Il recente ban dell’amministrazione Trump ad Anthropic su non ha fermato la Cina: nuovi modelli AI capaci di eguagliare le abilità informatiche di Claude Mythos
Spesso e volentieri l'allievo supera il maestro, e il settore della tecnologia potrebbe non fare eccezione alla regola: in tal senso, i veti imposti di recente (e da poco revocati) dalla casa Bianca alla distribuzione dei più recenti modelli AI della statunitense Anthropic (rispettivamente Claude Mythos e Fable 5) non sarebbero bastati ad arginare la corsa cinese all’intelligenza artificiale, che anzi avanza su una strada tutta sua.
A far paura è soprattutto la possibilità (non più remota) che gli sviluppatori cinesi riescano a eguagliare i modelli statunitensi senza ricorrere necessariamente alla tecnica della distillazione, utilizzata fino ad oggi: non si tratterebbe più di una semplice «copia carbone» addestrata su modelli preesistenti, dunque, ma di un vero e proprio lavoro indipendente e nativo, capace di operare in piena autonomia.
I nuovi modelli AI dalla Cina e la sfida a Claude MythosSecondo le dichiarazioni di alcuni esperti, in diversi scenari di cybersicurezza, infatti, modelli di intelligenza artificiale sviluppati in Cina (come Zhipu AI e affini) avrebbero mostrato prestazioni del tutto paragonabili al temuto Claude Mythos nella ricerca dei bug e delle falle di sistema, pur mostrando il fianco in altre attività. L’abilità nello scovare le vulnerabilità informatiche sarebbe così già uscita da un iniziale predominio, quasi un monopolio, detenuto da Anthropic.Il divario tra Stati Uniti e Cina in materia di intelligenza artificiale, un tempo ritenuto ampio, sembra dunque progressivamente assottigliarsi. Una partita, questa, che spesso si gioca anche (e soprattutto) nella differente modalità di pubblicazione dei rispettivi modelli AI: al contrario dei prodotti di Anthropic e OpenAI, modelli cinesi come Zhipu Glm-5.2 (ad oggi tra i 10 più utilizzati in tutto il mondo, secondo OpenRouter) condividono la loro natura «open-weight», il che significa che possono essere scaricati ed eseguiti sui propri computer o server, senza dover passare dai servizi online del produttore, con tutti i vantaggi in termini economici e di sicurezza che ne derivano. In alcuni benchmark, lo stesso Glm-5.2 avrebbe perfino superato le prestazioni di Claude Opus 4.8 (uscito a maggio) e, con ulteriori istruzioni, può tranquillamente rivaleggiare con Claude Mythos.Nel frattempo, alcune aziende seguono lo stesso modus operandi delle compagnie statunitensi con il lancio di modelli proprietari blindati, guardandosi bene dalla loro diffusione pubblica: tra i più recenti spicca Tulongfeng, il nuovo strumento per la ricerca dei bug annunciato mercoledì scorso da 360 Security Technology, una compagnia di cybersicurezza cinese. Numeri alla mano, Tulongfeng avrebbe scovato 3432 vulnerabilità software, di cui 105 confermate dalle stesse autorità cinesi. Zhou Hongyi, amministratore delegato dell’azienda, non va per il sottile in una delle sue recenti dichiarazioni: «Questo tipo di armi potenti, capaci di trasformare il panorama della guerra informatica, non può rimanere solo in mani americane». Appena qualche giorno prima Sakana AI, una startup giapponese con sede a Tokyo, ha alzato ulteriormente l’asticella con Fugu, un sistema agentico capace addirittura di gestire più modelli in contemporanea, alla stregua di un’orchestra, nel tentativo di spegnere il «monopolio» statunitense: secondo quanto annunciato dai suoi esponenti, Fugu «combatterebbe sullo stesso piano con modelli come Fable 5 e Mythos Preview di Anthropic». Per David Ha (amministratore delegato di Sakana AI), «i modelli di orchestrazione rappresentano la prossima frontiera». Alla luce del precario accesso ai modelli AI principali (che, come abbiamo visto da cronache recenti, può scomparire da un momento all’altro), l’unica arma contro la concentrazione del potere nelle mani di poche compagnie risiederebbe nell’intelligenza collettiva, che vede la piena integrazione tra più modelli più piccoli per arrivare allo stesso risultato finale.
