Nel panorama dell’intelligenza artificiale, l’inizio del 2025 è stato segnato da un evento epocale: la presentazione di DeepSeek-R1 da parte del team cinese DeepSeek. Questo modello linguistico open-source, dotato di 671 miliardi di parametri, si è rapidamente affermato come un contendente formidabile, rivaleggiando con i modelli di punta di OpenAI in aree cruciali come la matematica, la programmazione e il ragionamento logico. L’abilità di DeepSeek-R1 nel risolvere problemi complessi era particolarmente degna di nota, grazie all’utilizzo del reinforcement learning. La licenza MIT del modello ha ulteriormente sconvolto il panorama, smantellando le barriere commerciali. Le ripercussioni del debutto di DeepSeek-R1 si sono fatte sentire in tutto il mondo tecnologico e persino nei mercati finanziari, causando, secondo quanto riportato, un significativo calo delle azioni AI entro una settimana dalla sua uscita.
DeepSeek-R1 ha rappresentato un notevole passo avanti per il movimento AI open-source cinese nel regno dei modelli linguistici di fascia alta. Questa sfida inattesa ha spronato i leader globali dell’AI provenienti dagli Stati Uniti e dalla Cina ad accelerare le loro iniziative, rivelando le loro strategie sia nella tecnologia che nel posizionamento sul mercato. Questo ha dato inizio a una corsa all’AI intorno al modello DeepSeek-R1.
Analizziamo come i principali attori nell’arena dell’AI – Meta, Google, OpenAI, Anthropic, Alibaba e Baidu – hanno risposto a questa nuova competizione.
Meta: Sfruttare Scala ed Efficienza con LLaMA 4
Meta, un pioniere nella comunità dei modelli open-source, ha risposto a DeepSeek R1 introducendo LLaMA 4. Nell’aprile 2025, Meta ha lanciato LLaMA 4, il suo modello più potente fino ad oggi, fornendo accesso API tramite piattaforme come Cloudflare. LLaMA 4 utilizza un’architettura Mixture-of-Experts (MoE), che divide il modello in sottomodelli e attiva solo una frazione di essi durante ogni inferenza. Questo design bilancia parametri su larga scala con l’efficienza dell’inferenza.
La serie LLaMA 4 presenta diversi sottomodelli, tra cui “Scout”, con 109 miliardi di parametri totali e solo 17 miliardi di parametri attivi, che gli consentono di essere eseguito su una singola scheda H100. Il modello “Maverick” ha 400 miliardi di parametri totali (128 esperti) ma ancora solo 17 miliardi di parametri attivi, richiedendo un cluster DGX. Questo design consente a LLaMA 4 di supportare finestre di contesto fino a 10 milioni di token, rendendolo tra i primi modelli open-source a offrire questa capacità. Questo è particolarmente utile per riassumere documenti lunghi e analizzare grandi repository di codice.
LLaMA 4 mantiene tempi di risposta rapidi e supporta input multimodali per immagini, audio e video, grazie alla sua architettura MoE. Meta ha scelto una strategia di efficienza, rafforzando le sue capacità multimodali e semplificando le sue operazioni, per consolidare la sua posizione nel settore open-source mentre DeepSeek si concentra sulle capacità di inferenza. Meta, con LLaMA 4, adotta un approccio pragmatico, puntando sull’ottimizzazione delle risorse e sulla versatilità, piuttosto che inseguire la pura potenza computazionale. Questo posizionamento strategico le permette di presidiare il mercato open-source, offrendo soluzioni accessibili e performanti per un’ampia gamma di applicazioni. L’enfasi sulla multimodalità, inoltre, apre nuove prospettive per l’interazione uomo-macchina, rendendo LLaMA 4 uno strumento prezioso per la creazione di esperienze utente innovative.
Google: L’Evoluzione di Gemini Verso Agenti Intelligenti Autonomi
Di fronte alla pressione combinata di OpenAI e DeepSeek, Google ha optato per una strategia di innovazione tecnologica. Nel febbraio 2025, Google ha introdotto la serie Gemini 2.0, con le versioni Flash, Pro e Lite, segnalando una mossa verso capacità di “agente intelligente”.
