Gli USA vogliono chiudere la porta all'AI cinese. Ma è già dentro casa

Gli Stati Uniti stanno mettendo il mondo di fronte a un bivio. Secondo una bozza del Dipartimento di Stato visionata da Reuters, Washington si prepara ad avvertire 35 paesi partner che, nella competizione globale sull’intelligenza artificiale, non sarà possibile stare contemporaneamente nel campo americano e in quello cinese.

Il perno di questa strategia è Pax Silica, l’iniziativa con cui Washington sta cercando di costruire attorno agli Stati Uniti una filiera tecnologica completa: dai minerali critici ai semiconduttori, dai data center fino ai modelli di intelligenza artificiale. L’obiettivo non è soltanto assicurarsi forniture affidabili, ma rendere sempre più difficile per i paesi alleati utilizzare tecnologia cinese.

Una ventina di paesi ha già aderito, tra cui alcuni dei principali alleati di Washington in Asia e in Occidente. Ora gli Stati Uniti vogliono fare un passo ulteriore: trasformare quella cooperazione tecnologica in una vera e propria scelta di campo.

Contemporaneamente a luglio il presidente cinese Xi Jinping ha lanciato un’organizzazione rivale, la “Organizzazione mondiale per la cooperazione sull’intelligenza artificiale”, un’iniziativa che ha riunito 29 paesi in un organismo intergovernativo con sede a Shanghai che la Cina descrive come una “piattaforma aperta e inclusiva per la governance globale dell'IA”.

Al centro del messaggio di Pechino c'è l'enfasi sull'apertura (开放), traghettata dall'approccio "open source" (开源). Al centro del messaggio di Washington, invece, c’è la sicurezza delle catene di approvvigionamento e la scelta di campo: o si aderisce all’iniziativa statunitense o si aderisce a quella cinese.

C’è però un problema: l’intelligenza artificiale cinese è già dentro gli Stati Uniti: viene sempre più utilizzata dalle aziende statunitensi ed è anche in grado di influenzare i mercati statunitensi.

Il “Kimi Moment”

Il 17 luglio 2026 il Philadelphia Semiconductor Index, indice che comprende 30 delle principali aziende statunitensi di semiconduttori, scende di oltre il 12%, inaugurando un calo che toccherà il 20% rispetto al suo picco di fine giugno. I media statunitensi parlano di “bear market”, cioè un calo marcato e prolungato dei prezzi e un diffuso pessimismo degli investitori.

La causa immediata era stata annunciata il giorno prima a Pechino, alla vigilia della Conferenza mondiale sull’intelligenza artificiale di Shanghai. Una società nata tre anni fa e con circa duecento dipendenti aveva pubblicato un modello linguistico, Kimi K3, promettendo che entro una decina di giorni chiunque avrebbe potuto scaricarlo.

Un copione già visto. Nel gennaio 2025 era stato DeepSeek a scuotere Wall Street. Il suo modello aveva messo in discussione una delle convinzioni su cui si reggeva il boom dell’intelligenza artificiale americana: che per costruire modelli competitivi fosse necessario spendere somme enormi e avere accesso alle GPU più avanzate.

Con Kimi K3 la domanda torna a essere sostanzialmente la stessa. Se aziende cinesi relativamente piccole riescono a sviluppare modelli vicini alla frontiera e poi a distribuirli liberamente, quanto vale davvero il vantaggio costruito dagli Stati Uniti investendo centinaia di miliardi di dollari in chip, data center e infrastrutture?

K3, peraltro, non è un modello piccolo.

Sviluppato dalla cinese Moonshot AI, Kimi K3 è un modello enorme: contiene 2.800 miliardi di parametri, cioè 2.800 miliardi di piccole “regolazioni interne” che il modello ha imparato durante l’addestramento e che, tutte insieme, determinano come interpreta una domanda e costruisce la risposta.

K3 utilizza un’architettura chiamata Mixture of Experts: invece di attivare tutto il modello ogni volta che deve generare una parola, dispone di 896 diversi “esperti” e ne seleziona soltanto 16 per ciascun passaggio. In pratica è come avere a disposizione una gigantesca squadra di specialisti, chiamando di volta in volta soltanto quelli utili per il problema da risolvere.

