Intelligenza artificiale aperta vs. chiusa – La svolta nella geopolitica globale dell’intelligenza artificiale: il dominio open source della Cina contro quello degli Stati Uniti

Fine del dominio degli Stati Uniti? La strategia open source della Cina rompe il monopolio della Silicon Valley

La fine dell'esclusività: come l'ascesa dei modelli di intelligenza artificiale aperti sta rimodellando l'ordine mondiale globale

Il 2025 segna una svolta storica nel mondo dell'intelligenza artificiale. Per lungo tempo, la Silicon Valley, con la sua filosofia di sistemi chiusi e costosi, è stata considerata il centro indiscusso del progresso tecnologico. Ma questa egemonia si sta sgretolando. Spinti dalle restrizioni commerciali statunitensi e dalla pressione per l'efficienza, gli sviluppatori cinesi hanno avviato una rivoluzione silenziosa che ora sta risuonando con forza nel mercato globale: l'era dell'"Open Intelligence".

Con modelli come DeepSeek e Qwen, le aziende tecnologiche cinesi non si concentrano più sulla pura potenza di calcolo, ma su una radicale efficienza dei costi e su una diffusa disponibilità. Quando un modello raggiunge le prestazioni dei modelli di punta di OpenAI ma costa solo una frazione del suo costo di gestione, il panorama economico cambia radicalmente. È un effetto paradossale: le sanzioni volte a rallentare la Cina hanno innescato un'ondata di democratizzazione, rendendo improvvisamente l'IA accessibile a tutti, dalle piccole startup di Berlino ai team di sviluppo di Bangalore.

Ma questa trasformazione non porta solo opportunità. Mentre i prezzi scendono e l'innovazione aumenta, gli svantaggi aumentano: mancanza di trasparenza, rischi di censura e incertezze geopolitiche accompagnano i nuovi super-modelli aperti. Il seguente articolo analizza in dettaglio come si sta spostando l'equilibrio di potere tra Stati Uniti e Cina, perché Meta ne sta improvvisamente beneficiando e cosa significa questa nuova realtà per l'economia europea e la sicurezza dei dati.

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La democratizzazione dell'intelligenza artificiale sta ridefinendo i rapporti di potere

Nel panorama globale dell'intelligenza artificiale è attualmente in corso un cambiamento fondamentale, che va ben oltre le metriche tecnologiche e ha profonde conseguenze economiche, strategiche e geopolitiche. Per la prima volta nella storia moderna dell'intelligenza artificiale, gli sviluppatori cinesi hanno superato i concorrenti americani nel numero di download di modelli open source. Non si tratta di un mero cambiamento statistico, ma piuttosto di un sintomo di una radicale ristrutturazione del modo in cui l'intelligenza artificiale viene sviluppata, diffusa e commercializzata. La consolidata egemonia statunitense nel settore dell'intelligenza artificiale, basata sul controllo di sistemi proprietari, ad alte prestazioni e closed-source, viene messa in discussione da una nuova logica: quella dei modelli aperti, scalabili ed economicamente vantaggiosi.

I dati empirici sono inequivocabili. Secondo il rapporto "Economies of Open Intelligence", che analizza le statistiche di download dalla piattaforma Hugging Face, oltre il 44% dei download di nuovi modelli popolari nel 2025 ha avuto origine in Cina. Gli sviluppatori americani, un tempo leader indiscussi del mercato, stanno continuando a perdere quote di mercato. Le famiglie di modelli Qwen e DeepSeek di Alibaba stanno vivendo una crescita enorme, lasciandosi alle spalle concorrenti statunitensi precedentemente dominanti come Meta e Google. Queste due famiglie di modelli cinesi rappresentano da sole il 14% di tutti i download. A titolo di confronto, i modelli Llama di Meta, che ancora dominavano il mercato nel 2024, hanno raggiunto solo 500 milioni di download nello stesso periodo, mentre la famiglia Qwen di Alibaba ha raggiunto oltre 750 milioni di download.

