Il CEO di Nvidia, Jensen Huang, svela i due semplici motivi (energia e regolamentazione) per cui la Cina ha quasi vinto la corsa all'intelligenza artificiale.
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Pubblicato il: 6 novembre 2025 / Aggiornato il: 6 novembre 2025 – Autore: Konrad Wolfenstein
Il CEO di Nvidia Jensen Huang rivela le due semplici ragioni (energia e regolamentazione) per cui la Cina ha quasi vinto la corsa all'intelligenza artificiale – Immagine: Xpert.Digital
"La Cina vincerà": perché la corsa all'intelligenza artificiale non sarà decisa dai chip, ma dalla presa di corrente
Il paradosso dell'intelligenza artificiale: perché l'Occidente è indietro nonostante abbia la migliore tecnologia
Energia e regolamentazione come fattori chiave nella competizione globale dell'intelligenza artificiale: la dimensione sottovalutata della lotta per il potere tecnologico
La provocatoria affermazione del CEO di Nvidia, Jensen Huang, secondo cui la Cina vincerà la corsa all'intelligenza artificiale ha suscitato scalpore in Occidente. Ma dietro il titolo si nasconde una scomoda verità che va ben oltre la pura potenza dei chip. La corsa globale al predominio dell'intelligenza artificiale non sarà decisa solo da algoritmi e potenza di calcolo, ma da due fattori fisici fondamentalmente sottovalutati: la disponibilità di energia e l'efficacia della regolamentazione governativa. Mentre l'Occidente si abbandona all'illusione di superiorità tecnologica, la Cina ha riconosciuto i veri colli di bottiglia e sta agendo con spietatezza strategica.
La prima dimensione è l'apparentemente insaziabile fame di energia dell'IA. I data center raddoppieranno il loro consumo di elettricità entro il 2030, un aumento equivalente all'intero consumo annuo del Giappone. Mentre negli Stati Uniti lo sviluppo tecnologico è ostacolato dai limiti di una rete elettrica inadeguata, la Cina sta perseguendo una strategia spietata ma efficace: ingenti sussidi per l'elettricità, la costruzione di decine di nuove centrali nucleari e a carbone e un'espansione senza precedenti delle energie rinnovabili.
La seconda dimensione è il paradosso normativo. Sebbene gli Stati Uniti promuovano la deregolamentazione a livello federale, un caotico mosaico di leggi contraddittorie a livello statale soffoca qualsiasi rapido sviluppo. La Cina, d'altra parte, utilizza il suo sistema centralizzato per creare quadri strategici chiari che canalizzano l'innovazione in modo ordinato e forniscono alle aziende certezza di pianificazione.
Questa analisi mostra come l'approccio pragmatico e governativo della Cina – una combinazione di ingenti investimenti infrastrutturali e politica industriale strategica – crei un vantaggio competitivo decisivo. Mentre l'Occidente rimane impantanato nei dibattiti sulla regolamentazione perfetta, la Cina sta creando fatti concreti. La corsa per il futuro dell'intelligenza artificiale è quindi meno una corsa per il miglior algoritmo e più una maratona per l'infrastruttura più solida – una corsa che l'Occidente rischia di perdere prima ancora di aver compreso le vere regole del gioco.
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La provocazione dietro la verità: perché gli Stati Uniti stanno già perdendo la corsa all'intelligenza artificiale prima ancora che questa abbia effettivamente inizio.
Jensen Huang, CEO di Nvidia, azienda produttrice di chip, ha dichiarato che la Cina avrebbe vinto la corsa all'intelligenza artificiale, conquistando rapidamente i titoli dei media occidentali. Ma dietro questa affermazione provocatoria si cela un'intuizione fondamentale che l'establishment tecnologico occidentale è restio ad accettare: la corsa all'intelligenza artificiale non sarà decisa principalmente dalla progettazione dei chip o dalla sofisticazione del software, ma da due fattori economici banali ma cruciali, la cui importanza viene sistematicamente sottovalutata. Questi due fattori sono l'infrastruttura energetica disponibile e la flessibilità normativa per la sua espansione. Huang parla di una sorta di cinismo che paralizza l'Occidente, mentre la Cina agisce in modo pragmatico.
Sebbene gli Stati Uniti sotto Trump siano impegnati nella deregolamentazione e abbiano riconosciuto che l'innovazione non dovrebbe essere soffocata dalla regolamentazione, stanno fallendo contemporaneamente nel secondo aspetto dell'equazione: fornire l'infrastruttura fisica che consente il funzionamento dei sistemi di intelligenza artificiale. Questa non è una questione tecnica astratta, ma una cruda realtà economica che determinerà il successo o il fallimento nella corsa globale all'intelligenza artificiale.
