di Marco Palombi (*)
Shein, Temu e BYD non appartengono allo stesso settore. Shein vende moda ultra-rapida; Temu vende distribuzione compressa; BYD produce automobili, batterie, elettronica di potenza e piattaforme industriali.
A prima vista sembrano tre storie separate. In realtà mostrano la stessa logica: la Cina non copia soltanto il prodotto, ma comprime il tempo economico che separa l’idea dal mercato.
Questa è la differenza decisiva. La copia tradizionale replica un oggetto; la compressione cinese riduce il tempo necessario a renderlo competitivo. Nella moda comprime la stagione, nella distribuzione comprime il margine, nell’automobile comprime il ciclo industriale e la catena delle forniture. Il risultato non è solo prezzo basso. È pressione sistemica sul concorrente: il marchio occidentale, il retailer occidentale, la casa automobilistica occidentale devono spiegare perché impiegano più tempo, costano di più e reagiscono più lentamente.
Shein è il caso più evidente di compressione del tempo. Il fast fashion aveva già accorciato la moda, ma conservava ancora una relazione con la stagione, la collezione, il campionario, il lancio, lo scaffale. Shein porta questa logica oltre: non programma soltanto la moda, la interroga. Il modello si basa su osservazione continua della domanda, micro-lotti, catalogo enorme, social advertising, feedback immediato e ampliamento rapido dei prodotti che funzionano. Rest of World ha documentato che, tra luglio e dicembre 2021, Shein aggiungeva alla propria app fra 2.000 e 10.000 nuovi stili al giorno; non è un dato di semplice abbondanza catalografica, ma la misura di un processo in cui il prodotto viene lanciato come test, non come esito finale di una stagione.
Qui la moda cambia natura. Il vecchio ciclo diceva: immaginare, produrre, programmare, mostrare al pubblico, distribuire, vendere. Il nuovo ciclo dice: mostrare, misurare, produrre, correggere, ripetere. La creatività non scompare, ma viene subordinata a una macchina che trasforma il desiderio visibile in istruzione produttiva. Il rischio d’inventario non viene eliminato; viene frazionato. Invece di puntare su poche linee e grandi quantità, il sistema prova migliaia di varianti, lascia morire ciò che non reagisce e alimenta ciò che riceve segnali.
Shein non indovina la moda. La sottopone a test permanente, e abolisce le stagioni.
Questo modello resta legato alla Cina anche quando l’azienda cerca di presentarsi come globale o singaporeana. Reuters, seguendo la vicenda della quotazione e dell’approvazione cinese, ha ricordato che Shein resta sotto attenzione regolatoria di Pechino proprio perché la sua catena di fornitura affonda ancora profondamente nella manifattura cinese. È questo il punto industriale: senza la rete di fornitori, laboratori, tempi rapidi, capacità di micro-produzione e adattamento della filiera cinese, l’app sarebbe soltanto una vetrina; con quella filiera, diventa una macchina di compressione della stagione.
Temu opera su un altro piano. Non comprime anzitutto il tempo creativo, ma il margine distributivo. Il suo bersaglio non è solo il negozio; è l’intera catena che, nel commercio tradizionale, separa fabbrica e consumatore: trader, importatore, grossista, distributore, retailer, marketplace, promozione, packaging, margine di scaffale. Temu porta al limite una domanda brutale: quanta parte del prezzo finale remunera il prodotto, e quanta remunera l’intermediazione?
Qui la compressione diventa guerra al margine. Temu, nata nell’orbita di PDD Holdings e quindi dello stesso ecosistema che ha prodotto Pinduoduo, trasferisce fuori dalla Cina una grammatica commerciale fatta di prezzo aggressivo, gioco, promozione continua, pressione sui fornitori, acquisizione pubblicitaria del cliente e spedizione transfrontaliera. Non vende semplicemente oggetti economici; costringe il consumatore a ricalibrare l’idea stessa di prezzo. Dopo Temu, il problema per il retailer occidentale non è soltanto perdere una vendita, ma dover spiegare perché lo stesso oggetto, o un oggetto percepito come equivalente, costa tre, cinque, dieci volte di più.
