Nel rapporto sul “Futuro della capacità competitiva europea”, presentato nel settembre 2024, Mario Draghi ha richiamato con particolare nettezza l’attenzione delle istituzioni dell’Unione Europea su un nodo strutturale che condiziona ormai da oltre vent’anni le prospettive di crescita del continente: la debole dinamica della produttività.
Secondo l’analisi dell’ex Presidente della Banca Centrale Europea, la persistente incapacità dell’Unione di generare incrementi significativi di produttività costituisce oggi il principale ostacolo alla costruzione di un’economia in grado di sostenere il modello sociale europeo e, al tempo stesso, di competere con gli Stati Uniti e con la Cina nei settori tecnologici più avanzati.
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Intelligenza artificiale in Europa e divario di produttività
Il messaggio è chiaro: se l’Europa non sarà in grado di colmare il divario tecnologico accumulato negli ultimi decenni, sarà progressivamente costretta a ridimensionare le proprie ambizioni. Non potrà, cioè, essere contemporaneamente un soggetto indipendente sul piano geopolitico, un leader nella transizione climatica, un protagonista dell’innovazione digitale e il garante di un sistema di welfare tra i più avanzati al mondo.
La riflessione di Draghi assume particolare rilievo se riferita al settore dell’intelligenza artificiale, che rappresenta ormai uno dei principali terreni di confronto economico, industriale, militare e normativo tra le grandi potenze. L’IA non è più soltanto una tecnologia abilitante, ma una vera e propria infrastruttura generale della competitività. Essa incide sulla ricerca scientifica, sulla produzione industriale, sui servizi finanziari, sulla sanità, sulla difesa, sulla sicurezza informatica, sulla formazione, sull’informazione e sull’organizzazione del lavoro.
Di conseguenza, il ritardo dell’Unione Europea nello sviluppo di modelli avanzati di intelligenza artificiale non può essere valutato come una semplice carenza settoriale. Esso investe direttamente la capacità dell’Europa di conservare sovranità economica, autonomia strategica e capacità regolatoria.
Il Rapporto Draghi e il nuovo modello europeo per l’IA
Il Rapporto Draghi non si limita a descrivere un divario economico. Esso invita l’Unione Europea a un vero mutamento del proprio modello di sviluppo. Per molti anni, l’Europa ha potuto fondare la propria prosperità su alcuni punti di forza consolidati: un mercato interno ampio, un’elevata qualità manifatturiera, una forte capacità di esportazione, una regolazione avanzata, una protezione sociale estesa e una relativa stabilità geopolitica garantita anche dal sistema di alleanze transatlantiche.
Tuttavia, molte di queste condizioni si sono indebolite. Il commercio mondiale cresce più lentamente rispetto al passato; le catene globali del valore sono divenute più fragili; la competizione tecnologica tra Stati Uniti e Cina ha assunto caratteri sistemici; la sicurezza internazionale è più instabile; l’energia è divenuta un fattore strategico di vulnerabilità; il vantaggio industriale europeo è messo sotto pressione da economie che investono con maggiore rapidità e intensità nelle tecnologie digitali.
In tale contesto, l’Unione Europea non può più limitarsi a essere un grande mercato di consumo di tecnologie sviluppate altrove, deve decidere se diventare anche un produttore rilevante di infrastrutture, modelli, applicazioni e servizi digitali avanzati.
Questo implica, tuttavia, una scelta politica ed economica di portata eccezionale. Lo sviluppo di un ecosistema europeo dell’intelligenza artificiale richiede non solo finanziamenti pubblici e privati di dimensioni molto elevate, ma anche una revisione delle condizioni regolatorie, industriali e finanziarie nelle quali operano le imprese tecnologiche europee.
Non è casuale che, tra le prime cinquanta imprese tecnologiche mondiali, soltanto un numero molto limitato sia europeo. Questo dato dimostra che il problema non è circoscritto all’intelligenza artificiale, ma riguarda più in generale la capacità europea di generare imprese digitali di dimensione globale.
