L’intelligenza artificiale cinese sfida gli Usa: DeepSeek e Alibaba a meno di 5 euro al mese

La corsa all’intelligenza artificiale non è più un duello a due tra Silicon Valley e il resto del mondo: è diventata una competizione globale a tutto campo, e il fronte più caldo si trova oggi tra Pechino e Washington. L’intelligenza artificiale cinese ha smesso di inseguire i modelli americani e, in alcuni casi, li ha già superati — con costi di sviluppo che sembrano fantascienza rispetto agli investimenti miliardari di OpenAI, Google e Meta. Capire cosa sta succedendo non è solo un esercizio da appassionati di tecnologia: riguarda chiunque usi uno smartphone, lavori in un’azienda digitale o semplicemente si chieda dove stia andando il mondo.

Da Hangzhou con furore: la storia di DeepSeek

Tutto è cominciato in modo quasi silenzioso. Nel luglio 2023, Liang Wenfeng — ex studente dell’Università di Zhejiang con una formazione in ingegneria dell’informazione ed elettronica — fondava a Hangzhou una startup destinata a scuotere l’intero settore tech mondiale. Il nome era DeepSeek, e l’ambizione era quella di costruire modelli di intelligenza artificiale competitivi con i migliori al mondo, ma con un approccio radicalmente diverso: efficienza prima di tutto, costi ridotti, codice aperto.

Il momento della svolta è arrivato il 10 gennaio 2025, quando DeepSeek ha lanciato il suo modello R1. Nel giro di pochi giorni l’applicazione ha raggiunto la vetta delle classifiche di download in tutto il mondo, superando persino ChatGPT in diversi mercati. La reazione non si è fatta attendere: Donald Trump ha definito pubblicamente il lancio di DeepSeek «un campanello d’allarme» per i settori americani coinvolti nell’intelligenza artificiale — una dichiarazione che la dice lunga sull’impatto percepito.

I numeri dietro a questo successo sono ancora più sorprendenti. Il modello V3 di DeepSeek è stato sviluppato in soli due mesi con un investimento di 6 milioni di dollari. Il successivo R1 ha richiesto circa 5,6 milioni di dollari. Per fare un confronto diretto: OpenAI ha speso oltre 100 milioni di dollari per sviluppare GPT-4. Non si tratta di una differenza marginale — è un ordine di grandezza completamente diverso, che ridisegna le regole del gioco.

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Ancora più sorprendente è l’efficienza computazionale: DeepSeek ha addestrato i suoi modelli utilizzando appena 2.000 microchip, mentre i colossi americani ne impiegano decine di migliaia di GPU di ultima generazione. In un contesto in cui le restrizioni all’export di semiconduttori avanzati verso la Cina sono state progressivamente inasprite, questo risultato suona quasi come una risposta provocatoria alle politiche tecnologiche occidentali.

Alibaba e la sfida dei parametri: Qwen entra in campo

DeepSeek non è l’unico protagonista dell’intelligenza artificiale cinese che sta ridefinendo il mercato. Alibaba, il colosso dell’e-commerce e del cloud, ha lanciato la propria famiglia di modelli sotto il nome Qwen, e i risultati nei benchmark internazionali hanno fatto alzare più di un sopracciglio nei laboratori di ricerca americani.

Alla fine di gennaio 2025, Alibaba ha presentato Qwen 2.5 Max, un modello che nei test comparativi ha superato sia DeepSeek V3 sia ChatGPT su diverse metriche di valutazione. La competizione interna tra aziende cinesi è già, di per sé, un segnale di maturità dell’ecosistema. Ma il colpo più spettacolare è arrivato con Qwen 3.8-Max, che Alibaba ha introdotto con la cifra impressionante di 2,4 trilioni di parametri — un numero che colloca questo modello tra i più grandi mai sviluppati a livello mondiale.

La strategia di Alibaba è diversa da quella di DeepSeek: mentre quest’ultima punta sull’open source e sulla trasparenza del codice, Alibaba gioca su scala industriale, integrando i propri modelli nell’ecosistema cloud Alibaba Cloud e rendendoli accessibili a milioni di aziende in Asia e nel resto del mondo. Due approcci differenti, ma con un obiettivo comune: erodere il vantaggio competitivo americano nell’IA.

