Come la Cina sta colmando il divario dell'IA con gli Stati Uniti

Lo Stanford University's Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI) ha pubblicato il suo AI Index 2026 ad aprile, segnalando che il divario tra i migliori modelli di intelligenza artificiale americani e cinesi si era ridotto a 2,7 punti percentuali. Il Claude Opus 4.6 di Anthropic ha guidato la classifica Chatbot Arena con un punteggio di 1.503 a marzo 2026, mentre il Dola-Seed-2.0-Preview di ByteDance lo ha seguito a 1.464 — una differenza di 39 punti, secondo il rapporto.

Questo margine rappresenta una contrazione netta rispetto a maggio 2023, quando i modelli statunitensi superavano i rivali cinesi di 17,5-31,6 punti percentuali tra i principali benchmark, ha scoperto Stanford HAI. I modelli dei due paesi hanno scambiato il primo posto in varie classifiche più volte dal primo 2025, incluso un momento a febbraio 2025 quando DeepSeek-R1 ha brevemente eguagliato il sistema statunitense principale, ha detto il rapporto.

Spendendo molto meno, comunque recuperando

Il divario di prestazioni in diminuzione arriva nonostante un ampio divario di finanziamento. Le aziende statunitensi hanno attirato 285,9 miliardi di dollari in investimenti privati in IA nel 2025, rispetto a 12,4 miliardi di dollari in Cina — un rapporto di circa 23 a 1, ha riferito Stanford HAI. L'istituto ha avvertito che la cifra cinese probabilmente sottovaluta la spesa reale, poiché Pechino canalizza le risorse attraverso veicoli diretti dallo stato che i database privati non catturano completamente; Stanford ha stimato che la Cina ha implementato all'incirca 912 miliardi di dollari attraverso tali fondi in tutti i settori tra il 2000 e il 2023.

Le dimensioni dei deal privati illustrano il contrasto: solo Anthropic ha raccolto un round di Series G da 30 miliardi di dollari a febbraio 2026 con una valutazione di 380 miliardi di dollari, secondo quanto riportato da implicator.ai, mentre i laboratori di IA cinesi hanno collettivamente attirato circa 100 milioni di dollari da investitori del Golfo nello stesso periodo, rispetto a circa 15 miliardi di dollari che confluiscono nei laboratori statunitensi.

La scommessa sull'open-source

Un motivo centrale del rapido recupero della Cina è la sua strategia di distribuzione open-source. Laboratori cinesi come DeepSeek, Qwen di Alibaba, Kimi di Moonshot AI, MiniMax e Zhipu hanno rilasciato molti modelli come download a pesi aperti che gli sviluppatori in tutto il mondo possono eseguire e modificare gratuitamente, secondo quanto riportato da Rest of World. I leader statunitensi OpenAI e Anthropic hanno invece mantenuto i loro sistemi più capaci dietro API a pagamento e abbonamenti, proteggendo i margini ma limitando la diffusione globale, secondo lo stesso rapporto.

La strategia ha dato i suoi frutti in termini di adozione: i modelli open-source cinesi — guidati da Qwen, MiniMax e DeepSeek — hanno raggiunto circa un terzo dell'utilizzo globale di modelli linguistici di grandi dimensioni, in aumento da quasi nulla a fine 2024, secondo un'analisi di Fortune. La spinta all'efficienza dei costi di DeepSeek era parte di questo cambiamento; il genitore della società ha detto che poteva generare un milione di token di output per circa 3 yuan (approssimativamente 50 centesimi), circa un ventesimo del costo contemporaneo di ChatGPT, ha riferito Fortune.

L'Index 2026 di Stanford HAI ha notato un'inversione parziale di questo trend: alcune aziende cinesi si stanno muovendo verso modelli chiusi a pagamento. Alibaba ha lanciato Qwen3.6-Plus e Qwen3.5-Omni come servizi cloud a pagamento, e Zhipu ha rilasciato il suo GLM-5-Turbo come closed-source, prezzandolo a 1,40 dollari per milione di token di input e 4,40 dollari per milione di token di output — inferiori alle tariffe di 5/25 dollari di Anthropic per Claude Opus 4.6, secondo il riassunto di implicator.ai del rapporto.

