 miliardi di dollari in una sola giornata, mentre i titoli tecnologici statunitensi, inclusa NVIDIA, hanno registrato cali rilevanti .

DeepSeek non ha dimostrato che i costi dell’AI siano improvvisamente diventati irrilevanti. Ha però reso evidente che l’efficienza degli algoritmi, la scelta dell’architettura e la possibilità di riutilizzare modelli esistenti possono ridurre sensibilmente il vantaggio dei gruppi che dispongono dei budget più elevati.

Qwen supera Llama nella distribuzione globale

La corsa non è limitata a DeepSeek. L’ecosistema cinese comprende Alibaba con Qwen, Moonshot AI con Kimi, Z.ai, Baidu, ByteDance e altre realtà. Secondo un’analisi dello Stanford Human-Centered AI Institute, almeno una dozzina di istituzioni cinesi produce oggi modelli open-weight di livello avanzato .

I dati di Hugging Face — una delle principali piattaforme mondiali per condividere e scaricare modelli di machine learning — mostrano il cambio di passo. Tra agosto 2024 e agosto 2025, i modelli sviluppati da aziende cinesi hanno totalizzato il 17,1% dei download, superando di poco il 15,8% dei modelli statunitensi . Nel 2025, la famiglia Qwen ha inoltre superato Meta Llama come famiglia di modelli linguistici più scaricata sulla piattaforma .

Il divario è ancora più marcato nel cosiddetto ecosistema dei modelli derivati: versioni modificate o ottimizzate a partire da un modello di base. Qwen rappresenterebbe circa il 40% dei nuovi fine-tuning pubblicati su Hugging Face, secondo una stima riportata da Forbes .

La differenza è strategica. Ogni modello aperto può diventare il punto di partenza per migliaia di applicazioni, varianti specializzate e strumenti aziendali. La diffusione, a sua volta, genera feedback, dati di utilizzo e nuovi sviluppi: è un effetto rete che i modelli proprietari, accessibili soprattutto tramite API, fanno più fatica a replicare.

Le aziende americane stanno già usando modelli cinesi

La pressione non arriva soltanto dagli sviluppatori indipendenti. Le aziende statunitensi stanno iniziando a usare direttamente modelli cinesi perché il divario nelle prestazioni si è ridotto, mentre i costi rimangono spesso inferiori . Su OpenRouter, piattaforma che consente di accedere a diversi modelli, la quota di token utilizzati da aziende americane su modelli cinesi è rimasta sopra il 30% ogni settimana dal febbraio 2026, arrivando in alcuni casi al 46% .

Un partner della società di venture capital Andreessen Horowitz ha stimato che circa l’80% delle startup statunitensi utilizzi modelli di base cinesi per sviluppare versioni o prodotti specifici . Anche aziende più grandi, come Airbnb, avrebbero scelto Qwen di Alibaba per chatbot destinati al servizio clienti, citandone il costo contenuto e capacità comparabili con quelle dei principali modelli americani .

Il dato non significa che le imprese abbiano abbandonato OpenAI o Anthropic. Significa piuttosto che la scelta tecnologica è diventata più pragmatica: per alcune attività, un modello “abbastanza buono”, eseguibile a costi ridotti e personalizzabile internamente, può essere più interessante di un sistema proprietario di punta.

OpenAI cambia direzione

La nuova concorrenza ha avuto conseguenze anche sui produttori americani. OpenAI ha pubblicato il suo primo modello aperto dopo sei anni, una decisione arrivata nel pieno dell’espansione dei modelli open-weight cinesi . Parallelamente, l’amministrazione Trump ha invitato un numero maggiore di aziende tecnologiche statunitensi a rilasciare modelli aperti .

Per la Silicon Valley, il problema non è solo perdere quote di mercato. Se sviluppatori e imprese costruiscono i propri prodotti su modelli cinesi, i grandi gruppi americani rischiano di perdere il controllo del livello fondamentale della filiera: il modello di base. In questo scenario, cloud, chip e servizi complementari potrebbero restare importanti, ma il modello proprietario non sarebbe più necessariamente il principale “fossato” competitivo.

Un quadro meno semplice di quanto suggeriscano i titoli

La narrativa sulla superiorità dei costi cinesi va però interpretata con cautela. Una valutazione del CAISI, il centro del NIST dedicato alla sicurezza dell’intelligenza artificiale, pubblicata nel settembre 2025 ha rilevato che il miglior modello statunitense superava DeepSeek V3.1 nella maggior parte dei benchmark analizzati. Lo studio ha inoltre indicato che, a parità di prestazioni, alcuni modelli DeepSeek potevano risultare più costosi da utilizzare: il modello americano di riferimento costava in media il 35% in meno nei 13 test considerati .

Anche la misurazione dell’adozione reale è complessa. Download, token elaborati e modelli derivati sono indicatori utili, ma non raccontano da soli quanti sistemi siano effettivamente impiegati in produzione, con quali livelli di affidabilità e per quali compiti . La competizione, quindi, non si riduce a una classifica unica: contano prestazioni, prezzo, licenza, privacy, sicurezza, disponibilità dell’hardware e facilità di integrazione.

La spaccatura politica a Washington

Negli Stati Uniti è in corso un acceso confronto su come rispondere alla crescita cinese. Il segretario al Tesoro Scott Bessent e il direttore dell’Office of Science and Technology Policy, Michael Kratsios, hanno avanzato idee differenti, senza che sia emerso un orientamento condiviso .

Alcuni esponenti dell’amministrazione hanno sostenuto restrizioni di fatto sui modelli open-weight cinesi. Axios ha riferito della possibilità di un divieto per i modelli cinesi più avanzati, una misura che potrebbe rafforzare la posizione di OpenAI e Anthropic . Politico ha però riportato che, in quel momento, nessuna proposta di divieto generalizzato era seriamente sul tavolo secondo persone informate sulle discussioni interne .

