L‘Intelligenza Artificiale, nella sua marcia inarrestabile verso la pervasività, si trova oggi a un bivio cruciale, un punto di svolta che non riguarda solo gli algoritmi, ma l’hardware stesso che li sostiene. L’architettura di calcolo tradizionale, basata sul modello di von Neumann e sul silicio, pur avendo alimentato la rivoluzione digitale, sta raggiungendo i suoi limiti fisici ed energetici, rendendo imperativo esplorare paradigmi radicalmente nuovi.
La ricerca si sta concentrando su due fronti principali: il quantum computing, che promette una potenza di calcolo esponenziale, e il biocomputing (che include chip neuromorfici e organoidi), che mira a un’efficienza energetica senza precedenti, ispirandosi direttamente al cervello umano.
Indice degli argomenti
Nuove architetture per l’AI: il quantum computing e il salto oltre il bit
Il quantum computing rappresenta un salto concettuale che supera la logica binaria del bit, introducendo il qubit. Sfruttando fenomeni della meccanica quantistica come sovrapposizione ed entanglement, il qubit può esistere in più stati contemporaneamente e correlare istantaneamente il suo stato con quello di altri, indipendentemente dalla distanza.
Questa capacità di esplorare simultaneamente un numero vastissimo di possibilità trasforma radicalmente l’approccio alla risoluzione di problemi complessi, in particolare quelli legati all’ottimizzazione, alla simulazione molecolare e alla crittografia, che sono intrattabili per i supercomputer classici. Sebbene la tecnologia sia ancora in fase di sviluppo, il suo potenziale per l’IA, specialmente nel machine learning quantistico, è immenso.
Strategie italiane sul quantum: polo nazionale e rete di competenze
Parallelamente agli sforzi globali, l’Italia sta consolidando la sua posizione strategica in questo settore. Nel 2025, è stata definita una Strategia Nazionale sulle Tecnologie Quantistiche, culminata nell’annuncio di un Polo Nazionale Quantum, intitolato ad Alessandro Volta.
Questa iniziativa mira a creare un’infrastruttura unificata che metta in rete le competenze di università, imprese e Pubblica Amministrazione (PA), coinvolgendo enti come il Dipartimento per la trasformazione digitale, l’Università Federico II di Napoli, l’Università dell’Insubria e l’Università della Calabria.
Il ruolo di centri come l’ICSC (Centro Nazionale HPC, Big Data e Quantum Computing) e il CINECA è fondamentale per integrare gli acceleratori quantistici nell’ecosistema del supercalcolo nazionale, offrendo alla PA strumenti per applicazioni concrete, come lo sviluppo di radar quantistici e sistemi di navigazione ad alta precisione (PNT) indipendenti dai sistemi satellitari.
Consumi energetici e AI: la sfida che spinge verso alternative al silicio
Mentre il quantum computing si concentra sulla potenza, la seconda grande sfida è l’efficienza energetica. L’espansione esponenziale dell’IA sta portando a un consumo energetico insostenibile nei data center, che si prevede possa raddoppiare entro il 2030, raggiungendo i 945 TWh.
Per contrastare questa tendenza, la ricerca si è rivolta all’architettura più efficiente in natura: il cervello umano, che opera con circa 20 watt.
Chip neuromorfici: nuove architetture per l’AI ispirate al cervello
I chip neuromorfici sono la risposta ingegneristica a questa ispirazione biologica. Essi imitano l’architettura neurale, integrando elaborazione e memoria per superare il collo di bottiglia di von Neumann e ridurre drasticamente il dispendio energetico legato al trasferimento dei dati.
Aziende leader come IBM e Intel hanno già dimostrato prototipi avanzati: NorthPole di IBM ha mostrato un’efficienza 25 volte superiore rispetto a una GPU convenzionale per il riconoscimento di immagini, mentre Loihi 2 di Intel è ottimizzato per le spiking neural network.
Anche l’Europa e l’Italia contribuiscono a questa corsa: la olandese Innatera ha sviluppato il chip Pulsar, che opera a meno di un milliwatt, e il Politecnico di Torino è attivo nello sviluppo di acceleratori hardware neuromorfici come SFATTI.
Il mercato di queste tecnologie è in piena esplosione, con proiezioni che lo vedono crescere da circa 5 miliardi di dollari nel 2025 a oltre 60 miliardi entro il 2035.
Organoid intelligence: quando l’hardware diventa biologico
La frontiera più estrema e affascinante è l’Organoid Intelligence (OI), che spinge il concetto di biocomputing al suo limite, utilizzando organoidi cerebrali — colture 3D di cellule staminali umane — come vero e proprio hardware biologico. L’obiettivo è sfruttare la plasticità e l’efficienza intrinseca dei neuroni.
Nel 2025, questo campo ha raggiunto traguardi significativi. La svizzera FinalSpark ha lanciato la Neuroplatform, la prima piattaforma di biocalcolo al mondo che offre accesso remoto 24/7 a organoidi cerebrali per esperimenti scientifici.
Ancora più sorprendente è il lavoro di Cortical Labs con il sistema DishBrain, che ha dimostrato come le reti neurali biologiche possano apprendere compiti complessi, come il videogioco Pong, con una velocità e un’efficienza energetica che superano i modelli di IA basati sul silicio.
Questi sistemi biologici offrono un potenziale per un apprendimento probabilistico e adattivo che è difficile da replicare con l’elettronica attuale. Tuttavia, l’OI non è esente da sfide, in particolare quelle etiche, che riguardano la potenziale “coscienza” o “senzienza” di queste strutture biologiche, rendendo urgente la definizione di un quadro normativo e di governance internazionale per la ricerca.
Ecosistema ibrido: dal silicio ai qubit e ai neuroni
In sintesi, il futuro dell’Intelligenza Artificiale non risiederà in un’unica architettura, ma in un ecosistema ibrido. Il quantum computing sbloccherà problemi di calcolo finora irrisolvibili, mentre il biocomputing, attraverso i chip neuromorfici e gli organoidi, fornirà la base per un’IA estremamente efficiente dal punto di vista energetico e dotata di capacità di apprendimento e adattamento più vicine a quelle biologiche.
La transizione da un’IA basata esclusivamente sul silicio a un’IA potenziata da qubit e neuroni biologici è la prossima grande rivoluzione che definirà il panorama tecnologico del prossimo decennio.
I contenuti relativi alle nuove architetture per l’AI sono stati inseriti nella nuova versione 1.4 del saggio “Prima che spicchi il volo: l’intelligenza artificiale tra il racconto di Bostrom e la saggezza tardiva di Hegel – Una Guida Introduttiva sulla Intelligenza Artificiale nella PA -”.
