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Un robot basato sull’IA raccoglie le gemme delle piante di té in una piantagione a Hangzhou, in Cina.
La Cina non è più arrestabile; piuttosto, è necessario comprendere come possa avvenire una coesistenza tra due sistemi profondamente diversi. Questa è la conclusione di Sebastian Mallaby, autore di The Infinity Machine ed esperto britannico in innovazione tecnologica, che descrive una realtà ormai non più reversibile: gli Stati Uniti hanno fallito nel tentativo di contenere l’ascesa di Pechino nell’intelligenza artificiale. La competizione tra le due nazioni non può più essere interpretata in termini semplicistici di una corsa tecnologica lineare, dove prevale chi sviluppa per primo il modello più avanzato.
Secondo Mallaby e altri esperti, l’errore strategico degli Stati Uniti è consistito nel fondare la propria politica sull’idea che fosse possibile fermare la Cina tramite il controllo dei microchip. Questa visione presupponeva un contesto in cui il potere tecnologico è centralizzato e facilmente controllabile: blocchi fisici, catene di approvvigionamento gestibili, dipendenza da competenze occidentali. Gli Stati Uniti hanno trattato l’intelligenza artificiale come se fosse un’arma strategica simile al nucleare, da contenere attraverso il controllo delle risorse critiche. Tuttavia, il panorama dell’intelligenza artificiale è intrinsecamente più dinamico. La capacità della Cina di eludere i controlli e sviluppare alternative locali ai dispositivi occidentali ha dimostrato ripetutamente che l’innovazione non è più limitata a un singolo punto della catena tecnologica, ma è distribuita e adattabile.
Inoltre, i modelli di IA di Pechino e Washington si basano su visioni spesso divergenti. Negli Stati Uniti, l’intelligenza artificiale è stata inizialmente concepita come una corsa verso la frontiera tecnologica, guidata da un ecosistema di grandi laboratori privati e investimenti di venture capital. Il mito della “singolarità” riflette questa mentalità: chi sviluppa per primo sistemi auto-miglioranti ottiene un vantaggio decisivo. Tuttavia, questa visione si sta rivelando incompleta. Anche se il ciclo di auto-miglioramento è iniziato, non è questo a determinare il vincitore. La vera sfida è la diffusione, l’integrazione nei processi produttivi e la trasformazione concreta dell’economia.
Ed è in questo contesto che la Cina sembra avere un vantaggio strutturale. Il sistema cinese non è orientato alla massimizzazione della scoperta tecnologica pura, ma alla sua rapida implementazione su larga scala. Il nuovo piano quinquennale e l’iniziativa “AI Plus” evidenziano chiaramente che Pechino considera l’intelligenza artificiale come un’infrastruttura trasversale in grado di riorganizzare l’intero sistema produttivo. L’obiettivo non è solo sviluppare modelli competitivi, ma integrare l’IA nella manifattura, nella logistica, nell’energia e nella sanità, trasformando milioni di processi industriali.
Attualmente, il suo ruolo nel modello cinese è quello di incrementare la produttività agricola, rendere più efficiente la manifattura, supportare un sistema sanitario sotto pressione a causa dell’invecchiamento della popolazione, migliorare l’istruzione tecnico-scientifica e ottimizzare reti logistiche ed energetiche sempre più complesse. Non sorprende che Pechino investa ingenti risorse nello sviluppo della robotica industriale, della visione artificiale applicata alle fabbriche, di sistemi intelligenti per l’assistenza agli anziani e di piattaforme educative adattive già integrate nel sistema scolastico. In questa ottica, l’intelligenza artificiale è molto più di un’entità “intelligente” che fornisce risposte, ma rappresenta una forma di lavoro cognitivo distribuito, destinata a integrarsi stabilmente nei processi produttivi e nei servizi essenziali.
Mentre gran parte dei modelli occidentali si basa principalmente su dati testuali o simulati, molte applicazioni cinesi apprendono direttamente dall’interazione con il mondo fisico: macchinari industriali, sistemi sanitari, ambienti educativi, infrastrutture urbane. Si tratta di un processo di apprendimento meno immediato e meno spettacolare, ma progressivamente più solido e affidabile. Questo tipo di accumulazione di conoscenza consente lo sviluppo di soluzioni altamente specializzate: forse meno performanti nei test generali, ma estremamente efficaci nella risoluzione di problemi concreti e circoscritti.
Esiste anche una differenza riguardo agli attori coinvolti. Negli Stati Uniti, il capitale è principalmente allocato da attori privati come venture capitalist e grandi aziende tecnologiche, che selezionano i “vincitori” sulla base delle aspettative di mercato. In Cina, un ruolo cruciale è svolto dai governi locali e da un ecosistema statale che combina investimenti, infrastrutture e politiche industriali. Le città competono tra loro come fondi di venture capital, ma con strumenti molto più invasivi: accesso ai dati, sussidi computazionali, integrazione nelle catene di approvvigionamento. Questo crea una dinamica di accelerazione intensa, in cui l’obiettivo non è tanto innovare per primi, quanto scalare più rapidamente. In sintesi, la competizione tra le due potenze non si svolge in una gara unica, poiché si stanno sviluppando due ecosistemi paralleli, con logiche, incentivi e traiettorie differenti. Secondo Mallaby, l’introduzione di una precisa dimensione normativa e regolamentare sarà cruciale, arrivando a immaginare un sistema di governance condiviso, forse utopistico.
Attualmente, il risultato è che Cina e Stati Uniti sono sostanzialmente allo stesso livello nella competizione sull’AI. Washington potrebbe avere un parziale vantaggio tecnologico, ma Pechino possiede un vantaggio applicativo. Inoltre, i modelli cinesi sono in grado di replicare rapidamente quelli americani, sfruttando un vantaggio di apprendimento cumulativo. In altre parole, non è più scontato che chi innova per primo mantenga il proprio vantaggio.
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