La storia della settimana
Il 16 luglio 2026 Moonshot AI ha rilasciato Kimi 3, il modello cinese più grande di sempre e il primo a competere direttamente (e anzi, a superare) i modelli americani.
La caratteristica principale di Kimi 3 è che un modello “open weight”.
Quando parliamo di ChatGPT, Claude o Gemini parliamo di modelli “closed”, utilizzabili solo tramite il servizio fornito da chi li ha sviluppati. Quando mandi una richiesta al modello (per esempio facendo una domanda a ChatGPT), questa gira sui server di chi lo ha costruito e tu non hai accesso ai cosiddetti “pesi”, cioè i miliardi di parametri numerici su cui il modello è stato allenato.
I modelli closed sono molto costosi, soprattutto se usati in azienda, e dal punto di vista dell’utente il costo è direttamente proporzionale all’utilizzo: più richieste mandi al modello, più paghi. Infine, se chi lo ha creato dovesse decidere di spegnerlo, tu non ne avresti più accesso.
Un modello open-weight (che da qui in poi chiamerò “open”), invece, pubblica i “pesi”: chiunque può scaricarlo, farlo girare sui propri server, modificarlo e specializzarlo, senza pagare un centesimo allo sviluppatore originale. I modelli cinesi come DeepSeek, Qwen e Kimi sono open, così come i modelli sviluppati da Mistral e il modello Llama di Meta.
I “pesi”, una volta rilasciati, non si ritirano più. Non è come chiudere un servizio: le copie sono già state scaricate, ridistribuite, impossibili da tracciare o disattivare da remoto. E questo ha due implicazioni:
i modelli open sono più pericolosi perché si possono rimuovere gli eventuali guardrail e nel caso in cui vengano scoperte vulnerabilità, non si possono “spegnere”
ma sono anche più difficilmente monetizzabili, e il modello di business va completamente ripensato
C’è infine un’ultima distinzione da fare: open-weight non significa open source. Nei modelli open-weight scarichi i parametri, ma i dati di addestramento e il processo restano proprietari. Nei modelli opensource, invece, hai accesso al codice.
Subito dopo il rilascio di Kimi 3 e soprattutto subito dopo pubblicazione di questi due articoli di Technicismi (in uno parlavo del sentiment negativo nei confronti delle aziende di AI americane e nell’altro ripercorrevo le origini e la storia delle aziende cinesi di AI), nel giro di una settimana tutti i principali protagonisti della Silicon Valley si sono sentiti in dovere di scrivere una risposta per far sapere la loro posizione. (Ancora una volta Technicismi ha fatto notizia…)
Jensen Huang, CEO di Nvidia, nel suo primo post di sempre su X, ha rilanciato una lettera intitolata “Open Weights and American AI Leadership” in cui supporta i modelli open, per diverse ragioni:
rafforzano la cybersecurity (più occhi sul codice, meno dipendenza da un singolo fornitore)
accelerano innovazione e concorrenza
allargano l'accesso all'AI a settori e paesi che altrimenti resterebbero tagliati fuori
sostengono la leadership tecnologica americana proprio perché offrono un'alternativa ai modelli aperti cinesi
La lettera chiede esplicitamente a Washington di non introdurre restrizioni premature ai modelli “oltreoceano”.
Tra i firmatari c’erano 25 aziende (tra cui Nvidia, Microsoft, Meta, IBM, Dell, Palantir, Hugging Face, Mistral, Mozilla, Linux Foundation, Andreessen Horowitz, Y Combinator), poi diventate subito una cinquantina, con l’ingresso di OpenAI e Google.
I grandi assenti erano Anthropic e Amazon. Proprio Anthropic ha risposto con un blog intitolato “Our position on open-weights models” in cui, invece, pur sostenendo l’importanza dei modelli open, chiede agli Stati Uniti di limitare l’accesso della tecnologia cinese, citando problemi di sicurezza nazionale.
Le posizioni sono ovviamente opposte: Nvidia ha interesse a vendere i propri chip alle aziende cinesi ed espandere il proprio business, mentre Anthropic cerca di proteggere il proprio business e non vuole competere con le aziende cinesi di AI.
Qualche mese fa Dwarkesh Patel aveva discusso di questo dilemma apparentemente irrisolvibile con Jensen Huang in un podcast: se limiti l’export dei chip alla Cina, rallenti lo sviluppo dell’AI cinese nel breve termine, ma le dai una ragione per sviluppare chip propri nel lungo termine. Se invece dai accesso alla Cina fin da subito ai tuoi chip più avanzati, metti le aziende cinesi nelle condizioni di creare un’AI potenzialmente più avanzata di quella americana.
