Nell’intelligenza artificiale (IA) cinese, due protagonisti emergono con forza: DeepSeek e Qwen di Alibaba. Un’analisi recente ha messo in luce le connessioni tra i team di sviluppo di questi modelli e Microsoft (MS), evidenziando come tali legami influenzino le rispettive strategie e avanzamenti tecnologici.
DeepSeek, noto per il suo modello open-source DeepSeek-R1, vanta un team di sviluppo composto da 16 membri chiave. Tra questi, molti hanno collaborato direttamente con Microsoft Research Asia (MSRA) e la China Computer Federation (CCF). Ad esempio, il ricercatore Yu Wu ha conseguito il dottorato presso la Beihang University sotto la supervisione del Dr. Zhou Ming di MSRA, proseguendo poi come ricercatore presso MSRA dal 2019. Analogamente, altri membri del team hanno avuto esperienze formative e professionali presso MSRA, consolidando un forte legame tra DeepSeek e Microsoft.
Al contrario, Alibaba ha focalizzato i suoi sforzi sulla formazione interna attraverso l’istituzione della DAMO Academy nel 2017, mirata a promuovere la ricerca avanzata in IA. Sebbene vi siano figure chiave con precedenti esperienze in Microsoft, come Zhou Jingren, attuale responsabile della DAMO Academy, che ha lavorato per quattro anni in Microsoft prima di unirsi ad Alibaba nel 2016, l’azienda ha sviluppato una robusta infrastruttura di ricerca indipendente. Questo approccio ha portato allo sviluppo della serie di modelli Qwen, che hanno guadagnato popolarità a livello globale.
Le diverse strategie di sviluppo hanno portato a risultati distinti. DeepSeek, con il suo forte legame con MSRA, ha beneficiato di collaborazioni dirette, mentre Alibaba, attraverso la DAMO Academy, ha costruito una solida base di ricerca interna. Questa differenza si riflette nelle performance dei rispettivi modelli: Qwen 2.5 di Alibaba ha dimostrato superiorità rispetto a DeepSeek-R1 in vari test, offrendo risposte più strutturate e di maggiore profondità. Questi risultati suggeriscono che, nonostante le collaborazioni esterne possano accelerare lo sviluppo, un investimento consistente nella ricerca interna può portare a innovazioni più significative e sostenibili nel tempo.