DeepSeek è diventata in pochi mesi il simbolo di una frattura profonda nell’ecosistema dell’intelligenza artificiale: con investimenti relativamente contenuti e un modello open source, ha messo in discussione le certezze dei grandi player occidentali, a partire da Nvidia e ChatGPT.
L’annuncio del modello R1, il crollo temporaneo dei titoli tecnologici e l’esplosione dell’uso di AI in Cina mostrano quanto il baricentro dell’innovazione si stia rapidamente spostando.
Gioca a favore della Cina anche l’annuncio del via libera degli Usa aa vendita dei chip Nvidia più avanzati H200 alla Cina.
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DeepSeek: la Cina scopre le carte
Il 27 gennaio 2025 DeepSeek ha annunciato che il suo modello di intelligenza artificiale generativa R1 era stato sviluppato con un investimento di 6 milioni di dollari, ovvero il 6% di quanto investito da ChatGPT-4. Il modello open source non ha richiesto processori estremamente avanzati né consumi esorbitanti di energia. A queste notizie, la quotazione di Nvidia perse il 18% e, cosa curiosa, le quotazioni delle aziende estrattive di uranio in Australia persero oltre il 10%, per il timore che i previsti aumenti dei consumi energetici non dovessero più verificarsi.
Sappiamo che Nvidia si è ripresa e così pure i titoli energetici. Gli investimenti negli Stati Uniti sono cresciuti ulteriormente, ma questo non significa che la pressione della Cina sia diminuita. Dall’annuncio di R1, DeepSeek è stata ostacolata o addirittura bandita per motivi di sicurezza da diversi governi allineati alle posizioni dell’amministrazione americana, ma è stata scaricata milioni di volte, il 34% dei quali in Cina, dove è il modello più diffuso[1].
DeepSeek e la spaccatura tra Cina e Occidente
La Cina, nel frattempo, è diventata il paese con il maggior numero di utenti di AI. Nel mondo, DeepSeek ha raggiunto il 5,5% del mercato a metà del 2025, a fronte del 79% di ChatGPT e dell’8% di Google, risultando il terzo modello di AI generativa utilizzato[2].
DeepSeek ha accentuato la spaccatura tra paesi occidentali e Cina, voluta dall’amministrazione americana, spaccatura lungo i cui bordi, chi da una parte chi dall’altra, si sono allineati altri grandi paesi come l’India, il Brasile, l’Indonesia. L’impatto di DeepSeek, oltre agli effetti ricordati sulle quotazioni e sulle aspettative, si è tradotto, in Cina, in una esplosione nell’utilizzo dei modelli di AI generativa, come si vede dalla figura 1, dove – per altro – si può leggere anche un qualche impatto positivo sulla curva relativa agli Stati Uniti.
Il nostro Paese risulta aperto nei confronti dell’intelligenza artificiale: l’AI è considerata da una larga parte della popolazione uno strumento utile, ma la quota di utilizzatori ci vede nella parte bassa della classifica internazionale[4]. Alcuni paesi piccoli hanno quote di utenti elevate, come Singapore e gli Emirati con circa il 60%, mentre la Francia, la Spagna e il Regno Unito sono in posizione intermedia intorno al 40%, con Italia, Germania, Stati Uniti e Corea in coda alla classifica intorno al 25%.
DeepSeek e l’adozione dell’AI nei paesi ricchi ed emergenti
Lo studio di Microsoft da cui è tratto il grafico modifica le conclusioni di importanti centri di ricerca come Stanford e OECD, dove i paesi a basso reddito non venivano censiti. Prendendoli in considerazione, risulta ancora più evidente la bassa propensione degli Stati Uniti ad utilizzare l’AI, dove tutto sembra avvenire con grande anticipo rispetto al resto del mondo. Ma non è più così: il quadro globale è molto più articolato.
Il paradosso degli Stati Uniti
Paesi con livelli di reddito modesti registrano incrementi formidabili nell’adozione di AI: in Zambia la quota sale dal 12% al 34%, in Pakistan dal 10% al 33%, dimostrando che laddove c’è l’accesso a internet, l’entusiasmo dei giovani porta a risultati sorprendenti. Questo dimostra l’importanza dei fattori demografici (in particolare l’età media della popolazione), che possono risultare più influenti dello stesso livello del reddito.
Nella grande spaccatura voluta dall’amministrazione americana, gli Stati Uniti sviluppano i loro modelli con grandi investimenti per mantenere la leadership nello sviluppo di AI. Ma, al contempo, gli Stati Uniti hanno una bassa propensione a utilizzarla. I dati relativi a quel solo mercato dimostrano anche che la spaccatura ha sospinto DeepSeek ai margini, anche se sta crescendo piuttosto rapidamente (figura 3).
