La narrazione dominante sulla competizione globale nell’intelligenza artificiale tende a presentare la Cina come un rivale alla pari degli Stati Uniti, se non addirittura come un paese destinato a superarli nel prossimo futuro. I dati disponibili restituiscono però un quadro molto diverso, segnato da divari strutturali profondi. L’indice elaborato da KPMG in collaborazione con Oxford Economics attribuisce agli Stati Uniti un punteggio di 75,2 su 100, seguiti dall’Europa con 48,8 punti e dalla Cina con 48,2, un distacco che colloca Pechino persino dietro un continente generalmente considerato molto più arretrato nella corsa tecnologica. La potenza di calcolo disponibile offre la rappresentazione più immediata di questa asimmetria. La Cina dispone di appena 400.000 equivalenti H100, le unità di elaborazione grafica di riferimento prodotte da Nvidia, vale a dire circa un centesimo della capacità americana, che raggiunge quasi 40 milioni.
Il confronto con altri attori rende ancora più evidente la portata del divario: la Corea del Sud possiede una capacità di calcolo circa 12 volte superiore a quella cinese con i suoi 5,1 milioni di equivalenti, mentre la Francia vanta una dotazione 6 volte maggiore, attestandosi a 2,4 milioni. Nel complesso, gli Stati Uniti concentrano il 75% della capacità di calcolo mondiale dedicata all’intelligenza artificiale, una supremazia tecnologica che si traduce in vantaggi competitivi lungo l’intera catena del valore. Nel corso del 2025 le imprese americane hanno allocato circa 340 miliardi di dollari in spese di capitale per l’intelligenza artificiale, secondo le stime di JPMorgan, investimenti che hanno continuato ad alimentare senza rallentamenti la domanda di componenti elettronici e la costruzione di nuovi centri dati.
L’illusione DeepSeek
Il caso DeepSeek costituisce forse l’esempio più istruttivo di come le aspettative su un presunto miracolo tecnologico cinese si siano infrante contro la realtà dei fatti. Nel gennaio del 2025 il lancio del modello R1 da parte del laboratorio cinese ha innescato un crollo dei mercati tecnologici statunitensi, con Nvidia che ha perso il 17% del proprio valore in un solo giorno e l’evaporazione di circa 1.000 miliardi di dollari della capitalizzazione complessiva dell’azienda. La narrazione che ha accompagnato quel panico sosteneva che la Cina avesse trovato il modo di ottenere capacità avanzate di intelligenza artificiale utilizzando una frazione dei componenti elettronici necessari alle aziende americane, mettendo in discussione l’idea secondo cui l’addestramento di un’intelligenza artificiale migliore richieda necessariamente una maggiore capacità computazionale. Dodici mesi dopo, quella lettura si è rivelata in larga misura illusoria. I titoli Nvidia hanno raggiunto nuovi massimi storici e ogni metrica disponibile indica che le aziende statunitensi continuano a detenere una leadership netta nella produzione di componenti, nella qualità dei sistemi e nei volumi di vendita. Le evidenze accumulate nell’ultimo anno mostrano inoltre che l’intelligenza artificiale più avanzata richiede ancora più capacità di elaborazione, poiché i processi di ragionamento si sono dimostrati estremamente intensivi dal punto di vista computazionale, andando ad aggiungersi a fasi di addestramento già di per sé sempre più onerose. La stessa esperienza di DeepSeek nello sviluppo del suo nuovo modello di punta mette in luce i limiti dell’autonomia tecnologica cinese. Nel corso dello sviluppo, la start-up ha cercato di impiegare componenti meno avanzati prodotti da Huawei e da altri fornitori nazionali, ma secondo le rivelazioni emerse nei giorni scorsi i risultati si sono dimostrati inaccettabili, costringendo l’azienda a fare affidamento sui chip Nvidia per parte dei carichi di lavoro di addestramento. Il dato forse più significativo proviene dalla stessa DeepSeek, che nel dicembre scorso ha rilasciato il modello V3.2 accompagnandolo con un documento tecnico in cui ammetteva l’emergere di una “marcata divergenza”. Mentre la comunità dei modelli a codice aperto continua a progredire, spiegava DeepSeek, la traiettoria delle prestazioni dei sistemi proprietari ha accelerato a un ritmo nettamente superiore. Il documento attribuisce questo divario almeno in parte a una minore disponibilità di capacità di calcolo per l’addestramento, un’ammissione che conferma come le limitazioni infrastrutturali cinesi rappresentino un ostacolo concreto alla competizione con i leader occidentali.