Le capacità di agente di Gemini 2.0 rappresentano un significativo passo avanti. Il modello può comprendere più modalità e utilizzare attivamente motori di ricerca, sandbox di codice e navigazione web. Il Project Mariner di Google consente operazioni del browser Chrome guidate dall’AI, consentendo all’AI di compilare moduli e fare clic sui pulsanti.
Google ha anche introdotto il protocollo Agent2Agent, che consente a diversi agenti intelligenti di comunicare e lavorare insieme, al fine di supportare il suo ecosistema di agenti. Inoltre, ha creato Agent Garden, uno strumento e un kit di sviluppo per incoraggiare gli sviluppatori di terze parti a partecipare.
Google sta ridefinendo gli scenari principali della prossima era concentrandosi sulla collaborazione di agenti intelligenti man mano che l’AI si evolve verso capacità basate su strumenti e autonome, invece di concentrarsi sulla corsa ai parametri con DeepSeek e OpenAI. L’evoluzione di Gemini rappresenta un cambiamento strategico e non solo un aggiornamento del modello. La visione di Google si concentra sull’integrazione dell’AI nel tessuto della vita digitale, trasformando il modo in cui interagiamo con la tecnologia. L’introduzione di agenti intelligenti autonomi rappresenta un passo fondamentale in questa direzione, aprendo la strada a nuove forme di automazione e assistenza personalizzata. La piattaforma Agent Garden, inoltre, promette di catalizzare l’innovazione, permettendo agli sviluppatori di creare soluzioni AI su misura per una vasta gamma di esigenze.
OpenAI: Iterare Modelli e Integrare Ecosistemi per Affidabilità e Leadership
OpenAI ha accelerato le sue iterazioni di modelli e le implementazioni di prodotti in risposta a DeepSeek R1. Nel febbraio 2025, OpenAI ha lanciato GPT-4.5, una versione intermedia di GPT-4, che migliora la coerenza logica e l’accuratezza fattuale, preparando anche la strada per GPT-5.
GPT-4.5 è considerato l’ultimo modello principale che non include il ragionamento chain-of-thought. GPT-5 combinerà le caratteristiche del modello di ragionamento sperimentale o3-mini e della serie GPT per creare un “modello cognitivo generale” unificato. OpenAI ha anche affermato che GPT-5 avrà livelli di intelligenza e capacità di utilizzo degli strumenti altamente regolabili.
OpenAI ha deciso di consentire agli utenti gratuiti di ChatGPT di utilizzare la versione base di GPT-5, mentre gli utenti a pagamento avranno accesso a funzionalità più avanzate al fine di ridurre il rischio che gli utenti passino ad alternative open-source. Questa strategia mira a mantenere gli utenti coinvolti con un’ampia copertura.
OpenAI sta anche integrando funzionalità come plugin, browser ed esecutori di codice nel modello core di GPT, invece di mantenerli separati, al fine di creare un’”AI completa”. OpenAI sta rispondendo alla sfida di R1 integrando e aumentando sistematicamente la densità di intelligenza. OpenAI risponde con un approccio che mira a consolidare la propria leadership, focalizzandosi sull’integrazione e l’affinamento dei modelli esistenti. L’introduzione di GPT-4.5 come ponte verso GPT-5 testimonia la volontà di mantenere un ritmo di innovazione sostenuto, offrendo miglioramenti incrementali ma significativi. La strategia di differenziazione tra utenti gratuiti e a pagamento, inoltre, mira a fidelizzare la base utenti, offrendo un valore aggiunto tangibile e dissuadendo la migrazione verso alternative open-source. L’integrazione di plugin e strumenti esterni nel modello core di GPT, infine, rappresenta un passo importante verso la creazione di un’AI sempre più versatile e potente.
Anthropic: Approfondire l’Intelligenza Robusta con Ragionamento Misto e Budget di Pensiero
Anthropic ha introdotto Claude 3.7 Sonnet nel febbraio 2025, che si concentra sul “ragionamento misto” e sui “budget di pensiero”. Gli utenti possono scegliere la “modalità standard” per risposte rapide o abilitare la “modalità estesa” per un pensiero più profondo, passo dopo passo.