Ma non sono gli unici a essersi espressi. Mark Zuckerberg ha scritto sul WSJ un articolo intitolato “The AI Future Is for Everyone”, che propone una filosofia basata sull’empowerment individuale come motore del progresso, l’invenzione (e non l’automazione) come primo obiettivo dello sviluppo di una superintelligenza e un equilibrio del potere (e non il controllo centralizzato) per garantire la sicurezza.
Nell’articolo non vengono citati direttamente i modelli open weight ma è chiaro che Zuckerberg ne fa riferimento quando parla di un controllo meno centralizzato.
Infine, lo stesso giorno in cui si discuteva dell’articolo di Zuckerberg, oltre 1.300 dipendenti dei principali laboratori (OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta AI, Thinking Machines, Safe Superintelligence) hanno firmato “Pacing the Frontier”, una lettera in cui chiedono al governo americano uno sforzo internazionale per costruire gli strumenti tecnici e di governance necessari a rallentare deliberatamente lo sviluppo dell’AI.
I 4 documenti hanno posizioni apparentemente incompatibili tra loro e danno l’idea di essere un dibattito sulla sicurezza dell’intelligenza artificiale.
Ma in realtà, se si leggono da un’altra prospettiva, quella dei bilanci, sembra essere tutto perfettamente coerente.
Le aziende americane di AI sono state in grado di creare enormi motori di creazione di valore. Il merito di questa nuova ondata va dato a OpenAI e in particolare a Sam Altman, una delle poche persone al mondo (probabilmente l’unica) in grado di trasformare un paper scientifico nel prodotto a più rapida adozione e crescita della storia: ChatGPT.
Nel giro di 3 anni OpenAI, e la sua principale competitor Anthropic (nata all’interno di OpenAI) sono passate da un paio di milioni a più di $30 miliardi di ricavi ciascuna (ed entro la fine dell’anno dovrebbero arrivare a $100 miliardi)
Le Big Tech hanno riorientato completamente le proprie strategie, alcune puntando a creare l’infrastruttura utile per queste aziende, altre volendo competere direttamente, altre ancora mettendo a disposizione la propria distribuzione, investendo collettivamente più di $700 miliardi in capex
Questo ha dato un ulteriore enorme impulso al sistema del Venture Capital americano, che ha visto in queste aziende la possibilità di fare i più alti ritorni della storia allocando nelle sole OpenAI e Anthropic, il 60% di tutti i propri fondi del primo semestre 2026
OpenAI e Anthropic sembravano inevitabili e invincibili fino a quando è arrivata Kimi.
E a quel punto il problema è diventato grave per davvero. Perché un modello open, a parità di performance, è sempre preferibile dalle aziende per queste ragioni:
Privacy e controllo: le aziende possono possono far girare i modelli open all’interno dei propri server e adattarli alle proprie necessità, senza dover scendere a compromessi e senza dover dare i propri dati a chi ha sviluppato il modello (ne avevo parlato in questo episodio di Technicismi)
Costi: secondo Intelligence Index di Artificial Analysis Kimi 3 costa $0,94 contro $1,80 per Claude Opus 4.8, meno della metà. E questo è solo il prezzo dell'API ufficiale: chi scarica i “pesi” e li fa girare in locale sui propri server, di fatto paga solo l'elettricità e i chip
Solo che, sebbene i modelli open siano più performanti e più efficienti, chi li rilascia rinuncia al lock-in che tipico dei modelli closed, rinuncia alla relazione con il cliente e rende più bassi i switching cost. E anche per questa ragione il modello open più performante del mondo ha ricavi per $300 milioni, ma soprattutto una valutazione di $35 miliardi dopo un round da $3,5 miliardi.
Cioè, l’azienda che produce il modello open più performante, MoonshotAI, vale il 3,6% dell’azienda che produce il modello closed più performante, Anthropic.
A questo punto le aziende americane di AI hanno solo 3 possibilità:
fare finta di niente
cominciare a sviluppare modelli open
chiedere agli Stati Uniti di bannare i modelli open cinesi
Ma se sei un’azienda tech che appena tre mesi fa ha chiesto agli investitori $120 miliardi (MILIARDI!!), presentando un bel business plan pieno di grafici che puntavano in su e numeroni con tanti zero, l’ultima cosa che vuoi fare in questo momento è riaprire il foglio Excel, abbassare i numeri nelle celle e mandare una mail di aggiornamento agli investitori per dire che quei ritorni promessi non sono più così certi…
E gli investitori, anche se quella mail non l’hanno ancora ricevuta, sono già molto in ansia, perché si sono resi conto da soli che i modelli si stanno “commoditizzando” molto più in fretta di quanto chiunque potesse immaginare: ogni volta che esce un nuovo modello, nel giro di qualche settimana tutti gli altri, che siano open o closed, riescono a eguagliarlo e spesso anche a superarlo. Se è così, la vera partita non si gioca più a livello di modello ma sopra, nel layer applicativo, e sotto, nell’infrastruttura (cloud e chip).
