Che sorpresa l’IA cinese*

Il caso di DeepSeek mostra come la competizione globale nel campo dell’intelligenza artificiale non si fondi solo su risorse economiche e tecnologiche, ma anche su modelli organizzativi e strategie integrate. Quali saranno le reazioni di Usa ed Europa.

Il vecchio scenario

Nel settore dell’intelligenza artificiale, si registra un iniziale ritardo della Cina rispetto ai concorrenti occidentali, come ho mostrato in un mio precedente contributo. Nonostante i significativi progressi conseguiti dal colosso asiatico attraverso piani di investimento pluriennali nella robotizzazione, nell’IA e nella formazione Stem (Science, Technology, Engineering, Mathematics), nonché mediante la rigenerazione dei cluster industriali, la Cina sembrava confinata a un utilizzo verticale di tali risorse. Come sosteneva Amable (2003), il modello cinese – in cui il libero mercato è incorporato negli interessi generali dello stato e del Partito comunista – presentava limiti strutturali per lo sviluppo di un’IA generativa orizzontale open source. Vincoli che sembravano compromettere la competizione con le open AI statunitensi, prima fra tutte quella sviluppata da Sam Altman, mettendo a rischio nel lungo periodo il primato cinese in settori strategici come la mobilità elettrica post-termica, in linea con quanto ci ricorda Daron Acemoglu sulle difficoltà di mantenere primati nell’innovazione produttiva per regimi di mercato non liberali.

La sorpresa DeepSeek

Lo scenario si è però ora radicalmente modificato. Alla metà di gennaio 2025, è sopraggiunto un fatto inatteso: un’IA generativa open source interamente sviluppata in Cina, denominata DeepSeek, ha raggiunto il primato di applicazione più scaricata sul Play Store statunitense. Una IA generativa che si distingue per prestazioni altamente competitive, comparabili, se non superiori, a quelle dei modelli occidentali. Il risultato appare ancor più straordinario considerando le restrizioni imposte dagli Stati Uniti all’export di semiconduttori avanzati verso la Cina, strumenti fondamentali per la produzione dei chip dei dispositivi elettronici, CPU (unità di elaborazione centrale) e GPU (unità di elaborazione grafica).
La capacità di Pechino di sviluppare un’IA generativa autonoma e avanzata si basa su qualcosa di diverso e inatteso, una strategia integrata che combina libero mercato, pianificazione nazionale, interazione internazionale e impressionanti investimenti nell’alta formazione Stem. Il governo cinese ha concesso ampie libertà operative alle imprese private, a condizione che le loro attività rientrassero nei piani quinquennali di sviluppo. Inoltre, la rigenerazione dei cluster industriali e gli ingenti investimenti nella formazione di dottorandi– con il vincolo di rientro in patria per lavorare nelle startup e nei poli produttivi nazionali – hanno favorito la creazione di un ecosistema altamente sinergico.

DeepSeek è il risultato di questa strategia. Il team di sviluppo (132 persone), che ha come leader Liang Wenfeng, è composto da giovani ricercatori e dottorandi formatisi in istituzioni accademiche di prestigio. Nonostante le limitazioni nelle risorse hardware, il team è riuscito a sviluppare un’IA generativa di avanguardia, sviluppando un linguaggio matematico rivoluzionario. Una nuova metodologia che utilizza una libreria molto vasta, rinforzata da un apprendimento per rinforzo accertato da esseri umani molto più breve e meno oneroso di GPT. Deepseek riesce a fare quello che fa Gpt, ma con meno calcoli e con meno utilizzo di GPU. Tutto questo ha svalutato le aziende fornitrici di (GPU) americane. L’open IA cinese comincia già a essere adottata in aziende strategiche, ad esempio la usano Byd (veicoli elettrici):  nei sistemi di guida autonoma e nell’ottimizzazione della produzione; Catl (batterie al litio): impiegata nel miglioramento della qualità e nell’efficienza produttiva; Tencent (piattaforme digitali): integrata nei sistemi di welfare e analisi sanitaria; Alibaba Cloud (cloud computing): applicata all’ottimizzazione dei big data; Xiaomi (elettronica di consumo): utilizzata nell’integrazione tra dispositivi IoT; Baidu (ricerca online e Nlp): adottata per migliorare l’elaborazione del linguaggio naturale; Sinovation Ventures (venture capital): sfruttata per l’analisi dei trend di mercato. Integrando l’uso orizzontale e verticale dell’automazione avanzata.

Critiche e sospetti

L’impatto di DeepSeek a livello internazionale non è stato indolore, ma riflette le tensioni di un contesto globale segnato da guerre commerciali e tecnologiche. La sua ascesa ridefinisce gli equilibri della globalizzazione, trasformando l’innovazione tecnologica in una leva strategica. Il nuovo scenario minaccia la frammentazione degli ecosistemi digitali e solleva interrogativi sul futuro della governance globale e sulla sostenibilità di un modello basato su interdipendenza, apertura e costante accelerazione delle innovazioni dell’IA. In particolare, DeepSeek è stata criticata per l’impiego di tecniche di “distillazione” basate su modelli linguistici sviluppati da OpenAI, sollevando interrogativi etici e legali sulla genuinità dell’innovazione. La distillazione della conoscenza (knowledge distillation) è una tecnica per trasferire la conoscenza da un modello complesso (chiamato modello teacher) a un modello più piccolo ed efficiente (modello student). L’obiettivo è mantenere prestazioni simili riducendo la complessità computazionale.

