Un Cambio di Direzione
Baichuan, una delle originali ‘Sei Tigri’, ha recentemente commemorato il suo secondo anniversario annunciando un significativo cambio di focus. Il CEO Wang Xiaochuan ha sottolineato la necessità di semplificare le operazioni e concentrarsi sul settore sanitario. Questa svolta è in netto contrasto con la visione iniziale dell’azienda di sviluppare un modello fondazionale simile alla versione cinese di OpenAI.
Allo stesso modo, Zero One, un altro membro del gruppo fondato da Kai-Fu Lee, ha dichiarato una transizione verso una strategia ‘piccola ma raffinata’. La startup ha abbandonato le sue aspirazioni iniziali di costruire una piattaforma AI 2.0 e accelerare l’avvento dell’Intelligenza Artificiale Generale (AGI). Questa tendenza, come notato da Xpin, significa una trasformazione da ambiziose tigri a più pragmatici ‘gattini’.
L’Onda d’Urto di DeepSeek
Il cambio di strategia si stava preparando sotto la superficie prima che diventasse ampiamente evidente. Secondo l’esperto di tecnologia Wang Wenguang, autore di Large Model Knowledge Graph, numerose aziende cinesi avevano già cessato di addestrare Large Language Models (LLM) a causa dei costi proibitivi.
Il lancio di DeepSeek R1 a gennaio ha inviato onde d’urto in tutto il settore, spingendo molte piccole e medie imprese a rendersi conto che semplicemente non potevano competere. Questa consapevolezza ha innescato una svolta collettiva tra le Sei Tigri, allontanandosi dallo sviluppo di AGI e verso altri domini più specializzati.
Baichuan e Zero One hanno abbandonato del tutto i modelli di pre-training, concentrandosi invece sulle applicazioni AI nel settore sanitario. MiniMax ha ridimensionato le sue operazioni B2B, spostando la sua attenzione sui mercati esteri con applicazioni di creazione video. Zhipu AI, Moonshot AI e Character AI rimangono attivi all’interno della comunità open-source, ma nessuno ha ancora prodotto uno strumento che superi DeepSeek R1.
Attualmente, i ‘Sei Gattini’ sono sempre più concentrati sul mercato B2B Software as a Service (SaaS) - un’area percepita come ‘meno innovativa’ all’interno del più ampio panorama dell’AI. Tuttavia, questo mercato non è privo di sfide. Wang Wenguang sottolinea che le barriere tecniche all’ingresso per lo sviluppo di una piattaforma di modelli linguistici di grandi dimensioni non sono particolarmente elevate.
‘Mi ci è voluto circa mezzo anno per sviluppare una piattaforma del genere da solo. Penso che sia difficile guadagnare da questo prodotto attraverso un’azienda, ma un individuo può ancora ricavarne un piccolo flusso di entrate’, ha affermato Wang.
Ora ci sono circa un migliaio di piattaforme simili sul mercato e sono facilmente replicabili. ‘Coopero con aziende B2B, fornendo servizi per soli 40.000-50.000 RMB - un prezzo con cui le grandi aziende non possono competere’, ha aggiunto Wang.
Il Futuro dell’AI in Cina
Gli esperti del settore concordano ampiamente con la valutazione di Kai-Fu Lee secondo cui, in futuro, solo DeepSeek, Alibaba e ByteDance continueranno a sviluppare modelli fondazionali in Cina.
‘Le startup che continuano a perseguire la tecnologia LLM probabilmente falliranno. La più promettente è sicuramente DeepSeek, seguita da Alibaba e ByteDance. Si prevede che il leader prenderà il 50-80% della quota di mercato, con il resto che potenzialmente prenderà il 10%. La domanda fondamentale è: chi crea prima l’AGI? Quell’azienda è la vincitrice finale’, ha osservato Jiang Shao, uno specialista di AI presso una società finanziaria.
DeepSeek detiene attualmente una posizione di leadership, beneficiando di una combinazione di idealismo tecnico, una forza lavoro di talento e risorse sostanziali. Wang Wenguang ritiene che l’azienda potrebbe raggiungere il dominio globale se scegliesse di commercializzare la sua tecnologia in modo aggressivo.
Secondo Xpin, i dati sono emersi come un fattore di differenziazione critico in un ambiente in cui l’identificazione del vincitore finale rimane incerta. ‘Per creare un vantaggio competitivo, il fattore decisivo è quali dati possiedi, perché chiunque può usare il modello’, ha sottolineato Gao Peng, un esperto di tecnologia presso Alibaba.
Sia che si concentrino sullo sviluppo di modelli fondazionali o che si rivolgano al mercato B2B, le startup di AI devono affrontare ostacoli significativi nella creazione di scoperte trasformative. Senza risorse di dati uniche o anni di esperienza accumulata, faticano a stabilire un vantaggio competitivo duraturo. Questa realtà ha spinto le ‘Sei Tigri dell’AI’ della Cina a ridimensionare le loro ambizioni e a cercare opportunità di sopravvivenza all’interno di un ecosistema AI in rapida evoluzione.
La Ricerca di Nicchie Viabili
I cambiamenti strategici intrapresi dalle ‘Sei Tigri’ evidenziano l’intensa concorrenza e l’alto costo di ingresso nell’arena dei modelli AI fondazionali. Mentre queste aziende reindirizzano le loro risorse, stanno esplorando attivamente nicchie specializzate all’interno del più ampio panorama dell’AI. Il settore sanitario, ad esempio, presenta un’opportunità interessante per soluzioni guidate dall’AI, che vanno dagli strumenti diagnostici ai piani di trattamento personalizzati.
