La competizione sull’intelligenza artificiale non si gioca solo nei laboratori delle big tech o nei corridoi delle istituzioni internazionali. Si combatte sulle reti elettriche, nelle fabbriche, negli ospedali e sui campi di battaglia digitali.
Cina, Stati Uniti ed Europa stanno percorrendo strade radicalmente diverse, con risorse, tempi e ambizioni che non potrebbero essere più distanti tra loro.
Indice degli argomenti
La strategia AI+ della Cina: un piano industriale per dominare l’economia globale
Partiamo dalla nazione che ha formalizzato meglio di tutte le altre aree nel mondo una strategia sull’AI. La Cina. L’AI+ è un vero e proprio piano industriale. Integrare l’intelligenza artificiale in tutti i settori chiave dell’economia reale. Non solo big tech, ma manifattura, energia, sanità, finanza e pubblica amministrazione. Sotto l’impulso del governo, l’AI è diventata infrastruttura nazionale, come lo sono stati in passato elettricità e internet. L’obiettivo è aumentare produttività, autonomia tecnologica e leadership globale. Resistere al declino demografico.
Dall’industria alle scuole: come Pechino integra l’AI in ogni settore
AI+ significa applicare modelli avanzati nelle fabbriche, nelle città intelligenti e nelle supply chain per ridurre costi e dipendenza estera. È una strategia coordinata tra Stato, imprese e università, con forti investimenti pubblici e privati. Punta a creare campioni nazionali capaci di competere con Stati Uniti ed Europa. E più recentemente l’India. Dove il tema privacy, impatto occupazionale, etica semplicemente non è un tema sul tavolo.
L’AI non è vista come un settore a sé, ma come moltiplicatore trasversale di crescita. Il messaggio è diretto: chi controlla l’AI controlla la prossima fase dello sviluppo economico. AI+ è quindi la leva con cui Pechino vuole guidare la trasformazione industriale del prossimo decennio. Lo si vede anche dalla formazione che ha visto l’introduzione dell’ora di intelligenza artificiale a scuola dai 6 anni in su.
Non una gara di prodotti, ma una partita di potere: la replicabilità dell’AI
La sfida quindi tra Stati Uniti, Cina, Europa ed India non è una gara di prodotti: è una partita di potere. Ed è una partita esistenziale perché l’AI, a regime, non è un vantaggio marginale. È un moltiplicatore di capacità nazionale.
Il modo più diretto per capirlo è di immaginare che il tuo rivale possa “schierare” 100 milioni di premi Nobel (ricerca), 100 milioni di generali (pianificazione strategica), 100 milioni di hacker (cyber), 100 milioni di robot (esecuzione fisica) 100 milioni di soldati (proiezione di potenza). Il punto è la replicabilità. L’AI trasforma competenze rare in qualcosa che può essere copiato, specializzato e distribuito su larga scala. E quando la competenza diventa replicabile, la domanda vera diventa: chi riesce ad alimentarla?
L’energia come collo di bottiglia: perché l’AI funziona come la termodinamica
Qui entra l’energia. Perché l’AI, in pratica, è molto più simile di quanto si pensi alla termodinamica, è un processo attraverso cui si converte elettricità in calcolo ed il calcolo in decisioni. Se ogni agente AI consuma immaginiamo 100 Watt (numero inventato) ecco che l’energia non è un dettaglio: è il collo di bottiglia che come nelle precedenti rivoluzioni industriali ne permette la scala. 100 milioni di menti, diventano 10 gigawatt costanti di potenza circa 87,6 TWh/anno.
Oggi i data center contano per una quota marginale del consumo elettrico globale, ma stanno crescendo così in fretta da diventare un problema di infrastruttura, pianificazione e sicurezza economica.
Nello scenario base IEA, l’elettricità dei data center raddoppia ogni anno arrivando a circa 945 TWh nel 2030 (poco sotto il 3% del totale globale), con crescita media intorno al 15% l’anno tra 2024 e 2030.
L’IEA sottolinea come un data center AI tipico può consumare quanto 100.000 famiglie, i più grandi in costruzione arrivano a consumare 20 volte tanto.
Ma mentre nell’implementare sistemi energetici su grande scala storicamente si è sempre andati molto piano, il digitale è veloce: un data center può essere operativo in pochi anni. L’IEA nota che la parte “energia” richiede lead time più lunghi e che senza interventi circa il 20% dei progetti data center pianificati potrebbe rischiare ritardi per vincoli di rete. Le nuove linee di trasmissione possono richiedere 4–8 anni nei paesi avanzati e i tempi di attesa per componenti critici (come trasformatori e cavi) sono peggiorati.