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La dimensione energetica della corsa all'intelligenza artificiale: perché l'elettricità è il nuovo petrolio
Per comprendere la criticità della questione energetica, è necessario innanzitutto considerare l'enorme quantità di elettricità richiesta dai sistemi di intelligenza artificiale. Secondo le previsioni dell'Agenzia Internazionale per l'Energia, il consumo globale di elettricità dei data center più che raddoppierà entro il 2030, passando da circa 415 terawattora nel 2024 a circa 945 terawattora. Questo valore equivale all'incirca all'attuale consumo annuo totale di elettricità del Giappone. Questo aumento esponenziale è dovuto quasi interamente alle applicazioni di intelligenza artificiale. Un singolo data center moderno, ottimizzato per l'intelligenza artificiale, consuma in media la stessa quantità di elettricità di circa 100.000 famiglie. La più grande di queste strutture, attualmente in costruzione, può consumarne venti volte tanto.
Secondo i calcoli attuali, gli Stati Uniti saranno responsabili di quasi la metà di questo aumento globale del consumo di elettricità, a dimostrazione dell'assoluta dipendenza delle aziende tecnologiche americane dalla disponibilità di energia. La Cina registrerà un tasso di crescita ancora più elevato, pari a circa il 170%, evidenziando l'urgente necessità di creare nuova capacità. L'Europa è indietro, con una crescita di circa il 70%.
Qui risiede il problema economico centrale: sebbene gli Stati Uniti dispongano di un'infrastruttura energetica modernizzata, questa non è adeguatamente dimensionata per soddisfare la domanda di elettricità prevista per l'industria dell'intelligenza artificiale. Mentre l'amministrazione Trump sta portando avanti un programma di deregolamentazione senza precedenti con il suo Piano d'azione per l'intelligenza artificiale per accelerare le procedure di autorizzazione per data center e centrali elettriche, l'America non riesce effettivamente a espandere queste strutture. Sebbene il Segretario all'Energia abbia annunciato che l'infrastruttura di intelligenza artificiale porterà in ultima analisi a un'elettricità più economica, questa è una speranza a medio termine, non una realtà attuale.
La Cina, d'altro canto, ha perseguito una strategia completamente diversa. Il Paese ha aumentato massicciamente i sussidi energetici, con conseguente riduzione fino al 50% dei costi dell'elettricità per i grandi data center. Questo investimento non è casuale né a breve termine. Fa parte di una politica industriale sistematica volta a proteggere e promuovere l'industria nazionale dell'intelligenza artificiale. Mentre il CEO di Nvidia, Huang, è costretto a sostenere al governo statunitense che i costi energetici potrebbero essere praticamente nulli perché l'infrastruttura è già presente, la Cina sta agendo di conseguenza, impiegando ingenti risorse statali per ridurre effettivamente tali costi.
L'importanza economica di questo sussidio energetico è enorme. Un data center che può ridurre i costi dell'elettricità del 50% aumenta la propria redditività o può offrire i propri servizi a circa la metà del prezzo applicato dai concorrenti di paesi con costi energetici più elevati. Questo è un classico esempio di condizioni competitive manipolate dallo Stato, che nella politica commerciale globale vengono solitamente accolte con accuse di dumping. Eppure, nel campo dell'intelligenza artificiale, questa è considerata una legittima politica di sicurezza nazionale.
La strategia energetica cinese per i data center di intelligenza artificiale è multiforme. Il Paese sta costruendo nuove centrali a carbone su larga scala, il che è ecologicamente problematico ma pragmatico dal punto di vista della politica energetica. Allo stesso tempo, la Cina sta investendo in più di due dozzine di nuove centrali nucleari e intraprendendo sforzi senza precedenti per espandere l'energia eolica, idroelettrica e solare. La differenza sta nella velocità e nella focalizzazione: mentre in America circolano vaghi piani per l'espansione nucleare, e la realtà è fatta di ritardi, la Cina sta costruendo concretamente.
