L’intelligenza artificiale cinese ha aperto una frattura nell’industria tecnologica statunitense. OpenAI e Anthropic chiedono a Washington di intervenire contro l’uso non autorizzato dei loro sistemi da parte di laboratori stranieri. Nvidia, Microsoft, Meta, IBM e numerose società più piccole sostengono invece che limitare i modelli aperti danneggerebbe la concorrenza, la ricerca e lo sviluppo di nuove applicazioni.
La disputa ha assunto una dimensione politica dopo il lancio di nuovi modelli da parte delle società cinesi Moonshot AI e Z.ai. Le loro prestazioni, secondo i risultati diffusi dalle aziende e i test citati dalla stampa internazionale, si sono avvicinate a quelle dei principali sistemi americani. I prezzi più bassi e la possibilità di scaricare o modificare i modelli hanno inoltre attirato sviluppatori e imprese.
Il confronto non riguarda soltanto la sicurezza informatica. Tocca la distribuzione dei ricavi lungo l’intera filiera: chi produce i modelli, chi vende potenza di calcolo, chi gestisce i servizi cloud e chi costruisce programmi destinati a consumatori e aziende.
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Due modelli economici in conflitto
OpenAI e Anthropic basano una parte rilevante del proprio vantaggio competitivo sul controllo dei modelli più avanzati. Gli utenti e le imprese possono accedervi attraverso servizi online e interfacce informatiche, ma non possono scaricarne liberamente i parametri, studiarne ogni componente o eseguirli sui propri server.
Questo sistema permette ai produttori di stabilire prezzi, condizioni di utilizzo e limiti tecnici. Consente inoltre di aggiornare i sistemi senza distribuire direttamente gli elementi che ne determinano il funzionamento. Le due società sostengono che un controllo centralizzato aiuti a impedire impieghi pericolosi, soprattutto nelle operazioni informatiche, nella progettazione di armi e nella diffusione di contenuti illeciti.
Il modello aperto segue una logica diversa. Le aziende pubblicano i cosiddetti pesi, cioè i parametri elaborati durante l’addestramento. Sviluppatori, università e imprese possono quindi adattare il sistema, installarlo su infrastrutture proprie e creare prodotti senza pagare ogni interrogazione al laboratorio che lo ha sviluppato.
L’espressione open source, tuttavia, viene impiegata con significati differenti. Molti modelli definiti aperti rendono disponibili i pesi, ma non pubblicano il codice completo, i dati di addestramento o tutte le procedure utilizzate. Per questo diversi ricercatori preferiscono parlare di modelli open weight.
Nvidia e Microsoft difendono l’ecosistema aperto
Il 24 luglio 2026 un gruppo di aziende ha pubblicato la lettera “Open Weights and American AI Leadership”. Tra i firmatari figurano Nvidia, Microsoft, Meta, IBM, Dell, Palantir, Hugging Face, Mistral e la Linux Foundation. Il documento sostiene che la leadership statunitense non dipenderà da un solo modello avanzato, ma dalla capacità di costruire un ecosistema accessibile, competitivo e diffuso nei diversi settori dell’economia.
Jensen Huang, amministratore delegato di Nvidia, ha scritto che il mercato ha bisogno sia di modelli proprietari sia di modelli aperti. Satya Nadella, alla guida di Microsoft, ha definito il software aperto essenziale per un ecosistema sano. Anche Mark Zuckerberg, Elon Musk e Sundar Pichai hanno espresso pubblicamente il proprio sostegno.
La posizione riflette gli interessi economici delle società coinvolte. Nvidia vende i processori necessari per addestrare ed eseguire i modelli. Microsoft offre servizi cloud e strumenti per gli sviluppatori. Una maggiore disponibilità di sistemi modificabili può aumentare il numero delle applicazioni, il consumo di capacità informatica e la domanda di chip.
Nvidia ha inoltre promosso la Open Secure AI Alliance insieme a Microsoft, IBM, Cisco, Adobe, Palantir, SpaceX e altre organizzazioni. L’obiettivo dichiarato è condividere strumenti aperti per la sicurezza dei sistemi di intelligenza artificiale. OpenAI, Anthropic e Google non figuravano tra i membri iniziali annunciati il 27 luglio.
