Washington domina l’industria del software, ma mantenere il primato sarà sempre più difficile. Teoria e pratica dell’open source. Come Pechino inquieta i colossi americani. Europa e Cina devono collaborare per rendersi indipendenti dagli Usa di Trump.

di Francesco Maria De Collibus

1. Gli Stati Uniti e la Repubblica Popolare Cinese si stanno affrontando in un colossale braccio di ferro sull’intelligenza artificiale (Ai). La Cina, che già domina la produzione di pannelli solari, batterie, droni e auto elettriche, ha da tempo esplicitato la sua ambizione di primeggiare anche in questo settore. L’America, dal canto suo, vede nell’intelligenza artificiale il fulcro della propria supremazia tecnologica, che non dipende solo dal ruolo di primissimo piano giocato dalle sue aziende più innovative (Google, OpenAi e Anthropic), ma anche e soprattutto dal controllo dei chip. Questi manufatti costituiscono infatti il necessario sostrato fisico dell’addestramento dell’Ai e attualmente sono progettati da Nvidia, azienda statunitense che opera in condizioni quasi monopolistiche.

La sfida sino-americana è stata ben riassunta da Kai-Fu Lee nel libro Ai Superpowers, ma l’episodio senza subbio più rilevante di questo scontro è stato il blocco all’esportazione di chip verso la Cina deciso da Biden. Questa postura è stata confermata da una delle ultimissime decisioni della passata amministrazione, che ha deciso di limitare il flusso di chip per l’intelligenza artificiale ai soli paesi storicamente alleati e fidati, addirittura escludendo paesi Nato ritenuti non affidabili (Ungheria e Turchia). Questo blocco non è tuttavia servito a molto. La Cina ha infatti continuato a rilasciare nuovi modelli 1 e a pubblicare, a livello accademico, moltissimi articoli scientifici sul tema, seppur non eccessivamente impattanti. Soprattutto, Pechino è riuscita a lanciare due prodotti di punta, capaci di competere in tutto e per tutto con le Ai americane.

Inizialmente è stata la volta di DeepSeek R1, un’intelligenza artificiale potente quanto OpenAi o1. Il prodotto cinese, come quello americano, si configura come un reasoning model, ovvero un modello capace di ragionare e seguire una catena di pensieri (chain of thoughts) prima di fornire le risposte. Tuttavia, DeepSeek R1 non solo sarebbe stato addestrato con risorse computazionali estremamente inferiori, ma è anche stato rilasciato come modello open source liberamente scaricabile e utilizzabile sulla propria macchina 2. Questo è un aspetto fondamentale, dal momento che OpenAi, nonostante il nome dell’azienda faccia riferimento a standard aperti, ha oramai abbandonato la sua originaria vocazione open source per seguire un altro modello di business.

Inoltre, la Cina sta ottenendo incredibili risultati nella cosiddetta agentic Ai, soprattutto grazie alla start-up Manus.ai. Questa forma di intelligenza artificiale rappresenta una nuova frontiera tecnologica. Infatti, se alle Ai tradizionali è necessario spiegare come raggiungere un determinato obiettivo 3, all’agentic Ai basta indicare l’obiettivo finale, lasciandola libera di determinare autonomamente il modo per raggiungerlo. Insomma, un’agentic Ai può «agire» per noi, coordinando attività complesse, navigando su siti Web ed estraendo informazioni.  

