DeepSeek, Manus e il monopolio che si incrina

Articolo della newsletter — aggiornato. Pubblicato originariamente nella nostra newsletter settimanale e poi aggiornato con gli sviluppi del 2025: DeepSeek, il caso Manus e la sua acquisizione da parte di Meta.

Ultimo aggiornamento: giugno 2026

DeepSeek, Manus e il monopolio che si incrina

All'inizio del 2025 due startup cinesi — DeepSeek e Manus — sono state presentate come la sfida al dominio occidentale sull'intelligenza artificiale. Più che una svolta tecnologica, in buona parte è stata un'operazione di marketing — e le due storie sono finite in modo opposto. A fine 2025 Meta ha comprato Manus per una cifra riportata superiore ai due miliardi di dollari, e la startup ha reciso i legami con la Cina per superare gli ostacoli regolatori. DeepSeek, invece, non è stata venduta: è tuttora indipendente, di proprietà del fondo quantitativo High-Flyer del suo fondatore Liang Wenfeng.

Tolto il marketing, la storia che conta non è chi abbia "vinto", ma che il monopolio occidentale sull'IA ha smesso di essere tale. La domanda "la Cina può competere?" è invecchiata: compete già, a costi inferiori, con modelli aperti e con una strategia industriale che punta apertamente all'autosufficienza. L'Occidente conserva colli di bottiglia reali — soprattutto i chip di frontiera e i controlli sull'export — ma li usa per difendere un vantaggio che si restringe, non per governare un ordine che controlla per intero.

E c'è un livello sotto la geopolitica. Tutti, in questa corsa, costruiscono sulla stessa conoscenza umana estratta senza compenso, e l'accusa di "furto" vola in una direzione sola. È da qui che conviene partire.

Di cosa parliamo davvero: DeepSeek e Manus

Prima del commento, i fatti — che l'analisi, curiosamente, tende a tenere in fondo.

DeepSeek. Fondata nel 2023 da Liang Wenfeng, emanazione di un fondo quantitativo, con un team ridotto e un'ossessione: prestazioni di frontiera ottenute ottimizzando, invece di limitarsi a costruire modelli più grandi. Il modello base, DeepSeek-V3, è un'architettura Mixture-of-Experts da 671 miliardi di parametri (37 attivi per token). Secondo l'azienda, la sua corsa finale di pre-addestramento è costata circa 5,6 milioni di dollari su GPU H800, contro i 50-100 milioni stimati per GPT-4.

Su questo dato serve precisione, perché è la cifra più citata e più fraintesa del 2025. Riguarda V3, non il modello di ragionamento R1 — che è costruito sopra V3 e il cui costo non è mai stato dichiarato. E copre solo la corsa finale di addestramento, non ricerca, infrastruttura e hardware, che gli analisti stimano in ordini di grandezza superiori. R1, una volta in servizio, costa circa 27 volte meno dell'o1 di OpenAI. Quando è uscito, a gennaio 2025, il titolo Nvidia è crollato di circa il 17%, bruciando quasi 600 miliardi di dollari di capitalizzazione in una sola seduta: la più grande perdita giornaliera nella storia del mercato americano.

Manus. Lanciata a marzo 2025 dalla startup Monica (Butterfly Effect), Manus non addestra un modello proprio: orchestra modelli esistenti — Claude di Anthropic e Qwen di Alibaba — dietro un'unica interfaccia. Un "wrapper", fatto bene. L'hype è stato immediato: 138.000 membri su Discord in poche settimane, codici di invito rivenduti a cifre assurde, il paragone con un "concerto di Taylor Swift" rilanciato da TechCrunch. Poi l'epilogo che abbiamo già anticipato: dentro Meta.

Due strade diverse, dunque. DeepSeek lavora in verticale, sull'efficienza del modello di base; Manus in orizzontale, sull'automazione dei compiti a partire da modelli altrui. Ma è utile vederle insieme, perché raccontano lo stesso meccanismo da due angolazioni.

Come ci è riuscita DeepSeek: la distillazione

La chiave dell'efficienza di DeepSeek è la distillazione, basata sul paradigma insegnante-studente. Un modello grande — l'insegnante — addestrato su enormi quantità di dati, produce risposte che un modello più piccolo — lo studente — impara a imitare. Lo studente non studia i dati originali: studia le "lezioni" già digerite dall'insegnante. È efficiente, ed è anche il punto su cui si appende l'intera polemica: e se l'insegnante è un modello proprietario di qualcun altro?

OpenAI ha sospettato che DeepSeek avesse distillato dagli output di GPT — un'accusa difficile da provare, ora che il web è saturo di testo generato da ChatGPT. Sul piano concettuale restano due limiti reali: lo studente eredita i pregiudizi dell'insegnante senza poterli contestare, e per definizione non può superarlo in originalità, solo imitarlo meglio. Un'IA che nasce derivativa.

L'ipocrisia, l'estrazione e i colli di bottiglia

Qui arriva l'argomento più forte, e va tenuto al centro. Accusare la distillazione di "furto" è selettivo, perché anche i modelli occidentali "originali" sono costruiti su una conoscenza che non hanno creato: libri, articoli scientifici, codice open source, contenuti di miliardi di persone, in gran parte usati senza compenso né consenso. Chi denuncia l'appropriazione altrui poggia su un'appropriazione propria. DeepSeek non è più pirata dei suoi accusatori: è un ulteriore strato di estrazione da un bene comune che nessuno ha pagato.

