La sfida tra Stati Uniti e Cina sull’intelligenza artificiale sta entrando in una nuova fase. Non è più soltanto una competizione per creare il modello più potente o per conquistare la leadership nella ricerca. La partita riguarda la costruzione di intere infrastrutture tecnologiche destinate a funzionare secondo logiche diverse, fino al punto di diventare difficilmente compatibili tra loro.
È questa la tesi centrale del nuovo rapporto del BCG Institute, il think tank di Boston Consulting Group, intitolato The Great Divide: How the US and China Are Splitting the AI World. L’analisi mette in evidenza come le due superpotenze stiano sviluppando due «stack» dell’intelligenza artificiale separati: un insieme di modelli, sistemi cloud, chip, data center e regole di utilizzo che rischia di creare una vera e propria divisione dell’ecosistema globale.
Il punto di partenza dello studio è chiaro: sia Washington sia Pechino considerano l’AI uno strumento di potere nazionale. Ma le strategie adottate sono profondamente diverse.
Gli Stati Uniti stanno puntando sulla forza del capitale e sulla capacità di costruire infrastrutture su scala gigantesca. La Cina, invece, ha scelto una strada differente: ridurre i costi, sviluppare alternative nazionali e accelerare l’adozione dell’intelligenza artificiale nell’economia reale.
Secondo BCG, la conseguenza sarà una crescente difficoltà per aziende e governi nel mantenere una posizione neutrale.
Gli Stati Uniti puntano sulla forza della scala
La strategia americana si basa soprattutto sulla disponibilità di capitali e sulla concentrazione di grandi operatori tecnologici in grado di sostenere investimenti enormi.
Dal 2023 le startup statunitensi impegnate nell’intelligenza artificiale hanno raccolto circa 380 miliardi di dollari di capitale di rischio, contro i 39 miliardi delle realtà cinesi. Un divario che fotografa la capacità degli Stati Uniti di attirare finanziamenti privati e alimentare la crescita dei laboratori più avanzati.
A questo si aggiunge la corsa alle infrastrutture. Nel 2025 gli investimenti in capacità tecnologica (data center, sistemi di calcolo e infrastrutture collegate) delle venti maggiori aziende tecnologiche americane hanno superato i 400 miliardi di dollari, contro circa 63 miliardi della Cina. Per il 2026 il valore previsto negli Stati Uniti dovrebbe superare gli 800 miliardi.
La partita non riguarda soltanto i modelli di intelligenza artificiale, ma tutto ciò che permette loro di funzionare: potenza di calcolo, semiconduttori, servizi cloud e reti industriali.
Negli ultimi anni, inoltre, si è formato un intreccio di accordi tra laboratori AI, produttori di chip, società cloud e investitori. Secondo il rapporto, dal 2024 sono stati annunciati accordi per oltre 1.500 miliardi di dollari tra gli attori principali dell’ecosistema americano.
Una concentrazione di risorse che rafforza la leadership statunitense, ma che crea anche una maggiore interdipendenza tra i protagonisti della filiera.
Pechino risponde con modelli meno costosi e diffusione di massa
La Cina non sta cercando di replicare semplicemente il modello americano. La sua strategia punta meno sulla spesa senza limiti e più sulla capacità di rendere l’intelligenza artificiale accessibile e utilizzabile su larga scala.
Il caso più evidente riguarda i costi dei modelli. Secondo lo studio, il sistema cinese Kimi K2.6, sviluppato da Moonshot, può elaborare un milione di token con un costo di 1,71 dollari, contro gli 11,25 dollari del modello americano GPT-5.5.
Il vantaggio cinese non è soltanto economico. Pechino ha costruito negli anni una solida base scientifica: oggi il Paese rappresenta circa un terzo delle pubblicazioni di intelligenza artificiale appartenenti al gruppo delle più citate al mondo ed è primo per numero di brevetti AI depositati.
