L’ultimo modello di Moonshot AI era diventato una delle uscite più osservate del settore dell’AI ancora prima di essere annunciato.

A metà luglio, i ricercatori online che monitorano i segnali di nuovi modelli di AI hanno iniziato a diffondere aspettative su un importante lancio da parte di Moonshot AI, la startup di intelligenza artificiale con sede a Pechino dietro il grande modello linguistico Kimi. La successiva uscita della società era ampiamente attesa come significativa.

Il 16 luglio, Moonshot ha presentato Kimi K3, descritto come il più grande modello open source mai rilasciato. La società ha affermato che il modello poteva offrire prestazioni vicine a quelle di Fable 5 di Anthropic, ampiamente considerato uno dei modelli pubblicamente disponibili più potenti, a un costo d’uso molto inferiore. I benchmark ufficiali di Moonshot hanno costantemente collocato K3 tra i primi tre modelli di AI, e un benchmark indipendente di Arena.AI ha classificato K3 come il miglior modello allora disponibile, davanti ad Anthropic. Queste classifiche contano perché acquirenti aziendali e sviluppatori spesso valutano insieme prestazioni nei benchmark, prezzo e flessibilità di distribuzione quando decidono quali modelli testare in produzione.

Il rilascio ha segnato un momento importante per Moonshot e per il suo fondatore, Yang Zhilin, 34 anni, ex studente della Tsinghua University e della Carnegie Mellon University. Yang, fan dei Pink Floyd, ha basato il nome cinese della startup sul suo album preferito, The Dark Side of the Moon.

Il lancio ha anche scosso gli investitori perché ha messo in discussione l’ipotesi secondo cui le aziende statunitensi potessero preservare un ampio vantaggio nella corsa globale all’AI principalmente spendendo più dei concorrenti cinesi in potenza di calcolo. I mercati asiatici sono scesi dopo il rilascio. Il Philadelphia Semiconductor Index, fortemente esposto alle società di chip, ha perso l’1.6%. Nvidia ha perso quasi $600 billion di valore di mercato e ha ceduto temporaneamente ad Apple la posizione di società di maggior valore al mondo.

Molti osservatori, tra cui il CEO di Anthropic Dario Amodei, non si aspettavano che un laboratorio cinese di AI rilasciasse un modello vicino alle principali offerte statunitensi per almeno altri sei mesi. Il CEO di Tesla Elon Musk aveva suggerito che uno sviluppo simile potesse verificarsi entro il primo trimestre del prossimo anno. Kimi K3 ha cambiato quella tempistica. I modelli di AI cinesi sono diventati abbastanza capaci ed economici perché alcune startup statunitensi e aziende Fortune 500 li integrino silenziosamente nelle proprie attività per controllare l’aumento dei costi dell’AI.

Il progresso è arrivato nonostante i controlli statunitensi sulle esportazioni pensati per limitare l’accesso della Cina ai chip più avanzati al mondo. “The AI ecosystem in China is probably much better than people thought,” ha detto Paul Triolo, partner di DGA–Albright Stonebridge Group.

Gli sviluppatori cinesi operano da anni sotto vincoli significativi. Nel 2022 gli Stati Uniti hanno iniziato a tagliare alla Cina l’accesso ai processori di AI di fascia alta, inclusi i chip Nvidia. Limitando le vendite di chip avanzati usati per addestrare ed eseguire modelli di AI, oltre agli strumenti che potrebbero essere utilizzati per produrli, Washington ha cercato di indebolire il settore tecnologico cinese e preservare il vantaggio statunitense nell’AI.

DeepSeek, un laboratorio con sede a Hangzhou collegato a un hedge fund cinese, ha sfidato quella strategia all’inizio del 2025. Ha attirato ampia attenzione nel settore dell’AI lanciando i suoi modelli V3 e R1, che hanno eguagliato le prestazioni delle controparti statunitensi. DeepSeek ha dichiarato di aver addestrato i modelli con un budget molto ridotto usando ingegneria efficiente, tecniche di programmazione e ottimizzazioni matematiche. I modelli hanno mostrato che gli sviluppatori cinesi di AI potevano continuare ad avanzare anche utilizzando hardware meno potente.