Tra le priorità indicate dal Rapporto Draghi vi è la necessità di coniugare tre obiettivi che spesso vengono affrontati separatamente: sviluppo tecnologico, decarbonizzazione e sicurezza.
Energia e infrastrutture per l’intelligenza artificiale europea
L’intelligenza artificiale, infatti, non può essere sviluppata senza infrastrutture fisiche ad altissima intensità energetica. I modelli avanzati richiedono enormi capacità di calcolo, data center di grandi dimensioni, reti ad alta velocità, sistemi di raffreddamento, microprocessori specializzati e una disponibilità stabile di energia elettrica a costi competitivi.
Ne deriva una conseguenza di grande rilievo: non esiste una politica europea dell’intelligenza artificiale che possa essere separata da una politica energetica europea.
Se l’Unione intende ospitare sul proprio territorio data center e gigafactory dedicate all’addestramento dei modelli di IA, dovrà affrontare il tema della produzione e distribuzione di energia in termini realistici. Ciò significa accelerare gli investimenti nelle reti elettriche, semplificare le autorizzazioni, favorire contratti di fornitura energetica di lungo periodo, integrare le fonti rinnovabili con sistemi di accumulo e, secondo le scelte dei singoli Stati membri, valutare anche il contributo dell’energia nucleare o di altre fonti stabili a basse emissioni.
La competizione sull’intelligenza artificiale è quindi anche una competizione sulla disponibilità di energia. Gli Stati Uniti dispongono di un mercato energetico più integrato e, in alcune aree, a costi inferiori. La Cina può contare su una pianificazione industriale fortemente centralizzata. L’Europa, invece, deve fare i conti con mercati energetici frammentati, procedure autorizzative complesse, differenze nazionali rilevanti e una maggiore sensibilità regolatoria e ambientale.
Questi elementi non rendono impossibile lo sviluppo europeo dell’IA, ma ne aumentano sensibilmente il costo e la complessità.
Gigafactory e investimenti: il divario dell’IA europea
Avuto riguardo allo sviluppo di un’economia digitale europea competitiva, la Commissione Europea ha annunciato, per voce del proprio portavoce Thomas Reigner, l’impegno a investire dieci miliardi di euro per la costruzione di fino a sette gigafactory, o computing centers, nel territorio dell’Unione[1].
L’obiettivo dichiarato è fare dell’Europa un protagonista dello sviluppo degli apparati di intelligenza artificiale, assicurando che tale sviluppo avvenga in coerenza con i principi giuridici e con i valori propri degli Stati membri: tutela della dignità umana, protezione dei dati personali, trasparenza, sicurezza, non discriminazione, concorrenza leale e rispetto dei diritti fondamentali.
Si tratta di una scelta politicamente significativa, che va letta insieme alla più ampia InvestAI Initiative e all’AI Continent Action Plan, attraverso i quali l’Unione ha indicato un obiettivo complessivo di mobilitazione di capitali nell’ordine di centinaia di miliardi di euro.
Tuttavia, il confronto con Stati Uniti e Cina mostra con chiarezza la distanza che ancora separa l’Europa dai principali poli globali dell’intelligenza artificiale.
Secondo i dati forniti da Gartner, l’Unione Europea ha investito nel 2025 una somma molto rilevante nel settore IT, comprensivo dell’intelligenza artificiale, con una previsione di ulteriore crescita nel 2026. Nondimeno, se si considera il segmento specifico delle infrastrutture destinate ai server ottimizzati per l’IA, il livello europeo resta sensibilmente inferiore rispetto a quello statunitense e cinese[2].
Le previsioni di spesa per il 2026 attribuiscono infatti all’Unione Europea investimenti pari a circa 46,8 miliardi di dollari in questo comparto, contro circa 170 miliardi di dollari per gli Stati Uniti e 67 miliardi di dollari per la Cina.
