Non so se seguite i produttori di modelli open weight, ma nell’arco di dieci giorni, DeepSeek è finita al centro di notizie che sembrano appartenere a mondi diversi.
C’è l’aggiornamento tecnico del 17 ottobre, c’è l’ordine con cui Washington chiede alle agenzie civili federali di rimuovere i suoi prodotti, e circola la voce, per ora senza alcuna conferma ufficiale, di un finanziamento da circa 15 miliardi di dollari.
Sono capitoli della stessa storia, quella di un laboratorio nato per fare ricerca che prova a diventare un fornitore di infrastruttura per l’intera filiera degli agenti AI.
Per cercare di capire ripartiamo dai fatti che abbiamo letto qui su Rivista AI, che mettono a fuoco la strategia tecnica e la reazione americana, è la prima di tre mosse.
La seconda riguarda i soldi e i modelli, cioè chi finanzia DeepSeek, che cosa distribuisce e quanto lo fa pagare.
La terza è il percorso, cioè come l’azienda è cambiata dal 2023 a oggi e dove potrebbe andare.
Il 17 ottobre. La vera notizia non è il modello
L’articolo del 19 ottobre parte da un’osservazione precisa, la notizia non è che DeepSeek abbia presentato un altro modello capace di competere con quelli americani, ma che stia costruendo un ecosistema in cui modello, strumenti di ricerca e infrastruttura per gli agenti diventano un’unica proposta industriale. Un sistema, appunto.
Gli annunci del 17 ottobre sono tre.
Il primo è DeepSeek-V4.1-Flash-1017, un aggiornamento orientato a programmazione e compiti agentici.
Il secondo è l’apertura delle API Search e Fetch, che permettono di interrogare il motore di ricerca proprietario dell’azienda e di recuperare il contenuto delle pagine in un formato utilizzabile dagli agenti.
Il terzo è la pubblicazione del modello su Hugging Face (ora di proprietà di NVidia, argomento che meriterebbe un articolo a parte) e ModelScope con licenza MIT, quindi pubblico.
Sui benchmark, DeepSeek dichiara il 77% su DeepSWE v1.1, contro il 74,2% della versione precedente, e un confronto in cui Claude Opus 5 ottiene il 74% e GPT-5.6 Sol il 73%.
L’articolo «DeepSeek non sfida più soltanto i modelli americani. Ora vuole conquistare l’infrastruttura degli agenti AI» sottolinea però due cautele.
La stessa tabella mostra vantaggi del modello di Anthropic su altre valutazioni, e si tratta di risultati pubblicati dal produttore, nei quali nei test agentici conta anche l’ambiente software usato.
Ok, tutto chiaro. Ma questo non è uno sparatutto su rotaia, e più interessante è, infatti, il cambio di prospettiva.
DeepSeek ha pubblicato un confronto tra compiti completati correttamente e costo medio per completarli.
Un agente non produce una sola risposta, ma legge, scrive codice, esegue test e ripete, perciò il costo reale dipende dal numero di chiamate e dalla concisione delle risposte, non solo dal prezzo del singolo token.
Il prezzo di Search e Fetch, secondo il listino ufficiale, è di 0,75 dollari ogni mille richieste riuscite per ciascuna API.
Quando si usa l’API DeepSeek tramite DeepSeek Harness, Claude Code o Codex, le chiamate agli strumenti lato server sono gratuite fino all’avvio della fatturazione, fissato alla mezzanotte di Pechino del 1° novembre, cioè alle 16:00 UTC del 31 ottobre.
È questo il dettaglio strategico.
L’azienda vuole farsi usare anche da chi ha scelto un altro modello, entrando negli ambienti dei concorrenti con un servizio di ricerca.
Il mercato sta diventando una filiera a più livelli, e DeepSeek prova a occupare più livelli insieme.
Ora gli resta da dimostrare che adozione e qualità dei risultati reggano alla prova dell’uso reale.
Questa strategia ha una conseguenza sulla sovranità tecnologica, che è il punto più utile per chi lavora con questi strumenti.