Apertura strategica come risposta alle sanzioni statunitensi

Questo cambiamento, tuttavia, non è solo il risultato di una superiorità tecnologica, ma piuttosto la conseguenza di un deliberato riallineamento strategico da parte delle aziende tecnologiche cinesi. Mentre giganti americani come OpenAI e Google proteggono le loro tecnologie di intelligenza artificiale più avanzate dietro costosi paywall e API chiuse, la Cina ha perseguito una strategia diametralmente opposta. Più di venti aziende e università cinesi hanno rilasciato modelli open source, rappresentando un messaggio coordinato, se non formalmente diretto, al mercato globale. Questa strategia di apertura non è altruismo, ma una risposta calcolata alle restrizioni all'esportazione e alle sanzioni tecnologiche imposte dagli Stati Uniti alle aziende tecnologiche cinesi. Nell'ambito dell'AI Diffusion Framework statunitense, i chip di intelligenza artificiale avanzati sono bloccati per la Cina, costringendo gli sviluppatori cinesi a lavorare con hardware meno costoso e algoritmi più efficienti.

Paradossalmente, questa limitazione tecnologica ha portato a un'innovazione che potrebbe rivelarsi più costosa per l'industria americana dell'IA nel lungo periodo: la democratizzazione di massa della tecnologia dell'IA. Rendendo i loro modelli accessibili al pubblico, le aziende cinesi stanno riducendo drasticamente le barriere all'ingresso per piccoli team, startup e istituti di ricerca in tutto il mondo. Stanno garantendo che lo sviluppo dell'IA non sia più privilegio esclusivo di poche mega-corporazioni con budget multimiliardari. Questa scelta strategica, nata dalla necessità, sta diventando l'arma più potente contro la filosofia di IA chiusa degli Stati Uniti.

Efficienza invece della forza bruta: la superiorità economica delle nuove architetture

Il fulcro economico di questo cambiamento risiede nella radicale efficienza dei costi dei modelli cinesi. DeepSeek-R1, ad esempio, raggiunge prestazioni tecniche pari o superiori a quelle di OpenAI-o1, mentre i costi operativi ammontano solo al 5% circa. Il parametro di costo è concreto: DeepSeek addebita 2,19 dollari per milione di token in output, mentre OpenAI-o1 costa 60 dollari per milione di token. Non si tratta di una differenza marginale, ma piuttosto di un risparmio sui costi di circa 30 volte a fronte di una qualità di output comparabile o migliore. Questa struttura dei costi si basa su un'innovazione metodologica fondamentale. Mentre OpenAI impiega un processo in tre fasi che consiste in un fine-tuning supervisionato, una modellazione delle ricompense e un'ottimizzazione PPO, DeepSeek utilizza il puro apprendimento per rinforzo senza supervisione a monte. Il modello apprende per tentativi ed errori, correggendosi e risolvendo problemi complessi attraverso la sperimentazione algoritmica, piuttosto che attraverso una costosa guida umana.

Il budget per la formazione sottolinea la disparità economica: DeepSeek ha investito circa dodici milioni di dollari nella formazione di R1. OpenAI spende ora circa sette miliardi di dollari all'anno in formazione e inferenza, con singole sessioni di formazione che costano centinaia di milioni di dollari. Un rapporto del Wall Street Journal suggerisce che OpenAI stanzia circa cinquecento milioni di dollari per ciclo di formazione semestrale per GPT-5. Queste cifre non solo evidenziano i guadagni in termini di efficienza dei costi, ma anche un cambiamento più profondo nella logica tecnologica: gli sviluppatori cinesi hanno scoperto che le dimensioni e la potenza di calcolo non sono gli unici fattori determinanti delle prestazioni del modello. Un'architettura intelligente, metodi di formazione efficienti e un utilizzo ottimizzato dell'hardware possono generare enormi risparmi sui costi.

Questa innovazione tecnologica ha un impatto diretto sull'accessibilità economica dell'IA. Il modello Qwen long di Albaba, ad esempio, ha visto il suo prezzo ribassato del 97%, rendendolo accessibile a milioni di sviluppatori, startup e imprenditori che non possono competere con i prezzi di OpenAI. Allo stesso tempo, è chiaro che i modelli cinesi stanno guadagnando terreno sul mercato grazie ad aggiornamenti più frequenti e cicli di versione più rapidi. Ogni aggiornamento del modello genera in genere un aumento della base utenti e dell'adozione. Poiché i fornitori cinesi rilasciano nuove versioni molto più frequentemente, la loro base utenti cresce più rapidamente di quella dei fornitori americani, che aggiornano meno frequentemente ma con maggiori miglioramenti in termini di prestazioni e funzionalità.