Questa è la chiave geopolitica: l’AI scala finché scala l’energia e finché arrivano i chip.
Il nodo americano: capacità elettrica insufficiente e rischio di strozzatura
Gli USA sono (ancora) il cuore di molta frontiera AI, ma tutti gli studi pubblicati cominciano a mostrare un prezzo: la potenza elettrica non si implementa come un software, la si ottiene collegando ad una sottostazione che ha potenza disponibile.
Il DOE, riassumendo il rapporto LBNL 2024, mette numeri netti sul tavolo: nel 2023 i data center hanno consumato circa 176 TWh, pari a circa 4,4% dell’elettricità USA; entro il 2028 la quota potrebbe salire al 12% per superare il 20% entro il 2030.
Tradotto brutalmente: se non si sblocca la capacità elettrica di produzione e rete, l’AI si strozza da sola.
Chi risolve meglio il triangolo energia–rete–compute avrà più “menti digitali” attive, più automazione reale, più resilienza industriale. Chi non lo risolve si ritrova con grandi modelli… ma senza abbastanza elettroni per farli girare davvero.
Potenza AI, potenza industriale e militare: la dipendenza come rischio esistenziale
È la sfida esistenziale del terzo millennio perché se non sei una superpotenza AI semplicemente non sei una superpotenza. Chi ha più energia + compute può permettersi più tentativi.
In innovazione (e anche in strategia), i tentativi contano. Più compute significa più esperimenti, più simulazioni, più agenti specializzati, più training, più inference distribuita. È “quantità che diventa qualità” su molte classi di problemi. La potenza AI diventa potenza industriale e militare quando si incarna.
Ecco perché USA e Cina la vivono come questione di sopravvivenza strategica: chi perde dipende. Dipende da cloud, chip, standard, supply chain, energia, e perfino dall’accesso a “intelligenza operativa” su cui gira il resto.
Il divario del chip: come la Cina compensa il gap computazionale con la quantità
Da questo punto di vista vediamo come l’Inseguitore la Cina sta usando le sue enormi capacità industriali per sopperire ai gap tecnico-scientifici che ancora sconta sulla parte alta dell’AI.
Gli Stati Uniti hanno infatti circa il 75% della capacità computazionale globale, ma hanno solo il 38% scarso dei data center specificamente dedicati all’intelligenza artificiale. La Cina, viceversa, ha sul suo territorio oltre il 46% dei data center per l’intelligenza artificiale esistenti al mondo, ma ha appena il 25% della capacità computazionale globale.
Il vantaggio di avere Nvidia tra le aziende nazionali diventa misurabile in termini di potenza geopolitica. I suoi chip sono di gran lunga i più capaci del mondo, concentrano in meno spazio molta più potenza di calcolo e quindi consentono di creare data center più potenti, più efficienti, con un uso relativamente più ridotto di spazio e di energia.
Allenare gli algoritmi in casa, cioè entro i confini nazionali, raggruppando chip cinesi di minor potenza lo si può fare ma bisogna lavorare in modo diverso. Grandi quantità, per avvicinarsi alle prestazioni dei cluster americani. Con un problema, bisogna consumare molta ma molta più energia.
La rete ad altissima tensione: l’infrastruttura energetica costruita in decenni
Ma qui la Cina ha la sua arma più potente costruita a partire dagli anni 70. Già da Mao e poi Deng erano ossessionati dalla disponibilità di energia con una politica energetica vissuta in ottica strategica. Basta pensare che per decenni la Cina ha aperto una centrale a carbone ogni 10 giorni. Nel tempo questa strategia è diventata più eclettica e senza pregiudizi. Aprendo negli anni a centrali a olio combustibili, nucleari di varie tecnologie, gas, rinnovabili. Con colossali progetti idroelettrici, come per esempio la famosa diga delle tre gole sul fiume Azzurro, enormi campi solari e parchi eolici.
Scegliendo nel suo vasto territorio le aree migliori, tutte ad ovest ed a nord, il Tibet, lo Xinjiang, la Mongolia — zone periferiche poco densamente abitate. E siccome le distanze da coprire erano di svariate migliaia di km serviva una rete di trasmissione elettrica.
Ha risolto il problema costruendo la più estesa rete ad altissima tensione al mondo. Con voltaggi che superano il milione di Volt, utile per trasportare enormi quantità di energia pulita su lunghe distanze dalle regioni remote ricche di risorse verso i centri urbani e industriali costieri. E che oggi copre circa l’88% del territorio.
East Data West Computing: il piano cinese per unire energia e calcolo
Dal 2021 questa geografia energetica è stata ulteriormente sviluppata, potenziata e messa al servizio dell’intelligenza artificiale. Il piano varato in quell’anno si chiama East Data West Computing.
