I modelli aperti cinesi superano la metà dei token su OpenRouter e Vercel, Washington avvia le indagini

Su Vercel la quota dei modelli cinesi è salita al 55% ad agosto, partendo dall'11% di gennaio, come riportato da CNBC il 26 settembre. Nessuno di questi dati è un punteggio di benchmark. Misurano il traffico che sviluppatori e aziende hanno effettivamente instradato su quelle piattaforme. Per questo motivo, a Washington, hanno avuto un peso maggiore rispetto a un semplice aggiornamento di classifica.

Due commissioni della Camera degli Stati Uniti stanno indagando sull'impatto di questa ondata di adozione, secondo quanto riferito da CNBC. Le preoccupazioni dichiarate riguardano la competizione tecnologica, la sicurezza e l'influenza globale di Pechino. L'IA era all'ordine del giorno anche durante l'incontro di questa settimana tra il presidente degli Stati Uniti Donald Trump e il presidente cinese Xi Jinping.

I modelli statunitensi più avanzati guidano ancora la maggior parte dei benchmark, ha notato CNBC, e i modelli di frontiera americani attirano ancora più spesa complessiva sulle stesse piattaforme. Il divario tra quota di utilizzo e quota di spesa è l'aspetto più interessante: i modelli economici possono vincere sul volume molto prima di vincere sui ricavi.

Prima il prezzo, poi le capacità

Peter Walker, responsabile degli insight di OpenRouter, ha dichiarato a CNBC che i modelli open source cinesi rilasciati quest'anno "possono performare in modo credibile in casi d'uso agentici avanzati, soprattutto per quanto riguarda il coding, in un modo che semplicemente non era vero alla fine del 2025". Ha aggiunto che sono "incredibilmente convenienti rispetto alla maggior parte dei modelli dei laboratori americani".

Harpreet Arora, responsabile dell'infrastruttura agentica di Vercel, ha spiegato il meccanismo senza giri di parole: "I modelli cinesi stanno diventando abbastanza capaci per più compiti a un costo molto più basso. Una volta che un modello raggiunge la soglia di qualità per il lavoro, quella differenza di prezzo diventa convincente". Arora ha anche precisato che le aziende preferiscono ancora i modelli di frontiera statunitensi per i compiti più complicati. Un'avvertenza utile per non interpretare i numeri dei token come un passaggio totale.

I dati di OpenRouter coprono aziende negli Stati Uniti, in Europa e in quello che la piattaforma definisce "Sud globale", ovvero 82 paesi tra America Centrale e Meridionale, Africa e Asia. Vercel non ha specificato la ripartizione geografica dei suoi dati.

"Ovunque, da Lagos a San Paolo a Giacarta, dove imprenditori e governi cercano modelli aperti ed economici, si guarderà prima all'IA cinese."

La frase è di Daniel Remler, senior fellow nel programma di tecnologia e sicurezza nazionale del Center for a New American Security, un think tank. Remler ha detto a CNBC che l'IA cinese rappresenta "rischi economici e di sicurezza reali per gli Stati Uniti" e che "la preoccupazione ultima è che l'integrazione dei modelli di IA cinesi trascini i paesi in una sfera di influenza tecnologica cinese che si consolida in un allineamento geopolitico".

I numeri dietro quella preoccupazione sono concentrati. Più di due terzi, il 67%, dei token usati dalle aziende che OpenRouter classifica come Sud globale vanno ai modelli cinesi. Circa la metà di tutti i token su OpenRouter è usata da aziende negli Stati Uniti. Remler ha indicato il Sud-est asiatico come probabile area di adozione, citando legami economici e culturali stretti con la Cina e un'infrastruttura digitale in crescita.

Le due linee d'attacco di Washington

Gli Stati Uniti hanno cercato di mantenere il vantaggio impedendo alle aziende cinesi di IA di acquistare i chip più avanzati attraverso controlli sulle esportazioni. CNBC ha riferito che Washington è preoccupata per l'accesso remoto di quelle aziende ai chip Nvidia tramite data center all'estero, e per la "distillazione", in cui nuovi modelli imitano modelli più vecchi e più affermati.

La distillazione è difficile da controllare, perché un modello che impara dagli output di un altro modello, in un log di addestramento, somiglia molto a un modello che ha imparato da qualsiasi altra cosa. I controlli sulle esportazioni sono difficili da far rispettare per una ragione simile: i chip in un data center in un paese terzo restano chip, e l'acquirente è un contratto, non un indirizzo di spedizione.

I laboratori statunitensi hanno risposto con tagli di prezzo invece che con annunci sulla sovranità. All'inizio di questa settimana, OpenAI e Anthropic hanno entrambe annunciato nuovi modelli più economici. Dianne Penn, responsabile della gestione prodotto, ricerca e laboratori di Anthropic, ha detto a CNBC che l'azienda stava cercando di rendere le risposte dei suoi modelli "più efficienti, così usano meno token a seconda dell'impostazione di sforzo".

Leggendo il pezzo di CNBC, il filo conduttore è il costo per compito, non la capacità grezza. Laboratori cinesi tra cui DeepSeek, Z.ai e Alibaba hanno rilasciato modelli con forti guadagni nel coding e in altri lavori agentici, il tipo di lavoro che le aziende pagano a token e quindi notano. I benchmark che dominano la copertura dei lanci misurano qualcos'altro.

Niente di tutto questo stabilisce se il cambiamento durerà. La settimana del 14 settembre di OpenRouter è un'istantanea, e il numero di agosto di Vercel è un'istantanea diversa, di una piattaforma che non ha divulgato la sua geografia. Quello che entrambi mostrano è che le decisioni di adozione si prendono sul prezzo, in un punto della curva di qualità che un anno fa non esisteva. Le indagini della Camera metteranno alla prova se la politica può muoversi più velocemente di così.