L’America ha reagito alla notizia di DeepSeek e dei successi cinesi in modo misto: dal punto di vista tecnologico, in molti si sono congratulati con i colleghi, sottolineando soprattutto il risparmio energetico e di risorse computazionali. Yann LeCun non ha visto nell’avvento di DeepSeek una vittoria della Cina, quanto di quel modello di Ai open source che il chief Ai scientist di Meta ha sempre sostenuto. Dal punto di vista politico, invece, molti amministratori delegati di aziende tecnologiche hanno preferito indossare l’elmetto e schierarsi sotto la bandiera a stelle e strisce. Dario Amodei di Anthropic, per esempio, ha dichiarato «alla fine, le aziende di Ai negli Stati Uniti e in altre democrazie devono avere modelli migliori di quelli cinesi se vogliamo prevalere. Non dovremmo concedere al Partito comunista cinese vantaggi tecnologici quando non è necessario»4. OpenAi ha invece rilasciato un position paper significativamente intitolato «Ai in America», in cui si sostiene che «se gli Stati Uniti non attireranno fondi, essi confluiranno in progetti sostenuti dalla Cina rafforzando l’influenza globale del Partito comunista cinese. Le norme e i regolamenti per lo sviluppo e l’uso dell’Ai dovrebbero essere basati sui valori democratici che il nostro paese ha sempre sostenuto» 5.

Questa, tuttavia, è solo una parte della sfida. L’intelligenza artificiale è qualcosa che ci affascina e cattura la nostra attenzione. Per la prima volta, ci stiamo confrontando con qualcosa di terribilmente simile alla nostra intelligenza. Ammaliati dalla macchina, tendiamo a dimenticare un fatto di primaria importanza: stiamo pur sempre parlando di software. Meglio: della produzione e della commercializzazione di software, ovvero di un mercato per certi aspetti unico e impossibile da paragonare ad altri. Solo comprendendo queste dinamiche possiamo comprendere perché DeepSeek abbia spaventato i protagonisti del settore, mostrando ciò che tutti volevano rimanesse nascosto: che il re è nudo e vulnerabile.

2. Quando parliamo di intelligenza artificiale, di videogiochi, di social media, di sistemi operativi o di programmi per la produttività aziendale stiamo sempre e comunque parlando di software. I quali – per usare la fortunata espressione di Marc Andreessen, storico investitore e oggi consigliere della seconda amministrazione Trump – si sono ampiamente «mangiati il mondo». La digitalizzazione è stata semplicemente la trasformazione quasi universale del mondo e delle aziende in software e sistemi informativi.

Il mercato del software come prodotto indipendente dall’hardware non è sempre esistito. Esso si è evoluto a partire dagli anni Settanta, in particolare a seguito della fondazione di Oracle, Software Ag e Sap. Tuttavia, è stata Microsoft la prima ad aprirsi al grande pubblico. Oggi ci sono tantissimi fornitori e diversi modi per acquisire e pagare un software, che vanno dal Saas (software as a service) al cloud, passando per le licenze annuali, gli abbonamenti mensili e, soprattutto in azienda, i modelli a consumo per token. Le aziende di software sono presenti in ogni paese, e gli sviluppatori sono oramai presenti in qualsiasi contesto lavorativo.

Eppure, esiste un solo paese al mondo in cui l’industria del software ha raggiunto dimensioni planetarie: gli Stati Uniti d’America. Se guardiamo le prime cinquanta realtà industriali che operano in questo mercato, vediamo infatti che sono tutte americane tranne due: la tedesca Sap e la francese Dassault Systèmes. La prima realtà europea, Sap, è però una goccia nel mare. Microsoft ha dieci volte la sua capitalizzazione di mercato in borsa (2.800 miliardi contro 300 miliardi) e ha un fatturato di circa sei volte superiore. Le aziende di software possono essere ovunque, ma l’industria del software è solo americana. Il motivo è semplice: gli statunitensi sono stati capaci di inserirsi nei gangli della creazione di valore.

Se infatti aprite il vostro smartphone, troverete l’app della banca, dell’assicurazione, dei social, dei giornali, della posta elettronica e persino di questa rivista di geopolitica. Queste applicazioni sono state sviluppate per scopi diversi e da persone diverse, eppure tutte girano sul sistema operativo di Apple o su quello di Google. Controllare queste strettoie tecnologiche è per l’America l’equivalente di controllare gli stretti marittimi. Significa avere il potere di controllare gli accessi, e poco importa se ciò danneggia il mercato o i consumatori.