La Cina oggi ha una capacità di generazione elettrica di quasi quattro terawattora, cioè più del doppio di quella statunitense. Ha 34 reattori nucleari in costruzione, quasi 200 allo studio, ed in Tibet sta costruendo la più grande centrale idroelettrica del mondo che, una volta ultimata, potrebbe produrre circa 70 GW, metà dell’intera capacità italiana, circa tre volte più energia rispetto alla diga delle Tre Gole, e pari a circa 70 centrali nucleari. L’obiettivo ormai non tanto palese è quello di avere già entro il 2030, “domani”, più di 400 gigawattora di capacità elettrica inutilizzata.
Il vantaggio del costo energetico: perché i data center cinesi pagano meno della metà
Ed ecco che in un paese sulla carta comunista si spiega al mondo come funziona la legge della domanda e dell’offerta. Eccesso di produzione vuol dire che domanda ed offerta si incontrano su prezzi estremamente bassi. Prezzi bassi è il miglior incentivo per la creazione di aziende i cui modelli di business sono energivori.
Già oggi alcuni data center cinesi pagano l’elettricità circa 0,03€ al kilowattora, contro i 0,079€ che pagano i data center in Virginia, lo Stato più competitivo degli USA. Tralasciando i prezzi europei che sono 4/6 volte superiori.
Ed entro il 2028 punta a collegare centinaia di data center tra di loro per creare una sorta di cloud nazionale, con una grandissima capacità di calcolo. La maggior parte delle big tech americane ha iniziato a chiamare questo il “divario dell’elettrone”. OpenAI, Amazon, Oracle, Microsoft, Google hanno già fatto sapere che temono di non avere abbastanza energia per alimentare l’enorme numero di chip che le aziende stanno acquistando. Con un deficit che inizia già dai progetti del prossimo anno mentre entro il 2030 i data center cinesi assorbiranno ogni anno una quantità di energia pari all’intero consumo della Francia.
L’allarme americano: la burocrazia ostacola la leadership AI degli Stati Uniti
A novembre scorso negli USA l’associazione che riunisce i produttori di energia fotovoltaica del Paese ha scritto al Dipartimento dell’Energia lamentando che “la leadership statunitense nell’intelligenza artificiale è messa a repentaglio da una burocrazia onerosa e farraginosa e da una rete elettrica insufficiente“. Ed invita a seguire l’esempio della Cina, le cui autorità stanno incentivando le loro aziende a costruire i nuovi data center solo negli hub energetici dell’ovest, per essere quindi vicini alle centrali, con un mix di elettricità economica, sussidi generosi e burocrazia snellita per l’occorrenza.
La posizione di svantaggio spinge la Cina a dotarsi di un’infrastruttura energetica che in prospettiva farà veramente la differenza.
Il turismo sanitario in Cina: l’AI applicata alla medicina come arma geopolitica
Se mai ci fossero dubbi sulla sfida esistenziale che nel confronto USA e Cina stiamo osservando in diretta possiamo citare 2 eventi che negli ultimi mesi permettono di pesare le risorse in campo. Da una parte abbiamo la doppia guerra Venezuela ed Iran che hanno dimostrato la consistente supremazia USA nell’AI dall’altra di tutt’altro tenore il boom del turismo sanitario in Cina.
Partiamo del secondo caso. Il 2025 ha visto 1,2 milioni di turisti per motivi sanitari in Cina con un boom di incremento di produttività che ha permesso di rendere la medicina just in time.
Tra “Autostrade Robotiche Intelligenti” con robot sospesi al soffitto che trasportano autonomamente farmaci, campioni di sangue e strumenti medici tra i reparti, riducendo drasticamente i tempi di attesa e gli errori logistici. Robot per prelievi dove l’uso dei robot che utilizzano visione artificiale e sensori di profondità per individuare le vene con una precisione del 94% al primo tentativo, liberando gli infermieri. Piattaforme di imaging medicale che hanno un’accuratezza del 90% nello screening precoce. Strumenti di IA generativa che creano automaticamente note di ricovero e sintesi di dimissione, riducendo i tempi di documentazione a meno di 5 minuti, fino ai primi ospedali agentici, interamente virtuali gestiti da agenti IA, capaci di diagnosticare e trattare oltre 10.000 pazienti in pochi giorni. Perché i cinesi fanno questo? Da una parte gli stranieri pagano da 5 a 20 volte più dei cinesi. Avendo una così alta produttività pur essendo prestazioni economiche per i nostri standard gli hanno permesso di generare un ricavo di 5 miliardi.
