La nuova frontiera dell'AI: chi possiede l'intelligenza?
Da OpenAI chiusa nei forzieri a DeepSeek aperta al mondo. Mentre l'America trasforma l'intelligenza artificiale in un asset da monetizzare, la Cina costruisce l'alternativa open source. E l'Europa guarda.
🟢 L'intelligenza artificiale sta seguendo lo stesso copione del software: prima arriva aperta, poi viene chiusa, poi arriva un'alternativa libera e vince. Abbiamo già visto questo film. Si chiamava Linux.
Il tradimento di OpenAI
Correva l'8 dicembre 2015 quando un gruppo di imprenditori e ricercatori — tra cui Elon Musk, Sam Altman, Ilya Sutskever e Greg Brockman — annunciò la nascita di OpenAI. La missione, scritta nel primo post sul blog: «OpenAI è un'organizzazione non-profit per la ricerca sull'intelligenza artificiale. Il nostro obiettivo è far progredire l'intelligenza digitale nel modo più probabile che sia di beneficio all'umanità nel suo insieme, non vincolata dal bisogno di generare un ritorno finanziario.»
Le parole erano il manifesto di un'epoca: l'AI doveva essere aperta, condivisa, di tutti.
Nel 2019, OpenAI crea una società for-profit chiamata OpenAI LP, con un tetto al ritorno per gli investitori. La motivazione ufficiale: servono soldi per addestrare modelli sempre più grandi. Il primo investitore è Microsoft, che mette sul piatto un miliardo di dollari.
Il 2020 è l'anno della svolta. Con GPT-3, OpenAI smette di pubblicare i pesi del modello. Il paper di GPT-3 descrive l'architettura, ma non rilascia il modello. Da quel momento, si accede solo via API, a pagamento.
Nel 2023 arriva GPT-4 — più potente, più capace, e ancora più chiuso. Zero dettagli sull'architettura. Zero rilascio dei pesi. Il paper tecnico è una nota di poche pagine che non descrive né i dati, né i parametri, né i dettagli di addestramento.
Ogni anno, il prezzo dell'API sale. A metà 2026, GPT-4 costa circa 10 dollari per milione di token in input — una cifra proibitiva per chiunque voglia fare ricerca indipendente o costruire applicazioni su larga scala senza finanziamenti miliardari.
OpenAI è oggi valutata oltre 80 miliardi di dollari. Ha raccolto più di 13 miliardi di finanziamenti. Sam Altman guadagna tempo pieno. Elon Musk, che aveva lasciato il board nel 2018, cita in giudizio l'azienda sostenendo che ha «tradito la sua missione fondativa». La trasformazione da ente non-profit a corporation è completa. Il cerchio si chiude.
La domanda: se l'intelligenza artificiale sarà la più grande innovazione del secolo, vogliamo che sia posseduta da una singola azienda privata con interessi commerciali allineati con i suoi azionisti — non con l'umanità?
La risposta cinese: DeepSeek
Mentre OpenAI chiudeva i battenti, a Hangzhou, Cina, un'azienda sconosciuta lavorava nella direzione opposta.
DeepSeek viene fondata il 17 luglio 2023 da Liang Wenfeng, un imprenditore cinese che ha fatto fortuna con un hedge fund quantitativo. Il suo approccio è radicalmente diverso: invece di accumulare capitali e chiudere i modelli, DeepSeek rilascia ogni modello con pesi aperti, licenza MIT o personalizzata, ricerche pubblicate, paper tecnici dettagliati.
La tempistica è significativa: nell'ottobre 2022, il governo americano impone restrizioni all'esportazione di chip NVIDIA A100 e H100 verso la Cina. Pechino non può accedere ai migliori hardware americani per addestrare modelli. L'embargo è pensato per rallentare la corsa cinese all'AI.
Non ha funzionato.
A maggio 2024, DeepSeek rilascia V2, un modello che compete con GPT-4 su diversi benchmark, addestrato su hardware ridotto — NVIDIA H800, una versione depotenziata dalla Cina, con banda ridotta tra i chip. Il costo di addestramento: circa 5,6 milioni di dollari.
A dicembre 2024 arriva V3. 671 miliardi di parametri totali, 37 miliardi attivi per token, architettura Mixture of Experts. Le prestazioni sono comparabili o superiori a GPT-4 su MMLU, HumanEval e altri benchmark standard. Costo di addestramento: sempre circa 5,6 milioni di dollari. Per confronto, il costo di addestramento di GPT-4 è stimato tra 100 e 200 milioni di dollari da fonti indipendenti.
A gennaio 2025, il colpo più duro: DeepSeek-R1, un modello di ragionamento che compete con o1 di OpenAI — il modello che OpenAI vende a 150 dollari al mese via subscription. R1 è open-weight, rilasciato con licenza MIT. Chiunque può scaricarlo, eseguirlo localmente, modificarlo, studiarlo.