Il vantaggio del prezzo e le domande aperte

Uno degli argomenti più discussi quando si parla di intelligenza artificiale cinese riguarda i costi di accesso per gli utenti finali. Le soluzioni proposte da DeepSeek e dai modelli Alibaba sono generalmente posizionate a prezzi significativamente inferiori rispetto alle alternative americane, e questo vale sia per l’accesso tramite API — fondamentale per le aziende che integrano l’IA nei propri prodotti — sia per i piani consumer. La scelta di DeepSeek di adottare un approccio open source ha ulteriormente abbattuto le barriere d’ingresso, permettendo a sviluppatori e organizzazioni di tutto il mondo di utilizzare e modificare i modelli senza costi di licenza.

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Questo vantaggio competitivo sul prezzo è reale e sta già influenzando le decisioni di molte aziende, soprattutto nelle economie emergenti dove i budget per la tecnologia sono più limitati. Tuttavia, la scelta tra un modello americano e uno cinese non è mai puramente economica.

Esistono almeno due aree di preoccupazione che chiunque voglia adottare queste tecnologie dovrebbe considerare con attenzione. La prima riguarda la governance dei dati: i modelli cinesi operano in un contesto normativo molto diverso da quello europeo o americano, e le politiche di gestione delle informazioni degli utenti non sempre raggiungono i livelli di trasparenza a cui siamo abituati in Occidente. La seconda riguarda i limiti editoriali: è ampiamente documentato che i modelli di IA sviluppati in Cina tendono a evitare o rifiutare risposte su argomenti considerati sensibili dalle autorità cinesi — dalla storia politica del paese a questioni geopolitiche controverse. Non si tratta di un difetto tecnico, ma di una scelta deliberata che riflette il contesto normativo in cui questi sistemi operano.

Cosa cambia per il mercato globale dell’IA

La competizione tra intelligenza artificiale cinese e americana non è solo una questione di primati tecnologici: sta ridisegnando le catene di valore globali, le politiche industriali e persino le alleanze geopolitiche. Il fatto che DeepSeek abbia ottenuto risultati straordinari con risorse hardware limitate dimostra che l’accesso ai chip più avanzati non è più l’unica via per costruire modelli competitivi — una scoperta che ha implicazioni profonde per le strategie di controllo tecnologico occidentali.

Per le aziende europee, questa situazione apre scenari inediti. Da un lato, la disponibilità di modelli potenti a costi ridotti è una opportunità concreta per accelerare la digitalizzazione. Dall’altro, scegliere infrastrutture di IA cinesi solleva interrogativi legittimi in termini di conformità al GDPR, di sicurezza dei dati e di dipendenza tecnologica da sistemi soggetti a una governance radicalmente diversa dalla nostra. La Commissione Europea ha già delineato un quadro normativo sull’IA che mira a garantire standard minimi di trasparenza e affidabilità per tutti i sistemi che operano nel mercato europeo, indipendentemente dalla loro origine geografica.

Il quadro che emerge è quello di un settore in piena transizione: i modelli cinesi hanno dimostrato di poter competere — e in certi casi vincere — sul piano delle performance e del rapporto qualità-prezzo. Le aziende americane, dal canto loro, mantengono vantaggi significativi in termini di ecosistema, fiducia degli utenti e integrazione con le piattaforme esistenti. Per gli utenti e le organizzazioni di tutto il mondo, la vera sfida non è scegliere il modello «migliore» in assoluto, ma capire quale sia il più adatto al proprio contesto, alle proprie esigenze e ai propri valori — tenendo conto non solo delle prestazioni, ma anche di chi gestisce quei dati e secondo quali regole. In un mondo in cui l’intelligenza artificiale è ormai infrastruttura, questa non è una domanda tecnica: è una domanda politica.

Questo articolo è stato realizzato con il supporto dell'AI e sottoposto a revisione editoriale.