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La scommessa cosmica dell’America sull’intelligenza artificiale. Il vincitore prende tutto. Cosa succede se gli Stati Uniti perdono? Di Graham Allison (da Foreign Policy, 4 agosto 2026)
August 4, 2026
America’s Cosmic Bet on AI
The winner takes it all. What happens if the United States loses?
The United States is betting the house on winning the artificial intelligence race with China.
Consider the U.S. economy, which is increasingly becoming a highly leveraged bet on the promise of this new technology. AI is the primary driver of investments, stock market gains, and growth in the United States. As The Wall Street Journal recently noted, AI-related investment is driving most of the growth in U.S. GDP. Spending on AI data centers accounts for half of all business investment in the country. AI companies made up more than 40 percent of the value of U.S. equity markets before SpaceX went public in June. If OpenAI and Anthropic follow suit later this summer with expected trillion-dollar-plus IPOs, AI companies will account for more than half of the value of the stock market. Indeed, of all the S&P 500’s gains in 2026, 85 percent have come from AI companies.
Or consider the growing national security-AI industrial complex. The U.S. government is becoming a major customer of leading AI companies, deepening entanglements with the Defense Department, CIA, National Security Agency, and others. An odd alliance that includes U.S. President Donald Trump, socialist independent Sen. Bernie Sanders, and OpenAI CEO Sam Altman is seeking ways for the U.S. government to become a major stakeholder of these companies.
As David Sacks, who recently stepped down from his position as the Trump administration’s AI czar, pointed out in late July, the United States’ champions—OpenAI and Anthropic—are now resorting to a “regulatory capture strategy” focused on persuading the U.S. government to adopt regulations and laws that will handicap their competition, both foreign and domestic.
Three powerful forces are fueling this race for the brightest shiny object that current observers have ever seen.
First, AI companies are chasing what they believe will be the biggest-ever pot of gold at the end of the rainbow. For the first time in history, companies and individuals are talking not in billions but trillions. Their leaders stand to gain not only heretofore unimagined fortunes but also fame and influence. Note, for example, the June G-7 meeting in France, at which AI CEOs took seats around the same table as leaders of the world’s advanced economies to discuss the road ahead. Is there anything they would not say or do to win?
Second, U.S. Treasury Secretary Scott Bessent and other economic policymakers are acutely aware of the huge systemic risk posed by the nation’s unsustainable annual fiscal deficits (now at nearly 6 percent of GDP) and government debt (the annual interest payments on which now exceed the defense budget). An AI miracle that produces unprecedented increases in productivity and growth offers their best hope for avoiding an economic catastrophe.
Finally, the national security strategist community has declared that AI is existential, in that whoever wins the AI race will rule the world. They have accepted the technology titans’ proposition that whichever nation is first to build a super-intelligent “AGI,” artificial general intelligence, will have a decisive, irreversible advantage—since an agent smarter than all the Nobel laureates in the world will then begin teaching itself. In former U.S. Secretary of State Condoleezza Rice’s summary: This is a race that “we absolutely have to win.”
Confronting this blizzard of claims and counterclaims about a bedazzling technology, four questions demand our attention.
First, is the course that the United States has chosen prudent? Another way to think about this is, would a financial investor with fiduciary responsibility place this large a bet on a single sector? Second, what could go wrong? Could the eye-popping increases in investment and stock prices be another bubble—analogous to the financial wizardry that created the real-estate bubble that burst in the Great Recession of 2008 or the dot-com bubble in 2000? Third, why is the only other AI superpower—China—making such a radically different bet?
And finally, if the miracle is delayed or never happens, what will the likely consequences be—not just for the U.S. economy but also for national security?
However attractive a stock such as Elon Musk’s SpaceX or a sector such as AI, successful investment firms know better than to place most of their eggs in one basket. As Bridgewater founder Ray Dalio put it, piling into “one new sector that is highly volatile and risky” is “unsophisticated.”
Nonetheless, in the first half of 2026, more than 80 percent of global venture capital funding has flowed into AI start-ups. Google, Microsoft, Meta, and Amazon have announced plans to cumulatively spend more than $1 trillion on AI in 2025 and 2026—relying on debt markets to finance their ambitions. Moreover, in the drive for more computing power, or compute, a growing number of circular transactions have frontier AI companies contracting with chipmakers that invest the funds from their purchases back into their customers, further inflating share prices.