Anche i più grandi fornitori di cloud nel mondo – Amazon Web Services (Aws), Google Cloud, Microsoft Azure e Ibm – sono americani, e ciò contribuisce a rendere il tecnopotere statunitense ancora più pervasivo. Infatti, dato che costruire data center è estremamente costoso, a diverse aziende e governi conviene appoggiarsi – pagando l’affitto – a quelli di questi grandi colossi. La conseguenza, evidentemente, è una nuova forma di «colonialismo digitale», soprattutto per quanto riguarda i paesi europei. Come ha recentemente affermato Andy Yen, fondatore del servizio di e-mail privata Proton Mail, «da dove prendono la loro infrastruttura cloud, i programmi di posta elettronica e di elaborazione testi i paesi europei? Da aziende americane come Microsoft, Google e Amazon. Oggi noi europei siamo colonie degli Stati Uniti» 6. Il potere derivante dal controllo dei servizi cloud non è da sottovalutare, anche nel mondo reale. Come ricorda lo stesso Yen, se Trump volesse davvero annettere unilateralmente la Groenlandia gli basterebbe un ordine esecutivo per interrompere la fornitura di tutti i servizi digitali ai danesi. Posta elettronica e infrastrutture cloud si spegnerebbero di colpo, come i servizi di messaggistica sui telefonini. Copenaghen capitolerebbe in poche ore.

Questo dominio tecnologico e informatico è una delle più grandi leve del potere americano. E, se il predominio del dollaro nelle transazioni finanziarie globali è una leva spaventosa e ampiamente usata contro i paesi ostili in termini di sanzioni economiche, la leva tecnologica è stata solo di recente introdotta nell’armamentario sanzionatorio, in particolare in funzione anticinese.

3. Trump ha abdicato al soft power e intende giocare una partita più aggressiva, basata sulla competizione tecnologica, finanziaria e militare. La prima dimensione, tuttavia, pare al momento essere predominante, e non solo per la presenza di Elon Musk nell’amministrazione. La questione è che, dal punto di vista finanziario, le prestazioni della borsa americana sono sempre più legate ai titoli tecnologici. Se si eliminassero dal paniere i titoli del Nasdaq, dove le aziende di software svolgono un ruolo preponderante, le prestazioni dell’indebitata economia americana andrebbero in affanno.

Dal punto di vista militare, l’erosione della base industriale è andata di pari passo con l’esplosione delle capacità legate al software. La potenza di aziende come Anduril e Palantir, soprattutto per quanto riguarda la signal intelligence e la razionalizzazione del campo di battaglia, è impareggiabile. L’America forse non è più in grado di produrre un buon numero di proiettili o di navi da guerra, ma il suo primato tecnologico resta inarrivabile. E, se guardiamo all’Ucraina, vediamo che Washington è riuscita a piegare gli intenti negoziali di Kiev non tanto minacciando di interrompere le forniture di munizioni o droni (che gli ucraini possono o prodursi o comprare da altri), ma interrompendo la condivisione delle informazioni d’intelligence, la cui qualità e insostituibilità è garantita proprio dal primato americano nel software.

L’America non fabbrica praticamente più hardware – quasi tutti i semiconduttori e i dispositivi fisici sono prodotti altrove – ma è ancora capace di produrre software e tecnologia in abbondanza, i quali permettono alla borsa americana di compiere ottime performance. Ciò genera soldi, che vengono usati per pagare generosissimamente i talenti più brillanti, ovvero quelle persone che vengono a lavorare in America per poi fondare la loro start-up. Questo circolo virtuoso, tuttavia, può autoalimentarsi solo se gli Usa sono in grado di operare in un mercato di dimensioni planetarie: 330 milioni di cittadini americani non sono sufficienti per sostenere un meccanismo del genere.

