La startup cinese Moonshot AI ha rilasciato un nuovo modello che colma il divario con le principali offerte americane e supera i sistemi più efficienti di OpenAI e Anthropic in alcuni benchmark.
L’azienda ha dichiarato venerdì che il Kimi K3 è ancora dietro al Claude Fable 5 di Anthropic e al GBT 5.6 Soul di OpenAI in termini di prestazioni complessive, ma supera costantemente gli altri modelli testati.
Secondo Moonshot, il modello batte Claude Opus 4.8 e GPT 5.5, i modelli alla base dei sistemi all’avanguardia di Anthropic e OpenAI, inclusa la codifica e gli agenti pubblici.
Si tratta finora del modello di intelligenza artificiale più grande della Cina, con 2,8 trilioni di parametri, che indicano la dimensione della sua rete neurale.
“Nonostante i persistenti vincoli hardware/capacità computazionali in Cina, K3 dimostra che la scalabilità pre-addestramento combinata con l’innovazione architetturale può ancora fornire vantaggi rivoluzionari per i modelli cinesi di punta”, hanno affermato gli analisti della Bank of America in una nota guidata da Alex Liu.
Il rilascio arriva mentre la corsa per la supremazia dell’IA tra Stati Uniti e Cina si intensifica.
I modelli di intelligenza artificiale cinese hanno già guadagnato terreno tra le aziende occidentali perché colmano il divario prestazionale con i rivali americani e sono più economici da usare rispetto alle offerte più avanzate dei laboratori americani. I legislatori statunitensi stanno valutando come frenare i modelli di intelligenza artificiale cinesi sviluppati dalle aziende nazionali.
Un altro momento di ricerca profonda?
Patrick Moorhead, CEO e capo analista di Moor Insights and Strategy, ha definito la reazione del mercato al nuovo modello Kimi K3 come “una reazione eccessiva allo shock simile al panico di DepSeek”.
I modelli linguistici di grandi dimensioni, o LLM, come Kimi K3 “accelereranno e faranno crescere il mercato dell’inferenza più velocemente di nessun altro”, ha affermato Moorhead nel documento, sottolineando un cambiamento generale nel settore tecnologico da un focus sulle dimensioni di un modello e sulle capacità dedotte all’uso complessivo della tecnologia.
Il CEO di Chaos, Arvind Srinivas, ha dichiarato alla CNBC la scorsa settimana che le startup e gli sviluppatori si stanno concentrando sempre più sulla ricerca di modi migliori per utilizzare i modelli di intelligenza artificiale per alimentare le loro app, piuttosto che concentrarsi su un sistema grande e fondamentale.
Questo è uno dei motivi per cui la tecnologia OpenClaw, resa disponibile gratuitamente agli sviluppatori all’inizio di quest’anno, è diventata così popolare. Il cosiddetto cablaggio consente ai programmatori di entrare e uscire facilmente dai vari modelli di intelligenza artificiale che alimentano gli assistenti digitali, quindi non devono fare affidamento esclusivamente su un LL.M.
“Il modello non è più il prodotto”, disse allora Srinivas. “È l’imbracatura, il sistema di orchestrazione, che inserisce il modello in un’imbracatura molto efficiente e collega il modello a molti strumenti.”
Moorhead, che ritiene sia stata una reazione eccessiva al rilascio politicizzato del Kimi K3, ha dichiarato in una e-mail alla CNBC che “c’è un grande dibattito a Washington DC sull’opportunità o meno che gli Stati Uniti utilizzino modelli cinesi open source e se le aziende statunitensi debbano lasciare che i cinesi utilizzino i loro modelli”.
“Quest’ultima cosa è ironica perché i cinesi sembrano essere a proprio agio con i loro modelli”, ha detto Moorhead.
Lu Zhang, fondatore e socio dirigente di Fusion Fund, ha affermato che, nonostante modelli come il Kimi K3 abbiano guadagnato un’attenzione diffusa, la maggior parte degli sviluppatori che utilizzano questa tecnologia provengono “dall’ecosistema delle startup, meno dal lato delle grandi aziende”.