DeepSeek è emersa come una delle prime leader nella corsa cinese all’AI, ma una rapida sequenza di rilasci di modelli ha presto spostato l’attenzione su altre società. A giugno, la startup di AI Z.ai ha guadagnato rilievo con il rilascio del suo modello GLM-5.2, particolarmente forte nella programmazione e nel design creativo. Il suo titolo, quotato da poco, era salito di oltre il 1,100% fino a metà luglio. In alcuni momenti, la capitalizzazione di mercato di Z.ai ha superato 1 trillion di dollari di Hong Kong, ossia $127.6 billion, valutando una società che l’anno scorso aveva generato $106 million di ricavi a un livello grosso modo pari a BYD e Starbucks. Il lancio di Kimi K3 da parte di Moonshot ha poi contribuito a un calo del 40% delle azioni Z.ai in due giorni.

Anche i giganti cinesi dell’internet consumer stanno entrando nella competizione dei modelli di frontiera. Il modello LongCat-2.0 di Meituan ha utilizzato una quantità di dati pari a quella di DeepSeek V4 e ha registrato prestazioni comparabili ai rilasci di OpenAI e Anthropic di febbraio. Meituan, nota soprattutto come piattaforma di consegna di cibo, ha anche affermato di aver addestrato il sistema interamente su processori prodotti in Cina anziché su chip statunitensi.

“The idea that Meituan could train a 1.6 trillion-parameter model on domestic hardware would have been inconceivable in October 2022,” ha detto Triolo, riferendosi al mese in cui gli Stati Uniti hanno introdotto i controlli sulle esportazioni di AI.

Gli utenti di AI in tutto il mondo si stanno adattando a un contesto in cui i modelli cinesi sono competitivi con quelli statunitensi sul piano delle capacità e spesso molto più economici. I modelli cinesi rappresentano ora gran parte dell’attività su OpenRouter, un marketplace che consente agli sviluppatori di accedere a più modelli e provider di AI tramite un’unica interfaccia. A un certo punto, a metà luglio, sei dei primi 10 modelli su OpenRouter — e tutti i primi cinque — provenivano da società cinesi: Tencent, Xiaomi, DeepSeek, MiniMax, Moonshot e Z.ai.

Queste classifiche riflettono principalmente l’uso da parte degli sviluppatori, ma l’adozione è comparsa anche in aziende tradizionali. L’anno scorso, il CEO di Airbnb Brian Chesky ha detto che la società utilizzava Qwen di Alibaba per il servizio clienti. Cursor, la startup di AI per la programmazione, ha dichiarato che Kimi di Moonshot AI ha fornito la base per Composer 2, il suo modello di coding. In un post sui social media a giugno, il CEO di Coinbase Brian Armstrong ha detto che la piattaforma crypto aveva dimezzato la spesa per l’AI incoraggiando più dipendenti a usare Kimi e i modelli GLM di Z.ai.

Il divario di costo è significativo. Un milione di token di output, pari a circa 750,000 parole, costa $50 usando il modello Fable di Anthropic. Lo stesso numero di token di output costa circa $0.87 su DeepSeek-V4-Pro e $4.40 su Z.ai GLM-5.2. Kimi K3 è relativamente costoso per gli standard cinesi, a $15 per milione di token di output, ma resta sotto la tariffa di $50 di Fable. Secondo Moonshot AI e OpenRouter, i modelli di AI cinesi hanno rappresentato il 57% dei token utilizzati dalle aziende statunitensi su OpenRouter durante una settimana di luglio. Per le aziende che usano l’AI nell’assistenza clienti, nella programmazione, nella ricerca o nell’automazione interna, il prezzo dei token può diventare un costo operativo rilevante perché ogni prompt e risposta consuma capacità di modello fatturabile.

Anche DoorDash sta indirizzando lavoro di programmazione verso modelli cinesi. Il chief technology officer Andy Fang ha detto che la società delega a Kimi il “lower-level work”, ottenendo “better quality [at] cheaper cost.”

Diversi fattori aiutano a spiegare i prezzi più bassi. L’energia costa meno in Cina che in molte parti degli Stati Uniti, in parte perché la Cina ha investito nella generazione e trasmissione di energia, rendendo più facile espandere la capacità dei data center. I nuovi data center statunitensi, al contrario, incontrano spesso resistenza politica a causa delle preoccupazioni sulla pressione sulle reti elettriche e sull’uso dell’acqua.