How could this go wrong? Ask your AI assistant, and it will provide a list of a dozen ways. In his last article published before he died in 2023, Henry Kissinger and I warned about the possibility of an AI Chernobyl or AI 9/11, in which a powerful AI assists a malign actor in producing a bioweapon or similar device that could kill hundreds of thousands of people, disrupt the financial markets, or shut down the electricity grid.
In an open letter published in June, all the AI titans—Altman, Anthropic’s Dario Amodei, Google DeepMind’s Demis Hassabis, Microsoft’s Mustafa Suleyman, and Meta’s Alexandr Wang—highlighted the risk of an AI-enabled killer pathogen and called for serious safeguards. Beyond that, Amodei has offered his view that there is a “25 percent chance that AI could lead to catastrophe for the human race.”
The more immediate risk is a collapse of what increasingly looks to many analysts like a classic bubble. In its monthly global fund manager survey for July, Bank of America ranked a bursting of the AI bubble as the key risk to financial markets. Financial institutions such as the Bank for International Settlements are now warning that valuations for AI companies exceed earnings by an amount not seen since 1929.
Drawing lessons from his reading of the history, Michael Burry, one of the investors portrayed in The Big Short, has cautioned: “We are getting into that rare air, so extreme that the consequences will be unavoidable, no matter where one hides.”
Recent market corrections reflect concern that the hyperscalers are building more compute than they require. For example, Meta, SpaceX, and others are actively exploring renting capacity to other companies. As Forbes concluded from a recent analysis by Bain and Company, “tech companies will need to find $2 trillion in new AI revenue to make a profit on the cost of deployment.” Last week, DeepSeek released a powerful upgrade to its V4 model that can complete complex coding tasks at a level comparable to Anthropic’s top-tier Claude Opus 4.8. But as Axios notes: “DeepSeek charges about 28 cents for the same amount of output that costs $25 on Opus 4.8—a 99% discount.” Coming on top of OpenAI’s announcement that it was cutting the price of its fastest model for high volume tasks by 80 percent only three weeks after its launch, the release is igniting debate about whether AI products are in effect becoming “commoditized”—eroding the frontier labs’ pricing power.
At the same time, the companies are facing a rising tide of resistance to their deployment plans. The governor of New York state has imposed a one-year ban on new AI data centers. Polls now show that 7 in 10 Americans oppose the construction of data centers in their neighborhoods. And 80 percent of Americans are concerned about AI. Their fears include the possibility that AI will take their jobs, harm their children’s education, and make truth inseparable from fiction online.
The fact that the United States’s only credible competitor in AI—China—is taking such a strikingly different path should make Americans pause and think. Beijing shares with Washington the view that AI is of critical national importance. On the day in 2016 when DeepMind’s AI beat the world’s Go champion, President Xi Jinping declared that this was a technology in which China could and should achieve global supremacy.
But in contrast to the frenzy in Silicon Valley to install ever more compute in pursuit of a world-changing AGI, Beijing has been more relaxed. Why is a good question. Money is certainly not the obstacle—since China has a sovereign wealth fund of $3.6 trillion and recorded a trade surplus of $1.2 trillion last year. U.S. constraints have limited Chinese access to the most advanced semiconductors and the equipment to produce them—though Chinese companies have demonstrated remarkable skill at finding holes in these fences and other work arounds.
While one can never know what one doesn’t know, there is no evidence of a hidden, state-directed Manhattan Project for AI in China. China’s latest five-year plan identifies AI as a top priority. But its “AI Plus” program focuses primarily on strengthening the integration of AI across society to increase productivity, multiply scientific breakthroughs, streamline governance, and improve everyday life.
Indeed, China’s strategy for becoming the world leader in AI reflects its basic strategy for achieving dominance in the production of everything. In essence, as we have seen in its domination of solar panels, fast trains, 5G, consumer electronics, and now increasingly electric cars, China begins by offering a product almost as good as the alternative but at a far more affordable price.
Unlike their U.S. counterparts, China’s large corporate champions in the AI race—Baidu, Alibaba, and Tencent—are not aggressively building massive data centers. In 2025, the three Chinese champions spent roughly one-tenth of what the U.S. hyperscalers spent on AI. Yet they are releasing models that rival the performance of those produced by the United States’ AI leaders.
Moreover, an array of small start-ups is producing startling results. This month’s launch of Kimi K3 by Moonshot produced what some in Silicon Valley called a “moon quake”—upending the frequently stated conviction that the United States leads China by at least six to 12 months. Kimi’s results on AI benchmark tests are comparable to those of Anthropic’s and OpenAI’s most advanced models.