Ma tentare, come sta facendo Anthropic, di mantenere un vantaggio competitivo “artificiale”, basato sul ban dei modelli open negli Stati Uniti, non solo sarebbe devastante per Anthropic stessa, ma anche per l’intera economia americana.
Se infatti i ricavi di Anthropic e OpenAI dipendessero da una barriera regolatoria e non da un vantaggio competitivo reale, anche la loro valutazione crollerebbe, perché il mercato la prezzerebbe non come domanda organica, ma imposta da un regime di monopolio (o duopolio).
L’effetto sul mercato sarebbe poi ancora più grave, perché tutte le aziende americane sarebbero costrette a comprare l’AI di Anthropic o OpenAI a costi ben superiori rispetto alle alternative cinesi. Questo peserebbe sui loro bilanci: rispetto a un competitor europeo che può usare un modello aperto, un’azienda americana si ritroverebbe con strutture di costo più pesanti. A quel punto il mercato comincerebbe a investire nelle alternative non americane e l’intero sistema crollerebbe.
Il dibattito “open vs closed AI” è una discussione su quale business model sopravviverà ma fa paura perché sta mettendo in discussione l’aritmetica su cui poggia, in questo momento, l’intera economia americana: “salvare” Anthropic significherebbe mettere sicuramente a repentaglio l’intera economia americana. Non salvarla, potrebbe avere conseguenze simili facendo crollare il sistema che le ha permesso di emergere.
Il famoso battito d’ali in Cina che sta creando un uragano negli Stati Uniti.
Scacco matto.
Questo episodio è supportato da Notion
Scrivo questa newsletter ogni settimana da 6 anni e nel tempo le cose sono diventate sempre più complicate da gestire: calendario editoriale, contratti sponsor, idee, bozze, scadenze tutto sparso su email, note iPhone o GDoc…
Notion è la piattaforma che mi permette di tenere tutto insieme: progetti, contenuti (e ora anche agenti AI) che lavorano nello stesso ambiente invece che in sistemi separati che non si parlano.
Per esempio con NotionAI ho automatizzato gran parte della gestione della relazione con i clienti senza dover uscire dal workspace.
Notion è già utilizzato da oltre 100 milioni di persone, inclusi team come Lovable, Figma e OpenAI.
E ora è disponibile anche in italiano:
Se sei interessato a sponsorizzare gli episodi di questa newsletter, trovi tutte le informazioni qui.
Il toolkit di Technicismi
Le cose più interessanti che ho letto, ascoltato e guardato questa settimana:
Perché il costo del compute potrebbe aumentare di 10 volte nei prossimi anni [Dwarkesh Patel]: un meraviglioso esempio di “first principles thinking”. Non ho la conoscenza tecnica per valutare se la conclusione a cui arriva sia credibile (a questo ci hanno pensato in molti nei commenti), ma è comunque un bell’esperimento di pensiero per 1. provare a immaginare il futuro e 2. prendere ispirazione su come si scrive un blog su Substack
La prima intervista a Elon Musk dopo l’IPO di SpaceX [The Economist]: ne hanno parlato praticamente tutti, due visioni del mondo che si scontrano e che guardano al futuro con prospettive molto diverse. Quello a cui io non riesco a fare a meno è la visione ottimista di Musk, particolarmente evidente quando si scontra con quella polemica e negativa dell’Editor in Chief del The Economist
La grande scommessa di ByteDance sull’AI [Financial Times]: le ambizioni del founder di TikTok vanno oltre l’essere “la Meta cinese”. Zhang Yiming vuole trasformare la sua aziende nella leader dell'AI in Cina, sviluppando anche modelli, infrastruttura cloud e custom chip
Xi Jinping è forse il grande tech VC [The Economist]: dopo la quotazione di CXMT, il The Economist dedica un articolo alla visione imprenditoriale della Cina e alle scelte del suo leader che ha convertito le priorità politiche in scommesse dirette sul mercato privato, in particolare in settori strategici come semiconduttori, auto elettriche, AI etc. Anche se questo, ancora, non sta producendo un effetto diretto sull’aumento del benessere per la popolazione
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