I modelli di intelligenza artificiale della Cina potrebbero essere solo “una questione di mesi” indietro rispetto alle capacità degli Stati Uniti e dell’Occidente, ha detto alla CNBC Demis Hassabis, CEO di Google DeepMind.
La valutazione del capo di uno dei laboratori di intelligenza artificiale più importanti al mondo e motore chiave dell’assistente Gemini di Google, va contro le opinioni che suggerivano che la Cina rimanesse molto indietro.
Parlando al nuovo podcast della CNBC, The Tech Obtain, lanciato venerdì, Hassabis ha affermato che i modelli di intelligenza artificiale cinesi sono più vicini alle capacità statunitensi e occidentali “di quanto forse pensassimo uno o due anni fa”.
“Forse sono solo questione di mesi indietro a questo punto,” ha detto Hassabis a The Tech Obtain.
Circa un anno fa, il laboratorio cinese di intelligenza artificiale DeepSeek ha lanciato un modello che ha scosso i mercati grazie alle sue ottime prestazioni, basate su chip meno avanzati e a un costo inferiore rispetto alle various americane.
Anche se da allora DeepSeek ha rilasciato nuovi modelli e il fattore shock è svanito, piace ai giganti della tecnologia cinese Alibaba e anche startup come Moonshot AI e Zhipu hanno rilasciato modelli molto capaci.
Tuttavia, Hassabis ha affermato che, sebbene la Cina possa recuperare terreno, le aziende del paese devono ancora dimostrare la propria capacità di creare scoperte rivoluzionarie nell’intelligenza artificiale.
Il CEO di DeepMind Demis Hassabis ascolta durante un dibattito in occasione di un vertice sull’intelligenza artificiale presso l’Imperial Faculty di Londra, nel centro di Londra, il 9 luglio 2025.
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“La domanda è: possono innovare qualcosa di nuovo oltre la frontiera? Quindi penso che abbiano dimostrato di poter recuperare il ritardo… ed essere molto vicini alla frontiera… Ma possono effettivamente innovare qualcosa di nuovo, come un nuovo trasformatore… che va oltre la frontiera? Non credo che sia stato ancora dimostrato”, ha detto Hassabis.
Il trasformatore è stato un progresso scientifico compiuto dai ricercatori di Google nel 2017 che è alla base dei grandi modelli linguistici sviluppati dai laboratori di intelligenza artificiale negli ultimi anni, compresi quelli alla base di prodotti come ChatGPT di OpenAI e Gemini di Google.
Anche altre determine di spicco del settore tecnologico hanno dato credito ai progressi della Cina. Il CEO di Nvidia Jensen Huang ha dichiarato l’anno scorso che gli Stati Uniti “non sono molto più avanti” nella corsa all’intelligenza artificiale.
“La Cina è molto più avanti di noi in termini energetici. Siamo molto più avanti sui chip. Sono proprio lì sulle infrastrutture. Sono proprio lì sui modelli di intelligenza artificiale”, ha detto Huang.
Le sfide dei chip cinesi
Le aziende tecnologiche cinesi devono affrontare una serie di sfide, tra le quali l’accesso alla tecnologia critica è tra le più grandi. Negli Stati Uniti è in vigore un divieto di esportazione di semiconduttori all’avanguardia Nvidia necessari per addestrare modelli di intelligenza artificiale più avanzati.
La Casa Bianca ha indicato che approverebbe la vendita del chip H200 di Nvidia alla Cina, un semiconduttore più avanzato di quello a cui il paese ha recentemente avuto accesso. Non si tratta però del prodotto top di gamma di Nvidia.
Le aziende produttrici di chip come Huawei hanno cercato di colmare il divario, ma le loro prestazioni sono ancora in ritardo rispetto all’offerta di Nvidia.
Alcuni analisti hanno suggerito che, a lungo termine, la mancanza di accesso ai chip Nvidia in Cina potrebbe significare un ampliamento del divario tra i modelli di intelligenza artificiale statunitensi e cinesi.
“Sospetto, però, che inizieremo a vedere una divergenza man mano che l’infrastruttura di intelligenza artificiale statunitense superiore inizierà a ripetere quei modelli e inizierà a renderli più capaci nel tempo negli anni a venire”, ha detto la settimana scorsa Richard Clode, gestore di portafoglio di Janus Henderson, a “The China Connection” della CNBC.
“Quindi mi aspetterei che da qui siamo probabilmente al massimo della capacità relativa dell’intelligenza artificiale cinese rispetto agli Stati Uniti”
Anche le aziende cinesi hanno riconosciuto le loro difficoltà.
Lin Junyang, responsabile tecnico del team Qwen di Alibaba, ha dichiarato durante una conferenza sull’intelligenza artificiale a Pechino la scorsa settimana, che c’è meno del 20% di possibilità che un’azienda cinese superi i giganti tecnologici statunitensi nei prossimi tre-cinque anni per quanto riguarda l’intelligenza artificiale. Lo riferisce il South China Morning Post. Secondo quanto riferito, Lin ha affermato che l’infrastruttura informatica statunitense è “da uno a due ordini di grandezza più grande” di quella cinese.
Hassabis, tuttavia, attribuisce la mancanza di scoperte di frontiera alla “mentalità” piuttosto che alle restrizioni tecnologiche.
“I moderni laboratori Bell”
Il CEO di DeepMind ha paragonato l’azienda ai “moderni Bell Labs” che incoraggiano “l’innovazione esplorativa” piuttosto che semplicemente “estendere ciò che è noto oggi. Bell Labs, fondato agli inizi del 1900, è stato responsabile di una serie di scoperte vincitrici del premio Nobel.
“E, naturalmente, è già molto difficile, perché è già necessaria un’ingegneria di livello mondiale per poterlo fare. E la Cina sicuramente ce l’ha”, ha detto Hassabis.
“La parte dell’innovazione scientifica è molto più difficile”, ha aggiunto Hassabis. “Inventare qualcosa è circa 100 volte più difficile che copiarlo… Questa è davvero la prossima frontiera, e non ne ho ancora visto show, ma è molto difficile.”
Hassabis è considerato una delle determine di spicco nel mondo dell’intelligenza artificiale. DeepMind, la società da lui fondata più di 10 anni fa e acquisita da Google nel 2014, è stata una forza trainante fondamentale dietro Alfabetoil recente successo di Google con i suoi prodotti AI, tra cui Gemini.
A novembre, Google ha introdotto Gemini 3, il suo ultimo modello, che è stato ben accolto dagli utenti e dal mercato mentre il colosso della tecnologia cercava di dissipare i timori di restare indietro rispetto a rivali come OpenAI.