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Il paradosso normativo: perché meno regole non portano automaticamente a una maggiore competitività
L'amministrazione Trump ha varato un programma di deregolamentazione di portata senza precedenti. Il Piano d'azione per l'IA comprende oltre 90 misure volte a rimuovere gli ostacoli allo sviluppo dell'IA. I dipartimenti governativi sono incaricati di identificare e modificare le norme che potrebbero ostacolare l'IA. La Federal Trade Commission deve interpretare la legge antitrust in modo favorevole alle imprese. Le procedure di autorizzazione per i data center e la produzione di energia devono essere accelerate. Tutto ciò sembra eccellente sulla carta e, da una prospettiva puramente di libero mercato, ha perfettamente senso.
Ma Huang sostiene che questa deregolamentazione non sia sufficiente. La ragione risiede in quello che potrebbe essere definito il problema del mosaico normativo americano. Mentre il governo di Washington predica la deregolamentazione, i singoli stati hanno già emanato le proprie leggi sull'IA. California, Colorado, Utah e Texas hanno approvato normative specifiche sull'IA. Circa altri 15 stati stanno prendendo in considerazione normative simili. Inoltre, esistono numerose leggi sulla protezione e sulla sicurezza dei dati che incidono indirettamente sull'IA. Huang parla di circa 50 nuove normative che potrebbero derivare da questo sistema federale e mette in guardia da questo labirinto normativo, che soffoca l'innovazione.
Questo è un classico esempio di un fenomeno economico noto in letteratura come frammentazione normativa. Le aziende che operano a livello nazionale devono fare i conti con un mosaico di normative locali, che comporta costi di conformità, ritardi e, in ultima analisi, svantaggi competitivi. La Cina non si trova ad affrontare questo problema grazie al suo sistema di autorità centralizzato. Sebbene esistano anche differenze regionali, queste sono integrate in una strategia nazionale unificata. Il settore dell'IA conosce la propria posizione e sa cosa fare.
Il paradosso è questo: Huang sostiene che l'Occidente sia ostacolato dalla regolamentazione proprio perché questa è frammentata, contraddittoria e costantemente reinterpretata. Un sistema normativo europeo unificato potrebbe garantire chiarezza, anche se fosse restrittivo. Il sistema americano, d'altra parte, rappresenta il peggio di entrambi i mondi: la regolamentazione esiste, ma è localmente frammentata, inefficace e inutilmente costosa.
Gli Stati Uniti hanno quindi un problema di deregolamentazione che in realtà è un problema di regolamentazione nascosto. Ciò solleva una domanda fondamentale: è davvero la regolamentazione a frenare l'America, o è piuttosto la sua attuazione difettosa?
L'approccio cinese: la pianificazione centralizzata incontra il pragmatismo strategico
Mentre gli Stati Uniti stanno frammentando i propri sforzi tra i singoli stati, la Cina sta perseguendo un approccio integrato e pianificato a livello centrale. Il Paese è consapevole che l'IA non è solo un problema tecnico, ma anche economico e geopolitico. Di conseguenza, è stato istituito un massiccio quadro di investimenti. Secondo le stime della Bank of America, la Cina prevede di aumentare i propri investimenti in IA fino a 700 miliardi di yuan (circa 98 miliardi di dollari) entro il 2025. Ciò rappresenta un aumento annuo di circa il 48%. Questo livello di investimenti senza precedenti dimostra che il sistema politico cinese considera l'IA una priorità strategica.
Questi investimenti non sono affatto distribuiti in modo casuale. Seguono una strategia chiara. Nel suo Programma d'Azione AI+, pubblicato nel 2025, la Cina ha delineato tre fasi. Entro il 2027, le tecnologie di intelligenza artificiale dovranno essere integrate in sei aree principali: scienza, industria, consumi, prosperità generale, amministrazione e cooperazione globale. Questa non è la retorica di un ecosistema di startup innovative, ma piuttosto il linguaggio di una superpotenza centralizzata che utilizza l'intelligenza artificiale come strumento nella sua politica industriale globale.
Il settore pubblico sta investendo direttamente e in modo sostanziale. Un fondo sovrano per l'industria dell'intelligenza artificiale, istituito nel 2025, dispone di 60,06 miliardi di RMB (circa 7,2 miliardi di euro) con una durata di 13 anni. Partecipano banche e istituti finanziari statali. Oltre a questo fondo nazionale, esistono altri fondi specializzati per i cluster dell'intelligenza artificiale: lo Shanghai Pioneer AI Fund con circa 2,7 miliardi di euro, lo Shenzhen AI and Robotics Fund con circa 1,2 miliardi di euro e altri otto fondi industriali regionali a Pechino, ciascuno con almeno 1,2 miliardi di euro.
