L’AI cinese, guidata da DeepSeek e Qwen, sta sconvolgendo il mercato globale con prezzi aggressivi e modelli open-source, attraendo giganti tech occidentali e istituzioni globali. Questa efficienza, unita a un focus pratico, sfida il dominio USA, spingendo all’adozione da parte di un quinto degli utenti mondiali.

Tuttavia, il basso costo nasconde una strategia geopolitica di Pechino, creando rischi di dipendenza e privacy che impongono all’Occidente di ripensare le proprie strategie e gli standard IA.

La rivoluzione dell’ia cinese e la strategia della convenienza

L’intelligenza artificiale generativa sta vivendo una rivoluzione, e la Cina, con attori come DeepSeek e Alibaba (con il suo modello Qwen), è al centro di questa trasformazione. A poco più di 150 giorni dal lancio di DeepSeek R1, che ha mostrato capacità di ragionamento paragonabili a OpenAI a una frazione del costo, il mercato globale è in subbuglio. I prezzi dei modelli IA sono crollati drasticamente, e la strategia aggressiva di questi attori cinesi, basata su costi irrisori e un forte impegno nell’open source, sta conquistando non solo importanti istituzioni finanziarie e industriali come HSBC e Saudi Aramco, ma anche, e questo è cruciale, giganti occidentali del cloud (come AWS, Microsoft Azure, Google Cloud) e una vasta schiera di sviluppatori, spinti da logiche di efficienza e convenienza.

In Europa, Medio Oriente, Africa e Asia, una vasta gamma di utenti, tra cui banche multinazionali e università pubbliche, sta sempre più considerando i modelli di intelligenza artificiale cinesi come valide alternative a prodotti statunitensi come ChatGPT. Attualmente, i dati suggeriscono che fino a un quinto degli utenti globali sta optando per modelli di intelligenza artificiale cinesi. Questo cambiamento è supportato da segnalazioni secondo cui istituzioni come HSBC e Standard Chartered stanno testando internamente i modelli di DeepSeek, mentre Saudi Aramco ha installato il sistema DeepSeek nel suo data center principale. Anche i principali fornitori di servizi cloud statunitensi come AWS, Microsoft e Google stanno ora offrendo i servizi DeepSeek ai propri clienti. Le aziende cinesi di intelligenza artificiale stanno sfruttando i vantaggi in termini di costi e le strategie orientate alle applicazioni per sfidare il dominio dell’intelligenza artificiale americana a livello globale. Questo rappresenta una mossa significativa, poiché le aziende cinesi di intelligenza artificiale offrono prestazioni pressoché equivalenti a un prezzo più competitivo, attraendo gradualmente clienti in tutto il mondo.

L’approccio pratico e open source dei modelli IA cinesi

L’intelligenza artificiale cinese trae ulteriore vantaggio dalla priorità data alle applicazioni pratiche, a differenza delle aziende americane che spesso si concentrano su innovazioni rivoluzionarie. Questo approccio tattico funge da catalizzatore per la rapida acquisizione di nuovi utenti, mettendo sotto pressione concorrenti come OpenAI. L’enfasi sui modelli open source da parte di aziende cinesi leader come Tencent e Baidu consente agli utenti di personalizzare le soluzioni di intelligenza artificiale in base alle proprie esigenze specifiche, una strategia che riscuote un notevole successo a livello globale.

Tuttavia, come dettagliato dall’analisi di SemiAnalysis, l’ascesa di questi modelli solleva anche profonde questioni e rischi per le aziende e le amministrazioni pubbliche occidentali, in particolare in termini di privacy dei dati, conformità normativa e implicazioni geopolitiche, dovute a precisi compromessi sulla qualità del servizio. Gli analisti suggeriscono che, con l’indebolimento del predominio delle aziende statunitensi di intelligenza artificiale, diminuisca anche la loro influenza nel definire gli standard globali per l’utilizzo dell’IA. Sembra che l’attuale corsa all’IA possa essere determinata in ultima analisi da quale tecnologia nazionale raggiungerà la più ampia adozione a livello mondiale.