Rather than offering hundred-million-dollar signing bonuses to attract “superintelligent” AI stars, DeepSeek demonstrated that with just 200 engineers earning around $150,000 a year, it could produce a model that could perform almost as well as U.S. competitors—and one that it offers to users around the world for free. Moonshot, Zhipu, and China’s other “AI tigers” are following a similar playbook. Nvidia CEO Jensen Huang has estimated that half of all the AI super talent in the world is in China. So, as one Chinese AI leader put it, in the rivalry between brain cells and GPUs, China is betting on the former.
The United States’ frontier labs keep their model weights and training data proprietary in order to sell their services for revenue. China’s AI companies have instead chosen to open-source their models, making them available to anyone in the world essentially for free. China’s approach is analogous to Google’s in its competition with Apple to develop the leading smartphone operating system. While Apple’s iOS is a premium product available only to those who buy iPhones, Android can be installed on many devices free of charge, encouraging adoption and enabling app development within the ecosystem. Today, Android is used in 70 percent of smartphones in the world and offers twice as many apps as Apple’s iOS.
Similarly, users around the world are increasingly selecting Chinese AI models over U.S. models. Chinese models now handle almost two-thirds of the world’s AI use, measured in tokens. On the leaderboard of AI models that process the most tokens, the five most popular are Chinese. U.S. companies such as Airbnb that employ Chinese models rather than American ones report that their AI costs are roughly one-tenth that of the U.S. alternative.
In the year ahead, if the United States’s AI miracle fails to materialize, the economic consequences are likely to exceed those of the real-estate bubble of 2008 and the dot-com bubble of 2000. Indeed, we could see another 1929. After the 2008 crash, U.S. GDP fell by 4.3 percent. During the Great Depression, it dropped nearly 30 percent. The downturn that began in 2000 erased $5 trillion of Americans’ wealth as the Nasdaq lost almost 80 percent of its value—and it took 15 years to recover to pre-recession levels.
Beyond economics, the national security consequences of a U.S. AI bubble that bursts are even more disturbing to contemplate. The collapse of wealth, fall in government revenues, and spike in demand for social programs would upend all plans for national security and defense investments.
The impact of this event—the visible failure of the world’s technology leader in what it had declared was the most consequential technology race of all time—on confidence in the United States both at home and abroad would be even graver. Remember the crash of 1929. It led to the Great Depression of the 1930s and created the conditions in which fascists took power in Germany and Italy. It ended in World War II.
In 2008, the failure of mortgage-backed securities created by Wall Street financial engineers caused the global Great Recession, which was on the precipice of becoming another Great Depression. As Hank Paulson, who served at that time as secretary of the U.S. Treasury and the designated lead for averting another depression, has explained, catastrophe was avoided only by a coordinated stimulus in which the U.S. and Chinese governments acted together. But as Paulson also noted, this became, for Xi and his colleagues, a decisive learning moment. Previously, they had assumed that Wall Street’s supposed masters of the universe knew what they were doing and could be relied on to manage the global financial system prudently. After seeing their reckless risk-taking fail, Xi and his team chose a different course.
How would China respond to the chaos in the United States and the world that would accompany an AI collapse?
La scommessa cosmica dell’America sull’intelligenza artificiale
Il vincitore prende tutto. Cosa succede se gli Stati Uniti perdono?
A cura di Graham Allison [1]
Gli Stati Uniti stanno puntando tutto sulla vittoria nella corsa all’intelligenza artificiale contro la Cina.
Consideriamo l’economia statunitense, che sta diventando sempre più una scommessa ad alto rischio sulle promesse di questa nuova tecnologia. L’intelligenza artificiale è il principale motore degli investimenti, dei guadagni in borsa e della crescita negli Stati Uniti. Come ha recentemente osservato il Wall Street Journal , gli investimenti legati all’IA stanno trainando la maggior parte della crescita del PIL statunitense. La spesa per i data center dedicati all’IA rappresenta la metà di tutti gli investimenti aziendali nel Paese. Le aziende di IA costituivano oltre il 40% del valore dei mercati azionari statunitensi prima della quotazione in borsa di SpaceX a giugno . Se OpenAI e Anthropic seguiranno l’esempio entro la fine dell’estate con le previste IPO da oltre mille miliardi di dollari, le aziende di IA rappresenteranno oltre la metà del valore del mercato azionario. Infatti, l’85% dei guadagni dell’indice S&P 500 nel 2026 proverrà da aziende di IA.