Le ammissioni più rivelatrici sulla reale posizione della Cina nella competizione tecnologica provengono paradossalmente dai vertici della stessa industria cinese. Durante il summit AGI-Next organizzato dall’Università Tsinghua a Pechino a gennaio, alcuni dei principali scienziati dell’intelligenza artificiale del paese hanno espresso valutazioni sorprendentemente pessimistiche sulla possibilità di colmare il divario con gli Stati Uniti. Justin Lin, responsabile tecnico del team Qwen di Alibaba, ha stimato in meno del 20% la probabilità che una qualsiasi azienda cinese riesca a superare giganti tecnologici americani come Google DeepMind e OpenAI nei prossimi 3 o 5 anni, definendo questa stima già “altamente ottimistica”. Lin ha spiegato che le risorse computazionali disponibili negli Stati Uniti sono superiori di uno o due ordini di grandezza rispetto a quelle cinesi, un divario che si traduce in capacità di ricerca radicalmente differenti. OpenAI e altre aziende americane possono dedicare quantità massicce di potenza di calcolo alla ricerca sulla prossima generazione di sistemi, mentre in Cina le risorse sono spinte al limite semplicemente per soddisfare la domanda quotidiana, che assorbe da sola la stragrande maggioranza della capacità di elaborazione disponibile. Yao Shunyu, nuovo capo scienziato dell’intelligenza artificiale di Tencent ed ex ricercatore di punta presso OpenAI, ha ribadito in una conferenza separata a Pechino che il principale collo di bottiglia resta la capacità di produzione di componenti elettronici. Le valutazioni degli analisti di UBS confermano infine la dimensione del problema finanziario che sottende queste limitazioni tecniche: la spesa in conto capitale combinata dei principali gruppi internet cinesi, in larga parte destinata all’intelligenza artificiale, è stata pari a circa 57 miliardi di dollari nel 2025, una cifra che corrisponde approssimativamente a un sesto di quella dei concorrenti americani.
Quote di mercato nei segmenti a basso costo
Il successo commerciale dei modelli cinesi si è rivelato in larga misura confinato a segmenti di mercato specifici, lontani dalla frontiera tecnologica dove si gioca la competizione decisiva. DeepSeek aveva attirato l’attenzione dichiarando di poter offrire i propri sistemi gratuitamente e con codice consultabile, seguita da altre aziende cinesi come Alibaba, alimentando il timore che questa strategia potesse sottrarre quote di mercato ai leader americani come OpenAI, Anthropic e Google, che applicano tariffe per l’utilizzo dei loro sistemi avanzati. I dati disponibili indicano invece che le aziende statunitensi hanno mantenuto saldamente le proprie posizioni, con i modelli proprietari americani che conservano circa il 75% della quota di mercato misurata per unità di elaborazione secondo uno studio di OpenRouter. I sistemi a codice aperto cinesi hanno guadagnato terreno soprattutto a scapito di altri modelli aperti non cinesi e si trovano ora a fronteggiare la concorrenza del modello a codice aperto di OpenAI, lanciato ad agosto e divenuto il più rapidamente scaricato della storia. Le evidenze empiriche confermano questa dinamica: Martin Casado di Andreessen Horowitz osserva che il 70% o l’80% delle nuove imprese tecnologiche che incontra utilizza sistemi proprietari, mentre un’indagine di Menlo Ventures giunge a conclusioni analoghe. L’aumento dell’utilizzo dei modelli cinesi, con la quota asiatica nella domanda globale di unità di elaborazione passata dal 13% al 31% nel corso del 2025, riflette soprattutto l’adozione da parte di imprese in fase iniziale che privilegiano soluzioni a basso costo. Il fatto che Airbnb dichiari di preferire Qwen a ChatGPT e la stima di un’80% di probabilità che una nuova impresa tecnologica utilizzi sistemi aperti cinesi sono segnali di una penetrazione commerciale concentrata nel segmento più economico, non di una competizione alla pari sul terreno dell’innovazione di frontiera. Gli utenti più esigenti continuano a percepire