Modelli AI cinesi conquistano le aziende Usa
Le aziende americane stanno abbandonando OpenAI e Anthropic a favore di modelli cinesi come DeepSeek e GLM-5.2, che costano fino al 90% in meno. I dati di OpenRouter mostrano che il traffico verso modelli cinesi ha superato il 30% ogni settimana dal febbraio 2026, con picchi al 46%. Le aziende Usa non lo stanno facendo per motivi ideologici, ma per la semplice questione dei costi.
Costi ridotti e crescita esponenziale del traffico
Modelli come DeepSeek, Z.ai e Alibaba Qwen sono decisamente più economici rispetto ai loro equivalenti OpenAI e Anthropic. Secondo dati di OpenRouter, una piattaforma che unifica l’accesso a molti sistemi AI, c’è stata una crescita molto rapida. Dallo stesso portale si legge che i modelli cinesi hanno superato il 30% del traffico token ogni settimana da febbraio 2026, con un picco fino al 46%. Un anno fa questa media era dell’11%, nel primo semestre del 2025 era appena del 4,5%.
Un caso emblematico: Lindy
Il caso più chiaro di questa tendenza è Lindy, una startup americana che, a giugno, ha spostato il 100% del proprio traffico da Anthropic a DeepSeek. Il CEO di Lindy, Flo Crivello, ha definito i costi del cambiamento come “una curva che è crollata a terra”. Il risparmio stimato si misura in milioni di dollari in poco tempo.
Differenze di prezzo significative
Un esempio concreto arriva da uno studio di Artificial Analysis. Lo stesso set di valutazioni è stato fatto usando diversi modelli. Anthropic Claude ha costato 4.811 dollari, OpenAI ChatGPT 3.357 dollari. Lo stesso lavoro è costato 1.071 dollari usando DeepSeek, 948 dollari con Kimi di Moonshot, e appena 544 dollari con GLM di Zhipu. Per via delle tariffe API, DeepSeek V4 Flash costa 0,14 dollari per milione di token in input e 0,28 dollari per l’output, mentre Anthropic Claude Sonnet richiede 3 dollari per l’input e 15 dollari per l’output. GPT-5.5 costa invece 5 dollari in input e 30 dollari in output. Per chi consuma milioni di token al giorno, la differenza è evidente.
Spinte economiche e strategie operative
La pressione economica ha spinto le aziende a cercare alternative più economiche. Secondo dati di CloudZero, il 45% delle aziende spende più di 100.000 dollari al mese in AI nel 2025, rispetto al 20% dell'anno precedente. Uber è arrivata a usare completamente il proprio budget AI in quattro mesi. Salesforce ha speso 300 milioni di dollari a Anthropic in un anno. In un contesto simile, molte aziende utilizzano i modelli open-weight cinesi per i compiti di routine, riservando quelli americani solo per missioni complesse.
L'“advisor model” di Databricks
Una strategia che sta prendendo forma, spiega Ali Ghodsi, CEO di Databricks, si chiama “advisor model”: i modelli economici eseguono la maggior parte del lavoro, mentre quelli americani interverranno solo quando necessario. Il fondatore di Z.ai, Tang Jie, ha dichiarato di mirare a una parità con il modello Fable di Anthropic entro il primo trimestre del 2027.
Vantaggi tecnici e preoccupazioni geopolitiche
Più del prezzo c’è anche una questione tecnica: i modelli open-weight permettono alle aziende di ispezionare i parametri, modificare il modello e controllare i dati sensibili meglio di Anthropic o OpenAI. Per molte organizzazioni è un vantaggio notevole. Tuttavia, ci sono rischi geopolitici. Z.ai è nella lista nera del Dipartimento del Commercio Usa, e le preoccupazioni sulla sicurezza dei dati rimangono vive. L’amministrazione Trump ha inoltre posto restrizioni di esportazione su alcuni modelli Anthropic, generando incertezza.
La risposta dei giganti americani
Nonostante la concorrenza cinese, OpenAI e Anthropic non sono indifesi. I loro modelli rimangono superiori nei benchmark più avanzati. Secondo studio di Brookings, il divario tecnico con Anthropic è stimato tra sei e nove mesi. Ciononostante, per la maggior parte dei carichi di lavoro non si traduce in un vantaggio reale. Quando il conto mensile costa venti volte di più senza un’equivalente qualità, il mercato reagisce. E ora sta reagendo in chiave chiara.