Le Olimpiadi invernali Milano – Cortina (e, più in generale, i grandi eventi sportivi) visti da Pechino. Questo il macrotema al centro della puntata di febbraio 2026 di Levante, approfondimento mensile di Radio Onda d’Urto dedicato all’Asia orientale, tra Cina e dintorni. Su Radio Onda d’Urto intervista a due con il nostro collaboratore Dario Di Conzo – co-curatore di Levante, ricercatore alla Scuola Normale Superiore e docente a contratto di riforme economiche della Cina contemporanea all’Orientale di Napoli – e con Veronica Strina, adjunt professor all’American University of Rome e docente a Salerno in Lingua, cultura e istituzioni della Cina. Veronica Strina ha, tra i principali interessi di ricerca, la diplomazia pubblica cinese e in particolare la “diplomazia olimpica e sportiva”, ossia come lo sport diventi uno strumento di proiezione internazional, di ridefinizione degli equilibri globali e anche di quelli di politica interna. Con Di Conzo e Strina partiamo dai Giochi olimpici 2008 a Pechino, percorrendo un viaggio negli ultimi (quasi) 20 anni tra Olimpiadi, Mondiali e altri grandi eventi sportivi, diventati “un laboratorio che sempre più spesso anticipa le tendenze di politica internazionale, tra ricerca di visibilità e affermazione delle proprie proiezioni internazionali”. Durante la puntata di Levante ci concentriamo in particolare sull’investimento della Repubblica Popolare Cinese in ambito “olimpico”, non solo a livello internazionale ma pure a livello di politica interna, riprendendo una lunga tradizione che vede lo sport, l’insegnamento dell’educazione fisica (dal 2025, nelle scuole di base è stata introdotta l’obbligatorietà di 2 ore settimanali di sport) e la pratica di attività fisiche per le masse come “strumento di riscatto” o, per dirla alla Xi Jinping, della “grande rinascita della Nazione”. In questo senso il lusinghiero risultato di atlete e atleti cinesi a Milano – Cortina (con il miglior medagliere di sempre alle Olimpiadi invernali) è stato presentato dentro la Repubblica popolare cinese come un riflesso della (ritrovata) grandezza di Pechino, unica città al mondo a ospitare sia le Olimpiadi estive (2008) che quelle invernali (2022). Su questo Pechino intende continuare a investire, come chiarito da Tong Lixin, vice capo della delegazione cinese a Milano – Cortina: “La Cina ha inviato la sua più ampia delegazione di sempre a un’Olimpiade invernale all’estero, con 126 atleti in 91 competizioni e 15 discipline. La squadra ha chiuso con 5 ori, 4 argenti e 6 bronzi, miglior risultato di sempre a un’Olimpiade invernale all’estero ed eguagliando le medaglie di Pechino 2022”. Tong ha tuttavia evidenziato che le 15 medaglie mantengano “la Cina nella posizione di inseguitrice, rendendo ancora necessario uno sviluppo nel lungo termine. Siamo ancora indietro rispetto alle potenze mondiali degli sport invernali”, ha concluso Tong Lixin, lasciando capire che per il futuro l’obiettivo – sportivo, di immagine e dunque anche politico – di Pechino è quello di crescere ancora, ponendo il Paese tra i leader globali (anche) degli sport invernali. La puntata di febbraio 2026 di “Levante” su Radio Onda d’Urto dedicata alla Cina tra sport, vetrina globale e politica, domestica e internazionale, con Dario Di Conzo e Veronica Strina. Ascolta o scarica  

