Negli ultimi anni le Forze Armate cinesi (People’s Liberation Army – PLA) hanno spostato l’asse della propria modernizzazione da una guerra “informatizzata” a una guerra “intelligentizzata” (智能化, zhìnénghuà), nella quale l’intelligenza artificiale (IA) e l’autonomia non sono solo abilitatori, ma l’elemento strutturante di dottrina, organizzazione e concetti operativi.
La traiettoria ufficiale – meccanizzazione, informatizzazione, intelligentizzazione, è consolidata nei testi e nelle pubblicazioni militari cinesi e colloca l’IA al centro della futura superiorità decisionale, con l’obiettivo di una PLA “di prima classe” entro la metà del secolo.
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La riforma istituzionale dell’era digitale
Il balzo verso l’intelligentizzazione non è solo culturale o tecnologico: è istituzionale. Il 19 aprile 2024 la Commissione Militare Centrale ha eliminato la precedente Strategic Support Force (PLASSF) e creato la Information Support Force (ISF), insieme a nuovi rami dedicati ai domini cibernetico e aerospaziale. La riforma mira a “lisciare i legami informativi”, proteggere e integrare le reti e abilitare operazioni congiunte multi-dominio, riconoscendo che la competizione si gioca sulla continuità del flusso dati-comando-sensori-effettori. È un riassetto coerente con la centralità dell’IA e della connettività nel sistema di sistemi della PLA. Questa ristrutturazione – la più importante dal 2015 – rende esplicita l’intenzione di dominare il “ciclo informativo” operativo: la Cina codifica infatti “l’arma informativa” come supporto strategico alle operazioni combinate, dalla protezione delle reti alla fusione di intelligence fino alla resilienza delle dorsali C2 (Command and Control). La narrativa ufficiale riafferma che l’ISF è un “braccio strategico” per l’era dell’informazione e, per estensione, per l’era dell’intelligenza artificiale.
Dai sistemi alle reti di reti: il cuore del concetto operativo
La guerra moderna, per il PLA, è scontro tra sistemi operativi opposti (system-of-systems), non più tra unità isolate. La vittoria deriva dal paralizzare le funzioni critiche avversarie – comunicazioni, sensori, logistica, comando – colpendo i nodi vitali e le interdipendenze.
In questa cornice si colloca il concetto di “System Destruction Warfare” e, più di recente, la dottrina del Multi-Domain Precision Warfare (MDPW), descritta dal Dipartimento della Difesa USA come il “concetto operativo core” del PLA: in altri termini stiamo parlando di una sorta di C4ISR[1] esteso che, con l’integrazione di Big Data e IA, individua rapidamente vulnerabilità sistemiche e orchestra effetti di precisione mirata e simultanea tra domini (terra, mare, aria, spazio, cibernetico, elettromagnetico, cognitivo).
Come si evince, il punto di forza non è rappresentato dal singolo “pezzo” tecnologico, bensì dalla capacità di integrare “sensori diversi”, calcolo e armi a lungo raggio in catene “kill-chain” ridotte e adattive. In questo modo, l’IA, avendo accesso a flussi multi-sorgente, è in grado di supportare efficamente e rapidamente la designazione automatica/assistita dei bersagli, di prevenire la conflittualità tra effettori e la riottimizzazione in corsa di piani e risorse.
Il dominio cognitivo e le tre guerre
Se l’informatizzazione ha reso decisivo il dato, l’intelligentizzazione rende decisiva la mente. Nuovi piani strategici e analisti militari cinesi sostengono da tempo che il centro di gravità delle guerre future sia la cosiddetta “cognizione dell’avversario”, ovvero un collage informativo in cui convergono dati relativi, ad esempio, all’influenza di élite politiche, alle informazioni sui vertici militari, all’opinione pubblica.
Qui confluiscono le tradizionali “tre guerre” (pubblica opinione, psicologica, legale) e le evoluzioni più recenti verso le “cognitive domain operations” (modellazione delle percezioni con IA generativa, micro-targeting informativo, saturazione narrativa e attacchi alla fiducia). L’obiettivo dichiarato è conseguire vantaggi strategici prima del conflitto cinetico, “vincendo senza combattere”. In questa visione il contenuto (messaggio) e il vettore (piattaforme digitali, botnet, LLM) si fondono in campagne integrate dove l’IA minimizza latenza e massimizza adattività rispetto alle reazioni dell’avversario. È un terreno di confronto che l’ecosistema PLA considera sempre più centrale nella “guerra intelligentizzata”.