L’IA elabora le informazioni dividendole in token, cioè piccole unità elementari in cui un modello di IA scompone le informazioni per elaborarle o produrle: nel linguaggio possono essere parole o frammenti di parole, mentre nei modelli multimodali possono rappresentare anche parti di immagini, suoni o altre informazioni. Per ogni token K3 attiva circa 104 miliardi di parametri, una frazione dei 2.800 miliardi complessivi.

È questo uno dei meccanismi che permette di aumentare enormemente la capacità del modello senza far crescere nella stessa proporzione il costo di ogni risposta.

L’altra caratteristica impressionante è la memoria di lavoro. K3 può gestire una finestra di contesto di oltre un milione di token. La finestra di contesto indica quante informazioni il modello riesce a tenere presenti contemporaneamente mentre elabora una risposta. Nel caso di K3 significa, almeno in teoria, poter analizzare in una sola sessione migliaia di pagine di testo, un grande archivio di documenti o buona parte del codice di un progetto software. Inoltre è multimodale: non lavora soltanto con le parole, ma è stato progettato fin dall’origine per comprendere anche immagini e contenuti visivi.

Ma le dimensioni contano relativamente. Quello che ha attirato l’attenzione sono soprattutto le prestazioni.

Al momento del lancio, Kimi K3 si è classificato secondo su 39 modelli nel Vals AI Index, un indice che valuta le prestazioni di un modello AI simulando attività professionali.

Un risultato simile è arrivato dall'Artificial Analysis Intelligence Index, una delle classifiche indipendenti più seguite nel settore. Kimi K3 si è piazzato al terzo posto, con prestazioni paragonabili a Claude Opus 4.8 e GPT-5.5 e dietro soltanto a Claude Fable 5 e GPT-5.6 Sol.

Il risultato più alto è arrivato dalla Frontend Code Arena, dedicata alla capacità dei modelli IA di creare siti e interfacce web. Al debutto Kimi K3 è salito al primo posto, davanti a Claude Fable 5 e GPT-5.6 Sol.

Kimi K3 è infatti particolarmente forte in una categoria diventata sempre più importante: quella dei modelli “agentici”. Non significa soltanto rispondere bene a una domanda, ma ricevere un obiettivo, decidere autonomamente una serie di passaggi, usare strumenti esterni, consultare documenti, scrivere codice e correggersi lungo il percorso.

Il modello è inoltre distribuito con i pesi completi, cioè con tutte le regolazioni interne che ha imparato durante l’addestramento. In pratica, chi lo scarica non riceve soltanto il progetto del modello, ma anche gran parte di ciò che il modello ha già imparato, e può quindi eseguirlo sui propri server, modificarlo e adattarlo a esigenze specifiche.

Non è una licenza “open source” ma è open-weight e consente di utilizzare, modificare, distribuire, addestrare ulteriormente e integrare K3 in prodotti derivati. Il modello può essere eseguito localmente, riducendo per chi lo usa la dipendenza dal produttore del modello stesso, abbassando i costi per chi dispone di risorse proprie e garantendo un maggiore controllo sui dati.

Soprattutto, favorisce la nascita di un ecosistema molto più ampio: una volta pubblicati i pesi, il modello può essere copiato, ottimizzato e redistribuito da soggetti diversi, fino a diventare uno standard tecnologico difficile da contenere entro i confini di una singola azienda o di un singolo paese.

Ma contemporaneamente il produttore, in questo caso Moonshot, conserva alcune condizioni commerciali. Ad esempio, un operatore che offre il modello come servizio e supera 20 milioni di dollari di ricavi in dodici mesi deve concludere un accordo separato con Moonshot. E questo negli USA sta già accadendo.

La strategia open-weight: che ci guadagna la Cina?

Come riporta oggi Reuters, Moonshot starebbe negoziando con Microsoft Azure, Amazon Web Services e Google Cloud per portare K3 sulle loro piattaforme, chiedendo fino al 30% dei ricavi generati dai servizi basati sul modello. Se l’accordo andasse in porto, sarebbe il primo grande accordo di revenue sharing di questo tipo tra una società cinese di IA e i principali gruppi cloud americani.