Immagine in evidenza: logo di Nvidia, immagine rielaborata con AI A prima vista, le cose per Nvidia non potrebbero andare meglio. Il colosso statunitense delle GPU detiene oggi il 92% di questo specifico settore e una quota pari al 70-75% del più complessivo mercato dei chip impiegati nell’ambito AI. Nel 2025, la società fondata da Jensen Huang ha messo a segno ricavi per circa 200 miliardi di dollari (oltre il doppio di quanto fatturato nell’anno precedente), ha ottenuto guadagni per 32 miliardi nel corso di un unico trimestre e può vantare al momento la maggiore capitalizzazione di mercato al mondo (4.600 miliardi di dollari, contro i 3.900 della seconda classificata Apple). Un dominio quasi inevitabile, per l’azienda che con le sue GPU – processori nati per l’elaborazione grafica dei videogiochi, ma che si sono dimostrati estremamente efficienti per l’addestramento e l’utilizzo dei sistemi d’intelligenza artificiale – ha reso possibile la rivoluzione del deep learning ed è oggi praticamente l’unica azienda in grado di guadagnare dal complicato, dal punto di vista economico, settore dell’AI generativa. Il ruolo di Nvidia è talmente centrale che, lo scorso novembre, gli occhi di tutti gli operatori finanziari erano puntati proprio sui suoi risultati trimestrali, perché si temeva che una crescita anche solo leggermente inferiore alle attese avrebbe fatto scoppiare la bolla dell’intelligenza artificiale (pericolo per il momento scongiurato o almeno rinviato). In questa fase, Nvidia può addirittura farsi carico dell’espansione infrastrutturale del settore dell’AI generativa, essendo diventata il fulcro di un complicatissimo meccanismo di prestiti e finanziamenti che ha ovviamente l’obiettivo finale di vendere un numero sempre maggiore di GPU. Nonostante alcuni inciampi (com’è il caso del promesso investimento in OpenAI, recentemente ritirato), questo meccanismo può essere sintetizzato così: Nvidia presta o investe capitale in startup e grandi sviluppatori di modelli, che utilizzano quei fondi per acquistare infrastruttura di calcolo – spesso proprio GPU Nvidia – alimentando una domanda che in parte contribuisce essa stessa a creare. Se tutto ciò non bastasse, Jensen Huang ha ultimamente messo in atto la più classica pratica da monopolista della Silicon Valley, iniziando a inglobare le startup che potrebbero in futuro minacciarne la posizione dominante. È il caso del maxi-accordo da 20 miliardi di dollari con cui ha acquistato gli asset tecnologici e ha assunto parte del team di Groq, società che produce chip specializzati – in termini tecnici ASIC – nella fase di inferenza dell’intelligenza artificiale (vale a dire il carico di lavoro svolto durante l’utilizzo dei sistemi generativi). Basterà tutto ciò a mettere al riparo Nvidia da un numero crescente di concorrenti sempre più agguerriti, che puntano a ridurre la loro dipendenza dalle GPU di Jensen Huang, a produrre chip specializzati dalle prestazioni ancora più elevate (in termini computazionali o di efficienza energetica) e a consentire alla seconda superpotenza tecnologica – la Cina – di liberare tutte le proprie potenzialità? LA MINACCIA DI GOOGLE “C’è la sensazione strategica, tra i clienti e nel mercato complessivo, che la dipendenza da Nvidia, e dai suoi prezzi elevati, debba essere interrotta”, ha spiegato, parlando con El País, l’analista Fernando Maldonado. “Tutti i principali fornitori di servizi cloud stanno progettando i loro specifici chip per compiti differenti. Più in là nel tempo, la quota di mercato di Nvidia potrebbe iniziare a ridursi” Dei vari concorrenti che stanno scaldando i motori nessuno è più minaccioso di Google: azienda storicamente leader nel campo dell’intelligenza artificiale, che ha reso possibile l’avvento dei large language model, sviluppando nel 2017 l’architettura Transformer, e che per il loro addestramento sfrutta da sempre una combinazione di GPU Nvidia e delle sue TPU (Tensor Processing Unit), ovvero acceleratori hardware progettati internamente, in collaborazione con Broadcom, e ottimizzati