Le aziende russe si rivolgono ai modelli AI cinesi mentre la domanda cresce

Le aziende russe stanno adottando modelli AI cinesi nonostante la spinta di Mosca verso la sovranità tecnologica, un contrasto che sta ora attirando l'attenzione su Google News. Il cambiamento è visibile all'interno delle principali istituzioni, non soltanto tra i singoli utenti di chatbot. VTB ha riconosciuto di lavorare con Qwen di Alibaba, mentre DeepSeek avrebbe guidato il mercato russo dell'AI nel 2025.

Questa combinazione rende la vicenda più di una semplice storia su un chatbot popolare. Le aziende russe affrontano un accesso limitato ai principali sistemi occidentali, una capacità di calcolo domestica ridotta e la pressione a implementare l'AI prima che le alternative locali raggiungano la piena maturità. I modelli cinesi offrono una via intermedia accessibile, ma sceglierli significa sostituire una dipendenza estera con un'altra.

La sfida centrale non è quindi la Cina contro gli Stati Uniti. All'interno della Russia, riguarda la disponibilità dei modelli cinesi contrapposta alla promessa del governo di una sovranità AI nazionale. Sber e Yandex stanno sviluppando sistemi locali, ma le imprese devono risolvere problemi operativi attuali mentre queste piattaforme evolvono.

Il cambiamento evidenzia inoltre una distinzione importante tra l'utilizzo di un'applicazione AI e il controllo della tecnologia su cui essa si basa. Un'azienda può eseguire un modello open-weight, che fornisce parametri scaricabili per l'implementazione locale, senza controllarne i dati di addestramento, lo sviluppo futuro o la fornitura dell'hardware di supporto.

Questa differenza plasmerà il mercato russo dell'AI per le imprese. I sistemi cinesi possono ridurre le barriere immediate, ma la loro adozione non crea automaticamente uno stack tecnologico russo indipendente. Può invece spostare il punto di dipendenza dai fornitori cloud occidentali agli sviluppatori di modelli e ai produttori di chip cinesi.

Cosa segnala davvero il titolo di Google News

Il cambiamento più evidente è che l'AI cinese è passata dalla sperimentazione dei consumatori a operazioni aziendali russe identificabili.

L'esempio pubblico più forte arriva da VTB, una delle maggiori banche russe. L'amministratore delegato Andrei Kostin ha dichiarato che la banca lavora con Qwen insieme a un modello Yandex. Ha inoltre affermato che circa 700 persone supportano l'implementazione dell'AI in 300 operazioni bancarie.

Questi dettagli contano perché le banche raramente trattano la tecnologia di produzione come una prova informale. Devono considerare sicurezza delle informazioni, continuità operativa, verificabilità e obblighi normativi. Un modello nominato all'interno di centinaia di operazioni indica un programma di implementazione strutturato, anche quando il suo carico di lavoro preciso resta riservato.

VTB non ha descritto pubblicamente quale versione di Qwen utilizzi, dove venga eseguito il modello o quali dati lo raggiungano. La banca non ha neppure distinto la sperimentazione dalla produzione pienamente automatizzata. Queste lacune impediscono una valutazione precisa di quanto profondamente la tecnologia cinese sia integrata nei suoi sistemi.

Tuttavia, la divulgazione stabilisce una reale presenza nelle imprese. Mostra inoltre che le aziende russe non scelgono necessariamente un unico stack tecnologico nazionale. VTB combina un modello cinese con uno russo, suggerendo che gli acquirenti confrontino gli strumenti in base al compito piuttosto che all'ideologia.

Il mercato più ampio fornisce un altro segnale. Un rapporto di gennaio sull'adozione dell'AI in Russia citava una ricerca secondo cui DeepSeek rappresentava il 43 percento del mercato russo nel 2025. ChatGPT seguiva con circa il 40 percento, mentre Qwen e GigaChat detenevano ciascuno approssimativamente il 6 percento.