Questo è il quadro istituzionale per l'offensiva cinese in materia di intelligenza artificiale. Il Paese non si fa illusioni sulle sfide che si prospettano. Si stima che il divario di fornitura cinese per i chip di intelligenza artificiale supererà i dieci miliardi di dollari entro il 2025. Alternative nazionali come l'Ascend 910B di Huawei sono ancora in ritardo in termini di prestazioni nell'addestramento di modelli linguistici di grandi dimensioni. I tassi di utilizzo dei data center cinesi per l'intelligenza artificiale oscillano tra il 20 e il 30%, il che significa che una capacità significativa rimane inutilizzata e la redditività è a rischio. Questo è affrontato dalla capacità strategica della Cina di investire ingenti somme di denaro, mentre l'Occidente deve valutare la redditività di ogni singolo progetto.
L'industria nazionale dei chip come sfera di influenza economica
Una delle ragioni principali dei sussidi energetici cinesi è la promozione mirata dell'industria nazionale dei chip. Questo non può essere compreso senza considerare l'interazione tra Nvidia e produttori di chip cinesi come Huawei e Cambricon.
Gli Stati Uniti hanno imposto un severo embargo sull'esportazione dei chip più potenti di Nvidia verso la Cina. Si tratta di un classico embargo tecnologico, che storicamente tende a essere inefficace, in quanto costringe i paesi a sviluppare soluzioni proprie. Lo stesso Huang ha avvertito il governo che questo embargo è controproducente. Un divieto di esportazione costringe paesi come la Cina a investire in soluzioni alternative.
Cambricon è un caso di particolare interesse in questo contesto. L'azienda ha subito un crollo quando Huawei, il suo principale cliente, ha deciso di sviluppare i propri chip di intelligenza artificiale tramite HiSilicon. Il 98% del fatturato di Cambricon è svanito da un giorno all'altro. Ma nella nuova situazione, in cui Nvidia è praticamente inesistente sul mercato cinese, Cambricon è emersa come una stella del settore dell'intelligenza artificiale cinese.
Tra il 2020 e il 2024, l'azienda ha investito un totale di 5,6 miliardi di RMB in ricerca e sviluppo, equivalenti a circa 780 milioni di euro. L'attenzione si è concentrata sul software, in particolare sulle interfacce che consentono ai modelli addestrati sulle GPU Nvidia di funzionare sui chip Siyuan di Cambrico. Questa compatibilità software è considerata un vantaggio cruciale rispetto alla serie Ascend di Huawei, difficile da integrare nei sistemi esistenti a causa di problemi software.
Nella prima metà del 2025, Cambricon ha realizzato un utile di 1 miliardo di renminbi, circa 140 milioni di dollari. La sua capitalizzazione di mercato è raddoppiata nel giro di poche settimane, raggiungendo circa 580 miliardi di RMB. Gli analisti di Goldman Sachs prevedono che il fatturato di Cambricon salirà a 13,8 miliardi di RMB entro il 2026 e che la sua quota di mercato crescerà da circa il 3% attuale all'11% nel 2028. Ciò avviene con il supporto diretto di importanti aziende cinesi come Alibaba, Tencent e Baidu, fortemente interessate a creare un concorrente di Huawei.
I sussidi energetici hanno effetti economici diretti su questo sviluppo. Se i costi dell'elettricità per i data center che utilizzano chip di intelligenza artificiale cinesi venissero ridotti del 50%, l'utilizzo di questi chip diventerebbe economicamente più interessante. Questo è un classico esempio di promozione industriale attraverso il sussidio degli input piuttosto che degli output.
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Perché l'energia a basso costo consente alla Cina di primeggiare nell'intelligenza artificiale
La rivoluzione dell'efficienza: perché DeepSeek e le startup cinesi di intelligenza artificiale stanno cambiando il paradigma tecnologico
Gran parte della confusione occidentale sulle capacità di intelligenza artificiale della Cina deriva dalla spettacolare nascita di un'azienda chiamata DeepSeek. Con sede a Hangzhou, l'azienda ha suscitato scalpore a livello mondiale nel 2025 con i suoi modelli di intelligenza artificiale open source V3 e R1. La vera rivoluzione di DeepSeek non è stata tanto la qualità dei modelli, quanto piuttosto l'incredibile rapporto costi-benefici del loro sviluppo.
