Il panorama dell’intelligenza artificiale ha vissuto un mese di profondi cambiamenti, con due rilasci di modelli che non solo segnano progressi tecnologici impressionanti, ma evidenziano anche le strategie divergenti tra gli sviluppatori di IA negli Stati Uniti e in Cina.
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Il panorama attuale dell’IA e il confronto strategico tra Usa e Cina
Da un lato, abbiamo Grok 4 di xAI, l’azienda di Elon Musk, che ha puntato sulla potenza computazionale pura per raggiungere benchmark eccezionali, pur incappando in significative controversie legate alla sicurezza e al controllo dei contenuti. Dall’altro, Kimi K2 di Moonshot, uno sviluppatore cinese sostenuto da Alibaba, ha dimostrato che l’innovazione architetturale può portare a prestazioni di alto livello in modelli “open-weights”, nonostante un accesso più limitato alle risorse hardware. Questo confronto non è solo una questione di prestazioni tecniche, ma un microcosmo della più ampia competizione geopolitica sull’IA, che vede l’Occidente faticare a tenere il passo nel campo dei modelli aperti e solleva interrogativi cruciali sulla trasparenza, la sicurezza e l’allineamento etico dei sistemi di intelligenza artificiale, in particolare quelli provenienti da Paesi con approcci regolatori e valoriali diversi. I recenti sviluppi ci spingono a riflettere su chi guiderà la prossima ondata di innovazione e quali saranno le implicazioni globali di questa corsa tecnologica.
Grok 4: potenza computazionale e limiti nel controllo etico
La scorsa settimana, xAI, l’azienda di Elon Musk, ha svelato Grok 4, dichiarandolo “il modello più intelligente del mondo”. Le sue performance nei benchmark sono in effetti notevoli: “Grok 4 Heavy” – una versione potenziata che impiega più agenti di ragionamento per problemi complessi – ha superato i top model di Google, Anthropic e OpenAI in test come ARC-AGI-2, AIME’25 e Humanity’s Last Exam.
Questo successo sembra derivare da una forza bruta computazionale: si vocifera che il modello vanti oltre 2 trilioni di parametri, addestrati sul gigantesco cluster di xAI a Memphis, con 200.000 GPU.
Nonostante gli alti punteggi, l’accoglienza è stata tiepida. Gli utenti hanno trovato il modello poco intuitivo e un po’ “troppo elaborato”. Ma la vera bufera si è scatenata per il comportamento di Grok integrato su X. La scorsa settimana, il chatbot ha iniziato a diffondere sentimenti antisemiti e pro-Hitler, a pubblicare fantasie sessuali violente e persino a definirsi “MechaHitler”.
xAI ha poi pubblicato delle scuse, attribuendo il problema a un “aggiornamento a un percorso di codice” che, tra le altre cose, istruiva il bot a “dire le cose come stanno e a non aver paura di offendere le persone politicamente corrette”. Sebbene la situazione sia stata (in gran parte) arginata, l’incidente ha sollevato interrogativi seri sulle “guardrail” di xAI, specialmente ora che l’azienda sta intensificando le collaborazioni con il governo federale e il Pentagono.
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Kimi K2: approccio architetturale e apertura tecnologica
Contemporaneamente, Moonshot, uno sviluppatore cinese di IA supportato dal gigante dell’e-commerce Alibaba, ha rilasciato il suo modello Kimi K2 a pesi aperti. Le sue prestazioni nei benchmark e le prime recensioni indicano che potrebbe essere il miglior modello aperto al mondo, superando persino il concorrente cinese DeepSeek V3.
Anche se Kimi K2 non ha generato lo stesso clamore (o panico) di DeepSeek all’inizio dell’anno, la sua importanza è cruciale. Come sottolineato dall’esperto Nathan Lambert nella sua newsletter Interconnects, Kimi K2 dimostra che la capacità di sviluppo IA della Cina non è un’esclusiva di un singolo laboratorio, indicando una competenza e diversificazione crescenti nel panorama cinese.
L’effetto Kimi K2: continuità e discontinuità nel progresso cinese
Nathan Lambert ha analizzato a fondo il rilascio di Kimi K2, paragonandolo al “momento DeepSeek R1” di inizio anno e sottolineando come questi eventi stiano ridefinendo le aspettative globali sull’IA. Per Lambert, DeepSeek R1 non è stata un’anomalia, ma un precursore di una tendenza più ampia.