Chip e soluzioni alternative

L'accesso pratico di Nvidia al mercato dei data center cinese si è ridotto a causa delle restrizioni di Washington sulle esportazioni di chip avanzati. Entro la fine del suo anno fiscale 2026, l'azienda non ha registrato alcun ricavo da chip H20 — un modello personalizzato per la Cina — nell'ultimo trimestre, e Pechino ha inoltre scoraggiato le aziende domestiche dall'usare prodotti Nvidia a causa di preoccupazioni sulla sicurezza, secondo quanto riportato da Gulf News sui piani di produzione di chip dell'azienda.

Huawei ha sfruttato l'opportunità per espandere la sua linea di chip Ascend. L'azienda prevede di produrre approssimativamente 600.000 unità del suo Ascend 910C nel 2026 — circa il doppio della produzione 2025 — e aumentare la produzione totale di die Ascend fino a 1,6 milioni di unità, ha riferito Gulf News, citando gli obiettivi di produzione. I chip sono ancora prodotti con tecnologia a processo di 7 nanometri attraverso il partner domestico SMIC, rispetto ai nodi a 4 nanometri utilizzati negli ultimi GPU di Nvidia, e Huawei si affida ancora a componenti di memoria ad alta larghezza di banda stranieri, ha detto lo stesso rapporto.

Dove ogni lato effettivamente guida

La valutazione di Stanford HAI non è che la Cina ha superato gli Stati Uniti completamente, ma che i due paesi guidano su metriche diverse. Gli Stati Uniti guidano ancora negli investimenti totali, nella produzione di modelli di frontiera di alto livello e nell'infrastruttura di calcolo. La Cina guida nel volume di pubblicazioni in IA, nelle citazioni, nei depositi di brevetti e negli impianti di robot industriali, secondo il riassunto dei risultati 2026 dell'Index.

In termini di brevetti, le entità cinesi hanno depositato il 69,7% dei brevetti di IA a livello mondiale, e i ricercatori cinesi hanno prodotto il 23,2% delle pubblicazioni globali in IA e il 20,6% delle citazioni, rispetto al 12,6% per gli Stati Uniti, secondo l'Index 2026 di Stanford HAI come riportato da The Next Web. Nel settore della robotica, la Cina ha installato circa 295.000 robot industriali nel periodo misurato — approssimativamente nove volte i 34.200 degli Stati Uniti, ha trovato lo stesso rapporto.

L'Index ha anche segnalato una vulnerabilità statunitense non correlata a chip o finanziamento: l'immigrazione di studiosi di IA negli Stati Uniti è diminuita dell'89% dal 2017, con un calo dell'80% solo nell'ultimo anno, anche se gli Stati Uniti ospitano ancora più ricercatori di IA rispetto a qualsiasi altro paese, secondo il riassunto dello stesso rapporto di Stanford HAI.

Politica industriale rispetto alle scommesse del settore privato

Le strategie sottostanti dei due paesi differiscono strutturalmente. L'approccio della Cina incorpora lo sviluppo dell'IA all'interno di un quadro coordinato dallo stato di politica industriale e fondi di guida governativi, come riflesso nelle cifre di investimento descritte sopra, mentre il modello statunitense si affida più alla mobilitazione del capitale privato e alla concorrenza aziendale tra laboratori come OpenAI, Anthropic, Google e xAI.

Le tensioni commerciali all'interno dell'industria statunitense sono diventate pubbliche. L'amministratore delegato di OpenAI Sam Altman e il capo di Tesla e xAI Elon Musk si sono scambiati frecce pubbliche — Musk ha definito Altman "Scam Altman", mentre Altman ha criticato i piani del data center satellitare di Musk come non realizzabili, secondo Business Insider Japan. Nonostante questa rivalità, le principali aziende statunitensi di IA — incluse OpenAI, Anthropic, xAI, Google e Nvidia — hanno accettato un quadro di standard di sicurezza volontari guidato dalla Casa Bianca, ha notato il rapporto.