Oppure si consideri il crescente complesso industriale dell’intelligenza artificiale legato alla sicurezza nazionale. Il governo degli Stati Uniti sta diventando un cliente importante delle principali aziende di IA , intensificando i legami con il Dipartimento della Difesa, la CIA, la National Security Agency e altri enti. Una strana alleanza che include il presidente degli Stati Uniti Donald Trump, il senatore indipendente socialista Bernie Sanders e il CEO di OpenAI Sam Altman sta cercando il modo di far sì che il governo degli Stati Uniti diventi un azionista di maggioranza di queste aziende.
Come ha fatto notare David Sacks, che si è recentemente dimesso dalla carica di responsabile per l’IA nell’amministrazione Trump, alla fine di luglio, i principali promotori statunitensi del settore – OpenAI e Anthropic – stanno ora ricorrendo a una “strategia di cattura normativa” incentrata sul persuadere il governo statunitense ad adottare regolamenti e leggi che ostacolino la concorrenza, sia straniera che nazionale.
Tre potenti forze alimentano questa corsa all’oggetto più brillante che gli osservatori attuali abbiano mai visto.
Innanzitutto, le aziende di intelligenza artificiale stanno inseguendo quella che credono essere la più grande pentola d’oro di sempre alla fine dell’arcobaleno. Per la prima volta nella storia, aziende e individui non parlano più di miliardi, ma di trilioni. I loro leader si apprestano a ottenere non solo fortune inimmaginabili fino ad ora, ma anche fama e influenza. Si pensi, ad esempio, al vertice del G7 di giugno in Francia, dove gli amministratori delegati delle aziende di intelligenza artificiale si sono seduti attorno allo stesso tavolo dei leader delle economie più avanzate del mondo per discutere del futuro. C’è forse qualcosa che non direbbero o non farebbero pur di vincere?
In secondo luogo, il Segretario del Tesoro statunitense Scott Bessent e altri responsabili delle politiche economiche sono perfettamente consapevoli dell’enorme rischio sistemico rappresentato dagli insostenibili deficit fiscali annuali del paese (che ora si attestano a quasi il 6% del PIL) e dal debito pubblico (i cui pagamenti annuali di interessi superano ormai il bilancio della difesa). Un miracolo dell’intelligenza artificiale in grado di produrre aumenti senza precedenti di produttività e crescita rappresenta la loro migliore speranza per evitare una catastrofe economica.
Infine, la comunità degli strateghi della sicurezza nazionale ha dichiarato che l’IA è esistenziale, nel senso che chiunque vinca la corsa all’IA dominerà il mondo. Hanno accettato la proposta dei giganti della tecnologia secondo cui la nazione che per prima costruirà un’intelligenza artificiale generale superintelligente (“AGI”) avrà un vantaggio decisivo e irreversibile, poiché un agente più intelligente di tutti i premi Nobel del mondo inizierà ad autoapprendere. Per riassumere con le parole dell’ex Segretario di Stato americano Condoleezza Rice: questa è una corsa che “dobbiamo assolutamente vincere”.
Di fronte a questa valanga di affermazioni e controaffermazioni su una tecnologia così affascinante, quattro domande richiedono la nostra attenzione.
Innanzitutto, la strategia scelta dagli Stati Uniti è prudente? Un altro modo di riflettere su questo punto è chiedersi: un investitore finanziario con responsabilità fiduciarie scommetterebbe una cifra così ingente su un singolo settore? In secondo luogo, cosa potrebbe andare storto? L’aumento vertiginoso degli investimenti e dei prezzi azionari potrebbe rappresentare un’altra bolla speculativa, analoga alla manipolazione finanziaria che ha creato la bolla immobiliare scoppiata durante la Grande Recessione del 2008 o alla bolla delle dot-com del 2000? In terzo luogo, perché l’unica altra superpotenza nel campo dell’intelligenza artificiale, la Cina, sta facendo una scommessa così radicalmente diversa?
Infine, se il miracolo dovesse tardare o non verificarsi mai, quali sarebbero le probabili conseguenze, non solo per l’economia statunitense ma anche per la sicurezza nazionale?
