Nel dibattito occidentale sull’intelligenza artificiale continuiamo a porci una domanda lineare: chi vincerà? Chi avrà il modello più potente? Chi raggiungerà per primo l’Agi? È una domanda comprensibile. Ma rischia di essere fuorviante.

La strategia cinese, osservata con lente strategica e non solo tecnologica, potrebbe essere diversa: non vincere per superiorità assoluta, ma comprimere i margini dell’ecosistema americano fino a renderne più fragile la sostenibilità economica. Non è una corsa al primato simbolico. È una guerra di attrito sui prezzi.

DeepSeek e la logica della scala

Le anticipazioni su DeepSeek V4, descritto come modello con dimensioni nell’ordine del trilione di parametri e fortemente orientato al coding, hanno attirato l’attenzione per la potenza dichiarata. Ma il punto non è solo la potenza. È il modello industriale sottostante.

Se un player cinese riesce a sviluppare sistemi altamente performanti mantenendo costi di addestramento e inferenza relativamente bassi, l’effetto non è solo tecnologico: è finanziario. Significa mettere pressione su un settore statunitense che vive di abbonamenti premium, API ad alto margine, aspettative di crescita e multipli elevati.

Quando la tecnologia diventa accessibile a costi molto inferiori, il pricing diventa l’arma principale.

MiniMax, Kimi e l’offensiva silenziosa

Non è un caso isolato. Negli ultimi mesi sono emersi modelli come MiniMax con la versione 2.5, e Moonshot AI con la famiglia Kimi, inclusi K2 e K2.5, che hanno mostrato performance competitive su coding e reasoning a costi significativamente inferiori rispetto ai modelli di punta occidentali.

Il punto non è stabilire se siano “migliori” di OpenAI o di altri laboratori statunitensi. Il punto è che sono sufficientemente buoni per una larga fetta di mercato, e in molti casi più economici.

Nel settore tecnologico, “sufficientemente buono + molto più economico” è spesso una combinazione più destabilizzante di “eccellente ma costoso”.

Se le imprese, le startup, le pubbliche amministrazioni di Paesi emergenti o europei iniziano ad adottare soluzioni AI cinesi per ragioni di costo, il vantaggio competitivo americano rischia di trasformarsi in vantaggio tecnico ma non necessariamente in vantaggio economico.

L’AI video e il caso Seedance

La stessa dinamica si osserva nell’AI generativa per il video. Strumenti come Seedance 2.0 (sviluppato in ambito cinese) si posizionano in un segmento altamente strategico: produzione audiovisiva a basso costo, contenuti pubblicitari, intrattenimento, formazione.

Qui la leva è ancora più evidente. Se la creazione di video realistici, cinematici, personalizzati diventa drasticamente meno costosa, si apre una pressione competitiva diretta su piattaforme occidentali che hanno investito miliardi in infrastrutture e ricerca.

Il rischio non è solo perdere quote di mercato. È vedere erodere la capacità di monetizzazione futura.

Il precedente delle auto elettriche: una strategia già applicata

Questa non è teoria. È un modello già applicato con successo nel settore delle auto elettriche.

Negli ultimi anni, marchi come Byd, SAIC (con il brand MG) e altri produttori cinesi hanno incrementato significativamente la loro presenza nel mercato europeo. Le loro quote restano inferiori rispetto ai grandi gruppi tradizionali, ma la crescita è costante e, soprattutto, avviene su una leva chiave: il prezzo.

Secondo dati di settore, nel 2023 e 2024 le auto elettriche prodotte in Cina, incluse quelle di marchi occidentali fabbricate in stabilimenti cinesi, hanno rappresentato una quota rilevante delle importazioni EV in Europa. In alcuni segmenti di prezzo medio, i veicoli cinesi risultano migliaia di euro meno costosi rispetto ai competitor europei equivalenti.

La risposta dell’Unione Europea è stata l’apertura di indagini antisovvenzioni e la discussione su possibili dazi.
Ma il punto politico è un altro: la leva del prezzo ha già modificato l’equilibrio competitivo.

La Cina non ha bisogno che ogni suo veicolo sia superiore in assoluto. È sufficiente che sia competitivo e più conveniente. Questo sposta il mercato.

Dal manifatturiero al digitale: la stessa logica

Nel settore AI, la trasposizione è evidente. Gli Stati Uniti hanno costruito un ecosistema basato su:

• venture capital,
• valutazioni elevate,
• aspettative di rendimenti futuri,
• leadership tecnologica ad alta intensità di capitale.

La Cina può operare con una logica più ibrida, dove il confine tra politica industriale e strategia tecnologica è più permeabile.

Se l’obiettivo è comprimere i margini dei competitor, l’open source diventa uno strumento geopolitico.
Non è solo una scelta tecnica. È un modo per accelerare la diffusione e abbassare il valore economico unitario del servizio. Quando il prezzo scende, l’adozione aumenta. Quando l’adozione aumenta, si costruisce dipendenza infrastrutturale.

La geopolitica del pricing

Oggi la competizione globale non si gioca solo su chi possiede il chip più avanzato o il modello con più parametri. Si gioca su chi può sostenere una guerra di prezzi prolungata.

Per le aziende a partecipazione statale, per le utilities, per le infrastrutture critiche, la questione diventa strategica:

• quali modelli adottare?
• a quale costo?
• con quale dipendenza tecnologica futura?

La sovranità non è solo avere accesso a un modello AI. È poter controllare nel tempo la sostenibilità economica dell’infrastruttura su cui si costruiscono servizi pubblici, sicurezza, energia, finanza.

L’Europa nel mezzo

L’Europa si trova ancora una volta tra due poli. Da un lato, l’ecosistema americano con la sua capacità di innovazione e capitalizzazione.
Dall’altro, un sistema cinese che utilizza la leva del costo come strumento di espansione strategica.

Se l’AI diventa una commodity globale a basso margine, l’Europa rischia di restare consumatore tecnologico, con scarsa capacità di catturare valore lungo la filiera.

La questione strategica è un’altra: quale ecosistema tecnologico è realmente sostenibile nel lungo periodo? Chi detiene il controllo effettivo dei dati generati e accumulati? E soprattutto, chi governa nel tempo l’aggiornamento, la manutenzione e l’evoluzione dell’infrastruttura su cui si costruiscono servizi essenziali e processi critici?

È su questo terreno che si misura la sovranità digitale, non nelle classifiche trimestrali delle performance.

Non è una gara. È un’erosione controllata

La Cina non deve battere OpenAI sul piano simbolico. Non deve dimostrare di avere sempre il modello più potente. Deve rendere l’intelligenza artificiale talmente economica da ridurre la redditività strutturale del settore occidentale. È una strategia già vista nell’energia solare, nelle batterie, nell’auto elettrica. Ora potrebbe essere applicata al cuore dell’economia digitale.

La geopolitica, oggi, passa anche da qui: dal prezzo per token, dal costo per minuto di video generato, dal costo per riga di codice prodotta dall’AI. Chi controlla il pricing controlla l’adozione. E chi controlla l’adozione, nel lungo periodo, influenza l’ordine economico.