Nel panorama dell'intelligenza artificiale globale, la competizione tra Stati Uniti e Cina sta assumendo contorni sempre più definiti, e le ultime settimane hanno prodotto segnali che molti analisti considerano significativi quanto inattesi. Quando Jensen Huang, CEO di Nvidia, ha dichiarato in un'intervista a CNBC che OpenClaw — il framework open-source per agenti AI di rapida diffusione — rappresenta "definitivamente il prossimo ChatGPT", le conseguenze si sono materializzate in poche ore sui mercati di Hong Kong, con le azioni di MiniMax e Zhipu AI in rialzo superiore al 20%. Un endorsement che ha cristallizzato un dibattito più profondo: l'ecosistema AI cinese, a lungo considerato un'iniziativa di second'ordine dai mercati occidentali, potrebbe in realtà disporre di vantaggi strutturali che gli investitori hanno sottovalutato sistematicamente.
Il primo di questi vantaggi è energetico, e le cifre sono difficili da ignorare. Nelle province occidentali della Cina come Ningxia e Gansu, l'elettricità può costare appena cinque centesimi per kilowatt-ora, contro i 25 centesimi di Pechino o Shanghai e i 40 centesimi in alcune regioni degli Stati Uniti. A citare questi dati è Henry He, CFO di Baidu, che ha ricordato come l'energia possa rappresentare fino al 35% dei costi di inferenza — ovvero la fase in cui un modello AI elabora richieste in tempo reale, distinta dal training iniziale. In un'industria dove i data center consumano gigawatt su gigawatt, questa differenza non è marginale: è strutturale.
Secondo le stime di Goldman Sachs, la Cina disporrà di circa 400 gigawatt di capacità energetica in eccesso entro il 2030, pari a tre volte il fabbisogno mondiale previsto per soddisfare la domanda dei data center. Gli Stati Uniti, al contrario, si trovano a fare i conti con infrastrutture obsolete e una capacità generativa insufficiente, che sta già producendo picchi di prezzo dell'energia in stati chiave per i data center come la Virginia. Chris Wood, responsabile globale della ricerca azionaria di Jefferies, sintetizza la questione con efficacia: "La Cina ha sostanzialmente accesso illimitato a energia a basso costo, mentre gli Stati Uniti si scontrano con un massiccio collo di bottiglia energetico."
Il vantaggio non si limita all'energia. Il tessuto manifatturiero cinese sta diventando un moltiplicatore di forza per l'applicazione dell'AI al mondo fisico — quella che gli esperti del settore chiamano embodied AI, o intelligenza artificiale incarnata in sistemi fisici. He ha citato il caso delle robotaxi di Apollo, la divisione autonomous driving di Baidu, che possono operare a breakeven a Wuhan con una tariffa di appena 1 yuan (0,15 dollari) per miglio. Negli Stati Uniti, i produttori di veicoli autonomi devono scegliere tra sensori lidar e telecamere visive per ragioni di costo, mentre in Cina, come osserva He, "non è necessario fare quella scelta difficile" perché entrambe le tecnologie risultano accessibili grazie alla filiera produttiva locale.
Lo stesso principio si applica all'aviazione autonoma. EHang, produttore di veicoli aerei elettrici, si avvale di una supply chain domestica in grado di fornire batterie e componenti elettronici a costi competitivi. "Abbiamo costi di componentistica estremamente competitivi, e questo si traduce in un prezzo di vendita molto competitivo", ha spiegato il CFO Conor Yang. È la dimostrazione pratica di come la base manifatturiera possa trasformarsi in un vantaggio competitivo diretto nel campo dell'AI applicata.
Sul fronte degli investimenti, il riorientamento strategico è già in corso. Mohit Kumar, macro-strategist globale di Jefferies, ha dichiarato all'Asia Forum di Hong Kong: "Abbiamo effettivamente ridotto la nostra esposizione alla tecnologia americana. Crediamo che la Cina sia il grande vincitore in questa guerra tecnologica per diversi motivi: valutazioni, adozione più ampia dell'AI, un vantaggio nella generazione di energia." Wood, tuttavia, non risparmia la critica al mercato statunitense: il private equity americano soffrirebbe di quella che definisce "un gigantesco caso di costipazione finanziaria", con decine di migliaia di aziende in portafoglio in attesa di IPO, mentre l'AI minaccia di erodere i modelli di business del settore software proprio nel momento in cui il private equity vi ha investito massicciamente.
La monetizzazione rimane però la sfida critica per l'ecosistema AI cinese. MiniMax, ad esempio, ha generato 79 milioni di dollari di ricavi nel 2024, riportando al contempo una perdita netta di 1,8 miliardi di dollari. Gli investitori sembrano disposti a ignorare queste perdite — le azioni sono aumentate di oltre sei volte dall'IPO di gennaio — ma la sostenibilità del modello è tutta da dimostrare. In un mercato iperc competitivo dove i laboratori si sfidano sia sul prezzo sia sulle performance, il vantaggio di avere il modello linguistico migliore può dissolversi in pochi mesi, quando altri lab raggiungono livelli di performance frontier-level, spesso distribuendo i propri modelli in open-source.
Wood è convinto che i provider di Large Language Model finiranno per assomigliare alle utility: capital-intensive, soggetti a commoditizzazione progressiva e difficilmente in grado di generare ritorni sostenibili. Il vero valore, sostiene, emergerà nelle applicazioni — "applicazioni economiche rese possibili da modelli open-source e da energia a basso costo". Questa tesi trova conferma nella proliferazione di framework agentici: le aziende tecnologiche cinesi, grandi e piccole, stanno rapidamente rilasciando i propri ambienti per lo sviluppo di agenti AI (sistemi autonomi capaci di pianificare ed eseguire sequenze di azioni), e i governi locali stanno offrendo sussidi alle cosiddette "aziende monopersona" che costruiscono startup di agenti AI.
Il terreno di confronto più promettente potrebbe essere proprio l'agentic AI integrata nelle piattaforme consumer esistenti. WeChat di Tencent, con oltre 1,3 miliardi di utenti attivi mensili e milioni di mini-program che spaziano dall'e-commerce ai trasporti, dalla finanza allo stile di vita, rappresenta un canale di distribuzione di AI agents senza paragoni nel mondo occidentale. "È davvero così difficile immaginare che la prossima versione di un mini-program sarà un agente integrato in WeChat?" ha chiesto retoricamente Michael Bruck, founding partner di 71 Capital.
Il quadro che emerge è quello di due ecosistemi AI che si muovono su binari sempre più divergenti: da un lato gli Stati Uniti, con la loro base di ricerca d'eccellenza ma alle prese con colli di bottiglia energetici, valutazioni elevate e interrogativi crescenti sul picco del ciclo di investimento in infrastrutture; dall'altro la Cina, che punta a convertire i vantaggi strutturali in energia e manifattura in leadership applicativa, in un contesto regolatorio che — diversamente dall'AI Act europeo — non pone vincoli particolarmente stringenti alla diffusione dei sistemi AI. La vera domanda aperta non è se la competizione si intensificherà, ma quali applicazioni agentiche emergeranno per prime — e su quale piattaforma miliardi di utenti le incontreranno.