La nuova geopolitica dell'IA è diventata una corsa a tre

Con una certa pigrizia, la sfida mondiale per l’intelligenza artificiale viene spesso descritta in termini statici. Gli Stati Uniti dispongono dei modelli più potenti, dei migliori semiconduttori, delle principali piattaforme digitali e di capitali quasi illimitati. La Cina insegue con ottimi prodotti ritenuti “non originali”, ostacolata dalle restrizioni americane sull’esportazione dei chip più avanzati. L’Europa si esercita soprattutto nella regolazione e resta ai margini della corsa industriale. Un quadro troppo ben delineato per una tecnologia che evolve a una velocità senza precedenti. Un segnale capace di mettere almeno in discussione tale scenario convenzionale è arrivato pochi giorni fa da Shanghai. Intervenendo alla World Artificial Intelligence Conference, il presidente Xi Jinping ha presentato la Cina come promotrice di un ordine mondiale dell’IA più aperto e meno dipendente dal predominio Usa. Pechino intende sostenere la diffusione di tecnologie accessibili e fare dell’open source una sorta di bene pubblico globale. Ha annunciato perciò programmi di formazione e iniziative rivolte soprattutto al Sud globale.

Ovviamente, il sistema digitale cinese resta sottoposto a un controllo politico pervasivo e i modelli prodotti nel Paese incorporano forme di censura su temi sensibili per il governo. Ma la strategia è chiara. Mentre Washington pensa sempre più spesso in termini di protezione, di controllo e di sicurezza nazionale, Pechino cerca di presentarsi come il Paese che mette l’intelligenza artificiale a disposizione del mondo. Poco prima del discorso di Xi, la società cinese Moonshot AI aveva attirato l’attenzione del settore con i progressi di Kimi, una famiglia di modelli caratterizzata da finestre contestuali particolarmente estese e da prestazioni competitive con quelle dei principali sistemi di punta statunitensi. L’annuncio si è aggiunto ai risultati di altri attori centrali dell’ecosistema cinese dei modelli a pesi aperti, come DeepSeek e la serie Qwen di Alibaba, mostrando come la distanza tecnologica con gli Usa si stia riducendo. In alcuni ambiti, le prestazioni di questi sistemi risultano comparabili, spesso con costi di utilizzo inferiori e con la possibilità per aziende e sviluppatori di utilizzare e personalizzare direttamente i modelli.

È qui che la competizione tecnologica suscita persino il timore che possa provocare lo scoppio di una bolla finanziaria. Le valutazioni delle grandi società americane dipendono anche dalla convinzione che pochi laboratori continueranno a controllare modelli difficili e costosissimi da replicare. OpenAI, Anthropic, Google e Meta investono decine di miliardi in data center, chip, energia e personale specializzato. Gli investitori accettano questi super investimenti perché prevedono che l’IA genererà profitti altrettanto eccezionali. Ma che cosa accade se un’impresa americana può ottenere prestazioni simili usando gratuitamente un modello cinese? E se la costruzione di sistemi avanzati non richiede gli investimenti colossali finora considerati indispensabili? Nel gennaio 2025, l’arrivo di DeepSeek da Pechino provocò una brusca caduta dei titoli tecnologici. Il rischio è che una parte del valore attribuito alle imprese americane si fondi sulla scarsità di una tecnologia che potrebbe invece diventare abbondante e più a buon mercato.