Eppure, l’Ai sta cambiando tutto. Siamo in una fase rivoluzionaria, che potrebbe anche concludersi con il ridimensionamento di chi in passato occupava posizioni dominanti. Come è stato per il passaggio dalla fotografia analogica a quella digitale (con il crollo di Kodak) o per il passaggio dai cellulari tradizionali agli smartphone (con la scomparsa di Nokia dal mercato), adesso Google vede a rischio il suo monopolio nei motori di ricerca. Ad esempio, l’Ai generativa di OpenAi o di Perplexity può ricercare informazioni e siti web in modo altrettanto preciso dell’azienda di Mountain View, che infatti sta cercando di correre ai ripari investendo proprio sull’intelligenza artificiale. Il punto è che Google non sarà da sola: tutti vogliono salire sul carro dell’Ai, tutti vogliono essere della partita e tutti stanno partecipando grazie alle sterminate risorse offerte dal tecnocapitalismo americano.

In questa fase di cambiamento, in molti si stanno affidando alla neural scaling law, che potremmo sintetizzare in questi termini: quanto più si investe in risorse, dati e potenza computazionale nell’addestramento di una rete neurale, tanto migliori saranno i risultati. La conseguenza è stata una vera e propria «corsa agli armamenti» di portata apocalittica. Il solo progetto Stargate, capitanato da OpenAi e Oracle, prevede di investire oltre 800 miliardi di dollari nell’infrastruttura necessaria per addestrare l’Ai, una cifra pari all’intero bilancio della Difesa americana. Vecchie centrali nucleari vengono riaperte solo per servire i data center, come nel caso di quella di Three Mile Island che servirà le esigenze di Microsoft 7. Inoltre, in sole due settimane Elon Musk ha installato nel data center di xAi un numero di processori che il fondatore di Nvidia Jensen Huang ha definito «sovraumano» 8.

La partita è ferocissima, e tutti gli attori vogliono che il loro modello primeggi nella classifica dei large language model (Llm) più potenti. L’industria del software americana si è insomma legata mani e piedi all’Ai. Le somme investite nell’addestramento dei modelli sono altissime, anche per il ricchissimo mercato finanziario americano. Dunque basta un errore nell’allocazione per danneggiare irreversibilmente l’intero settore. O, peggio, è sufficiente che qualcuno cambi interamente le carte in tavola.

4. L’importanza di DeepSeek sta nell’aver messo in discussione tutti gli assunti su cui si basava il modello di business americano che abbiamo illustrato in precedenza. Il nostro cervello impara con una rete neurale naturale e consuma tanta energia quanto una lampadina elettrica. Anche ammettendo che l’Ai impari diversamente da noi, serve davvero usare delle centrali nucleari? Non potremmo semplicemente sviluppare una tecnica di apprendimento più efficiente?

Oggi in molti parlano di intelligenza artificiale generale (Agi), ovvero di un’Ai capace di fare tutto ciò che sa fare anche un essere umano. Non esiste una chiara definizione dell’Agi: Microsoft e OpenAi dicono che essa sarà raggiunta quando un modello di intelligenza artificiale riuscirà a generare 100 miliardi di profitti, ma c’è anche chi dubita – come Ilya Sutskever e lo stesso Yann LeCun – che l’Agi sia raggiungibile attraverso gli attuali approcci autoregressivi.

Tuttavia, nella corsa all’Agi emerge una questione più strategica che tecnologica. Le precedenti tecnologie, per quanto riguarda il mondo dei software, permettevano un consolidamento industriale relativamente facile. Pensiamo ai sistemi operativi: se possiedo un pc, non posso non usare Windows, mentre se ho un cellulare devo utilizzare, a seconda del modello, il sistema IoS (Apple) o quello Android (Google). Per navigare sulla Rete è obbligatorio usare un motore di ricerca o un browser (forniti entrambi da Google), così come la scelta dei social media è limitata a quelli esistenti (Facebook, Instagram, X). Non ci sono molte alternative, e quando esistono sono più che altro eccezioni – come nel caso di TikTok. Chi fornisce le piattaforme che utilizziamo, insomma, vince sempre.