Il dato statunitense appare ancora più significativo se si considerano gli investimenti delle grandi imprese tecnologiche. Nel 2025, la spesa complessiva in infrastrutture e sviluppo di modelli di intelligenza artificiale negli Stati Uniti ha raggiunto livelli nell’ordine dei trilioni di dollari, mentre nel 2026 l’impegno delle Big Tech americane per la sola costruzione di data center e infrastrutture ha continuato a crescere a ritmi impressionanti.
Questo divario non è meramente quantitativo. Esso riflette differenze strutturali profonde: accesso al capitale, dimensione del mercato, disponibilità di cloud provider globali, presenza di imprese leader nella produzione di chip, capacità di attrarre talenti, rapidità decisionale, prossimità tra industria tecnologica, università, difesa e finanza.
Data center e barriere alla crescita dell’IA in Europa
Il tema dei data center è fondamentale, ma deve essere compreso correttamente. I data center non “contengono” di per sé l’intelligenza artificiale, né rappresentano da soli la totalità delle informazioni necessarie allo sviluppo dei modelli. Essi costituiscono tuttavia l’infrastruttura fisica indispensabile per archiviare dati, eseguire calcoli, addestrare modelli, effettuare inferenze e garantire l’erogazione dei servizi di IA su scala globale.
Nel caso dei “modelli di frontiera”, la semplice disponibilità di data center generici non è sufficiente. Occorrono infrastrutture progettate specificamente per carichi di lavoro AI-intensive, dotate di GPU o acceleratori specializzati, sistemi di raffreddamento avanzati, connessioni ad ampia larghezza di banda, capacità di storage distribuito e sistemi di software estremamente sofisticati.
Alla fine del 2025, negli Stati Uniti esistevano migliaia di data center, con piani di ulteriore espansione nonostante gli enormi costi energetici, le difficoltà autorizzative e le resistenze locali. L’Europa, al contrario, dispone di una capacità molto più limitata, distribuita in modo disomogeneo tra gli Stati membri e spesso non adeguata alle esigenze dei modelli più avanzati[3].
Questa differenza si traduce in un vantaggio competitivo decisivo per le imprese statunitensi. Chi dispone di capacità di calcolo proprietaria o comunque accessibile a costi sostenibili può addestrare modelli più grandi, sperimentare più rapidamente, ridurre i tempi di sviluppo, migliorare le prestazioni e distribuire servizi su scala globale.
L’impresa europea che voglia competere in questo campo parte invece da una posizione più difficile: deve reperire capitale, acquistare o noleggiare capacità di calcolo, accedere a chip spesso prodotti o controllati da operatori extraeuropei, affrontare costi energetici elevati e muoversi entro un quadro regolatorio più articolato.
Quanto sopra evidenzia la presenza di barriere all’ingresso estremamente elevate nel mercato dell’intelligenza artificiale avanzata.
Un tempo l’innovazione digitale poteva nascere anche da piccoli gruppi di sviluppatori, dotati di capitale limitato ma di idee originali. Questa possibilità non è scomparsa, soprattutto nel campo delle applicazioni verticali, dei servizi software e dei modelli specializzati. Tuttavia, lo sviluppo dei “modelli di frontiera” richiede ormai risorse immense.
Le principali barriere possono essere riassunte in cinque categorie:
- capitale finanziario;
- capacità di calcolo;
- accesso ai dati;
- talento tecnico e scientifico;
- accesso al mercato e distribuzione commerciale.
Ognuna di queste dimensioni presenta per l’Europa criticità specifiche.
Capitali e crescita delle imprese tecnologiche europee
Il primo ostacolo è finanziario.
Gli Stati Uniti dispongono di un mercato dei capitali molto più profondo, di fondi di venture capital più grandi, di investitori istituzionali più propensi al rischio tecnologico e di un mercato interno omogeneo che consente alle imprese di scalare rapidamente.