DeepSeek ha affermato di aver sviluppato il suo modello linguistico avanzato, DeepSeek-V3, per soli 5,6 milioni di dollari. Questo ha scosso profondamente i mercati globali della tecnologia e degli investimenti, mettendo in discussione la comprensione occidentale dei costi di sviluppo dell'intelligenza artificiale. OpenAI e altre aziende occidentali hanno investito miliardi in modelli comparabili. Una startup cinese sembrava aver creato un modello comparabile per una frazione minuscola di quel costo.
La realtà è più complessa. Gli esperti di Semianalysis stimano che i costi hardware per la sola flotta di GPU di DeepSeek si aggirino probabilmente intorno a 1,6 miliardi di dollari. A questo si aggiungono costi operativi stimati in circa 944 milioni di dollari. Queste cifre sono in netto contrasto con i 5,6 milioni di dollari comunicati ufficialmente. Si tratta quindi di un classico caso di informazione fuorviante, in cui vengono riportati solo i costi diretti di formazione del modello finale, ignorando l'intera infrastruttura, ricerca e sviluppo.
Allo stesso tempo, il fatto che DeepSeek sia riuscita a sostenere questi ingenti costi infrastrutturali è una testimonianza delle risorse finanziarie che l'hanno sostenuta. Una startup privata non avrebbe potuto realizzare questi investimenti senza il supporto di una fonte di finanziamento importante. Lo stretto legame con investitori statali o affiliati allo stato in Cina è spesso oggetto di speculazioni, ma non è chiaramente documentato.
Indipendentemente dall'esatta struttura di finanziamento, il risultato tecnico è concreto. DeepSeek ha dimostrato che l'architettura e gli algoritmi intelligenti possono migliorare notevolmente l'efficienza dell'addestramento dell'IA. L'azienda ha utilizzato una tecnica chiamata Mixture of Experts Architecture, insieme a un metodo Sparse Attention che elabora solo le parti rilevanti del contesto. Ciò ha consentito di ottenere un modello con prestazioni impressionanti e consumi energetici significativamente inferiori.
L'impatto economico di questa rivoluzione dell'efficienza è considerevole. DeepSeek ha successivamente ridotto i prezzi delle sue API dal 50 al 75%, aumentando notevolmente la pressione sui fornitori occidentali. Un'azienda che desidera utilizzare servizi di intelligenza artificiale può ora scegliere tra costosi modelli occidentali o optare per un'alternativa cinese più economica. Questo è un classico meccanismo economico: quando un concorrente abbassa i prezzi attraverso l'efficienza, la quota di mercato dei fornitori occidentali si erode e i margini di profitto si comprimono.
Ciò illustra chiaramente l'interazione tra costi energetici ed efficienza tecnologica. La Cina può sperimentare con energia più economica e iterare più rapidamente. Un modello inefficiente costa meno in Cina che in Occidente. Questo consente cicli di apprendimento più rapidi e un'innovazione più rapida. DeepSeek è il risultato di centinaia di sperimentazioni, il cui costo cumulativo sarebbe economicamente proibitivo in Occidente, ma che in Cina sono sovvenzionate da energia a basso costo.
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L'illusione tecnologica dell'Occidente: perché la superiorità dei chip Nvidia è una finzione
Huang sostiene che i più recenti modelli di intelligenza artificiale statunitensi non siano molto più avanti dei loro concorrenti cinesi. Questa è una scomoda verità che mina la fiducia dell'Occidente nella superiorità tecnologica. L'Occidente si è abituato a credere che i chip Nvidia e i modelli di intelligenza artificiale occidentali siano semplicemente migliori, più avanzati, più eleganti. Lo stesso Trump afferma che il nuovo chip Blackwell è dieci anni avanti rispetto a qualsiasi altro chip sul pianeta.
Si tratta di un'esagerazione, probabilmente basata su una confusione tra prestazioni e saturazione del mercato. Il chip Blackwell è davvero impressionante, ma non è avanti di dieci anni. Gran parte della superiorità tecnologica occidentale deriva da due fattori: in primo luogo, i set di dati proprietari, in cui le aziende occidentali hanno un vantaggio; e in secondo luogo, decenni di esperienza nell'ottimizzazione di hardware e software.
Tuttavia, le aziende cinesi hanno rapidamente recuperato terreno in entrambi i settori. I modelli di DeepSeek non sono inferiori ai concorrenti occidentali, ma in alcuni ambiti specifici sono superiori. I chip Ascend di Huawei, pur non essendo avanzati quanto quelli di Nvidia, sono sufficientemente validi per gestire numerose applicazioni pratiche. Il perfezionismo occidentale, l'idea che solo la soluzione migliore sia sufficientemente buona, pone l'Occidente in una posizione di svantaggio economico rispetto all'approccio pragmatico e soddisfacente della Cina, che accetta il "sufficientemente buono".
