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Tre nei primi 10 (nessun europeo) e la medaglia di bronzo: la scalata dei modelli LLM cinesi al ranking mondiale è solo agli inizi. Ma cosa c’è dietro questa crescita, e cosa dobbiamo pensarne? Minaccia o opportunità per le aziende e i cittadini europei?
Come sempre quando si parla di Cina occorre mettere le mani avanti: è un continente intero ed è complesso, mutevole, veloce e abile a dissimulare e nascondere. Le informazioni che raccogliamo come sempre vengono da fonti robuste e vagliate, ma se già in occidente il black box delle “aziende AI” è di difficile accesso e infarcito di PR e dichiarazioni, non possiamo aspettarci qualcosa di diverso da Pechino. Ma il tentativo va fatto, visto che c’è chi già dice che la Cina dell’AI sia in realtà - come in altre cose, ad esempio le energie alternative - già un passo avanti.
Ok partiamo dai numeri brutali: questo sito specializzato in benchmark spiega la situazione e dettaglia le specifiche. La grande novità si chiama senza dubbio Kimi K2, degno erede della “disruption” causata da DeepSeek pochi mesi fa. E da lui partiamo.
💣 La bomba Kimi K2
Partiamo con un aneddoto: abbiamo sottoposto a Kimi K2 un nostro problema piuttosto banale di natura finanziaria - calcolare le crescita relativa di due azioni nel tempo correggendo l’andamento per il tasso di cambio. Abbiamo scelto questo esempio perché ChatGPT 5.1 e i suoi predecessori ostinatamente sbagliano risposta e richiedono una correzione umana, a causa di una leggera inesattezza della tabella dati sottoposta, cosa che un umano vede in un secondo. Non fa titolo, ma Kimi K2 se ne è accorto subito e non ha sbagliato, anzi ha proposto ulteriori validi approfondimenti.
Ma cos’è questo Kimi? (Qui il sito, occorre registrarsi gratuitamente per utilizzarlo). Si tratta di uno dei modelli prodotti da un’azienda di Pechino nata nel 2023 (!? - e in Europa che facciamo, dormiamo?). I tre fondatori devono essere appassionati di musica perché citano l’album dei Pink Floyd, in particolare il 50esimo anniversario dell’album The Dark Side of The Moon, come ispirazione (Moonshot in caratteri cinesi è simile a quel titolo) e hanno battezzato la modalità agentica avanzata (qui trovate una spiegazione del termine) “OK Computer”, titolo del celebre album dei Radiohead. Kimi è il nome del loro chatbot, un po’ come ChatGPT è il nome del prodotto più noto di OpenAI
Sul piano finanziario Moonshot ha, dice il Wall Street Journal (qui un riassunto), appena annunciato un aumento di capitale che colloca il valore dell’azienda a 4 miliardi di dollari, una briciola rispetto ai 500 di potenziale valutazione di OpenAI e della sua presunta megabolla. Saranno contenti gli investitori attuali che sono il gotha della tecnologia cinese, da Tencent a Alibaba.
Ma è OK Computer l’innovazione che più ci interessa: si tratta di un sistema integrato nel chatbot per creare veri e propri agenti software/AI che fanno cose molto specifiche nel tempo, utili anche - anzi soprattutto - in ambito aziendale.
Vederlo al lavoro fa impressione, sotto una schermata. Gli abbiamo chiesto di creare una web app capace di rendere interattive le previsioni degli analisti per i prossimi 60 giorni su una determinata azione USA (MSFT). A questo URL troverete il risultato.
e qui sotto una schermata della web APP completa e finale. Per capirci: non abbiamo dato UNA SOLA istruzione al sistema su come creare questa applicazione, la sua console grafica o le fonti di dati da utilizzare. Tutto quello che abbiamo fatto è scrivere questo prompt nella modalità Ok Computer di KIMI…
PROMPT: create a small interactive web app that allows me to forecast according to 3 reputable analysts what will happen to the MSFT stock in the next 60 days…ed ecco il risultato ⬇️
Ora vi chiederete dove sta la differenza con ChatGPT. Facile, l’abbiamo chiesto a lui stesso ;-) ed ecco la risposta “onesta” come ci tiene a sottolineare....
Se intendi: “Zero codice, tipo ‘costruttore di app in 1 click’ nel browser”
Qui la risposta onesta è:
Kimi “ok computer” è pensata proprio come feature di prodotto: interfaccia dedicata, già configurata per generare e lanciare mini-app live.
ChatGPT invece ti dà i mattoncini:
modelli (GPT-4o, GPT-5, gpt-realtime) platform.openai.com+1
Realtime API,
Agents SDK + App SDK per costruire tu un’esperienza simile. developers.openai.com+1
Quindi:
Sì, è possibile farlo,
ma per avere lo stesso “wow, clicco e la webapp è live” serve un minimo di lavoro di integrazione (o usare template/GitHub già pronti).
