Di chi sarà l’intelligenza artificiale?
Il caso DeepSeek, la geopolitica dei semiconduttori e una domanda che va oltre la tecnologia:
chi controllerà l’intelligenza artificiale che utilizzeremo?
Il 20 ottobre scorso sono accadute due cose che, messe una accanto all’altra, meritano qualche riflessione.
Negli Stati Uniti è stato pubblicato un provvedimento che impone alle agenzie federali civili di eliminare dai propri sistemi informatici i prodotti della cinese DeepSeek. Nello stesso giorno, DeepSeek ha reso pubblico DeepInfer, un software utilizzato per far funzionare i propri modelli di intelligenza artificiale, permettendo a chiunque di studiarlo, modificarlo e utilizzarlo, anche per scopi commerciali.
La coincidenza è curiosa. Da una parte un governo cerca di escludere una tecnologia dai propri sistemi, dall’altra l’azienda che la sviluppa rende disponibile una parte importante degli strumenti necessari per utilizzarla autonomamente.
Non sappiamo se le due decisioni siano collegate. Sarebbe facile interpretare la mossa di DeepSeek come una risposta a Washington, ma non abbiamo elementi sufficienti per sostenerlo. Resta il fatto che questa vicenda mette in evidenza un aspetto dell’intelligenza artificiale di cui si parla relativamente poco: la differenza tra poter utilizzare una tecnologia e averne effettivamente il controllo.
Il modello e la macchina che lo fa funzionare
Quando utilizziamo un sistema come ChatGPT o DeepSeek, abbiamo l’impressione di dialogare direttamente con un’intelligenza artificiale. Scriviamo una domanda, aspettiamo qualche istante e riceviamo una risposta. Tutto sembra avvenire all’interno di un unico oggetto tecnologico.
In realtà le cose sono più complicate: un modello linguistico è costituito da una struttura matematica e da un’enorme quantità di parametri numerici, determinati durante l’addestramento. Ma per utilizzare quei parametri occorrono programmi capaci di eseguire i calcoli, gestire la memoria e sfruttare le capacità dei processori disponibili.
È quello che in informatica viene chiamato inferenza.
DeepSeek aveva già reso pubblici i parametri di diversi suoi modelli. Chi disponeva delle competenze e delle risorse necessarie poteva scaricarli ed eseguirli utilizzando software sviluppato da altri. Con DeepInfer l’azienda rende disponibile anche una parte del sistema che ha progettato per eseguire i propri modelli su infrastrutture di grandi dimensioni.
Non significa che da domani potremo installare sul nostro portatile tutto ciò che utilizza DeepSeek nei suoi centri di calcolo. Il software richiede hardware specializzato e la versione pubblicata non comprende ancora tutte le componenti necessarie per gestire un servizio completo.
Ma chi sviluppa sistemi di intelligenza artificiale può studiare da vicino le soluzioni adottate da un’azienda che ha investito molto nell’efficienza dei propri modelli.
Il codice è distribuito con licenza Apache 2.0, che ne consente anche l’impiego commerciale. Naturalmente, questo non significa che ogni componente dell’ecosistema DeepSeek sia soggetto alle stesse condizioni: le licenze dei modelli e quelle del software che li esegue rimangono distinte.
Perché una scelta del genere dovrebbe interessarci, se non possediamo un centro di calcolo? Per rispondere conviene allargare un po’ lo sguardo.
Dalla geopolitica al computer di casa
Da alcuni anni gli Stati Uniti cercano di limitare l’accesso della Cina ai semiconduttori più avanzati, soprattutto quelli utilizzati per l’intelligenza artificiale. È una delle ragioni per cui i processori sono diventati una questione geopolitica.
Nella documentazione di DeepInfer compare un particolare interessante: il supporto sia per acceleratori NVIDIA sia per processori Huawei Ascend 950. Le due architetture non sono equivalenti, ma la scelta mostra il tentativo di ridurre la dipendenza da un unico ecosistema tecnologico.
C’è poi la questione della sicurezza, richiamata dal provvedimento americano contro DeepSeek. Quando utilizziamo un servizio di intelligenza artificiale attraverso Internet, affidiamo le nostre richieste a computer che appartengono a qualcun altro. Dove finiscono quei dati? Chi può accedervi? Quali garanzie abbiamo sul loro utilizzo? Sono domande che riguardano tutti i servizi di intelligenza artificiale, non soltanto quelli cinesi.
Ma se potessimo eseguire gli stessi modelli sui nostri computer, senza trasmettere continuamente informazioni a server esterni? Non sarebbe una garanzia assoluta di sicurezza, ma avremmo almeno la possibilità di decidere dove elaborare i nostri dati.
Per ora i modelli più avanzati richiedono risorse considerevoli. Tuttavia qualcosa si sta muovendo. Salvatore Sanfilippo, conosciuto come antirez e creatore di Redis, ha sviluppato DwarfStar, un progetto che permette di eseguire localmente alcuni modelli avanzati, tra cui DeepSeek V4 Flash.
Servono computer potenti, con molta memoria, e le prestazioni non sono necessariamente paragonabili a quelle di un centro di calcolo. Ma il fatto che un modello di quelle dimensioni possa funzionare su una macchina personale è già significativo.
DwarfStar è un progetto indipendente, precedente alla pubblicazione di DeepInfer. Non sappiamo se il nuovo codice di DeepSeek contribuirà al suo sviluppo, ma entrambi testimoniano l’importanza crescente dell’efficienza nell’esecuzione dei modelli.
Forse non avremo mai bisogno di far funzionare sul nostro portatile i sistemi più grandi disponibili. Potrebbero bastarci modelli più piccoli, capaci di svolgere molte delle attività quotidiane senza collegarsi continuamente a un servizio remoto.