Queste cifre vanno interpretate con cautela. Le stime delle quote di mercato possono variare a seconda che i ricercatori misurino il traffico web, gli utenti attivi, i download delle applicazioni o l'uso sul posto di lavoro. Una stima orientata ai consumatori non dimostra che il 43 percento dei carichi di lavoro delle imprese russe utilizzi DeepSeek.

Mostra però una notevole familiarità con un modello cinese. La familiarità influenza gli acquisti perché dipendenti, sviluppatori e manager spesso introducono strumenti che già conoscono. L'adozione da parte dei consumatori può quindi diventare un canale per prove sul posto di lavoro, prototipi interni e, infine, valutazioni dei fornitori.

La posizione di DeepSeek è particolarmente degna di nota perché la Russia dispone di propri sistemi di rilievo. Sber gestisce GigaChat, mentre Yandex sviluppa Alice AI e la famiglia di modelli YandexGPT. Entrambe le aziende dispongono di distribuzione locale, esperienza nella lingua russa e relazioni consolidate con le imprese.

I modelli cinesi stanno comunque attirando attenzione. Ciò suggerisce che il solo posizionamento nazionale non risolva la decisione d'acquisto. Contano anche disponibilità, qualità del modello, flessibilità di implementazione, familiarità degli sviluppatori e requisiti infrastrutturali.

Google News potrebbe aver presentato la storia come un'impennata della domanda, ma le prove indicano uno sviluppo più specifico. Le organizzazioni russe trattano i modelli cinesi come componenti pratici di stack AI misti. Non stanno semplicemente osservando da lontano l'industria AI cinese.

La distinzione è importante per gli acquirenti aziendali altrove. L'adozione dei modelli si diffonde spesso attraverso livelli di integrazione, strumenti per sviluppatori e progetti pilota specifici per attività, prima che un'azienda annunci una strategia ampia. Le classifiche pubbliche dei chatbot possono non cogliere questa forma più silenziosa di adozione istituzionale.

La Russia offre un caso insolitamente visibile perché le restrizioni geopolitiche riducono le opzioni disponibili. Le scelte che ne derivano espongono le dinamiche che le aziende affrontano ovunque: prestazioni accettabili, accesso prevedibile, costi gestibili e controllo sui dati sensibili.

Le sanzioni hanno reso la disponibilità una caratteristica competitiva

I modelli cinesi stanno guadagnando terreno perché in Russia l'accesso stesso è diventato una capacità del prodotto.

Dopo l'invasione su vasta scala dell'Ucraina da parte della Russia, sanzioni e ritiri aziendali hanno ridotto l'accesso diretto alla tecnologia occidentale. I processori avanzati sono diventati più difficili da acquisire, mentre vari servizi digitali stranieri hanno limitato gli account russi, i pagamenti o la disponibilità regionale.

Questo contesto cambia il modo in cui un'impresa valuta l'AI. Un modello tecnicamente valido offre poco valore operativo se i dipendenti devono ricorrere a soluzioni alternative, gli acquisti non riescono a pagare il fornitore o i team di conformità non possono approvare il percorso dei dati. La continuità può prevalere sulla leadership nei benchmark.

I modelli cinesi entrano in questo spazio con diversi vantaggi. Molti vengono rilasciati con pesi aperti, consentendo agli sviluppatori di scaricare i parametri del modello ed eseguirli sull'infrastruttura sotto il loro controllo. I fornitori cinesi hanno inoltre incentivi più forti rispetto ai vendor occidentali a perseguire mercati al di fuori degli Stati Uniti e dell'Europa.

L'implementazione open-weight non significa che un modello sia completamente open source. I dati di addestramento, il codice di addestramento e le decisioni di sviluppo possono restare privati. Tuttavia, i pesi scaricabili offrono ai team tecnici più opzioni di implementazione rispetto a un modello chiuso disponibile solo tramite un'interfaccia di programmazione delle applicazioni estera.

Questa flessibilità conta per le aziende regolamentate. Una banca può potenzialmente collocare un modello approvato in un ambiente controllato, collegarlo a sistemi interni selezionati e impedire che prompt sensibili raggiungano un chatbot pubblico. L'organizzazione deve comunque testare il comportamento del modello e proteggere il software che lo circonda.