La fragilità del modello è evidente: qualità variabile, resi, costi logistici, saturazione pubblicitaria, sospetti sui dati, controlli doganali, accuse di elusione attraverso i pacchi di basso valore. Ma la reazione dei governi dimostra proprio che Temu e piattaforme analoghe non sono più un fenomeno marginale. La Commissione europea ha indicato che nel 2024 sono entrati nell’Unione circa 4,6 miliardi di pacchi e-commerce di basso valore, in larga parte provenienti dalla Cina; Reuters ha poi seguito la risposta europea, italiana e statunitense, dalla stretta sui piccoli pacchi al regime de minimis. Quando gli Stati intervengono su pacchi da pochi euro, non stanno inseguendo qualche gadget a basso costo; stanno cercando di governare una forma distributiva che frantuma l’importazione in milioni di micro-spedizioni e rende insufficiente la dogana tradizionale.
Temu non compete solo con i negozi. Compete con l’idea stessa di intermediazione.
BYD sposta la questione su un livello più alto. Con Shein e Temu si può ancora fingere che la compressione cinese riguardi merci leggere, basso valore unitario, moda usa-e-getta, piccoli oggetti. Con BYD questa lettura cade. L’automobile non è una maglietta né un accessorio; è una piattaforma industriale complessa, fatta di batteria, motore, elettronica di potenza, software, sensori, sicurezza, omologazioni, supply chain, rete di assistenza, capitale fisso, fabbriche, finanza, reputazione. Se la compressione entra nell’automobile, entra nel cuore simbolico e materiale dell’industria novecentesca occidentale.
Il confronto sul tempo è brutale. Reuters, in un’inchiesta del 2025 sui nuovi campioni dell’auto cinese, ha scritto che BYD e altri costruttori cinesi riescono a sviluppare e lanciare nuovi veicoli anche in 18 mesi, mentre i costruttori storici impiegano spesso oltre cinque anni. La differenza non è un dettaglio operativo: è il nucleo della competizione. Diciotto mesi contro più di cinque anni significa che, mentre un gruppo tradizionale chiude il ciclo di sviluppo di un modello, un concorrente cinese può avere già lanciato, corretto, riposizionato e sostituito più generazioni di prodotto.
Il paragone con Alfa Romeo mostra la distanza. La Giulia moderna fu un programma eccezionale per gli standard europei: progetto ripartito da zero, piattaforma Giorgio, trazione posteriore, squadra tecnica dedicata, competenze provenienti anche dall’orbita Ferrari, presentazione nel 2015 e produzione nel 2016. Le ricostruzioni tecniche sulla Giulia e sulla piattaforma Giorgio parlano di un progetto sviluppato in circa due anni e mezzo, con una struttura separata e una concentrazione straordinaria di risorse. Per l’industria europea era accelerazione. Nel sistema cinese, Reuters colloca quel tipo di rapidità non più come eccezione eroica, ma come ritmo competitivo di settore.
Ford mostra l’altro lato del problema. Non lentezza per incapacità, ma inerzia da complessità. Uno studio tecnico di Do, Li, Pan e Gusikhin sulla supply chain Ford ricorda che il gruppo opera con 37 stabilimenti, utilizza circa 17 miliardi di componenti all’anno e si appoggia a catene di fornitura che possono arrivare fino a dieci livelli di subfornitura. Questa profondità industriale ha prodotto per decenni affidabilità, scala e presidio globale; nell’era dell’elettrico, però, diventa anche attrito, perché coordinare fornitori, piattaforme, software, batterie, omologazioni e reti esistenti richiede tempi lunghi proprio mentre il concorrente cinese accorcia il ciclo.
BYD comprime perché integra. Non deve coordinare ogni volta una costellazione infinita di fornitori per le parti più strategiche; controlla quote essenziali della batteria, dell’elettronica, del motore elettrico, dei componenti chiave. La sua forza non è soltanto vendere auto a prezzi competitivi, ma trattare l’auto elettrica come un sistema industriale integrato: batteria, piattaforma, software, assemblaggio, costo, aggiornamento, export. Secondo Reuters, questa combinazione di integrazione verticale, forza lavoro enorme, produzione interna di componenti e iterazione rapida ha consentito ai nuovi gruppi cinesi di lasciare in difficoltà concorrenti come GM, Volkswagen e Tesla sul mercato cinese.