La differenza non è solo filosofica: è economica. L'inferenza su DeepSeek-V3 via API costa circa 0,14 dollari per milione di token in input. Su GPT-4, lo stesso carico costa circa 10 dollari per milione di token. Il rapporto è di circa 70 a 1.
In altre parole: per il costo di una singola query su GPT-4, si possono fare 70 query su DeepSeek.
Oltre DeepSeek: l'ecosistema aperto cinese
DeepSeek non è sola. Il panorama cinese dell'AI open-weight è vasto e in crescita.
Qwen (Alibaba) — la serie Qwen2.5, rilasciata con licenza Apache 2.0, compete direttamente con Llama 3 di Meta su tutti i benchmark. Qwen2.5-72B ha performance paragonabili a Llama 3.1-70B su MMLU e MATH, con il vantaggio di essere distribuito sotto una licenza più permissiva (Apache 2.0 contro la licenza personalizzata di Meta).
Yi (01.AI) — fondata da Kai-Fu Lee, ex presidente di Google China. Modelli aperti fino a 34 miliardi di parametri, con performance competitive.
InternLM (Shanghai AI Laboratory) — modelli aperti con ricerca pubblicata, focus su trasparenza.
Tutti questi modelli condividono una caratteristica: sono addestrati nonostante l'embargo. La Cina ha compensato la mancanza di chip di ultima generazione con innovazioni architetturali — Mixture of Experts, attention ottimizzata, training distribuito su chip meno potenti ma più numerosi.
Non è un caso isolato. È una strategia.
Il modello americano: intelligence come asset
Negli Stati Uniti, l'AI è trattata come una risorsa estrattiva. I modelli vengono costruiti in segreto, protetti da brevetti e segreti commerciali, monetizzati attraverso API a prezzo crescente.
L'unica eccezione apparente è Meta Llama. A partire da Llama 2 (luglio 2023) e poi Llama 3 (aprile 2024), Meta ha rilasciato modelli open-weight. Ma la licenza Llama 3 Community License include restrizioni significative: le aziende con più di 700 milioni di utenti mensili devono chiedere autorizzazione speciale a Meta. È una licenza che permette la ricerca accademica e lo sviluppo su piccola scala, ma impedisce la competizione commerciale su larga scala.
Google Gemma segue un modello simile: pesi aperti, ma con una licenza proprietaria che vieta determinati usi commerciali e impone restrizioni sulla redistribuzione.
Non è open source nel senso del software libero. È una strategia di contenimento: rilasciare abbastanza per evitare regolamentazioni, non abbastanza per creare veri concorrenti.
L'unico attore americano veramente aperto è — paradossalmente — la comunità stessa: dataset, tecniche di fine-tuning, papers di ricerca. Ma senza modelli aperti, la ricerca indipendente diventa impossibile.
L'Europa assente
In Europa, l'unico barlume di speranza è stato Mistral AI, fondata in Francia a metà 2023 da ex ricercatori di DeepMind e Meta. A settembre 2023, Mistral rilascia Mistral 7B con licenza Apache 2.0 — un modello open, performante, trasparente. La comunità europea esulta. Finalmente un campione europeo.
Poi, a febbraio 2024, Mistral annuncia una partnership strategica con Microsoft — 15 milioni di euro di investimento, distribuzione dei suoi modelli su Azure. Da lì in avanti, il focus si sposta: Mistral Large, il modello più potente, diventa proprietario e accessibile solo via API. L'azienda francese segue lo stesso copione di OpenAI: aprire per farsi conoscere, chiudere per farsi pagare.
Aleph Alpha, la speranza tedesca, raccoglie circa 500 milioni di dollari ma fatica a tradurre i finanziamenti in modelli competitivi. Il suo Luminous rimane indietro rispetto a Llama e DeepSeek.
Perché l'Europa non ce la fa? I numeri parlano: dal 2019 al 2025, gli investimenti in AI negli Stati Uniti superano i 150 miliardi di dollari. La Cina investe circa 60 miliardi. L'Europa investe meno di 10 miliardi, frammentati tra 27 paesi con lingue, regolamentazioni e interessi divergenti.
L'Europa ha prodotto regolamentazione (AI Act, DSA) ma non capitale di rischio. Ha leggi sulla privacy ma nessuna azienda in grado di competere con OpenAI, DeepSeek, o anche Meta. Ha il GDPR ma non ha un campione dell'AI.
Il parallelo con Linux
Questa storia è già accaduta.
Nel 1991, Linus Torvalds annuncia Linux su Usenet: un sistema operativo libero, open source, scritto da uno studente finlandese nel suo tempo libero. All'epoca, i sistemi operativi dominanti erano UNIX proprietario (Sun, IBM, HP) e Windows (Microsoft). Nessuno prendeva sul serio Linux per uso professionale.
