Mentre l'industria USA dell'AI continua ad accumulare debiti in triliardi di dollari, la cinese DeepSeek rlascia gratuitamente DeepInfer, il suo motore di inferenza per i modelli LLM distruggendo in un solo secondo le prospettive di reddito dei modelli di Business per le AI progettato dalla Silicon Valley. 

di Giuseppe Masala per l'AntiDiplomatico

Per quanto possa essere difficile da credere il più importante è pericoloso campo di battaglia della guerra mondiale a pezzi in corso ormai da oltre dieci anni è la gara tecnologica in corso tra Cina e USA per l'egemonia nel campo della Intelligenza Artificiale.

Solo in parte questa sfida tecnologica può essere paragonata con la “Corsa allo Spazio” tra USA e URSS della seconda metà del secolo scorso. Certo, in quella gara, che aveva anche venature romantiche (oltre che politiche), ci sono state importanti ricadute tecnico-scientifiche a vantaggio dell'industria aerospaziale. Nella battaglia della AI, tuttavia, c'è molto di più oltre alle ricadute sul piano industriale, di organizzazione sociale e del lavoro. In questa battaglia ci sarà un impatto sul piano economico finanziario – a causa degli enormi investimenti effettuati – che ben difficilmente il perdente riuscirà ad evitare il redde rationem di una crisi finanziaria dagli esiti devastanti sul piano dell'equilibrio economico generale delle nazioni e dunque sul piano sociale e politico.

A dimostrazione di quanto appena affermato basti pensare che le grandi major dell'High-Tech della Silicon Valley solo nel 2025 hanno complessivamente raggiunto il 75 o 80% della spesa mondiale per la AI. Più precisamente, nel 2025 gli investitori privati - tra venture capitale e start-up -hanno speso complessivamente 285,9 miliardi di dollari. Mentre per quanto riguarda la spesa per le infrastrutture, se consideriamo le  soli le cinque principali major  americane dell'High-Tech (Microsoft, Google, Amazon, Meta e Oracle). la spesa combinata in data center e hardware per l'IA ha raggiunto una cifra stimata tra i 360 e i 448 miliardi di dollari nel 2025

Per quanto riguarda il futuro, le prospettive non sono da meno rispetto al 2025.  Secondo le previsioni più accreditate si assume che i fornitori di soluzioni IA investiranno 7 trilioni di dollari in infrastrutture entro il 2030. Molto interessante a tale proposito uno studio della Brookings Institution, redatto dall'economista Stijn Van Nieuwerburgh della Columbia University e intitolato"Financing the AI buildout" nel quale si prevede che per finanziare i 183 GW necessari entro il 2032 serviranno investimenti pari a a 10,3 mila miliardi di dollari, ovvero, circa il 3,63% del PIL statunitense all'anno. Un ciclo di investimenti infrastrutturali che non ha pari nella storia degli Stati Uniti neanche ritornando all'epica della costruzione delle ferrovie o dell'elettrificazione.

Cifre, come è evidente, iperboliche. Ed è qui che sorge il problema principale e che può essere riassunto in maniera abbastanza comprensibile con il termine “ritorno sugli investimenti”, altrimenti conosciuto con l'acronico ROI. Si tratta di un indicatore finanziario che misura la redditività e l'efficienza economica di un capitale investito.

Per esempio, secondo uno studio della Gartner, multinazionale statunitense  leader mondiale nella ricerca, analisi e consulenza strategica nel settore della tecnologia dell'informazione, gli ingenti investimenti dei fornitori di soluzioni IA che saranno pari a 7000 miliardi di dollari in infrastrutture entro il 2030, genereranno nello stesso periodo, ricavi correlati non superiori a 3600 miliardi di dollari. Chiunque capisce che se sono queste le previsioni, il settore stia ballando sull'orlo del burrone, quando basta un refolo di vento per finire nell'abisso.

Sempre secondo lo stesso studio di Gartner, se questo rimarrà il ritmo degli investimenti, oltre 4 trilioni di dollari spesi in infrastrutture per l'IA potrebbero essere esposti a svalutazioni entro la fine del 2032. Con effetti catastrofici a livello di bilancio per le aziende (e conseguentemente per i creditori e per gli investitori).