La spesa aziendale russa per l'AI mostra perché le imprese non possano semplicemente aspettare. Dati governativi hanno riferito che le aziende hanno speso oltre 250 miliardi di rubli per implementare l'AI nel 2025. Kostin di VTB ha descritto l'AI come una necessità competitiva per le banche, non semplicemente come un modo per ridurre le spese.

Lo stesso rapporto sull'AI nelle imprese ha anche rivelato la contraddizione che gli acquirenti russi devono affrontare. Le aziende stanno inserendo l'AI nelle operazioni mentre i legislatori stanno ancora definendo come debbano essere regolati i sistemi stranieri.

Un progetto di approccio normativo presentato a marzo contemplava restrizioni o divieti per le reti neurali straniere. Se adottate in modo ampio, tali regole potrebbero riguardare i sistemi cinesi oltre a quelli occidentali. L'allineamento politico non trasforma automaticamente Qwen o DeepSeek in tecnologia russa.

La logica aziendale immediata resta convincente. Le aziende hanno bisogno di modelli per l'elaborazione dei documenti, l'assistenza al servizio clienti, lo sviluppo software, la ricerca, la revisione dei rischi e la produttività dei dipendenti. Non possono sospendere questi progetti finché la Russia non svilupperà ogni livello di uno stack domestico competitivo.

I modelli cinesi beneficiano quindi del momento. Arrivano dopo che l'accesso occidentale è diventato meno affidabile, ma prima che le alternative russe raggiungessero una leadership incontrastata. Si tratta di un'apertura di mercato creata insieme dalla scarsità e dalla pressione di implementazione.

Un meccanismo simile è visibile fuori dalla Russia. Associated Press ha riferito che i modelli cinesi attirano le aziende perché offrono capacità competitive e maggiore libertà di implementazione. Alcuni utenti li ritengono sufficienti per attività di routine di programmazione, ricerca e commercio.

La crescita globale dell'AI agentica rafforza questa logica economica. Un agente AI è un software che chiede a un modello di completare più passaggi connessi, come ricercare un potenziale cliente, aggiornare un record e redigere una risposta. Ogni passaggio aggiuntivo genera più chiamate al modello.

Con il moltiplicarsi dell'uso, piccole differenze nei requisiti di inferenza possono diventare operativamente significative. La tendenza nell'adozione aziendale favorisce quindi i modelli sufficientemente efficienti per attività ripetute, anche quando un altro modello guida un benchmark ristretto.

La Russia intensifica questa logica perché disponibilità e controllo dell'implementazione hanno un peso geopolitico. Gli acquirenti non selezionano modelli in un mercato globale aperto. Stanno ottimizzando all'interno di un insieme ristretto di servizi, canali di pagamento, hardware e aspettative normative.

I modelli cinesi mettono alla prova il piano russo per un'AI sovrana

Ogni implementazione russa di Qwen o DeepSeek risolve un problema immediato, complicando al contempo la narrativa di sovranità di Mosca.

I funzionari russi hanno ripetutamente sostenuto che il Paese abbia bisogno di sistemi AI domestici che riflettano gli interessi nazionali. I campioni locali sostengono questo obiettivo. Sber sviluppa GigaChat, Yandex mantiene la propria famiglia di modelli e altre aziende costruiscono sistemi più circoscritti per l'uso aziendale.

Il governo ha inoltre considerato classificazioni formali per l'AI russa. Un quadro proposto distinguerebbe tra modelli sovrani e nazionali, con una certificazione che coinvolgerebbe le autorità di sicurezza. Secondo la definizione riportata, un modello sovrano richiederebbe sviluppo e funzionamento in Russia da parte di aziende e cittadini russi.

Questo standard crea un'evidente tensione. Qwen resta un modello Alibaba anche quando un'azienda russa lo scarica e lo sottopone a fine-tuning. DeepSeek resta radicato in un'organizzazione di ricerca cinese anche quando i suoi pesi vengono eseguiti su server russi.