La possibilità di utilizzare un’intelligenza artificiale senza dipendere necessariamente dall’infrastruttura di una grande azienda comincia così a diventare concreta. Non è ancora alla portata di tutti, ma apre una prospettiva interessante sul rapporto fra tecnologia, sicurezza e autonomia.
Dalla proprietà all’autonomia
Chi ha vissuto l’evoluzione dell’informatica negli ultimi decenni ha già incontrato qualcosa di simile.
Un tempo la capacità di calcolo era concentrata in grandi elaboratori ai quali si accedeva attraverso terminali. Poi sono arrivati i personal computer, portando una parte di quella capacità direttamente nelle case e negli uffici.
Internet ha successivamente collegato miliardi di dispositivi, ma ha anche favorito una nuova concentrazione delle risorse informatiche. Oggi molti dei programmi che utilizziamo funzionano attraverso servizi remoti. I nostri documenti, le fotografie, le comunicazioni e una parte crescente delle attività professionali dipendono da infrastrutture che non possediamo.
Ci siamo abituati a questa situazione perché offre vantaggi evidenti. Possiamo accedere ai nostri dati da dispositivi diversi e utilizzare capacità di calcolo che non potremmo permetterci individualmente. In cambio, però, accettiamo una certa dipendenza: un servizio può modificare le proprie condizioni, limitare l’accesso o cessare di esistere.
Con l’intelligenza artificiale questa dipendenza assume un significato particolare. Non affidiamo più ai sistemi digitali soltanto l’archiviazione dei documenti o la gestione delle comunicazioni. Cominciamo a utilizzarli per scrivere, analizzare, confrontare idee e affrontare problemi. Li introduciamo, insomma, in attività che consideriamo strettamente legate alle nostre capacità intellettuali.
Il software aperto potrebbe contribuire a ridurre questa dipendenza, ma non basta rendere pubblico un programma per renderlo davvero accessibile. Se per utilizzarlo servono processori costosi, grandi quantità di memoria e competenze specialistiche, la possibilità di farlo rimane limitata.
E anche quando possiamo installare un modello sul nostro computer, non significa necessariamente che siamo in grado di comprenderne il funzionamento o valutarne le risposte.
Possiamo essere dipendenti da una tecnologia anche quando la possediamo materialmente.
Forse è questo l’aspetto sul quale dovremmo riflettere. L’autonomia non consiste soltanto nel disporre degli strumenti, ma anche nel conservare la capacità di scegliere come utilizzarli, comprenderne i limiti e decidere quanto affidare loro.
Una questione che diventerà sempre più importante man mano che l’intelligenza artificiale entrerà nelle nostre attività quotidiane.
Di chi sarà l’intelligenza artificiale?
Non sappiamo se la decisione di DeepSeek di pubblicare DeepInfer sia stata influenzata dal provvedimento americano. Potrebbe trattarsi di una coincidenza, di una strategia industriale già programmata o di una combinazione di motivazioni diverse.
Sarebbe interessante conoscerle, ma non credo che siano indispensabili per comprendere la questione più generale.
L’intelligenza artificiale si sta sviluppando contemporaneamente in due direzioni.
La prima richiede infrastrutture sempre più grandi, investimenti enormi e una concentrazione di risorse che soltanto poche organizzazioni possono sostenere.
La seconda cerca di rendere i modelli più efficienti, ridurre i requisiti hardware e permettere che una parte crescente delle elaborazioni avvenga su dispositivi controllati direttamente dagli utenti.
Non sappiamo quale equilibrio si stabilirà fra queste due tendenze.
Probabilmente continueremo a utilizzare servizi remoti per molte attività, mentre altre potranno essere svolte localmente. Non ci sarà necessariamente una soluzione migliore per ogni esigenza.
Rimane però una domanda che mi sembra importante.
L’elaborazione testi ha permesso di conservare la memoria al di fuori della mente. Gli strumenti di calcolo hanno ampliato enormemente le nostre capacità matematiche. Internet ha trasformato il modo in cui accediamo alle informazioni.
Ora stiamo costruendo strumenti che intervengono direttamente nell’elaborazione del linguaggio, nella ricerca di soluzioni e nell’organizzazione delle nostre conoscenze.
È una trasformazione che riguarda anche il modo in cui pensiamo.
E se una parte crescente delle nostre attività intellettuali passerà attraverso questi sistemi, forse dovremmo preoccuparci non soltanto di quanto diventeranno intelligenti, ma anche di chi potrà decidere come funzioneranno, quali possibilità ci offriranno e a quali condizioni potremo utilizzarli.
Perché potremmo arrivare ad avere macchine capaci di aiutarci a pensare senza esserci mai domandati fino in fondo quanto controllo desideriamo conservare sugli strumenti attraverso i quali lo facciamo.
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Fonti e riferimenti
- DeepSeek, DeepInfer, repository ufficiale e documentazione tecnica: https://github.com/deepseek-ai/DeepInfer
- S. Department of Homeland Security, provvedimento sull’esclusione dei prodotti DeepSeek dai sistemi delle agenzie federali civili, Federal Register, 20 ottobre 2026: https://www.govinfo.gov/content/pkg/FR-2026-10-20/html/2026-21447.htm
- Reuters, notizia sul provvedimento statunitense, 19 ottobre 2026: https://www.reuters.com/technology/us-banning-chinese-ai-deepseek-government-agency-it-systems-2026-10-19/
- Salvatore Sanfilippo, DwarfStar, repository del progetto: https://github.com/antirez/ds4