In risposta alle accuse di plagio, i portavoce di DeepSeek hanno replicato che la tecnica della distillazione è una pratica consolidata e ampiamente adottata a livello internazionale, che fa parte del bagaglio metodologico comune nella ricerca sull’IA. Hanno anche sottolineato come il loro modello si basi su contributi open source e metodi di innovazione indipendenti, rigettando categoricamente l’idea che vi sia stata una copia dei modelli statunitensi.

Un ulteriore punto di discussione riguarda il costo effettivo dello sviluppo di DeepSeek. Sebbene si comunichi che il modello V3 sia stato addestrato con circa 5,6 milioni di dollari spesi esclusivamente per le GPU, la cifra esclude spese fondamentali quali l’acquisto e l’aggiornamento dell’hardware, la manutenzione, la ricerca e sviluppo e i salari del personale. Analisi più approfondite suggeriscono che il reale investimento, in termini di conto capitale per l’intera infrastruttura (investimenti in beni materiali o immateriali che generano benefici a lungo termine per l’azienda), potrebbe raggiungere cifre fino a 1,3 miliardi di dollari.

Un aspetto critico riguarda i potenziali rischi di spionaggio: l’adozione di DeepSeek su macchine contenenti dati sensibili ha sollevato timori che l’app possa essere sfruttata per accedere a informazioni riservate, cosicché alcuni paesi hanno bloccato la possibilità di scaricarla. Tuttavia, le autorità cinesi hanno smentito tali preoccupazioni, affermando che DeepSeek opera in conformità con le normative nazionali sulla sicurezza dei dati e che i rischi di spionaggio sono esagerati da osservatori esterni per limitare i vantaggi competitivi offerti dall’open IA asiatica.

Le reazioni di Stati Uniti ed Europa

Al di là delle controversie e degli scontri commerciali di fronte alla rapida ascesa dell’automazione avanzata cinese, Stati Uniti ed Europa stanno predisponendo programmi ambiziosi in una logica competitiva. Gli Usa lavorano a un accordo di 500 miliardi di dollari con un gruppo di aziende che si occupano di IA definito Stargate, mentre l’Unione europea ha lanciato il programma Horizon Europe, con un budget di 95,5 miliardi di euro per il periodo 2021-2027, di cui una parte significativa destinata all’IA e alla digitalizzazione.

Parallelamente, ci sono le reazioni del settore privato. Ad esempio, Tesla ha manifestato interesse per l’acquisizione di OpenAI al fine di integrarla nei propri sistemi di guida autonoma o nel sistema open AI di X rivendicando il ritorno alla natura open source di GPT. Elon Musk è stato infatti uno dei co-fondatori di OpenAI-GPT nel 2015, insieme a Sam Altman. L’obiettivo iniziale era sviluppare un’IA avanzata in modo sicuro e aperto, senza fini di lucro. Nel 2018, si è allontanato dal consiglio di amministrazione di OpenAI, citando conflitti di interesse con il suo lavoro in Tesla e SpaceX. Ma nel 2023, Musk ha fondato xAI (Grok), focalizzata sull’intelligenza artificiale generativa per gli utenti di X ma anche orientata alla ricerca avanzata e alla risoluzione di problemi fondamentali, in sinergia con un utilizzo verticale nei settori dell’EV e di Spacex. Sam Altman ha rifiutato l’offerta di Musk, ma ha poi dichiarato in un’intervista che ChatGPT potrebbe ritornare a essere un modello open source per favorire maggiore trasparenza e accessibilità e un miglioramento continuo dato dall’interazione libera; intanto, ha già inserito nuove funzioni proprie di DeepSeek come deep think and search. 

Superare la frammentazione

Il caso di DeepSeek mette in luce come la competizione globale nel campo dell’intelligenza artificiale non si fondi esclusivamente su risorse economiche e tecnologiche, ma anche su modelli organizzativi e strategie integrate. La Cina ha dimostrato la capacità di trasformare i propri svantaggi in vantaggi competitivi, superando i limiti di una crisi sempre più evidente dell’economia globalizzata, e sviluppando un ecosistema innovativo che valorizza il capitale umano e promuove una sinergia continua tra industria e ricerca, di cui i cluster rappresentano l’esempio più evidente.

Per gli Stati Uniti e l’Europa, la sfida principale consiste nel superare la frammentazione, affrontare la crisi dell’economia globalizzata e adottare approcci più coordinati, come evidenziato dalle prime autocritiche di Altman e dalle strategie federali e comunitarie statunitensi ed europee. È essenziale lo sviluppo di piani industriali dedicati all’IA generativa, finalizzati a rigenerare i settori industriali in grado di produrre beni innovativi (tecnologie green, veicoli elettrici, strumenti tecnologici avanzati e piattaforme di open AI). I piani non dovrebbero essere frammentati in una molteplicità di programmi gestiti da entità istituzionali diverse, come purtroppo avviene nel caso italiano, con una molteplicità di istituzioni che gestiscono i programmi di digitalizzazione del settore economico. Come evidenziato dall’Oecd (2021), la mancanza di coordinamento può portare a inefficienze e duplicazioni, compromettendo l’efficacia delle politiche di digitalizzazione. Anche nei capitalismi occidentali sembra, quindi, emergere la necessità di una rinnovata e rafforzata integrazione tra stato e mercato in grado di affrontare la crisi dell’economia globalizzata con piani nazionali ben strutturati con pochi e chiari obiettivi.

* Le opinioni espresse sono personali e non rappresentano l’Istituto di appartenenza.