Il fine-tuning consiste nell'adattare un modello esistente con esempi o feedback aggiuntivi per un compito specifico. Può migliorare le prestazioni in lingua russa, aggiungere terminologia di settore o modellare il comportamento delle risposte. Non ricrea il processo di addestramento originale del modello di base.

La distinzione conta perché il controllo presenta diversi livelli. Un'azienda può controllare l'implementazione pur dipendendo da una roadmap di ricerca estera. Può archiviare i dati localmente pur facendo affidamento su un'architettura di modello straniera. Può personalizzare il comportamento senza conoscere completamente il set di addestramento originale.

这使得中国 AI 成为俄罗斯本土模型战略的强劲对手。竞争未必是谁的聊天机器人写出的答案最好，而在于企业是等待本地基础模型，还是基于已能满足需求的外国系统构建应用。

俄罗斯开发者面临一个熟悉的软件决策。以成熟模型为起点可以缩短部署时间，并让团队获得现有库、示例和社区支持。构建基础模型则需要专业人才、大量数据、大型计算集群以及反复评估。

MWS AI 报告的估算显示，创建世界级基础模型的成本极高，且无法保证能匹敌全球竞争对手。一项俄罗斯认证提案说明了政策如何回应这种技术差距。

本土供应商仍保有重要优势。他们了解当地监管环境，能够围绕俄罗斯企业工作流程构建产品，并可提供适用俄罗斯司法管辖权的合同。在某些领域，其模型也可能更擅长处理本地机构语言。

这些优势可以与中国基础模型并存。俄罗斯供应商可以围绕中国底座模型构建应用、检索系统、安全层或行业工作流。客户看到的是本地产品，即便其核心智能的一部分源自国外。

这种分层方式使市场份额标签的信息价值下降。以俄罗斯品牌销售的服务，可能整合了中国权重、俄罗斯微调、本地存储的数据和国产界面软件。简单将其称为俄罗斯或中国产品，会掩盖实际的依赖关系图谱。

GigaChat 本身就体现了本土领军者面临的压力。Sber 持续投资其模型家族，但该银行同样需要先进硬件来训练和提供模型服务。制裁使其难以通过常规渠道获取西方加速器。

Sber 首席执行官 German Gref 表示，该银行希望为 GigaChat 使用中国处理器。这一请求表明，即使是本土品牌模型，也可能依赖进口基础设施。有关寻找中国芯片的报道指出，俄罗斯买家将与中国大型科技公司争夺受限供应。

硬件问题削弱了任何关于 AI 独立性的简单说法。模型的国籍并不能决定其底层芯片的来源。本地托管也无法保证对替换零件、编译器工具、网络设备或未来一代加速器的控制。

俄罗斯仍可通过本地部署和国内应用建立更大的运营自主性。然而，全栈主权要求在模型、软件、数据中心、处理器和生产能力等方面拥有控制力。与中国的合作弥补了一些缺口，也暴露了另一些缺口。

结果出现了逆转。原本旨在将俄罗斯与先进西方技术隔离的制裁，反而推动了其与中国 AI 生态系统更深层的融合。莫斯科获得了替代方案，但北京的模型开发者和硬件生产商也获得了对俄罗斯下一层软件体系的战略影响力。

更低的门槛并未消除安全与可靠性风险

中国 AI 为俄罗斯提供了一条可行路径，但可获得性不应被误认为低风险。

第一项不确定性涉及数据治理。在企业自身环境中运行开放权重，可以降低暴露给外部服务提供商的风险。然而，周边部署仍需要安全存储、访问控制、监控，以及规定哪些员工可以提交敏感信息的规则。

使用托管的中国应用会带来不同的风险状况。提示词、上传文档、元数据和生成输出可能会经过客户无法直接控制的基础设施。俄罗斯组织必须确定这些信息在哪里处理，以及适用哪些法律。