per il calcolo delle reti neurali. Questa coabitazione di GPU e TPU potrebbe presto giungere al termine: Gemini 3 – il più avanzato large language model di Google – è stato infatti addestrato utilizzando esclusivamente le TPU prodotte dal colosso di Mountain View, prefigurando quindi un futuro in cui Nvidia potrebbe perdere uno dei suoi più importanti clienti. Ma c’è altro: Google ha infatti iniziato a stringere accordi commerciali che consentono a varie società del settore di utilizzare le proprie TPU al posto delle GPU di Nvidia. Il più importante di questi accordi è stato stipulato a ottobre 2025 e prevede che Anthropic – una delle principali realtà dell’intelligenza artificiale e sviluppatrice di Claude – spenda “decine di miliardi di dollari” per accedere fino a un milione delle TPU di Google. Un accordo simile, ma su scala più ridotta, è stato siglato con la startup Safe Superintelligence (fondata dall’ex di OpenAI Ilya Sutskever). Fino a oggi, gli sviluppatori di intelligenza artificiale potevano accedere alle TPU soltanto attraverso i data center di proprietà di Google, rendendoli così dipendenti dal suo ecosistema cloud e consentendo una flessibilità molto inferiore rispetto alle GPU di Nvidia, che si acquistano invece fisicamente e poi si sfruttano a piacimento (al netto della lunghissima lista d’attesa). Adesso la situazione è cambiata: Google ha da pochissimo iniziato, secondo le ultime notizie, a vendere direttamente i propri acceleratori. Tra i clienti troviamo ancora una volta Anthropic (con un acquisto completato da dieci miliardi di dollari e un secondo ordine da 11 miliardi già concordato) e secondo le indiscrezioni anche Meta, che collocherebbe fisicamente le TPU nei propri data center, dove fino a oggi avevano trovato spazio soprattutto le GPU di Nvidia. È questa evoluzione di Google, che si sta quindi trasformando in un vero e proprio produttore di chip, ad aver fatto salire le sue azioni quasi del 50% negli ultimi sei mesi, mentre quelle di Nvidia hanno fatto registrare soltanto un +5%. “La capitalizzazione di mercato è cresciuta di quasi mille miliardi a partire dall’ottobre scorso, anche grazie alla decisione di Warren Buffett di acquistare 4,9 miliardi di azioni durante il terzo trimestre del 2025 e al più generale entusiasmo di Wall Street per le iniziative di Google nel campo dell’intelligenza artificiale”, si legge su Bloomberg. “Google è sempre stato il vero outsider nella corsa dell’intelligenza artificiale. Un gigante per qualche tempo dormiente, ma che adesso si è pienamente risvegliato”. AMAZON E NON SOLO Google è sicuramente il rivale più temibile per Nvidia, ma non è l’unico. Ormai da qualche tempo, Amazon (per la precisione AWS) ha iniziato a sviluppare acceleratori per l’intelligenza artificiale – chiamati Trainium – e dall’anno scorso li sta usando nei propri data center, vendendo l’accesso a svariate realtà del settore. Tra queste troviamo ancora una volta Anthropic, la società di “data intelligence” Databricks, l’azienda giapponese di servizi per l’assistenza clienti Karakuri e parecchie altre. Stando alle dichiarazioni del CEO di Amazon Andy Jassy, gli introiti garantiti dai chip Trainium e Graviton (classiche CPU usate internamente in ambito cloud) sono oggi di “circa 10 miliardi di dollari” e crescono “a tripla cifra” anno dopo anno. Come spiega il New York Times, “sebbene non siano potenti come quelli di Google o Nvidia, Amazon sta installando il doppio dei suoi chip all’interno di ciascun data center, nella speranza di offrire maggiore potere computazionale usando la stessa quantità di energia (grazie alla loro migliore efficienza energetica, ndA)”. Al momento, Anthropic