un divario qualitativo tra sistemi aperti e proprietari e risultano disposti a pagare per prestazioni superiori, mentre le aziende che ricorrono all’intelligenza artificiale per processi complessi o per la programmazione colgono chiaramente la differenza. I sistemi cinesi hanno ridotto il ritardo rispetto a quelli proprietari americani da una media di 7 mesi a circa 4 mesi secondo l’organizzazione di ricerca Epoch AI, ma questo parziale avvicinamento non altera la sostanza della competizione, poiché molti modelli americani avanzati restano deliberatamente non pubblicati e le risorse computazionali necessarie per restare sulla frontiera tecnologica continuano a crescere a un ritmo che la Cina fatica a colmare.
Le restrizioni americane all’esportazione stanno spingendo Pechino in una corsa contro il tempo per costruire una filiera nazionale dei semiconduttori, un percorso che comporta costi elevati e tempi inevitabilmente lunghi. La Cina ha reagito puntando sui componenti Huawei Ascend 910B e 910C, che stanno diventando progressivamente più competitivi, ma l’esperienza di DeepSeek mostra come le prestazioni restino insufficienti per applicazioni di frontiera. Il divario tecnologico appare ancora più marcato se si considera la tecnologia litografica alla base della produzione dei chip. Christophe Fouquet, amministratore delegato di ASML, ha dichiarato che la Cina si trova almeno 8 generazioni tecnologiche indietro in questo ambito. Poiché ogni generazione avanza approssimativamente ogni 12 o 18 mesi e Pechino non ha avuto accesso a queste apparecchiature negli ultimi 8 anni, il ritardo si è ulteriormente ampliato. Fouquet ha osservato che ASML non vede segnali di un avvicinamento cinese a tecnologie comparabili, spiegando che la litografia a ultravioletti estremi richiede sistemi ottici estremamente precisi, scienza dei materiali avanzata e una catena di fornitura integrata costruita in decenni, elementi che non possono essere replicati rapidamente attraverso il solo finanziamento. Più che una sfida risolvibile in tre anni, si tratterebbe quindi di un processo che richiederebbe almeno un decennio.
Quando l’8 dicembre gli Stati Uniti hanno autorizzato l’esportazione verso la Cina delle unità di elaborazione Nvidia H200, molti hanno interpretato la decisione come un allentamento delle restrizioni, ma gli operatori del settore hanno ridimensionato queste aspettative, sottolineando che il chip è già due generazioni indietro rispetto alla serie Rubin e non è più adeguato all’addestramento dei sistemi di intelligenza artificiale maggiormente avanzati. Il governo cinese ha successivamente approvato l’acquisto di diverse centinaia di migliaia di questi chip, per un valore di circa 10 miliardi di dollari, imponendo però condizioni che ne limitano fortemente l’utilità. Le aziende sono state informate che tali acquisti dovranno essere destinati esclusivamente a usi considerati necessari, come la ricerca avanzata, e che per parte dell’addestramento e soprattutto per la maggioranza dei carichi di lavoro di inferenza dovranno essere impiegati chip di produzione nazionale. Queste restrizioni evidenziano la natura contraddittoria della strategia cinese, sospesa tra la necessità immediata di accedere alla tecnologia occidentale più avanzata e l’imperativo politico di lungo periodo di sviluppare capacità autonome, con compromessi che finiscono per non soddisfare pienamente nessuno dei due obiettivi. Il rapporto KPMG individua inoltre nella cooperazione limitata con altri paesi un vincolo rilevante allo sviluppo cinese, poiché riduce lo scambio di conoscenze e rallenta la trasformazione commerciale delle tecnologie sviluppate. Sebbene la Cina mostri una notevole forza nella registrazione di brevetti sull’intelligenza artificiale e nel controllo di componenti informatici essenziali, questi indicatori quantitativi restano insufficienti senza l’infrastruttura computazionale necessaria a tradurli in applicazioni competitive sul mercato globale.