Anche qui lo Stato è parte del quadro. BYD non nasce nel vuoto, ma dentro un ecosistema in cui politiche NEV, domanda interna, batterie, infrastrutture, sussidi, disciplina industriale, formazione tecnica e concorrenza domestica hanno accelerato il passaggio all’elettrico. Uno studio di Yu e Li sulla diffusione dei veicoli elettrici in Cina attribuisce la crescita della quota EV da circa l’1 per cento nel 2015 a circa il 45 per cento nel 2024 a una combinazione di miglioramento qualitativo, ampliamento dell’offerta, riduzione dei costi delle batterie, apprendimento produttivo e politiche pubbliche. Non è la storia di una sola impresa, ma di un ecosistema che ha trasformato il mercato interno in palestra industriale.
La continuità fra Shein, Temu, BYD e lo Stato sta qui. Shein comprime la stagione; Temu comprime la distribuzione; BYD comprime il ciclo industriale e la catena delle forniture; lo Stato costruisce l’infrastruttura strategica che rende possibile questa compressione, dagli approvvigionamenti alle tecnologie, dalla formazione dei talenti alla creazione del mercato interno. Nel primo caso il tempo della moda viene spezzato in test continui; nel secondo il margine commerciale viene aggredito passaggio dopo passaggio; nel terzo l’automobile elettrica viene trattata come piattaforma industriale da scalare, integrare, abbassare di costo e proiettare fuori dalla Cina. Il Partito-Stato non sostituisce l’impresa, ma costruisce il terreno su cui l’impresa può comprimere più rapidamente del concorrente occidentale.
La compressione non sempre funziona e non funziona senza costi: produce sprechi, resi, pressione ambientale, stress sulla manodopera, guerre dei prezzi, diffidenza politica, interventi doganali, accuse di dumping, timori sui dati, sospetti sulla sicurezza. Ma quando funziona modifica il parametro mentale del mercato. Dopo Shein, la moda deve spiegare perché è lenta. Dopo Temu, il retailer deve spiegare perché è caro.
Dopo BYD, l’automobile occidentale deve spiegare perché l’elettrico resta costoso e perché servono cinque anni per fare ciò che un concorrente cinese prova a fare in diciotto mesi.
Questo è l’effetto geopolitico. La Cina non deve conquistare tutto il mercato per trasformarlo; le basta cambiare il tempo accettabile, il prezzo atteso, la frequenza di aggiornamento, il livello di scelta e la soglia di pazienza del consumatore. Da quel momento la competizione non avviene più soltanto sul prodotto, ma sul tempo incorporato nel prodotto.
La copia, nelle prime fasi, riduceva il costo dell’apprendimento. L’engineering ha trasformato quell’apprendimento in ciclo produttivo. La piattaforma ha trasformato il ciclo produttivo in mercato. Shein, Temu e BYD mostrano il passaggio successivo: la compressione del tempo economico come forma di potenza.
La Cina non copia soltanto il prodotto. Ne inventa il tempo.[i]
di costruire prodotti rapidamente. Se quella scelta viene ripetuta migliaia di volte, il modello sufficiente diventa infrastruttura.
Il Sud Globale è il terreno naturale di questa dinamica. Molti Paesi emergenti hanno vincoli fiscali, cloud limitato, capitale scarso, necessità amministrative enormi, imprese piccole, lingue locali, sistemi educativi sotto pressione, sanità territoriale fragile, burocrazie lente. L’International Finance Corporation e lo SME Finance Forum hanno stimato nel 2025 un divario di finanziamento per le micro, piccole e medie imprese dei Paesi emergenti pari a 5,7 trilioni di dollari per le imprese formali, che sale a 8 trilioni includendo quelle informali. In economie così vincolate, l’IA premium non è il mercato principale. Lo è l’IA economica, adattabile, integrabile in servizi pubblici, banche locali, piattaforme educative, strumenti agricoli, call center, software gestionali e applicazioni industriali leggere.
Anche in Europa il problema è simile, pur con redditi e infrastrutture superiori. La piccola e media impresa non compra intelligenza artificiale come compra una grande banca. Ha margini più stretti, meno personale tecnico, meno capacità di assorbire fallimenti, più bisogno di soluzioni pronte. Studi sull’adozione dell’IA nelle PMI, come quello di Proietti e Magnani dedicato al caso italiano, individuano barriere ricorrenti: competenze, dati, costi, integrazione, fiducia, governance. In questo ambiente, il modello più potente è spesso meno importante del modello che entra nel gestionale, risponde in italiano, costa poco, non richiede un reparto interno di machine learning e produce benefici misurabili su compiti ripetitivi.