L’Europa, invece, soffre da tempo di una frammentazione finanziaria e regolatoria. Le start-up europee trovano spesso capitali nella fase iniziale, ma incontrano maggiori difficoltà nel passaggio alla fase di scale-up, cioè nel momento in cui occorrono centinaia di milioni o miliardi di euro per competere globalmente.
Questa debolezza è particolarmente grave nel settore dell’intelligenza artificiale, dove i costi di addestramento, infrastruttura e reclutamento del personale possono raggiungere livelli non compatibili con le tradizionali dimensioni del capitale di rischio europeo.
La creazione di un’autentica Unione dei mercati dei capitali diventa, quindi, una condizione essenziale per la competitività tecnologica dell’Unione. Senza capitali privati mobilitabili su vasta scala, anche l’intervento pubblico rischia di non essere sufficiente.
Dati, copyright e accesso ai contenuti
Un secondo profilo di grande rilievo riguarda l’accesso ai dati.
L’addestramento dei sistemi di intelligenza artificiale richiede l’utilizzo di enormi quantità di contenuti: testi, immagini, suoni, video, codici software, dati scientifici, dati industriali, informazioni pubbliche e private. Le Big Tech statunitensi dispongono già di basi informative molto ampie, acquisite attraverso motori di ricerca, piattaforme social, servizi cloud, sistemi operativi, dispositivi mobili, marketplace e applicazioni diffuse a livello globale.
Gli operatori europei, invece, non dispongono nella stessa misura di ecosistemi digitali integrati capaci di generare e raccogliere dati su scala planetaria.
A ciò si aggiunge la complessità del quadro giuridico europeo. Il Text and Data Mining è disciplinato da norme che prevedono eccezioni, ma anche la possibilità per i titolari dei diritti di riservare l’uso delle proprie opere mediante meccanismi di opt-out. Questo pone un problema delicato: come consentire l’addestramento dei modelli senza svuotare la tutela del diritto d’autore e senza privare autori, editori e produttori del controllo economico sui propri contenuti?
La questione non può essere affrontata in termini ideologici. Da un lato, impedire in modo generalizzato l’utilizzo di contenuti protetti renderebbe molto difficile lo sviluppo di modelli competitivi in Europa. Dall’altro, consentire un uso indiscriminato delle opere dell’ingegno senza trasparenza e senza remunerazione rischierebbe di compromettere la sostenibilità economica delle industrie creative.
Occorre di conseguenza trovare un punto di equilibrio. Tale equilibrio potrebbe fondarsi su alcuni dei seguenti principi:
- maggiore trasparenza sui dati utilizzati per l’addestramento;
- sistemi efficaci e standardizzati di opt-out;
- licenze collettive o settoriali per determinati tipi di contenuti;
- compensi equi per gli utilizzi economicamente rilevanti;
- tutela rafforzata contro la riproduzione servile di opere protette;
- promozione di dataset pubblici, scientifici e industriali legalmente utilizzabili;
- sviluppo di modelli addestrati su dati verificati e tracciabili.
La difficoltà consiste nel costruire un sistema che non penalizzi le imprese europee rispetto ai concorrenti statunitensi e cinesi, ma che al tempo stesso preservi i valori fondanti del sistema giuridico europeo.
GDPR e certezza delle regole per l’IA
Accanto al diritto d’autore, un altro elemento centrale è la tutela dei dati personali.
Il Regolamento generale sulla protezione dei dati personali (GDPR) ha rappresentato uno dei più importanti interventi normativi europei degli ultimi decenni. Esso ha contribuito a definire un modello di protezione dei diritti individuali che ha influenzato molte legislazioni nel mondo.
