{"id":95,"date":"2026-05-18T12:37:35","date_gmt":"2026-05-18T12:37:35","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/china-ai-strategy\/"},"modified":"2026-08-01T06:48:46","modified_gmt":"2026-08-01T06:48:46","slug":"china-ai-strategy","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/it\/china-ai-strategy\/","title":{"rendered":"L'IA cinese nel 2026: i modelli, i laboratori e la strategia open source"},"content":{"rendered":"<p>Per anni il dibattito sull'IA \u00e8 stato raccontato come una storia americana, con tutti gli altri paesi intenti a recuperare il ritardo. Questo racconto non \u00e8 pi\u00f9 valido. Nel 2026, i laboratori cinesi rilasciano modelli che competono con i migliori al mondo \u2014 e fanno qualcosa che i principali laboratori statunitensi per lo pi\u00f9 non fanno: li rendono disponibili <strong>apertamente<\/strong>, con pesi scaricabili che chiunque pu\u00f2 eseguire, studiare e utilizzare per costruire nuovi sistemi.<\/p>\n<p>Questa guida spiega come ci\u00f2 sia avvenuto: i principali modelli e laboratori cinesi, la strategia alla base del loro impegno open source, i vincoli entro cui operano e perch\u00e9 tutto questo conta ben oltre i confini della Cina.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Punti chiave<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>La Cina \u00e8 un pari nell'IA, non un follower<\/strong> \u2014 i suoi modelli di punta competono con i sistemi occidentali pi\u00f9 avanzati.<\/li>\n<li><strong>DeepSeek<\/strong> ha rivoluzionato le aspettative globali dimostrando risultati di livello frontier a una frazione del costo comunemente ipotizzato.<\/li>\n<li><strong>Qwen di Alibaba<\/strong> \u00e8 uno degli ecosistemi di modelli open pi\u00f9 diffusi al mondo.<\/li>\n<li><strong>L'open weight \u00e8 la strategia<\/strong> \u2014 rilasciare apertamente i modelli amplia l'influenza e costruisce ecosistemi.<\/li>\n<li><strong>L'accesso ai chip<\/strong> rimane il vincolo centrale che condiziona il modo in cui i laboratori cinesi sviluppano i propri modelli.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_85 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a7458b98d459\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Attiva\/Disattiva<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input type=\"checkbox\"  id=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a7458b98d459\"  aria-label=\"Attiva\/Disattiva\" \/><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/china-ai-strategy\/#The_moment_the_narrative_changed\" >Il momento in cui la narrazione \u00e8 cambiata<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/china-ai-strategy\/#The_leading_Chinese_models_and_labs\" >I principali modelli e laboratori cinesi<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/china-ai-strategy\/#The_strategy_why_open_weights\" >La strategia: perch\u00e9 pesi aperti?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/china-ai-strategy\/#The_constraint_chips\" >Il vincolo: i chip<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/china-ai-strategy\/#Why_this_matters_to_everyone\" >Perch\u00e9 questo conta per tutti<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/china-ai-strategy\/#Should_you_actually_use_these_models_A_deployment_decision_framework\" >Dovresti davvero usare questi modelli? Un framework decisionale per il deployment<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/china-ai-strategy\/#FAQ\" >Domande frequenti<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/china-ai-strategy\/#Bottom_line\" >Conclusione<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/china-ai-strategy\/#Related_articles\" >Articoli correlati<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_moment_the_narrative_changed\"><\/span>Il momento in cui la narrazione \u00e8 cambiata<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Il punto di svolta \u00e8 stato DeepSeek. Quando il laboratorio ha rilasciato modelli in grado di eguagliare la capacit\u00e0 di ragionamento di sistemi occidentali molto pi\u00f9 costosi \u2014 e ha riportato costi di addestramento drasticamente inferiori a quelli che l\u2019industria riteneva necessari \u2014 ha costretto l\u2019intero mondo a rivedere le proprie assunzioni. La conclusione non era semplicemente \u00abLa Cina ha un buon modello\u00bb, bens\u00ec che l\u2019intelligenza artificiale di livello avanzato potrebbe non richiedere i budget che tutti davano per scontati, e che l\u2019efficienza, non solo la spesa indiscriminata, rappresenta una via legittima per raggiungere il fronte della ricerca.