Nel giugno 2026, il Dipartimento del Commercio ha inoltre ordinato ad Anthropic di sospendere temporaneamente l’accesso ai modelli frontier Fable 5 e Mythos 5, appena rilasciati, imponendo il ricorso a licenze per determinati accessi . Il provvedimento ha mostrato quanto i controlli sulle esportazioni possano ormai estendersi anche al software e ai servizi AI, non soltanto ai semiconduttori.

Big Tech chiede di non chiudere la porta all’open-weight

La risposta dell’industria è stata insolitamente compatta. Il 24 luglio 2026 NVIDIA, Microsoft, Meta, Palantir e più di altre 20 aziende hanno firmato una lettera che invita i legislatori a evitare “restrizioni premature” sui modelli open-weight .

Secondo le aziende, regole troppo ampie potrebbero soffocare la concorrenza, spostare l’innovazione all’estero e spingere un numero ancora maggiore di utenti verso i sistemi cinesi . La posizione contiene un paradosso: le stesse società che competono con i modelli cinesi temono che un divieto generalizzato finisca per rendere la Cina l’unica grande fornitrice di alternative aperte accessibili al resto del mondo.

Anche Pechino valuta restrizioni

La Cina, intanto, sta considerando una strategia speculare. Secondo Reuters, le autorità hanno incontrato Alibaba, ByteDance e Z.ai per discutere una possibile limitazione dell’accesso dall’estero ai modelli cinesi più avanzati, compresi quelli non ancora pubblicati .

La discussione conferma che entrambi i Paesi considerano l’AI di frontiera una risorsa strategica nazionale. L’apertura internazionale, un tempo vista soprattutto come uno strumento per accelerare l’adozione, viene ora valutata anche attraverso la lente della sicurezza e della competizione geopolitica.

Accuse di distillazione e rischio per la sicurezza

La tensione è aumentata con le accuse di distillazione, cioè l’addestramento di un modello utilizzando le risposte o i comportamenti di un altro sistema per replicarne le capacità. Alcuni funzionari americani e figure della Silicon Valley sostengono che diversi modelli cinesi siano stati “distillati” — in pratica copiati, secondo l’accusa — da equivalenti statunitensi .

Il 22 luglio 2026 Kratsios ha affermato che l’amministrazione dispone di informazioni secondo cui Moonshot AI avrebbe distillato Fable di Anthropic per sviluppare K3, definendo il fatto un furto di tecnologia proprietaria americana . Gli Stati Uniti accusano inoltre aziende cinesi di aver violato i controlli sulle esportazioni . Si tratta di accuse politicamente rilevanti, ma che richiedono verifiche e prove specifiche per ogni caso.

Le tensioni mettono a rischio anche il fragile dialogo tra Washington e Pechino sulla sicurezza dell’AI. I modelli open-weight sono più difficili da sottoporre a controlli centralizzati perché, una volta pubblicati, possono essere scaricati, modificati ed eseguiti su infrastrutture diverse. Reuters ha sottolineato che questo rende più complesso applicare garanzie uniformi, proprio mentre i due Paesi si accusano reciprocamente di violazioni e preparano nuove sanzioni .

Il modello dei “due cicli”

Un rapporto della US-China Economic and Security Review Commission del marzo 2026 descrive la strategia cinese attraverso una dinamica definita dei “due cicli” .

Il primo è il ciclo digitale: i modelli open-weight possono essere distribuiti rapidamente, adattati da sviluppatori diversi e migliorati sulla base dei risultati ottenuti. Il secondo è il ciclo fisico: l’adozione nell’industria, nella robotica e nella produzione genera nuovi dati e casi d’uso, che alimentano ulteriori progressi dei modelli.

I controlli americani sui chip colpiscono soprattutto il ciclo digitale, limitando l’accesso alle GPU più avanzate. Ma, secondo la Commissione, sono meno efficaci nel fermare il ciclo fisico, alimentato dall’ampia base manifatturiera cinese e dalla diffusione di modelli che richiedono meno potenza di calcolo per essere utilizzati .

È qui che le restrizioni possono trasformarsi in un’arma a doppio taglio. Le sanzioni hanno limitato le risorse disponibili per i laboratori cinesi, ma potrebbero averli spinti a ottimizzare ancora di più software e hardware, senza eliminare gli incentivi a sviluppare nuove capacità .

La posta in gioco

I modelli open-weight cinesi hanno incrinato l’idea che l’AI di frontiera debba essere necessariamente proprietaria, costosissima e controllata da pochi gruppi occidentali. DeepSeek ha accelerato il cambiamento; Qwen, Kimi, Z.ai e gli altri laboratori lo stanno trasformando in un ecosistema globale.

Per gli Stati Uniti, le opzioni sono difficili da bilanciare. Un divieto potrebbe proteggere alcuni operatori nazionali nel breve periodo, ma rischierebbe di ridurre la scelta degli sviluppatori e di rendere la tecnologia cinese ancora più centrale nei mercati internazionali. Lasciare tutto senza restrizioni, invece, significa accettare i rischi legati a proprietà intellettuale, sicurezza e dipendenza da infrastrutture straniere.

La decisione su come gestire questi modelli — e l’eventuale scelta di Washington o Pechino di limitarne l’accesso oltre confine — non riguarderà soltanto la competizione tra due Paesi. Potrebbe definire chi controllerà gli standard, i dati e gli strumenti su cui verrà costruita la prossima generazione di applicazioni basate sull’intelligenza artificiale.