Questi programmatori spesso passano a un modello di intelligenza artificiale quando diventa disponibile una versione più potente, o almeno una più economica ed efficiente da eseguire nelle rispettive applicazioni, ha spiegato.
Sebbene questi modelli di intelligenza artificiale possano sembrare molto potenti a prima vista, non sono “plug and play” e richiedono molte conoscenze tecniche da parte degli sviluppatori per utilizzare le loro capacità di base, ha affermato Zhang.
Mentre il discorso comune che copre lo spazio dei modelli di intelligenza artificiale a peso aperto spesso include una più ampia “narrativa sulla rivalità tra Stati Uniti e Cina”, Zhang ha affermato che molte aziende americane stanno introducendo sempre più modelli di intelligenza artificiale a peso aperto.
Due di loro sono Thinking Machines e Deep Reinforce, che è sostenuta dai finanziamenti di Zhang.
Data la velocità con cui si sta muovendo lo spazio complessivo, ha detto, è solo questione di tempo prima che un modello di intelligenza artificiale a peso aperto più avanzato catturi lo spirito del tempo.
Proprio come l’introduzione del modello AI R1 di DeepSeek nel 2025 ha attirato l’attenzione per essere più conveniente rispetto alle tecnologie proprietarie, l’attuale trambusto su Kimi K3 potrebbe essere dovuto alle crescenti preoccupazioni sul costo complessivo dell’IA e sulla capacità di generare un ritorno sull’investimento.
Simon Koser, chief product officer della startup AI Tzafon, ha affermato che Kimi K3 eccelle in aree come la codifica, quindi gli sviluppatori nei laboratori di intelligenza artificiale possono forzarlo.
“Il costo è diventato un grosso problema per alcuni di questi laboratori”, ha detto Kosar, sottolineando come i leader dell’intelligenza artificiale come Anthropic e OpenAI potrebbero sentire una certa pressione dai modelli di intelligenza artificiale economici disponibili sul mercato.
Tuttavia, ci sono molti modi per utilizzare la tecnologia e non tutti i modelli di intelligenza artificiale eccellono in ogni compito, nonostante ciò che mostrano i primi test di benchmark. Alcuni modelli di intelligenza artificiale possono funzionare in modo diverso quando vengono messi in produzione rispetto a quando vengono testati, e non esiste un modello di intelligenza artificiale veramente tuttofare rispetto a qualsiasi altra cosa sul mercato.
“Sembra che molte persone stiano cambiando”, ha detto Kosar. “Ma in pratica, non so se il cambiamento è così grande.”
Lo shock dell’intelligenza artificiale in Cina
Fondata nel 2023, Moonshot AI con sede a Pechino è uno dei principali costruttori di modelli cinesi. Ha raccolto 2 miliardi di dollari per una valutazione di oltre 20 miliardi di dollari a maggio, ha riferito Bloomberg.
Tra i sostenitori ci sono i giganti della tecnologia cinese Alibaba, che produce la serie Gwen di modelli di intelligenza artificiale, e Tencent.
Le azioni dei rivali cinesi dell’intelligenza artificiale sono crollate alla notizia del lancio. Z.aiPresentato un nuovo modello a giugno, venerdì le sue azioni sono scese del 28%. Gruppo MinimaxUn’altra azienda modello cinese è scesa del 16%.
“K3 China aumenta il tetto delle competenze per i modelli di intelligenza artificiale, spostando l’onere della prova su altri laboratori di intelligenza artificiale indipendenti”, ha affermato Liu.
All’inizio di questa settimana, Alibaba Le sue azioni sono state sostenute dalla notizia di una partnership con Mela In Cina. Tuttavia, venerdì le azioni sono scese del 4%.
“Per Alibaba, sebbene tragga vantaggio da una più ampia formazione sull’intelligenza artificiale/sviluppo di applicazioni per il suo servizio cloud, la narrativa di” leader open source “di Alibaba Gwen potrebbe dover affrontare alcune sfide”, ha affermato Liu.