è l’unico vero grande cliente dei Trainium di Amazon, ma in futuro le cose potrebbero cambiare: “Gli esperti ritengono che una partnership di questo calibro possa prefigurare cambiamenti ancor più importanti: quando Anthropic utilizza i chip di Amazon o di Google mostra al resto del mercato che le GPU di Nvidia non sono l’unica opzione”. Al contrario: le alternative continuano ad aumentare. La CEO di AMD, Lisa Su, aveva annunciato qualche mese fa l’intenzione di centrare la produzione aziendale sull’AI generativa, scommettendo che la “domanda insaziabile di capacità di calcolo” non si sarebbe esaurita nel giro di pochi trimestri. Finora i numeri sembrano darle ragione: la capitalizzazione di mercato di AMD è quasi quadruplicata, superando i 350 miliardi di dollari, e l’azienda ha firmato accordi rilevanti per fornire chip a OpenAI e Oracle. Anche Broadcom si sta ritagliando uno spazio crescente grazie alla produzione di chip – le cosiddette XPU – progettati per compiti di calcolo specifici, oltre a hardware di rete indispensabile per collegare tra loro i giganteschi rack di server che popolano i data center dell’AI. Intel, uno dei nomi storici della Silicon Valley, ha clamorosamente mancato la prima ondata dell’AI generativa, ma sta adesso investendo massicciamente sia nella progettazione sia nella produzione di processori avanzati per i data center, nel tentativo di recuperare terreno. E infine c’è Qualcomm, tradizionalmente associata ai chip per smartphone e automobili, ma che nell’ottobre scorso ha annunciato il lancio di due nuovi acceleratori per l’intelligenza artificiale, l’AI200 e l’AI250, caratterizzati da un’attenzione particolare all’efficienza energetica. L’ASCESA DELLE STARTUP La scommessa è quindi duplice: da una parte che la richiesta di processori da utilizzare nell’ambito dell’intelligenza artificiale continuerà ad aumentare; dall’altra che si aprano maggiori opportunità per chi produce hardware specializzato, laddove fino a oggi hanno dominato i processori programmabili e generalisti di Nvidia. “Se si osserva il tasso di crescita del settore, si vede [aumentare la domanda] di hardware specializzato”, ha spiegato Alex Davies, CTO della società finanziaria Jump. “È sempre stato così in tutta la storia dell’ingegneria: si inizia con qualcosa di più generico, poi si cresce a grandissima velocità e alla fine qualcuno capisce che non si può avere un unico prodotto per tutto”. Fino a questo momento, la versatilità delle GPU ha rappresentato il principale vantaggio di Nvidia, che attraverso la piattaforma software CUDA consente di programmare i suoi processori in base alle specifiche esigenze aziendali, fidelizzando inoltre una vastissima schiera di programmatori. I chip di uso generale hanno però i loro svantaggi: “C’è un costo energetico da pagare, perché ci sono parti del processore che non si utilizzano per ciò che serve ma consumano comunque energia”, ha spiegato ancora Maldonado a El País. Considerando quanto sta crescendo il mercato, c’è sicuramente spazio per tutte le soluzioni: dai processori generalisti e programmabili di Nvidia fino alle architetture ASIC più specifiche. Nel complesso, si stima che il giro di affari degli acceleratori per sistemi d’intelligenza artificiale dovrebbe crescere del 16% su base annua fino a raggiungere i 604 miliardi di dollari nel 2033: “Certo, Nvidia continuerà a controllare una parte significativa del mercato, ma anche una piccola percentuale può valere miliardi di dollari”, ha spiegato al New York Times l’analista Jordan Nanos. Mentre i colossi si riorganizzano per aumentare la loro presenza in questo ricchissimo mercato, una serie di startup ambisce a conquistare