Un modello open weight può essere scaricato ed eseguito su infrastrutture diverse, ma questo non basta.
Contano la possibilità di sostituire i servizi esterni, di mantenere il controllo dei dati e di cambiare strada senza costi di migrazione proibitivi.
Il criterio, in altre parole, è la reversibilità delle scelte.
Un “pezzo” aperto convive con “pezzi” proprietari, e la libertà vera sta nel poterli sostituire.
Il 20 ottobre. Lo stesso schema visto da Washington
L’articolo di Rivista AI “Gli Stati Uniti ordinano la rimozione di Deepseek dalle Agenzie Federali” ci racconta la stessa distinzione dal lato opposto.
Il Dipartimento per la Sicurezza interna ha ordinato alle agenzie civili federali di rimuovere DeepSeek dai propri sistemi e di interrompere gli acquisti del chatbot e dei servizi di terze parti costruiti con i suoi modelli.
La base è il Federal Acquisition Supply Chain Security Act del 2018, il provvedimento è stato firmato il 24 luglio ma reso pubblico il 19 ottobre.
Riguarda l’amministrazione federale civile, quindi non é un divieto per cittadini e imprese americane.
Il punto delicato è l’estensione ai servizi che incorporano il modello.
Vietare un marchio è facile, individuare ogni applicazione che usa DeepSeek dietro le quinte richiede un inventario delle dipendenze e verifiche sulla catena di fornitura no.
E qui torna la questione dei modelli open weight.
Lo stesso modello può girare su server locali, su un fornitore americano o sul servizio ufficiale, con garanzie di protezione dei dati molto diverse, ve l’avevo raccontato su Come si usano i modelli open weight.
Eseguirlo in locale ovviamente riduce il rischio di trasmissione dei prompt all’esterno, ma non elimina vulnerabilità del software, dipendenze compromesse e configurazioni errate.
Il provvedimento, inoltre, esprime una valutazione del rischio per ambienti pubblici e non dimostra da solo una compromissione concreta di ogni installazione.
La breve storia di Deepseek però ci aiuta a capire il perché della decisione.
Il 27 gennaio 2025 il lancio di R1 contribuì a far perdere a Nvidia circa il 17% in una seduta, con una riduzione della capitalizzazione nell’ordine di 590 miliardi di dollari, anche se il costo dichiarato di una singola fase di addestramento non coincide con l’investimento complessivo. Anche questo ve l’avevo raccontato nell’articolo “I costi nascosti di DeepSeek“.
E in Italia il Garante per la protezione dei dati aveva limitato il trattamento dei dati degli utenti italiani, e restrizioni erano arrivate da diverse amministrazioni americane.
La decisione di ottobre degli Stati Uniti allarga il perimetro dai prodotti alla filiera.
I soldi. Chi finanzia DeepSeek
Prima di parlare di cifre serve una precisazione importante: nessuna delle informazioni che seguono è stata confermata da DeepSeek, e bisogna tenerlo bene a mente, perché anche il fatto che non sono confermate ha un suo peso.
La cosa più interessante è che queste informazioni non arrivano soltanto da siti americani.
Le prime tracce sono cinesi. Tra il 13 e il 14 ottobre il quotidiano di Hangzhou Meiri Shangbao ha segnalato una registrazione su Tianyancha, una piattaforma di dati societari, relativa a un nuovo round con dieci investitori e a un term sheet già firmato, mentre Caixin, un sito cinese di informazione economica e finanziaria, ha parlato di una valutazione pre-money di circa 500 miliardi di yuan, che in dollari fanno 75 miliardi.
Il 22 ottobre sono arrivate Bloomberg e Reuters, con un importo di circa 100 miliardi di yuan, cioè 15 miliardi di dollari, tra i round più grandi mai registrati in Cina, e secondo Reuters il round era in fase di chiusura. Che però sono meno di 75 miliardi.
TechCrunch poi riprende la notizia senza verificarla in modo indipendente e DeepSeek non ha risposto alla richiesta di commento.