Mercato globale di DeepSeek e dipendenza dagli utenti internazionali
Questi dati significano che gli Stati Uniti hanno bisogno del mercato globale, con buona pace dei sovranisti, perché la dimensione del loro mercato interno, fino ad oggi dominante, finirà per non bastare più a garantire il rendimento atteso agli enormi investimenti sostenuti.
Se guardiamo all’incumbent OpenAI, la sua ChatGPT è sulla buona strada, con ricavi annuali che, estrapolando il dato di giugno 2025 su base annua, raggiungerebbero i 10 miliardi di dollari (ricordiamoci che nelle sue previsioni sono indicati 125 miliardi per il 2029!). Ma la sua distribuzione nel mondo vede solo il 15% degli utilizzatori negli Stati Uniti, come si vede dalla figura 4[5]. ChatGPT ha quindi assoluto bisogno del mercato globale, esattamente come Nvidia.
La rottura creata da DeepSeek è soprattutto segnata dall’importanza che ha subito avuto nel mercato cinese: se ChatGPT ha il 15% degli utenti nel suo mercato domestico, cioè gli Stati Uniti, DeepSeek ha oltre il 35% degli utenti in Cina, un altro 20% in India, l’8% in Indonesia e il 5% negli Stati Uniti[6].
Quindi DeepSeek non solo costituisce una barriera protettiva del mercato cinese rispetto ai competitor americani, ma ha anche avviato una operazione di conquista dei mercati “non allineati” molto significativa. La spaccatura tra Stati Uniti e Cina si riflette, quindi, sul mercato mondiale, dove molti paesi si rivolgono all’offerta cinese di AI anche perché più competitiva e, paradossalmente, più aperta.
Costi, modelli e diritti d’autore nell’AI generativa
Tuttavia, la riduzione dei costi che ha sconvolto inizialmente le quotazioni del settore AI, dopo l’annuncio di DeepSeek-R1, non è una conquista di quel solo modello, che certamente ha dimostrato grande efficienza e capacità innovativa. È l’intero panorama dei modelli che conosce una straordinaria riduzione dei costi.
La “densing law” e la corsa all’efficienza
Una recente ricerca di un gruppo di scienziati della Tsinghua University di Pechino, pubblicata su Nature, dimostra l’incredibile accelerazione che stiamo vivendo, in una competizione in cui le risorse dedicate all’allenamento dei modelli LLM per accrescere il numero dei parametri di cui dispongono dopo la fase di training si confrontano con il lavoro di inferenza, che si fa sempre più sofisticato. Questo lavoro richiede sempre più capacità di calcolo e soprattutto deve misurarsi con la tendenza a renderlo il più compatto ed efficiente possibile, al fine di “entrare” nei terminali mobili personali[7].
Riduzione dei costi e diversificazione dei modelli
La ricerca combina l’aumento della densità dei LLM, ovvero il miglioramento degli algoritmi, con la legge di Moore che si riferisce alla crescita della potenza di calcolo dell’hardware. Entrambe le dinamiche incontreranno limiti fisici e, come è accaduto in passato, si affacceranno nuove tecnologie che consentiranno di superarli (ad esempio con il computer quantistico).
In questa fase stiamo assistendo a riduzioni di costo di due ordini di grandezza (266 volte da GPT-3.5 di dicembre 2022 a Gemini-1.5-Flash di agosto 2024). Così, l’aumento della densità del modello e l’aumento della densità del chip producono un raddoppio delle potenzialità del modello ogni 3 mesi, a parità di costo.
Infine, le caratteristiche dei modelli tendono a diversificarsi in base alle esigenze, con il pruning e la distillazione dei modelli più complessi, a favore di una semplificazione della precisione degli algoritmi quando sono ben indirizzati. Così troviamo che la composizione delle fonti citate dalle risposte varia in modo sostanziale, come si vede dalla figura 5.
Figura 5. Principali modelli americani e relative quote di mercato e peso delle loro fonti[8].
Il nodo dei diritti d’autore
Questa analisi getta una luce sul problema gigantesco dei diritti d’autore, che proietta un’ombra che avviluppa tutto il mondo della ricerca e della produzione intellettuale in generale. Ma pone anche in risalto il fatto che, se Google riesce ad andare avanti anche sull’hardware, la sua posizione come gestore della maggior parte dei contenuti esistenti può creare condizioni di vantaggio competitivo di cui forse il mercato comincia a prendere atto[9].