Tuttavia, l’applicazione delle norme sulla protezione dei dati all’intelligenza artificiale pone questioni complesse. L’addestramento di modelli su grandi quantità di dati può comportare il trattamento di informazioni personali, talvolta raccolte originariamente per finalità diverse. Occorre quindi chiarire le basi giuridiche del trattamento, i limiti della conservazione, i diritti degli interessati, la possibilità di cancellazione, l’anonimizzazione, la minimizzazione dei dati e la responsabilità dei fornitori.
Se questi profili restano incerti, le imprese europee rischiano di operare in un contesto meno prevedibile rispetto ai concorrenti globali. Non si tratta di ridurre le garanzie, ma di rendere la loro applicazione più chiara, uniforme e tecnicamente praticabile.
Un sistema di regole troppo indeterminato produce due effetti negativi: da un lato, scoraggia gli investimenti; dall’altro, favorisce gli operatori più grandi, che dispongono di risorse legali e tecniche sufficienti per affrontare la complessità normativa.
Talenti e fuga dei ricercatori europei
Un ulteriore ostacolo è rappresentato dalla disponibilità di competenze.
L’Europa possiede università eccellenti, centri di ricerca di alto livello e una tradizione scientifica straordinaria e molti ricercatori europei hanno contribuito in modo decisivo allo sviluppo dell’intelligenza artificiale moderna. Tuttavia, una parte significativa dei migliori talenti europei è stata attratta dagli Stati Uniti, dove le grandi imprese tecnologiche possono offrire retribuzioni molto elevate, accesso a infrastrutture di calcolo avanzate, stock option, laboratori di ricerca di dimensione globale e la possibilità di lavorare su “modelli di frontiera”.
Una start-up europea difficilmente può competere, sul piano retributivo, con le condizioni offerte dalle Big Tech americane. Questo genera un circolo vizioso: la mancanza di infrastrutture e capitali riduce l’attrattività dell’Europa per i talenti; la carenza di talenti riduce la capacità di sviluppare prodotti competitivi; la minore competitività rende più difficile attrarre nuovi investimenti.
Per spezzare questo circolo, l’Unione Europea dovrebbe favorire programmi per favorire il rientro dei ricercatori, sostenere dottorati di ricerca sull’intelligenza artificiale, agevolare la mobilità dei tecnici altamente specializzati, semplificare i visti per talenti extraeuropei e creare centri di eccellenza dotati di capacità di calcolo realmente competitive.
Chip e autonomia della filiera europea
Lo sviluppo dei modelli di IA dipende in larga misura dalla disponibilità di chip avanzati, in particolare GPU e acceleratori specializzati.
In questo settore l’Europa presenta una posizione ambivalente. Da un lato, è sede di attori fondamentali della catena globale dei semiconduttori, come ASML, che occupa un ruolo essenziale nella litografia avanzata. Dall’altro, non dispone di campioni globali paragonabili a NVIDIA nella progettazione e commercializzazione di GPU per l’intelligenza artificiale.
La disponibilità di acceleratori proviene prevalentemente da imprese statunitensi, taiwanesi, coreane o giapponesi. Questa dipendenza espone l’Europa a rischi di prezzo, disponibilità, priorità di fornitura e controllo geopolitico delle catene del valore.
Il Chips Act europeo rappresenta un passo importante, ma non sufficiente. Occorre rafforzare la capacità europea nella progettazione di chip per IA, nell’advanced packaging, nelle memorie ad alte prestazioni, nei sistemi fotonici, nell’edge computing e nelle architetture a basso consumo energetico.
Nel breve periodo, l’autosufficienza è irrealistica. Nel medio periodo, tuttavia, l’Europa deve ridurre la propria vulnerabilità, stipulando accordi strategici con fornitori affidabili e sostenendo al contempo una filiera europea più robusta.
AI Act e competitività dell’intelligenza artificiale europea
Un tratto distintivo della strategia europea è rappresentato dall’AI Act, il primo quadro normativo organico dedicato all’intelligenza artificiale[4].