<\/p>\n<p>Questo ripensamento ha avuto conseguenze per tutti: ha esercitato una pressione al ribasso sui prezzi, ha innalzato le aspettative riguardo ai modelli aperti e ha messo fine all\u2019assunto confortevole secondo cui il fronte della ricerca appartenesse a un manipolo di laboratori statunitensi ben finanziati.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_leading_Chinese_models_and_labs\"><\/span>I principali modelli e laboratori cinesi<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><strong>DeepSeek<\/strong> \u2014 Il laboratorio che ha cambiato la conversazione. DeepSeek ha costruito la propria reputazione su modelli di ragionamento di alto livello rilasciati con pesi aperti e su un forte focus sull\u2019efficienza: ottenere risultati di livello avanzato senza dover sostenere costi altrettanto elevati. I suoi rilasci sono ampiamente utilizzati e studiati in tutto il mondo.<\/p>\n<p><strong>Qwen (Alibaba)<\/strong> \u2014 La famiglia Qwen di Alibaba \u00e8 uno degli ecosistemi di modelli aperti pi\u00f9 importanti al mondo. Comprende modelli di diverse dimensioni, include varianti per testo, visione e programmazione ed \u00e8 tra i set di modelli aperti pi\u00f9 scaricati e sottoposti a fine-tuning a livello globale. Per gli sviluppatori che cercano pesi aperti performanti, Qwen \u00e8 spesso il punto di partenza predefinito.<\/p>\n<p><strong>Altri attori di primo piano<\/strong> \u2014 Il settore dell\u2019IA cinese \u00e8 ampio. Grandi aziende tecnologiche e startup ben finanziate rilasciano modelli competitivi \u2014 coprendo chat, programmazione, generazione di immagini e video. \u00c8 la profondit\u00e0 complessiva del settore, non il successo di un singolo laboratorio, a rendere la Cina un pari livello nell\u2019IA.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_strategy_why_open_weights\"><\/span>La strategia: perch\u00e9 pesi aperti?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La scelta strategica pi\u00f9 importante effettuata dai laboratori cinesi \u00e8 stata quella di rilasciare molti dei loro migliori modelli <em>apertamente<\/em> \u2014 con pesi scaricabili da chiunque. Mentre i principali laboratori statunitensi (OpenAI, Anthropic, Google) mantengono per lo pi\u00f9 chiusi i loro modelli di punta, offrendoli esclusivamente tramite API, la Cina ha scelto la direzione opposta. La logica \u00e8 convincente:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Influenza attraverso l\u2019adozione.<\/strong> Un modello che sviluppatori di tutto il mondo scaricano, sottopongono a fine-tuning e usano per costruire prodotti diventa parte dell\u2019infrastruttura globale. I pesi aperti diffondono l\u2019influenza di un laboratorio molto pi\u00f9 rapidamente di un\u2019API chiusa.<\/li>\n<li><strong>Ecosistema e talenti.<\/strong> I modelli aperti attraggono ricercatori e sviluppatori, generano miglioramenti e strumenti specifici e costruiscono una comunit\u00e0 intorno al lavoro di un laboratorio.<\/li>\n<li><strong>Un diverso fattore competitivo.<\/strong> Se non si pu\u00f2 sempre vincere sulla scala pura, si pu\u00f2 vincere sull\u2019apertura, sull\u2019efficienza e sull\u2019accessibilit\u00e0 \u2014 raggiungendo utenti che un concorrente chiuso non potr\u00e0 mai toccare.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Il risultato \u00e8 sorprendente: una larga percentuale dei modelli aperti su cui oggi contano gli sviluppatori in tutto il mondo proviene da laboratori cinesi. Questa \u00e8 una forma di soft power espressa attraverso il software.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_constraint_chips\"><\/span>Il vincolo: i chip<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Il limite centrale per l\u2019IA cinese \u00e8 l\u2019accesso ai chip per l\u2019IA pi\u00f9 avanzati. I controlli all\u2019esportazione limitano la vendita di acceleratori di fascia alta, condizionando cos\u00ec il modo in cui i laboratori cinesi operano. Le risposte adottate sono state di duplice natura: estrarre prestazioni molto maggiori dall\u2019hardware disponibile grazie a un ingegneria focalizzata sull\u2019efficienza, e investire massicciamente nello sviluppo di un\u2019industria nazionale di chip per ridurre progressivamente la dipendenza esterna.