Per quanto attraente possa essere un titolo azionario come SpaceX di Elon Musk o un settore come quello dell’intelligenza artificiale, le società di investimento di successo sanno bene che non conviene mettere tutte le uova nello stesso paniere. Come ha affermato Ray Dalio, fondatore di Bridgewater, investire massicciamente in “un nuovo settore altamente volatile e rischioso” è “ingenuo”.
Ciononostante, nella prima metà del 2026, oltre l’ 80% dei finanziamenti globali di capitale di rischio è confluito in startup di intelligenza artificiale. Google, Microsoft, Meta e Amazon hanno annunciato piani per investire complessivamente più di 1.000 miliardi di dollari nell’IA tra il 2025 e il 2026, facendo affidamento sui mercati del debito per finanziare le proprie ambizioni. Inoltre, nella corsa verso una maggiore potenza di calcolo, un numero crescente di transazioni circolari vede aziende all’avanguardia nel campo dell’IA stipulare contratti con produttori di chip che reinvestono i fondi derivanti dagli acquisti nei propri clienti, gonfiando ulteriormente i prezzi delle azioni.
Come potrebbe andare storto? Chiedetelo al vostro assistente IA e vi elencherà una dozzina di modi. Nel suo ultimo articolo, pubblicato prima della sua morte nel 2023, Henry Kissinger ed io mettevamo in guardia sulla possibilità di una Chernobyl dell’IA o di un 11 settembre dell’IA, in cui una potente intelligenza artificiale aiuta un attore malintenzionato a produrre un’arma biologica o un dispositivo simile che potrebbe uccidere centinaia di migliaia di persone, sconvolgere i mercati finanziari o mandare in tilt la rete elettrica.
In una lettera aperta pubblicata a giugno, tutti i giganti dell’IA – Altman, Dario Amodei di Anthropic, Demis Hassabis di Google DeepMind, Mustafa Suleyman di Microsoft e Alexandr Wang di Meta – hanno sottolineato il rischio di un agente patogeno letale basato sull’IA e hanno chiesto serie misure di sicurezza. Inoltre, Amodei ha espresso la sua opinione secondo cui esiste una “probabilità del 25% che l’IA possa portare a una catastrofe per il genere umano”.
Il rischio più immediato è il crollo di quella che, a detta di molti analisti, assomiglia sempre più a una classica bolla speculativa. Nel suo sondaggio mensile sui gestori di fondi globali di luglio, Bank of America ha indicato lo scoppio della bolla dell’IA come il rischio principale per i mercati finanziari. Istituzioni finanziarie come la Banca dei Regolamenti Internazionali avvertono ora che le valutazioni delle aziende di IA superano gli utili in misura mai vista dal 1929.
Traendo spunto dalla sua lettura della storia, Michael Burry, uno degli investitori ritratti in “La grande scommessa” , ha avvertito : “Ci stiamo addentrando in quella rara atmosfera, così estrema che le conseguenze saranno inevitabili, non importa dove ci si nasconda”.
Le recenti correzioni di mercato riflettono la preoccupazione che le aziende hyperscale stiano costruendo più capacità di calcolo di quanto necessario. Ad esempio, Meta, SpaceX e altre stanno esplorando attivamente la possibilità di affittare capacità ad altre aziende. Come ha concluso Forbes da una recente analisi di Bain & Company, “le aziende tecnologiche dovranno trovare 2 trilioni di dollari di nuove entrate dall’IA per realizzare un profitto sui costi di implementazione”. La scorsa settimana, DeepSeek ha rilasciato un potente aggiornamento del suo modello V4 in grado di completare complesse attività di programmazione a un livello paragonabile a quello del modello di punta Claude Opus 4.8 di Anthropic. Ma come osserva Axios : “DeepSeek addebita circa 28 centesimi per la stessa quantità di output che costa 25 dollari su Opus 4.8, con uno sconto del 99%”. A seguito dell’annuncio di OpenAI di aver ridotto dell’80% il prezzo del suo modello più veloce per attività ad alto volume a sole tre settimane dal lancio, il rilascio sta alimentando il dibattito sulla possibilità che i prodotti di IA stiano di fatto diventando “mercificati”, erodendo il potere di determinazione dei prezzi dei laboratori di frontiera.