Implementazione operativa 1: C4ISR, decisione e velocità di kill chain
Da diverse evidenze, si comprende come il PLA affida all’IA la compressione del ciclo OODA, ovvero il modello di processo decisionale denominato “Observe, Orient, Decide, Act”, o anche ciclo di Boyd, sviluppato dal colonnello dell’aviazione statunitense John Boyd e rappresentato da un framework in quattro fasi progettato per migliorare la capacità di prendere decisioni rapide ed efficaci in ambienti competitivi o caotici. Il tutto per “rompere” il ciclo decisionale dell’avversario attraverso la velocità e l’agilità. In questo ciclo vengono inseriti sensori eterogenei, data fusion in cloud di teatro, sensemaking e raccomandazioni di corso d’azione (COA).
L’IA viene citata anche per l’adeguamento dei seeker missilistici[2], la prioritarizzazione dei bersagli, la predizione di pattern logistici e la manutenzione predittiva. In ambito intelligence, l’analisi generativa su grandi basi di dati di tipo OSINT/IMINT/SIGINT promette di accelerare warning e target development a costi notevolmente inferiori. La spinta verso sistemi di comando “a velocità macchina” è coerente con il processo Multi-Disciplinary Project Work (MDPW) che si traduce in: orchestrare effetti simultanei, distribuire il comando, ma mantenere coerenza strategica tramite reti sicure e resilienti. L’ISF rappresenta il collante ottimale di questa ambizione.
Implementazione operativa 2: piattaforme autonome e sciami, dall’aria al mare profondo
Sul piano aereo, il programma dei loyal wingman (es. FH-97/FH-97A) prefigura “gregari autonomi” per il velivolo da combattimento Chengdu J-20, caccia stealth di quinta generazione, e per i gruppi aerei imbarcati (per le missioni di penetrazione, guerra elettronica, stand-in jamming, ricognizione spinta, decoying e, all’occorrenza, saturazione con micro-munizioni). Più in generale, la Cina ha mostrato sciami di droni lanciati da camion e da elicotteri con decine di UAV kamikaze coordinati dall’IA; sono prove di concetto in linea con la dottrina di “saturazione intelligente” contro difese stratificate. Sul piano marino, progetti come JARI-USV[3], meglio noto con il, termine “Orca” che si basa su superfici senza equipaggio armate e sensorizzate, operate in sciame o come estensione dei gruppi navali (sistemi anti-nave, antisommergibile, difesa aerea di punto, picket elettromagnetico). L’integrazione di autonomia e IA per la navigazione, l’ingaggio e la cooperazione fra unità è parte del disegno del PLA di espandere la “bolla A2/AD”, ovvero l’Anti-Access/Area Denial, una zona geografica difesa da un complesso di sistemi d’arma e sensori, strategici e tattici concepiti per impedire o limitare l’accesso di un avversario in una determinata area di interesse, nonché per ostacolarne le operazioni al suo interno. Questa strategia mira a negare un dominio marittimo o terrestre, creando una “zona di esclusione” che rende insostenibile e pericoloso l’impiego di forze nemiche.
Implementazione operativa 3: guerra elettronica, cyber e spazio come “tessuti connettivi” dell’IA
Nei progetti del PLA, lo spettro elettromagnetico e il cyberspazio non rappresentano semplicemente dei domini, ma sono visti come dei “condotti” per l’utilizzo dell’IA. Laddove l’avversario dipende da JADC2, ovvero dal Joint All-Domain Command and Control (il concetto che il Dipartimento della Difesa ha sviluppato per collegare i sensori di tutti i rami delle forze armate in una rete unificata alimentata dall’intelligenza artificiale), e reti a bassa latenza, l’approccio cinese tende ad unire gli attacchi cyber-elettromagnetici con delle piattaforme IA predittive, al fine di identificare elementi informativi particolari.