<\/p>\n<p>Questo vincolo \u00e8, paradossalmente, parte della ragione per cui i laboratori cinesi sono diventati cos\u00ec bravi nell\u2019efficienza. Quando non si pu\u00f2 semplicemente acquistare pi\u00f9 potenza computazionale, si ottimizza \u2014 e questa disciplina ha prodotto modelli capaci di fare di pi\u00f9 con meno. Si tratta di un vero collo di bottiglia, ma anche di un fattore che ha forzato l\u2019innovazione.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Why_this_matters_to_everyone\"><\/span>Perch\u00e9 questo conta per tutti<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>L\u2019ascesa dell\u2019IA cinese non \u00e8 soltanto una storia geopolitica \u2014 riguarda chiunque utilizzi l\u2019IA:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Pi\u00f9 modelli aperti.<\/strong> Se desideri eseguire l\u2019IA sul tuo hardware, in privato e gratuitamente, molte delle migliori opzioni disponibili oggi provengono da laboratori cinesi.<\/li>\n<li><strong>Prezzi pi\u00f9 bassi.<\/strong> Modelli aperti potenti e a basso costo esercitano una pressione al ribasso sui costi dei servizi di IA chiusi ovunque.<\/li>\n<li><strong>Un campo pi\u00f9 veloce.<\/strong> Una maggiore competizione tra laboratori seri significa progressi pi\u00f9 rapidi e minori punti di controllo centralizzato.<\/li>\n<li><strong>Scelte pi\u00f9 difficili.<\/strong> I modelli aperti provenienti da qualsiasi paese sollevano questioni reali riguardo alla sicurezza, alla supervisione e ai dati utilizzati per addestrarli ed eseguirli \u2014 questioni su cui l\u2019intero settore sta ancora lavorando.<\/li>\n<\/ul>\n<p><!--ai-enriched--><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Should_you_actually_use_these_models_A_deployment_decision_framework\"><\/span>Dovresti davvero usare questi modelli? Un framework decisionale per il deployment<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La storia strategica \u00e8 una cosa; la domanda pratica \u00e8 se <em>tu<\/em> dovrebbe eseguire un modello cinese, e come. Poich\u00e9 i principali laboratori rilasciano pesi aperti, la risposta onesta dipende molto meno dal modello stesso e molto di pi\u00f9 da dove i tuoi dati possono essere autorizzati a risiedere. Esistono tre modalit\u00e0 distinte per accedere a questi modelli, ognuna con un profilo di rischio molto diverso.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>L'API ospitata ufficiale<\/strong> (DeepSeek, DashScope di Alibaba, Moonshot, Z.ai). La soluzione pi\u00f9 economica e semplice, ma i tuoi prompt vengono inviati a server sotto il controllo del fornitore, tipicamente nella Cina continentale o a Singapore. I dati sono soggetti alle leggi cinesi sulla protezione dei dati \u2014 la PIPL, la Legge sulla sicurezza dei dati e la Legge sulla cybersecurity \u2014 e le agenzie statali godono in larga misura di esenzioni rispetto alle garanzie di privacy che tali leggi riconoscono ai cittadini privati. Adatta per compiti non sensibili o rivolti al pubblico; inadeguata per dati regolamentati o proprietari.<\/li>\n<li><strong>Infrastruttura gestita da operatori occidentali.<\/strong> DeepSeek \u00e8 disponibile tramite Microsoft Azure, mentre Alibaba offre Qwen (e alcune varianti di DeepSeek) da regioni internazionali al di fuori della Cina continentale. Mantieni gran parte del vantaggio economico, ma la giurisdizione sui dati passa a un operatore con sede in un Paese occidentale o a Singapore. Si tratta del percorso pragmatico intermedio per la maggior parte delle aziende che desiderano sfruttare queste capacit\u00e0 senza correre rischi reputazionali.<\/li>\n<li><strong>L\u2019auto-hosting dei pesi aperti.<\/strong> The maximum-control option. <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/deepseek-v4\/\">DeepSeek V4<\/a> and GLM-5.1 ship under MIT, the open Qwen family under Apache 2.0, and Kimi K2.6 under a permissive modified-MIT license. Once you download the weights they are yours permanently \u2014 no provider can throttle, revoke, or remotely disable them, and nothing leaves your boundary. The cost is hardware and operational effort.