Allo stesso tempo, le aziende si trovano ad affrontare una crescente resistenza ai loro piani di implementazione. Il governatore dello Stato di New York ha imposto un divieto di un anno sulla costruzione di nuovi data center per l’intelligenza artificiale. I sondaggi mostrano che 7 americani su 10 si oppongono alla costruzione di data center nei loro quartieri. E l’80% degli americani è preoccupato per l’IA. Tra i loro timori vi sono la possibilità che l’IA rubi loro il lavoro, danneggi l’istruzione dei loro figli e renda la verità inseparabile dalla finzione online.
Il fatto che l’unico concorrente credibile degli Stati Uniti nel campo dell’intelligenza artificiale, la Cina, stia intraprendendo un percorso così radicalmente diverso dovrebbe far riflettere gli americani. Pechino condivide con Washington l’opinione che l’intelligenza artificiale rivesta un’importanza nazionale cruciale. Il giorno in cui, nel 2016, l’IA di DeepMind sconfisse il campione del mondo di Go, il presidente Xi Jinping dichiarò che si trattava di una tecnologia in cui la Cina poteva e doveva raggiungere la supremazia globale.
Ma a differenza della frenesia che imperversa nella Silicon Valley per installare sempre più potenza di calcolo nella ricerca di un’intelligenza artificiale generale (AGI) rivoluzionaria, Pechino si è mostrata più rilassata. Perché? È una domanda legittima. Il denaro non è certo l’ostacolo: la Cina dispone di un fondo sovrano di 3.600 miliardi di dollari e ha registrato un surplus commerciale di 1.200 miliardi di dollari lo scorso anno. Le restrizioni imposte dagli Stati Uniti hanno limitato l’accesso cinese ai semiconduttori più avanzati e alle attrezzature per produrli, sebbene le aziende cinesi abbiano dimostrato una notevole abilità nel trovare falle in queste barriere e altre soluzioni alternative.
Sebbene non si possa mai sapere ciò che non si sa, non ci sono prove di un progetto Manhattan per l’intelligenza artificiale, occulto e orchestrato dallo Stato cinese. L’ultimo piano quinquennale cinese identifica l’IA come una priorità assoluta. Tuttavia, il programma “AI Plus” si concentra principalmente sul rafforzamento dell’integrazione dell’IA nella società per aumentare la produttività, moltiplicare le scoperte scientifiche, snellire la governance e migliorare la vita quotidiana.
In effetti, la strategia cinese per diventare leader mondiale nell’intelligenza artificiale riflette la sua strategia di base per raggiungere il predominio nella produzione di ogni cosa. In sostanza, come abbiamo visto con il suo dominio nei pannelli solari, nei treni ad alta velocità, nel 5G, nell’elettronica di consumo e ora sempre più nelle auto elettriche, la Cina inizia offrendo un prodotto quasi altrettanto valido dell’alternativa, ma a un prezzo di gran lunga più accessibile .
A differenza delle loro controparti statunitensi, le grandi aziende cinesi leader nella corsa all’intelligenza artificiale – Baidu, Alibaba e Tencent – non stanno costruendo in modo aggressivo enormi data center. Nel 2025, le tre aziende cinesi hanno speso circa un decimo di quanto speso dai colossi statunitensi dell’IA. Eppure stanno rilasciando modelli che rivaleggiano con le prestazioni di quelli prodotti dai leader americani del settore.
Inoltre, una serie di piccole start-up sta ottenendo risultati sorprendenti. Il lancio di Kimi K3 da parte di Moonshot questo mese ha prodotto quello che alcuni nella Silicon Valley hanno definito un “terremoto lunare”, ribaltando la convinzione, spesso espressa, che gli Stati Uniti siano in vantaggio sulla Cina di almeno sei-dodici mesi. I risultati di Kimi nei test di benchmark sull’IA sono paragonabili a quelli dei modelli più avanzati di Anthropic e OpenAI.
Anziché offrire bonus di assunzione da centinaia di milioni di dollari per attirare le stelle dell’IA “superintelligenti”, DeepSeek ha dimostrato che con soli 200 ingegneri che guadagnano circa 150.000 dollari all’anno, è in grado di produrre un modello con prestazioni quasi pari a quelle dei concorrenti statunitensi, e che offre gratuitamente agli utenti di tutto il mondo. Moonshot, Zhipu e le altre “tigri dell’IA” cinesi stanno seguendo una strategia simile. Il CEO di Nvidia, Jensen Huang, ha stimato che metà dei super talenti dell’IA a livello mondiale si trovi in Cina. Quindi, come ha affermato un leader cinese nel campo dell’IA, nella rivalità tra cellule cerebrali e GPU, la Cina sta puntando sulle prime.