Come scrive Reuters:

Le discussioni [tra Moonshot e le società americane] mettono in luce come i modelli di intelligenza artificiale cinesi all’avanguardia, spesso molto più economici di quelli occidentali, stiano guadagnando terreno negli Stati Uniti, nonostante le preoccupazioni per la sicurezza nazionale a Washington che hanno portato al divieto di esportazione di chip per l’IA verso la Cina. Queste discussioni si svolgono inoltre nonostante le critiche mosse al modello di Moonshot da alti funzionari statunitensi.

Moonshot è infatti finita nel mirino del Segretario del Tesoro statunitense Scott Bessent, il quale il mese scorso ha dichiarato che potrebbe inserirla in una lista nera commerciale. I funzionari statunitensi hanno accusato l’azienda con sede a Pechino di aver rubato informazioni dal modello più sofisticato di Anthropic, Fable, per contribuire alla creazione di Kimi K3 e di aver acquisito illegalmente chip di Nvidia.

Il caso di Moonshot non è isolato, ma riflette una differenza più generale che sta emergendo tra gli ecosistemi di intelligenza artificiale americano e cinese.

Negli Stati Uniti la frontiera rimane prevalentemente chiusa: OpenAI, Anthropic e Google conservano il controllo dei propri modelli più avanzati e vendono l’accesso attraverso abbonamenti, API e servizi cloud. In Cina si sta affermando invece una strategia fondata sulla diffusione: DeepSeek, Alibaba, Z.ai e Moonshot hanno pubblicato alcuni dei loro modelli più competitivi con pesi aperti, permettendo ad altre aziende di scaricarli, modificarli e costruirci sopra nuovi prodotti.

Sono, semplificando, due modi diversi di conquistare il mercato. Le grandi IA americane cercano soprattutto di vendere l’accesso all’intelligenza; quelle cinesi cercano di diffondere la propria intelligenza il più possibile. Nel primo caso il valore deriva dal controllo del modello; nel secondo dalla possibilità che quel modello diventi una piattaforma utilizzata da migliaia di sviluppatori, aziende e servizi.

Per la Cina, inoltre, apertura, bassi costi ed efficienza permettono di spostare la competizione da un terreno nel quale gli Stati Uniti conservano un enorme vantaggio – capitale, chip e data center – a un altro: chi riuscirà a far adottare la propria tecnologia dal maggior numero di persone e imprese nel Mondo.

Come scrive il Financial Times, il prossimo “china-shock” potrebbe arrivare dall’intelligenza artificiale open-source. I Paesi che adottano modelli cinesi assorbiranno anche gli standard e la governance cinesi. Come si legge nell’articolo:

Alla recente Conferenza mondiale sull'intelligenza artificiale di Shanghai, il presidente Xi Jinping ha presentato la Cina come paladina dell'IA open-source a basso costo, definendola un bene pubblico globale in contrapposizione all'alternativa statunitense.

L'influenza geopolitica di Pechino sulle infrastrutture critiche è in crescita e i Paesi che adottano l'IA cinese, nel tempo, assorbiranno gli approcci cinesi agli standard tecnici e ai principi di governance.

[Il prossimo “china-shock”] si baserà non solo sull'esportazione di tecnologia cinese, ma anche sull'approccio della Cina all'innovazione come progetto nazionale. La strategia open-source per l'IA è di per sé frutto di vincoli. Prima che la startup cinese DeepSeek portasse alla ribalta l'IA open-source nel 2025, Huawei aveva già dato un contributo fondamentale allo sviluppo dell'open source in Cina. Dopo essere stata inserita nella Entity List statunitense nel 2019, le restrizioni all'accesso all'hardware e al software americani hanno spinto l'azienda a costruire ecosistemi software open-source come HarmonyOS e MindSpore.