La spaccatura creata dalle politiche sovraniste e dai controlli statali autocratici si sviluppa lungo strategie di confronto per la supremazia geopolitica e militare, ma sotto sotto il mercato rimescola le carte e ricuce o lacera in molti casi quelle tessiture, creando nuovi campioni globali e rendendo comunque più competitivo il mercato globale.
Chip, GPU e la scommessa cinese dopo DeepSeek
La Cina sta affrontando con la consueta determinazione la maggiore strozzatura che fino ad oggi aveva in materia di intelligenza artificiale, ossia la carenza di GPU avanzate, necessarie sia nella fase di training sia nella fase inferenziale.
Moore Threads come segnale politico e di mercato
Moore Threads, l’azienda cinese che produce GPU, è stata quotata a Shanghai, con un’IPO che ha visto il prezzo iniziale moltiplicato per 5 alla chiusura delle contrattazioni. È probabile che questo successo sia legato in larga misura alla percezione, da parte del mercato, che le autorità cinesi siano fermamente intenzionate a favorire in ogni modo l’autosufficienza in materia di chip per AI.
La lobby di Nvidia, che protesta contro le restrizioni che colpiscono i suoi processori più avanzati, accompagna quella visione dall’altra parte del Pacifico[10]. Il CEO di Nvidia, Jensen Huang, ha dichiarato che la quota di mercato di Nvidia in Cina è scesa dal 95% al 50%, creando significative opportunità per gli operatori nazionali.
Huawei, Nvidia e i nuovi equilibri
Huawei, Cambricon Tecnologie, Baidu devono superare non solo la distanza progettuale che ancora li separa da Nvidia, ma anche migliorare la qualità, dal momento che viene restituito come difettoso un numero di processori che supera il 50% per molti modelli.
L’episodio Moore Threads significa che, nonostante la dimensione ridotta dell’azienda, che copre solo l’1% del mercato interno, la carenza di offerta da parte delle aziende cinesi e la volontà di rimpiazzare i prodotti esteri sottoposti a divieti e controlli rendono il titolo della società appetibile. Il mercato cinese dei chip per l’intelligenza artificiale ha superato i 140 miliardi di RMB (circa 19,4 miliardi di dollari) nel 2024, con un aumento annuo di circa il 17–20%.
La domanda di chip AI per il 2025 dovrebbe salire a 39,5 miliardi di dollari, con un divario di offerta che si estenderà a oltre 10 miliardi di dollari. Se continuano le restrizioni sull’export di Nvidia, la sua quota, che era del 66% con il processore depotenziato H20, potrebbe scendere intorno al 25% del mercato cinese e ciò finirà con il dare spazio alle aziende cinesi di maggiore spicco: Huawei, Cambricon, Moore Threads, Metax.
Huawei potrebbe dominare il mercato cinese, tra due-tre anni, raggiungendo una quota pari al 45%; altre che abbiamo elencato potrebbero aggiudicarsi il 15% e AMD + Intel il restante 10%. Moore Threads è un successo simbolico, ma come tutti i simboli cinesi è molto significativo. Non è una rivoluzione, come quella avviata da DeepSeek, ma è un segnale che le autorità e il mercato cinese si stanno preparando alla sfida senza esclusione di colpi.
Via libera USA a Nvidia a esportare chip ai più avanzati verso la Cina
-Gli Stati Uniti hanno autorizzato Nvidia a vendere in Cina il suo chip avanzato H200 per l’intelligenza artificiale, a condizione che Washington riceva il 25% dei ricavi.Resta però incerto se Pechino accetterà davvero di acquistarlo: negli ultimi anni la Cina ha accelerato una strategia di autonomia tecnologica per ridurre la dipendenza dai semiconduttori americani.Il CEO Jensen Huang ha riconosciuto che i chip AI di Huawei sono ormai “probabilmente comparabili” all’H200, mentre aziende come Alibaba, Tencent e Baidu lavorano su modelli addestrati con scorte di chip Nvidia accumulate prima dei divieti e con semiconduttori locali.Secondo alcuni analisti, la crescente maturità dell’ecosistema cinese rende sempre meno appetibile il rischio politico e tecnologico di legarsi al hardware statunitense.
Tuttavia, esistono forti incentivi a comprare l’H200.Il chip è molto più potente dell’H20 – il modello depotenziato progettato per rispettare i limiti alle esportazioni – e la Cina soffre di gravi carenze nella filiera dei semiconduttori avanzati.Le soluzioni domestiche, pur in rapido miglioramento, restano indietro in prestazioni e in particolare in efficienza energetica.