本地部署也带来运营责任。客户必须维护推理服务器、修补依赖项、测试新版本，并保护模型端点免受滥用。可下载模型将控制权转移给买方，但也将工作一并转移。

第二项不确定性是可靠性。模型可能产生幻觉，即生成看似合理却缺乏支持的陈述。当企业将 AI 用于合同、信贷决策、监管摘要或客户沟通时，这种行为会变得危险。

俄罗斯央行行长 Elvira Nabiullina 主张监管结果，而不是试图消除技术内部的每一种风险。她的方法承认，无论模型来源为何，运营控制都很重要。

因此，企业应以相同的任务特定标准评估 Qwen、DeepSeek、GigaChat 和 Yandex 系统。这些测试应衡量事实准确性、拒答行为、俄语表现、延迟、安全性以及人工审查成本。

通用基准排名无法回答这些问题。一个在编程问题上表现出色的模型，可能会错误处理俄罗斯法律文件。另一个模型可能准确总结文本，却会在智能体使用外部工具时失效。

第三项不确定性涉及审查和政治对齐。中国和俄罗斯当局都希望对 AI 输出施加更大影响，但双方优先事项并不完全一致。中国模型的安全规则、训练选择或对历史事件的处理方式，可能与俄罗斯机构的预期不符。

微调可以改变部分行为，但无法保证完全消除隐藏偏见或不安全的响应模式。企业需要进行对抗性测试，即评估人员有意探测系统故障、操纵风险和回答不一致的问题。

第四项风险是对供应商和路线图的依赖。即使开发者改变未来的分发方式，开放权重仍允许组织继续运行已下载版本。这比完全依赖远程服务更能保护连续性。

但旧版本可能会落后。新的安全修复、推理能力、上下文长度和效率改进，仍与原始开发者或社区绑定。俄罗斯公司或许能够保留访问权，却可能失去竞争力。

产能也是另一项限制。中国模型提供商必须满足国内需求和不断增长的全球采用。一项近期的中国发布如此受欢迎，以至于其开发者暂时停止接受新的订阅，显示需求可能超过基础设施能力。

硬件在更深层面带来同样的问题。俄罗斯可能希望获得中国处理器，但中国云服务商和互联网公司同样需要它们。政治合作并不保证在制造能力受限时俄罗斯买家获得优先权。

最后，所报告的采用数据仍需独立验证。DeepSeek 的 43% 份额是一个重要指标，但它并未说明企业收入、生产工作负载，或使用该模型的俄罗斯企业数量。

最稳妥的结论比标题更为有限。中国 AI 模型已在俄罗斯获得显著关注，并拥有有记录可查的机构使用案例。公开证据尚不足以证明它们主导了俄罗斯企业 AI 的每一个细分领域。

这一区分可防止买家在未作分析的情况下追随趋势。流行度可以带来开发者支持和集成选择，但无法替代内部评估。每一项工作负载都需要各自的安全、准确性和连续性门槛。

构建混合模型系统的组织，也需要保存这些决策的长期记录。一个可搜索的AI 知识库可以保留评估笔记、获批使用场景、模型变更，以及采购决策背后的证据。

三个信号将显示这一转变是否持续

下一阶段将由企业部署、监管和硬件获取决定，而非仅由聊天机器人关注度决定。

第一个信号是，是否有更多俄罗斯公司披露在生产环境中使用中国模型。VTB 提供了一个具体案例，但一家银行无法定义整个市场。来自电信运营商、工业集团、零售商和政府承包商的披露，将增强采用论点。

最有价值的披露将包括实际工作负载。一家企业称其使用 AI，透露的信息很少；一家企业说明其用于文档审查、软件辅助、呼叫中心支持或内部搜索，则能证明模型已进入日常运营。

买家也应关注部署是否保持混合模式。VTB 将 Qwen 与一款 Yandex 模型结合，表明企业可能将不同任务路由至不同系统。这种做法会削弱某一国别模型将控制市场的观点。

模型路由器是一种软件，它会根据任务类型、敏感性、速度和准确性等因素，将每个请求发送给合适的系统。路由可以帮助企业保留议价能力，并避免依赖单一供应商。

如果更多俄罗斯公司采用这种架构，中国模型可能成为组件，而非完整平台。其影响力仍会很大，但国内企业可以保留对界面、数据连接和客户关系的控制。

第二个信号是俄罗斯 AI 监管的最终形态。除非立法者为来自特定国家的合作伙伴设立豁免、本地化路径或特殊待遇，否则对外国模型的限制将直接影响 Qwen 和 DeepSeek。