La Cina può rivendicare alcuni vantaggi concreti che potrebbero incidere su specifiche dimensioni della competizione nell’intelligenza artificiale, anche se la loro rilevanza per il primato tecnologico complessivo resta discutibile. Goldman Sachs prevede che entro il 2030 la capacità di riserva energetica cinese sarà oltre tre volte superiore alla domanda mondiale dei centri dati, mentre 8 su 13 mercati energetici regionali statunitensi si trovano già a livelli critici o inferiori. L’amministratore delegato di Nvidia, Jensen Huang, ha osservato che negli Stati Uniti servono circa 3 anni per costruire un centro dati, mentre in Cina si può realizzare un ospedale in un fine settimana, sottolineando la rapidità di esecuzione delle infrastrutture fisiche. Pechino ha inoltre consolidato una posizione dominante nella catena di fornitura delle materie prime critiche per la produzione di componenti elettronici, centri dati e reti elettriche, un controllo che le offre margini di manovra nello sviluppo di applicazioni ad alta intensità tecnologica. L’elezione dell’intelligenza artificiale incarnata in dispositivi fisici come veicoli elettrici, robotica umanoide e altre apparecchiature a priorità nazionale è infine un indice della volontà di sfruttare le capacità manifatturiere per integrare l’intelligenza artificiale nell’economia reale.
Due modelli di investimento a confronto
Il modello di finanziamento cinese presenta caratteristiche nettamente diverse rispetto a quello occidentale, con effetti rilevanti sulla dinamica competitiva dell’intelligenza artificiale. Lo stato cinese dispone di ingenti risorse da destinare al settore, ma il peso predominante degli investimenti pubblici rispetto a quelli privati introduce rigidità che l’esperienza recente ha più volte messo in luce. In diversi comparti strategici, le politiche governative hanno prodotto allocazioni inefficienti del capitale e duplicazioni degli sforzi, come già avvenuto in precedenti ondate di investimenti in tecnologie considerate prioritarie. L’ecosistema americano opera invece in mercati finanziari in cui investitori specializzati valutano con maggiore rigore la sostenibilità tecnica dei progetti. La possibilità di integrare rapidamente nuove tecnologie nelle operazioni quotidiane, unita a competenze consolidate nella ricerca e sviluppo, consente alle imprese americane di trasformare soluzioni sperimentali in applicazioni operative con maggiore rapidità. Questa agilità organizzativa costituisce un vantaggio competitivo strutturale che distingue i due modelli di sviluppo, al di là dell’ammontare delle risorse finanziarie disponibili.