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Una breve precisazione sugli aggregator: utilizzare un servizio come OpenRouter risolve i problemi legati alla fatturazione e all\u2019accesso (pagamento in USD, nessun numero di telefono cinese richiesto), ma non <strong>non<\/strong> risolve la questione della localizzazione dei dati \u2014 i tuoi token raggiungono comunque i server del fornitore. Tratta convenienza e conformit\u00e0 come due domande distinte.<\/p>\n<p>Un modo semplice per decidere:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Hobby, prototipazione, contenuti pubblici<\/strong> &rarr; l\u2019API ufficiale \u00e8 perfettamente adeguata ed \u00e8 la pi\u00f9 economica.<\/li>\n<li><strong>Un prodotto reale che gestisce dati di clienti o aziendali<\/strong> &rarr; preferisci l\u2019hosting gestito da operatori occidentali e leggi attentamente l\u2019accordo sul trattamento dei dati prima del rilascio.<\/li>\n<li><strong>Settori sanitario, finanziario, legale, pubblica amministrazione o qualsiasi ambito in cui i dati non possono lasciare la tua rete<\/strong> &rarr; auto-hosta i pesi aperti, punto e basta.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Il concetto pi\u00f9 profondo \u00e8 che i pesi aperti cambiano completamente la valutazione del rischio. Con un\u2019API chiusa ti affidi alle politiche del fornitore; con i pesi scaricati ti affidi invece alla tua infrastruttura. \u00c8 proprio per questo motivo che la scommessa cinese sui pesi aperti ha avuto cos\u00ec grande successo \u2014 offre alle aziende prudenti un modo per sfruttare queste capacit\u00e0 evitando al contempo la giurisdizione che altrimenti temerebbero.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"FAQ\"><\/span>Domande frequenti<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>La Cina \u00e8 in vantaggio rispetto agli Stati Uniti nell\u2019IA?<\/h3>\n<p>Non chiaramente in vantaggio, ma certamente non pi\u00f9 in ritardo come un tempo si presumeva. Nel 2026 i migliori modelli cinesi competono con i principali sistemi occidentali, e la Cina guida in particolare nel rilascio di modelli potenti <em>open-weight<\/em> . Gli Stati Uniti continuano invece a guidare in diversi ambiti dello sviluppo chiuso di livello avanzato. \u00c8 meglio considerare la situazione come una gara serrata e multipolare.<\/p>\n<h3>Che cos\u2019\u00e8 DeepSeek?<\/h3>\n<p>DeepSeek \u00e8 un laboratorio cinese specializzato in modelli di ragionamento di alto livello rilasciati con pesi aperti e noto per l\u2019enfasi sull\u2019efficienza: raggiunge risultati di livello avanzato a costi molto inferiori a quelli che l\u2019industria riteneva necessari. I suoi rilasci hanno innescato una revisione globale di quanto calcolo e denaro siano realmente indispensabili per l\u2019IA di frontiera.<\/p>\n<h3>Che cos\u2019\u00e8 Qwen?<\/h3>\n<p>Qwen \u00e8 la famiglia di modelli di intelligenza artificiale di Alibaba. \u00c8 uno degli ecosistemi di modelli aperti pi\u00f9 grandi e pi\u00f9 utilizzati al mondo, comprende modelli di diverse dimensioni e varianti per testo, visione e programmazione. \u00c8 una scelta comune per gli sviluppatori che cercano pesi aperti performanti su cui costruire applicazioni.<\/p>\n<h3>Perch\u00e9 la Cina rilascia modelli di IA open source?<\/h3>\n<p>Rilasciare modelli in modo aperto diffonde l\u2019influenza di un laboratorio: quando gli sviluppatori di tutto il mondo scaricano e costruiscono su un modello, esso diventa parte dell\u2019infrastruttura globale. I pesi aperti attirano inoltre talenti, costruiscono ecosistemi e offrono un fattore competitivo \u2014 apertura ed efficienza \u2014 che non dipende esclusivamente dalla capacit\u00e0 di superare i rivali in termini di spesa.<\/p>\n<h3>Come influiscono le restrizioni sui chip sull\u2019IA cinese?<\/h3>\n<p>I controlli all\u2019esportazione limitano l\u2019accesso della Cina ai chip per l\u2019IA pi\u00f9 avanzati, condizionando cos\u00ec l\u2019addestramento su larga scala. I laboratori cinesi hanno risposto ottimizzando l\u2019efficienza \u2014 ottenendo di pi\u00f9 con meno hardware \u2014 e investendo nello sviluppo di chip nazionali. Il vincolo \u00e8 reale, ma ha anche spinto i laboratori cinesi a eccellere nell\u2019efficienza.