Sul finire degli anni ‘60, all’apice della corsa allo spazio, l’agenzia americana Nasa spese svariati milioni di dollari per sviluppare una penna che permettesse agli astronauti di versare inchiostro anche in assenza di gravità. I cosmonauti russi risolsero il problema portando in orbita economiche matite. L’aneddoto è probabilmente spurio, ma è tornato in voga in questo periodo di corsa all’intelligenza artificiale. I concorrenti sono Stati Uniti e Cina che hanno scelto due tattiche di gara totalmente diverse.
Gli Usa puntano a spostare l’inerzia a loro favore attraverso il peso finanziario. Dal 2023, calcola uno studio di Boston Consulting Group, le startup americane al lavoro sull’Ai hanno raccolto fondi per 380 miliardi di dollari, nove volte di più delle rivali cinesi. Le big tech a stelle e strisce hanno investito oltre 400 miliardi nel 2025 su data center e infrastrutture tecnologiche, sette volte di più delle controparti cinesi. E quest’anno la spesa dovrebbe raddoppiare, sorpassando gli 800 miliardi. I maggiori fornitori di cloud negli Usa hanno ottenuto ordini per oltre 1.400 miliardi da clienti smaniosi di assicurarsi capacità computazionale per far funzionare i loro modelli Ai.
Sono cifre mai viste nella storia, figlie della convinzione che l’Ai sarà una nuova rivoluzione industriale. Alla sua testa ci sono colossi come Nvidia, Oracle, Microsoft, OpenAI, Anthropic che sono legati fra loro da una rete di contratti, investimenti azionari, forniture del valore di oltre 1.500 miliardi. Questa interdipendenza può favorire la collaborazione, ma rischia anche di creare un effetto domino se uno dei tanti anelli della catena dell’Ai americana dovesse cedere. «Non credo che il fatto che un’industria si stia autofinanziando sia di per sé indicativo di una bolla — sostiene Nikolaus Lang, global leader del Bcg Institute e fra gli autori dello studio —. A determinare se l’Ai sia o meno una bolla sarà la rapidità della sua adozione e la sua capacità di generare benefici di dimensioni rilevanti. Alcune analisi hanno peccato di ottimismo, traslando i tassi di efficienza ottenuti in settori specifici come la scrittura di codici all’intera economia, dove invece l’automazione richiederà più tempo e, in alcuni casi, sarà impossibile».
La rapidità di adozione e l’efficacia dell’Ai dipenderanno, però, anche dal costo del suo impiego. «Il 21 gennaio 2025 è stato il momento Sputnik dell’era digitale — dice Lang — mentre Donald Trump annunciava che gli Usa erano pronti a investire 500 miliardi nella corsa all’Ai, in Cina faceva capolino la balena blu di DeepSeek-R1, un modello in grado di funzionare a una frazione del costo di ChatGpt e Claude, con una qualità solo lievemente inferiore» come dimostra il modello Kimi da parte della cinese Moonshot che venerdì ha mandato i mercati al tappeto.
OpenAI e Anthropic hanno accusato i rivali cinesi di aver copiato i loro modelli per abbattere gli oneri e i tempi di sviluppo (un bel contrappasso per due aziende che esistono e prosperano attingendo a piene mani e gratuitamente dalla conoscenza disseminata su Internet, ha notato il ceo di Microsoft Satya Nadella). Sta di fatto che, a distanza di un anno e mezzo dal «DeepSeek moment», il divario rimane elevato . «Secondo le nostre stime, i modelli cinesi addebitano 1,4 dollari per un milione di token (l’unità di costo dell’Ai, ndr) — prosegue Lang — quelli americani circa 20 dollari».
Alla luce di questi numeri, le aziende non dovrebbero aver troppi dubbi su quale modello utilizzare: cinese per applicazioni ordinarie e massive, americano per le richieste più sofisticate. Siemens e Airbnb, per esempio, stanno combinando Ai cinese e americana. Ma la scelta non è dettata solo da considerazioni economiche, è pesantemente influenzata anche da pressioni geopolitiche. «Il mondo dell’Ai si sta biforcando: i modelli americani non funzionano in Cina e gli Usa stanno esaminando sempre più attentamente l’impiego di tecnologia cinese — rimarca Lang —. Presto, perciò, i gruppi multinazionali dovranno decidere da che parte stare. Molti, probabilmente, dovranno adottare un’infrastruttura digitale in Cina e un’altra negli Usa, riducendo le sinergie». L’ora della scelta è vicina, sostiene Lang. E, in alcuni casi, è stata già presa: «Sono stato di recente in Africa e ho avuto modo di parlare con i primi ministri di Kenya, Uganda, Tanzania. L’opinione generale era: i cinesi hanno costruito i nostri porti, oleodotti, aeroporti, perché dovremmo usare l’Ai americana?».
L’Europa e le sue aziende non hanno ancora preso una posizione netta. La miglior soluzione sarebbe di avere a disposizione un’Ai europea, supportata da un’industria locale di chip e data center. Anche per evitare una pericolosa dipendenza da Cina e Stati Uniti che si stanno dimostrando entrambe superpotenze poco affidabili. Il problema è che i modelli di Mistral, la miglior speranza europea, sono fra i 3 e 10 mesi in ritardo rispetto all’avanguardia dell’Ai e la startup francese ha ottenuto un cinquantesimo dei fondi raccolti da OpenAI. «L’Europa ha talenti e brevetti: è sempre forte nella ricerca ma lenta nello sfruttarla — conclude Lang —. C’è ancora tempo per creare un’alternativa ai modelli americani e cinesi e si può farlo in maniera più efficiente dal punto di vista dei capitali. La finestra di opportunità si sta però chiudendo rapidamente: nei prossimi 12-24 mesi si definirà quali Paesi saranno superpotenze digitali». E quali colonie digitali.
21 luglio 2026, 08:14 - Aggiornata il 21 luglio 2026 , 08:18
