La proposta di Xi Jinping e le motivazioni geopolitiche

Durante il vertice dei BRICS del 2024, Xi Jinping ha annunciato la creazione di una comunità di AI open source dedicata ai paesi membri. L’obiettivo dichiarato è favorire la democratizzazione dell’intelligenza artificiale, consentendo a nazioni emergenti di scaricare modelli di linguaggio e visione gratuitamente. Tuttavia, la mossa è parte di una più ampia strategia di Pechino per consolidare la propria influenza tecnologica nei mercati non occidentali.

Il discorso di Xi ha sottolineato l’importanza di “una nuova era di cooperazione scientifica” e ha invitato i paesi BRICS a partecipare a un “ecosistema condiviso” basato su standard aperti. Dietro questa retorica, la leadership cinese vede l’AI come una leva per ridurre la dipendenza dalle piattaforme cloud statunitensi e per creare una rete di alleanze basata su tecnologie controllate da Pechino.

Il modello gratuito: opportunità e limiti

I modelli rilasciati dalla Cina, come Wudao e ChatGLM, sono disponibili su repository pubblici con licenze permissive. Questo permette a università, startup e imprese di scaricarli, modificarli e integrarli nei propri prodotti senza costi di licenza. Per molti paesi africani e latinoamericani, rappresenta una prima occasione per sperimentare l’AI avanzata.

Tuttavia, il semplice download non è sufficiente per mettere in produzione sistemi complessi. I modelli richiedono:

    • Potenza di calcolo GPU/TPU di fascia alta, spesso disponibile solo su data center cloud.
    • Dataset di addestramento continui per mantenere la qualità e la rilevanza locale.
    • Supporto tecnico, aggiornamenti di sicurezza e manutenzione del codice.

Senza questi elementi, le organizzazioni rischiano di utilizzare versioni obsolete o poco ottimizzate, limitando l’impatto reale dell’AI.

Le infrastrutture cloud cinesi

Le principali compagnie cinesi – Alibaba Cloud, Tencent Cloud e Huawei Cloud – hanno già lanciato piani dedicati ai paesi BRICS, offrendo crediti gratuiti per l’uso dei loro servizi. Questi crediti sono condizionati a contratti a lungo termine e spesso includono clausole di esclusività sui dati. In pratica, l’accesso gratuito al modello si trasforma in una dipendenza dal cloud cinese per l’elaborazione, lo storage e la distribuzione delle applicazioni.

Secondo un rapporto del 2023 di Gartner, il 62% delle organizzazioni emergenti che hanno adottato AI open source si affidano a provider cloud esterni per la fase di inferenza, con un aumento medio del 35% dei costi operativi rispetto a soluzioni on‑premise.

Formazione, standard e governance: il vero valore aggiunto

Oltre al cloud, Pechino investe massicciamente in programmi di formazione. Università come Tsinghua e l’Accademia cinese delle scienze offrono corsi online gratuiti in lingua inglese, ma richiedono la certificazione attraverso piattaforme cinesi. Questo crea un “ciclo di competenze” dove gli esperti formati diventano più propensi a utilizzare gli strumenti e gli standard cinesi.

Gli standard di interoperabilità, definiti dal China AI Standards Committee, stanno lentamente diventando riferimenti obbligatori per i partner commerciali. Adottare questi standard significa accettare protocolli di sicurezza, formati di dati e API specifici, che non sono sempre compatibili con le soluzioni occidentali.

Case study: l'implementazione in Kenya

Nel 2023 il governo keniota ha firmato un accordo con Alibaba Cloud per implementare un sistema di monitoraggio sanitario basato su ChatGLM. Il modello è stato scaricato gratuitamente, ma l’intero pipeline – dall’addestramento locale con dati epidemiologici a 10.000 GPU per l’inferenza – è stato gestito sui data center di Alibaba in Asia. Dopo due anni, il Kenya ha aumentato la spesa cloud del 48% e dipende ora da supporto tecnico cinese per la manutenzione del servizio.

Strategie per mitigare la dipendenza

Per i paesi BRICS è fondamentale bilanciare i benefici immediati dell’AI open source con una visione a lungo termine. Alcune misure consigliate includono:

    • Investire in infrastrutture di calcolo locali, sfruttando programmi di co‑finanziamento internazionali.
    • Creare centri di formazione indipendenti in collaborazione con università europee o africane.
    • Adottare standard aperti come ONNX e ISO/IEC per garantire la portabilità dei modelli.
    • Stabilire clausole di uscita

Inoltre, è consigliabile sviluppare modelli ibridi, combinando componenti open source cinesi con librerie sviluppate internamente, per ridurre il rischio di lock‑in tecnologico.

Prospettive future

Il panorama dell’AI nei BRICS è destinato a evolversi rapidamente. Se Pechino continuerà a offrire modelli gratuiti ma a monetizzare l’ecosistema di supporto, la dipendenza tecnologica potrebbe diventare una nuova forma di influenza geopolitica. D’altro canto, una risposta coordinata dei paesi emergenti – investendo in infrastrutture, formazione e standard aperti – potrebbe trasformare l’AI open source in una vera risorsa condivisa, riducendo il divario con le potenze occidentali.

Il vero test sarà la capacità dei governi di bilanciare accesso immediato e sovranità tecnologica, facendo dell’AI un motore di sviluppo sostenibile piuttosto che di nuova dipendenza.