La crescita dei modelli cinesi
La pressione sull’industria americana è aumentata con la rapida evoluzione dei laboratori cinesi. Moonshot AI ha presentato a luglio Kimi K3, descritto dall’azienda come un modello aperto con 2.800 miliardi di parametri. Le dimensioni di un sistema non determinano da sole la qualità, ma indicano la quantità di relazioni interne che il modello può utilizzare durante l’elaborazione.
Z.ai, conosciuta in precedenza come Zhipu AI, ha sviluppato una propria famiglia di modelli. La concorrenza tra Moonshot, Z.ai e MiniMax si è riflessa anche sui mercati finanziari: la presentazione di Kimi K3 ha contribuito, secondo un’analisi di Morningstar riportata da MarketWatch, al calo dei titoli di alcune società cinesi del settore. Gli investitori temono che la velocità dei nuovi lanci riduca la durata commerciale di ciascun prodotto.
L’avanzata cinese segue il successo ottenuto nel 2025 da DeepSeek, che aveva mostrato la possibilità di costruire modelli competitivi utilizzando risorse inferiori rispetto a quelle dichiarate dai maggiori laboratori statunitensi. La disponibilità dei pesi ha favorito l’adozione dei sistemi cinesi in Paesi e aziende che cercano costi contenuti o maggiore controllo sui dati.
Uno studio pubblicato nel giugno 2026 da ricercatori delle università di Chicago e Washington e da altri studiosi sostiene che le restrizioni statunitensi sui semiconduttori abbiano aumentato, in Cina, il valore strategico dei modelli aperti e adattabili. Secondo gli autori, gli interventi pensati per rallentare Pechino avrebbero incentivato lo sviluppo di un ecosistema meno dipendente dalle infrastrutture americane. La ricerca è disponibile come preprint e non rappresenta una valutazione definitiva degli effetti delle politiche statunitensi.
Le accuse di distillazione
OpenAI e Anthropic accusano alcuni laboratori cinesi di avere ottenuto informazioni dai loro modelli attraverso la “distillazione”. Questa tecnica permette di addestrare un sistema più piccolo utilizzando le risposte prodotte da un modello più potente.
La distillazione viene impiegata regolarmente nell’industria per ridurre costi e requisiti informatici. Il problema giuridico nasce quando una società raccoglie su larga scala le risposte di un servizio concorrente, viola le condizioni contrattuali o usa account falsi per evitare i controlli.
Anthropic ha affermato di avere individuato campagne organizzate per interrogare i propri sistemi con decine di migliaia di profili. Sarah Heck, responsabile delle politiche pubbliche della società, ha definito queste operazioni una forma di furto di proprietà intellettuale e spionaggio industriale. Moonshot AI è stata accusata da funzionari statunitensi di avere utilizzato procedure occulte per acquisire capacità da un modello di Anthropic. Le accuse non equivalgono a una decisione giudiziaria e richiederebbero prove verificabili in sede amministrativa o legale.
Il confine tra apprendimento legittimo e appropriazione indebita resta difficile da stabilire. I modelli vengono addestrati su grandi quantità di testi, immagini e codice prodotti da soggetti terzi. OpenAI, Microsoft e altri operatori affrontano a loro volta cause promosse da editori, autori e proprietari di contenuti, che contestano l’utilizzo delle proprie opere senza autorizzazione.
Washington valuta sanzioni mirate
Il segretario al Tesoro Scott Bessent ha dichiarato il 22 luglio che gli Stati Uniti sostengono l’innovazione aperta, ma non considerano l’open source un’autorizzazione a sottrarre proprietà intellettuale americana. Bessent ha indicato la possibilità di sanzioni o restrizioni commerciali nei confronti delle società responsabili di operazioni di distillazione industriale.
Michael Kratsios, consigliere della Casa Bianca per la scienza e la tecnologia, ha condannato le campagne condotte in modo occulto e su vasta scala. Anche l’Ufficio del rappresentante statunitense per il commercio ha esaminato la distillazione cinese come possibile forma di sottrazione della proprietà intellettuale.
L’amministrazione statunitense sembra orientata a valutare i modelli e le aziende caso per caso, invece di introdurre un divieto generale. Un intervento esteso sarebbe difficile da applicare: una volta pubblicati, i pesi di un modello possono essere copiati e distribuiti attraverso server situati in numerosi Paesi.