Questo è anche un esempio di quella che potremmo definire la trappola dell'eccessiva ottimizzazione. L'Occidente ottimizza i suoi chip e modelli alla perfezione, il che è costoso e richiede molto tempo. La Cina costruisce più velocemente e in modo iterativo, il che porta a una penetrazione del mercato più rapida, anche se le soluzioni non sono perfette. Un chip imperfetto disponibile è migliore di un chip perfetto non disponibile.
Strategia di regolamentazione della Cina: pianificazione centralizzata con sandbox
La Cina sta perseguendo un'interessante via di mezzo tra controllo centralizzato e sperimentazione locale. Il Paese ha istituito oltre 20 zone pilota nazionali per l'innovazione nell'intelligenza artificiale, che fungono da sandbox normativi. Si tratta di luoghi in cui le aziende possono testare le tecnologie di intelligenza artificiale con un certo grado di libertà normativa. Si tratta di un meccanismo intelligente perché consente l'innovazione pur rimanendo all'interno di un quadro centralizzato.
Ciò contrasta nettamente con il sistema americano, in cui gli stati competono per creare le proprie regole, portando alla frammentazione. Sebbene la frammentazione esista anche in Cina, è organizzata all'interno di un quadro strategico nazionale unificato per l'IA. Ciò consente un'iterazione più rapida a livello nazionale, senza che ogni stato debba reinventare le proprie regole.
Allo stesso tempo, la Cina ha una chiara strategia di regolamentazione per i contenuti di IA e il loro utilizzo. Il governo cinese mantiene il controllo sui contenuti, il che significa che i modelli di IA disponibili online sono monitorati e devono rispettare gli standard cinesi. Questo è scandaloso per i liberali occidentali, ma offre anche il vantaggio economico di consentire alle aziende di sapere esattamente dove sta andando il loro sviluppo. Non c'è incertezza normativa.
Allo stesso tempo, la Cina sta promuovendo attivamente modelli di intelligenza artificiale open source, soprattutto per i paesi in via di sviluppo. Si tratta di una strategia geopolitica per rompere il monopolio occidentale sull'intelligenza artificiale e attrarre le economie emergenti nella sfera tecnologica cinese. Se i modelli di DeepSeek si diffondessero in Africa, Sud America e Sud-est asiatico, significherebbe che queste regioni dipenderebbero non da OpenAI o da altri fornitori occidentali di intelligenza artificiale, ma dalla Cina.
L'ottimismo occidentale come inibizione culturale
Huang parla di quello che lui chiama cinismo occidentale. Si tratta di una diagnosi culturale sorprendentemente acuta della competizione tecnologica. Ciò che intende dire è che l'Occidente ha un problema di mentalità. L'Occidente afferma costantemente che la regolamentazione soffoca l'innovazione, che i problemi più gravi non vengono risolti abbastanza rapidamente, che il governo è incompetente. Si tratta di lamentele continue senza azione.
La Cina, d'altra parte, sostiene che i grandi problemi possono essere risolti rapidamente, e poi li costruisce. Gli Stati Uniti affermano che abbiamo bisogno di centrali nucleari, e poi magari ne costruiscono una. La Cina afferma che abbiamo bisogno di due dozzine di centrali nucleari, e ne costruisce altrettante. Non è principalmente una questione di tecnologia, ma di convinzione culturale e capacità istituzionale.
L'ottimismo invocato da Huang non è ingenuo. È un ottimismo basato sulla consapevolezza che le principali sfide infrastrutturali possono essere risolte solo se c'è la volontà politica. Storicamente, gli Stati Uniti hanno avuto questa opportunità. Le ferrovie, l'elettrificazione, le autostrade, il programma spaziale, Internet stessa: tutto questo è stato reso possibile da ingenti investimenti pubblici e dalla deregolamentazione. Ma nell'era attuale, l'ottimismo occidentale sembra essersi esaurito.
La dimensione della politica energetica: perché la transizione energetica e l'intelligenza artificiale sono in competizione
Ma c'è una questione più profonda che rimane nascosta. L'enorme fabbisogno energetico dei data center basati sull'intelligenza artificiale è in competizione con la transizione energetica verso l'energia verde. Governi e aziende si sono prefissati l'obiettivo di raggiungere zero emissioni entro il 2050 o il 2045. Ciò richiede ingenti investimenti nelle energie rinnovabili e nell'energia nucleare. Allo stesso tempo, vogliono costruire infrastrutture di intelligenza artificiale su una scala senza precedenti.
