Il governo degli Stati Uniti amplia le restrizioni sulle tecnologie cinesi e porta DeepSeek al centro di una questione che supera la competizione tra modelli di intelligenza artificiale. Il Dipartimento per la Sicurezza interna, secondo le informazioni riportate nel testo fornito, ha ordinato alle agenzie civili federali di rimuovere DeepSeek dai propri sistemi informatici e di interrompere gli acquisti del chatbot e dei servizi di terze parti costruiti utilizzando i suoi modelli. La motivazione ufficiale riguarda il rischio che l’impiego di questi strumenti possa trasferire dati sensibili alla Repubblica Popolare Cinese e generare informazioni utilizzabili per ricostruire attività, persone o operazioni delle amministrazioni statunitensi.

Il punto decisivo è l’estensione del provvedimento. Non si tratta soltanto di impedire ai dipendenti pubblici di accedere a DeepSeek attraverso il sito ufficiale, ma di intervenire anche sui servizi che incorporano i suoi modelli. È una distinzione tecnicamente rilevante, perché un modello linguistico può essere distribuito attraverso infrastrutture differenti, integrato in applicazioni aziendali o eseguito all’interno di ambienti informatici controllati dal cliente. Vietare un marchio è relativamente semplice; identificare tutte le dipendenze software che ne utilizzano la tecnologia richiede invece un inventario aggiornato dei sistemi, verifiche sulle catene di fornitura e controlli capaci di distinguere il modello utilizzato dal luogo in cui vengono elaborati e conservati i dati.

La misura si fonda sul Federal Acquisition Supply Chain Security Act del 2018, la legge statunitense che consente di escludere prodotti e servizi informatici considerati rischiosi dagli acquisti federali e di imporne la rimozione dai sistemi interessati. Il provvedimento, firmato il 24 luglio 2026 e reso pubblico il 19 ottobre, riguarda le agenzie civili dell’esecutivo federale e non equivale a un divieto generale per cittadini e imprese private americane. La distinzione è essenziale: Washington sta intervenendo sulla propria infrastruttura amministrativa e sulla catena di approvvigionamento tecnologica, non dichiarando illegale DeepSeek per l’intero mercato statunitense.

public-inspection.federalregister.gov

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Il Dipartimento della Sicurezza interna richiama quelli che definisce molteplici vettori di minaccia. Tra i rischi indicati figurano la possibile trasmissione di informazioni sensibili verso la Cina e la presenza di malware o vulnerabilità nei prodotti interessati. Occorre però distinguere il contenuto della valutazione governativa dalla dimostrazione pubblica di una specifica compromissione: il fatto che un’autorità consideri un prodotto inadatto a un ambiente federale non prova, da solo, che ogni sua installazione trasferisca dati al governo cinese o contenga codice malevolo. La decisione riflette una valutazione del rischio accettabile per sistemi pubblici, nella quale anche l’incertezza può giustificare misure preventive, soprattutto quando sono coinvolte informazioni non pubbliche.

The Wall Street Journal

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La questione tecnica più delicata riguarda proprio il rapporto tra il modello e l’infrastruttura che lo esegue. DeepSeek è nota per aver reso disponibili modelli con pesi aperti, che possono essere scaricati, modificati e distribuiti su server gestiti da soggetti diversi dal produttore. Un’organizzazione può quindi utilizzare un modello DeepSeek su infrastrutture locali oppure affidarsi a un fornitore esterno che lo ospita negli Stati Uniti o in un’altra giurisdizione. Queste configurazioni non sono equivalenti sotto il profilo della protezione dei dati. Nel primo caso, l’ente può controllare direttamente i flussi informativi e l’accesso ai sistemi; nel secondo, deve verificare le condizioni contrattuali del servizio, la localizzazione dell’elaborazione, le politiche di conservazione dei prompt e le autorizzazioni del personale che gestisce l’ambiente.

La possibilità di eseguire un modello localmente, tuttavia, non risolve automaticamente ogni problema di sicurezza. Un’installazione isolata può ridurre il rischio di trasmissione dei prompt a un servizio esterno, ma resta esposta a vulnerabilità del software, dipendenze compromesse, aggiornamenti non verificati e configurazioni errate. Allo stesso modo, l’impiego di un fornitore statunitense non garantisce da solo la riservatezza: servono controlli verificabili sull’architettura, sulle connessioni in uscita e sulla gestione delle credenziali. La nazionalità del modello è dunque un indicatore di rischio per le autorità, ma non sostituisce un’analisi tecnica dell’intero sistema.