Le autorità potrebbero agire sulle società americane che forniscono servizi cloud, finanziamenti o componenti ai laboratori coinvolti. Potrebbero inoltre inserire singole aziende nelle liste che limitano l’accesso a tecnologie statunitensi. Misure di questo tipo, però, rischierebbero di accelerare la costruzione di infrastrutture autonome in Cina.
Le start-up temono un mercato più concentrato
Quasi duecento start-up riunite nella Little Tech Association hanno chiesto alla Casa Bianca di non bloccare l’accesso ai modelli cinesi aperti. Secondo le imprese, un divieto favorirebbe i laboratori che dispongono già del capitale necessario per sviluppare sistemi proprietari e renderebbe più costoso l’ingresso di nuovi concorrenti.
Per una piccola società, addestrare da zero un modello avanzato può essere proibitivo. Utilizzare un sistema aperto permette invece di concentrare gli investimenti sul prodotto finale: software per l’assistenza sanitaria, programmi aziendali, strumenti di traduzione o servizi destinati alla ricerca.
Bill Gurley, investitore della Silicon Valley contrario alle restrizioni, ha descritto il confronto come uno scontro tra OpenAI e Anthropic, interessate a difendere il controllo dei modelli, e il resto della filiera, compresi clienti e sviluppatori.
OpenAI mantiene una posizione articolata. Sam Altman ha sostenuto pubblicamente il valore dell’accesso diffuso all’intelligenza artificiale e ha appoggiato la lettera a favore dei modelli aperti. La società continua però a chiedere verifiche obbligatorie per i sistemi più potenti e misure contro l’acquisizione non autorizzata delle loro capacità. Anthropic ha assunto una linea più restrittiva e non ha aderito all’iniziativa dell’industria.
Prezzi più bassi e margini sotto pressione
La crescita dei modelli aperti modifica la struttura dei prezzi. Quando un’impresa può scegliere tra più sistemi simili, il costo delle interrogazioni tende a diminuire. I laboratori americani hanno quindi presentato versioni meno costose dei propri prodotti per servire le aziende che non hanno bisogno delle prestazioni massime.
Il calo dei prezzi può ampliare il mercato, ma riduce il margine ottenuto dalla vendita diretta delle capacità del modello. A beneficiarne sono soprattutto i fornitori di infrastrutture, che incassano dalla crescita complessiva dell’utilizzo, indipendentemente dal sistema scelto dal cliente.
La disponibilità di modelli eseguibili internamente interessa anche banche, amministrazioni pubbliche e imprese sanitarie. Queste organizzazioni possono evitare di trasferire dati sensibili a un fornitore esterno. Devono però sostenere i costi dei server, della manutenzione e dei controlli di sicurezza.
La competizione si sposta sull’intera filiera
Il confronto tra Stati Uniti e Cina non sarà deciso soltanto dal modello con i risultati migliori. Peseranno la disponibilità dei semiconduttori, il prezzo dell’energia, la qualità dei servizi cloud, la capacità di attirare sviluppatori e la diffusione degli standard tecnici.
Un divieto generale sui modelli cinesi potrebbe proteggere nel breve periodo i ricavi di alcuni laboratori statunitensi. Potrebbe però ridurre le alternative disponibili per start-up, università e imprese americane. L’assenza di regole contro la distillazione industriale, al contrario, renderebbe più difficile recuperare gli investimenti necessari per addestrare sistemi avanzati.
Washington deve quindi separare due questioni: la libera circolazione dei modelli e la possibile violazione della proprietà intellettuale. Confonderle trasformerebbe una controversia commerciale in una restrizione estesa sull’innovazione aperta. Trattarle separatamente richiederà indagini documentate, criteri tecnici condivisi e decisioni applicabili anche quando i modelli circolano fuori dai confini statunitensi.
La scelta influenzerà la distribuzione di centinaia di miliardi di dollari di investimenti. Determinerà inoltre se l’intelligenza artificiale resterà concentrata in pochi laboratori o diventerà un’infrastruttura utilizzabile e modificabile da migliaia di imprese. La frattura emersa nella Silicon Valley mostra che produttori di chip, operatori cloud e sviluppatori non condividono gli stessi interessi dei proprietari dei modelli più avanzati.
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