Il 26 ottobre il quotidiano Economic Daily la tratta ormai come un dato acquisito, ma senza citare comunicati o documenti.
Anche i nomi vanno presi con cautela, e le fonti non coincidono del tutto. TechCrunch parla di investitori potenziali, tra cui CATL, colosso delle batterie in Cina, e Tencent, un colosso tecnologico e del web.
Le ricostruzioni cinesi indicano dieci investitori.
I già citati Tencent, CATL e IDG Capital, più nuovi ingressi come Shixi Capital, SMIC Capital, CPE Yuanfeng, Legend Capital e il gruppo automobilistico Geely.
I nomi di GigaDevice e Meituan, riportati da Reuters tramite SBJ, non compaiono negli elenchi cinesi consultati.
L’obiettivo, secondo Bloomberg, sarebbe stato rialzato più volte durante le trattative, da 50 a 80 e infine a 100 miliardi di yuan.
Le cifre, le aziende. Niente è certo e tutte le notizie vengono riportate come provenienti da “fonti” non bene identificate.
Un miscuglio di news occidentali e cinesi, e con tracce in una banca dati societaria, tutte prive di una conferma ufficiale. Insomma è un caleidoscopio, che ogni volta che giri cambia disegno.
Ma è il fatto stesso che se ne parli, e con tanta insistenza, che ne fa un indizio.
Attorno a DeepSeek c’è movimento di mercato, con investitori industriali che si contendono una quota e con una valutazione pre-money in rialzo rispetto al primo round.
Continuiamo e vediamo le altre news.
Secondo TechCrunch Moonshot AI ha raccolto 2 miliardi di dollari a maggio con una valutazione di 20 miliardi di dollari, Manus AI oltre 500 milioni, mentre Zhipu AI e MiniMax, aziende quotate a Hong Kong da gennaio, che valgono oggi circa 29 e 7,2 miliardi di dollari.
Una voce senza conferma non prova nulla sui conti dell’azienda, e di fatto neanche ci interessano, ma dice qualcosa sull’attenzione di chi ha capitali da collocare.
La vicinanza con l’ordine americano è una coincidenza di date, non necessariamente un nesso.
Le prime tracce del round risalgono ai giorni precedenti alla pubblicazione dell’ordine. Quanto ai motivi per cui queste notizie circolano, al momento, non sono molto interessanti, né spostano l’argomento dell’articolo.
Queste voci si inseriscono in un percorso più lungo. E questo sì che è documentato!
DeepSeek è nata nel 2023 da High-Flyer, il fondo quantitativo fondato da Liang Wenfeng nel 2015, che ne ha finanziato i primi passi.
High-Flyer aveva accumulato nel 2021 circa diecimila chip Nvidia A100, per una spesa stimata in 155 milioni di dollari, prima delle restrizioni all’export.
Poi, a giugno 2026, è arrivato il primo round esterno, da circa 50 miliardi di yuan, cioè 7,4 miliardi di dollari, con una valutazione superiore ai 52 miliardi di dollari.
Qui le fonti sono più solide: Caixin lo ha ricostruito il 17 luglio a partire dalla comunicazione di una società quotata, Anhui Korrun, che attraverso un fondo vi aveva investito. Gli investitori istituzionali erano dodici, con Tencent in testa tra gli esterni con 10 miliardi di yuan e CATL con 5, accanto a nomi come NetEase e JD.com.
Liang, secondo Huxiu, avrebbe messo di tasca propria circa 20 miliardi di yuan.
A luglio sono circolate indiscrezioni su un nuovo giro, inizialmente di circa 1,5 miliardi di dollari a una valutazione vicina ai 71, e su una possibile quotazione in Cina.
A settembre Reuters ha parlato di un incarico a CITIC Securities per sondare un’offerta sul mercato STAR, con un contratto che risulterebbe però non ancora firmato.
La quota di Liang è stimata in modo diverso a seconda delle fonti, circa l’81,6% per WireScreen, circa il 91% secondo la comunicazione di luglio ricostruita da Caixin, tra quota diretta e holding, oltre il 75% dopo il nuovo round secondo Huxiu.