La risposta della Silicon Valley: tra il dominio delle infrastrutture e la svolta open source di Meta

La transizione da un monopolio a un panorama frammentato non deve essere intesa come una narrazione semplicistica di Davide contro Golia. Si tratta piuttosto di una coesistenza di diverse logiche economiche. Gli Stati Uniti mantengono vantaggi strutturali. Con circa 500.000 specialisti di intelligenza artificiale, l'industria americana possiede il più grande bacino di talenti al mondo. Gli investimenti in capitale di rischio e ricerca ammontano a circa 502 miliardi di dollari all'anno. La capacità dei data center statunitensi è di 45 gigawatt, la più alta al mondo. Questa superiorità infrastrutturale consente alle aziende americane di continuare a formare i più potenti modelli closed-source, che superano le alternative open-source in molte applicazioni altamente specializzate. I modelli OpenAI sono apprezzati per la loro affidabilità e coerenza, Meta-Llama ha sviluppato una solida comunità e Google Gemini offre funzionalità multimodali con scalabilità proprietaria.

Allo stesso tempo, Meta, una delle più importanti aziende tecnologiche statunitensi, sta diventando la più grande apostata del modello closed-source americano. Sotto la guida di Mark Zuckerberg, Meta ha lanciato un aggressivo programma open-source, rilasciando il suo modello open più potente fino ad oggi, Llama 4. Con 400 miliardi di parametri, Llama 4 si posiziona come concorrente diretto di OpenAI e Google, ma con una differenza fondamentale: è disponibile gratuitamente. Questa decisione di Meta rappresenta un'inversione consapevole della sua precedente strategia e segnala che anche un affermato gigante della tecnologia ha riconosciuto che il futuro del mercato dell'intelligenza artificiale risiede nell'apertura. Le previsioni di Gartner confermano questa tendenza: i modelli di linguaggio open-source rappresenteranno circa il 50% del mercato enterprise entro il 2027, il doppio rispetto a oggi.

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Nuove opportunità per le PMI e la sovranità europea dei dati

L'ascesa dei modelli di intelligenza artificiale open source ha conseguenze immediate per le piccole e medie imprese (PMI). Imprenditori e sviluppatori possono ora integrare le funzionalità di intelligenza artificiale nei loro prodotti senza spendere milioni in API proprietarie. Le startup fondate in Europa, Asia o altre regioni hanno, per la prima volta, raggiunto una vera parità tecnologica con i giganti. L'azienda francese Mistral AI, ad esempio, che sviluppa modelli open source e ha recentemente completato un importante round di finanziamento con una valutazione di sei miliardi di euro, beneficia direttamente di questo nuovo scenario. Allo stesso modo, la startup tedesca Aleph Alpha, focalizzata sulla sovranità dei dati in Europa, può basarsi su solide basi open source invece di sviluppare da zero.

Allo stesso tempo, i modelli open source aprono nuove opzioni di implementazione cruciali per le organizzazioni attente alla privacy e alla sicurezza dei dati. Invece di inviare dati a OpenAI, Google o persino ai server cinesi, le aziende possono eseguire i modelli localmente sul proprio hardware. Questa non è solo una possibilità tecnica, ma una necessità economica e normativa. Nell'agosto 2025, l'Unione Europea ha implementato il suo Regolamento sull'IA per i modelli di IA per scopi generali, che prevede ampi requisiti di trasparenza. I fornitori di modelli linguistici di grandi dimensioni devono divulgare in dettaglio il funzionamento dei loro modelli, su quali dati sono stati addestrati e come gestiscono i rischi. Sono previste alcune eccezioni per i modelli open source, offrendo agli sviluppatori europei e globali un vantaggio normativo rispetto ai sistemi chiusi.