una fetta della torta, presentando nuove soluzioni: Cerebras è una startup californiana, guidata da Andrew Feldman, che progetta processori creati esclusivamente per l’intelligenza artificiale. Processori, tra l’altro, dalle dimensioni inusuali: “Il nostro chip è grande quanto un piatto da tavola, mentre quello di una GPU ha le dimensioni di un francobollo”, ha spiegato Feldman parlando con l’Economist. Potrebbe sembrare una mossa controintuitiva, visto che il progresso tecnologico è sempre stato anche una corsa alla miniaturizzazione. Eppure, Cerebras permette di usare un solo, enorme chip laddove con le GPU di Nvidia bisogna collegarne un gran numero. Questo permette alle connessioni tra i vari core presenti nel chip di operare migliaia di volte più rapidamente di quanto avviene con le connessioni tra GPU separate. Il suo Wafer-Scale Engine 3 (WSE-3) – il più grande chip per AI mai costruito, con circa 4mila miliardi di transistor e 900mila core – è attualmente impiegato da OpenAI (per Codex-Spark, un LLM ottimizzato per la generazione di codice), Mistral, Perplexity e anche dai laboratori scientifici statunitensi (che lo hanno impiegato, per esempio, nell’ambito della “simulazione molecolare dinamica”). Una lista di clienti impressionante, che ha convinto gli investitori a finanziare Cerebras con un miliardo di dollari per una valutazione da 23 miliardi. Cerebras non è però l’unica startup che partecipa alla grande corsa per ritagliarsi uno spazio nel mondo degli acceleratori per AI. Un’altra realtà californiana, fondata da ex ingegneri di Google, è MatX, che sta sviluppando processori che mirano a fare piazza pulita di tutti gli elementi delle GPU non necessari per l’addestramento degli LLM. In poche parole, MatX punta a creare processori che facciano meno cose, ma in maniera più efficiente. La startup nata nel 2022 ha appena raccolto oltre 500 milioni di dollari in un nuovo round di finanziamento e punta a completare il design del suo chip nel 2026, con spedizioni previste nel 2027. L’elenco delle startup include anche le statunitensi d-Matrix e SambaNova, l’israeliana Hailo, la britannica Graphcore (acquistata nel 2024 da SoftBank), la canadese-statunitense Tenstorrent e tantissime altre. LA CINA PUNTA ALL’AUTOSUFFICIENZA Le maggiori sorprese per Nvidia potrebbero però arrivare dall’altro lato del Pacifico. Non è un caso che Jensen Huang abbia pubblicamente espresso la sua contrarietà alle sanzioni che impediscono la vendita delle GPU più avanzate alla Cina (per quanto recentemente allentate), argomentando che questa politica rischia di accelerare la corsa della Repubblica Popolare per rendersi del tutto autonoma dai processori statunitensi (e quindi intaccando il fatturato di Nvidia, proveniente per il 13% dal mercato cinese). Che la Cina sia dietro agli Stati Uniti soltanto di “pochi nanosecondi” – come affermato dallo stesso Huang – è un’esagerazione, ma i progressi fatti dai produttori di chip del colosso asiatico sono molto significativi. Al momento, le prestazioni del modello H20 – il chip più potente che Nvidia può vendere in Cina, variante dell’H200 – sono già state ampiamente superate da numerosi processori cinesi, tra cui l’Ascend 910C di Huawei e il BW1000 di Hygon (per capacità di calcolo grezza e al netto di un maggiore consumo energetico). Probabilmente proprio allo scopo di aumentare l’adozione di chip autoctoni, Pechino sta adesso a sua volta ostacolando l’acquisto dei chip Nvidia da parte delle aziende cinesi, complicando ulteriormente una situazione già molto difficile. In sintesi: al momento gli Stati Uniti hanno riammesso la vendita dei processori H20, ma è ora la Cina che ne blocca