La Cina ha scoperto che questi due obiettivi non devono entrare in conflitto se si stabiliscono delle priorità. Da un lato, il Paese sta espandendo la produzione di energia elettrica a carbone, il che è ecologicamente problematico, ma dall'altro sta concentrando ingenti risorse sulle energie rinnovabili e sull'energia nucleare. Il suo mix energetico è pragmatico, non idealistico.
L'Occidente, al contrario, ha cercato di combinare la transizione energetica e la crescita economica attraverso mezzi puramente verdi, portando a una sorta di paralisi. Vogliono l'energia nucleare, ma ci vogliono decenni per costruire una centrale elettrica. Vogliono le energie rinnovabili, ma queste sono variabili. Vogliono data center basati sull'intelligenza artificiale, ma vogliono anche risolvere la crisi climatica. In Cina, questa tensione è accettata pragmaticamente e non risolta attraverso considerazioni morali.
Il CEO di Microsoft, Satya Nadella, ha recentemente spiegato in un podcast che Microsoft ha milioni di chip di intelligenza artificiale inutilizzati nei magazzini a causa della mancanza di infrastrutture di alimentazione. Questo è l'opposto del progresso. È una situazione in cui il capitale c'è, ma l'infrastruttura fisica manca. Questo è un classico fallimento della politica infrastrutturale.
L'appello di Huang come campanello d'allarme: le implicazioni economiche
L'affermazione di Huang secondo cui la Cina vincerà la corsa all'intelligenza artificiale non è quindi una previsione pessimistica, ma un appello alla razionalità economica. Non sta dicendo che la Cina sia tecnologicamente superiore o più innovativa. Sta piuttosto affermando che la Cina sta creando i prerequisiti infrastrutturali affinché l'intelligenza artificiale funzioni, mentre l'Occidente sta bloccando questo percorso.
Ciò ha implicazioni immediate per la redditività delle aziende di intelligenza artificiale. Un data center in Cina che ottiene elettricità a costi inferiori del 50% può essere più redditizio o offrire servizi a prezzi più bassi. Questo esercita una pressione sui prezzi per i fornitori occidentali di intelligenza artificiale. Se OpenAI offre un modello di intelligenza artificiale a 100 dollari per sessione di addestramento, ma un'azienda cinese offre lo stesso servizio a 50 dollari, chi vincerà?
La risposta economica è semplice: l'azienda più economica dominerà il mercato. Questo è particolarmente vero per i mercati in cui il prezzo è cruciale, come le economie emergenti, e per i mercati che richiedono una potenza di calcolo illimitata, ovvero l'addestramento di modelli ancora più grandi.
Allo stesso tempo, si verifica un effetto psicologico per le aziende occidentali. Se i concorrenti cinesi sono più veloci e più economici, gli investitori diventano più scettici sulla redditività delle startup occidentali di intelligenza artificiale. Questo potrebbe portare a una contrazione del credito, che a sua volta soffoca l'innovazione. Si tratta di una sorta di profezia che si autoavvera: il pessimismo sulla competitività occidentale porta a condizioni di investimento peggiori, che a loro volta peggiorano la competitività.
Le dimensioni geopolitiche: l’intelligenza artificiale come potenza
Dietro tutti questi fattori economici si cela una realtà geopolitica più profonda. L'intelligenza artificiale non è più vista come una conquista scientifica o un'innovazione economica, ma come uno strumento di potere. Un Paese leader nell'intelligenza artificiale gode di vantaggi non solo economici, ma anche militari e politici.
L'amministrazione Trump lo sa bene. Da qui le rigide restrizioni all'esportazione dei chip Nvidia verso la Cina. Da qui l'annuncio che i chip più avanzati non saranno esportati. Trump afferma che le tecnologie più avanzate non saranno disponibili al di fuori degli Stati Uniti. Si tratta di una sorta di embargo digitale, simile agli embarghi sul petrolio o su altre materie prime critiche nelle prime fasi della geopolitica.
La risposta della Cina è pragmatica: se la tecnologia occidentale non è disponibile, la sviluppiamo noi. Questo è un modello classico dell'economia internazionale. I paesi esclusi dalla tecnologia dedicano ingenti risorse al suo sviluppo. L'Unione Sovietica lo ha fatto con la tecnologia missilistica e l'energia nucleare. La Cina lo ha fatto con i semiconduttori e l'intelligenza artificiale.