L’AI Act intende assicurare che lo sviluppo e l’impiego dei sistemi di IA avvengano nel rispetto dei diritti fondamentali, della sicurezza, della trasparenza e della responsabilità. Esso adotta un approccio basato sul rischio, distinguendo tra sistemi vietati, sistemi ad alto rischio, sistemi soggetti a obblighi di trasparenza e modelli di uso generale.
Questa impostazione riflette la tradizione regolatoria europea e può costituire un vantaggio competitivo se sarà capace di generare fiducia negli utenti, nelle imprese e nelle istituzioni pubbliche.
Di contro, vi è anche un rischio. Se l’attuazione dell’AI Act dovesse tradursi in procedure troppo onerose, in incertezza interpretativa delle norme anche attuative o in obblighi sproporzionati per le imprese più piccole, l’effetto potrebbe essere quello di rafforzare ulteriormente gli operatori dominanti, quasi tutti extraeuropei.
La sfida è quindi duplice: proteggere i diritti senza paralizzare l’innovazione; garantire sicurezza senza scoraggiare la sperimentazione; imporre trasparenza senza creare barriere insostenibili all’ingresso.
La regolazione europea deve essere rigorosa, ma anche chiara, stabile e applicabile. Una buona regolazione può diventare un fattore di competitività; una regolazione opaca o eccessivamente frammentata può invece trasformarsi in un ostacolo.
Una strategia continentale per l’intelligenza artificiale
La frammentazione è probabilmente il principale problema strutturale dell’Unione.
L’intelligenza artificiale richiede mercati ampi, grandi quantità di dati, infrastrutture condivise, interoperabilità, standard comuni, investimenti coordinati e una domanda pubblica e privata sufficientemente robusta.
Se ogni Stato membro sviluppasse un proprio modello nazionale, una propria infrastruttura separata e una propria strategia industriale autonoma, l’Europa non raggiungerebbe mai la massa critica necessaria per competere con Stati Uniti e Cina.
Occorre dunque una vera strategia continentale. Le gigafactory europee, le AI Factories, i programmi EuroHPC e le iniziative di finanziamento devono essere concepiti come parti di un’unica infrastruttura europea, accessibile alle imprese, alle università e ai centri di ricerca di tutti gli Stati membri secondo regole chiare e non discriminatorie.
Anche la domanda pubblica dovrebbe essere coordinata. Le amministrazioni europee e nazionali potrebbero diventare clienti strategici di soluzioni di IA sviluppate in Europa nei settori della sanità, della giustizia, della traduzione, della sicurezza informatica, della pubblica amministrazione, dell’energia, dei trasporti e dell’istruzione.
Senza domanda interna, le imprese europee difficilmente potranno crescere fino a competere globalmente.
Sovranità tecnologica europea e cooperazione con gli Stati Uniti
L’impegno dell’Unione Europea nello sviluppo di un proprio apparato di intelligenza artificiale è giustificato dall’esigenza di preservare valori, diritti, sicurezza e sovranità tecnologica. Tuttavia, tale obiettivo non deve essere confuso con l’idea di una piena indipendenza tecnologica.
Nel settore dell’IA, l’autarchia è oggi irrealistica.
Le catene del valore sono globali. I chip sono progettati, prodotti, assemblati e integrati attraverso filiere che coinvolgono Stati Uniti, Taiwan, Corea, Giappone, Paesi Bassi e altri attori. Il cloud è dominato da imprese statunitensi. Gran parte del capitale privato si concentra negli Stati Uniti, mentre molti standard tecnici nascono da comunità scientifiche e industriali transnazionali.
Pensare che l’Europa possa costruire in tempi brevi un ecosistema completamente separato è non solo improbabile, ma anche potenzialmente controproducente; l’obiettivo realistico non deve essere l’indipendenza assoluta, bensì la capacità strategica[5].