I laboratori di ricerca all’avanguardia degli Stati Uniti mantengono riservati i pesi dei loro modelli e i dati di addestramento per poter vendere i propri servizi e ricavarne un profitto. Le aziende cinesi di intelligenza artificiale hanno invece scelto di rendere i loro modelli open source, consentendo a chiunque nel mondo di utilizzarli praticamente gratis. L’approccio cinese è analogo a quello di Google nella sua competizione con Apple per lo sviluppo del sistema operativo leader per smartphone. Mentre iOS di Apple è un prodotto premium disponibile solo per chi acquista un iPhone, Android può essere installato gratuitamente su molti dispositivi, favorendo l’adozione e lo sviluppo di app all’interno del suo ecosistema. Oggi, Android è utilizzato nel 70% degli smartphone a livello globale e offre il doppio delle app rispetto a iOS di Apple.
Analogamente, gli utenti di tutto il mondo scelgono sempre più spesso i modelli di intelligenza artificiale cinesi rispetto a quelli statunitensi. I modelli cinesi gestiscono ormai quasi due terzi dell’utilizzo globale dell’IA, misurato in token. Nella classifica dei modelli di IA che elaborano il maggior numero di token, i cinque più popolari sono cinesi. Aziende statunitensi come Airbnb, che utilizzano modelli cinesi anziché americani, affermano che i loro costi per l’IA sono circa un decimo di quelli dell’alternativa statunitense.
Nel corso del prossimo anno, se il miracolo dell’intelligenza artificiale negli Stati Uniti non si concretizzerà, le conseguenze economiche potrebbero superare quelle della bolla immobiliare del 2008 e della bolla delle dot-com del 2000. Potremmo addirittura assistere a un altro 1929. Dopo il crollo del 2008, il PIL statunitense è diminuito del 4,3% . Durante la Grande Depressione, il calo ha raggiunto quasi il 30% . La recessione iniziata nel 2000 ha cancellato 5 trilioni di dollari di ricchezza degli americani, con il Nasdaq che ha perso quasi l’80% del suo valore, e ci sono voluti 15 anni per tornare ai livelli pre-recessione.
Al di là degli aspetti economici, le conseguenze per la sicurezza nazionale derivanti dallo scoppio di una bolla speculativa statunitense sull’intelligenza artificiale sono ancora più inquietanti. Il crollo della ricchezza, il calo delle entrate pubbliche e l’impennata della domanda di programmi sociali sconvolgerebbero tutti i piani di investimento per la sicurezza nazionale e la difesa.
L’impatto di questo evento – il fallimento clamoroso del leader tecnologico mondiale in quella che aveva dichiarato essere la corsa tecnologica più importante di tutti i tempi – sulla fiducia negli Stati Uniti, sia in patria che all’estero, sarebbe stato ancora più grave. Ricordiamo il crollo del 1929. Portò alla Grande Depressione degli anni ’30 e creò le condizioni per l’ascesa al potere dei fascisti in Germania e in Italia. Concluse con la Seconda Guerra Mondiale.
Nel 2008, il fallimento dei titoli garantiti da mutui ipotecari creati dagli ingegneri finanziari di Wall Street causò la Grande Recessione globale, che era sull’orlo di una nuova Grande Depressione. Come ha spiegato Hank Paulson, all’epoca Segretario del Tesoro degli Stati Uniti e responsabile designato per scongiurare un’altra depressione, la catastrofe fu evitata solo grazie a un piano di stimolo coordinato in cui i governi degli Stati Uniti e della Cina agirono congiuntamente. Ma, come ha anche osservato Paulson, questo evento si rivelò, per Xi e i suoi collaboratori, un momento di apprendimento decisivo. In precedenza, avevano dato per scontato che i presunti padroni dell’universo di Wall Street sapessero cosa stessero facendo e che ci si potesse fidare di loro per una gestione prudente del sistema finanziario globale. Dopo aver visto fallire la loro sconsiderata assunzione di rischi, Xi e il suo team scelsero una strada diversa.
Come reagirebbe la Cina al caos che si scatenerebbe negli Stati Uniti e nel mondo in seguito a un collasso dell’intelligenza artificiale?
[1] Graham Allison è un rinomato politologo statunitense e professore presso la Harvard Kennedy School, considerato uno dei massimi esperti mondiali di sicurezza nazionale, armi nucleari e relazioni internazionali.
By mm
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