Alibaba e l’AI cinese: Qwen cresce, i ricavi no

La presenza di Jack Ma nella Grande Sala del Popolo, accanto ai vertici della tecnologia cinese convocati da Xi Jinping, ha avuto un peso difficile da ignorare. Il fondatore di Alibaba era sparito quasi del tutto dalla scena pubblica dopo il 2020, quando Pechino bloccò l’IPO da 34 miliardi di dollari di Ant Group in seguito alle sue critiche ai regolatori finanziari.

Il suo ritorno in un contesto istituzionale così controllato arriva mentre Alibaba prova a ridefinire la propria identità. Non più soltanto e-commerce, logistica e cloud, ma AI generativa. E soprattutto Qwen, la famiglia di modelli che ha riportato il gruppo di Hangzhou tra i protagonisti dell’AI cinese nella competizione globale con Stati Uniti e Silicon Valley.

Qwen e la strategia open source dell’AI cinese

Alibaba ha lanciato Qwen nel 2023 e ha scelto rapidamente una strada aggressiva: rendere open source molti dei suoi modelli più popolari. Per sviluppatori, startup e aziende, questo significa poter usare, adattare e distribuire la tecnologia con costi inferiori rispetto ai modelli proprietari di player come OpenAI e Anthropic.

La scelta ha funzionato sul piano della distribuzione. A gennaio, secondo i dati citati da Hugging Face, Qwen era diventato il sistema AI open source più scaricato al mondo, con circa un milione di download al giorno. È un numero che dice molto sulla capacità di Alibaba di costruire community, adoption e reach globale.

Il punto debole è un altro: l’open source genera influenza, non necessariamente margini. E nel mercato dell’intelligenza artificiale, dove l’addestramento e l’inferenza richiedono data center enormi, GPU costose e contratti energetici pesanti, l’influenza non paga le fatture.

Ricavi ancora piccoli rispetto agli investimenti

Nei primi tre mesi dell’anno, Alibaba ha riportato 1,3 miliardi di dollari di ricavi da prodotti legati all’AI. Il dato è rilevante, ma resta inferiore al 4% del fatturato complessivo del gruppo. A fronte di questo, l’azienda prevede di spendere oltre 55 miliardi di dollari entro la fine del prossimo anno per rafforzare la propria infrastruttura AI.

Il disequilibrio è evidente. Alibaba ha le due risorse che oggi contano di più nella filiera dell’AI: dati e capacità di calcolo. Le ha costruite negli anni grazie all’e-commerce, alla logistica e al cloud computing, seguendo un percorso non troppo diverso da quello di Amazon con AWS. Ma trasformare questi asset in un business AI con margini sostenibili è un passaggio molto più complicato.

Qui entra in gioco la tensione interna: continuare a spingere modelli open source per conquistare sviluppatori e quote di mercato, oppure spostare l’offerta verso modelli proprietari, accessibili a pagamento e più facili da monetizzare.

La frattura nel team AI

La discussione non è rimasta teorica. A marzo Lin Junyang, lead engineer di Qwen, ha lasciato Alibaba. Nello stesso periodo sono usciti anche altri ingegneri rilevanti. Secondo persone vicine al team, la divisione riguarda proprio il modello commerciale di Qwen.

Alibaba finora aveva mantenuto proprietari i modelli più grandi e avanzati, rilasciando in parallelo modelli open source competitivi. Negli ultimi mesi, però, il gruppo ha dato segnali diversi. Ad aprile ha presentato tre modelli proprietari in pochi giorni, un’accelerazione che lascia intendere una maggiore attenzione alla vendita diretta e ai clienti enterprise.

Per una startup AI, il dilemma è noto. L’open source può creare reputazione tecnica e adozione rapida. Il modello chiuso consente controllo, pricing, SLA, compliance e relazioni commerciali più lineari. Per Alibaba, che non è una startup ma compete con startup molto aggressive, il problema è amplificato dalla scala degli investimenti.

Chip, geopolitica e concorrenza americana

La corsa di Alibaba non si gioca solo sul prodotto. Le restrizioni statunitensi all’export limitano l’accesso delle aziende cinesi ai chip più avanzati. Per chi addestra grandi modelli linguistici, la disponibilità di GPU e acceleratori è una variabile industriale, non un dettaglio tecnico.

A questo si aggiunge il fronte politico. Il Pentagono ha inserito Alibaba in una blacklist di società accusate di sostenere l’apparato militare cinese. Il gruppo respinge l’accusa e sostiene di non avere legami con l’esercito cinese, ma la designazione rischia di pesare su clienti, partner e percezione internazionale.

Anche il rapporto con i competitor statunitensi è teso. Anthropic e OpenAI hanno accusato aziende cinesi, tra cui Alibaba, di aver raccolto impropriamente dati dai loro sistemi per accelerare lo sviluppo dei propri modelli. Anthropic ha anche inviato una lettera a due senatori americani accusando Alibaba di aver tentato di copiare la sua tecnologia usando migliaia di account fraudolenti. Alibaba non ha commentato quelle accuse.

L’AI cinese cerca un business model

La vicenda Alibaba racconta una questione più ampia: l’AI cinese è tecnicamente competitiva, molto aggressiva sull’open source, ma ancora alla ricerca di un modello economico stabile. L’entusiasmo degli sviluppatori, i benchmark e i download contano. Non bastano però a costruire un conto economico sano.

Il paragone con l’era dot-com è imperfetto, ma utile. Anche allora la tecnologia correva più veloce dei modelli di business. Oggi il rischio è simile: tutti vogliono distribuire modelli, conquistare developer mindshare e dimostrare capacità tecnica, mentre i costi di training e deployment continuano a salire.

Per Alibaba, Qwen è una carta industriale e politica. Serve a mostrare che l’AI cinese può produrre modelli competitivi, aperti e usati su scala globale. Ma per il mercato non basta. La domanda vera è se Alibaba riuscirà a convertire la popolarità di Qwen in contratti cloud, API enterprise e soluzioni verticali pagate dai clienti.

Il ritorno di Jack Ma racconta il passato ingombrante del gruppo. Qwen, invece, racconta il futuro possibile. Tra i due c’è il problema che oggi attraversa tutta l’intelligenza artificiale: crescere costa moltissimo, ma guadagnare resta molto più difficile.