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Il paradosso della trasparenza e i rischi per la sicurezza geopolitica

Tuttavia, la qualità e la trasparenza di questi modelli aperti stanno mostrando un preoccupante declino. Nel 2022, circa l'80% dei modelli più diffusi divulgava apertamente i dati su cui era stato addestrato. Entro il 2025, questa percentuale era scesa ad appena il 39%. Ciò che sta emergendo non è un vero open source con completa trasparenza, ma piuttosto una nuova categoria: modelli semi-aperti scaricabili gratuitamente, ma il cui funzionamento interno e i cui dati di addestramento non possono essere tracciati. Si tratta di una sorta di democratizzazione senza trasparenza, di disponibilità senza comprensione. Permette a molte persone di utilizzare e integrare i sistemi di intelligenza artificiale, ma allo stesso tempo crea nuove incertezze sulle vere origini e sui pregiudizi di questi sistemi.

Questa mancanza di trasparenza diventa particolarmente problematica quando si tratta di modelli cinesi. Mentre gli sviluppatori cinesi diffondono aggressivamente i loro modelli, questi operano sotto l'influenza delle linee guida sulla censura statale. DeepSeek e altri sistemi di intelligenza artificiale cinesi sono noti per sopprimere o falsificare informazioni quando vengono effettuate query su argomenti sensibili come Taiwan o il massacro di Piazza Tienanmen. Questa non è una coincidenza, ma una manifestazione del quadro di controllo cinese in cui tutte le aziende tecnologiche operano sotto la supervisione statale. Le implicazioni per la sicurezza sono sottili ma significative: mentre i modelli open source di origine occidentale possono, almeno teoricamente, essere esaminati dalla comunità di ricerca, i modelli cinesi sono influenzati da opachi meccanismi di controllo politico privi di trasparenza.

Un secondo problema di sicurezza riguarda la privacy dei dati e la sorveglianza governativa. DeepSeek memorizza i dati degli utenti su server in Cina senza offrire agli utenti un'opzione di opt-out. Questo fornisce al governo cinese un potenziale accesso ai dati. I rapporti indicano che le implementazioni di DeepSeek sono anche inclini a rilasciare codice non sicuro quando le query diventano politicamente sensibili. Ciò solleva non solo preoccupazioni sulla privacy, ma anche interrogativi sulla sicurezza e l'affidabilità dei sistemi utilizzati nelle infrastrutture critiche o nelle agenzie governative. Il governo federale tedesco e le istituzioni europee sono giustamente cauti riguardo all'impiego di sistemi di intelligenza artificiale cinesi in contesti sensibili.

Paradossalmente, questa tensione geopolitica potrebbe consentire all'Europa, a lungo osservatrice passiva nella corsa all'intelligenza artificiale tra Stati Uniti e Cina, di assumere un ruolo indipendente. L'errore tradizionale dell'Europa è stato quello di regolamentare mentre altri innovavano e di innovare mentre gli Stati Uniti crescevano. Questo schema storico ha portato le invenzioni europee, come Internet, a essere monopolizzate da aziende americane. Tuttavia, la regolamentazione dell'IA dell'UE potrebbe aprire una strada diversa. Invece di limitarsi a regolamentare in modo reattivo, l'Europa può concentrarsi proattivamente sulla trasparenza, sulla sovranità dei dati e sull'elaborazione locale. Questo non solo crea chiarezza normativa, ma anche un ambiente competitivo per gli sviluppatori europei specializzati in fiducia, sicurezza e conformità.

La realtà geopolitica, tuttavia, rimane sfumata. Gli Stati Uniti continuano a detenere la leadership assoluta nei sistemi più potenti, anche se sempre più spesso non attraverso OpenAI, bensì attraverso Meta e, in una certa misura, Anthropic. La Cina non è sulla buona strada per superare tecnologicamente gli Stati Uniti, ma piuttosto per rendere la competizione tecnologica più conveniente e democratica. Questo cambia le regole del gioco per milioni di attori, ma non necessariamente per le organizzazioni con budget illimitati. L'implicazione a lungo termine, tuttavia, è che un futuro con tecnologie di intelligenza artificiale prontamente disponibili ed economiche per tutti gli attori ridistribuirà opportunità e rischi a livello globale.

