Costo token AI: confronto USA e Cina mentre Amodei chiede una pausa

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Dario Amodei, CEO di Anthropic, ha pubblicato a settembre un intervento in cui invitava il settore a rallentare il ritmo di sviluppo dei modelli più avanzati. L’argomentazione appariva ragionevole: una pausa offre tempo prezioso per lavorare sulla sicurezza. Il problema è emerso in una frase specifica scritta da lui stesso: tale pausa “richiederebbe la cooperazione con la Cina, un Paese autocratico con capacità nell’AI di gran lunga tra le più avanzate”. Subito dopo ha elencato le misure con cui vorrebbe rallentare Pechino: divieto di vendita di chip avanzati e macchinari per semiconduttori, contrasto al contrabbando di componenti hardware e limitazione dell’accesso remoto ai data center fuori dalla Cina.

Pechino ha risposto entro ventiquattr’ore. Questo definisce il vero contesto della vicenda: non una disputa filosofica sulla gestione del rischio, ma una contesa su chi abbia il diritto di azionare il freno su un’auto altrui.

Il ministero cinese parla di allarmismo e i media di manuale da Guerra Fredda

Il giorno dopo la pubblicazione dell’articolo, il quotidiano statale “Global Times” ha pubblicato un editoriale dal titolo “Targeting China’s AI: U.S. ‘tech right’ unfolds Cold War playbook”. La tesi era diretta: la proposta di imporre restrizioni sui chip e sulle aziende cinesi di intelligenza artificiale serve a tutelare la supremazia tecnologica statunitense, non la sicurezza collettiva. L’11 settembre, il portavoce del ministero degli Esteri cinese Guo Jiakun ha rincarato la dose, definendo l’appello di Amodei una manovra volta a “diffondere paura, promuovere il confronto e alimentare una concorrenza sleale”, aggiungendo che un simile approccio mina la governance globale dell’AI.

Sorprendentemente, Amodei ha incassato l’appoggio inusuale di storici rivali: Sam Altman di OpenAI ed Elon Musk di xAI si sono detti favorevoli all’idea. Sul fronte opposto si sono schierati Mark Zuckerberg e Donald Trump, entrambi schierati per uno sviluppo rapido e privo di vincoli. Persino negli Stati Uniti non esiste un fronte unito, e una proposta che richiederebbe un coordinamento globale fatica a trovare consenso persino all’interno dei propri confini.

“Non vedo alcun motivo per cui la Cina dovrebbe cooperare con [la proposta di Amodei] e lasciarsi rallentare più di quanto non sia già” - Alvin Wang Graylin, senior fellow per la tecnologia presso il Center for China Analysis dell’Asia Society Policy Institute, intervistato da Rest of World

Graylin ha aggiunto una precisazione fondamentale: questo non implica che la Cina non accetterà mai una regolamentazione dei ritmi di sviluppo. Significa semplicemente che non accetterà condizioni dettate da un amministratore delegato statunitense tramite un post sul proprio blog.

Il costo di un milione di token: nessun segnale di frenata nei listini

Le dichiarazioni d’intenti non costano nulla, i listini prezzi sì. Ho messo a confronto le tariffe API pubbliche dei fornitori di entrambi gli schieramenti per verificare se qualcuno stia realmente rallentando. Una vera frenata nello sviluppo comporterebbe una riduzione dei lanci e una stabilizzazione dei prezzi. Al contrario, i prezzi continuano a scendere rapidamente, sintomo evidente di sovrapproduzione di capacità di calcolo e di una lotta feroce per le quote di mercato.

Per un milione di token in uscita su un modello DeepSeek la spesa attuale si aggira intorno a circa 1,50 EUR (1,68 USD). Per lo stesso milione di token nella classe di punta dei modelli Anthropic servono circa 67,08 EUR (75 USD). Si tratta di una differenza di 44,6 volte sul costo unitario del medesimo volume computazionale. Sul piano operativo: un’azienda che consuma 50 milioni di token in uscita al mese spenderà circa 75,13 EUR (84 USD) con il provider cinese, contro circa 3.353,90 EUR (3.750 USD) con la soluzione top di gamma statunitense. Il divario annuo supera i 39.345 EUR (circa 44.000 USD) su un singolo processo aziendale. (I valori in EUR sono stime basate sul tasso BCE di 1 EUR = 1,1181 USD del 12/10/2026, fonte: https://www.ecb.europa.eu/stats/eurofxref/eurofxref-daily.xml).

Il secondo parametro analizzato riguarda la cadenza dei rilasci. Nell’arco dell’ultimo mese i laboratori cinesi (DeepSeek, Moonshot con Kimi, Alibaba con la serie Qwen, Zhipu) hanno distribuito o aggiornato numerose varianti di modelli, molti dei quali con pesi aperti scaricabili liberamente. Nessuno di questi rilasci ha subito ritardi o ridimensionamenti in seguito alla proposta di moratoria. I dati dimostrano chiaramente che il settore non sta affatto rallentando: l’unico elemento in costante calo è il costo del calcolo.

La Cina ha una propria definizione di sicurezza AI, molto vicina a quella occidentale

L’aspetto più rilevante di questa dinamica esula dalla politica. Il 14 settembre l’ente cinese preposto agli standard di cybersicurezza ha pubblicato la terza revisione del documento Safety Governance Framework. Il testo avverte esplicitamente che l’AI potrebbe apprendere autonomamente, ottimizzarsi e avviare un processo di “auto-miglioramento ricorsivo” a una velocità o lungo direttrici superiori alle aspettative e alle capacità di supervisione umane.