l’acquisto da parte delle sue aziende, adducendo ragioni di sicurezza nazionale. La situazione è caotica e in continua evoluzione, ma l’impressione è che la Cina voglia approfittare della guerra commerciale per aumentare la quota dei suoi campioni nazionali (Huawei, Hygon, Cambricon, MetaX), che oggi detengono il 40% del mercato – per un valore di circa 38 miliardi di dollari – e che potrebbero crescere fino al 50% nel giro di un paio d’anni. Dal punto di vista tecnologico, un aiuto importante potrebbe giungere dai progressi fatti dalla Semiconductor Manufacturing International Corporation (SMIC): l’azienda cinese che si occupa di fabbricare concretamente i chip progettati da Huawei e dagli altri. SMIC è oggi il cuore della strategia industriale cinese nel campo dei processori. Secondo alcuni report, l’azienda sarebbe ormai in grado di produrre anche chip a 5 nanometri, seppur con costi più elevati e rese inferiori rispetto a quelli realizzati dal colosso taiwanese TSMC per i marchi occidentali, le cui dimensioni hanno da poco raggiunto la soglia dei 2 nanometri. Allo stesso tempo, Huawei starebbe investendo per dare vita a delle proprie strutture produttive, diventando quindi un concorrente di SMIC con l’obiettivo di far progredire ulteriormente la capacità cinese di produrre chip avanzati. Ci vorrà ancora parecchio tempo prima che le prestazioni dei chip cinesi possano effettivamente raggiungere quelle statunitensi, ma i timori di Jensen Huang sono fondati: SMIC, Huawei e gli altri campioni di Pechino o Shenzhen stanno facendo rapidi e importanti passi avanti. E un domani potrebbero contribuire ad allargare le crepe del dominio di Nvidia. GPU, ASIC, Acceleratori GPU Le GPU (Graphics Processing Unit) sono processori nati originariamente per l’elaborazione grafica, in particolare per il rendering in tempo reale dei videogiochi. La loro caratteristica distintiva è la capacità di eseguire moltissime operazioni in parallelo, qualità che le rende particolarmente adatte a calcoli matematici ripetitivi e su larga scala. È proprio questa architettura parallela ad averle trasformate, negli ultimi dieci anni, nel motore principale dell’intelligenza artificiale moderna: le GPU sono infatti ideali per addestrare e far funzionare reti neurali profonde. Pur essendo oggi centrali nell’AI, restano chip general purpose, programmabili e utilizzabili anche per molti altri compiti. ASIC Gli ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) sono chip progettati per svolgere un compito specifico. A differenza delle GPU, non sono pensati per essere versatili, ma per massimizzare efficienza e prestazioni in una determinata funzione. Nel campo dell’intelligenza artificiale, un ASIC può essere progettato esclusivamente per eseguire operazioni tipiche delle reti neurali, riducendo consumi energetici e costi rispetto a soluzioni più generiche. Proprio perché costruiti “su misura”, gli ASIC offrono spesso prestazioni superiori nel compito per cui sono stati progettati, ma sono meno flessibili rispetto a una GPU.   Acceleratori Il termine acceleratore non indica una specifica categoria tecnica di chip, ma una funzione: un acceleratore è un processore progettato per velocizzare un determinato carico di lavoro. Nel contesto dell’intelligenza artificiale, GPU, ASIC specializzati, TPU o altri chip custom rientrano tutti nella categoria degli acceleratori, perché servono ad accelerare i calcoli necessari per addestrare o utilizzare i modelli. In altre parole, “acceleratore” è il contenitore concettuale più ampio; GPU e ASIC sono alcune delle tecnologie che possono svolgere quel ruolo. L'articolo Assalto al trono di Nvidia proviene da Guerre di Rete.

