corriere.it, 24 settembre 2026
Usa o Cina, chi è più avanti nella corsa all’IA?
«Whoever wins AI wins»: chi vince la corsa all’intelligenza artificiale, vince. Donald Trump lo ha ripetuto pochi giorni fa, il 13 settembre, rivendicando il vantaggio degli Stati Uniti sulla Cina e spiegando perché, dal suo punto di vista, rallentare lo sviluppo di questa tecnologia sarebbe un errore. Per il presidente americano, l’AI potrebbe avere un impatto superiore a quello di Internet e della rivoluzione industriale. Ma tra Washington e Pechino, chi è davvero in vantaggio in questa corsa? Gli Stati Uniti hanno i modelli più avanzati, i chip più potenti e una capacità di investimento che Pechino, almeno per ora, non riesce a eguagliare. La Cina, però, sta seguendo una strada diversa: sviluppare sistemi meno costosi, renderli accessibili a un numero crescente di aziende e integrarli nei processi produttivi. Due strategie differenti che rendono sempre più difficile stabilire chi sia davvero avanti.
I modelli più potenti sono ancora americani
Per rispoondere alla domanda, il parametro più sempre è quello strettamente numerico. Andare a misure le capacità dei modelli di AI sviluppati nei due Paesi e i punteggi che raggiungono nei vari «benchmark». Le classifiche continuano a mostrare un vantaggio degli Stati Uniti, anche se il divario si è ridotto rispetto al recente passato. Come scrive il New York Times, diversi esperti occidentali stimano che i migliori modelli americani abbiano un vantaggio di circa sei mesi su quelli cinesi. È una valutazione da prendere con le molle, perché le prestazioni cambiano in base al tipo di attività e i modelli vengono aggiornati di continuo.
Per avere delle numeriche più precise, si può fare riferimento ad Arena.ai, piattaforma nata a Berkeley e ormai ampiamente riconosciuta a livello internazionale come strumento per provare, confrontare e valutare modelli di intelligenza artificiale.
Nell’aggiornamento del 15 settembre, le prime posizioni sono occupate da Claude Fable 5.1 di Anthropic e Gpt-6 Astra di OpenAI. Il primo modello cinese in classifica è Kimi K3 Max di Moonshot: si colloca più indietro, pur mostrando risultati competitivi in diverse attività. Il prezzo, però, cambia parecchio. Nelle misurazioni di Arena, Kimi K3 costa circa 72 centesimi per attività, contro i 4,25 dollari di Claude Fable 5.1. Il modello americano ottiene risultati migliori nei test considerati, ma quello cinese permette di svolgere numerose operazioni spendendo molto meno. Per un’azienda che deve elaborare milioni di richieste, il rapporto tra prestazioni e costi può contare più della capacità di ottenere il risultato migliore in un singolo test. E questo è un bel problema per le aziende americane.
La strada cinese: i modelli aperti
La differenza più interessante riguarda il modo in cui l’AI viene distribuita. OpenAI e Anthropic mantengono riservati i parametri dei loro modelli più avanzati, offrendo l’accesso attraverso servizi e interfacce di programmazione. Molte aziende cinesi hanno scelto invece di pubblicare modelli cosiddetti open-weight: rendono disponibili i pesi, cioè i parametri numerici che incorporano quanto appreso durante l’addestramento, permettendo agli sviluppatori di scaricarli e utilizzarli sui propri sistemi. La distinzione è importante per chi deve integrare l’AI in un prodotto, soprattutto quando è necessario mantenere il controllo sui dati o ridurre i costi di utilizzo (nota importante: un modello open-weight non è necessariamente anche open source, visto che le licenze d’uso possono imporre restrizioni commerciali e non sempre vengono pubblicati il codice e i dati utilizzati per addestrarlo).
La strategia cinese sta funzionando almeno sul piano della diffusione. Hugging Face, una delle principali piattaforme utilizzate dagli sviluppatori, di recente acquisista da Nvidia, documenta la crescente presenza dei modelli cinesi e il successo di famiglie di LLM come, per fare un altro esempio, Qwen di Alibaba. I download non equivalgono al numero di utenti o alla quota di mercato, ma indicano comunque quanto questi sistemi siano diventati accessibili e utilizzati dalla comunità degli sviluppatori. Come spiega anche Luca Zorloni nella sua newsletter Question Time, il successo dei modelli cinesi va misurato considerando la loro diffusione e il costo di utilizzo, oltre alle prestazioni (e la possibilità di costruire servizi basati su tecnologie accessibili e modificabili potrebbe avere conseguenze importanti anche per le aziende europee, che oggi dipendono in larga parte dalle piattaforme americane).
Chip, data center, soldi: il vantaggio Usa
Per addestrare i modelli più avanzati servono enormi quantità di potenza di calcolo. E qui, al momento, non c’è partita: gli Stati Uniti possono contare su Nvidia, Amd, Google e su intero, enorme, ecosistema di imprese che progetta i processori e costruisce le infrastrutture necessarie a far funzionare l’AI.