La nuova frontiera costo-efficienza nell’IA e la “tokenomics” di DeepSeek

L’elemento più dirompente introdotto da DeepSeek e Qwen è senza dubbio il loro modello di pricing estremamente aggressivo. DeepSeek R1 è stato lanciato a soli $0,55 per l’input e $2,19 per l’output, con una riduzione del prezzo del token di output di oltre il 90% rispetto ai modelli leader come quelli di OpenAI. Questo ha innescato una vera e propria guerra dei prezzi nel settore, costringendo anche attori consolidati come OpenAI a tagliare i costi del proprio modello di punta dell’80%.

Questa strategia è il risultato di una precisa “tokenomics”, come approfondito dall’analisi di SemiAnalysis. I “token” sono i mattoni fondamentali dei modelli IA, e il prezzo per token è un output di decisioni relative a KPI (Key Performance Indicator) specifici. DeepSeek ha scelto di ottimizzare la propria infrastruttura per massimizzare l’efficienza, raggruppando più utenti contemporaneamente su singole GPU o cluster.

Per le aziende occidentali, dalle startup alle grandi imprese, e per le amministrazioni pubbliche attente al budget, questi prezzi rendono l’IA generativa una risorsa molto più accessibile. È un’opportunità per democratizzare l’accesso a tecnologie avanzate, permettendo di integrare l’IA in un ventaglio più ampio di processi aziendali e servizi pubblici, con la possibilità di reinvestire i risparmi altrove. Questo vantaggio economico è il motivo per cui istituzioni finanziarie e industriali di spicco come HSBC e Saudi Aramco, e, crucialmente, giganti occidentali del cloud e sviluppatori su vasta scala, stanno valutando o già implementando questi modelli.

L’approccio orientato alle applicazioni, l’open source e il vantaggio dei dati

Oltre al prezzo, la strategia open source adottata da DeepSeek (con modelli come DeepSeek Coder sotto licenza MIT) e da Qwen di Alibaba si sta rivelando un fattore chiave per la loro diffusione globale. Questo approccio offre alle aziende e agli sviluppatori occidentali una trasparenza e una flessibilità inestimabili:

• Controllo e personalizzazione. Avere accesso al codice permette alle organizzazioni di esaminare, comprendere e adattare i modelli alle proprie esigenze specifiche. Questa autonomia riduce la dipendenza da soluzioni proprietarie e offre la possibilità di creare versioni personalizzate o di integrarle in modo più profondo nei flussi di lavoro esistenti.
• Comunità di sviluppo. La disponibilità open source alimenta una vivace comunità di sviluppatori che contribuiscono al miglioramento dei modelli, alla creazione di nuove applicazioni e alla risoluzione di problemi, accelerando l’innovazione. L’enfasi sui modelli open source da parte di aziende cinesi leader come Tencent e Baidu consente agli utenti di personalizzare le soluzioni di intelligenza artificiale in base alle proprie esigenze specifiche, una strategia che riscuote un notevole successo a livello globale. Questa flessibilità sfida i concorrenti statunitensi a giustificare il mantenimento di modelli proprietari a fronte di servizi a pagamento. Ad esempio, presso l’Università di Johannesburg in Sudafrica, la scelta di DeepSeek per un progetto pilota è stata influenzata dalla sua natura open source e dalla sua capacità di funzionare offline, che garantivano la sicurezza dei dati. Ciò sottolinea una crescente preferenza per soluzioni di intelligenza artificiale personalizzabili e sicure, in linea con le esigenze specifiche degli utenti.
• Democratizzazione dell’IA avanzata. Modelli più leggeri, come DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, possono essere eseguiti anche su hardware meno potente, rendendo l’IA avanzata accessibile a sviluppatori individuali o piccole squadre che non hanno accesso a costosi cluster GPU di fascia alta.

L’intelligenza artificiale cinese trae ulteriore vantaggio dalla priorità data alle applicazioni pratiche, a differenza delle aziende americane che spesso si concentrano su innovazioni rivoluzionarie. Questo approccio tattico funge da catalizzatore per la rapida acquisizione di nuovi utenti, mettendo sotto pressione concorrenti come OpenAI. In settori specifici, le istituzioni finanziarie stanno sfruttando l’IA cinese per la rilevazione delle frodi, la gestione del rischio e il servizio clienti. Le istituzioni educative utilizzano questi modelli per esperienze di apprendimento personalizzate e l’efficienza amministrativa, evidenziando la versatilità e l’affidabilità di queste soluzioni.

