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Quando Donald Trump ha detto che chi vince la corsa all’intelligenza artificiale vince tutto, il 13 settembre, stava rivendicando un primato americano che sulla carta esiste ancora ma che ogni mese diventa più difficile da misurare. Gli Stati Uniti hanno i modelli più forti, i chip migliori e una potenza di fuoco finanziaria che Pechino non eguaglia. La Cina, però, gioca un’altra partita: sistemi meno costosi, distribuiti al maggior numero possibile di aziende, infilati dentro i processi produttivi. Due strade diverse, e per questo il confronto diretto rischia di dire poco.
Il metro più immediato resta quello dei punteggi nei benchmark. Le classifiche continuano a dare un vantaggio agli Stati Uniti, anche se il margine si è assottigliato parecchio rispetto a un paio di anni fa. Diversi esperti occidentali parlano di circa sei mesi di distacco tra i migliori modelli americani e quelli cinesi, una stima da maneggiare con prudenza visto che le prestazioni cambiano a seconda del compito e gli aggiornamenti arrivano di continuo.
Prestazioni contro prezzi, dove la partita si complica
Guardando Arena.ai, la piattaforma nata a Berkeley diventata uno standard internazionale per confrontare i modelli, l’aggiornamento del 15 settembre mette in cima Claude Fable 5.1 di Anthropic e Gpt-6 Astra di OpenAI. Il primo cinese è Kimi K3 Max di Moonshot, più indietro in classifica ma competitivo in diverse attività. Il punto vero è un altro: Kimi K3 costa attorno a 0,65 euro per attività, Claude Fable 5.1 circa 3,90 euro. Il modello americano vince nei test, quello cinese permette di fare moltissimo spendendo una frazione. Per un’azienda che deve macinare milioni di richieste al giorno, il rapporto tra risultato e costo pesa più di un punto in più in un singolo benchmark.
C’è poi la questione di come questi sistemi vengono messi a disposizione. OpenAI e Anthropic tengono riservati i parametri dei modelli di punta e danno accesso tramite servizi e interfacce di programmazione. Molte realtà cinesi hanno scelto la strada open weight: pubblicano i pesi, cioè i numeri che racchiudono quanto il modello ha imparato durante l’addestramento, così gli sviluppatori possono scaricarli e farli girare sui propri server. Attenzione però, open weight non significa automaticamente open source, perché le licenze possono imporre limiti commerciali e non sempre vengono resi pubblici codice e dati di addestramento. Su Hugging Face, una delle piattaforme più usate dagli sviluppatori e recentemente acquisita da Nvidia, la presenza dei modelli cinesi cresce, con famiglie come Qwen di Alibaba tra le più scaricate. I download non sono utenti né quota di mercato, ma raccontano quanto questi strumenti siano entrati nelle mani di chi costruisce prodotti. Una dinamica che riguarda da vicino anche le aziende europee, oggi largamente dipendenti dalle piattaforme americane.
Chip, energia e persone
Sulla potenza di calcolo il divario resta netto. Gli Stati Uniti contano su Nvidia, Amd, Google e su un ecosistema industriale enorme. Le restrizioni all’export dei semiconduttori più avanzati hanno complicato i piani cinesi, eppure Huawei ha sorpreso molti: pochi giorni fa ha presentato nuove soluzioni per collegare migliaia di processori nei grandi centri di calcolo e ha annunciato sviluppi della famiglia Ascend per il 2027. Il distacco da Nvidia non è colmato, ma la reattività cinese ha spiazzato gli osservatori, mentre le immagini satellitari mostrano un’accelerazione nella costruzione di data center.
Sugli investimenti privati il confronto è impietoso: nel 2025, secondo l’AI Index 2026 di Stanford, circa 265 miliardi di euro negli Stati Uniti contro poco più di 11 miliardi in Cina, cifra che però non conteggia i finanziamenti pubblici e i fondi statali. Poi c’è l’energia. In Texas sono state sospese nuove connessioni alla rete per verificare la consistenza delle richieste ricevute, mentre la Cina dispone di una rete costruita in anni di investimenti e continua ad ampliare la capacità. Jensen Huang, amministratore delegato di Nvidia, mesi fa aveva detto che la Cina avrebbe vinto la corsa proprio grazie all’energia a basso costo, alle poche regole e alla mentalità, salvo poi correggere parzialmente il tiro.
Resta il capitolo umano. Uno studio della Carnegie Endowment for International Peace di fine 2025 mostra che su 100 ricercatori cinesi di alto livello presenti negli Stati Uniti nel 2019, nel 2025 ne lavoravano ancora 87 oltreoceano, dieci rientrati in Cina e tre andati altrove. Sul fronte della ricerca, alla conferenza NeurIPS gli autori cinesi erano il 29% nel 2019 contro il 20% degli americani, nel 2022 la quota cinese ha sfiorato la metà e la presenza delle istituzioni cinesi è raddoppiata al 28%. Infine la fiducia: un sondaggio Gallup pubblicato il 22 settembre, realizzato con Microsoft in 37 Paesi, dice che il 93% dei cinesi ritiene l’impatto dell’AI positivo per il proprio Paese, mentre negli Stati Uniti la quota scende al 36% e il 74% degli americani si dichiara preoccupato.
Fonte: TecnoAndroid