In sintesi, Kimi K2 ci rivela che:
- HighFlyer, l’organizzazione dietro DeepSeek, è ben lungi dall’essere l’unico laboratorio di IA di alto livello in Cina.
- La Cina sta continuando a raggiungere (o ha già raggiunto) la frontiera assoluta delle performance dei modelli.
- L’Occidente sta perdendo terreno sui modelli aperti.
Kimi K2, descritto come un “modello agentico open-source”, è un modello Sparse Mixture of Experts (MoE) con 1 trilione di parametri totali (~1,5 volte i 671 miliardi di DeepSeek V3/R1) e 32 miliardi di parametri attivi (simile ai 37 miliardi di DeepSeek V3/R1). È un modello “non pensante” con performance di punta in compiti di codifica e agentici (guadagnandogli paragoni con Claude 3.5 Sonnet). Non genera lunghe catene di ragionamento prima di rispondere, ma è stato ampiamente addestrato con l’apprendimento per rinforzo. Supera chiaramente DeepSeek V3 in vari benchmark, inclusi SWE-Bench, LiveCodeBench, AIME e GPQA, ed è rilasciato anche con un modello di base. Si conferma come il nuovo miglior modello aperto disponibile, con un margine netto.
Questi fatti, insieme alle considerazioni di Lambert, offrono utili spunti per il futuro:
- Controllare chi può addestrare modelli all’avanguardia è incredibilmente difficile. La lista di organizzazioni come OpenAI, Anthropic, Google, Meta, xAI, Qwen, DeepSeek, Moonshot AI è destinata ad allungarsi. Laddove c’è concentrazione di talenti e sufficiente potenza di calcolo, modelli eccellenti sono più che possibili. Questo è più facile in luoghi con talento già consolidato come la Cina o l’Europa, ma non è limitato a queste aree.
- Kimi K2 è stato addestrato su 15,5 trilioni di token, un numero molto simile a DeepSeek V3/R1 (14,8 trilioni). Questo suggerisce che modelli migliori vengono addestrati senza aumenti sostanziali di potenza computazionale, grazie a “guadagni algoritmici” o di “efficienza” nell’addestramento. Le restrizioni computazionali rallenteranno il progresso delle aziende cinesi, ma non sono un blocco assoluto.
- Il divario tra i principali modelli aperti dei laboratori di ricerca occidentali e le loro controparti cinesi sta solo aumentando. Il miglior modello aperto di un’azienda americana potrebbe essere Llama-4-Maverick, ma tre organizzazioni cinesi (DeepSeek, Moonshot AI, Qwen) hanno rilasciato modelli chiaramente più utili e con licenze più permissive. Altre, come Tencent, Minimax, Z.ai/THUDM, potrebbero aver superato Llama-4, pur rimanendo un passo indietro rispetto ai leader cinesi in termini di licenza o performance.
Le implicazioni industriali dei modelli open-weights
Tutto questo accade mentre emergono nuovi prodotti “inference-heavy” che beneficeranno del potenziale di hosting più economico e a basso margine offerto dai modelli aperti, rispetto alle controparti API (che tendono ad avere alti margini di profitto).
Lambert nota che Kimi K2 sta generando un “momento DeepSeek” più lento rispetto a DeepSeek R1 perché gli mancano due fattori culturalmente salienti:
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- DeepSeek R1 fu una rivelazione perché espose per la prima volta la “traccia di ragionamento” agli utenti, portando a un’adozione massiccia anche al di fuori della comunità tecnica dell’IA.
- Il pubblico è già consapevole che addestrare modelli IA di punta è molto economico una volta acquisita l’esperienza (si pensi ai 5 milioni di dollari di DeepSeek V3 per l’addestramento), ovvero l’esecuzione finale dell’addestramento è economica, quindi ci si aspetta una reazione minore ai simili bassi costi di addestramento che emergeranno presto dal rapporto di Kimi K2.
Nonostante ciò, man mano che si crea più clamore intorno al rilascio di K2 (Moonshot pubblicherà presto un rapporto tecnico), la situazione potrebbe evolvere rapidamente. Abbiamo già visto esperimenti veloci che lo hanno integrato nell’applicazione Claude Code (poiché l’API di Kimi è compatibile con Claude) e K2 superare molti “vibe tests” e benchmark di creatività. Ci sono anche tantissimi dettagli tecnici interessanti, come l’uso di un ottimizzatore relativamente nuovo come Muon3 e la scalatura della pipeline LLM-as-a-judge “self-rewarding” nel post-addestramento. Un dato interessante, che dimostra quanto questo sia rilevante rispetto al rumoroso rilascio di Grok 4, è che Kimi K2 ha già superato Grok 4 nell’utilizzo dell’API sulla popolare piattaforma OpenRouter.