Capacità strategica significa disporre di infrastrutture, competenze, regole, capitali e imprese sufficienti per non essere totalmente dipendenti da soggetti esterni. Significa poter negoziare da una posizione di forza. Significa poter scegliere quando cooperare, quando proteggere determinati interessi e quando sviluppare soluzioni proprie.
In questa prospettiva, la cooperazione con gli Stati Uniti appare non solo opportuna, ma necessaria.
Stati Uniti ed Europa condividono, pur con differenze significative, un comune spazio democratico, economico e giuridico. Entrambi hanno interesse a evitare che la definizione degli standard globali dell’intelligenza artificiale sia dominata da modelli autoritari o da logiche puramente geopolitiche.
Una cooperazione transatlantica potrebbe riguardare diversi ambiti:
- accesso europeo a capacità di cloud storage e cloud computing;
- accordi di fornitura per microchip e GPU;
- sviluppo congiunto di standard di sicurezza per i modelli di frontiera;
- cooperazione nella ricerca scientifica;
- definizione di procedure comuni di testing e valutazione;
- protezione delle infrastrutture critiche;
- cybersecurity;
- controllo degli usi militari e dual use;
- interoperabilità tra sistemi regolatori;
- tutela dei diritti fondamentali e della proprietà intellettuale.
Tale cooperazione non dovrebbe essere intesa come subordinazione dell’Europa agli Stati Uniti, ma come alleanza tra sistemi compatibili, ciascuno portatore di interessi e valori propri.
L’Europa deve evitare due errori opposti: da un lato, la dipendenza passiva dai grandi operatori americani; dall’altro, la chiusura difensiva in nome di una sovranità tecnologica non realizzabile nel breve periodo.
IA e diritto d’autore: verso regole transatlantiche
Uno dei terreni sui quali la cooperazione transatlantica appare più utile è quello del rapporto tra intelligenza artificiale e diritto d’autore.
Gli Stati Uniti dispongono e si avvalgono internamente della dottrina del fair use, che consente una maggiore flessibilità nell’uso di opere protette in determinati contesti. L’Unione Europea, invece, opera attraverso eccezioni e limitazioni più specifiche, tra cui quelle relative al Text and Data Mining, accompagnate dalla possibilità di riserva dei diritti da parte dei titolari[6].
Queste differenze possono produrre conflitti, forum shopping, incertezza per le imprese e difficoltà per i titolari dei diritti. Un modello addestrato in una giurisdizione può essere distribuito in un’altra; un contenuto europeo può essere utilizzato da un’impresa extraeuropea; un output generato da IA può circolare globalmente in pochi secondi.
In assenza di armonizzazione, il rischio è che il diritto d’autore diventi uno dei principali campi di conflitto tra industria culturale e industria tecnologica.
Una soluzione equilibrata dovrebbe perseguire tre obiettivi:
- consentire lo sviluppo dell’innovazione;
- preservare la sostenibilità economica delle industrie creative;
- garantire certezza giuridica agli operatori.
A tal fine, sarebbe auspicabile l’adozione di standard comuni su trasparenza, tracciabilità dei contenuti, opt-out, licenze, equa remunerazione e limiti all’utilizzo delle opere protette.
La stessa esigenza di coordinamento riguarda la tutela dei dati personali, la sicurezza dei modelli, la responsabilità per gli output dannosi, la protezione contro la disinformazione, il contrasto ai deepfake e la salvaguardia dei diritti fondamentali.
Il futuro dell’intelligenza artificiale in Europa
La costruzione di una grande struttura europea nell’ambito dell’intelligenza artificiale rappresenta una delle sfide più importanti dei prossimi anni. Essa non riguarda soltanto lo sviluppo di una nuova tecnologia, ma il ruolo stesso dell’Unione Europea nel sistema globale[7].
Se l’Europa non sarà in grado di sviluppare infrastrutture, modelli, imprese e competenze proprie, rischierà di diventare un consumatore di tecnologie prodotte altrove. Potrà forse disciplinare l’uso dell’intelligenza artificiale, ma avrà sempre minore capacità di orientarne lo sviluppo.
