DeepSeek e le altre

AI, la Cina cambia passo: non più modelli ma piattaforme per l’economia reale

Da DeepSeek a Alibaba, Tencent e ByteDance, la sfida si sposta dai benchmark all’integrazione nei processi aziendali. Architetture complete, costi competitivi e modelli sempre più orientati agli agenti ridefiniscono la corsa globale all’intelligenza artificiale

di Alessandro Longo

10 maggio 2026

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Negli ultimi mesi se dicevi “AI e Cina” un nome solo veniva in mente, almeno a noi occidentali: DeepSeek. Il modello che, per un momento, ha fatto tremare OpenAI e Anthropic. Sbagliato: il mercato cinese dell’AI generativa è ormai un ecosistema competitivo in cui almeno quattro famiglie di modelli stanno prendendo strade diverse: oltre a DeepSeek, appena arrivato alla V4, ci sono Qwen3, Hy3 preview di Tencent (questi due aggiornati ad aprile) e Seed2.0 di ByteDance.

Altro errore: vedere questa partita solo come un confronto prestazionale tra singoli modelli. Del tipo: è più capace Gpt o Deepseek, nei benchmark (teorici)? In realtà, la Cina, proprio come gli Usa, sta già facendo il passo successivo. Quello che ci serve se vogliamo che l’AI diventi il nuovo sistema operativo della nostra economia.

Ossia: costruire un’architettura completa, per un’intelligenza artificiale che (sempre più, sempre meglio) deve essere in grado di integrarsi nel lavoro reale, a più livelli, anche in autonomia. Con diversi strumenti e un controllo dei costi. Elemento, quest’ultimo, dove la Cina e i suoi modelli open hanno in effetti un vantaggio competitivo.

DeepSeek – questo sì – resta un caso eccellente. Ora sta affinando la formula che ha sorpreso il mondo nel 2025. Quella fatta di capacità di ragionamento avanzato, licenza aperta e prezzi api molto aggressivi. Con DeepSeek-V4, pubblicato il 24 aprile 2026, vuole smettere di essere solo “reasoning a basso costo” per diventare un modello di frontiera più completo.

Per un’impresa, DeepSeek è soprattutto la via della flessibilità. Può essere interessante quando l’obiettivo è avere maggiore controllo sul modello, adattarlo a contesti specifici, sperimentare con versioni più leggere o contenere il costo di utilizzo su grandi volumi. Il limite è altrettanto chiaro: un modello aperto e conveniente non basta da solo. Per trasformarlo in valore servono competenze, strumenti di controllo, integrazione con i sistemi esistenti e una governance solida.

Qwen di Alibaba, arrivato qualche giorno fa alla 3.6, segue una logica differente. Non vuole essere soltanto un modello efficiente: vuole diventare una base di lavoro per chi sviluppa applicazioni, servizi digitali e soluzioni enterprise. È una strategia coerente con il profilo da colosso tech di Alibaba, che può collegare AI, cloud, strumenti per sviluppatori, canali commerciali e clienti aziendali.

Le aziende possono scegliere modelli più leggeri o più potenti, bilanciando qualità della risposta, velocità e costo. Non tutti i processi richiedono il modello più sofisticato. Alcune attività hanno bisogno di rapidità e costi bassi; altre richiedono maggiore capacità di ragionamento. Alibaba punta a coprire questa varietà con una famiglia di modelli, non con un unico prodotto.

C’è in lizza un altro storico colosso tech cinese: Tencent.

Con Hy3 preview, presentato a fine aprile, ha un posizionamento ancora diverso. Il suo tratto distintivo è l’integrazione nei servizi e nei flussi di lavoro. Tencent insiste su attività come analisi di documenti, ricerca di informazioni, trattamento dei dati, uso di strumenti esterni e automazione di passaggi complessi.

È un approccio più vicino alle esigenze operative delle aziende. Il modello non viene presentato solo come una macchina capace di rispondere meglio, ma come un motore da inserire dentro prodotti già utilizzati: documenti, browser, assistenti, strumenti di produttività e applicazioni interne. In questo schema l’AI non è il prodotto finale, ma un componente che lavora dietro le quinte.

Infine, ByteDance. Da noi noto perché proprietaria di TikTok. Il suo Seed2.0 vuole collegare ricerca AI e prodotti consumer con una base utenti molto ampia. ByteDance può testare, distribuire e migliorare i propri modelli in ambienti di utilizzo reali e ad altissimo volume.

Questa impostazione distingue Seed2.0 dagli altri casi. Il modello è presentato come una famiglia orientata ad agenti general purpose, cioè sistemi capaci di affrontare compiti complessi e composti da più passaggi. Non solo chat, ma AI in grado di leggere documenti lunghi, interpretare contenuti multimodali, gestire istruzioni articolate e supportare attività ad alto valore economico.

La Cina ha molte anime, noi occidentali fatichiamo a capirlo bene. Vale anche per l’AI. La competizione tra Usa e Cina, con l’Europa distante in classifica, si gioca anche su queste complessità. Differenze di approccio che però devono interessare anche alle aziende italiane. Comprenderle ci permette infatti di capire come trarre più valore business dall’adozione dell’AI.