Come le aziende cinesi stanno conquistando il mercato globale dei modelli AI open-weight
Le aziende cinesi hanno costruito un vantaggio strutturale distribuendo modelli open weight su larga scala e a costi molto inferiori rispetto a molte alternative statunitensi. Nel settembre 2025 la famiglia Qwen di Alibaba ha superato Llama di Meta, diventando la serie di grandi modelli linguistici più scaricata su...
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Le aziende cinesi hanno costruito un vantaggio strutturale distribuendo modelli open weight su larga scala e a costi molto inferiori rispetto a molte alternative statunitensi.
Nel settembre 2025 la famiglia Qwen di Alibaba ha superato Llama di Meta, diventando la serie di grandi modelli linguistici più scaricata su Hugging Face.
Su OpenRouter, i modelli di origine cinese sono passati da meno del 2% alla maggioranza dei token elaborati in circa 18 mesi.
What competitive advantage are Chinese AI companies building in the global market, as reflected in their open-weight model downloads and tokA representation of the global data flows that now carry the majority of open-weight AI model traffic from Chinese labs.
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A metà del 2026, il vantaggio competitivo delle aziende cinesi nel mercato globale dell’intelligenza artificiale non è più soltanto una previsione: emerge dai dati. Due indicatori sono particolarmente significativi: i download dei modelli open-weight e il volume di token elaborati nelle applicazioni reali.
Per “open-weight” si intendono modelli i cui pesi addestrati possono essere scaricati e utilizzati, spesso anche su infrastrutture proprie. Non significa necessariamente che siano pubblici il codice completo o i dati usati per l’addestramento: è una distinzione importante rispetto all’espressione, più generica, “open source” .
La strategia cinese è stata relativamente semplice: distribuire modelli competitivi con quelli di frontiera, scaricabili, disponibili con licenze permissive e molto più economici da usare rispetto a diverse alternative statunitensi. La U.S.-China Economic and Security Review Commission ha descritto questo approccio come una strategia dei «due cicli»: il rilascio aperto favorisce l’adozione globale; l’adozione genera feedback, dati d’uso ed esperienza di implementazione; questi elementi sostengono a loro volta nuovi rilasci .
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Le aziende cinesi hanno costruito un vantaggio strutturale distribuendo modelli open weight su larga scala e a costi molto inferiori rispetto a molte alternative statunitensi.
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Le aziende cinesi hanno costruito un vantaggio strutturale distribuendo modelli open weight su larga scala e a costi molto inferiori rispetto a molte alternative statunitensi. Nel settembre 2025 la famiglia Qwen di Alibaba ha superato Llama di Meta, diventando la serie di grandi modelli linguistici più scaricata su Hugging Face.
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Su OpenRouter, i modelli di origine cinese sono passati da meno del 2% alla maggioranza dei token elaborati in circa 18 mesi.
Secondo i dati disponibili a metà 2026, almeno otto importanti laboratori cinesi avevano pubblicato modelli open-weight più competitivi rispetto a quelli del resto del mondo considerato nel suo complesso . Ecco come si manifesta questo vantaggio.
Qwen supera Llama nei download
Il primo segnale netto è arrivato da Hugging Face, la principale piattaforma globale per la condivisione di modelli di intelligenza artificiale. Nel settembre 2025, la famiglia Qwen di Alibaba ha superato Llama di Meta, diventando la serie di grandi modelli linguistici più scaricata sulla piattaforma .
Considerando il periodo più ampio compreso tra agosto 2024 e agosto 2025, i modelli open-weight sviluppati in Cina hanno rappresentato il 17,1% di tutti i download globali su Hugging Face, contro il 15,8% dei modelli sviluppati negli Stati Uniti. È stata la prima volta in cui la Cina ha superato gli USA in questo indicatore, secondo uno studio congiunto del Massachusetts Institute of Technology e di Hugging Face .
Il divario è ancora più evidente se si considerano soltanto i grandi modelli linguistici: quelli sviluppati in Cina hanno rappresentato il 41% dei download globali di LLM sulla piattaforma durante lo stesso periodo . Entro la metà del 2026, i modelli cinesi avevano superato complessivamente i 100 milioni di download nel mondo, secondo dati di Hugging Face citati da China Daily .
Su OpenRouter i token hanno cambiato padrone
I download misurano l’interesse degli sviluppatori. Il consumo di token, invece, offre un’indicazione più vicina all’utilizzo effettivo: mostra quante richieste vengono elaborate dai modelli nelle applicazioni e nei servizi.
OpenRouter, un router neutrale che permette di indirizzare il traffico verso diversi modelli linguistici e che all’inizio del 2026 elaborava oltre 20 trilioni di token alla settimana, fotografa un ribaltamento completo .
In circa 18 mesi, i modelli di origine cinese sono passati da meno del 2% del volume settimanale di token alla maggioranza del traffico . Nel maggio 2026 rappresentavano circa il 61% di tutti i token consumati su OpenRouter .
