Mark Casey, Gestore di portafoglio azionario di Capital Group

Thomas Edison aveva George Westinghouse. Apollo aveva Sputnik. L’attuale corsa all’intelligenza artificiale tra Stati Uniti e Cina potrebbe essere l’ultimo esempio di come la rivalità possa fungere da catalizzatore per l’innovazione.

La concorrenza è positiva e crediamo che la presenza di concorrenti forti spingerà i laboratori di IA a innovare e ad accelerare.

La strategia cinese basata sui bassi costi, favorita in parte da manodopera ed energia a prezzi contenuti, ha contribuito a far guadagnare quote di mercato al Paese, mentre gli Stati Uniti continuano a essere in testa nell’economia digitale e nelle tecnologie d’avanguardia.

IA negli Stati Uniti: vantaggio in termini di spesa

Sullo sfondo degli ingenti investimenti in conto capitale delle grandi aziende tecnologiche statunitensi si profila l’affascinante possibilità della superintelligenza artificiale, o ASI.

Anthropic, OpenAI e altre aziende statunitensi stanno puntando alla superintelligenza, che potrebbe imprimere una svolta alla crescita economica e accelerare le scoperte scientifiche. Sebbene vi siano timori legati alla possibilità di perdere il controllo di un sistema superintelligente, negli Stati Uniti si mostra una maggiore propensione ad accettare questo rischio, anche per via dell’incentivo economico.

La Cina, pur non avendo abbandonato questa strada, dà priorità all’impiego dell’IA nelle applicazioni industriali.

Le aziende tecnologiche statunitensi spendono per l’IA molto più delle concorrenti cinesi

Nel percorso verso una potenziale superintelligenza, le aziende statunitensi attive nell’IA hanno puntato su un altro acronimo: RSI, ovvero auto-miglioramento ricorsivo. Da decenni i ricercatori cercano di sviluppare modelli in grado di migliorarsi autonomamente. Di recente, OpenAI ha dichiarato che il suo modello più avanzato ha migliorato un modello più economico e di livello base. Si tratta di uno sviluppo significativo perché, una volta raggiunto l’RSI, potrebbe verificarsi un’impennata dell’efficienza, della produttività e di altri miglioramenti, che potrebbe determinare una riduzione dei prezzi dei modelli.

IA in Cina: focus sull’industria

L’approccio della Cina all’IA è fortemente orientato alle applicazioni industriali, in linea con il suo punto di forza: la capacità di produrre in modo efficiente su scala massiccia.

Gli Stati Uniti puntano su modelli all’avanguardia, con aziende in competizione per sviluppare modelli di frontiera di grandi dimensioni in grado di eguagliare l’intelligenza umana. La Cina si concentra invece sull’intelligenza applicata a casi d’uso industriali, come la guida autonoma e la robotica, anziché sull’intelligenza di livello umano.

Di conseguenza, anche il fabbisogno di capacità di calcolo è diverso: le applicazioni di IA cinesi utilizzano un numero di token di gran lunga inferiore, compensando così la carenza nel Paese di capacità di calcolo all’avanguardia.

Tokenomics: i modelli di IA cinesi sono più competitivi sul fronte dei costi

Di conseguenza, l’IA potrebbe rafforzare ulteriormente il già solido ecosistema industriale del Paese, trasformando i progressi tecnologici in prodotti concreti. Molte aziende stanno sviluppando robot umanoidi destinati ad attività manifatturiere e logistiche, replicando ciò che fanno gli esseri umani nelle fabbriche e nei magazzini. Sono molto competenti sul fronte dell’hardware e continuano a compiere progressi anche sul software, facendo tesoro dell’esperienza maturata dal Paese nel settore dei veicoli autonomi.

Nel tentativo di accrescere la propria influenza globale e conquistare quote di mercato, la Cina ha adottato un modello a pesi aperti, che consente ai clienti di utilizzare la sua IA in modo sicuro. I veri modelli open source consentono pieno accesso ai dati di addestramento e al codice, mentre i modelli a pesi aperti no. Ciò significa che le aziende statunitensi possono utilizzare modelli cinesi a pesi aperti meno costosi senza inviare dati in Cina. Possono accedervi tramite provider cloud come Amazon Web Services o Microsoft Azure, che ospitano i modelli localmente e garantiscono la conformità alle normative statunitensi in materia di dati e privacy.

Coesistenza competitiva

Anziché uno scenario in cui il vincitore prende tutto, prevediamo la coesistenza dei due sistemi: i modelli di frontiera statunitensi si aggiudicheranno le attività più remunerative e ad alta criticità, mentre i modelli cinesi, più economici, gestiranno il resto. Le aziende migliori probabilmente sceglieranno sempre il modello più avanzato per le attività in cui un vantaggio prestazionale del 10-15% fa la differenza e, nel tempo, si traduce in un vantaggio competitivo. Ma per le attività meno critiche, se il modello cinese offre prestazioni sufficienti, utilizzeranno quello.

È ancora troppo presto per stabilire chi prevarrà in termini di produttività e innovazione, ma i due sistemi coesisteranno, alla luce delle tensioni geopolitiche e della profonda diffidenza reciproca.

Cosa significa per gli investitori la corsa all’IA tra Stati Uniti e Cina?

Dato che la spesa per l’IA coinvolge ormai molte società presenti sui mercati azionari statunitensi, la volatilità legata alla corsa all’IA tra Stati Uniti e Cina è destinata a proseguire.

Finora, i modelli cinesi non hanno indebolito le prospettive di sviluppo dell’IA negli Stati Uniti, anche se il ciclo di espansione dell’infrastruttura per l’IA potrebbe avvicinarsi alla parte superiore della curva a S, dove la crescita della nuova capacità rallenta anche se la domanda complessiva continua ad aumentare.

Crediamo che, a un certo punto, si passerà probabilmente a società che crescono in linea con l’ammontare complessivo dell’infrastruttura per l’IA già operativa, anziché in funzione della nuova infrastruttura realizzata ogni anno. Un esempio è Amazon Web Services. Altre società, come Meta, potrebbero beneficiare di un calo del prezzo dei chip per l’IA, dato che per l’azienda rappresentano un costo di input.

Dai precedenti cicli tecnologici sappiamo che chi è leader all’inizio spesso non lo è più alla fine, e nemmeno nelle fasi intermedie. La leadership cambia spesso e prevedere quali aziende finiranno per prevalere è molto difficile. Per questo seguiamo con grande attenzione gli sviluppi negli Stati Uniti e conduciamo attività di ricerca sul campo in Cina.