La penetrazione dei modelli cinesi non è più marginale nemmeno in America, dove i modelli asiatici rappresentano, secondo alcune stime, il 30 per cento dei token utilizzati dalle aziende statunitensi. A Washington la reazione è tutt’altro che unitaria. OpenAI e Anthropic accusano da tempo alcune aziende cinesi di avere accelerato il proprio sviluppo attraverso la “distillazione”. Avrebbero addestrato i loro sistemi servendosi delle risposte prodotte dai sistemi Usa. L’amministrazione Trump si è accodata, ipotizzando forme di appropriazione tecnologica sleale e valutando restrizioni all’uso negli Stati Uniti dei modelli più avanzati di Pechino. La distillazione pone seri problemi giuridici e commerciali. Tuttavia, tracciare un confine netto tra imitazione illegittima e apprendimento tecnologico non è semplice. Su un piano diverso, gli stessi modelli americani sono stati addestrati su enormi quantità di testi, immagini e programmi prodotti da altri, spesso senza un consenso esplicito dei loro autori. Un eventuale blocco, inoltre, potrebbe proteggere OpenAI e Anthropic ma danneggiare migliaia di piccole altre imprese. Quasi duecento startup della Silicon Valley hanno chiesto alla Casa Bianca di non vietare i modelli open-weight cinesi, perché per molte di esse rappresentano l’unica alternativa economicamente sostenibile agli onerosi servizi dei grandi laboratori nazionali.

Contro la chiusura si è schierato anche Jensen Huang, fondatore e amministratore delegato di Nvidia. La sua posizione risponde agli interessi commerciali dell’azienda, ma esprime anche un messaggio generale. La leadership tecnologica non si conserva necessariamente costruendo muri; può essere rafforzata creando un ecosistema più ampio e favorendo l’adozione dell’innovazione. Si delineano così due strategie opposte. Da una parte, gli Stati Uniti cercano di difendere il proprio vantaggio attraverso il controllo dei chip, dei modelli e delle conoscenze considerate sensibili. Dall’altra, la Cina cerca di trasformare la relativa scarsità di risorse in una strategia di apertura selettiva, offrendo sistemi accessibili ai Paesi che non vogliono diversificare rispetto alle piattaforme americane. In questo scenario, l’Europa non si limita a regolare una tecnologia prodotta altrove. Pur non disponendo ancora di campioni industriali paragonabili a quelli americani e cinesi, le decisioni dell’Unione producono conseguenze al di fuori dei suoi confini. Lo dimostra la sanzione di 890 milioni di euro inflitta a Google il 23 luglio per due violazioni del Digital Markets Act: un intervento che riguarda la concorrenza nei servizi di ricerca e nelle applicazioni, ma indica anche come Bruxelles voglia condizionare l’evoluzione delle piattaforme digitali sulle quali si innestano sempre più spesso i sistemi di IA.

La stessa ambizione emerge dal nuovo Codice di condotta europeo sulla trasparenza dei contenuti generati artificialmente, che accompagna l’applicazione dell’AI Act. Il Codice stabilisce criteri comuni per rendere riconoscibili testi, immagini, audio e video prodotti o manipolati dall’intelligenza artificiale. Formalmente si applica al mercato europeo, ma le grandi imprese difficilmente costruiranno prodotti completamente diversi per ogni area del mondo. Come già è accaduto con il regolamento sulla protezione dei dati, le prescrizioni europee possono quindi estendersi per effetto della dimensione del mercato e trasformarsi in uno standard globale di fatto. E la necessità di regole efficaci è emersa anche con il recente “incidente” che ha coinvolto agenti IA di OpenAI, capaci durante un test di attaccare la piattaforma Hugging Face pur di raggiungere il proprio obiettivo.

Anche il Parlamento europeo ha deciso di non affidarsi semplicemente agli strumenti commerciali disponibili al pubblico. Con EPGenAI Hub sta costruendo una piattaforma interna attraverso la quale deputati e funzionari potranno utilizzare diversi modelli in un ambiente più controllato, mantenendo alcuni sistemi sui server dell’istituzione e gestendo in modo protetto l’accesso a quelli esterni. Non è ancora un modello proprietario, ma è un tentativo significativo di recuperare sovranità operativa sul modo in cui l’IA viene scelta e sorvegliata dentro un’istituzione democratica. Non c’è solo l’economia. La corsa all’intelligenza artificiale tra Stati Uniti, Cina ed Europa è anche una competizione per stabilire quali lingue e culture saranno meglio rappresentate, chi definirà i criteri di sicurezza e quali idee di libertà e controllo verranno incorporate nei sistemi di IA destinati a organizzare una parte crescente della nostra vita.