Insomma avete capito, se l’agentificazione è il futuro dell’AI, almeno di quello che vale più soldi, quello B2B aziendale, qui siamo ad un altro livello di accessibilità almeno per ora. Ed è infatti su questo mondo, quello del B2B che le aziende cinesi stanno investendo di più, e sotto vediamo come. Comunque abbiamo chiesto a ChatGPT di fare uno sforzo e fare del suo meglio, ci ha risposto con una sequenza di ordini e comandi sicuramente non alla portata dell’utente comune, qui mettiamo un esempio:
E via così. Sono passati 20 minuti e ancora non abbiamo un risultato altrettanto efficace nonostante numerose interazioni e “smanettate”. Si noti comunque che le azioni “OK Computer” gratuiti in KIMI sono 3, poi si passa a pagamento.
E sicuramente ci sono limiti rispetto ad applicazioni sviluppate professionalmente, dalla manutenzione alla robustezza, dall’aggiornamento dei dati a… la lista è infinita. Ma per fare prototipi o piccole cose di contorno è abbastanza stupefacente, e per noi non-programmatori una manna dal cielo.
🌞 Altri modelli cinesi disponibili in Europa e a cosa servono
Cominciamo a chiarire un punto: oggi se si vogliono usare modelli cinesi abbiamo davanti due strade:
Quelli che dichiarano (o è molto probabile che abbiano) supporto all’italiano
Quelli solidi in inglese (e ovviamente cinese), ma con italiano non garantito - per esempio Kimi
Nella prima categoria c’è praticamente solo Qwen 3 di Alibaba. Anche se l’interfaccia presenta qualche etichetta non proprio ovvia (“visionario”, “codifica forte”…) parla senz’altro italiano, e sa anche chi è Dante…
e sa anche parlare in terzine, se volete provare lo trovate qui. Ma non sono i giochi linguistici il vero scopo di Qwen, che si posiziona invece come un robusto sistema B2B per sviluppare APP in ambito business. Il modello è infatti, ma non in tutte le versioni, disponibile sul cloud Azure di Microsoft e su AWS di Amazon che a loro volta permettono livelli di protezione dei dati specifici per le aziende e organizzazioni basate in UE. Il modello (vedi grafico in apertura) non è superperformante rispetto ai benchmark e senz’altro Gemini, GPT per le aziende o Claude gli fanno una grande concorrenza e garantiscono una migliore compliance con le regole di protezione dei dati e di business nostrane, ma intanto si affaccia sugli schermi europei.
Nella stessa categoria di integrazione con sistemi cloud aziendali si colloca il ben noto DeepSeek, costruito sugli stessi fondamenti di Qwen e Kimi per quanto riguarda l’”apertura” del modello (vedi oltre una tabella di spiegazione) e diventato famoso per la sua presunta efficienza nel consumo di risorse di calcolo e di energia, a tal punto da aver scatenato un’ondata di panico sui mercati nel Febbraio del 2025 (ne parlammo nel dettaglio in questo numero di AIgeist). Deepseek è disponibile in Italia via APP, web e API per sviluppatori.
Infine ci sono altri due animali un po’ strani, ma funzionanti:
Baidu è considerato il “Google cinese” e ha sviluppato la famiglia di modelli ERNIE, giunta alla versione 5.0. Le versioni precedenti (come ERNIE 4.5) sono state anche rese open-source. Baidu dichiara capacità multilingue, ma il focus è chiaramente sul mercato cinese: il cinese è la lingua più forte, l’inglese funziona bene, mentre le altre lingue – compreso l’italiano – sono meno curate. In Italia è possibile accedere al chatbot via web/app (con possibili limiti sul login UE) oppure utilizzare i pesi (weights, vedi oltre) open-source di ERNIE 4.5 su infrastrutture europee. Ideale se vuoi sperimentare con modelli Baidu – meno adatto come scelta principale per progetti in italiano.
Tencent ha sviluppato i modelli Hunyuan, tra cui Hunyuan-Large (MoE open-source) e versioni più ottimizzate come Hunyuan Turbo, T1 o Turbo S. Esiste anche Hunyuan-MT-7B, un modello dedicato alla traduzione, che supporta 33 lingue in modo bidirezionale, incluso l’italiano. Per i modelli generici il supporto migliore resta su cinese e inglese, ma i benchmark mostrano risultati interessanti anche su altre lingue. In Italia i modelli possono essere scaricati e usati in self-hosting, e alcuni servizi sono disponibili via Tencent Cloud (attivo in Europa secondo la Casa). Una soluzione valida per traduzione multilingue o sperimentare un modello “molto” cinese.