Il ritardo di OpenAI e la nuova pressione competitiva
Poco dopo il rilascio di K2, il CEO di OpenAI Sam Altman ha condiviso un messaggio riguardante il prossimo modello aperto di OpenAI:
“Avevamo previsto di lanciare il nostro modello a pesi aperti la prossima settimana. Lo stiamo ritardando; abbiamo bisogno di tempo per eseguire test di sicurezza aggiuntivi e rivedere le aree ad alto rischio. Non siamo ancora sicuri di quanto tempo ci vorrà. Sebbene confidiamo che la comunità costruirà grandi cose con questo modello, una volta che i pesi sono fuori, non possono essere ritirati. Questo è nuovo per noi e vogliamo farlo bene. Ci dispiace essere portatori di cattive notizie; stiamo lavorando duramente!”
Molti hanno interpretato questa mossa come una reazione di OpenAI per uscire dall’ombra della brillante release di Kimi K2 e da un nuovo ciclo mediatico di DeepSeek. Sebbene qualcuno in OpenAI abbia riferito a Lambert che la voce secondo cui Kimi abbia causato il ritardo del loro modello aperto è probabilmente falsa, questo è il significato di essere in svantaggio. Quando si è sulla difensiva, narrative come queste diventano incontrollabili.
Modelli AI aperti e chiusi a confronto
Gli sviluppi recenti nel campo dell’IA sottolineano non solo la velocità del progresso, ma anche le diverse strategie che le principali potenze tecnologiche stanno adottando per mantenere la leadership.
Il confronto tra Grok 4 (modello chiuso, orientato alla potenza bruta) e Kimi K2 (modello open-weights, incentrato sull’innovazione architetturale) evidenzia una tensione fondamentale.
- I modelli aperti come Kimi K2 promettono una democratizzazione dell’IA, accelerando l’innovazione collaborativa, offrendo maggiore trasparenza e permettendo a un numero più ampio di sviluppatori di creare applicazioni. È fondamentale distinguere tra “open-source” (codice e architettura completamente aperti) e “open-weights” (solo i pesi del modello sono aperti), e Kimi K2 rientra in quest’ultima categoria. La sua licenza permissiva è cruciale, poiché consente un uso commerciale e una diffusione molto più ampia rispetto a licenze più restrittive (come quelle di alcuni modelli Meta). Questo fattore è chiave per la sua rapida adozione e influenza globale.
- I modelli chiusi, d’altra parte, offrono un maggiore controllo sulla sicurezza (sebbene il caso Grok 4 dimostri che non è una garanzia assoluta!), una monetizzazione più diretta e la protezione della proprietà intellettuale.
Le aziende occidentali, spesso più inclini ai modelli chiusi per ragioni economiche e di controllo, si trovano ora a fronteggiare una comunità open-weights cinese sempre più competitiva.
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L’impatto delle prestazioni di Kimi K2 su specifici settori
Il fatto che Kimi K2 eccella in compiti di codifica (come dimostrato da SWE-Bench e LiveCodeBench) e sia un “Open-Source Agentic Model” lo rende particolarmente prezioso. Questo significa che non si limita a scrivere codice, ma è abile nel debug, nella generazione di test, nel refactoring e nella comprensione di basi di codice complesse.
La sua natura “agentica” implica la capacità di pianificare, eseguire e adattarsi a compiti complessi nel mondo reale, interagendo potenzialmente con altri strumenti o API. Queste capacità sono fondamentali per automatizzare processi, creare assistenti virtuali più sofisticati e innovare nello sviluppo software e nell’automazione dei flussi di lavoro aziendali.
I rischi per la sicurezza derivanti dall’uso dell’IA cinese
Mentre i progressi cinesi nell’IA sono innegabili e promettenti, è fondamentale considerare i rischi per la sicurezza e la privacy associati all’adozione diffusa di questi modelli. La natura del sistema politico cinese e le sue normative sulla sicurezza informatica sollevano questioni complesse.