Il punto è che l’Ai non è una piattaforma. Essa può benissimo essere un semplice componente intercambiabile, una merce sostituibile, anche perché da dati e algoritmi simili seguiranno risultati più o meno simili. In breve: l’industria del software e della tecnologia americana potrebbe non essere in grado di difendere il suo monopolio. E questo è esattamente ciò che preoccupa il comparto tecnologico americano.

Un memorandum interno trapelato (o lasciato trapelare?) da Google 9 nel 2023 diceva letteralmente: «Né noi né OpenAI abbiamo ricette segrete, recinti protettivi (moat) o reali vantaggi competitivi di lungo termine nello sviluppo dell’Ai generativa». Chi ha scritto queste righe ha ragione. La comunità open source sta infatti avanzando molto velocemente, realizzando modelli quasi equivalenti con risorse minori e maggiore flessibilità. I modelli aperti permettono personalizzazioni rapide, sono più attenti alla privacy e costano meno. Insomma, in questa sfida folle per ottenere il modello più potente nessuno ha barriere insormontabili a difesa del proprio monopolio. Potrebbero non esserci proprio monopoli. Potreste aver investito 1.000 o 10 mila miliardi di dollari per produrre il modello più potente di tutti, ma per le applicazioni concrete potrebbe bastare un prodotto molto più compatto ed economico. Magari open source, magari gratuito.

L’avvento di DeepSeek ha mostrato plasticamente, e nel mondo reale, proprio la cogenza di quanto si è detto finora. Il suo fondatore, Liang Wenfeng, ha infatti dichiarato – con parole che paiono echeggiare quelle del memorandum di Google – che «di fronte a tecnologie dirompenti, i “fossati” (moat) creati dal codice chiuso sono temporanei. Persino l’approccio chiuso di OpenAi non può impedire ad altri di recuperare. Per questo leghiamo il nostro valore soprattutto alla squadra: i nostri colleghi crescono attraverso questo processo, accumulano esperienza e formano una cultura capace di innovare. Questo è il fossato che tutela il nostro valore aggiunto e la nostra proprietà intellettuale. La scelta di rendere open source e pubblicare articoli, in realtà, non ci costa niente. Per un talento tecnico, vedere altri che seguono la tua innovazione dà un grande senso di soddisfazione» 10.

In cosa consiste, allora, il «talento tecnico» sbandierato da Wenfeng? Sul piano ingegneristico, DeepSeek ha sfidato lo stradominio dei modelli americani adottando un’architettura mixture-of-experts che permette di scalare il modello senza aumentare proporzionalmente il costo computazionale. Il modello su cui si basa DeepSeek R1, V3, ha un totale di 671 miliardi di parametri, ma ne vengono attivati solo 37 miliardi alla volta, rendendo il modello più efficiente rispetto ad altri di dimensioni simili. Inoltre, DeepSeek ha ottimizzato il processo di addestramento di V3 utilizzando 2,8 milioni di ore Gpu H800 11, una Gpu di Nvidia appositamente depotenziata per non incorrere nell’embargo dei chip per l’intelligenza artificiale. Tutto questo processo è costato all’azienda cinese appena 5,5 milioni di dollari, un’inezia rispetto agli svariati miliardi che gli americani spendono per produrre i loro modelli.

Si potrebbe pensare che quello di DeepSeek sia stato un approccio unico e geniale, tale da smentire la scaling law. In realtà non è così. Le tecniche adoperate dall’azienda cinese sono interessanti, ma non sono «salti in avanti» comparabili a quelli di articoli decisivi come Attention is all you need di Google, che ha introdotto l’intera architettura transformer, o Improving Language Understanding through Generative Pre-Training (Gpt) di OpenAI, che ha introdotto l’attuale approccio Gpt. Ma, se le cose stanno così, come ha fatto DeepSeek ha sfidare la scaling law?