Puntata di gennaio 2026, su Radio Onda d’Urto, di Levante, approfondimento mensile dedicato all’Asia Orientale. La puntata di venerdì 30 gennaio all’interno del ciclo “La Cassetta degli Attrezzi” (ore 18.45, in replica lunedì 2 febbraio, ore 6.30)  è dedicata a quanto sta accadendo dentro e fuori la Repubblica Popolare Cinese. Le novità, nelle ultime settimane, di certo non mancano: dal terremoto interno al PLA – l’esercito popolare di liberazione (ossia le forze armate di Pechino) – con la caduta di Zhang Youxia, il più alto generale in servizio e  numero due della Commissione militare centrale – alle rinnovate frizioni con Taiwan. E ancora: la postura cinese di fronte all’offensiva Usa, già andata a segno in Venezuela e ora in vista – potenzialmente – anche in Iran e forse Cuba, due Paesi con cui Pechino ha intrecciato, negli anni, importante relazioni. Per parlarne più approfonditamente, su Radio Onda d’Urto, abbiamo intervistato il nostro collaboratore Dario Di Conzo, co-curatore di Levante, ricercatore alla Scuola Normale Superiore e docente a contratto di riforme economiche della Cina contemporanea all’università Orientale di Napoli. La puntata di gennaio 2026 di “Levante” su Radio Onda d’Urto dedicata alla Cina tra il repulisti tra generali, Taiwan, Venezuela, Iran e…Cuba. Ascolta o scarica

“Il regime ha perso legittimità perché non è in grado di garantire una vita dignitosa ai suoi cittadini, perché nega le libertà fondamentali, perché non è stato in grado di garantire la sicurezza dei suoi confini con la guerra dei dodici giorni”, lo scorso giugno, con Israele.  Tuttavia pare gli Ayatollah godano ancora del sostegno di una fetta compresa “tra il 10 e il 25 percento della popolazione”. Sono questi alcuni dei passaggi contenuti nell’intervista di Radio Onda d’Urto alla professoressa Farian Sabahi. Intanto le forze di difesa di Teheran hanno sequestrato le antenne di Starlink nella capitale per evitare il collegamento satellitare a internet, dopo giorni di blocco totale delle comunicazioni per cercare di affievolire le proteste contro l’Ayatollah Ali Khamenei e il carovita che ha investito in questi mesi il Paese. Da una parte l’amministrazione statunitense promette di aiutare il popolo iraniano, dall’altra restano aperte le trattative con il regime mediate dall’Oman. “Patrioti iraniani continuate a manifestare, gli aiuti sono in arrivo”, queste le parole nel pomeriggio di oggi del presidente statunitense Trump, che per aiuti lascia alla libera interpretazione, dopo giorni di minacce di bombardamenti e incursioni militari in Iran. Insorgono, a parole, Cina e Russia, che difendono i rapporti economici dopo la “guerra tariffaria” portata avanti dagli Usa contro l’Iran. In mezzo alle speculazioni internazionali, la popolazione civile, di cui ad ora è impossibile stimare le vittime: funzionari iraniani, in forma anonima, alla Reuters parlano di duemila morti tra manifestanti e poliziotti, mentre i media degli oppositori all’estero – come Iran International, basato a Londra e finanziati da investitori sauditi – riferisce di dodicimila morti, in gran parte nel fine settimana, proprio in occasione dello stop di massa alla rete internet in tutto l’Iran. L’analisi di Farian Sabahi, professoressa associata in storia contemporanea all’Università di Varese. Ascolta o scarica

La Cina e le vie marittime del commercio: via della seta o posizionamento militare? Incontro con Fabrizio Eva, geografo politico. La Cina e le vie marittime del commercio: via della seta o posizionamento militare? Il confronto economico USA – Cina … Continua a leggere→

Dal negazionismo climatico al razzismo sistemico, passando per la Strategia USA per la Sicurezza. Nella prima parte della puntata abbiamo ascoltato alcune dichiarazioni di Trump e parlato di tipping points. Nella seconda mezzora abbiamo parlato della nuova strategia di sicurezza nazionale statunitense, prendendone in esame alcune parti, con alcuni excursus sugli Epstein files e sull’atteggiamento di Trump con la stampa e le ultime novità del governo USA a riguardo. Nell’ultima parte, insieme a Sabrina Moles, di China-Files, collettivo di giornalistx, sinologx ed espertx di comunicazione specializzati in affari asiatici, andiamo a vedere le contromosse dell’universo Cina alle mosse statunitensi. Citati nella puntata: National Security Strategy of the USA Approfondimento all’info sulla Strategia di sicurezza USA Rassegna Cina di Michelangelo Cocco Sul visto H-1B negli USA