<\/p>\n<h3>\u00c8 sicuro utilizzare modelli di intelligenza artificiale cinesi con dati sensibili o proprietari?<\/h3>\n<p>Dipende esclusivamente dal modo in cui li utilizzi, non dal modello in s\u00e9. Inviare dati sensibili a un\u2019API ospitata ufficialmente significa che essi finiscono su server soggetti alle leggi cinesi sulla protezione dei dati (PIPL, Legge sulla sicurezza dei dati, Legge sulla cybersecurity), nelle quali le agenzie statali godono di ampie esenzioni \u2014 quindi evita questa strada per dati regolamentati o riservati. Le soluzioni sicure consistono nell\u2019auto-hostare i pesi aperti sul proprio hardware, in modo che nulla esca dalla propria rete, oppure nell\u2019utilizzare un deployment gestito da operatori occidentali, ad esempio DeepSeek su Azure o Qwen erogato dalla regione internazionale di Alibaba.<\/p>\n<h3>Posso utilizzare questi modelli a fini commerciali e sono davvero gratuiti?<\/h3>\n<p>S\u00ec, i rilasci con pesi aperti sono effettivamente gratuiti per il download e l\u2019uso commerciale. DeepSeek V4 e GLM-5.1 sono rilasciati con licenza MIT, i modelli Qwen open con licenza Apache 2.0 e Kimi K2.6 con una licenza MIT modificata e permissiva (con una clausola di attribuzione applicabile solo a scale molto elevate). Tuttavia, il termine \u00abgratuito\u00bb indica l\u2019assenza di costi di licenza, non l\u2019assenza di costi operativi: dovrai comunque sostenere spese per GPU, memoria ed energia elettrica se ospiterai autonomamente un modello di grandi dimensioni, oppure pagare tariffe per token se utilizzerai un endpoint ospitato.<\/p>\n<h3>Posso eseguire un modello di intelligenza artificiale cinese senza che alcun dato raggiunga la Cina?<\/h3>\n<p>S\u00ec. Scarica i pesi aperti ed eseguili sui tuoi sistemi o sul tuo account cloud privato: in tal caso, nessun prompt n\u00e9 risposta raggiunger\u00e0 mai il fornitore \u2014 il modello funziona interamente offline una volta scaricati i pesi. Se l\u2019auto-hosting non \u00e8 praticabile, un endpoint gestito da operatori occidentali (ad esempio DeepSeek tramite Microsoft Azure o Qwen erogato da una regione non continentale) mantiene i dati sotto la giurisdizione di un Paese occidentale o di Singapore, anzich\u00e9 sotto quella della Cina continentale.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Bottom_line\"><\/span>Conclusione<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La posizione della Cina nell\u2019IA nel 2026 \u00e8 ormai consolidata: \u00e8 un vero e proprio pari livello in una gara multipolare, non un semplice inseguitore. Laboratori come <strong>DeepSeek<\/strong> e ecosistemi come <strong>Qwen di Alibaba<\/strong> rilasciano modelli che competono a livello globale \u2014 e, cosa cruciale, li rilasciano in modo aperto. Questa strategia basata su pesi aperti ha reso i laboratori cinesi centrali negli strumenti di IA che gli sviluppatori di tutto il mondo utilizzano effettivamente.<\/p>\n<p>Per il resto del mondo, l\u2019effetto pratico \u00e8 positivo: pi\u00f9 modelli aperti, prezzi pi\u00f9 bassi e un campo pi\u00f9 rapido e meno concentrato. Le domande pi\u00f9 complesse \u2014 riguardo alla sicurezza, alla supervisione e alla governance di modelli aperti potenti \u2014 sono ora di responsabilit\u00e0 di tutti, indipendentemente dal luogo in cui tali modelli vengono sviluppati.<\/p>\n<p><!--related-block--><\/p>\n<div class=\"convly-related\">\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Related_articles\"><\/span>Articoli correlati<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/meta-watermelon-ai-model-gpt-5-5-benchmarks\/\">Meta&#039;s &#039;Watermelon&#039; AI Model Reportedly Matches GPT-5.5 on Benchmarks<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/ai-investment-trends-2026\/\">Tendenze degli investimenti in IA nel 2026: dove va il denaro<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/deepseek-vs-chatgpt-2026\/\">DeepSeek vs ChatGPT nel 2026: quale IA dovresti davvero utilizzare?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/\">Cos\u2019\u00e8 Ollama? 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