Non è importante per l’articolo, ma è giusto citare anche questi numeri per capire come è difficile avere notizie certe sul mercato cinese.
Come ogni storia che riguarda l’alta finanza è tutto estremamente complicato da seguire. Ho fatto fare un disegnino per riassumere la faccenda.
In ogni caso un controllo molto concentrato che, in vista di una quotazione, solleva domande sulla governance, ma questo è un altro discorso.
La composizione dei finanziatori è la differenza strutturale più evidente con le americane.
Gli investitori di cui si parla sono gruppi industriali e piattaforme, cioè capitale strategico interessato a infrastrutture e a una filiera domestica.
Per confronto, BigGo Finance ricorda che OpenAI e Anthropic hanno raccolto più di 100 miliardi di dollari ciascuna.
Anche se la voce fosse confermata, con 15 miliardi DeepSeek resterebbe lontana, e dovrebbe puntare sull’efficienza piuttosto che sulla scala del capitale.
I modelli open weight e il modello di business
Ho raccontato che i modelli open weight si possono usare liberamente grazie alle licenze MIT o Apache, che sia un pc con una RTX 4090 o una serie di server in cloud. Ma come guadagnano?
Il catalogo di Deepseek ci racconta bene la strategia.
R1, uscito a gennaio 2025, è stato pubblicato con licenza MIT insieme a sei modelli distillati da 1,5 a 70 miliardi di parametri basati su Qwen e Llama, che ereditano però le licenze dei modelli di partenza.
Ad agosto 2025 è arrivata V3.1, un ibrido tra ragionamento e risposta immediata. Escono anche modelli specializzati, come DeepSeek-OCR per il riconoscimento di testo e Prover-V2 per la matematica.
Il 24 aprile 2026 è uscita in anteprima la famiglia V4, con due livelli: V4-Pro da 1,6 trilioni di parametri totali (49 miliardi attivi) e V4-Flash da 284 miliardi (13 miliardi attivi), entrambi con contesto da un milione di token e licenza MIT, e i primi ottimizzati anche per chip cinesi come gli Huawei Ascend.
A ottobre si aggiunge V4.1-Flash-1017.
Il listino ufficiale, ad oggi, mostra come questa apertura si traduca in ricavi.
Ci sono due modelli in API, deepseek-flash e deepseek-v4-pro, entrambi con un milione di token di contesto e fino a 384 mila token in uscita.
Il Flash costa 0,15 dollari per milione di token in input e 0,60 in output fuori dalle ore di punta, con i prezzi che raddoppiano nelle fasce di picco.
Il Pro costa 0,66 in input e 1,98 in output, e 1,32 e 3,96 nel picco.
Per completezza, le ore di punta sono dalle 01:00 alle 04:00 e dalle 06:00 alle 10:00 UTC dal lunedì al venerdì, escluse le festività cinesi, mentre il resto della settimana è fuori picco. Per l’orario Italiano aggiungete un’ora.
Un costo che è circa 1/5 rispetto l’analogo modello di OpenAI.
Il confronto con le big americane, quindi, passa da quattro differenze.
La prima è il capitale, strategico e più contenuto contro risorse da oltre 100 miliardi.
La seconda è la distribuzione, pesi con licenza permissiva contro modelli di frontiera in prevalenza proprietari.
La terza è il prezzo, a cui però DeepSeek ha aggiunto la logica picco e fuori picco, che complica i calcoli, ma Europa e USA hanno l’orario di lavoro fuori picco.
La quarta è il perimetro dell’offerta, una app consumer gratuita, API compatibili con i formati OpenAI e Anthropic e, ora, servizi di infrastruttura come Search e Fetch.
Non è da escludere che, per chi ha oggi il suo sistema con Deepseek, magari su un cloud Amazon o Google, e vedrà i costi lievitare non potrà far altro che passare dal modello open weight alle API di Deepseek.
Cosa che giustificherebbe anche la scelta di Washington.
A chi si rivolge
La documentazione ufficiale ci indica il pubblico in maniera molto precisa.