Le difficoltà dell’intelligenza artificiale cinese si collocano inoltre in un contesto economico più ampio che mette in evidenza limiti strutturali nella strategia di sviluppo del paese. Un’analisi di Rhodium Group basata sulle nuove tavole intersettoriali pubblicate dall’Ufficio nazionale di statistica cinese per il 2023 mostra come le industrie tecnologiche strategiche promosse da Pechino restino marginali rispetto alla dimensione complessiva dell’economia. Tra il 2023 e il 2025 il declino delle industrie tradizionali è stato circa 6 volte superiore all’impatto delle nuove industrie tecnologiche. L’output proveniente da immobiliare, infrastrutture e veicoli a combustione interna è sceso dal 23% al 17% del prodotto interno lordo, con una perdita di 6 punti percentuali, mentre l’aumento combinato di veicoli elettrici, batterie al litio, tecnologia solare, intelligenza artificiale, robotica e nuove infrastrutture per la generazione elettrica è rimasto inferiore a 1 punto percentuale, passando dal 5,5% al 6,3%. Anche concentrandosi sui comparti più maturi, come i veicoli elettrici, emergono segnali di sovracapacità e compressione dei prezzi che distruggono valore. Nel settore delle batterie al litio, tra il 2023 e il 2025, il valore dell’output è cresciuto solo del 25% a fronte di una produzione più che raddoppiata, mentre nel solare il valore complessivo dell’output è crollato del 38% nonostante l’aumento dei volumi. Questo crollo dei prezzi ha provocato un dimezzamento degli investimenti nei settori delle batterie e del solare, mettendo in luce come l’eccesso di offerta indotto da sussidi pubblici finisca per compromettere la redditività delle stesse industrie chiamate a sostenere la crescita futura.
La transizione dalle industrie tradizionali a quelle tecnologicamente avanzate sta inoltre innescando una crisi occupazionale che complica ulteriormente le prospettive economiche cinesi e comprime il potenziale di consumo interno. Secondo i dati del censimento economico nazionale, l’occupazione nei settori delle costruzioni e dell’immobiliare è cresciuta da 72 milioni a 87 milioni di persone tra il 2018 e il 2023, passando dal 9% al 12% dell’occupazione totale. Il successivo drastico ridimensionamento di questi comparti negli ultimi 3 anni sta ora producendo perdite massicce di posti di lavoro e di reddito. Le nuove industrie ad alta tecnologia offrono salari mediamente più elevati, ma generano una domanda di lavoro molto più contenuta in termini assoluti. Un’indagine di Rhodium Group sulle aziende quotate mostra che l’occupazione mediana per impresa nel settore dei semiconduttori è di 830 persone, contro le 20.174 del settore del cemento, nonostante gli stipendi medi nelle aziende di semiconduttori siano tre volte superiori a quelli dei produttori di cemento. Questa sproporzione nella capacità di assorbire forza lavoro implica che anche una crescita sostenuta delle industrie tecnologiche non potrà compensare le perdite occupazionali nei settori tradizionali. Il sistema fiscale cinese, fortemente dipendente dall’imposta sul valore aggiunto, non è inoltre progettato per redistribuire in modo efficace la ricchezza generata da settori ad alta produttività ma bassa occupazione verso strumenti di sostegno sociale in grado di attenuare l’impatto della transizione. Il risultato più probabile è una combinazione di minore creazione di nuova occupazione e di debolezza dei consumi, dinamica che rafforza la dipendenza dell’economia cinese da investimenti ed esportazioni a scapito della domanda interna.
