La competizione sull’intelligenza artificiale tra gli Stati Uniti e la Cina sembra essere entrata in una nuova fase. Dopo il “caso DeepSeek” di inizio 2025, che aveva fatto immaginare una rivoluzione del settore verso la riduzione dei costi – rivoluzione che però non c’è stata, e anzi si continua a puntare sulla capacità di calcolo -, adesso si sta parlando molto di un’altra società cinese, Zhipu o Z.ai, e del suo ultimo modello, chiamato Glm-5.2.
Secondo l’Economist, Glm-5.2 è il modello di intelligenza artificiale addestrato in Cina “più performante fino ad oggi e costa meno di un decimo” di Fable 5 di Anthropic. Zhipu l’ha pubblicizzato come “un passo avanti verso l’intelligenza di frontiera per tutti, perché i parametri che ne permettono il funzionamento sono stati rilasciati pubblicamente: ciò significa, in sostanza, che è possibile scaricarlo, modificarlo e utilizzarlo sui propri sistemi senza dipendere direttamente dal fornitore.
GLM-5.2 È DAVVERO COSÌ IMPRESSIONANTE?
Secondo la società di ricerca Artificial Analysis, Glm-5.2 è il modello open source più “intelligente sul mercato” e si posiziona al quarto posto nella classifica generale, dietro a Gpt-5.5 di OpenAi. Elon Musk – proprietario a sua volta di una società di intelligenza artificiale, xAi, acquisita da SpaceX – ha scritto su X di credere che la Cina raggiungerà capacità avanguardistiche nell’intelligenza artificiale entro l’inizio del 2027; secondo il cofondatore di Zhipu Tang Jie, che gli ha risposto, “non ci vorrà così tanto tempo”.
Andrea Stroppa, il referente italiano di Musk, ha scritto sempre su X che “Glm-5.2 (seppur basato/copiato dai modelli di Claude [cioè Anthropic, ndr]) è incredibilmente potente”.
Le aziende cinesi stanno letteralmente rilasciando modelli AI multimodali impressionanti. Seedance 2.5 è qualcosa di incredibile. GLM-5.2 (seppur basato/copiato dai modelli di Claude) è incredibilmente potente. Baidu ha rilasciato unlimited-OCR per estrazione automatica di testo…
— Andrea Stroppa 🐺 Claudius Nero's Legion 🐺 (@andst7) June 23, 2026
Dal confronto con Fable 5 di Anthropic – cioè l’avanguardia statunitense nell’intelligenza artificiale, semplificando – emerge che quest’ultimo modello è del 17 per cento più “intelligente” di Glm-5.2 sulla base di una media dei test di benchmark. L’Economist fa notare come in Occidente un modello paragonabile a quello di Zhipu è stato lanciato a febbraio, quattro mesi fa. Inoltre, i modelli open source – molti dei quali cinesi, appunto – tendono a ottenere risultati migliori nei benchmark pubblici rispetto ai benchmark privati, Dato che le domande utilizzate nei benchmark pubblici per testare i modelli sono note, al contrario di quelle nei benchmark privati, confrontare i modelli sulla base di parametri diversi potrebbe non essere corretto.
A questo proposito, un’analisi riportata dall’Economist sosteneva che nei test pubblici, i modelli cinesi presentavano un ritardo di circa quattro-sei mesi rispetto a quelli statunitensi; nei test privati, invece, il vantaggio degli Stati Uniti era quasi doppio, di otto-dieci mesi.
IL PROBLEMA DEI MODELLI CINESI DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE
Sempre il settimanale britannico spiega come i modelli cinesi eccellano in ambiti – come la matematica o la programmazione – in cui le risposte sono chiaramente giuste o sbagliate. Fanno invece più difficoltà nell’affrontare problemi aperti o che richiedano un giudizio autonomo e prolungato.
Questa caratteristica dei modelli cinesi è legata ai controlli sulle esportazioni applicati dagli Stati Uniti nei confronti della Cina, che impediscono a quest’ultima di accedere ai microchip avanzati. Di conseguenza, non disponendo di un’elevata capacità di calcolo e non potendo dunque competere con la concorrenza americana nell’addestramento dei modelli, le aziende cinesi di intelligenza artificiale si focalizzano sulla fase di inferenza, quella in cui il modello risponde alle richieste degli utenti. Anche nell’inferenza, però, i modelli cinesi tendono a utilizzare dati che estratti dai sistemi americani attraverso un processo chiamato “distillazione”. La distillazione, peraltro, era l’accusa che OpenAi mosse a DeepSeek: OpenAi sosteneva cioè che DeepSeek avesse utilizzato impropriamente l’output dei suoi modelli per ottenere risultati grossomodo paragonabili ma a costi inferiori.
I MODELLI CINESI SONO DAVVERO PIÙ ECONOMICI?
Oltre all’entusiasmo mediatico, il fattore che forse sta favorendo maggiormente la diffusione dei modelli cinesi è il loro prezzo, più basso rispetto alle alternative statunitensi: ecco perché Microsoft – come segnala il New York Times – sta pensando di introdurre DeepSeek nel suo sistema agentivo Copilot Cowork.
Ma l’intelligenza artificiale cinese è davvero così economica? Secondo l’Economist, non proprio.
È vero che DeepSeek, ad esempio, addebita solo 0,8 dollari per ogni milione di token di output per il suo modello V4, mentre Anthropic addebita 50 dollari per lo stesso servizio su Fable 5. Ma i modelli cinesi utilizzano molti più token per elaborare le loro risposte: uno studio recente del Georgia Institute of Technology ha mostrato che, a parità di compiti, un modello di DeepSeek ha utilizzato ventitré volte più token rispetto a un modello rivale di OpenAi per ottenere lo stesso risultato.
Considerato il notevole divario di efficienza, dunque, il modo più corretto di confrontare il costo dei due modelli non è il prezzo per token, ma il prezzo totale per tutti i token utilizzati.