L’intelligenza artificiale diventa mercato di massa quando smette di essere evento.
Quando un’impresa deve decidere ogni volta se una richiesta merita il modello migliore, l’IA resta eccezione costosa. Quando invece può incorporare un modello sufficiente in ogni email, ticket, ordine, preventivo, traduzione, report, controllo qualità o interfaccia interna, l’IA diventa strato ordinario del lavoro. La differenza economica non sta nel singolo output, ma nel volume. Un centesimo risparmiato su milioni di chiamate API vale più di un benchmark vinto in una conferenza.
È qui che il costo di inferenza conta più del costo di training. Addestrare un modello è il costo della nascita; farlo funzionare ogni giorno è il costo della diffusione. Lo Stanford AI Index 2025 ha dedicato nuova attenzione proprio ai costi di inferenza, mostrando che il prezzo necessario per ottenere capacità equivalenti è sceso rapidamente. Questo andamento non elimina la necessità di grandi investimenti, ma cambia la traiettoria industriale: più l’inferenza si abbassa, più l’IA può entrare in software ordinari, dispositivi, processi aziendali e servizi pubblici.
Il modello sufficiente, quindi, non è un modello mediocre. È un modello economicamente proporzionato alla funzione.
Per una banca globale che automatizza analisi di rischio, compliance complessa o ricerca quantitativa, il modello premium può avere senso. Per un comune che deve classificare richieste, un produttore che deve riassumere schede tecniche, un’università minore che deve tradurre materiale didattico, una PMI che deve generare offerte commerciali, un call center che deve aiutare operatori inesperti, il premium può essere spreco. Il vantaggio competitivo va a chi offre l’equilibrio migliore tra prestazione, costo, latenza, controllo e integrazione.
Questa è la legge economica della sufficienza.
La Cina non deve sostituire OpenAI o Anthropic al vertice della piramide per modificare il mercato. Può occupare gli strati intermedi e bassi della piramide, dove si trovano la maggior parte degli utenti, delle imprese e dei casi d’uso. Può diventare il fornitore implicito di intelligenza economica: non quella che stupisce il ricercatore, ma quella che automatizza lavoro ordinario a basso costo. Può farlo direttamente, con API e servizi cloud; indirettamente, attraverso modelli open-weight; industrialmente, incorporando IA in dispositivi, veicoli, robot, software gestionali, piattaforme logistiche e fabbriche.
La posta non è solo commerciale. È infrastrutturale.
Chi fornisce il modello sufficiente entra nel processo dell’altro: nei dati, nelle abitudini, nelle interfacce, nelle dipendenze tecniche, nei flussi di aggiornamento, nei formati, nelle librerie, nei tool degli sviluppatori. Non serve imporre un sistema. Basta renderlo facile, economico, documentato, scaricabile, modificabile. L’adozione volontaria può produrre dipendenza più stabilmente dell’imposizione.
Il prezzo basso, però, non elimina il rischio. I modelli cinesi portano questioni di governance, sicurezza, censura, trasferimento dati, opacità regolatoria, dipendenza tecnologica e influenza dello Stato. Un’impresa occidentale può volerli usare per risparmiare, ma esitare per ragioni di compliance; una pubblica amministrazione può considerarli convenienti, ma trovarli incompatibili con requisiti di sovranità digitale; uno sviluppatore può scaricarli, ma incorporare senza accorgersene assunzioni, filtri o dipendenze difficili da controllare. La convenienza non è neutralità. È una forma di potere con prezzo basso.
Proprio per questo il modello sufficiente è geopolitico. Non perché sia sempre migliore, ma perché può viaggiare più lontano. Il modello di frontiera resta concentrato dove ci sono capitale, chip, cloud e clienti premium. Il modello sufficiente entra dove il costo decide l’adozione. E la maggior parte del mondo decide ancora attraverso il costo.
Gli Stati Uniti possono conservare la corona tecnica e perdere quote di normalità operativa. Possono avere il modello che vince la competizione scientifica e trovarsi davanti concorrenti che colonizzano software verticali, mercati emergenti, PMI, sistemi educativi, automazione pubblica, sviluppo locale, coding ordinario. Non è un paradosso: è la differenza tra prestigio della frontiera e potere della diffusione.