I conti che non tornano
L’aritmetica economica di base rende evidente quanto sia irrealistico per la Cina perseguire i propri obiettivi di crescita facendo leva principalmente sulle nuove industrie tecnologiche, inclusa l’intelligenza artificiale. Per sostenere una crescita reale del prodotto interno lordo del 5%, obiettivo dichiarato da Pechino negli anni recenti e verosimilmente anche per il 2026, sarebbero necessari almeno 2 punti percentuali annui di crescita derivanti dalla nuova formazione di capitale fisso. I veicoli elettrici sembrano aver già superato la fase di espansione più rapida e la produzione nel settore potrebbe rallentare nel prossimo futuro. Anche assumendo l’assenza di ulteriori contrazioni nell’immobiliare, nelle infrastrutture, nei veicoli a combustione interna o in altri comparti, i restanti settori industriali strategici, esclusi i veicoli elettrici, dovrebbero crescere di circa 7 volte nei prossimi 5 anni per generare 2 punti percentuali di aumento annuo degli investimenti complessivi. Solo per il 2026 ciò implicherebbe circa 2.800 miliardi di yuan di nuovi investimenti rispetto all’anno precedente, pari a un incremento di circa il 120% rispetto al 2025 per quanto riguarda questi settori, veicoli elettrici esclusi. Un’espansione di questa portata potrebbe forse verificarsi nell’intelligenza artificiale o nella robotica per uno o due anni, dati i bassi livelli iniziali di investimento e il potenziale di rapidi guadagni di produttività, ma difficilmente potrà essere sostenuta simultaneamente in tutti i settori strategici. Negli ultimi due anni la crescita media dell’output totale nelle nuove industrie, inclusi i veicoli elettrici, si è attestata intorno al 10%, mentre gli investimenti in immobiliare e infrastrutture continueranno con ogni probabilità a rallentare a fronte della decelerazione del credito e dell’accumulo del debito dei governi locali. Anche la produzione di veicoli a combustione interna è destinata a ridursi. I nuovi motori di crescita restano dunque troppo piccoli, in proporzione all’economia complessiva, per sostenere un tasso di crescita del 5% nei prossimi cinque anni. Questa realtà aritmetica spinge Pechino verso una dipendenza ancora maggiore dall’acquisizione di quote di mercato nelle esportazioni, sia nei settori emergenti sia in quelli tradizionali, con il rischio aggiuntivo di esportare pressioni deflazionistiche attraverso i prezzi delle merci cinesi.
In questa prospettiva, il divario nell’intelligenza artificiale dice molto più della politica economica cinese che dello stato dell’arte dei modelli. La spinta all’autosufficienza, la centralizzazione delle decisioni e la rincorsa ai primati producono risultati rapidi e visibili, ma fragili: funzionano nei test e nei comunicati, molto meno quando si tratta di portarli a scala e sostenerne i costi nel tempo. In un sistema in cui l’errore è politicamente sensibile, fallire diventa rischioso e correggere diventa lento. Il risultato è un accumulo di progetti paralleli, di risorse immobilizzate e di problemi rinviati. Dall’altra parte, l’espansione dell’AI negli Stati Uniti è chiaramente gonfiata da una dinamica speculativa, con un rischio di bolla ormai esplicito. La differenza, però, sta nella natura dei vincoli: una bolla può scoppiare e ridimensionare il settore, mentre i vincoli istituzionali e politici sull’AI cinese tendono a consolidarsi. Ed è questo, più dei singoli modelli o degli annunci periodici di svolte imminenti, a rendere poco credibile l’idea che l’intelligenza artificiale possa diventare per Pechino il motore di una nuova fase di crescita e di riequilibrio strutturale.
ARTICOLI DI RIFERIMENTO:
Le Grand Continent, https://legrandcontinent.eu/fr/2025/12/28/lia-en-2025-quatre-tendances/,
Barron’s, https://www.barrons.com/articles/deepseek-ai-market-shock-one-year-later-bc73dc20,
Deutsche Welle, https://www.dw.com/zh/%E6%AF%95%E9%A9%AC%E5%A8%81%E5%85%A8%E7%90%83ai%E5%8F%91%E5%B1%95%E7%AB%9E%E8%B5%9B-%E7%BE%8E%E6%AC%A7%E4%B8%AD%E5%88%86%E5%88%97%E4%B8%80%E4%BA%8C%E4%B8%89/a-75610039,
Rhodium Group, https://rhg.com/research/chinas-new-strategic-industries-will-not-produce-5-gdp-growth/,
Financial Times, https://www.ft.com/content/d9af562c-1d37-41b7-9aa7-a838dce3f571,
Wall Street Journal, https://www.wsj.com/tech/ai/china-ai-race-us-chips-9e74b957,
South China Morning Post, https://www.scmp.com/tech/big-tech/article/3339527/china-ai-has-less-20-chance-exceed-us-over-next-3-5-years-alibaba-scientist