L'asimmetria, allora, non sta in chi "ruba" e chi no — sta nel potere di scrivere le regole e di raccontare la storia, e quel potere l'Occidente lo esercita ancora. I controlli americani sull'export di chip avanzati sono un blocco commerciale in versione moderna. Il riflesso di chiamare "copia" la tecnologia cinese e "innovazione" la propria resiste anche quando entrambe poggiano sulla stessa ricerca. E la narrazione dominante dipinge l'IA cinese come intrinsecamente pericolosa, lasciando intendere che solo l'Occidente produca tecnologia "etica". Chiamatelo pure colonialismo digitale.

Ma è un colonialismo che funziona sempre meno. I chip restano il vero collo di bottiglia — ed è lì che la pressione occidentale morde davvero — solo che la Cina i propri se li sta costruendo, muove capitale di Stato e, soprattutto, ha trasformato l'apertura in un'arma. Un monopolio si difende con i divieti; non si ricostruisce con quelli.

E il contrasto tra "Occidente libero" e "Cina autoritaria" è esso stesso parte di quella narrazione. Sì, ogni modello incorpora valori e guardrail, e le aziende occidentali decidono unilateralmente quali. Ma il punto più scomodo è che anche l'Occidente esercita la censura — solo per vie più discrete: pressione regolatoria e burocratica, i colli di bottiglia dei processori di pagamento, degli app store e dei fornitori cloud, la pressione informale sulle piattaforme, regimi di responsabilità che spingono a restringere in via preventiva. "Basta scegliere un concorrente" è una via di fuga debole, quando ogni concorrente opera sotto le stesse pressioni.

La distinzione onesta non è tra libertà e censura: è che quella cinese è esplicita e centralizzata, mentre quella occidentale è diffusa, burocratica e vestita da neutralità — il che la rende solo più facile da negare. Meccanismo diverso, non coscienza pulita.

La democratizzazione, quella vera

C'è una forma di democratizzazione concreta in questa storia, ed è insieme il punto più forte a favore dell'approccio cinese e il modo in cui il monopolio si incrina davvero. I modelli di DeepSeek sono open-weight, rilasciati con licenze permissive: si possono scaricare, ispezionare, adattare ed eseguire sul proprio hardware, senza chiedere permesso a un gatekeeper e senza pagare un pedaggio per token. Non è un effetto collaterale del basso costo, è una scelta strategica: mentre i leader occidentali tengono i loro modelli migliori chiusi e a contatore, la Cina ha fatto dell'apertura un'arma. Diffondere la capacità è il modo più rapido per erodere il vantaggio di chi quella capacità la vende — e la mossa più democratizzante dell'anno è arrivata dalla parte che l'Occidente dipinge come la minaccia.

Anche il limite hardware conta meno di quanto sembri. Le versioni distillate girano già su una macchina ben configurata, e la compressione dei modelli — quello che modelli piccoli e aperti come la famiglia Gemma ottengono con risorse minime — sta abbassando in fretta la soglia d'accesso. È un discorso a parte, ma va nella stessa direzione: la capacità si diffonde.

Resta un'asimmetria, ma più stretta di quanto la racconti l'Occidente, e per nulla a senso unico. Democratizzare il modello non è democratizzare il potere: i chip di frontiera e il capitale concentrato restano leve reali. Ma il contrasto tra i due protagonisti dice da che parte tira il vento. Il player più rilevante, DeepSeek, è rimasto cinese, indipendente e aperto; il wrapper minore, Manus, è finito dentro Meta. La diffusione è la storia grande; l'assorbimento, la nota a piè di pagina.

Cosa resta

Per qualche mese DeepSeek e Manus sono sembrati una minaccia al dominio occidentale sull'IA. Si sono rivelati qualcosa di più interessante: la prova che quel dominio non è più un monopolio. La sorpresa — l'Oriente che colma il divario di capacità a una frazione del costo, certificata dal crollo di Nvidia in una sola seduta — non è un incidente, è una direzione. L'Occidente conserva un vantaggio reale, concentrato nei chip di frontiera e nel capitale, e lo difende con i divieti e con la retorica dell'IA "etica". Ma difendere non è dominare, e un monopolio che si regge a colpi di controlli sull'export è già un monopolio che si sta chiudendo alle spalle.

Sotto la geopolitica resta la domanda che nessuna delle due sponde ha interesse a porsi: se in questa corsa qualcosa torni mai a chi quella conoscenza l'ha prodotta. Tutti, cinesi e occidentali, costruiscono sullo stesso lavoro umano estratto senza compenso. Su questo, almeno, il banco è truccato per tutti allo stesso modo.

Fonti:

• DeepSeek-V3 e DeepSeek-R1: report tecnici dell'azienda; analisi sui costi reali di addestramento (Lawfare, SemiAnalysis, The Register).
• Crollo Nvidia del 27 gennaio 2025 (~17%, ~600 miliardi di dollari): CNBC, NBC News.
• Manus: lancio del 6 marzo 2025 (Monica / Butterfly Effect); acquisizione da parte di Meta, dicembre 2025 (The Decoder, Bloomberg).
• DeepSeek, proprietà e raccolta di capitale 2026: Wikipedia, Motley Fool, Tech Insider.