Disgregazione dei modelli di business e realtà dei dati di utilizzo

Le conseguenze economiche di questo cambiamento sono profonde. Per le aziende, ciò significa che i modelli di business tradizionali basati sulla tecnologia proprietaria di intelligenza artificiale sono sotto pressione. L'85% delle aziende intervistate in un recente studio considera l'intelligenza artificiale generativa un'importante opportunità per trasformare i propri modelli di business. Allo stesso tempo, circa un quinto avverte di significativi rischi di disruption per i modelli di business esistenti. Settori come lo sviluppo software, la progettazione, la creazione di contenuti e la consulenza tradizionale potrebbero subire una profonda trasformazione se i sistemi di intelligenza artificiale ad alte prestazioni diventassero accessibili a tutti.

Questo vale anche per le dinamiche del mercato del lavoro. Se i sistemi di intelligenza artificiale non fossero più limitati a costose tecnologie proprietarie, ma fossero accessibili a qualsiasi sviluppatore, le attività che attualmente richiedono competenze specialistiche potrebbero diventare ampiamente automatizzabili. Un'agenzia di web design, ad esempio, potrebbe essere sostituita da un piccolo team con un buon supporto di intelligenza artificiale. Centri di assistenza, programmatori, uffici di progettazione e dipartimenti amministrativi potrebbero essere radicalmente trasformati grazie alla disponibilità di potenti modelli aperti. Tuttavia, non si tratta di un evento di automazione in senso classico, ma piuttosto di una ridistribuzione della creazione di valore: invece di una grande azienda con un budget elevato che fornisce servizi di intelligenza artificiale, le medie o piccole imprese possono fare lo stesso.

Le metriche di utilizzo empiriche confermano questo cambiamento fondamentale. La situazione diventa ancora più chiara se si considera l'effettiva generazione di token, ovvero la quantità di output di intelligenza artificiale effettivamente prodotta dagli utenti, piuttosto che i numeri di download. Alla fine del 2024, i modelli cinesi rappresentavano solo circa l'1,2% della generazione globale di token. Entro il 2025, questa quota era salita a quasi il 30% in poche settimane, con una media di circa il 13% durante tutto l'anno. Si tratta di un cambiamento ancora più significativo di quanto suggeriscano i dati sui download. DeepSeek da solo ha generato circa 14,37 trilioni di token tra novembre 2024 e novembre 2025, significativamente più dei 5,59 trilioni di token di Qwen, e insieme superano la produzione totale di tutti gli altri modelli open source messi insieme.

In altre parole, non si tratta solo di un cambiamento nella disponibilità o nell'interesse, ma di un vero e proprio cambiamento nell'utilizzo. Milioni di persone e organizzazioni stanno già utilizzando attivamente i modelli aperti cinesi per le loro attività quotidiane, lo sviluppo di software, la ricerca e la creazione di contenuti.

In conclusione, si può affermare che la realtà empirica del 2025 presenta un panorama dell'IA fondamentalmente diverso rispetto a tre anni prima. La transizione da un'architettura dominata dagli Stati Uniti e incentrata sul closed source a un panorama multipolare e basato sull'open source non è più una previsione o un potenziale, ma una realtà vissuta. Gli sviluppatori cinesi non hanno tecnicamente superato gli Stati Uniti, ma hanno stabilito una logica economica diversa che privilegia l'efficienza dei costi, l'accessibilità e la velocità. Questa competizione non sarà vinta attraverso la superiorità tecnologica assoluta, ma attraverso la logica di mercato: chiunque offra modelli accessibili, facilmente reperibili e regolarmente aggiornati otterrà quote di mercato maggiori, indipendentemente dal fatto che il suo sistema abbia prestazioni superiori di un decimo di punto percentuale in ogni singolo benchmark.

Il 2025 segna quindi la transizione da un'era di esclusività dell'IA a un'era di proliferazione dell'IA. Le implicazioni per l'economia, la governance, la sicurezza e le dinamiche di potere globali sono significative e richiedono un riorientamento fondamentale delle considerazioni strategiche in politica, economia e scienza. La disponibilità gratuita o a basso costo di sistemi di IA ad alte prestazioni non è di per sé problematica, ma crea nuove responsabilità: la trasparenza sull'origine, sui dati di addestramento e sui potenziali bias diventa essenziale. Allo stesso tempo, ciò apre una nuova opportunità per paesi come la Germania e l'Unione Europea di agire non solo come regolatori, ma come attori indipendenti nel mercato globale dell'IA.

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