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Puntata di dicembre 2025, su Radio Onda d’Urto, di Levante, approfondimento mensile dedicato all’Asia Orientale. La puntata di venerdì 19 dicembre all’interno del ciclo “La Cassetta degli Attrezzi” (ore 18.45, in replica lunedì 22 dicembre, ore 6.30)  è dedicata alla Cina tra economia digitale, trasformazione in corso nel settore delle gigantesche piattaforme online (alcune conosciute anche in Italia come Temu, Tik Tok, Alibaba), intelligenza artificiale e conseguenti trasformazioni nel mondo del lavoro, con un focus in particolare sulle condizioni di lavoratori e lavoratrici “digitali” nella Repubblica Popolare Cinese. Per parlarne più approfonditamente, su Radio Onda d’Urto, abbiamo ospitato Dario Di Conzo, co-curatore di Levante, ricercatore alla Scuola Normale Superiore e docente a contratto di riforme economiche della Cina contemporanea all’università Orientale di Napoli e Vittoria Mazzieri, ricercatrice focalizzata sul mondo del lavoro in Cina e Asia. Autrice di China Files, Mazzieri scrive anche per altre testate e progetti editoriali italiani, come la newsletter Il Partito di Simone Pieranni, per cui ha recentemente siglato un interessante approfondimento dal titolo “La guerra delle consegne in Cina”, dedicata alla “guerra di sconti e coupon in corso tra Alibaba, Meituan e JD.com per conquistare mercato nel retail istantaneo…ma l’attenzione dei giganti del settore si concentra sull’AI”. Con Di Conzo e Mazzieri abbiamo inoltre parlato della Central Economic Work Conference di Pechino del 9 e 10 dicembre 2025, focalizzata su “concorrenza involutiva e guerra dei prezzi”, oltre che di trasformazioni del mondo del lavoro e intelligenza artificiale in Cina. La puntata di dicembre 2025 di “Levante” su Radio Onda d’Urto dedicata alla Cina tra economia digitale, piattaforme online, AI e mondo del lavoro con Dario Di Conzo e Vittoria Mazzieri. Ascolta o scarica  

Le dichiarazioni della premier giapponese, Sanae Takaichi, secondo cui un eventuale attacco cinese a Taiwan «minaccerebbe la sopravvivenza del Giappone» e potrebbe dunque giustificare l’impiego delle Forze di autodifesa anche senza un attacco diretto, hanno provocato la reazione immediata di Pechino . La prima risposta alle dichiarazioni di Takaichi è stata quella classica, la convocazione dell’ambasciatore giapponese a Pechino. Immediatamente è stata attivata l’oliata e sempre più pervasiva macchina della propaganda, soprattutto attraverso i social, che ha presentato Takaichi come un mostro che vuole far rivivere gli orrori del militarismo imperiale nipponico. Per inciso, la storia dell’occupazione e dei massacri giapponesi in Cina in questa vicenda conta. Dal massacro di Nanchino alle nefandezze dell’Unità 731 comandata da Shiro Ishii, quella memoria viene tramandata da decenni sia a tutela della legittimità del partito che (assieme al Kuomintang) ha liberato il paese dagli occupanti, sia per contrastare ogni nuova tentazione militarista di Tokyo. Poi è arrivato l’invito del governo a studenti e tour operator a non andare in Giappone (a poco più di un mese dal Capodanno cinese, per l’economia nipponica si profilano perdite pesanti), perché il paese sarebbe “pericoloso”. Su questo fronte – quello economico-commerciale – nei prossimi giorni la Cina potrebbe esercitare ulteriori pressioni sul Giappone, per ottenere il dietrofront di Takaichi. Navi della guardia costiera di Pechino si sono dirette verso le isole contese Diaoyu-Senkaku. I missili Usa di medio raggio, testati per la prima volta in Giappone (e già provati nelle Filippine), così come la risposta di Pechino all’esternazione su Taiwan della neopremier nipponica, sono un sintomo delle cause profonde di questa crisi: nel Pacifico occidentale l’egemonia Usa sta subendo forti scossoni, sia per l’ascesa economico-militare della Cina, sia per la scelta di Washington di delegare in parte agli alleati la difesa dei suoi interessi e i relativi oneri. Ne parliamo con Sabrina Moles di China files.