Tuttavia, penetrare nel mercato sanitario richiede più della semplice abilità tecnologica. Richiede una profonda comprensione dei flussi di lavoro medici, dei requisiti normativi e delle preoccupazioni sulla privacy dei pazienti. Le startup che si avventurano in questo spazio devono forgiare partnership strategiche con i fornitori di assistenza sanitaria, creare fiducia con i pazienti e navigare in un complesso panorama normativo.
Allo stesso modo, il mercato B2B SaaS offre una vasta gamma di opportunità per le applicazioni AI, dall’automazione delle interazioni del servizio clienti all’ottimizzazione della logistica della catena di approvvigionamento. Tuttavia, questo mercato è anche altamente competitivo, con numerosi attori consolidati e un afflusso costante di nuovi arrivati. Per avere successo in questo spazio, le startup devono differenziarsi attraverso una qualità del prodotto superiore, un servizio clienti eccezionale e modelli di prezzo innovativi.
L’Imperativo dei Dati
Nella corsa allo sviluppo di soluzioni AI all’avanguardia, i dati sono emersi come un fattore di differenziazione cruciale. Le aziende con accesso a set di dati ampi e di alta qualità hanno un vantaggio significativo nell’addestramento e nella messa a punto dei loro modelli. Questi set di dati possono essere derivati da una varietà di fonti, tra cui interazioni con i clienti, dati dei sensori e informazioni disponibili pubblicamente.
Tuttavia, la semplice possessione di grandi quantità di dati non è sufficiente. I dati devono essere adeguatamente curati, puliti ed etichettati per garantirne l’accuratezza e la rilevanza. Inoltre, le aziende devono sviluppare solide politiche di governance dei dati per proteggere la privacy e rispettare i requisiti normativi.
L’importanza dei dati ha portato a un’impennata della domanda di data scientist e data engineer. Questi professionisti possiedono le competenze e le conoscenze per estrarre informazioni dai dati, costruire modelli di machine learning e implementare soluzioni AI su vasta scala. Man mano che il panorama dell’AI continua a evolversi, la capacità di sfruttare la potenza dei dati diventerà sempre più critica per il successo.
La Guerra dei Talenti
L’industria dell’AI è caratterizzata da una feroce competizione per i talenti. Le aziende stanno attivamente reclutando i migliori ingegneri, ricercatori e product manager da tutto il mondo. La domanda di talenti AI supera di gran lunga l’offerta, facendo salire i salari e creando una forza lavoro altamente mobile.
Per attrarre e trattenere i migliori talenti, le aziende devono offrire pacchetti di compensi competitivi, incarichi di lavoro stimolanti e opportunità di crescita professionale. Devono anche promuovere una cultura di innovazione, collaborazione e apprendimento continuo.
Inoltre, le aziende stanno investendo in programmi di formazione e sviluppo per migliorare le competenze della loro forza lavoro esistente. Questi programmi coprono una vasta gamma di argomenti, tra cui machine learning, deep learning, elaborazione del linguaggio naturale e visione artificiale. Investendo nelle competenze dei propri dipendenti, le aziende possono garantire di avere i talenti necessari per competere nel panorama dell’AI in rapida evoluzione.
Il Panorama Normativo
L’industria dell’AI sta affrontando un crescente controllo da parte dei regolatori di tutto il mondo. I governi stanno affrontando le implicazioni etiche, sociali ed economiche dell’AI e stanno sviluppando nuove leggi e regolamenti per affrontare queste preoccupazioni.
Questi regolamenti coprono una vasta gamma di questioni, tra cui la privacy dei dati, la distorsione algoritmica e l’uso dell’AI in applicazioni critiche. Le aziende devono rimanere al corrente di questi sviluppi normativi e garantire che le loro soluzioni AI siano conformi a tutte le leggi e i regolamenti applicabili.
Inoltre, le aziende devono essere trasparenti su come funzionano i loro sistemi AI e su come vengono utilizzati. Devono anche essere responsabili delle decisioni prese dai loro sistemi AI. Abbracciando la trasparenza e la responsabilità, le aziende possono creare fiducia con i loro clienti e stakeholder.
La Via da Seguire
I cambiamenti strategici intrapresi dalle ‘Sei Tigri’ sottolineano le sfide e le opportunità che le startup di AI devono affrontare in Cina. Mentre l’arena dei modelli fondazionali rimane dominata da pochi grandi attori, ci sono ancora numerose opportunità per le startup di ritagliarsi nicchie viabili all’interno del più ampio panorama dell’AI.
Per avere successo, le startup devono concentrarsi sullo sviluppo di soluzioni AI specializzate che soddisfino le esigenze specifiche dei clienti. Devono inoltre dare la priorità alla qualità dei dati, all’acquisizione di talenti e alla conformità normativa. Abbracciando un approccio pragmatico e concentrandosi sulla fornitura di valore tangibile, le startup di AI possono prosperare nell’ecosistema AI cinese in rapida evoluzione. Il viaggio dalla tigre al gattino potrebbe essere proprio l’evoluzione necessaria per la sopravvivenza a lungo termine e la crescita sostenibile.