L’uso di sistemi di Machine Learning per patterning del traffico, anomaly detection e auto-riconfigurazione resiliente delle reti è richiamato anche nelle valutazioni occidentali sulle capacità emergenti del PLA. Il dominio spaziale rientra nella stessa logica: aumentare profondità e potenza del Sensor-to-shooter (S2S) con funzioni di tasking adattivo dei satelliti. Va evidenziato che il S2S è riferibile alla capacità tecnologica e operativa che permette un trasferimento rapido e automatizzato di informazioni sui bersagli dai sistemi di rilevamento (sensori) ai sistemi d’arma (shooter), riducendo drasticamente il tempo necessario per colpire un obiettivo.
Questo sistema integrato, se supportato dall’intelligenza artificiale, può consentire un’attivazione più veloce e precisa della risposta armata, migliorando la rapidità nel raggiungimento degli obiettivi militari e politici. L’aver scorporato una serie di funzioni in una “Aerospace Force” ad hoc è coerente con l’enfasi strategica su “occhi e nervi” della guerra intelligentizzata.
Implementazione operativa 4: addestramento, wargaming e IA generativa per l’intelligence
Il PLA sta incrementando l’uso di sistemi di simulazione sintetica per scenari congiunti e di strumenti generativi per supportare la produzione di report di intelligence, red teaming e Course-Of-action Analysis (COA), che rappresenta il processo di pianificazione militare che valuta diversi piani operativi, noti come “corsi d’azione”, per determinarne il potenziale successo e per identificare i rischi e vantaggi associati. È un processo che si basa sulla simulazione di potenziali scenari per valutare la fattibilità, l’accettabilità, l’idoneità, la distinguibilità e la completezza di un corso d’azione, spesso attraverso il wargame, e si traduce in COA perfezionati, modelli di supporto decisionale e matrici di confronto per aiutare un comandante militare ad indentificare la migliore decisione da assumere. Anche in questo caso, pur con limiti noti dell’IA (allucinazioni, bias, sicurezza), la direzione è chiara: dilatare scala e velocità dell’analisi per mezzo dell’intelligenza artificiale.
il motore industriale: fusione civile-militare e filiera IA
L’implementazione dell’IA militare è anche resa possibile da un modello di approvvigionamento che attinge in modo sistematico a università e imprese (tutte controllate in maniera diversa dal Governo di Pechino), dentro la cornice della cosiddetta filosofia della “fusione civile-militare”.
Analisi recenti di CSET, basate su migliaia di notizie relative alle attività del PLA, mostrano che la maggioranza pluricontraente dei progetti IA è vinta da attori privati o accademici, spesso giovani studiosi e ricercatori e fuori dal perimetro sanzionatorio statunitense. La stampa economica ha riportato casi emblematici (ad es. Shanghai Jiao Tong University, iFlytek, produttori di UAV) che prefigurano un ecosistema più “orizzontale” e rapido del tradizionale prime contracting.
Questa rete riduce i tempi di transizione “lab-to-warfare”, moltiplica le attività di ricerca e sperimentazione e, in prospettiva, favorisce la scalabilità (anche numerica) di piattaforme autonome. Purtuttavia, la dipendenza da componentistica avanzata resta un vincolo non banale, come di seguito evidenziato.
Fattori frenanti: chip, governance e qualità dei dati
L’implementazione dell’IA militare richiede grande potenza di calcolo (GPU/acceleratori), la gestione di enormi database, e l’utilizzo dei maggiori talenti disponibili sul mercato. Dal 2022 gli USA, con altri alleati, hanno rafforzato i controlli soprattutto sulla commercializzazione dei semiconduttori e della componentistica, introducendo limiti anche sui “model weights”, termine che identifica i parametri numerici interni di un modello di machine learning, come un modello linguistico o di rete neurale, i quali vengono appresi durante l’addestramento sui dati acquisiti e ne definiscono lo stato finale.
Ciò rappresenta una sorta di “collo di bottiglia” che colpisce proprio l’addestramento e il dispiegamento dei modelli e l’aggiornamento delle linee di produzione. Se ciò non blocca la Cina (che investe in workaround e alternative indigene), complica certamente i “tempi/costi” di scala.
Sul fronte della governance, non vanno sottovalutate le ondate di epurazione di funzionari e tecnici per episodi di corruzione – in particolare nella Rocket Force e nel comparto industriale-difesa – che configurano scenari di rischio in termini di qualità, affidabilità, accountability, e che possono ritardare gli obiettivi prefissati per il periodo 2027/2035. Alcune analisi occidentali hanno collegato la stretta dell’anticorruzione cinese a possibili impatti sulle tabelle di marcia della modernizzazione.