La strategia cinese punta anche a ridurre la dipendenza tecnologica dall’estero. Il governo ha imposto ai data center pubblici l’utilizzo esclusivo di chip nazionali, con l’obiettivo di accelerare lo sviluppo di alternative ai semiconduttori prodotti da aziende straniere, in particolare quelli di Nvidia.
Il risultato è un modello diverso da quello americano: meno orientato alla ricerca della frontiera assoluta, più concentrato sull’integrazione dell’AI nei processi produttivi, nei servizi e nella pubblica amministrazione.
La partita si sposta sull’adozione
Uno degli elementi più significativi del rapporto riguarda la velocità con cui la Cina sta introducendo l’intelligenza artificiale nella propria economia.
Secondo BCG, nel secondo trimestre del 2026 la Cina dovrebbe arrivare a elaborare oltre la metà dei token prodotti a livello globale, pur rappresentando circa il 17% della popolazione mondiale.
Anche il rapporto tra cittadini e tecnologia appare diverso: oltre l’85% della popolazione cinese ritiene che i benefici dei prodotti e servizi basati sull’AI siano superiori ai rischi, mentre negli Stati Uniti la percentuale scende sotto il 45%.
Lo stesso approccio emerge dalla robotica industriale: nel 2024 la Cina ha installato il 54% dei robot industriali presenti nel mondo. Una strategia fondata sulla diffusione capillare della tecnologia più che sulla sola conquista del primato nella ricerca.
Il rischio per aziende e governi: dover scegliere un blocco
Il nodo centrale del rapporto riguarda le conseguenze per chi si trova fuori dai due grandi ecosistemi.
Secondo Nikolaus Lang, managing director e senior partner di BCG e coautore dello studio, il mondo dell’AI «si sta biforcando»: i modelli americani non funzionano in Cina e gli Stati Uniti stanno aumentando i controlli sull’utilizzo della tecnologia cinese.
Per le multinazionali questo potrebbe significare dover gestire due infrastrutture diverse: una per il mercato cinese e una per quello occidentale, con meno possibilità di sfruttare le stesse soluzioni ovunque.
La scelta tecnologica, quindi, rischia di diventare anche una scelta geopolitica.
Un’azienda che oggi sceglie un determinato modello AI per ragioni di prezzo o efficienza potrebbe trovarsi domani vincolata a un intero ecosistema tecnologico.
L’Europa tra ricerca e difficoltà industriali
In questa competizione l’Europa si trova in una posizione più delicata. Il continente dispone di ricercatori qualificati e di una forte produzione scientifica, ma fatica a trasformare queste risorse in capacità industriale.
Il principale laboratorio europeo, Mistral, resta molto distante dai grandi operatori americani: secondo il rapporto, ricavi, valutazione e capitale raccolto equivalgono a circa il 2% di quelli di OpenAI.
Anche sul fronte dei modelli il divario rimane significativo: le soluzioni europee sono considerate tra tre e dieci mesi indietro rispetto alla frontiera tecnologica.
Per BCG, tuttavia, lo spazio per costruire un’alternativa non è ancora completamente chiuso. L’Europa potrebbe puntare su un modello diverso, basato su efficienza nell’impiego dei capitali e su una maggiore autonomia tecnologica.
Il problema è il tempo.
I prossimi due anni decisivi per la nuova mappa digitale
Secondo lo studio, i prossimi 12-24 mesi saranno cruciali per definire quali Paesi riusciranno a diventare vere potenze digitali e quali invece saranno costretti a dipendere da infrastrutture sviluppate altrove.
La divisione tra Stati Uniti e Cina non riguarda più soltanto chi costruirà l’intelligenza artificiale più avanzata. Riguarda chi controllerà i componenti necessari per utilizzarla: chip, dati, energia, capacità di calcolo e modelli.
La corsa all’AI, in altre parole, sta diventando una corsa alla sovranità tecnologica. E lo spazio per rimanere semplicemente spettatori, o neutrali, sembra ridursi rapidamente.
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