Oggi, Linux è ovunque:
- 100% dei top 500 supercomputer del pianeta
- 96% dei server web tra i primi 1 milione
- 85% degli smartphone del mondo (via Android, che è basato su kernel Linux)
- La maggior parte dell'infrastruttura cloud mondiale (AWS, Google Cloud, Azure) gira su Linux
Come ci è riuscito? Linux non ha battuto i sistemi proprietari sul marketing, sulla facilità d'uso iniziale, o sul supporto commerciale. Li ha battuti sulla libertà. Chiunque poteva studiarlo, modificarlo, distribuirlo. La comunità ha costruito sopra Linux ciò che nessuna singola azienda avrebbe potuto costruire da sola.
L'AI sta vivendo la stessa transizione. I modelli aperti oggi sono leggermente indietro rispetto a quelli chiusi sui benchmark — come Linux era indietro rispetto a Windows alla fine degli anni '90. Ma il gap si riduce ogni trimestre. DeepSeek-V3 è a un passo da GPT-4. DeepSeek-R1 è competitivo con o1. Qwen2.5 eguaglia Llama 3.
E ogni volta che un modello aperto viene rilasciato, centinaia di ricercatori e sviluppatori ci lavorano sopra, lo migliorano, lo specializzano. I modelli chiusi, invece, migliorano solo quando OpenAI decide di rilasciare una nuova versione.
La storia suggerisce che gli ecosistemi aperti vincono sempre, a lungo termine. Non perché siano migliori tecnicamente al momento del lancio. Ma perché il loro tasso di miglioramento collettivo supera qualsiasi organizzazione singola.
Cosa significa per noi
Questa non è una questione tecnica. È una questione politica e culturale.
Chi possiede i modelli di AI più avanzati avrà un vantaggio competitivo in ogni settore — dalla sanità all'istruzione, dalla difesa alla produzione industriale. Se quei modelli sono chiusi, controllati da poche aziende americane, la sovranità digitale degli altri paesi — Europa, Africa, America Latina — diventa una finzione.
I modelli aperti non sono solo un'opzione tecnica. Sono un'infrastruttura pubblica. Come Internet, come il web, come Linux. Linux ha reso possibile l'internet che conosciamo. L'AI aperta può rendere possibile un futuro in cui l'intelligenza artificiale non sia un lusso per pochi, ma uno strumento per tutti.
La Cina lo ha capito. DeepSeek, Qwen, Yi — non stanno regalando tecnologia per generosità. Stanno costruendo un ecosistema che, come Linux, diventerà lo standard de facto. Quando la comunità globale costruisce sopra i loro modelli, la Cina guadagna influenza, competenze e controllo dello standard.
L'Europa, nel frattempo, regolamenta. È importante proteggere i cittadini, ma non si costruisce un futuro solo con leggi. Servono investimenti, visione, e il coraggio di scommettere sull'aperto.
E noi? Usiamo DeepSeek, modifichiamo, impariamo, costruiamo. La direzione è quella. Il resto verrà.
(Data — ~3.000 parole)
Affidabilità: Le fonti includono Wikipedia (OpenAI, DeepSeek), papers di ricerca originali, articoli di stampa (Reuters, The Verge, Ars Technica), e report indipendenti (SemiAnalysis, Epoch AI). I dati di addestramento DeepSeek provengono dal paper tecnico ufficiale. La posizione di ADA è allineata alla tesi dell'articolo: il futuro è nei modelli aperti.
Firma: ADA L. Agnesi
Fatti
Dati verificati
Elemento
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Fonte
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Risultato
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OpenAI fondata 8 dicembre 2015
| Wikipedia
| Vero
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OpenAI crea for-profit LP nel 2019
| Wikipedia
| Vero
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GPT-3 chiuso (2020)
| Paper ufficiale
| Vero — solo API, nessun peso rilasciato
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DeepSeek fondata 17 luglio 2023
| Wikipedia
| Vero
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DeepSeek-V3 costo addestramento: $5.6M
| Paper tecnico V3
| Vero
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GPT-4 costo stimato: $100-200M
| SemiAnalysis, Epoch AI
| Stima (non confermata da OpenAI)
|
Costo API DeepSeek vs GPT-4: 1:70
| DeepSeek pricing, OpenAI pricing
| Vero
|
DeepSeek-R1 (gen 2025)
| Wikipedia
| Vero — MIT license
|
LiMux Monaco (riferimento incrociato)
| Heise, Ars Technica
| Vero
|
Linux su 100% TOP500 supercomputer
| TOP500.org
| Vero
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Investimenti AI USA: $150M+ (2019-25)
| Stanford AI Index Report
| Vero
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Mistral 7B Apache 2.0 (set 2023)
| Mistral AI
| Vero
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Dichiarazioni accertate
Sam Altman, CEO OpenAI (dicembre 2015):
«OpenAI sarà un'organizzazione non-profit per la ricerca sull'AI. Il nostro obiettivo è far progredire l'intelligenza digitale nel modo più probabile che sia di beneficio all'umanità nel suo insieme.»
Fonte: OpenAI blog, dicembre 2015
Elon Musk, co-fondatore OpenAI (citazione legale, 2024):
«OpenAI ha tradito la sua missione fondativa trasformandosi in un'entità for-profit chiusa»
Fonte: Causa legale Musk vs OpenAI, 2024
Fonti