L'illusione del controllo occidentale
Qui si nasconde un'ironia fondamentale: gli Stati Uniti credono di poter controllare la Cina attraverso restrizioni all'esportazione. In realtà, questo non fa altro che accelerare lo sviluppo di soluzioni autonome da parte della Cina. DeepSeek è in parte il risultato di queste restrizioni. Se i chip Nvidia fossero liberamente disponibili, le aziende cinesi potrebbero avere meno incentivi a sviluppare le proprie architetture.
Huang lo ha ripetutamente ripetuto al governo statunitense: un mercato aperto in cui Nvidia è dominante è meglio per gli Stati Uniti di un mercato frammentato in cui la Cina sviluppa le proprie soluzioni. Questo è un classico caso di effetto boomerang, in cui i tentativi di controllare un altro Paese portano a conseguenze indesiderate.
Allo stesso tempo, c'è anche un elemento di razionalità economica in gioco per il governo statunitense. Le liste nere e gli embarghi sulle esportazioni non mirano principalmente a controllare la Cina, ma piuttosto a consolidare l'ordine globale dominato dagli Stati Uniti. Questa è una questione di egemonia. Gli Stati Uniti non vogliono solo essere leader nell'intelligenza artificiale, ma anche rendere tutti gli altri paesi dipendenti dai migliori chip di intelligenza artificiale.
Ma questo presuppone che gli Stati Uniti stessi abbiano capacità sufficienti per soddisfare questo requisito. Nvidia non può produrre chip a sufficienza per soddisfare la domanda globale. Per non parlare del fatto che gli Stati Uniti hanno l'infrastruttura energetica necessaria per fornire intelligenza artificiale al mondo intero. Se, d'altra parte, l'America negasse ad altri paesi l'accesso alla migliore intelligenza artificiale, li costringerebbe a trovare soluzioni alternative.
L'esito economico: chi dominerà l'intelligenza artificiale?
Secondo le stime della società di ricerche di mercato CCID Consulting, il mercato cinese dell'intelligenza artificiale raggiungerà un volume di 1,73 trilioni di yuan entro il 2035, pari a circa il 30,6% del volume totale globale. Si tratterebbe di una quota di mercato enorme, considerando che la Cina deteneva circa il 15-20% del mercato globale dell'intelligenza artificiale nel 2024.
Gli Stati Uniti, ovviamente, rimarranno un enorme mercato per l'intelligenza artificiale. Ma la loro quota relativa si ridurrà se la Cina continuerà con le strategie descritte. Questa è la logica economica alla base dell'affermazione di Huang. Non è che la Cina diventerà tecnologicamente superiore. È che la Cina abbasserà il prezzo dell'intelligenza artificiale attraverso sussidi infrastrutturali ed energetici, conquistando così il mercato.
Un punto spesso trascurato nei dibattiti occidentali è che il predominio non significa sempre che un Paese abbia la migliore tecnologia. Significa piuttosto che un Paese domina il mercato. IBM aveva la migliore tecnologia informatica negli anni '80, ma perse il mercato dei PC a favore di concorrenti più veloci ed economici come Compaq e, in seguito, a favore dei produttori asiatici.
Il parallelo con l'intelligenza artificiale è rilevante. L'Occidente potrebbe ancora avere modelli migliori. Ma se l'intelligenza artificiale cinese fosse più economica, più veloce e sufficientemente buona, il mercato graviterebbe verso la Cina. Non è una questione di superiorità tecnologica, ma di efficienza economica.
L'analisi mostra che, mentre gli Stati Uniti promuovono un programma di deregolamentazione, dimenticano che la deregolamentazione da sola non è sufficiente. Devono anche fornire l'infrastruttura fisica su cui questa deregolamentazione possa avere effetto. La Cina ha riconosciuto che l'energia, non la regolamentazione, è il collo di bottiglia e sta quindi sovvenzionando massicciamente i costi dell'elettricità. Ciò crea vantaggi economici che si traducono in prezzi più bassi e innovazione più rapida. La convinzione occidentale che la superiorità tecnologica porti automaticamente al predominio del mercato è un'illusione confutata da una realtà economica in cui prezzo e disponibilità sono più importanti delle prestazioni teoriche. La previsione di Huang non è quindi pessimistica, ma razionale.
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