⚠️ Tutti i rischi di cambiare continente: dati e “openess”
Da qui in poi entriamo in un campo spinoso ma necessario: ci sono aspetti dell’utilizzo di tecnologie cinesi che vanno considerate con attenzione, e riguardano primariamente 2 temi: la protezione dei dati personali e aziendali e il concetto di “open technologies”, molto sbandierato dai provider (anche statunitensi) ma sempre da prendere con le pinze e indossando guanti speciali. Vediamo nel dettaglio.
La protezione dei dati dell’AI è un maledetto, complicato problema
La protezione dei dati è uno dei punti più delicati quando si confrontano modelli LLM cinesi e statunitensi. I modelli cinesi spesso operano su infrastrutture non dichiarate chiaramente e possono (e probabilmente sono) soggetti a leggi nazionali che consentono al Governo l’accesso ai dati, creando incertezza sulla reale riservatezza delle informazioni. Negli Stati Uniti il quadro legale non è certo perfetto, ma esistono strumenti standard per l’Europa — come le cosiddette regioni cloud UE, SCC, DPA e audit GDPR — che rendono più tracciabile il flusso dei dati.
Nei modelli cinesi esterni all’UE è inoltre difficile dimostrare dove finiscono i log o per quanto tempo vengono trattenuti. Per questo, in caso di POC o produzione aziendale, un LLM cinese richiede spesso self-hosting o cloud privato europeo per evitare rischi legati ai trasferimenti di dati extra-UE. Resta però una questione di fiducia: oggi i grandi provider occidentali offrono più strumenti di compliance e documentazione per audit e DPIA (altro acronimo astruso ma importante, al link una bella spiegazione del Garante italiano). L’uso di modelli cinesi non deve essere escluso, ma ben valutato caso per caso con una matrice rischio/beneficio e un approccio privacy-by-design.
Rischio reputazionale: realtà o pregiudizio?
Qui entriamo in un’area ancora più delicata. Tagliamola un po’ col falcetto:
🗽 Stati Uniti → rischio percepito: tech dominance (ma è inevitabile) / profiling, ma “accettato” nel mercato europeo da decenni
⛩️ Cina → rischio percepito: influenza geopolitica / sorveglianza / data extraction
In caso di comunicazione a clienti/investitori? Meglio dire “usiamo Azure EU” (la soluzione Microsoft cloud allineata alle richieste delle nostre autorità regionali e nazionali) che “usiamo un LLM cinese via API basato in Asia”
👉 In un pitch, un audit o un tender pubblico, usare un LLM cinese esterno all’UE può diventare un punto di rischio reputazionale, se non tecnologico, immediato. E per motivi molto concreti, riassunti bene nella tabella sotto (realizzata con il supporto di ChatGPT)
OPENESS: più leggenda che realtà (ma questo vale un po’ ovunque)
Non è sempre vero che i modelli cinesi siano più “open” di quelli statunitensi, come dichiarato: la realtà è più sfumata. Alcune aziende cinesi - come Alibaba Cloud (con la famiglia Qwen) - hanno rilasciato modelli, in particolare la parte di cosiddetto “weighting” (qui una bella spiegazione in italiano di perché è rilevante) con licenza open (es. Apache 2.0) o “open-weight”, cosa che spesso i colossi USA (es. OpenAI, Anthropic) non fanno. Tuttavia, “open” non significa davvero libero in tutti gli aspetti: molte licenze cinesi limitano fortemente l’uso commerciale, il fine-tuning o l’export dei modelli, oppure non rilasciano dataset e codice d’addestramento completi. Inoltre, in ambito statunitense esistono modelli rilasciati con licenze più chiare nel paradigma “open-weight” (es. LLaMA 4 di Meta ) che dichiarano un impegno verso un ecosistema aperto. Negli USA e in Europa poi è più maturo, diremmo ormai “vintage”, l’ecosistema “open” derivato dal software (ricerca, repository, community) mentre in Cina prevale un approccio competitivo, strategico, dove l’open può essere selettivo e mirato. In sintesi: i modelli cinesi possono apparire più “aperti” nella forma (rilascio dei pesi), ma lo sono in modo controllato e non sempre in modo autenticamente open-source nel senso completo del termine.
Insomma, occhi aperti, leggere bene il “fine print”, ma non diamoci limiti ideologici non necessari: anche il cosiddetto “Godfather of AI”, e Premio Nobel, Geoffrey Hinton è stato a Shanghai nel Luglio di quest’anno, accolto con una standing ovation, per stringere legami scientifici su scala globale per una migliore AI. E allora apriamoci al mondo anche noi - con giudizio.
🗳️Sondaggio: vi fidereste di un modello AI cinese?
Visto quanto è nuovo questo fenomeno, ora tocca a voi:
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