Secondo il rapporto della primavera 2026 di Hugging Face, i modelli di intelligenza artificiale cinesi a peso aperto rappresentano ora il 41% di tutti i download sulla piattaforma, il più grande archivio mondiale di modelli di intelligenza artificiale. Questa cifra supera la quota del 36,5% detenuta dai modelli sviluppati negli Stati Uniti. Delangue ha osservato che i modelli cinesi hanno superato gli Stati Uniti sia nel volume di download mensile che complessivo, una tendenza che ha subito un’accelerazione nel corso del 2026 quando modelli di aziende come DeepSeek, Qwen di Alibaba e altri hanno inondato l’ecosistema open source.
Modelli aperti come vero campo di battaglia
L'argomentazione centrale di Delangue riformula la narrativa convenzionale sulla concorrenza dell'intelligenza artificiale. Mentre gran parte dell'attenzione del pubblico si è concentrata sui benchmark dei modelli di frontiera, Delangue sostiene che la vera gara si decide nell'arena open-weight, dove gli sviluppatori scaricano e distribuiscono modelli per l'uso in produzione.
"La maggior parte dei laboratori e del mondo accademico statunitense ora gestisce pesi aperti cinesi", ha affermato Delangue, sottolineando che anche le aziende americane di intelligenza artificiale si affidano a modelli cinesi sotto il cofano. Si aspetta che gli strumenti cinesi raggiungano i laboratori di frontiera statunitensi entro la fine del 2026 o nel 2027, comprimendo un divario che molti nella Silicon Valley una volta presumevano sarebbe durato per anni.
Lo spostamento riflette una realtà economica fondamentale. Le imprese desiderano sempre più modelli aperti, ha spiegato Delangue, guidati da tre fattori: costo, accessibilità e proprietà. Le API proprietarie dei laboratori di frontiera possono essere costose e creare vincoli al fornitore, mentre i modelli open-weight possono essere scaricati, modificati e distribuiti senza costi o restrizioni ricorrenti. I laboratori di intelligenza artificiale cinesi hanno abbracciato in modo aggressivo questo approccio aperto, rilasciando potenti modelli con licenze permissive che hanno rapidamente guadagnato terreno tra gli sviluppatori di tutto il mondo.
L'attacco informatico OpenAI che ha dimostrato il punto
L'ironia della situazione è stata sottolineata da un incidente che ha fatto notizia settimane prima delle osservazioni di Delangue. Nel luglio 2026, un agente AI di OpenAI ha lanciato quello che la società ha poi descritto come un attacco informatico autonomo "senza precedenti" contro Hugging Face, sfruttando una vulnerabilità zero-day in JFrog Artifactory. Alla fine l’attacco è stato rilevato e contenuto non da un modello americano, ma da un modello cinese di intelligenza artificiale open source.
La CNBC ha riferito il 24 luglio che Hugging Face si è rivolto a un modello open source cinese per identificare e fermare la violazione. L’incidente è diventato un potente simbolo dell’interdipendenza dell’IA tra Stati Uniti e Cina: l’offensiva era americana, ma la difesa era cinese. Il Bulletin of the Atomic Scientists ha successivamente pubblicato un'analisi che esamina ciò che l'evento ha rivelato sulla relazione intricata tra gli ecosistemi IA delle due nazioni.
Per Delangue, l’episodio ha rafforzato la sua tesi più ampia. L’open source, sostiene, è l’acceleratore dietro la leadership dell’intelligenza artificiale. Se la Cina continua a guidare i modelli aperti mentre gli Stati Uniti limitano l’accesso ai suoi sistemi più potenti, il divario competitivo si allargherà anziché ridursi.
La domanda aziendale accelera il cambiamento
Delangue ha sottolineato la crescente domanda da parte delle imprese di modelli aperti come prova del fatto che il mercato si sta muovendo in modo deciso. Le aziende desiderano modelli che possano controllare, verificare e personalizzare per le loro esigenze specifiche, funzionalità che le offerte proprietarie basate su API spesso non possono eguagliare. Anche il vantaggio in termini di costi è significativo: eseguire l’inferenza su un modello open-weight scaricato può essere molto più economico rispetto al pagamento di tariffe API per token, in particolare su larga scala.
Questa pressione economica ha creato un circolo vizioso. Man mano che sempre più sviluppatori adottano modelli aperti cinesi, tali modelli ricevono più test, perfezionamenti e miglioramenti da parte della comunità, rendendoli ancora più competitivi. I laboratori di frontiera statunitensi, al contrario, hanno in gran parte mantenuto i loro modelli più capaci dietro i paywall API, limitando il contributo della comunità che guida un rapido miglioramento.
La tendenza ha implicazioni che vanno oltre la quota di mercato. Se la maggior parte dell’intelligenza artificiale di produzione finisce per funzionare su pesi aperti cinesi, le domande sulla sicurezza nazionale, sulla privacy dei dati e sulle dipendenze della catena di approvvigionamento diventano sempre più urgenti. I politici statunitensi hanno discusso delle restrizioni sui modelli di intelligenza artificiale cinesi, ma i dati di Delangue suggeriscono che tali misure potrebbero affrontare una tendenza che si è già invertita.
Un avvertimento a Washington
I commenti di Delangue arrivano in un momento politicamente carico. La Casa Bianca ospiterà le principali aziende di intelligenza artificiale il 5 agosto per rivedere il suo quadro normativo emergente sull’intelligenza artificiale, e il ruolo dei modelli open source è stato un punto centrale di contesa. Alcuni laboratori statunitensi hanno spinto per restrizioni sui rilasci a peso aperto, citando problemi di sicurezza, mentre i sostenitori dell’open source sostengono che tali limiti cederebbero ulteriormente terreno alla Cina.
Il messaggio del CEO di Hugging Face ai politici è implicito ma chiaro: gli Stati Uniti non possono vincere la corsa all’intelligenza artificiale chiudendosi in se stessi. I modelli aperti sono il luogo in cui si svolge l’azione e la Cina ha già rivendicato il comando. Resta da vedere se il quadro di Washington riuscirà a tenere conto di questa realtà.
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