Questo timore coincide punto per punto con gli scenari evidenziati dai ricercatori sulla sicurezza nei laboratori occidentali, tra cui l’ex ricercatore di Anthropic Jacob Coxon. Pechino respinge la ricetta geopolitica di Amodei, ma condivide la diagnosi sui rischi sistemici.

Zilan Qian, ricercatrice del think tank GovAI, lo ha spiegato a Rest of World: la visione sui rischi fondamentali dell’AI tra Cina e Stati Uniti non appare radicalmente divergente; sono i contesti socio-economici e gli assetti istituzionali a far sì che ciascun Paese dia priorità a minacce differenti. In Cina si aggiunge inoltre la dimensione militare: il ministro della Sicurezza dello Stato Chen Yixin ha sottolineato che “la guerra moderna è entrata in un’era modellata in modo crescente dall’intelligenza artificiale”. Risulta difficile concordare una tregua su un settore tecnologico che i propri apparati di sicurezza reputano centrale per i futuri scenari di difesa.

Cosa comporta questa corsa per chi deve scegliere un’infrastruttura AI

L’impatto operativo per le imprese europee è immediato. Se gestisci un’azienda che integra l’AI per l’assistenza clienti, l’elaborazione di documenti o la generazione di contenuti, la competizione tra Washington e Pechino incide direttamente sui costi di bilancio e sul profilo di conformità legale. Da una parte sono disponibili modelli cinesi a pesi aperti con costi operativi marginali, installabili sui propri server locali o in cloud europeo. Dall’altra troviamo le API proprietarie statunitensi, dotate di migliore documentazione tecnica, supporto enterprise affidabile e un percorso tracciato verso la piena conformità all’AI Act europeo.

La gestione pratica richiede una chiara distinzione. Se intendi implementare un sistema classificato ad alto rischio dall’AI Act (selezione del personale, credit scoring, valutazione dei dipendenti, accesso a servizi pubblici essenziali), devi documentare in modo trasparente l’origine del modello, i dati di addestramento e i protocolli di governance. Con un modello a pesi aperti proveniente dalla Cina, l’onere probatorio ricade interamente sulla tua organizzazione in qualità di distributore o deployer, poiché il fornitore estero raramente predispone la documentazione richiesta dagli standard comunitari. Non si tratta di un divieto formale, ma di un trasferimento integrale dei costi di conformità sul team interno. Una ripartizione pragmatica prevede di assegnare i processi interni a basso rischio e ad alto volume computazionale a modelli aperti o API economiche, dove il risparmio sui token genera economie rilevanti. Per i sistemi mission-critical ad alto rischio o a contatto con dati sensibili di terzi, conviene affidarsi a piattaforme commerciali fornite di tutte le certificazioni, assorbendo la tariffa oraria più elevata.

È fondamentale calcolare anche la soglia di convenienza per l’infrastruttura locale. Noleggiare in Europa un’istanza server dedicata con un singolo acceleratore per data center comporta un costo indicativo di 900-1.400 EUR al mese. Ciò significa che ospitare internamente un modello aperto comincia a essere vantaggioso sopra circa 1,5 miliardi di token in uscita mensili rispetto a un’API cinese a basso costo, mentre il punto di pareggio scende a circa 20 milioni di token mensili se confrontato con i listini dei servizi premium statunitensi. Questo è il controllo preliminare da effettuare sui registri di utilizzo prima di stipulare un accordo contrattuale annuale.

L’assenza di una posizione strategica ha un prezzo misurabile

A livello istituzionale manca ancora una risposta strutturata sul fronte della divergenza nello sviluppo dell’AI. Si osserva l’applicazione dell’AI Act come dovere normativo comune, si discutono iniziative per poli di calcolo e supercomputer, ma scarseggiano linee guida strategiche per le imprese private su come orientarsi contrattualmente qualora i principali attori globali interrompano il dialogo normativo.

Tale vuoto normativo genera costi duplicati. Molte aziende si trovano a dover condurre audit di conformità sui fornitori partendo da zero, affidandosi a consulenze legali dedicate con oneri che possono raggiungere decine di migliaia di euro per singolo caso studio. Moltiplicato per centinaia di realtà produttive, questo sforzo isolato produce un aggravio economico rilevante a livello continentale per colmare carenze di coordinamento centrale.

I colloqui ad alto livello tra Trump e Xi Jinping a Washington, dove la delegazione statunitense mirava a sollevare il tema dei “rischi condivisi” legati all’AI, non hanno alterato la realtà commerciale. Fino a quando un milione di token su un versante del mercato costerà circa 1,50 EUR e sull’altro oltre 67 EUR, nessun appello morale all’autolimitazione supererà l’analisi del direttore finanziario. La risposta di Pechino alla moratoria proposta da Anthropic non si legge nei comunicati stampa della diplomazia, ma nella struttura dei suoi prezzi.

Dati verificati il 7 ottobre 2026. Prezzi delle API ricavati dai listini pubblici dei rispettivi fornitori alla data di verifica. Conversioni da USD a EUR stimate secondo il tasso di cambio di riferimento BCE del 12 ottobre 2026 (1 EUR = 1,1181 USD). Fonti: Rest of World, “Dario Amodei wants to slow AI. China isn’t taking orders” (dichiarazioni di Alvin Wang Graylin e Zilan Qian riportate dalla medesima fonte); editoriale del “Global Times” dell’11 settembre 2026; terza edizione del Safety Governance Framework cinese del 14 settembre 2026; testo dell’AI Act europeo sul portale della Commissione Europea.

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