D’altra parte, la risposta europea non può consistere in una proclamazione astratta di sovranità tecnologica. Servono investimenti enormi, ma anche rapidità decisionale, semplificazione amministrativa, mercati dei capitali più profondi, politiche energetiche coerenti, accesso ai chip, attrazione dei talenti, cooperazione pubblico-privata e coordinamento tra Stati membri.
Soprattutto, occorre evitare che la tutela dei diritti e lo sviluppo tecnologico vengano posti in contrapposizione. Il modello europeo può avere un futuro se riuscirà a dimostrare che innovazione, sicurezza, libertà economica e diritti fondamentali non sono obiettivi incompatibili[8].
In questo quadro, una cooperazione transatlantica effettiva appare essenziale. Essa consentirebbe di condividere infrastrutture, capacità di ricerca, standard di sicurezza e soluzioni regolatorie, evitando una frammentazione normativa che potrebbe indebolire l’intero spazio democratico occidentale nella competizione globale sull’intelligenza artificiale.
L’Unione Europea deve dunque ambire a diventare un attore tecnologico credibile, non un’isola autosufficiente. Deve costruire capacità proprie, ma anche alleanze solide. Deve difendere i propri valori, ma senza trasformarli in ostacoli alla crescita. Deve regolare l’intelligenza artificiale, ma anche produrla.
La sfida consiste precisamente in questo: fare in modo che la tutela dei diritti non diventi il pretesto dell’inazione e che lo sviluppo dell’intelligenza artificiale non avvenga al prezzo della rinuncia ai principi fondamentali dell’ordinamento europeo.
Fonti e note
[1] L’Unione europea si è posta un obiettivo di spendita di 200 miliardi di euro in base alla Invest AI Initiative (11 febbraio 2025) e all’AI Continent Action Plan (9 aprile 2025). Si tratta di importi giganteschi che dovranno trovare adeguate fonti di finanziamento. ↩
[2] Sul punto, l’analisi svolta da Gartner prevede una crescita significativa degli investimenti delle imprese c.d. “hyperscalers” anche per l’anno 2027. Si veda sull’argomento questa pagina: https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-05-19-gartner-forecasts-worldwide-ai-spending-to-grow-47-percent-in-2026 ↩
[3] L’articolo pubblicato il 6 agosto 2026 da CNN, a firma di David Goldman, fornisce una visione di dettaglio sul tema dei data center: https://edition.cnn.com/2026/08/06/business/ai-data-center-construction?cid=ios_app ↩
[4] Per un esame dei nodi centrali dell’AI Act e sui riflessi che la normativa comunitaria europea comporta nei confronti degli operatori stranieri si possono leggere questi brani:
[5] Per una valutazione degli aspetti positivi di un investimento in un sistema di infrastrutture di intelligenza artificiale nell’Unione Europea si può esaminare questo articolo pubblicato dall’OMFIF: https://www.omfif.org/2026/05/europes-ai-moment-late-to-the-race-but-still-in-the-game/ ↩
[6] Il tema del fair-use è stato analizzato più volte da questa testata. Qui è riportata una casistica concreta della sua applicazione da parte dei giudici statunitensi: https://www.agendadigitale.eu/mercati-digitali/libri-e-ai-e-se-il-fair-use-diventasse-lalibi-della-pirateria-digitale/ ↩
[7] Qui la pagina illustrativa del percorso dell’Unione Europea verso la creazione di un proprio sistema di intelligenza artificiale: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/european-approach-artificial-intelligence ↩
[8] La Commissione spiega qui in sintesi la consistenza del progetto europeo sull’intelligenza artificiale: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/news/eu-launches-ai-gigafactories-call-boost-europes-computing-capacity-and-unlock-more-eu30-billion ↩
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