Le società cinesi di AI sono anche pronte ad accettare margini di profitto più bassi mentre competono per quote di mercato e cercano di affermare i propri modelli come standard di fatto. Anche i controlli statunitensi sulle esportazioni potrebbero aver contribuito a questa dinamica dei prezzi. Poiché i laboratori cinesi non hanno accesso ai processori di AI più avanzati, hanno dovuto estrarre maggiori prestazioni da hardware meno potente.

“Labs are so compute-constrained, capital-constrained, and talent-constrained that a lot of them are being cautious in how they use their resources,” ha detto Grace Shao, analista di AI e autrice della newsletter AI Proem.

I modelli di AI cinesi recenti sono sempre più compatibili con processori domestici più economici. “For the money [a Chinese AI company would] spend on an Nvidia chip, they can buy 10 local chips from Huawei or other local chipmakers,” ha detto George Chen, partner dell’Asia Group.

Le aziende cinesi hanno inoltre abbracciato l’open source. Quasi tutte le società cinesi rilasciano i propri modelli con licenze permissive, consentendo agli utenti di scaricarli e metterli a punto gratuitamente e di eseguirli su hardware locale, anche negli Stati Uniti. In questo scenario, i costi rilevanti sono “GPUs and energy,” ha detto Ameya Kanitkar, cofondatore di Larridin, una piattaforma di misurazione dell’AI. Quando Anthropic vende i suoi modelli, include anche il costo di ricerca e sviluppo, ha detto. L’accesso open source offre inoltre alle aziende un maggiore controllo su dove vengono eseguiti i modelli e su come vengono adattati, anche se non elimina la necessità di gestire sicurezza, conformità e test delle prestazioni.

Le preoccupazioni geopolitiche restano. I funzionari statunitensi sono sempre più preoccupati per l’uso di modelli di AI cinesi da parte delle aziende americane, citando considerazioni di sicurezza e il timore che gli sviluppatori cinesi possano continuare a praticare prezzi inferiori rispetto agli sviluppatori statunitensi. Il Congresso sta esaminando l’uso di modelli di AI cinesi da parte di aziende statunitensi, tra cui Airbnb e Cursor. In una dichiarazione, Airbnb ha affermato di usare solo “a limited number” di modelli cinesi, tutti open source ed eseguiti tramite “approved U.S.-based service providers.” Cursor non ha risposto alla richiesta di commento di Fortune. I legislatori stanno anche valutando se gli Stati Uniti debbano fare di più per sostenere i propri modelli open source.

Gli sviluppatori cinesi stanno usando queste preoccupazioni per rafforzare la propria posizione. Z.ai ha annunciato il suo modello GLM-5.2 pochi giorni dopo che i funzionari statunitensi avevano temporaneamente interrotto l’accesso ai modelli Fable e Mythos di Anthropic per alcuni utenti fuori dagli Stati Uniti e per cittadini stranieri. “Frontier intelligence should not belong to only a few people, nor be subject to withdrawal by a handful of rules at any moment,” ha scritto Z.ai in un post social di accompagnamento.

Z.ai sta corteggiando governi alla ricerca di sistemi di AI sovrana o di modelli che possano funzionare su hardware domestico, con controllo locale su dati e aggiornamenti. La domanda è aumentata man mano che la politica statunitense è diventata più protezionistica e meno prevedibile. “The decision to restrict the latest models really backfired,” ha detto Chen. “If you think about Singapore or India, there’s growing uncertainty around U.S. AI policy. One day, you’re told you can use the latest model; the next day, no foreign citizens can use it. How can any country deal with that kind of uncertainty?”

Pechino vede anche un vantaggio di soft power in un uso globale più ampio dell’AI cinese. A una conferenza sull’AI a luglio, il presidente Xi Jinping si è impegnato a “uphold openness and win-win cooperation” nella tecnologia. L’AI “should not be a solo performance by any one country,” ha detto, “but a symphony of global cooperation.”

L’articolo appare nel numero Asia di agosto/settembre 2026 di Fortune con il titolo “China’s AI firms are catching up to U.S. labs—and beating them on cost.” È stato originariamente pubblicato su Fortune.com: https://fortune.com/2026/07/26/china-moonshot-deepseek-zai-kimi-challenging-us-ai-cost/