I modelli open-weight riducono i costi di adozione, ampliano le comunità di sviluppatori e consentono alle aziende di aggirare i vincoli imposti dalla mancanza di accesso ai chip più avanzati. Sono particolarmente interessanti per i mercati emergenti, ma stanno guadagnando popolarità tra gli sviluppatori di tutto il mondo grazie alla loro efficienza in termini di costi e all'adattabilità a diversi carichi di lavoro.

L'obiettivo di Xi è accelerare la diffusione globale della tecnologia cinese, consolidare la propria posizione strategica all'estero, diversificare l'esposizione della Cina al rischio geopolitico e plasmare il sistema globale a proprio vantaggio.

Il prossimo shock non arriverà a bordo di una nave portacontainer. Si diffonderà attraverso i principi che regolano le tecnologie cinesi di intelligenza artificiale. Il mondo non è preparato a ciò che accadrà.

Come riporta CNBC, “i modelli di intelligenza artificiale cinesi stanno guadagnando terreno presso le aziende statunitensi, mentre i costi di OpenAI e Anthropic aumentano vertiginosamente”. OpenRouter, una piattaforma che consente agli sviluppatori di accedere a una vasta gamma di modelli di IA, ha osservato che sei dei primi dieci modelli della sua classifica per numero di token elaborati provenivano da società cinesi: tre versioni di DeepSeek V4, Xiaomi MiMo, Tencent Hy3 e GLM-5.2 di Zhipu AI.

È un dato impressionante, ma non deve essere confuso con la quota dell’intero mercato americano. OpenRouter misura il traffico che passa attraverso la propria piattaforma, ha una base di utenti internazionale, esclude le richieste mantenute private e non vede ciò che transita direttamente dalle API di OpenAI, Anthropic, Google, Moonshot o dagli impianti aziendali.

Come prosegue l’articolo della CNBC, il modello GLM 5.2 della cinese Z.ai è stato lanciato a giugno con grande clamore e ha registrato la più rapida adozione di qualsiasi altro modello monitorato da Vercel, una piattaforma che consente agli sviluppatori di implementare ed eseguire app e siti web.

GLM 5.2 è anche tra i primi cinque modelli usati su LaunchLemonade, una piattaforma di agenti di intelligenza artificiale per settori regolamentati.

A giugno, la startup di intelligenza artificiale Lindy ha trasferito il 100% del suo traffico dai modelli Claude di Anthropic a DeepSeek, una decisione che, secondo l’amministratore delegato della startup, “farà risparmiare a Lindy milioni di dollari entro pochi mesi”.

I modelli open source cinesi possono essere dal 60% al 90% più economici rispetto ai modelli statunitensi, operando in modo molto simile ai migliori modelli di frontiera americani. Il ritardo tecnologico della Cina rispetto agli USA stimato ad oggi è attorno ai 6-9 mesi.

Questi fatti mostrano quanto l’intelligenza artificiale cinese sia già strutturalmente rilevante negli Stati Uniti, almeno nelle aree più sensibili al prezzo: sviluppatori, applicazioni agentiche, servizi di routing e utilizzatori di modelli open-weight.

Sono le aree da cui spesso nascono le infrastrutture del futuro. Le grandi trasformazioni tecnologiche non cominciano necessariamente dai consumatori di massa: possono cominciare dalle librerie, dai framework e dalle decisioni apparentemente minori degli sviluppatori.

Come gli USA cercano di contenere la Cina

Le strategie dei due contendenti nella competizione sull’IA possono essere allora riassunte così: Washington cerca di rendere la Cina tecnologicamente isolabile; Pechino cerca di rendere l’isolamento tecnologicamente impraticabile.

Dal 2022 Washington ha progressivamente limitato l'accesso cinese alle GPU avanzate, alle apparecchiature per produrre semiconduttori avanzati e ad altre tecnologie critiche. Nel 2026 la politica è stata parzialmente rimodulata, ma il principio rimane: impedire alla Cina di avere accesso libero alla frontiera del calcolo.

Il problema è che questa è soltanto una strategia di negazione: può rallentare la Cina, ma non garantisce che il resto del mondo continui a utilizzare tecnologia americana. Per ottenere questo risultato occorre costruire un'intera catena economica alternativa a quella cinese, dalla materia prima fino al cliente finale.