Il provvedimento federale introduce inoltre un problema operativo che molte imprese stanno già affrontando nella gestione dell’intelligenza artificiale generativa. L’ordine comprende anche prodotti di terze parti sviluppati utilizzando implementazioni DeepSeek, ma la formulazione può rendere complessa l’identificazione delle applicazioni coinvolte. Un servizio aziendale potrebbe integrare il modello attraverso un’API, offrirlo come opzione selezionabile oppure utilizzarlo dietro le quinte senza renderlo visibile all’utente. Per un’amministrazione, sapere quali applicazioni contengono un componente DeepSeek può richiedere verifiche presso i fornitori e un inventario delle dipendenze che vada oltre il normale elenco dei programmi installati. Anche il significato concreto di un prodotto «sviluppato utilizzando» il modello può richiedere chiarimenti applicativi.

theregister

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Il caso DeepSeek ha una storia che aiuta a comprendere la portata economica della decisione. Il 27 gennaio 2025, il lancio del modello R1 contribuì a innescare una forte rivalutazione delle aspettative sui costi dell’intelligenza artificiale. Nvidia perse circa il 17% in una singola seduta, con una riduzione della capitalizzazione di mercato nell’ordine di 590 miliardi di dollari. Il mercato si interrogò sulla necessità di investire cifre sempre più elevate in acceleratori specializzati se modelli competitivi potevano essere sviluppati con costi dichiarati relativamente contenuti. Quelle cifre, tuttavia, richiedevano cautela: il costo attribuito a una singola fase di addestramento non coincide con l’investimento complessivo sostenuto per ricerca, esperimenti precedenti, dati, personale e infrastruttura. DeepSeek mise in discussione le aspettative economiche del settore, ma non dimostrò che costruire e gestire modelli avanzati fosse diventato un esercizio quasi gratuito.

La risposta americana va letta anche alla luce di questa competizione. Un modello accessibile e modificabile può ridurre le barriere all’ingresso per sviluppatori e aziende, ma può contemporaneamente accrescere la dipendenza da tecnologie la cui governance non è controllata dall’organizzazione utilizzatrice. Il problema si complica quando un modello viene integrato in strumenti di produttività, sistemi di analisi o agenti autonomi che accedono a documenti riservati. In questi casi, il rischio non riguarda soltanto ciò che l’utente scrive nel prompt, ma anche i dati recuperati da altre applicazioni e le azioni che il sistema può compiere in seguito.

La stretta non nasce comunque dal nulla. Nel gennaio 2025, il Garante per la protezione dei dati personali italiano aveva disposto la limitazione del trattamento dei dati degli utenti italiani da parte di DeepSeek, chiedendo chiarimenti sulle modalità di raccolta e sull’eventuale trasferimento delle informazioni in Cina. L’autorità aveva giudicato insufficienti le risposte ricevute dalle società interessate. Negli Stati Uniti, restrizioni erano già state adottate da diverse amministrazioni e dal Dipartimento del Commercio, oltre che dalla Marina. Il nuovo ordine estende il perimetro dell’intervento alle tecnologie di terze parti che incorporano implementazioni DeepSeek.

Reuters

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La stessa direzione emerge dal calendario della Federal Communications Commission, che il 29 ottobre 2026 dovrebbe votare una proposta volta a impedire ai laboratori cinesi di effettuare test di certificazione per dispositivi elettronici destinati al mercato statunitense. La misura riguarderebbe apparecchi come smartphone, computer e telecamere e si inserirebbe in un processo più ampio di revisione delle dipendenze tecnologiche dagli operatori cinesi. Secondo Reuters, una quota molto elevata dei dispositivi elettronici viene sottoposta a test in laboratori situati in Cina. Il voto annunciato non va confuso con una norma già approvata: al 20 ottobre si tratta ancora di un passaggio previsto nell’iter regolatorio.

Reuters

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Per i responsabili IT delle imprese, la conseguenza concreta è che la gestione dell’intelligenza artificiale non può più limitarsi alla scelta del modello con il miglior rapporto tra prezzo e prestazioni. Occorre sapere quale modello alimenta ogni applicazione, dove vengono elaborati i dati e quali soggetti possono accedervi. Nei contratti con i fornitori, queste informazioni dovrebbero essere verificabili e accompagnate da obblighi di comunicazione in caso di sostituzione del modello o modifica dell’infrastruttura. Per le aziende che lavorano con la pubblica amministrazione statunitense, diventa inoltre necessario verificare se i propri servizi ricadano nell’ambito delle restrizioni federali.

La vicenda pone infine una questione che riguarda l’intero mercato dell’IA. I modelli aperti promettono maggiore libertà di distribuzione e controllo, ma questa libertà non elimina le responsabilità di chi li integra nei processi aziendali. Washington sta scegliendo una linea prudenziale che privilegia la sicurezza della propria amministrazione rispetto ai vantaggi economici di una tecnologia concorrente. Resta da capire quanto questa strategia riuscirà a ridurre i rischi senza aumentare i costi e la frammentazione del mercato. Nel frattempo, per chi dirige un’impresa, la lezione è concreta: la sovranità tecnologica non si misura soltanto da chi ha sviluppato il modello, ma anche dalla capacità di controllare ciò che accade ai dati quando il modello entra in funzione.