Finalmente anche l’Europa ha capito che l’intelligenza artificiale non è solo un passatempo per nerd americani e cinesi, ma una questione di sovranità tecnologica. E così nasce OpenEuroLLM, un progetto open source e multilingue che promette di riportare l’Europa sulla mappa dell’AI.
Ma c’è forse un piccolo problema: mentre Bruxelles annuncia il suo piano con un budget che sembra quello di un Erasmus ben finanziato, dall’altra parte del mondo la Cina sta già correndo a velocità folle con DeepSeek, un LLM open source che fa tremare persino OpenAI.
L’Europa ci prova… ma con calma
OpenEuroLLM nasce con un obiettivo nobile: sviluppare un modello di intelligenza artificiale aperto, trasparente e rispettoso delle normative UE perché si sa, qui da noi prima di creare una AI dobbiamo assicurarci che rispetti tutte le leggi sulla privacy, la parità di genere, la carbon footprint e magari anche il regolamento sulle sigarette elettroniche.
La grande promessa? Multilinguismo totale. Il modello non sarà solo in inglese, francese e tedesco, ma coprirà anche lingue meno parlate come il maltese o il lussemburghese. Un dettaglio interessante, visto che finora quasi tutti i grandi LLM si sono concentrati solo sulle lingue più diffuse.
Ma c’è una domanda che non possiamo ignorare: con quale potenza di fuoco? Il budget dell’UE per questo progetto non è esattamente da capogiro: 52 milioni di euro. I big dell’AI invece bruciano centinaia di milioni nel solo addestramento dei modelli. OpenAI, per esempio, per sviluppare GPT-4 ha speso oltre 100 milioni di dollari e ha usato una quantità di GPU che l’Europa probabilmente potrebbe ottenere solo dopo una lunga negoziazione con NVIDIA.
DeepSeek: la Cina non aspetta nessuno
Mentre in Europa si discute su quale framework utilizzare, in Cina hanno già lanciato DeepSeek-R1, un LLM open source che si avvicina alle prestazioni dei modelli più avanzati, senza avere dietro una big tech dal budget illimitato.
DeepSeek ha fatto qualcosa di incredibile: con un investimento di 5,58 milioni di dollari e 2.000 GPU, è riuscito a costruire un modello capace di competere con GPT-4, almeno nelle versioni più leggere. Considerando che OpenAI e Google usano budget 20 volte più grandi, è stata una vera impresa.
E la cosa più interessante? È tutto open source. Sì, avete letto bene: la Cina, il paese che ha costruito il più grande firewall della storia, ha deciso di condividere il codice di un modello avanzato, permettendo a chiunque di scaricarlo, modificarlo e usarlo. L’Europa, che invece ama definirsi la paladina dell’open source, è ancora lì a discutere i dettagli del progetto.
OpenAI guarda e ride?
Nel frattempo, OpenAI non sembra preoccuparsi troppo. Mentre DeepSeek sforna un LLM open source e l’Europa prova a organizzare un piano strategico, OpenAI ha lanciato il suo nuovo “deep research tool”, un modello specializzato nell’analisi e sintesi delle informazioni che permetta di avere un assistente virtuale capace di fare ricerca meglio di un umano in pochi minuti.
Ma OpenAI sta giocando una partita diversa: il suo focus è sui modelli chiusi e commerciali, e con i contratti miliardari con Microsoft non ha certo bisogno di pensare all’open source. In pratica, mentre OpenEuroLLM punta a un futuro accessibile a tutti, OpenAI sta già pensando a GPT-5, che probabilmente richiederà più energia di un intero Stato europeo per funzionare.
Chi vincerà?
La sfida tra OpenEuroLLM e DeepSeek assomiglia a uno strano remake di Davide contro Golia, ma con un piccolo dettaglio: non è chiaro chi sia Davide e chi sia Golia.
- DeepSeek è veloce, efficace e ha già conquistato gli sviluppatori.
- OpenEuroLLM è ancora un’idea sulla carta, ma ha un enorme potenziale per il mercato europeo.
OpenAI, invece, se ne sta sulla sua torre dorata, aspettando di vedere se qualcuno riuscirà davvero a sfidarla. (leggi il nostro articolo sulle capacità di OpenAI)
L’Europa quindi c’è, ma resta un problema: il tempo. Mentre l’UE imposta i tavoli di discussione e i piani quinquennali, DeepSeek e OpenAI rilasciano modelli sempre più avanzati. Se l’UE non accelera, rischiamo di trovarci di fronte a un bivio: usare modelli americani (a pagamento) o usare modelli cinesi (open source ma con qualche dubbio sulla governance dei dati).