Nel luglio 2026, per la prima volta, i modelli cinesi occupavano tutti i primi cinque posti nella classifica globale di utilizzo della piattaforma. Xiaomi MiMo-V2.5 era al primo posto per volume di token, seguito da modelli di DeepSeek, MiniMax, dalla famiglia Qwen di Alibaba e da Kimi di Moonshot .
Il dato va letto con una cautela: OpenRouter è un osservatorio importante, ma non coincide con l’intero mercato mondiale dell’AI. Tuttavia, la rapidità e la direzione del cambiamento indicano una trasformazione significativa nel segmento open-weight .
Anche le imprese statunitensi usano sempre più modelli cinesi
L’aspetto forse più sorprendente per il pubblico americano riguarda il traffico aziendale. A metà 2026, i modelli cinesi hanno raggiunto un picco settimanale del 46% dei token API utilizzati dalle imprese statunitensi su OpenRouter, contro il 35,7% dei modelli di origine statunitense . Un anno prima, la quota cinese era inferiore al 2% .
Dal 8 febbraio 2026, in ogni settimana osservata i modelli di origine cinese hanno rappresentato almeno il 30% del volume di token aziendali sulla piattaforma .
La crescita è stata alimentata da due fattori: prestazioni sempre più vicine a quelle dei modelli di punta e prezzi nettamente inferiori. Kimi K2.5 di Moonshot, per esempio, si è avvicinato a Claude Opus di Anthropic in alcuni benchmark iniziali, ma a un costo dichiarato di circa un settimo .
DeepSeek V3.1 applica 2 yuan, pari a circa 0,28 dollari, per un milione di token in ingresso e 8 yuan, circa 1,10 dollari, per un milione di token in uscita . Per chi elabora miliardi o trilioni di token, differenze di questo tipo possono trasformarsi in un vantaggio economico decisivo.
In Cina l’uso interno è esploso
La stessa dinamica è visibile anche nel mercato domestico. L’Amministrazione nazionale cinese dei dati ha riferito che il consumo giornaliero di token nel Paese ha superato i 140 trilioni nel marzo 2026. Si tratta di un aumento di oltre mille volte rispetto ai 100 miliardi registrati all’inizio del 2024 .
L’assistente AI Doubao di ByteDance, da solo, è passato da circa 100 miliardi di token al giorno nel maggio 2024 a oltre 120 trilioni nel marzo 2026: una crescita di circa mille volte in due anni .
Questa domanda interna crea un bacino enorme per testare modelli, infrastrutture e applicazioni. L’adozione nazionale e la distribuzione internazionale, quindi, si rafforzano a vicenda.
Il motore: rilasci rapidi e licenze permissive
I dati indicano tre elementi strutturali alla base dell’avanzata cinese.
Una cadenza di rilascio molto elevata. Tra la fine di aprile e la metà di giugno 2026, quattro modelli open-weight competitivi con i sistemi di punta sono stati pubblicati a distanza di poche settimane da laboratori cinesi: DeepSeek, Qwen di Alibaba, Kimi di Moonshot e GLM di Zhipu .
Licenze che facilitano la diffusione. Diversi modelli sono stati rilasciati con licenze MIT, Apache 2.0 o versioni modificate della MIT. Questi schemi possono consentire il download, la modifica e l’implementazione su larga scala, nel rispetto delle condizioni specifiche di ciascuna licenza .
Un vantaggio sui costi. I laboratori cinesi applicano prezzi molto più bassi per l’accesso via API rispetto a molti concorrenti statunitensi. Il differenziale è rimasto significativo anche mentre le prestazioni si avvicinavano a quelle dei modelli occidentali .
Non è il successo di un solo modello
Il punto centrale non è soltanto che un singolo modello cinese abbia raggiunto un risultato di rilievo. È la presenza di un ecosistema ampio, composto da DeepSeek, Qwen, Kimi, GLM, MiniMax, Xiaomi MiMo e altri sviluppatori, capace di rilasciare rapidamente nuove versioni e di distribuirle a costi contenuti .
Il vantaggio competitivo cinese si trova quindi soprattutto nel livello della distribuzione e del volume. I modelli open-weight hanno conquistato spazio tra gli sviluppatori, nei download globali, nelle API aziendali e nel consumo domestico di token.
La vera barriera all’ingresso potrebbe essere questo ciclo autoalimentato: modelli accessibili generano più utenti; più utenti producono feedback ed esperienza operativa; una base d’uso più ampia rende più facile sostenere nuovi rilasci. A metà 2026, questo meccanismo aveva già dato alle aziende cinesi una posizione dominante nel livello open-weight dell’intelligenza artificiale .
eastfrontier.comChina's Open-Weight AI Models Accounted for 17% of Global Downloads in 2025, Surpassing the US - EastFrontier