Il problema ha diverse prospettive. Dal punto di vista scientifico, la scaling law è in realtà solo una legge empirica, come lo è quella di Moore sui processori. Dunque può essere smentita in ogni momento dai fatti, e non è un caso che da alcuni anni esperti del settore stiano cercando di sensibilizzare i diversi attori per quanto riguarda i limiti strutturali del deep learning. Dal punto di vista politico, invece, nel valutare i risultati di DeepSeek non possiamo fare altro che fidarci dell’azienda cinese. Anche perché le possibilità sono due: o Wenfeng e i suoi ingegneri hanno effettivamente speso e usato quanto dichiarato oppure hanno contrabbandato un altissimo numero di Gpu. Nel primo caso, ci sarebbe stata innovazione, mentre nel secondo il dato geopolitico che emerge è il fallimento totale delle sanzioni. In ogni caso, per Pechino è vittoria.

Altra questione, invece, è quella relativa alla natura open source del prodotto cinese. A voler essere precisi, infatti, il modello sviluppato da DeepSeek è open weights, il che significa che ci è possibile vedere i «pesi» della rete neurale, mentre il modo in cui questi sono stati ottenuti è descritto dall’azienda solo a grandi linee. Di certo, non sappiamo esattamente come sia stato eseguito l’addestramento né quali dati siano stati utilizzati dagli sviluppatori durante questa fase.

Ora, per quanto la Cina abbia moltissimi informatici e sviluppatori, oltre che diverse aziende che producono software, raggiungere l’America non pare essere questione all’ordine del giorno. Certo, ByteDance, Tencent e Alibaba sono realtà molto attive e importanti, ma il modello industriale della Cina continua a essere basato sulla produzione di manufatti tecnologici. Nella Repubblica Popolare ci sono Huawei, Xiaomi e Alibaba, ma è difficile immaginarsi una Microsoft o una Oracle cinesi, capaci di scavalcare le concorrenti americane. Il punto, però, è che Pechino non ne ha bisogno. Per infliggere dei colpi durissimi agli Usa, alla Cina basterebbe infatti rilasciare gratuitamente prodotti simili a quelli che Microsoft o OpenAi intendono vendere.

La questione centrale è che, in virtù della sua scala e della sua eccellenza logistica e produttiva, la manifattura tecnologica cinese può proteggersi dall’America. Non è una questione legata al great firewall. Il punto è che l’America non può, dall’oggi al domani, costruire una base industriale paragonabile a quella cinese. Trump può imporre tutti i dazi possibili e immaginabili, ma non potrà mai importare un miliardo di lavoratori per pareggiare il numero di operai che la Cina ha a disposizione. Al contrario, però, Pechino potrebbe agguantare Washington per quanto riguarda lo sviluppo dell’Ai, come è avvenuto con DeepSeek. Del resto, gli Usa si ostinano a inseguire la scaling law come se fosse la regola di platino, quando – in realtà – nulla esclude che si trovi, anche nel brevissimo periodo, un sistema di addestramento più efficiente.

Inoltre, anche qualora l’Agi venisse raggiunta, considerando la storia dei mercati basati sul software nulla garantisce che a trarne beneficio sarà il migliore o colui che si è mosso per primo (first mover). Piuttosto, a vincere questo genere di competizioni è di norma chi riesce a sfruttare il massimo effetto di scala. E, sulla scala, la Cina è impareggiabile. Qualunque cosa venga prodotta per un miliardo e quattrocento milioni di persone si può produrre con altrettanta efficienza anche per due o tre miliardi di utenti. Anzi, i costi di produzione diminuiscono, creando un ulteriore vantaggio competitivo e generando nuove e inattese alleanze.

5. Al netto di alcune piccole realtà di nicchia (come la francese Mistral o la tedesca DeepL, oltre a Sap), il mercato europeo del software e dell’Ai non mostra il dinamismo e la forza di quello americano. Ciò non è casuale. Semplicemente, i giovani europei che volevano fondare una start-up tecnologica l’hanno fatto negli Usa, e i tentativi di riprodurre la Silicon Valley nel Vecchio Continente – come nel caso del campus di Sophia-Antipolis tra Nizza e Cannes – non hanno raggiunto i risultati sperati. Ciò, ovviamente, non significa che in Europa non ci siano informatici e sviluppatori di grande talento. Al contrario, se guardiamo ai «padri nobili» dell’Ai – ovvero Hinton, LeCun e Bengio – non possiamo fare a meno di notare che sono tutti europei: britannico il primo e francesi gli altri due. Anche Hugging Face, una realtà fondamentale per l’Ai open source, è stata fondata da Clément Delangue e Julien Chaumond, francesi che hanno vissuto a cavallo delle due sponde dell’Atlantico.

