I 20 miliardi di euro stanziati dalla Commissione Ue per il nuovo fondo destinato alle infrastrutture di intelligenza artificiale hanno l’obiettivo dichiarato di colmare il divario di potenza computazionale con gli Stati Uniti attraverso la realizzazione di supercomputer e cluster di Gpu su suolo europeo.
La sovranità tecnologica, intesa non come autarchia ma come capacità di generare e controllare conoscenza in modo autonomo o con partner affidabili, trova oggi il suo anello più critico proprio nell’infrastruttura di calcolo. Chi controlla la potenza computazionale controlla di fatto lo sviluppo dell’intelligenza artificiale. Le Gpu, nate originariamente per l’elaborazione grafica parallela nei videogiochi, sono diventate il fattore abilitante principale per l’addestramento dei modelli. Oggi rappresentano il petrolio dell’economia digitale. Senza accesso adeguato a queste risorse, appare impossibile competere nella generazione di intelligenza artificiale avanzata.
Il contesto quantitativo è chiaro. NVIDIA detiene circa il 92% del mercato delle Gpu per data center, con ricavi annuali nell’ordine dei 115 miliardi di dollari. La produzione fisica è concentrata in larga parte a Taiwan, da TSMC, uno dei punti più sensibili dal punto di vista geopolitico. Nel frattempo, gli hyperscaler americani, per esempio Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta e Oracle, hanno pianificato investimenti in conto capitale per quasi 700 miliardi di dollari nel solo 2026. Il progetto Stargate punta a mobilitare fino a 500 miliardi di dollari in quattro anni, con una prima tranche da 100 miliardi in dispiegamento immediato. Di fronte a queste dimensioni, i 20 miliardi europei pubblici, che dovrebbero mobilitarne circa 200 attraverso un rapporto di leva di uno a dieci, appaiono come una risposta ancora limitata.
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Il modello europeo per democratizzare l’accesso al calcolo
Tuttavia, l’approccio europeo presenta un elemento di coerenza strutturale. Le future gigafactory non saranno infrastrutture proprietarie di pochi grandi operatori, ma piattaforme condivise accessibili in modalità pay-as-you-go. Questo modello è l’unico in grado di estendere l’accesso al calcolo ad ampio raggio, compresa la vasta base di piccole e medie imprese che caratterizza il tessuto produttivo europeo. Il rischio principale non risiede nella dimensione iniziale dell’investimento, quanto nella velocità di esecuzione. Il bando per le gigafactory ha già subito uno slittamento all’inizio del 2026. In un contesto in cui gli attori americani avviano progetti e dispiegano capitali con tempi molto compressi, i ritardi burocratici diventano un handicap competitivo significativo.
Come l’Europa costruisce la sovranità computazionale
L’Europa non parte da zero. Ha da poco raggiunto la soglia exascale con Jupiter Booster, il primo supercomputer europeo di classe exascale, installato presso il centro di Jülich in Germania. A sua volta, l’Italia opera su due livelli distinti e complementari. Il Paese è il quarto al mondo per potenza di calcolo installata, secondo la classifica Top500 di novembre 2025, con due macchine nella Top 10 mondiale: HPC6 di Eni al sesto posto e Leonardo del Cineca al decimo.
Il primo livello è già operativo. IT4LIA AI Factory, il progetto EuroHPC da circa 430 milioni di euro co-finanziato da Ue e Governo italiano, coordinato dal Cineca con la partecipazione di Austria e Slovenia. È un’infrastruttura pubblica, con partner istituzionali come INFN, ACN, AI4I, Fondazione Bruno Kessler e Confindustria, che installerà a Bologna un supercomputer ottimizzato per l’IA destinato a ricerca, startup e Pmi come sportello unico.
La partita italiana tra asset pubblici e industria
Il secondo livello è la partita delle Gigafactory. Il Paese ha presentato una proposta unitaria. Siamo stati gli unici a farlo, come confermato dal Ministro Urso. Intendiamo mettere a sistema asset pubblici e industriali. Eni, Leonardo, FiberCop contribuiscono con infrastrutture Hpc proprietarie e reti di connettività, mentre Cineca e AI4I svolgono il ruolo di coordinamento.
Perché la sovranità computazionale crea valore industriale
Questa architettura a due livelli è il vero vantaggio competitivo italiano. IT4LIA serve il trasferimento tecnologico, mentre la Gigafactory punta alla scala industriale. Non un monolite, ma un modello federato, che è esattamente il paradigma della Coopetizione tra pubblico e privato che il Ced propone. Il nostro rapporto “High-Tech Economy” documenta, sulla base di dati Ocse, che il moltiplicatore del valore aggiunto nei settori ad alta tecnologia è di quasi quattro volte nel Pil dell’Ue. Far accedere le Pmi manifatturiere a questa potenza di calcolo può innescare un salto di produttività strutturale.
La vera posta in gioco va oltre i numeri, quindi. L’intelligenza artificiale non è un software che fluttua nel cloud. È hardware, energia, fibra ottica e territorio su cui insediare data center. Senza sovranità sull’infrastruttura computazionale, ogni discorso di autonomia strategica rimane incompleto. L’Italia possiede pezzi rilevanti di questa catena. Dalle infrastrutture di Eni e Leonardo alla rete di connettività in completamento, fino alle competenze ingegneristiche consolidate. Ma deve ora fare sistema in modo coerente e rapido.
Un polo nazionale per rendere sovrana la potenza di calcolo
Il passaggio successivo richiede la creazione di un Polo nazionale del calcolo che integri le risorse europee delle gigafactory con le eccellenze italiane esistenti. Solo così sarà possibile offrire alle imprese un accesso alla potenza computazionale sovrana a costi competitivi. Solo così potremo promuovere il Paese come hub europeo del calcolo industriale per l’IA. Senza questo salto operativo, anche uno stanziamento di 20 miliardi rischia di restare un’iniziativa più simbolica che trasformativa. Il Ced propone che questo salto parta dall’Italia: un Polo nazionale del calcolo costruito sul modello della Coopetizione tra pubblico e privato, capace di trasformare la potenza computazionale in vantaggio competitivo per l’intero sistema industriale.