A livello tecnico, permangono sfide su altri aspetti, quali la qualità/etica dei dataset, la robustezza degli algoritmi, l’elemento “fiducia uomo-macchina” nella kill chain, e la cyber hardening delle supply chain software[4]. In Cina il dibattito esiste, ma l’imperativo politico a correre può spingere a integrare presto capacità ancora immature.
Che cosa cambia davvero con l’IA: i tre livelli della trasformazione
L’utilizzo massiccio dell’IA in ambito della cyberwar sembra quindi basarsi su tre differenti livelli, che tuttavia rappresentano la base portante delle future guerre ibride:
- Architettura: da piattaforme a “reti di reti”. Gli asset diventano nodi in grafi dinamici. L’IA decide come comporli in tempo reale in funzione di missione e minaccia (il “mosaico” operativo cinese).
- Tempo: la velocità è un’arma. Decisioni a “tempo macchina” e re-tasking istantaneo ribaltano l’economia della difesa, privilegiando la quantità adattiva (sciami, munizioni “smart”, repliche software) rispetto a pochi asset definiti.
- Psiche: la guerra per la mente è formalizzata, non accessoria. L’IA consente campagne personalizzate a livelli di scale, dove l’effetto strategico è danneggiare la volontà avversaria, non solo degradare i suoi mezzi.
Verso la guerra intelligentizzata
La “guerra intelligentizzata” della Cina non è un’etichetta: è una strategia di integrazione dove IA, dati e autonomia riplasmano struttura, concetti e strumenti della potenza militare.
Se il vincolo dei semiconduttori di punta e le frizioni interne (corruzione, coordinamento interforze, qualità dei dati) potrebbero rallentare la marcia, la direzione è chiara: sfruttare l’IA per comprimere i tempi decisionali, moltiplicare gli effettori, rendere l’avversario cieco, sordo e indeciso – e, quando possibile, piegarlo psicologicamente prima del combattimento.
Per capire la prossima guerra secondo Pechino bisogna dunque osservare meno i “pezzi” e più le relazioni: reti, flussi informativi, dipendenze sistemiche e, soprattutto, la mente umana come obiettivo operativo.
Bibliografia
- Baughman, The Path to China’s Intelligentized Warfare, Cyber Defense Review (2024).
- DoD, Military and Security Developments Involving the PRC (2024): MDPW, IA e C4ISR.
- IISS / War on the Rocks, Information Support Force e riforme 2024.
- RAND, Systems Confrontation and System Destruction Warfare (2018).
- CNAS, Military AI & PLA (2024): MDPW e approcci sistemici.
- CSET/WSJ, MCF e contratti IA (2023-2025).
- The War Zone/Forbes, dimostrazioni di sciami UAV (2020).
- FT, Loyal Wingman FH-97A e competizione con gli USA (2025).
- TRADOC WEG / EDR Magazine, JARI-USV(-A) e USV cinesi (2025).
- BIS (2024-2025), aggiornamenti controlli export su chip e model weights.
- Reuters/Washington Post, impatti della purga anticorruzione sulla modernizzazione PLA (2024-2025).
Note
[1] Command, Control, Communications, Computers (C4) Intelligence, Surveillance and Reconnaissance (ISR).
[2] Un “seeker missilistico” è un sistema di guida che permette al missile di individuare e inseguire autonomamente il proprio bersaglio, basandosi sull’emissione o riflessione di energie come onde radio (radar) o infrarossi.
[3] Il JARI USV, noto anche come Orca, è un veicolo di superficie senza equipaggio sviluppato dalla China Shipbuilding Industry Corporation, in particolare dal suo Istituto di Ricerca n. 716, il Jiangsu Automation Research Institute, e dall’Istituto di Ricerca n. 702, il China Ship Scientific Research Centre.
[4] Il cyber hardening identifica il processo di riduzione della “superficie di attacco” di un sistema eliminando vulnerabilità, software e servizi non necessari per renderlo più resistente agli attacchi informatici. Implica un approccio sistematico per identificare e mitigare i punti deboli di sistemi operativi, server, reti, applicazioni e database, utilizzando strumenti come firewall, autenticazione a più fattori e crittografia per creare un ambiente IT più sicuro.
