Le aziende cinesi di intelligenza artificiale stanno superando la fase nella quale la loro principale leva competitiva era rappresentata dai prezzi contenuti. Nel giro di circa due mesi hanno presentato una successione di modelli collocati ai livelli più alti delle classifiche internazionali, mostrando di aver costruito un sistema industriale capace di produrre con continuità tecnologie avanzate. A questa crescita delle prestazioni si accompagna una struttura dei costi che, in alcune applicazioni, risulta oltre cento volte più conveniente rispetto ai servizi offerti dalle principali società statunitensi.
Alibaba ha introdotto Qwen 3.8-Max, un modello che ha raggiunto prestazioni paragonabili a quelle di Fable 5 di Anthropic. Moonshot AI ha ottenuto risultati di fascia alta con Kimi K3, mentre DeepSeek sta alimentando la competizione sui prezzi con il modello di inferenza V4 Flash. ByteDance ha raggiunto prestazioni di vertice nella generazione video con Seedance 2.5 e Z.ai, precedentemente conosciuta come Zhipu AI, ha rafforzato la propria posizione nel settore open source con GLM-5.2. La presenza contemporanea di più modelli competitivi indica che i risultati non dipendono più dall’exploit isolato di una singola società, ma da un miglioramento esteso dell’intero ecosistema cinese.
Il cambiamento più rilevante riguarda il rapporto tra capacità e costo operativo. Secondo le valutazioni di Artificial Analysis riportate nella notizia, l’esecuzione di un’attività reale complessa con DeepSeek V4 Flash costa circa 0,03 dollari, mentre lo stesso tipo di operazione con Fable 5 di Anthropic raggiunge 3,15 dollari. Le aziende cinesi stanno quindi trasferendo nella fascia dei centesimi attività per le quali i fornitori statunitensi richiedono importi nell’ordine dei dollari, modificando le aspettative economiche di sviluppatori e imprese che acquistano capacità di inferenza tramite API.
Questa situazione ha portato alla diffusione dell’espressione “DeepSeek Death Zone”, utilizzata per descrivere l’area di mercato nella quale un modello non dispone né di un vantaggio prestazionale né di una reale superiorità economica. Un servizio che offre capacità simili a un prezzo più alto, oppure prestazioni inferiori a parità di costo, rischia di non trovare uno spazio sostenibile. Per uscire da questa zona, gli sviluppatori devono proporre prezzi ancora più bassi rispetto a DeepSeek oppure raggiungere livelli tecnici confrontabili con GLM-5.2, Kimi K3 e Qwen 3.8-Max.
Anche le modalità di utilizzo stanno cambiando. I modelli cinesi hanno migliorato la gestione di attività agentiche prolungate e delle chiamate agli strumenti, due aree nelle quali in precedenza mostravano limiti di affidabilità. Alcune aziende hanno iniziato a combinarli con i sistemi statunitensi, assegnando ai modelli più costosi la progettazione delle attività e utilizzando quelli cinesi per l’esecuzione. ZenGen Labs, società di consulenza AI con sede a Shanghai, impiega per esempio Claude Code di Anthropic per strutturare i progetti complessi e affida successivamente il lavoro operativo a DeepSeek, riducendo in questo modo i costi complessivi.
Moonshot AI e Alibaba hanno costruito modelli con oltre due trilioni di parametri, adottando architetture mixture of experts che attivano soltanto una parte della rete per ogni elaborazione. Questa configurazione permette di aumentare la capacità complessiva del sistema senza utilizzare simultaneamente tutti i parametri, contenendo il costo computazionale dell’inferenza. OpenAI e Anthropic, al contrario, non rendono pubbliche le dimensioni dei propri modelli, rendendo più difficile un confronto diretto delle architetture e dell’efficienza ottenuta per parametro.
La velocità dei progressi cinesi solleva inoltre interrogativi sull’efficacia delle restrizioni tecnologiche imposte dagli Stati Uniti. La comparsa di Kimi K3 e Qwen 3.8-Max mostra che le aziende locali stanno continuando a sviluppare modelli di vertice nonostante i limiti all’accesso ai semiconduttori più avanzati. Il governo statunitense si trova quindi a dover bilanciare eventuali nuove misure restrittive con le politiche di sicurezza dell’intelligenza artificiale e con la necessità di non rallentare eccessivamente le aziende nazionali rispetto ai concorrenti cinesi.
La diffusione dei modelli open source a basso costo rappresenta una minaccia diretta anche per i modelli economici di OpenAI e Anthropic. Entrambe puntano a valutazioni superiori al trilione di dollari in vista di future operazioni sui mercati finanziari, ma la disponibilità di alternative meno costose potrebbe comprimere i margini e rendere più difficile sostenere prezzi elevati per l’accesso ai modelli proprietari. Kai-Fu Lee, fondatore di 01.AI, ha osservato che in assenza delle alternative open source cinesi le principali società statunitensi avrebbero potuto ottenere ricavi molto più elevati, mentre il mercato dispone ora di opzioni economicamente più accessibili.
Anche le aziende cinesi stanno tuttavia sacrificando la redditività immediata. La competizione sui prezzi viene utilizzata per acquisire quote di mercato, attirare sviluppatori e ampliare gli ecosistemi costruiti attorno ai modelli. Bloomberg Intelligence interpreta questa strategia come una guerra dei prezzi nella quale le imprese accettano margini ridotti o assenti nel breve periodo per conquistare una posizione dominante e creare dipendenza dalle proprie piattaforme nel lungo termine.
La stessa dinamica è visibile nella generazione video. Mentre OpenAI ha rallentato lo sviluppo di Sora anche a causa degli elevati costi operativi, Seedance di ByteDance e Kling AI di Kuaishou hanno aumentato rapidamente la propria presenza internazionale. Seedance, in particolare, combina qualità elevata e prezzi competitivi, contribuendo a definire nuovi riferimenti tecnici ed economici per il settore della produzione video con l’intelligenza artificiale.