La società cinese Moonshot AI ha presentato questa settimana una nuova versione del suo modello Kimi, alimentando un dibattito ormai ricorrente sulla competizione tra Cina e Stati Uniti e sul ruolo dell’AI open source.
Secondo Moonshot, Kimi K3 “rimane ancora indietro rispetto ai più potenti modelli proprietari, Claude Fable 5 e GPT 5.6 Sol”, ma ha comunque dimostrato “prestazioni di livello frontier nell’intera suite di valutazione, superando costantemente gli altri modelli testati”.
L’annuncio scuote Wall Street
La presentazione di Kimi K3 è avvenuta in concomitanza con un intervento del presidente cinese Xi Jinping alla World AI Conference di Shanghai e sembra aver preoccupato Wall Street.
Venerdì il Nasdaq ha perso circa l’1%, mentre gli investitori vendevano azioni di produttori di chip come Nvidia. Le reazioni del settore tecnologico ricordano il dibattito seguito alla pubblicazione, nel gennaio 2025, del modello open source R1 da parte di un’altra società cinese, DeepSeek.
Questa volta, tuttavia, lo scontro appare ancora più acceso, dopo la guerra commerciale avviata dall’amministrazione Trump contro la Cina, le ripetute polemiche sulla presunta minaccia alla sicurezza nazionale rappresentata da Anthropic e mentre le principali aziende di AI si preparano a quotarsi in Borsa.
Il timore di un “comunismo dell’AI”
Dean Ball, responsabile delle strategie future di OpenAI, ha riconosciuto la qualità del modello cinese, definendo Kimi “un modello molto valido”.
Secondo Ball, le prestazioni del sistema non possono essere liquidate come il semplice risultato della distillazione. Nelle sessioni di programmazione agentica, Kimi sarebbe sostanzialmente alla pari con i migliori modelli pubblici del primo trimestre del 2026. Il modello, tuttavia, appare molto esigente in termini di token e non è quindi evidente, secondo Ball, che sia davvero economico da utilizzare.
Il responsabile delle strategie future di OpenAI si dice inoltre sorpreso che lo Stato cinese continui a consentire la pubblicazione open weight di modelli così avanzati, nonostante i potenziali rischi.
A suo giudizio, questa scelta dipenderebbe soprattutto da una “cecità strategica” e da una visione dell’AI poco orientata verso l’AGI, simile a quella di Yann LeCun.
Un’altra ragione sarebbe la carenza di capacità di calcolo necessaria per offrire servizi di inferenza ai clienti. La strategia open weight cinese potrebbe quindi rappresentare anche una conseguenza indiretta dei controlli statunitensi sulle esportazioni.
Un’AI come infrastruttura pubblica digitale
Per Ball, i modelli a pesi aperti sono “intrinsecamente decelerazionisti”: proprio perché difficili da governare, finirebbero per scoraggiare nuovi investimenti nell’AI.
Il possibile punto di arrivo sarebbe un “completo comunismo dell’AI”, nel quale l’intelligenza artificiale non sarebbe più un prodotto di mercato, ma un “bene pubblico” fornito dallo Stato come una forma di “infrastruttura pubblica digitale”. Uno scenario che Ball definisce un “inferno distopico”.
Secondo il dirigente di OpenAI, anche molti sostenitori dei modelli open weight finirebbero per riconoscere che questo potrebbe essere l’approdo naturale di un sistema nel quale l’AI viene sviluppata con finanziamenti pubblici e successivamente distribuita gratuitamente.
I modelli cinesi open weight sono più pericolosi?
La risposta degli Stati Uniti, secondo Ball, non dovrebbe consistere nel vietare formalmente l’open source, ma nel creare un elevato rischio regolatorio attorno ai modelli cinesi.
Le autorità potrebbero utilizzare avvertimenti e atti di soft law capaci di generare “paura, incertezza e dubbio”, anche ipotizzando la presenza di backdoor nei sistemi cinesi, così da scoraggiarne l’adozione da parte delle imprese regolamentate.
Ball conclude ammettendo che modelli open weight con le capacità di Kimi rendono probabilmente il mondo “un po’ più pericoloso”, anche se non ancora abbastanza da produrre conseguenze immediatamente percepibili.
La domanda, dunque, è lecita: se fino a oggi l’open source è stato considerato sinonimo di trasparenza, condivisione e accessibilità, perché diventa un problema quando a portare avanti questo modello nell’AI è la Cina?
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