Il database biologico: chi controlla i dati sanitari controlla la medicina del futuro
Ma il motivo è molto più strategico. Se il futuro è la medicina personalizzata e l’AI si nutre di dati ecco che avere il più grande database al mondo di DNA, dati biometrici e biologici diventa un’arma geopolitica, dove chi ha le migliori AI diventa il partner che mi salva ad esempio da una pandemia e che permette di curare una popolazione mondiale sempre più vecchia senza far collassare i sistemi di welfare pubblico.
Epic Fury e la guerra algoritmica: l’AI come motore primario della catena di comando
L’approccio sulla proiezione di potenza lato americano invece lo stiamo vedendo in questi giorni.
Si può tradurre con Trasparenza Algoritmica e l’Erosione della Sovranità: l’Impiego dell’Intelligenza Artificiale nel Conflitto Iraniano ha subito una metamorfosi irreversibile con l’avvio delle operazioni congiunte statunitense e israeliana contro la Repubblica Islamica dell’Iran il 28 febbraio 2026. Queste operazioni rappresentano l’inaugurazione di un nuovo paradigma bellico in cui l’intelligenza artificiale è passata da strumento di supporto analitico a motore primario della catena di comando e dell’esecuzione tattica.
L’aspetto più sconvolgente di questo conflitto non risiede esclusivamente nella potenza cinetica dispiegata, ma nella capacità degli algoritmi di rendere il regime iraniano “trasparente”, penetrando le sue strutture di comando, prevedendo i movimenti della leadership e identificando bersagli con una precisione e una velocità che superano la capacità di reazione e persino l’autoconsapevolezza delle stesse autorità iraniane.
Intelligence predittiva: quando gli algoritmi anticipano i movimenti del nemico
Grazie all’AI il regime diventa una “casa di vetro”. La capacità di Israele e degli Stati Uniti di mappare il regime iraniano poggia su una fusione senza precedenti di segnali digitali, immagini satellitari e dati biometrici.
Algoritmi di riconoscimento dei pattern hanno tracciato non solo i volti dei funzionari, ma anche le routine dei loro corpi di guardia, identificando anomalie nei percorsi di pendolarismo e negli orari di servizio che hanno permesso di prevedere con esattezza statistica la posizione dei vertici del regime. Questa trasparenza forzata ha trasformato l’Iran in una sorta di “casa di vetro” per gli attaccanti. I sistemi di IA non si limitano a identificare dove si trova un bersaglio in un dato momento; essi costruiscono modelli generativi che simulano i futuri possibili spostamenti basandosi su anni di dati storici intercettati. Il risultato è una forma di intelligence predittiva che rende inutile il depistaggio convenzionale: se la leadership iraniana crede di muoversi in segreto, gli algoritmi di “pattern-matching” identificano la loro posizione analizzando il riverbero delle loro azioni sulla rete logistica e di comunicazione circostante.
Maven Smart System e la guerra iper-veloce: oltre 2.000 obiettivi nelle prime 24 ore
Per comprendere l’entità di questa trasformazione, è necessario confrontare la velocità del ciclo di intelligence attuale con i precedenti storici. Il passaggio dalla ricognizione aerea manuale alla generazione automatizzata di bersagli tramite IA ha compresso i tempi operativi di ordini di grandezza.
Questa accelerazione non è solo quantitativa ma qualitativa. La capacità di colpire oltre 2.000 obiettivi nelle prime 24 ore di Epic Fury è stata possibile solo perché i sistemi di IA, integrati in piattaforme come il Maven Smart System (MSS) degli Stati Uniti e la divisione “Bina” dell’IDF, hanno operato in regime di autonomia analitica quasi totale.
Habsora e Lavender: i sistemi AI che generano centinaia di bersagli al giorno
La “Fabbrica dei Bersagli” si basa sui sistemi Habsora, Lavender e Where’s Daddy? A differenza degli analisti umani che producono una manciata di bersagli all’anno, Habsora può generare una lista di centinaia di obiettivi prioritari ogni giorno, assegnando a ciascuno un “punteggio di danno collaterale” che stima preventivamente il numero di civili che potrebbero morire nell’attacco. Lavender si occupa della profilazione di massa dei combattenti ed è un database potenziato dall’IA focalizzato sugli individui. Il sistema ha creato profili per decine di migliaia di sospetti operativi, utilizzando tecniche di “apprendimento positivo non etichettato” (positive unlabeled learning). Analizzando i metadati delle comunicazioni, le connessioni sui social network e i pattern di movimento, Lavender assegna a ogni cittadino in una zona di conflitto un punteggio da 1 a 100. Se il punteggio supera una certa soglia, l’individuo viene automaticamente inserito in una lista di eliminazione. Durante il picco del conflitto, Lavender ha mantenuto un database di oltre 37.000 obiettivi umani, molti dei quali classificati come operativi di basso rango, segnando un cambiamento drastico verso la decimazione di massa assistita dall’algoritmo.