La storia industriale è piena di prodotti superiori sconfitti da prodotti sufficienti. Non perché il mercato ami la mediocrità, ma perché qualità, prezzo, accessibilità e distribuzione formano una sola decisione. L’intelligenza artificiale non sfugge a questa regola. Quando una capacità diventa abbastanza buona e abbastanza economica, smette di essere meraviglia tecnica e diventa infrastruttura.
La Cina punta a questo passaggio.
Non deve vincere ogni benchmark. Deve abbassare il prezzo dell’intelligenza.
La puntata finale partirà da qui: dalla copia come compressione del tempo, del margine, del ciclo industriale e ora del costo cognitivo.
Perché la geopolitica della copia non riguarda più soltanto chi produce meglio. Riguarda chi rende imitabile, economico e distribuibile ciò che prima sembrava riservato alla frontiera.[ii]
[i] Bibliografia
- Commissione europea. 2025. Communication on e-commerce imports and customs reform. Bruxelles: Commissione europea.
- 2024. China’s Industrial Policy and Strategic Emerging Industries. Washington, DC: Center for Strategic and International Studies.
- Do, B.V., Li, X., Pan, C. and Gusikhin, O. 2024. “Forecasting Automotive Supply Chain Shortfalls with Heterogeneous Time Series”. arXiv, 2407.16739.
- 2025. Global EV Outlook 2025. Paris: International Energy Agency.
- 2016. Made in China 2025: The Making of a High-Tech Superpower and Consequences for Industrial Countries. Berlin: Mercator Institute for China Studies.
- 2024. China’s Digital Industrial Policy and Platform Regulation. Berlin: Mercator Institute for China Studies.
- PDD Holdings. 2025. Annual Report. Dublin/Shanghai: PDD Holdings Inc.
- Rest of World. 2021. “How Shein beat Amazon at its own game — and reinvented fast fashion”. Rest of World.
- 2025. “How China’s new auto giants left GM, VW and Tesla in the dust”. London: Reuters.
- 2025. “BYD slows production, delays capacity expansion at China factories, sources say”. London: Reuters.
- 2026. “Shein finally wins China’s approval for Hong Kong IPO, in third attempt to go public”. London: Reuters.
- 2026. “Italy to align its levy on small parcels with EU scheme, economy minister says”. London: Reuters.
- Yu, H. and Li, J. 2026. “Heterogeneous Diffusion of Electric Vehicles in China: Demand, Learning, Product Entry, and the Incidence of Industrial Policy”. arXiv, 2606.27924.
[ii] Bibliografia
- 2025. Claude 4 System Card and API Pricing. San Francisco: Anthropic.
- Brynjolfsson, E., Li, D. and Raymond, L. 2025. “Generative AI at Work”. Quarterly Journal of Economics, 140(2), pp. 889-942.
- DeepSeek-AI. 2024. DeepSeek-V3 Technical Report. arXiv:2412.19437.
- DeepSeek-AI. 2025. DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning. arXiv:2501.12948.
- 2025. API Pricing Documentation. Hangzhou: DeepSeek.
- IFC and SME Finance Forum. 2025. MSME Finance Gap: Assessment of the Shortfalls and Opportunities in Emerging Markets. Washington, DC: International Finance Corporation.
- Longpre, S., Akiki, C., Lund, C., Kulkarni, A., Chen, E., Solaiman, I., Ghosh, A., Jernite, Y. and Kaffee, L.-A. 2025. Economies of Open Intelligence: Tracing Power and Participation in the Model Ecosystem. arXiv:2512.03073.
- Maslej, N., Fattorini, L., Perrault, R., Gil, Y., Parli, V. et al. 2025. Artificial Intelligence Index Report 2025. Stanford, CA: Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence.
- 2025. Introducing GPT-4.1 in the API. San Francisco: OpenAI.
- 2025. API Pricing Documentation. San Francisco: OpenAI.
- Proietti, S. and Magnani, R. 2025. Assessing AI Adoption and Digitalization in SMEs: A Framework for Implementation. arXiv:2501.08184.
- Qwen Team. 2025. Qwen3 Technical Report. arXiv:2505.09388.
- 2025. “DeepSeek cuts off-peak pricing for developers by up to 75%”. London: Reuters.
- 2026. “China weighs silicon curtain around sought-after AI models”. London: Reuters.
(*) Economista