Ci sono integrazioni con DeepSeek Harness, Claude Code, Codex, OpenCode, OpenClaw, e tutti i principali strumenti usati dagli sviluppatori e da chi costruisce agenti.
Il primo pubblico è quindi quello dei programmatori e dei team che usano agenti per scrivere e correggere codice.
Il secondo è formato da chi costruisce prodotti sopra un modello e apprezza la compatibilità con gli SDK esistenti, cosa che riduce il costo di cambiare fornitore.
Il terzo è quello di chi vuole eseguire modelli in proprio, tra ingegneri dei dati e imprese attente a costi e riservatezza, mettendo in conto hardware, competenze e manutenzione.
Resta fuori, per ora, l’assistente generalista integrato nelle suite di produttività aziendali.
Il percorso. Dal laboratorio alla filiera
Riassumendo, nel 2023 DeepSeek è un laboratorio sostenuto da un fondo, che ragiona in termini di ricerca.
A gennaio 2025 R1 la porta all’attenzione globale, eccome se la porta!
Poi arrivano i modelli ibridi e le versioni specializzate.
Ad aprile 2026 V4 introduce l’offerta a due livelli e l’adattamento all’hardware cinese; nello stesso periodo, secondo la ricostruzione di 36Kr, Liang rivede la sua diffidenza verso il capitale esterno.
Ad agosto compaiono le tariffe differenziate, a settembre V4.1 Flash, a ottobre la ricerca per gli agenti, mentre sul mercato rimbalza la voce di un nuovo round da 15 miliardi.
Molto, molto diverso dallo sviluppo di OpenAI, Anthropic o anche Google con il suo Gemma.
La quotazione in Cina, indicata per il 2027, spingerebbe verso ricavi più prevedibili e una governance più formale.
Il passaggio ai chip domestici potrebbe ridurre i costi, DeepSeek stessa aveva legato un calo dei prezzi del Pro all’arrivo su larga scala dei supernodi Huawei Ascend 950.
Resta aperta la convivenza tra modelli open weight e servizi centralizzati, che oggi si sostengono a vicenda. I primi portano sviluppatori, i secondi portano ricavi.
Sullo sfondo c’è il rischio di un mercato diviso in blocchi, e nell’articolo La Cina prepara nuovi controlli sull’export dell’intelligenza artificiale si spiega come anche la Cina starebbe preparando controlli sull’export di modelli, pesi e chip.
Per chi usa questi strumenti, la lezione pratica è sapere quale modello alimenta ogni applicazione, dove passano i dati e quanto costerebbe sostituirlo.
Vale per DeepSeek come per qualunque altro fornitore.
Riepilogando
I segnali che Deepseek sembra andare verso un cambiamento importante ci sono.
Confusi e caotici nei numeri, ma incrociando le notizie con i prodotti è più che probabile uno spostamento verso l’integrazione a sistema, anziché rimanere a servizio singolo.
Anche perché una volta che sei più di un singolo anello di una catena sostituirti è più complesso.
Ricapitolando, i tre passaggi che contano sono questi.
I fatti: un modello aggiornato e pubblicato con licenza MIT, un servizio di ricerca pensato per gli agenti e un ordine americano che guarda alla filiera e non al solo marchio.
I soldi e i modelli: un’azienda nata dai profitti di un fondo, con capitali ancora non confermati che sembrano arrivare da gruppi industriali, pesi aperti e prezzi bassi, quindi un modello di business molto lontano da quello delle big americane.
Il percorso: in 2 anni è passato da laboratorio di ricerca a fornitore di infrastruttura, con una quotazione ipotizzata e diverse incognite su governance, costi e frammentazione del mercato.
Queste sono le fonti in ordine cronologico con i link alle notizie che ricostruiscono gli eventi.
Per i siti in cinese ovviamente tasto destro del mouse e poi click su “Traduci in Italiano”.
Meiri Shangbao via Tonghuashun, 14 ottobre;
Economic Daily via 21jingji, 26 ottobre;
E per chi è curioso su costi e servizi di Deepseek il link al listino prezzi: