Nick Robinson, Deputy Head of Global Emerging Market Equities di Aberdeen Investments

 

La leadership nell’IA non dipende solo dalla qualità dei modelli, ma anche da implementazione, capacità di calcolo e produttività. Stati Uniti e Cina stanno perseguendo lo stesso obiettivo attraverso strategie differenti.

L’intelligenza artificiale viene spesso descritta come una sfida decisiva tra Stati Uniti e Cina, una corsa tecnologica con vincitori e vinti. Dal punto di vista degli investimenti, però, questa lettura rischia di semplificare una realtà molto più complessa.

Più che una gara verso un unico traguardo, l’IA va considerata una tecnologia di uso generale, il cui impatto economico emergerà gradualmente attraverso l’adozione e i guadagni di produttività nei diversi settori. Come nelle precedenti rivoluzioni digitali, la leadership dipenderà non solo dall’innovazione, ma anche da infrastrutture, politiche pubbliche e struttura economica.

A che punto è oggi la tecnologia

Secondo i parametri tradizionali di valutazione, i grandi modelli linguistici statunitensi mantengono ancora un lieve vantaggio. Tuttavia, la Cina ha ridotto rapidamente il divario e oggi i due Paesi vantano un numero simile di modelli ai vertici delle classifiche internazionali.

Questa convergenza riflette fattori strutturali importanti: la Cina forma una quota significativa dei laureati STEM a livello globale e dispone di una vasta base di ricercatori specializzati in IA. Inoltre, mentre gli sviluppatori cinesi hanno privilegiato l’open source, le aziende statunitensi si sono concentrate su sistemi proprietari. Una differenza rilevante, poiché il vero impatto economico dell’IA dipenderà dalla sua diffusione su larga scala.

Investimenti di capitale: scala contro struttura

Gli Stati Uniti stanno investendo centinaia di miliardi di dollari in data center, capacità di calcolo e infrastrutture collegate, con una spesa ormai rilevante anche a livello macroeconomico.

In Cina gli investimenti appaiono inferiori, ma il confronto è parziale: il sostegno all’IA è distribuito tra operatori pubblici, iniziative regionali, sussidi e programmi di credito. Gli Stati Uniti restano in vantaggio per volume di capitale, ma il divario è probabilmente meno ampio di quanto suggeriscano i dati più visibili.

Politiche e strategia

Negli Stati Uniti prevale un modello guidato dal settore privato, supportato dalla domanda governativa e da controlli sulle esportazioni di semiconduttori avanzati.

La Cina adotta invece un approccio più orientato allo Stato, focalizzato sull’integrazione dell’IA nell’economia reale. Condivisione dei dati, dataset pubblici e applicazioni industriali sono al centro della strategia, con l’obiettivo di accelerare i benefici economici della tecnologia.

Energia e semiconduttori

L’espansione dell’IA richiede enormi quantità di energia. Negli Stati Uniti stanno emergendo limiti legati alla rete elettrica e ai costi dell’elettricità, mentre la Cina beneficia di una maggiore capacità installata, costi energetici più bassi e forti investimenti nelle rinnovabili.

Sul fronte dei semiconduttori, gli Stati Uniti mantengono un vantaggio significativo nella produzione di chip avanzati. Tuttavia, se questi sono essenziali per addestrare i modelli più sofisticati, risultano meno determinanti per l’utilizzo e la diffusione su larga scala delle applicazioni esistenti.

Due strategie diverse

L’aspetto più importante per gli investitori è che Stati Uniti e Cina non stanno necessariamente competendo sullo stesso terreno.

Gli Stati Uniti puntano sullo sviluppo di frontiera e sulla ricerca verso l’intelligenza artificiale generale (AGI), una strategia ad alto potenziale ma anche ad alta intensità di capitale e incertezza.

La Cina, invece, sta accelerando sull'”AI+”, integrando l’IA nella manifattura, nella logistica, nella robotica e nei processi industriali. Considerato il peso del settore manifatturiero nell’economia cinese, il legame tra IA e produttività potrebbe risultare più rapido e visibile.

Considerazioni finali

Per gli investitori, la domanda cruciale non è chi sia oggi in testa alla corsa all’IA, ma dove l’adozione della tecnologia riuscirà a trasformarsi più efficacemente in valore economico duraturo.

L’attenzione dovrebbe quindi concentrarsi sulla diffusione dell’IA, sui vincoli infrastrutturali ed energetici e sui settori meglio posizionati per trasformare l’innovazione in produttività.

Come nelle precedenti rivoluzioni tecnologiche, è improbabile che emerga un unico vincitore permanente. Più probabilmente, Stati Uniti e Cina seguiranno percorsi differenti, generando opportunità diverse man mano che la tecnologia maturerà.