Vantaggio computazionale e accesso ai dati: il carburante dell’IAcinese

Oltre all’efficienza computazionale e alle strategie open-source, un fattore cruciale che contribuisce alla competitività e alle performance dei modelli IA  cinesi è la loro capacità di sfruttare vastissimi set di dati. In un contesto con normative sulla privacy storicamente meno restrittive rispetto a quelle occidentali, le aziende cinesi hanno accesso a enormi quantità di dati utili per l’addestramento dei loro LLM. Questa abbondanza di “carburante” permette di sviluppare modelli robusti e performanti con costi marginali di acquisizione e gestione dei dati spesso inferiori, fornendo un ulteriore vantaggio competitivo nel ciclo di sviluppo dell’IA. L’expertise e l’innovazione nell’ecosistema IA cinese, supportate da consistenti investimenti in ricerca e sviluppo e collaborazioni accademiche, hanno portato allo sviluppo di tecnologie all’avanguardia in aree come l’elaborazione del linguaggio naturale e la visione artificiale.

L’adozione dell’IA cinese da parte dei giganti del cloud e sviluppatori globali

Il dato forse più significativo, e che sta ridefinendo il panorama competitivo, è l’adozione di DeepSeek e Qwen da parte di giganti occidentali del cloud e sviluppatori su vasta scala. Non si tratta di una sostituzione completa dei loro modelli interni, ma piuttosto di un’integrazione strategica nelle loro offerte di servizi.

I principali fornitori di servizi cloud statunitensi che già offrono o stanno integrando DeepSeek e Qwen per i loro clienti includono:

• Amazon Web Services (AWS). DeepSeek R1 Distill Qwen 1.5B, ad esempio, è disponibile sul marketplace di AWS, consentendo ai clienti di implementare e far girare questi modelli all’interno del loro ambiente cloud privato.
• Microsoft Azure. Anche Azure ha riconosciuto il valore di questi modelli, integrandoli nelle proprie piattaforme per l’offerta ai clienti.
• Google Cloud. Similmente, Google Cloud sta rendendo disponibili DeepSeek e Qwen ai propri utenti.

Questi giganti del cloud traggono vantaggio dalla disponibilità di modelli cinesi per diverse ragioni. L’espansione dell’offerta attira una clientela più ampia, spingendo la competizione nel settore e, soprattutto, permettendo la monetizzazione dell’infrastruttura sottostante. Ogni utilizzo di questi modelli ospitati genera un guadagno per il cloud provider.

Per quanto riguarda gli sviluppatori su vasta scala (sia individuali che team interni ad aziende), l’attrattiva risiede nella convenienza, nella flessibilità open source e nelle performance specializzate:

• Accesso semplificato. La disponibilità su piattaforme come Hugging Face rende i modelli facili da scaricare, testare e integrare.
• Costo-efficienza nello sviluppo. I costi per token estremamente bassi e la capacità di operare con meno risorse computazionali sono ideali per la prototipazione rapida e lo sviluppo in ambienti con budget limitati. Questo è ben esemplificato da Latenode, una piattaforma con sede a Cipro, il cui co-fondatore ha notato che fino a un quinto degli utenti globali ha scelto il modello DeepSeek per personalizzare strumenti IA per contenuti social media e marketing. Il co-fondatore ha evidenziato che la qualità di DeepSeek è comparabile, ma il suo prezzo è solo 1/17° dei concorrenti, rendendolo particolarmente popolare in paesi con risorse limitate come Cile e Brasile.
• Eccellenza in compiti specifici. DeepSeek e Qwen hanno dimostrato prestazioni notevoli in aree come la generazione di codice, il debugging e il ragionamento matematico. Questo li rende strumenti preziosi per sviluppatori che lavorano su applicazioni tecniche specifiche, anche se non richiedono un’interattività in tempo reale estrema. In Giappone, la startup AI Abeja, con sede a Tokyo, ha scelto prodotti IA sviluppati in Cina, piuttosto che offerte simili di Google e Meta, per creare modelli personalizzati per il Ministero dell’Economia, del Commercio e dell’Industria giapponese.