认证规则可能通过要求俄罗斯所有权或开发而有利于国内供应商。它们也可能鼓励企业将定制的外国模型重新标记为本地产品，从而使市场更难衡量。

执法比术语更重要。监管机构必须决定规则是否适用于公共聊天机器人、可下载权重、托管 API、嵌入式软件，或企业内部使用的所有模型。每一种定义都会造就不同的赢家。

广泛限制可能减缓实施速度，并保护 Sber 或 Yandex。它们也可能提高那些已围绕中国系统建立工作流的企业成本。聚焦敏感数据的狭义规则可能保留更多竞争。

任何针对中国技术的豁免都会暴露一种政治选择。它将表明，主权意味着摆脱西方提供商，而非摆脱所有外国技术。这种解释将强化中国在俄罗斯 AI 技术栈中的角色。

第三个信号是对计算基础设施的获取。俄罗斯可以下载开放权重，但要向数百万用户提供大型模型服务，需要加速器、网络、内存、能源和技术支持。软件可获得性无法消除这些物理要求。

Sber 对中国芯片的寻找使这一限制变得可见。Huawei 和其他供应商必须首先满足中国境内的巨大需求。俄罗斯组织可能面临延迟、有限配额，或难以获得足够硬件来支持大规模部署。

如果俄罗斯买家获得有意义规模的中国加速器产能，采用趋势将增强。企业可以在本地托管更多模型，并减少对难以访问的西方云平台的依赖。

如果硬件仍然稀缺，规模更小或效率更高的模型将更具吸引力。俄罗斯企业也可能依赖中国托管服务，这将增加外部依赖，并使数据治理主张更加复杂。

I progressi nell'hardware nazionale potrebbero indebolire la leva della Cina, ma per riuscirci serve più che annunci. Gli osservatori dovrebbero cercare volumi di produzione, implementazioni funzionanti nei data center, compatibilità software e operatività continuativa con carichi di lavoro aziendali.

Questi tre segnali costituiscono un test pratico. Un maggior numero di implementazioni nominate confermerebbe la domanda. Una regolamentazione permissiva preserverebbe l'accesso. Una fornitura affidabile di hardware consentirebbe all'adozione di crescere su scala.

Il fallimento in una sola di queste aree potrebbe reindirizzare il mercato. Regole rigide potrebbero spingere le aziende verso sistemi russi certificati. Un hardware limitato potrebbe restringere l'hosting locale. Prestazioni deboli sui compiti potrebbero riportare i carichi di lavoro verso alternative nazionali o occidentali, dove disponibili.

L'esito più probabile nel breve termine è un mercato a strati. Le aziende russe combineranno applicazioni locali, modelli nazionali e basi cinesi in funzione del carico di lavoro. Il linguaggio politico sottolineerà la sovranità, mentre i team tecnici ottimizzeranno ciò che possono effettivamente implementare.

Questo divario tra ambizione ufficiale e realtà operativa è il motivo per cui la storia conta anche oltre la Russia. Le imprese di tutto il mondo stanno scoprendo che la scelta di un modello implica più dei punteggi nei benchmark. Controllo, continuità, infrastruttura e autorizzazione normativa possono determinare quale sistema prevale.

I lettori che seguono la storia tramite Google News dovrebbero guardare oltre la popolarità aggregata. Le prove decisive arriveranno da sistemi di produzione identificati, regole vincolanti e capacità di calcolo effettivamente consegnata.

Per sviluppatori e acquirenti aziendali, l'azione immediata è semplice. Tracciate quale modello serve ciascun flusso di lavoro, dove viaggiano i suoi dati, quale hardware lo supporta e quanto rapidamente può essere sostituito. Queste risposte rivelano se l'adozione crea flessibilità o cambia semplicemente il Paese da cui dipende la dipendenza.