Inoltre, con la possibilità di lavorare a distanza le aziende tecnologiche si sono oramai trasformate in organizzazioni sostanzialmente ubique, dunque moltissimi personaggi di primo piano di questo settore sono europei o vivono in Europa. DeepMind, ad esempio, ha sede a Londra ed è gestita dalle sapienti mani del britannico Demis Hassabis, fresco premio Nobel. Inoltre, Google mantiene un grande centro di ricerca e sviluppo a Zurigo, dove sono ubicate moltissime altre realtà. Le aziende, insomma, sono quasi sempre americane, ma il talento no.

Ciò che manca all’Europa e agli europei non sono dunque le capacità, quanto un’industria paragonabile, per dimensioni e potenza, a quella americana. Il paradosso è che, in una fase in cui Washington pare essere pronta a usare tutte le leve del suo potere per raggiungere imperscrutabili obiettivi, l’Ue si scopre totalmente dipendente dalle tecnologie statunitensi. Non è dunque un caso che negli ultimi tempi stiano emergendo diverse iniziative che mirano a cercare di ridurre tale dipendenza, che svaria dal cloud ai semiconduttori. Ovviamente quest’operazione è estremamente complessa, non esistono formule magiche.

Tuttavia, proprio per queste ragioni, gli interessi europei e quelli cinesi potrebbero allinearsi. Ue e Cina dovrebbero investire massicciamente nello sviluppo di software open source, con l’obiettivo di rendere queste applicazioni altrettanto performanti di quelle che gli Usa rilasciano a pagamento. Questi software dovrebbero essere allenati su dei cloud locali, messi a disposizione dai paesi disposti a partecipare. Obiettivo: sviluppare sistemi a codice aperto e potenzialmente gratuiti, così spingendo altri attori a unirsi al progetto, puntando soprattutto a coinvolgere l’India e la sua fortissima filiera di sviluppatori. Così facendo, Europa e Cina si potrebbero liberare dalle conseguenze del collare tecnologico americano, o almeno avere una «carta» in più da giocare.

6. Non sappiamo se i modelli del futuro saranno simili a quelli del passato. Intanto, nulla ci assicura che l’ambiente tecnologico di domani sarà paragonabile a quello di oggi. Infatti, se c’è una cosa che l’Ai riesce a fare davvero bene è proprio scrivere software – come dimostra GitHub Copilot, che infatti ha ampi profitti. Anche alcune forme di agentic Ai vanno in questa direzione, seguendo quello che Andrej Karpathy ha definito «vibe coding», che consiste nello scrivere righe di codice basandosi sulle «vibrazioni» che si generano nei programmatori durante le loro interazioni con l’Ai. Insomma, in uno scenario del genere è molto difficile individuare il modello di intelligenza artificiale che segnerà il nostro futuro. Bisogna accettare il fatto che esso emergerà, intendendo questo verbo proprio nel senso del concetto di «emergenza» della teoria dei sistemi complessi: qualcosa di inatteso, che si origina ed emerge in virtù delle complesse interazioni tra le parti del sistema.

Il Drago cinese emergerà esattamente da queste sorgenti aperte, ed emergerà come si emerge dalla complessità, attraverso una somma di piccoli cambiamenti che producono, in maniera imprevedibile, un ulteriore cambiamento. A noi europei il compito di capire se e come sfruttare tale emergenza, che non è detto sarà solo cinese. In questo contesto, di certo, la sovranità digitale è ormai irrimandabile. Pena la perdita anche di quel che resta della nostra sovranità politica. Il Novecento è finito. È tempo di guardare avanti.