La strategia economica invisibile: sussidi, dipendenza e compromessi

La seduzione principale dell’IA cinese risiede nel suo costo apparentemente irrisorio. Aziende come HSBC o Saudi Aramco, attirate da soluzioni “low-cost” offerte da DeepSeek o Alibaba, sembrano ignorare, o sottovalutare, il prezzo nascosto di questa convenienza. Questo non è un semplice “affare”, ma un’esca strategica ben orchestrata da Pechino:

• Sussidio come arma strategica. I prezzi aggressivi dei modelli cinesi non riflettono il vero costo di mercato, ma sono il risultato di massicci sussidi statali che mirano a saturare il mercato globale, guadagnare quote e rendere l’Occidente dipendente. Accettare questi prezzi significa, di fatto, finanziare e accelerare l’ascesa tecnologica di un rivale strategico, alimentando una competizione sleale che distorce il mercato globale dell’IA.
• La “trappola della dipendenza”. Integrando l’IA cinese nelle loro operazioni, le aziende occidentali e, per estensione, le loro economie, creano una vulnerabilità strutturale profonda. In un contesto di crescenti tensioni geopolitiche, questa dipendenza potrebbe essere trasformata in una leva coercitiva da Pechino, che potrebbe interrompere servizi essenziali, alterare funzionalità critiche o imporre condizioni inaccettabili, potenzialmente paralizzando settori vitali dell’economia occidentale.

I compromessi di DeepSeek: Limiti e svantaggi nell’ottica di SemiAnalysis

L’analisi di SemiAnalysis ha messo in luce come la strategia di DeepSeek, pur garantendo costi bassissimi, implichi precisi compromessi che si traducono in svantaggi per l’utente finale.

• Latenza (time-to-first-token – TTFT). DeepSeek ha una latenza significativamente più elevata rispetto ad altri provider. Ciò significa che gli utenti devono attendere diversi secondi prima che il modello inizi a generare il primo token. Questo è un fattore cruciale, poiché per applicazioni in tempo reale o che richiedono interazioni fluide, un TTFT elevato può compromettere gravemente l’esperienza utente. SemiAnalysis evidenzia come altri fornitori offrano latenze quasi nulle a prezzi competitivi, rendendo DeepSeek meno attraente da questo punto di vista.
• Finestra di contesto limitata. DeepSeek adotta una finestra di contesto di 64KB, una delle più piccole tra i principali fornitori di modelli. La finestra di contesto è la “memoria a breve termine” del modello, ovvero quanti token può considerare contemporaneamente. Finestre più piccole limitano severamente i casi d’uso che richiedono l’elaborazione di documenti estesi o basi di codice complesse. Per esempio, nella codifica, un modello necessita di ricordare una grande quantità di contesto per un ragionamento coerente. SemiAnalysis rileva che a parità di prezzo, è possibile ottenere finestre di contesto 2,5 volte maggiori con altri fornitori.
• Throughput e interattività. Sebbene meno critica della latenza, la velocità di generazione dei token può essere inferiore. L’obiettivo di DeepSeek è ottimizzare l’uso delle risorse computazionali massimizzando il “batching” (raggruppamento di più richieste). Questo, come mostra il benchmarking di SemiAnalysis sui chip AMD e NVDA, riduce il costo per token a scapito di un’esperienza utente potenzialmente peggiore in termini di velocità di elaborazione complessiva.
• Missione e obiettivi. SemiAnalysis sottolinea che DeepSeek non è primariamente interessata a massimizzare i guadagni dagli utenti o a fornire un’esperienza utente di altissimo livello tramite app di chat o servizi API. L’azienda è focalizzata quasi esclusivamente sul raggiungimento dell’AGI (Artificial General Intelligence). Questo si traduce in una priorità alla ricerca e sviluppo interni, mantenendo le risorse computazionali più preziose per questo scopo e affidandosi all’open source per ottenere adozione e condivisione di idee a livello globale, data anche la limitazione dei controlli sulle esportazioni di hardware in Cina.

