L'offensiva AI della Cina crea una "zona di morte" per i rivali USA

Qwen 3.7 Max di Alibaba, lanciato a maggio 2026, è un modello flagship con 2,8 trilioni di parametri e architettura mixture-of-experts (MoE) che sembra eguagliare o superare Fable 5 di Anthropic nei benchmark, a circa un sesto del costo . Per usi ad alto volume, il Qwen3.6 Flash di Alibaba costa solo 0,19 $ per milione di token di input .

GLM-5.2 di Zhipu AI, rilasciato il 13 giugno 2026, utilizza un'architettura MoE da 744 miliardi di parametri (40 miliardi attivi) con un contesto di 1 milione di token ed è stato classificato come il modello open-weight numero 1 nell'Artificial Analysis Intelligence Index . Con un prezzo di 1,40 $ per milione di token di input e 4,40 $ per milione di output, sottocosta i modelli di frontiera statunitensi di circa 5-6 volte .

Kimi K3 di Moonshot AI, svelato il 16 luglio 2026, è il più grande sistema AI open-weight mai annunciato: 2,8 trilioni di parametri totali, un contesto di 1 milione di token e comprensione visiva nativa . Moonshot ha promesso il rilascio completo dei pesi entro il 27 luglio 2026 . Il suo prezzo API è di 3 $ per milione di token di input e 15 $ per milione di output, rendendolo il modello cinese più costoso, ma comunque al di sotto delle offerte statunitensi comparabili .

Il divario di prezzo: quanto è ampio?

Il divario di costo tra i modelli di frontiera cinesi e statunitensi è estremo:

Fonti: citazioni precedenti e

I numeri parlano da soli: la V4-Flash di DeepSeek costa circa 3 centesimi per test di benchmark, contro 1,86 $ per GPT-5.5 e 3,33 $ per Claude Fable 5 . Il venture capitalist Marc Andreessen ha notato che GLM-5.2 era "il primo modello AI cinese a eguagliare e spesso battere i modelli AI pubblici dei grandi laboratori americani senza compromessi" — a una frazione del prezzo .

Commoditizzazione open-source

Il secondo fronte della strategia cinese è il rilascio dei pesi (open-weight). Modelli come GLM-5.2 (licenza MIT), Kimi K3 (promessa licenza MIT modificata) e la serie Qwen sono scaricabili gratuitamente, il che significa che chiunque può eseguirli, modificarli o perfezionarli senza costi per token . Questa strategia di "regalare i modelli" svuota il mercato di fascia media dove le aziende statunitensi erano solite applicare prezzi premium .

Come le restrizioni del governo USA si sono rivelate controproducenti

Un punto di svolta chiave è arrivato nel giugno 2026, quando l'amministrazione Trump ha chiesto ad Anthropic di cessare le operazioni dei suoi due sistemi AI più avanzati (Fable e Mythos) per motivi di sicurezza nazionale . Entro due settimane, Z.ai ha svelato un modello che rivaleggiava strettamente con le offerte di Anthropic — più economico e senza restrizioni statunitensi . Le aziende cinesi hanno visto un'opportunità e si sono precipitate a coglierla .

Le risposte degli Stati Uniti finora

La risposta degli Stati Uniti è stata frammentata. Anthropic ha rispettato la richiesta del governo. Google, secondo quanto riferito, è in difficoltà con l'ultima versione del suo modello Gemini mentre i modelli cinesi riducono il divario . Nessuna contromisura politica coordinata e significativa è stata annunciata; gli analisti notano che i controlli all'esportazione sui chip non hanno impedito alle aziende cinesi di ottenere prestazioni competitive attraverso l'efficienza architetturale (es. MoE, attenzione ibrida) piuttosto che con potenza di calcolo bruta .

Nel frattempo, le aziende statunitensi stanno sempre più testando e adottando modelli cinesi per ragioni di costo, erodendo ulteriormente il vantaggio in casa dei laboratori AI americani .