Il sacerdote Luigi Benanti consulente per l’Intelligenza Artificiale (IA) di Vaticano e Governo tra altri, in un recente articolo commenta il piano d’azione dell’amministrazione Trump, Winning the race, per il predominio USA nell’IA. La corsa da vincere è contro la Cina: non solo per la sicurezza nazionale, ma anche per gli equilibri globali. Che la corsa sia in corso è evidente a tutti e ha ripercussioni sulle infrastrutture energetiche e il commercio e la sicurezza internazionale. Interessante che Trump consideri prioritari nella corsa i benefici che i lavoratori americani devono avere dalle opportunità create. Visto che i costi – in primis perdita di posti di lavoro- saranno elevati.
Citando Berild Lundblad (Google, Stripe e DeepMind), Benanti ricorda che la concorrenza nel campo dell’IA non è determinata solo dall’innovazione, ma dalla capacità di superare i limiti di calcolo, energia e talenti.
Energia e supercalcolo: l’handicap europeo
Dunque, un messaggio dell’articolo di Benanti è totalmente condivisibile: se l’Ue non si dota delle fonti di energia necessarie allo sviluppo digitale, IA in particolare, ha già perso la corsa. Invece, per superare i limiti di calcolo, l’Ue ha già messo in campo i supercomputer europei (Euro HPC), ai quali potranno avere accesso start-up, ricercatori e industria per sviluppare e migliorare i propri modelli di IA (vedi la Bussola della competitività, che traduce in piano d’azione le raccomandazioni del rapporto Draghi), per sfruttare tutti i vantaggi derivanti dall’aggregazione e dagli effetti di rete a livello europeo. Sappiamo di meno su Cybersicurezza EU –gli eventi di questi giorni non depongono a favore delle ns capacità di bloccare gli hackers russi o cinesi che siano.
L’altro messaggio sui vantaggi del modello IA cinese contro quello USA è molto meno condivisibile. Nessun problema con l’analisi: il confronto tra Cina e Stati Uniti nello sviluppo e nella diffusione dei modelli di intelligenza artificiale (IA) si concentra sui modelli di base (foundation models) e le loro applicazioni. I laboratori cinesi rilasciano modelli più rapidamente e a costi più bassi rispetto alla Silicon Valley. Pubblicando i “pesi “del modello (cioè i parametri interni addestrati, la parte “più preziosa” dell’IA), permettono ad altri sviluppatori di usarli liberamente. Questo significa che in Cina i modelli non restano “chiusi” come prodotti proprietari, ma vengono considerati beni di base e i profitti si fanno sulle applicazioni degli stessi: software, servizi, soluzioni verticali per aziende, settori specifici, ecc. Invece, negli Stati Uniti le aziende tecnologiche tendono a mantenere chiusi i modelli proprietari, perché i profitti arrivano dal far pagare l’accesso o l’uso (API, abbonamenti, licenze).
Questo messaggio dell’articolo potrebbe sembrare favorevole all’IA cinese che punta sulle applicazioni invece che sul modello originale protetto US. Non solo perché è il loro business model, ma l’autore gli attribuisce anche il desiderio di riscattarsi dalla fama di copiare le innovazioni altrui, che la Cina si è invece giustamente guadagnata negli ultimi 30 anni di sviluppo economico. Un’ipotesi fantasiosa quella del “riscatto”, visto che la Cina continua a utilizzare tutte le forme di aiuti di Stato proibite dalle regole internazionali nella produzione d’innovazioni e l’esportazione, proprio come Trump mette la protezione nucleare sulla bilancia delle tariffe alle importazioni.
Le insidie dell’open source
Ma nell’Open Source non è tutto rose e fiori: è vero che nelle molte versioni dei modelli open source si crea un ecosistema attorno al modello originale per documentazione, aggiornamenti, strumenti e librerie. Ma cambiamenti del modello originale creano shocks negativi anche per modelli open source.
Per esempio: 1 Il codice dell’applicazione genera errori quando viene eseguito con il modello/framework aggiornato; 2. L’applicazione continua a funzionare, ma i suoi output o le sue prestazioni differiscono in modi inaspettati; 3. Il modello aggiornato non funziona più con altre parti del sistema (librerie, API o pipeline di dati). Insomma con l’update del modello originale si ha o interruzione hardware, cioè il codice non viene eseguito affatto. O interruzione software: il codice viene eseguito ma produce risultati diversi o degradati, oppure consuma risorse inaspettate. Quindi si dipenderebbe dal modello cinese in modo non troppo diverso nelle sue conseguenze dal modello USA.
Perché nell’articolo non si parla del modello europeo, Mistral? La tavola seguente, prodotta da ChatGPT mostra le caratteristiche differenti tra ChatGPT, modello US, e altri modelli open source, tra i quali ce n’è anche uno europeo, Mistral:
Mentre nell’articolo Benanti dimentica di citare il modello europeo Mistral, che è già funzionante e open source, noi dovremmo pubblicizzarlo e illustrarne tutte le possibili applicazioni. Apple sembra abbia messo gli occhi su Mistral dopo l’accordo sui dazi Trump-EU. Ma dobbiamo difendere l’ IA europea che è anche open source, con alta possibilità di personalizzazione, parametri interni addestrati gratuiti, i costi solo per le infrastrutture e un ecosistema globale, con aggiornamenti e strumenti distribuiti.
Nelle parole di un esperto di mergers[2]:“Nell’economia digitale l’innovazione è sovrana. E nell’innovazione, la geografia conta… quando le aziende orientate alla ricerca lasciano un cluster di innovazione, portano con sé le ricadute di conoscenza che si diffondono alle organizzazioni locali. Nelle tecnologie di uso generale come l’intelligenza artificiale, dove le innovazioni emergono in ecosistemi di ricerca, perdere un’azienda leader significa rinunciare al prossimo ciclo di innovazione”.
- [1] IL SOLE 24 ORE 30/7/2025 Il duello spietato Cina-Usa nella rivoluzione tecnologica per vincere nel mondo
- [2] Nicolas Petit is professor of competition law at the European University Institute in Florence. “Brussels should encourage Apple to buy American, not European” in FT 5/9/2025