Per questo, secondo vari osservatori, le Big Tech cinesi potrebbero considerare l’accesso all’H200 un’opportunità troppo vantaggiosa per rinunciarvi.Il presidente Donald Trump ha riferito che Xi Jinping avrebbe reagito positivamente alla revoca del blocco.Ma anche nello scenario in cui le aziende cinesi acquistassero l’H200, la traiettoria strategica non cambierebbe: Pechino continuerà a privilegiare autosufficienza e sviluppo dei propri campioni nazionali nei chip e nell’AI.Secondo gli analisti citati, Nvidia dispone di una finestra temporale favorevole, ma destinata a chiudersi entro i prossimi cinque-dieci anni, man mano che l’industria cinese riduce il divario con i giganti americani.
Due ecosistemi di AI e le prospettive al 2030
La Cina ha dimostrato altre volte di avere una visione di lungo periodo: ormai ha deciso di puntare sull’autonomia dell’hardware per AI. Anche coloro che sottolineano le numerose incongruenze della politica pianificata cinese riconoscono che “Quando si farà il bilancio finale nel 2030, è probabile che né le previsioni più ottimistiche né quelle più pessimistiche si saranno avverate.
La Cina avrà compiuto progressi significativi, ma non avrà raggiunto la posizione dominante che Pechino aspira a raggiungere.
Gli Stati Uniti continueranno a essere leader nella ricerca di frontiera, ma le soluzioni cinesi saranno onnipresenti nelle economie emergenti. E il mondo dovrà operare con due ecosistemi di intelligenza artificiale in parte separati e in parte interconnessi, la cui coesistenza, competizione e occasionale cooperazione plasmerà il panorama geopolitico del XXI secolo”[11].
Due ecosistemi destinati a convivere
In una parola: la spaccatura attuale si sarà approfondita, ma agli Stati Uniti, per la prima volta nella storia dell’economia digitale, una parte del mondo avrà voltato le spalle.
Una leadership americana sempre più difficile
A nostro avviso, la sfida avviene in un campo aperto: i tentativi di circoscrivere le aree di influenza e chiuderle in una sorta di autarchica autosufficienza sono destinati a incontrare forti ostacoli. La posizione di assoluta preminenza degli Stati Uniti sarà impossibile da tenere, perché una gran parte del mondo, quella che cresce di più, la più giovane, la più desiderosa di competere, avrà la possibilità di trovare una buona parte delle risposte alle proprie ambizioni nelle tecnologie alternative offerte dalla Cina, le cui risorse più preziose e difficili da conculcare sono le competenze di alto livello nella ricerca e nella scienza.
[1]) David Curry, DeepSeek Revenue and Usage Statistics (2025), Business of Apps, November 25, 2025.
[2]) PYMNTS, Remember DeepSeek? Many Adopt Its AI Models Despite Security Concerns. July 2, 2025.
[3]) Amit Misra, Jane Wang, Scott McCullers, Kevin White, Juan Lavista Ferres, Measuring AI Diffusion: A Population-Normalized Metric for Tracking Global AI Usage, Microsoft AI for Good Lab., 4 November, 2025, arXiv:2511.02781.
[4]) Mario Dal Co, L’AI sta cambiando l’Africa, l’Europa si svegli, Agenda Digitale 5/11/2025.
[5]) Navneet Kaushal, 60 ChatGPT Statistics of 2025 That Will Shape AI Trends, Page Traffic, https://www.pagetraffic.com/blog/chatgpt-statistics/
[6]) David Curry, DeepSeek Revenue and Usage Statistics (2025), Business of Apps. November 25, 2025. Vedi anche Barry Elad, DeepSeek AI Statistics 2025: Users, Benchmarks & Enterprise Reach, SQMagazine, October 7, 2025.
[7]) Chaojun Xiao, Jie Cai, Weilin Zhao, Biyuan Lin, Guoyang Zeng, Jie Zhou, Zhi Zheng, Xu Han, Zhiyuan Liu, Maosong Sun, Densing law of LLMs, Nature machine intelligence, 6 November 2025.
[8]) Fonte: Generative AI Chatbots by Market Share, July 2025.
[9]) Pia Singh, ‘China’s Nvidia’ Moore Threads surges over 400% on trading debut after $1.1 billion listing, CNBC Dec. 4, 2025.
[10]) Georgia Adamson, Saif Khan, Tao Burga, Tim Fist, Should the US Sell Blackwell Chips to China? IFP, October 25, 2025.
[11]) Konrad Wolfenstein, China’s AI ambitions put to the test: Why billions in investments are going to waste, Xpert, October 31, 2025.