Un caso emblematico dell'enorme bolla finanziaria che è l'intelligenza artificiale (intesa come business non come materia scientifica) è certamente quella di Anthropic, colosso americano del settore e massima promessa di guadagni stellari per gli investitori. E qui sta il problema: secondo il Wall Street Journal questa azienda per salvarsi dalla bancarotta, dovrebbe quotarsi in borsa per una cifra non inferiore ai 1500 miliardi di dollari. Cifra da capogiro giustificata dalla necessità di coprire le ingenti perdite. Sempre secondo il Wall Street Journal nel primo semestre del 2026 Anthropic ha registrato perdite per 80,7 miliardi di dollari, a fronte di ricavi pari a 16,3 miliardi. Come si può capire, una simile traiettoria è insostenibile per qualsiasi business sia esso maturo, sia esso all'inizio di un decantato radioso percorso di crescita.

Ed è proprio in questo snodo che vede intersecarsi le mirabolanti promesse di un radioso futuro e la granitica certezza di una montagna di debiti sottoscritti dai colossi americani dell'AI che si è inserita la strategia cinese sulla AI.  Una strategia fondata sull'efficienza degli algoritmi soprattutto per quanto riguarda gli LLM e dunque i “Chat bot” (come per esempio Chat Gpt). Una strategia opposta, dunque, rispetto a quella americana fondata sulla potenza di calcolo dei chip, sugli enormi data center e dunque su rilevantissimi investimenti.

Già nel 2025 molti (tra i quali il sottoscritto) parlarono di Momento Sputnik quando la cinese DeepSeek rilasciò il suo modello LLM R1 (Si tratta di una chat bot tipo Chat GPT) con prestazioni del tutto simili a quelli americani però con una grande differenza; ossia il fatto di essere open source e completamente gratuito.  Immediatamente la notizia generò un terremoto a Wall Street innescato dalle forti perdite del settore high-tech. Gli analisti finanziari avevano immediatamente capito che la strategia cinese era quella di “spiazzare” gli investimenti delle società dell'AI americano offrendo prodotti simili ma a basso costo o a costo zero, e soprattutto open source.

Chi pensava che i cinesi avessero alla fine desistito da questa strategia, deve ricredersi. Il loro silenzio non è inoperoso, anzi.  Infatti è proprio di questi giorni la notizia che DeepSsee ha rilasciato Deepinfer, il suo motore di inferenza. Ovvero sia l'algoritmo fondamentale che si pone tra il Modello LLM e chi lo interroga. Il motore di inferenza per essere chiari, decide per esempio, come raggruppare le richieste di centinaia di utenti, come riutilizzare i calcoli già fatti e quanto in fretta restituire ogni singola parola; conseguentemente da questo dipende il costo per token (l'unità con cui si misura e si paga il testo generato) che un'azienda può praticare sulle proprie API (Application Programming Interface).

Come è facile intuire, la scelta dell'open source per un algoritmo così strategico consente di intervenire agli sviluppatori esterni, i quali possono segnalare bug, ottimizzare i kernel per diversi tipi di hardware (GPU, TPU, CPU) e aggiungere nuove funzionalità senza costi interni di sviluppo. Oltre al fatto che naturalmente, essendo open source, l'intera community degli sviluppatori può testarlo, modificarlo e integrarlo senza barriere legali o costi di licenza.

Come è facile intuire anche per i non addetti ai lavori, una simile scelta erode alla radice il modello di business che OpenAI, Anthropic e tutte le altre mejor vorrebbero imporre: quello di far pagare profumatamente le aziende e le pubbliche amministrazioni per consentir loro di creare le proprie API che non sono altro che  i "ponti digitali" che permettono a qualsiasi software o applicazione di utilizzare le capacità di un modello di IA esterno (quale Claude, Chat GPT, Gemini ecc) senza doverne installare o addestrarne uno sul proprio computer.

In buona sostanza i cinesi continuano nell'opera di erodere le fonti di sostentamento del settore nella visione che vive dalla Silicon Valley. Il problema è ormai semplice: quale azienda sarebbe disposta a pagare migliaia o decine di migliaia di dollari per costruire la propria API, come vorrebbero i colossi USA, quando i cinesi offrono la possibilità di costruirla gratuitamente?

E' chiaro che siamo ben dentro ad una battaglia tra cinesi e americani che è parte di quell'enorme scontro in corso per l'egemonia sul piano tecnologico ed economico. Uno scontro che vede per ora gli USA in vantaggio sul piano tecnologico ma zavorrati da un enorme montagna di debiti. Ed è proprio lì che i cinesi fanno leva per riuscire a batterli regalando al mondo modelli magari meno performanti ma completamente gratuiti.

Mentre i cannoni e gli aerei bombardano in Europa e in Medio Oriente probabilmente la più importante battaglia per l'egemonia mondiale cinesi e americani la stanno combattendo nel cyberspazio.