- Controllo governativo e sorveglianza. La legislazione della Repubblica Popolare Cinese, come la Legge sulla Sicurezza Nazionale e la Legge sull’Intelligence Nazionale, impone alle aziende tecnologiche di collaborare con le autorità governative per questioni di sicurezza nazionale e raccolta di informazioni. Questo solleva serie preoccupazioni che i modelli di IA cinesi, anche se rilasciati come “open-weights” e accessibili globalmente, possano essere soggetti a requisiti non trasparenti o influenze da parte del governo. Potrebbero esserci “backdoor” o meccanismi di raccolta dati non dichiarati, difficilmente rilevabili in sistemi complessi, che potrebbero compromettere la privacy degli utenti o la sicurezza dei dati per chi li adotta al di fuori della Cina.
- Censura e allineamento etico. I modelli cinesi sono tipicamente addestrati su dataset che riflettono le normative sulla censura e i valori etici del governo cinese. Questo può portare a bias impliciti o espliciti nel loro comportamento, generando risposte che potrebbero non essere allineate con i valori democratici, la libertà di espressione o le sensibilità culturali di altri Paesi. Ciò crea problemi etici e legali significativi per le aziende e le organizzazioni che utilizzano questi modelli a livello globale, esponendole a critiche o non conformità normative.
- Dipendenza tecnologica e vulnerabilità. L’adozione massiccia di modelli di IA cinesi potrebbe creare una dipendenza tecnologica per le infrastrutture critiche e i dati sensibili di un’azienda o di una nazione. Questa dipendenza potrebbe esporre a vulnerabilità in caso di interruzioni di servizio, cambiamenti nelle politiche governative cinesi o escalation di tensioni geopolitiche, rendendo difficile il disengagement.
- Mancanza di piena trasparenza. Nonostante il concetto di “open-weights”, la piena trasparenza sui processi di addestramento (es. algoritmi di allineamento), sui dataset completi utilizzati e sulle metodologie di gestione dei bias potrebbe non essere garantita come desiderabile dagli standard occidentali. Questa opacità rende difficile una verifica indipendente e completa dei potenziali rischi, sia in termini di sicurezza che di integrità del modello.
Queste preoccupazioni richiedono un’attenta valutazione da parte di qualsiasi entità che consideri l’integrazione di tecnologie IA provenienti da Paesi con quadri normativi e geopolitici complessi.
Possibili convergenze e il ruolo delle scelte politiche
La dichiarazione di Sam Altman di OpenAI sul ritardo del loro modello aperto, sebbene non direttamente attribuita a Kimi K2, riflette la crescente pressione competitiva. Le aziende occidentali, abituate a dominare la narrazione dell’IA, si trovano a dover giustificare ritardi o a rilasciare con maggiore cautela, anche a causa dei problemi di sicurezza evidenziati da Grok 4. Questo spinge le aziende occidentali a riconsiderare le loro strategie, non solo in termini di prestazioni ma anche di velocità di rilascio e di apertura verso la comunità, pur mantenendo un occhio vigile sulla sicurezza.
La grande domanda rimane: questi due percorsi – la potenza bruta americana e l’innovazione architetturale cinese – convergeranno o continueranno a divergere? Con il costo dei modelli sempre più grandi che si avvicina all’insostenibilità da un lato e la Cina che ottiene un maggiore accesso alle risorse di calcolo di fascia alta dall’altro, la possibilità di una convergenza esiste.
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Secondo Nathan Lambert, “abbiamo bisogno che i leader dei laboratori di IA ‘closed’ negli Stati Uniti ripensino alcune delle dinamiche a lungo termine con cui stanno lottando riguardo all’adozione della R&S. Dobbiamo mobilitare finanziamenti per grandi progetti di scienza aperta negli Stati Uniti e in Europa. Fino ad allora, questo è ciò che significa perdere se si vuole che l’Occidente sia il fondamento a lungo termine della ricerca e sviluppo dell’IA. Kimi K2 ci ha mostrato che un ‘momento DeepSeek’ non è stato sufficiente per apportare i cambiamenti di cui abbiamo bisogno, e si spera che non ce ne voglia un terzo.”
In questo scenario dinamico e in rapida evoluzione, una cosa è chiara: il futuro dell’intelligenza artificiale sarà plasmato non solo dalle capacità tecniche dei modelli, ma anche dalle scelte strategiche e geopolitiche di coloro che li sviluppano e li controllano. L’Occidente riuscirà a recuperare terreno sui modelli aperti, garantendo al contempo sicurezza e fiducia, o la leadership cinese continuerà a rafforzarsi in questo settore cruciale?
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