Questo metodo è simile al “pensare di più” quando le persone si trovano di fronte a compiti difficili, poiché consente all’AI di impiegare più tempo per ragionare al fine di migliorare l’accuratezza. Anthropic consente inoltre agli utenti di impostare il “tempo di pensiero” per bilanciare la profondità del ragionamento e i costi di chiamata.
Claude 3.7 supera il suo predecessore, 3.5, in compiti impegnativi come la programmazione e il ragionamento, ed è uno dei pochi modelli nel settore che si concentra sulla trasparenza del processo di ragionamento. Le sue capacità di codice hanno anche raggiunto un tasso di accuratezza del 70,3% nelle valutazioni più recenti.
Claude 3.7 dimostra l’impegno di Anthropic per l’”intelligenza controllabile” concentrandosi sulla creazione di modelli con modelli di pensiero spiegabili, stabili e personalizzabili, invece di perseguire l’impilamento dei parametri. Anthropic sta avanzando costantemente al proprio ritmo nella “corsa al ragionamento” guidata da R1. Anthropic adotta una filosofia diversa, privilegiando la qualità del ragionamento rispetto alla quantità di parametri. L’introduzione dei concetti di “ragionamento misto” e “budget di pensiero” permette agli utenti di personalizzare il comportamento del modello, adattandolo alle proprie esigenze specifiche. L’enfasi sulla trasparenza del processo di ragionamento, inoltre, rende Claude 3.7 uno strumento particolarmente prezioso per applicazioni in cui la comprensibilità e l’affidabilità sono fondamentali.
Alibaba: Costruire un Ecosistema Open-Source Cinese con Qwen
L’Accademia Damo di Alibaba ha rapidamente aggiornato la sua famiglia di modelli Qwen solo una settimana dopo il rilascio di DeepSeek R1, rilasciando la serie Qwen 2.5 nel febbraio 2025 e la nuova serie Qwen 3 alla fine di aprile, dimostrando una forte reattività del prodotto e una visione strategica.
La serie Qwen 3 includeversioni del modello che vanno da 600 milioni a 235 miliardi di parametri. Utilizza un’architettura MoE per mantenere le prestazioni del modello utilizzando meno risorse di calcolo. Il modello di punta, Qwen3-235B-A22B, richiede solo quattro GPU ad alte prestazioni per l’implementazione ottimizzando i parametri di attivazione, abbassando notevolmente la barriera all’ingresso per le aziende per implementare modelli di grandi dimensioni. In diversi test standard, le prestazioni complessive di Qwen 3 superano quelle dei migliori modelli internazionali come DeepSeek R1, OpenAI o1 e Gemini 2.5 Pro.
Alibaba pone una forte enfasi sulla costruzione di un ecosistema open-source, oltre alla competitività tecnologica. Qwen 3 è completamente open-source con licenza Apache 2.0, con pesi aperti, codice di addestramento e strumenti di implementazione, supportando applicazioni multilingue (119 lingue) e multimodali, con l’obiettivo di creare un modello fondamentale che possa essere utilizzato e personalizzato direttamente dagli sviluppatori globali.
La strategia “tecnologia + ecosistema” di Alibaba integra lo stile di svolta leggero di DeepSeek. Uno enfatizza l’iterazione rapida e l’inferenza leader, mentre l’altro enfatizza la costruzione dell’ecosistema e il bilanciamento di scala e diversità. Qwen si sta gradualmente affermando come l’”hub dell’ecosistema” di modelli di grandi dimensioni open-source nel mercato interno, una risposta costante all’interruzione del settore causata da DeepSeek. Alibaba persegue una strategia a tutto tondo, combinando l’innovazione tecnologica con la creazione di un ecosistema open-source vibrante e inclusivo. Il rilascio rapido di Qwen 2.5 e Qwen 3 testimonia la capacità di Alibaba di rispondere prontamente alle dinamiche del mercato. L’architettura MoE, inoltre, permette di ottimizzare l’utilizzo delle risorse computazionali, rendendo Qwen accessibile a un’ampia gamma di utenti. L’apertura del codice e degli strumenti di implementazione, infine, favorisce la collaborazione e l’innovazione, contribuendo a creare una comunità di sviluppatori attivi e partecipi.