Le restrizioni americane sull’esportazione dei semiconduttori più avanzati e delle tecnologie necessarie a produrli hanno complicato i piani cinesi. Che tuttavia, soprattutto attraverso il campione nazionale Huawei, ha fatto inaspettati progressi. Proprio pochi giorni fa, il colosso fondato da Ren Zhengfei ha presentato nuove soluzioni per collegare migliaia di processori nei grandi centri di calcolo, annunciando ulteriori sviluppi della famiglia di chip Ascend per il 2027. Il divario con Nvidia è tutt’altro che colmato, ma la Cina dimostra una resilienza e una reattività alle restrizioni di Washington che ha sorpreso molti osservatori. Un reportage della Bbc documenta, anche con immagini satellitari, l’accelerazione della costruzione di data center in Cina.
Anche la capacità di investimento è molto diversa. Secondo i dati dell’AI Index 2026 dell’Università di Stanford, nel 2025 gli investimenti privati nell’AI hanno raggiunto 285,9 miliardi di dollari negli Stati Uniti, contro 12,4 miliardi in Cina ma il confronto non considera una componente importante del sistema cinese, ovvero i finanziamenti pubblici e i fondi sostenuti dal governo.
Energia
Oltre a chip e fondi, c’è una terza componente fondamentale per l’AI: l’energia elettrica. Negli Stati Uniti, la costruzione di nuovi data center si sta già scontrando con la disponibilità di energia elettrica e con i limiti delle reti locali. Il Texas ad esempio ha sospeso nuove connessioni alla rete per verificare la consistenza delle richieste ricevute.
La Cina invece dispone di una rete elettrica sviluppata attraverso anni di investimenti e continua ad aumentare la capacità produttiva. È un vantaggio potenziale, che potrebbe diventare decisivo. Pochi mesi fa, Jensen Huang, ceo di Nvidia, aveva dichiarato: «La Cina vincerà la corsa dell’intelligenza artificiale» e aveva citato tre ragioni, una delle quali era proprio la disponibilità di energia a basso costo (le altre due erano le poche regole che intralciano l’innovazione e la mentalità dei cinesi). Poi Huang aveva parzialmente corretto il tiro, ma l’uscita aveva fatto sensazione.
Dalla ricerca alle fabbriche: chi utilizza meglio l’AI?
C’è poi un altro elemento da considerare: la capacità di trasformare l’intelligenza artificiale in applicazioni industriali. Gli Stati Uniti dispongono di un ecosistema software molto sviluppato e di grandi imprese che possono integrare i modelli nei propri servizi. Ma la Cina può replicare con un apparato manifatturiero senza pari al mondo e una filiera consolidata nella produzione di robot, sensori, batterie e componenti elettronici. Questo offre alle aziende cinesi molte opportunità per sperimentare l’AI nelle fabbriche, nella logistica e nella robotica.
Un settore, quello dei robot umanoidi su cui portare la cosiddetta «physical AI», che potrebbe risultare decisivo, anche se l’effettiva autonomia di queste macchine e la loro convenienza economica devono ancora essere dimostrate su larga scala.
E i ricercatori? La Cina ne forma sempre di più
Un ultimo dato riguarda le persone. Uno studio di fine 2025 della Carnegie Endowment for International Peace, intitolato «I principali ricercatori cinesi di IA restano negli Stati Uniti?», mostra che la stragrande maggioranza dei ricercatori cinesi di IA di alto livello, formati o impiegati negli Stati Uniti, non è tornata in Cina, nonostante le tensioni geopolitiche, le restrizioni sui visti e i sospetti politici. Parallelamente, però, gli Stati Uniti stanno perdendo capacità di attrarre nuove generazioni di talenti cinesi, mentre il Dragone accelera nella produzione di ricerca di alto livello.
Nel 2019 il campione analizzato partiva da 100 ricercatori cinesi negli Stati Uniti: nel 2025, 87 di loro lavorano ancora negli Usa (10 erano tornati in Cina, tre andati in altri Paesi).
Sul fronte della produzione scientifica, nel 2019 i ricercatori cinesi rappresentavano il 29% degli autori a NeurIPS (una delle conferenze scientifiche più importanti al mondo nel campo dell’intelligenza artificiale e del machine learning) contro il 20% degli statunitensi, mentre nel 2022 la quota cinese è salita a quasi metà del totale e la presenza delle istituzioni cinesi è raddoppiata fino al 28%.
La fiducia delle persone
C’è un un ultimo aspetto da considerare. Qual è la fiducia delle persone nei confronti dell’AI? Il divario nei due Paesi sembra molto netto. Secondo un sondaggio Gallup pubblicato il 22 settembre, realizzato in collaborazione con Microsoft in 37 Paesi, il 93% degli intervistati cinesi ritiene che l’AI un impatto prevalentemente positivo sul proprio Paese.
Negli Stati Uniti la percentuale è quasi opposta: solo il 36% pensa che avrà ricadute positive e il 74% degli americani dichiara di provare preoccupazione nei confronti dell’AI. Una differenza che potrebbe favorire la diffusione dei nuovi strumenti in Cina. E quindi il loro miglioramento grazie all’utilizzo quotidiano e ai dati che gli sviluppatori ricevono.