Lo ha affermato Demis Hassabis, amministratore delegato di Google DeepMind CNBCSecondo il podcast di “The Tech Download” i modelli di intelligenza artificiale cinesi seguono le capacità degli Stati Uniti e dell'Occidente di soli pochi mesi, contrastando la percezione di un divario più ampio. Hassabis ha fatto questa osservazione durante il podcast, lanciato venerdì. Ha specificato che i modelli di intelligenza artificiale cinese sono più vicini ai livelli statunitensi e occidentali di quanto previsto uno o due anni prima. “Forse sono solo questione di mesi indietro a questo punto,” ha detto Hassabis a The Tech Download. Questa visione posiziona la Cina più vicina alla parità nello sviluppo dell’intelligenza artificiale rispetto a quanto precedentemente stimato da alcuni osservatori. Circa un anno fa, il laboratorio cinese di intelligenza artificiale DeepSeek ha pubblicato un modello che ha sconvolto i mercati. Questo modello ha fornito ottime prestazioni utilizzando chip meno avanzati e a costi inferiori a quelli delle controparti americane. Il comunicato ha evidenziato la capacità della Cina di produrre sistemi di intelligenza artificiale competitivi con risorse limitate. Da allora DeepSeek ha introdotto modelli aggiuntivi, diminuendo la sorpresa iniziale ma mantenendo l'attenzione sui suoi progressi. Dopo l’ingresso di DeepSeek, i giganti tecnologici cinesi affermati e le aziende emergenti hanno accelerato i loro sforzi. Alibaba, uno dei principali attori nel cloud computing e nell’e-commerce, ha presentato modelli di intelligenza artificiale altamente capaci. Anche startup come Moonshot AI e Zhipu hanno lanciato modelli che dimostrano una competenza sostanziale. Questi sviluppi illustrano collettivamente una rapida espansione dell’ecosistema cinese dell’intelligenza artificiale, con molteplici entità che contribuiscono con sistemi sofisticati. Hassabis ha riconosciuto l'abilità della Cina nel colmare le lacune, ma ha messo in dubbio i suoi progressi pionieristici. “La domanda è: possono innovare qualcosa di nuovo oltre la frontiera? Quindi penso che abbiano dimostrato di poter recuperare il ritardo… ed essere molto vicini alla frontiera… Ma possono effettivamente innovare qualcosa di nuovo, come un nuovo trasformatore… che va oltre la frontiera? Non credo che sia stato ancora dimostrato”, ha detto Hassabis. Questa affermazione sottolinea una distinzione tra replica e origine nel progresso dell’IA. L'architettura del trasformatore, a cui fa riferimento Hassabis, ha avuto origine da una scoperta scientifica del 2017 da parte dei ricercatori di Google. Questa innovazione costituisce la struttura fondamentale per i grandi modelli linguistici sviluppati nei laboratori di intelligenza artificiale negli anni successivi. Prodotti come ChatGPT di OpenAI e Gemini di Google si affidano a sistemi basati su trasformatori per elaborare e generare linguaggio su larga scala. Altri eminenti dirigenti tecnologici hanno fatto eco al riconoscimento dei progressi della Cina. Il CEO di Nvidia Jensen Huang ha commentato l’anno scorso che gli Stati Uniti non detengono un vantaggio sostanziale nella competizione dell’intelligenza artificiale. “La Cina è molto più avanti di noi in termini energetici. Siamo molto più avanti sui chip. Sono proprio lì sulle infrastrutture. Sono proprio lì sui modelli di intelligenza artificiale”, ha detto Huang. Queste osservazioni descrivono in dettaglio settori specifici in cui la Cina eguaglia o supera la forza degli Stati Uniti. Le aziende tecnologiche cinesi incontrano ostacoli significativi, in particolare nell’accesso all’hardware. Un divieto di esportazione statunitense limita le spedizioni dei semiconduttori all’avanguardia di Nvidia, essenziali per l’addestramento di modelli di intelligenza artificiale avanzati. La Casa Bianca ha segnalato la potenziale approvazione per la vendita del chip H200 di Nvidia in Cina, che rappresenta un aggiornamento rispetto alle versioni precedentemente accessibili ma non il prodotto più avanzato di Nvidia. Le alternative nazionali di aziende come Huawei mirano a colmare questa carenza, sebbene le loro prestazioni rimangano inferiori ai semiconduttori di Nvidia. Gli analisti prevedono potenziali conseguenze a lungo termine da queste limitazioni hardware. Richard Clode, portfolio manager di Janus Henderson, ha parlato di questo argomento al programma “The China Connection” della CNBC la settimana scorsa. “Sospetto, tuttavia, che inizieremo a vedere una divergenza man mano che l'infrastruttura di intelligenza artificiale superiore degli Stati Uniti inizierà a ripetere quei modelli e inizierà a renderli più capaci nel tempo negli anni a venire. Quindi mi aspetterei che da qui siamo probabilmente al picco della capacità relativa di intelligenza artificiale cinese rispetto a [U.S.]”, ha detto Clode al programma. Questa prospettiva evidenzia il ruolo dell'infrastruttura nell'iterazione continua dell'intelligenza artificiale. Anche in Cina, i leader del settore ammettono le sfide. Lin Junyang, responsabile tecnico del team Qwen di Alibaba, è intervenuto a una conferenza sull'intelligenza artificiale a Pechino la scorsa settimana. Secondo il South China Morning Post, ha stimato meno del 20% di possibilità che un'azienda cinese superi i giganti tecnologici statunitensi nell'intelligenza artificiale nei prossimi tre-cinque anni, secondo il South China Morning Post. Lin ha attribuito questo al fatto che l'infrastruttura informatica statunitense è di uno o due ordini di grandezza più grande di quella cinese. Hassabis attribuisce l'assenza di scoperte di frontiera da parte della Cina principalmente alla mentalità piuttosto che alle barriere tecnologiche. Ha descritto DeepMind come un “moderno Bell Labs”, che promuove “l'innovazione esplorativa” invece di limitarsi a “ampliare ciò che è conosciuto oggi”. I Bell Labs, fondati agli inizi del 1900, hanno prodotto numerose scoperte vincitrici del premio Nobel. “E, naturalmente, questo è già molto difficile, perché per poterlo fare è già necessaria un'ingegneria di livello mondiale. E la Cina sicuramente ce l’ha”, ha detto Hassabis. “La parte dell’innovazione scientifica è molto più difficile. Inventare qualcosa è circa 100 volte più difficile che copiarlo. … Questa è davvero la prossima frontiera, e non ne ho ancora visto prove, ma è molto difficile”, ha aggiunto. Questi commenti differenziano l'esecuzione ingegneristica dai processi inventivi. Hassabis è tra le figure più importanti nel campo dell'intelligenza artificiale. Ha fondato DeepMind più di dieci anni fa; Google ha acquisito l'azienda nel 2014. DeepMind ha promosso le iniziative di intelligenza artificiale di Google di proprietà di Alphabet, incluso l'assistente Gemini. A novembre, Google ha rilasciato Gemini 3, il suo modello più recente. Utenti e mercato hanno accolto Gemini 3 positivamente, poiché Google ha affrontato le preoccupazioni di restare indietro rispetto a concorrenti come OpenAI.