Lo human-in-the-loop è finito: 20 secondi per approvare un bersaglio
“Where’s Daddy?”: un algoritmo di tracciamento progettato per monitorare gli obiettivi identificati da Lavender e segnalare il momento esatto in cui rientrano nelle loro abitazioni private. La logica operativa, puramente cinetica, suggerisce che colpire un individuo in una casa civile è tatticamente più semplice che attaccarlo in una struttura militare fortificata.
Project Maven, ora integrato nel Maven Smart System (MSS) rappresenta il culmine della visione del Pentagono per una “guerra iper-veloce” e ha integrato, per la prima volta in un ambiente classificato, modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come Claude 3.5 di Anthropic.
L’uso di un LLM nel contesto del puntamento non riguarda la generazione di testo, ma la capacità di inferenza e ragionamento logico su database di intelligence frammentati. Claude è stato utilizzato per analizzare le intercettazioni e i rapporti sul campo, suggerendo non solo i bersagli ma anche il tipo di munizione più efficace e l’allocazione ottimale dei bombardieri B-2 o dei droni lanciati dalle navi.
Questo ha permesso al Pentagono di gestire una complessità che supera la “capacità cognitiva umana”, identificando e categorizzando oltre 50.000 segnali in pochi minuti per dispiegare disturbatori elettronici adattivi e attacchi cinetici coordinati.
Lo “human-in-the-loop” è finito. Testimonianze di ufficiali dell’intelligence indicano che, per mantenere il ritmo imposto dal sistema Lavender, il tempo dedicato alla revisione di ogni singolo bersaglio è sceso a circa 20 secondi. La sola formalità di un timbro. In questo intervallo, l’operatore non verifica la solidità dell’intelligence o la proporzionalità dell’attacco, ma si limita a confermare il sesso del bersaglio (per assicurarsi che non sia una donna o un bambino, in teoria) prima di premere il pulsante. Questo fenomeno, definito “bias di automazione”, porta gli esseri umani a fidarsi ciecamente degli output computazionali, rendendo la supervisione umana puramente performativa. L’IA agisce come un “buffer morale”, dove la responsabilità è distribuita tra programmatori, analisti e comandanti, finendo per svanire del tutto.
L’effetto sorpresa sulla Cina: la dottrina militare da riscrivere
Di fronte a questo livello di integrazione, la stessa Cina è rimasta spiazzata e sta rivedendo la sua intera dottrina militare. Mostrandosi vulnerabile ad un tale livello di implementazione militare dell’AI.
L’Europa e il rischio irrilevanza: senza energia e senza piano industriale non c’è sovranità AI
L’Europa si trova oggi stretta in una morsa geopolitica che vede l’intelligenza artificiale non più come un settore di mercato, ma come una metrica della sovranità nazionale. Se gli Stati Uniti dominano la frontiera computazionale e l’applicazione militare iper-veloce, e la Cina ha trasformato il territorio in una “fabbrica di elettroni” a basso costo per alimentare i propri sogni di automazione, il Vecchio Continente rischia l’irrilevanza strategica.
Il ritardo tecnologico è palese non solo nella mancanza di campioni nazionali nel campo del calcolo, ma è il “divario dell’elettrone” a essere letale: con prezzi energetici fino a sei volte superiori a quelli cinesi e una rete frammentata, l’Europa non può permettersi i “tentativi” necessari per innovare. Senza una capacità elettrica dedicata e scalabile, la nostra industria rimarrà una spettatrice che “dipende”, dotata di ottimi quadri normativi ma priva sia della tecnologia che degli elettroni necessari per far girare i motori della prossima economia. Forse il terreno non è più recuperabile ma ogni anno perso è un anno di gap che si accumula verso l’irrilevanza geopolitica. Non abbiamo più bisogno di un piano normativo, o di qualche mega round di finanziamento che ci illude di essere parte di una partita persa negli ordini di grandezza. Abbiamo bisogno di un piano industriale complessivo, che veda industria, energia, AI, difesa e sovranità non come aspetti scollegati ognuno gestito autonomamente. Ma come dei capitoli di una visione unitaria. Nella versione attuale in Europa ci illudiamo di poter avere AI senza energia, difesa senza AI, sovranità senza industria. Non funziona. E per partire citando l’OCSE serve un bel “regulatory reset”.