Baidu: Migliorare la Multimodalità e gli Strumenti Plugin con l’Aggiornamento di ERNIE Bot
Baidu ha aggiornato significativamente il suo modello di punta, ERNIE Bot, a marzo, rilasciando ERNIE Bot 4.5 ed ERNIE X1 per i test pubblici. ERNIE X1 è posizionato come un “modello di pensiero profondo”, concentrandosi sul miglioramento della capacità dell’AI di comprendere, pianificare ed eseguire compiti complessi.
ERNIE 4.5 è il primo modello di grandi dimensioni multimodale nativo di Baidu, che supporta la modellazione congiunta di testo, immagini, audio e video. Questa versione riduce anche significativamente la generazione di allucinazioni e migliora la comprensione del codice e il ragionamento logico, superando i livelli di GPT-4.5 in più attività di scenario cinese.
Baidu sta costruendo un “ecosistema di strumenti AI” che è più utile. Il modello X1 può utilizzare la ricerca, le domande e risposte sui documenti, la lettura di PDF, l’esecuzione di codice, il riconoscimento di immagini, l’accesso web e le funzioni di query di informazioni aziendali per realizzare veramente l’”abilità pratica” dell’AI, facendo eco al percorso dell’agente Google Gemini.
Baidu ha anche annunciato che aprirà l’open-source alcuni parametri del modello ERNIE entro la fine di giugno 2025 e amplierà ulteriormente l’integrazione dell’applicazione con i clienti a livello aziendale. La serie ERNIE sta passando da un prodotto a circuito chiuso a un ecosistema di piattaforma, attirando sviluppatori e aziende attraverso API e sistemi di plugin.
Invece di competere direttamente con R1 e Qwen nello spazio open-source, Baidu sta sfruttando il suo profondo accumulo di contenuti cinesi, servizi di ricerca e grafici di conoscenza per integrare profondamente il modello con scenari di prodotto come ricerca, ufficio e flusso di informazioni, creando un portafoglio di prodotti AI più localizzato. Baidu si concentra sull’integrazione profonda dell’AI con i propri prodotti e servizi esistenti, sfruttando la propria expertise nel mercato cinese. L’aggiornamento di ERNIE Bot con capacità multimodali e l’introduzione di ERNIE X1 come “modello di pensiero profondo” testimoniano la volontà di offrire soluzioni AI sempre più sofisticate e pertinenti. La costruzione di un “ecosistema di strumenti AI”, inoltre, mira a rendere ERNIE Bot uno strumento versatile e potente per una vasta gamma di applicazioni. L’apertura parziale del codice, infine, rappresenta un segnale di apertura verso la comunità degli sviluppatori, pur mantenendo un controllo strategico sul proprio modello.
In sintesi, il rilascio di DeepSeek R1 è stato più di una semplice svolta tecnologica; è stato un catalizzatore nell’arena globale dell’AI. Ha costretto i giganti a migliorare le prestazioni di inferenza, ha stimolato le aziende nazionali a competere per l’open source e ha spinto le aziende americane ad accelerare lo sviluppo di agenti, integrazione e multimodalità.
Sebbene le risposte dei giganti dell’AI cinesi e americani differiscano, i loro obiettivi sono gli stessi: creare modelli di grandi dimensioni più forti, più affidabili e più flessibili e vincere la triplice competizione di tecnologia, ecosistema e utenti. Questo processo è tutt’altro che finito. Mentre GPT-5, Gemini 3, Claude 4 e persino DeepSeek R2 e Qwen 4 vengono rilasciati uno dopo l’altro, l’AI globale sta entrando in una nuova fase di “ascesa a spirale”.
Per utenti aziendali e sviluppatori, questa competizione porterà più scelte, costi inferiori e strumenti di modelli di grandi dimensioni più potenti. Le capacità AI globali si stanno diffondendo e democratizzando a un ritmo senza precedenti e la prossima decisiva svolta tecnologica potrebbe essere già in arrivo.