Gli Stati Uniti hanno acquisito il 72% del calcolo AI mondiale dal 2022, secondo una nuova ricerca dell'organizzazione di ricerca AI Epoch AI. I risultati, elaborati tramite lo strumento AI Chip Imports di Epoch AI e pubblicati il 27 ottobre 2026, sono stati riportati da CryptoBriefing.

I dati indicano anche un divario in allargamento anziché in riduzione. La quota statunitense del calcolo appena acquisito ha raggiunto il 78% nella prima metà del 2026, rispetto al 72% del 2025—un livello corrispondente alla sua quota cumulativa dal 2022.

Cosa dicono i numeri

In questo contesto, il calcolo si riferisce alla potenza di elaborazione fornita dai chip AI avanzati—l'input fisico alla base dell'addestramento e dell'esecuzione di modelli di grandi dimensioni. I risultati di Epoch AI si scompongono in alcune cifre chiave. Gli Stati Uniti hanno acquisito il 72% del calcolo appena immesso nel 2025, in linea con la loro quota cumulativa dal 2022. Poi è arrivato il 2026: nella prima metà dell'anno, la quota statunitense di nuovo calcolo è salita al 78%.

La Cina, il paese più spesso presentato come rivale AI dell'America, resta molto indietro. Epoch AI ne stima la quota del calcolo AI globale intorno al 10%.

Questa cifra diventa più interessante accostata a un secondo dato. Per numero di chip, la Cina rappresenta circa il 18% dei chip AI. In termini di prestazioni di calcolo effettive, però, ne detiene solo il 10%.

Secondo la ricerca, lo scarto deriva dalla dipendenza della Cina da modelli di chip a prestazioni inferiori, unita al rispetto delle normative sulle esportazioni.

Seguire i chip attraverso la dogana

La metodologia è forse notevole quanto i risultati. Piuttosto che affidarsi alle dichiarazioni delle aziende o alle stime del settore, Epoch AI ha basato la sua analisi sui registri doganali.

L'approccio funziona grazie a una particolarità geografica della catena di fornitura. Quasi tutti i chip AI avanzati vengono confezionati a Taiwan, quindi passano attraverso un punto di strozzamento comune prima di essere spediti verso i data center di tutto il mondo.

I dati doganali rendono inoltre misurabile la distinzione tra numero di chip e potenza di calcolo. Sapere che tipo di chip è andato dove consente agli analisti di stimare la potenza di elaborazione effettiva, non solo il volume delle unità.

Le nuove cifre sono in linea con i lavori precedenti di Epoch AI. Il gruppo aveva in precedenza stimato che gli Stati Uniti detenevano circa il 75% della capacità di calcolo AI globale di frontiera alla fine del 2025.

Perché la concentrazione del calcolo è importante

Una quota del 72% dal 2022 significa che la maggior parte della capacità mondiale di addestrare ed eseguire sistemi AI avanzati si trova fisicamente in un unico paese. L'addestramento di modelli su scala di frontiera è tra i lavori più intensivi in termini di calcolo del settore, ed è per questo che la distribuzione geografica dei chip ha attirato l'attenzione sia dei responsabili politici che dei ricercatori.

Lo scarto tra il 18% e il 10% è il dettaglio chiave da osservare per la Cina. Se i produttori di chip cinesi riuscissero a colmare il divario di prestazioni, la quota di calcolo della Cina potrebbe aumentare anche senza importare unità aggiuntive.

I controlli sulle esportazioni sono al centro di questa dinamica. La ricerca collega la quota di calcolo inferiore della Cina in parte al rispetto delle normative sulle esportazioni, il che significa che le decisioni politiche di Washington modellano direttamente la distribuzione globale della capacità AI. Washington ha imposto negli ultimi anni restrizioni successive sulle esportazioni di chip AI avanzati verso la Cina.

La ricerca evidenzia anche quanta parte della filiera dei chip avanzati passa attraverso Taiwan, rendendo tale hub unico di confezionamento un punto di concentrazione a sé stante.

È l'andamento della tendenza a rendere notevoli questi dati. Una quota del 72% è già dominante, e vederla salire al 78% all'inizio del 2026 suggerisce che la corsa al calcolo AI non sta convergendo.

Nota: questo articolo è stato curato da Diego Almada Lopez. Per ulteriori informazioni su come creiamo e verifichiamo i contenuti, consulta la Editorial Policy.