La struttura può essere letta su tre livelli.

A monte c’è Project Vault, l’iniziativa pubblica e privata da 12 miliardi di dollari lanciata dagli Stati Uniti a febbraio 2026 per creare una riserva strategica di terre rare e minerali critici. La funzione non è soltanto accumulare minerali: creando un acquirente pubblico relativamente prevedibile, Washington cerca di rendere economicamente sostenibili miniere e filiere che altrimenti potrebbero essere schiacciate dai bassi prezzi cinesi. Nell’ambito delle terre rare, la vera difficoltà non è trovare un giacimento fuori dalla Cina, ma renderne non cinesi l’estrazione, la raffinazione, il trasporto e la vendita.

Nel mezzo c'è FORGE, l'iniziativa internazionale lanciata dagli Stati Uniti il 4 febbraio 2026 che mira a costruire catene di approvvigionamento diversificate per i minerali critici e le terre rare, riducendo la forte dipendenza globale dal mercato cinese. Deve coordinare governi, finanziatori, miniere, impianti di raffinazione e utilizzatori industriali. In altre parole: una miniera australiana, africana o centroasiatica serve relativamente a poco se poi il minerale deve andare in Cina per essere raffinato. La strategia americana cerca quindi di costruire le connessioni mancanti fra estrazione, lavorazione, capitale, infrastrutture e industria.

A valle c'è Pax Silica. Ed è probabilmente il tassello più interessante. Non serve soltanto a procurarsi minerali e chip: serve a creare la domanda finale che renda economicamente sostenibile tutta la catena precedente. Pax Silica collega minerali, energia, semiconduttori, data center, infrastrutture di calcolo e infine modelli IA. Il Dipartimento di Stato l'ha definita esplicitamente un'iniziativa che attraversa l'intera catena di approvvigionamento dell'IA e ha annunciato un fondo iniziale da 250 milioni di dollari destinato a catalizzare capitali molto maggiori.

La Cina parte da una posizione quasi speculare. Ha un enorme vantaggio industriale e nella lavorazione dei minerali, ma uno svantaggio nella parte più sofisticata della computazione: GPU di frontiera e alcune apparecchiature per produrle.

Cercare semplicemente di costruire una copia dell’ecosistema americano sarebbe costosissimo e richiederebbe tempo. La risposta cinese è quindi in parte asimmetrica.

La popolarità internazionale dei modelli open-weight è per Pechino un'occasione per creare dipendenza dallo stack tecnologico cinese, soprattutto nei paesi che non hanno accesso ad alternative americane altrettanto economiche e aperte.

Ma per funzionare, la strategia cinese ha comunque bisogno di coordinazione. Il Piano d'azione cinese per la cooperazione e lo sviluppo dell'IA, pubblicato il 17 luglio, contiene otto aree di cooperazione. E viste insieme assomigliano a una risposta cinese all’offensiva americana.

Pechino propone dati, connessione delle infrastrutture di calcolo e servizi di  IA computing accessibili ai paesi in via di sviluppo, comunità open-source internazionali e condivisione di modelli, algoritmi e strumenti. Lo scopo dichiarato dall’organizzazione per la cooperazione IA lanciata da Pechino è la costruzione congiunta delle regole tecniche e l’ideazione di meccanismi internazionali comuni, mentre la diplomazia cinese presenta l’IA come «bene pubblico» per il Sud globale.

Gli Stati Uniti dicono sostanzialmente ai propri partner di entrare nel loro ecosistema perché possiedono le tecnologie migliori, il capitale, i chip e il cloud più avanzati; in cambio offrono accesso a una filiera affidabile (al momento solo in costruzione).

Pechino risponde che non occorre dipendere dall’oligopolio americano, e offre modelli aperti, possibilità di personalizzarli, infrastrutture, formazione, applicazioni e una voce nella definizione delle regole.

Gli Stati Uniti possono chiedere ai governi di scegliere, ma è molto più difficile chiedere la stessa cosa agli sviluppatori, alle imprese e al software.

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