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Coinbase passa alle AI cinesi. Sicure o no, quel che conta è che costano meno
Coinbase ha tagliato del 50% i costi di intelligenza artificiale passando di default a due modelli cinesi open weight: GLM 5.2 di Zhipu AI e Kimi K2.7 Code di Moonshot AI. Lo ha annunciato il CEO Brian Armstrong, precisando che l'utilizzo dei token è cresciuto nello stesso periodo — il risparmio non viene dal meno, viene dal più economico.
Il dato di fondo è netto: i modelli cinesi costano una frazione di quelli occidentali. GLM 5.2 si paga 1,40 dollari per milione di token in input e 4,40 in output. Claude Opus 4.8 di Anthropic costa circa sei volte di più in output. DeepSeek V3.2, che non è nemmeno il modello più recente, scende a 0,028 dollari per milione di token in input. Il confronto non regge nemmeno su scala logaritmica.
Coinbase non è un caso isolato. La startup Lindy ha spostato i carichi su DeepSeek V4, Snowflake sta testando modelli cinesi come alternativa a OpenAI e Anthropic. La corsa ha una direzione e una logica: i lab occidentali stanno affrontando una prova di tenuta sui prezzi proprio mentre si preparano a sbarcare in borsa con multipli che richiedono crescita costante dei ricavi. Se la base clienti si sposta sui competitor cinesi, quei moltiplicatori diventano difficili da sostenere.
I modelli open weight si possono scaricare e girare in locale o su infrastruttura propria. Questo elimina il rischio principale di data governance, quello di inviare query — e quindi dati sensibili — a server soggetti alla legislazione cinese. Il Data Security Law e il Cybersecurity Law cinesi non hanno equivalenti del GDPR europeo né delle protezioni del Quarto Emendamento americano. Ma quando si usa l'API hosted, le query viaggiano su server in Cina: per documenti finanziari, codice sorgente proprietario o dati sanitari, la valutazione di rischio cambia radicalmente.
Coinbase ha scelto consapevolmente. I due modelli adottati sono citati in un'indagine di sicurezza del Congresso americano. Armstrong lo sa. Ha comunque firmato. Questo dice qualcosa di preciso sulla gerarchia delle priorità quando il differenziale di costo diventa abbastanza grande.
La tokenpocalypse che ha già bruciato i budget di molte aziende ha reso il tema del costo per token uno dei più discussi nei CdA tecnologici. Da quella pressione nasce la disponibilità ad accettare compromessi che sei mesi fa sarebbero stati impensabili. E il mercato risponde: i costi dell'inferenza hanno superato quelli del training come voce principale del ciclo di vita di un modello, e ridurre il costo per token è diventato l'obiettivo primario, non l'affidabilità del fornitore.
L'argomento della sicurezza dei modelli cinesi ha tenuto il campo finché il differenziale di costo era modesto. Ora non regge più. Non perché il rischio sia sparito — le preoccupazioni del Garante italiano su DeepSeek, che ha bloccato il servizio per mancanza di trasparenza sulla gestione dei dati, restano valide — ma perché il costo è diventato abbastanza basso da spostare la bilancia anche per aziende che operano in settori regolamentati.
Questo è un segnale di maturazione del mercato nel senso più disincantato: i modelli AI vengono trattati come commodity. Stessa cosa accadde con il cloud, con i chip, con i servizi di rete. Quando la differenza di prestazioni tra due opzioni diventa marginale rispetto alla differenza di prezzo, il mercato sceglie il prezzo. OpenAI e Anthropic sono avvisate: il moat tecnologico si erode più in fretta di quanto i loro piani finanziari abbiano previsto.
Il rischio reale per le aziende che seguono Coinbase non è quello geopolitico, che pure esiste. È quello di adottare modelli cinesi via API hosted senza avere chiaro dove finiscono i dati. Chi esegue GLM o Kimi in locale, su infrastruttura propria, risolve il problema alla radice. Chi li usa come servizio remoto — perché è più comodo, perché non ha le competenze, perché il team non vuole gestire l'infrastruttura — sta accettando un rischio che spesso non ha ancora formalizzato nel proprio quadro di compliance. Quest