Rischi geopolitici e implicazioni normative dell’ia cinese

Nonostante i chiari vantaggi, l’adozione di DeepSeek e strumenti cinesi simili presenta rischi significativi che le entità occidentali devono considerare attentamente:

• Privacy e sovranità dei dati. Questa è la preoccupazione più stringente. I modelli sviluppati in Cina sono soggetti alle leggi locali sulla sicurezza informatica e sulla protezione dei dati, che potrebbero concedere al governo ampi poteri di accesso e controllo sulle informazioni. Per le aziende occidentali, in particolare quelle che operano nell’Unione Europea (con il GDPR) o negli Stati Uniti, la conformità normativa e la protezione della privacy dei dati dei clienti sono prioritarie e non negoziabili. La mancanza di trasparenza su dove, come e per quanto tempo i dati vengano archiviati e utilizzati è un deterrente maggiore. Le crescenti preoccupazioni sulla privacy dei dati, la sicurezza e le considerazioni etiche si fanno sentire man mano che più istituzioni integrano queste tecnologie nelle loro operazioni.
• Censura e bias etici/culturali. I modelli cinesi sono addestrati in un ambiente che impone rigorose politiche di censura su tematiche sensibili (es. Piazza Tiananmen, Taiwan). Questo può portare a risposte predefinite o a un bias incorporato che non si allinea con i valori occidentali di libertà di espressione e obiettività. Per applicazioni che richiedono neutralità (es. in ambito legale, giornalistico, ricerca scientifica o pubblico servizio), ciò può essere problematico. Le amministrazioni pubbliche, in particolare, devono garantire che gli strumenti utilizzati rispettino i principi democratici e la neutralità dell’informazione.
• Sicurezza informatica e proprietà intellettuale. L’uso di software sviluppato in paesi con diverse normative sulla sicurezza informatica solleva preoccupazioni sulla potenziale vulnerabilità a cyber-attacchi o sulla protezione della proprietà intellettuale (IP) delle aziende.
• Dipendenza geopolitica. Oltre alla “trappola della dipendenza” già menzionata, affidarsi a tecnologia proveniente da una nazione con relazioni geopolitiche complesse espone le aziende e le amministrazioni a rischi legati a improvvise restrizioni commerciali, sanzioni o cambiamenti nelle politiche internazionali, potenzialmente interrompendo le operazioni e l’accesso a servizi IA essenziali.
• Divieti e restrizioni governative. Le preoccupazioni legate alla sicurezza nazionale, alla privacy dei dati e alla potenziale sorveglianza hanno già portato alcuni paesi e istituzioni occidentali a imporre divieti o significative restrizioni sull’uso di DeepSeek e altri modelli IA cinesi in ambiti governativi e sensibili:
  • Stati Uniti. La Marina degli Stati Uniti ha ufficialmente vietato l’uso di DeepSeek IA sui suoi vascelli e tra il personale militare per “potenziali rischi per la sicurezza e preoccupazioni etiche”. Legislatori stanno anche preparando una legge per vietare alle agenzie federali l’uso di IA sviluppata in Cina.
  • Australia. Ha vietato DeepSeek su tutti i dispositivi e sistemi governativi per “rischio inaccettabile per la sicurezza nazionale”. Il Dipartimento dei Servizi al Cliente del New South Wales ha adottato un divieto simile.
  • Corea del Sud. Ha vietato l’uso di DeepSeek ai dipendenti dei ministeri a causa di preoccupazioni sulla sicurezza.
  • Taiwan. Le autorità taiwanesi hanno vietato l’uso di DeepSeek a tutte le agenzie governative, citando rischi per la sicurezza delle informazioni, preoccupazioni sulla censura e il pericolo che i dati degli utenti siano inviati in Cina.
  • Germania. Ha disposto il divieto di DeepSeek per la mancanza di garanzie sul trattamento dei dati.
  • Italia. Il Garante della Privacy italiano e le autorità irlandesi sono intervenuti rapidamente, spinti da preoccupazioni sulle modalità di trattamento dei dati degli iscritti a DeepSeek, il che ha portato alla sua sparizione dagli store in Italia e reso necessario l’uso di una VPN per accedervi.
  • Belgio. Ha messo in guardia le autorità contro il suo utilizzo.
  • Paesi Bassi. Ne è stato vietato l’uso nelle strutture governative.

Questi divieti e le indagini in corso riflettono una crescente consapevolezza dei “prezzi invisibili” associati all’adozione di queste tecnologie, spingendo le organizzazioni occidentali a una maggiore cautela.

La risposta regolatoria e la nuova competizione tecnologica globale

Di fronte a questa crescente adozione di modelli IA cinesi, le istituzioni occidentali, in particolare l’Unione Europea con il suo AI Act e gli Stati Uniti con iniziative normative a livello federale e statale, stanno accelerando nello sviluppo di quadri regolatori. L’obiettivo primario è bilanciare la protezione della privacy e la sicurezza dei dati con la necessità di favorire l’innovazione. Per le aziende e le amministrazioni pubbliche occidentali, ciò significa che l’adozione di modelli IA, specialmente quelli provenienti da giurisdizioni con diverse filosofie normative, richiederà una rigorosa due diligence e la garanzia di conformità agli standard etici e legali locali. Questo scenario normativo in evoluzione aggiunge un ulteriore strato di complessità alle decisioni strategiche sull’adozione dell’IA, spingendo verso soluzioni che offrono non solo performance e costo-efficienza, ma anche piena trasparenza e responsabilità. Le aziende cinesi di intelligenza artificiale stanno attivamente affrontando le preoccupazioni sulla sicurezza implementando solide misure e aderendo agli standard internazionali, contribuendo a costruire fiducia.

L’IA cinese e il delicato equilibrio tra vantaggi economici e rischi

L’ascesa di DeepSeek e Qwen ha innegabilmente trasformato il mercato dell’IA, rendendo l’intelligenza artificiale avanzata più accessibile ed economica. Per le aziende e le amministrazioni pubbliche occidentali, l’adozione di questi modelli cinesi rappresenta un delicato equilibrio tra vantaggi economici e rischi intrinseci, molti dei quali superano il semplice calcolo dei costi per token.

È probabile che si continui a vedere l’uso di DeepSeek e Qwen per casi d’uso meno sensibili in termini di dati e privacy, come la prototipazione rapida, la ricerca interna, l’ottimizzazione di processi che non coinvolgono informazioni riservate, o per benchmark competitivi. Tuttavia, per applicazioni mission-critical che gestiscono dati personali, finanziari o strategici, o che richiedono la massima neutralità e trasparenza, i fornitori occidentali e i modelli open-source con garanzie di conformità più robuste rimarranno la scelta preferita.

La “tokenomics” presentata da SemiAnalysis ci offre una lente preziosa per analizzare non solo il prezzo, ma anche i compromessi in termini di performance e sicurezza impliciti nell’adozione di questi nuovi modelli. Gli analisti suggeriscono che, con l’indebolimento del predominio delle aziende statunitensi di intelligenza artificiale, diminuisca anche la loro influenza nel definire gli standard globali per l’utilizzo dell’IA. Sembra che l’attuale corsa all’IA possa essere determinata in ultima analisi da quale tecnologia nazionale raggiungerà la più ampia adozione a livello mondiale, rafforzando le cruciali decisioni strategiche che i leader del settore dell’IA si trovano ora ad affrontare. La crescente popolarità dei modelli IA cinesi è una testimonianza dei progressi del paese nella tecnologia e nell’innovazione, consolidando la posizione della Cina come leader nel settore IA. Questo scenario impone alle aziende e ai governi occidentali non solo di navigare la complessità normativa, ma anche di ripensare le proprie strategie di innovazione e business model. La competizione sui costi e l’apertura strategica dei modelli cinesi potrebbero spingere le controparti occidentali verso una maggiore specializzazione, l’offerta di servizi a valore aggiunto superiore o l’adozione di approcci più aperti per mantenere la propria competitività nel lungo termine.