C’è una frase che ricorre con insistenza nei discorsi dei vertici dell’industria AI. Sam Altman, CEO di OpenAI, la usa spesso, l’intelligenza artificiale sarà “una forza che livellerà le differenze”. Jensen Huang di Nvidia la declina in modo ancora più netto, l’AI è “il grande livellatore”.
L’argomento è semplice e intuitivo, gli strumenti AI sono accessibili a chiunque abbia una connessione internet, ovunque nel mondo, e questo dovrebbe abbassare le barriere d’ingresso per costruire imprese, competenze, opportunità. I numeri raccontano una storia diversa.
Indice degli argomenti
La promessa tradita: 75% degli investimenti AI negli USA
Secondo l’analisi dell’OCSE citata in una recente inchiesta, le aziende AI statunitensi hanno attratto nel 2025 circa il 75% di tutti gli investimenti globali nel settore, 194 miliardi di dollari, pari a quasi la metà dell’intero venture funding mondiale, in ogni settore.
Tra febbraio e marzo 2026, Anthropic ha chiuso un round da 30 miliardi a una valutazione di 380 miliardi; OpenAI ha raccolto 122 miliardi a una valutazione di 852 miliardi, il più grande round di finanziamento privato della storia, con Amazon (50 miliardi), Nvidia e SoftBank (30 miliardi ciascuno) tra gli investitori principali. Sono cifre che nessun ecosistema nazionale può avvicinare.
Dal 2023 sono nate negli Stati Uniti oltre 4.000 startup AI sostenute da venture capital, circa 800 in più rispetto a tutto il resto del mondo combinato (dati Crunchbase). I primi dieci investitori globali per volume hanno indirizzato 96 miliardi verso aziende AI americane, contro 1,9 miliardi nel resto del pianeta. Anche misurato per numero di operazioni il divario è netto, 1.261 investimenti in AI negli USA contro 271 ovunque altro.
Il dato Crunchbase: una concentrazione senza precedenti
La concentrazione geografica non si sta riducendo, si sta amplificando. Come ha osservato Gené Teare, responsabile dati di Crunchbase News, gli investimenti in AI rappresentano ormai il 50% di tutto il funding privato globale, questa concentrazione geografica non ha precedenti.
Wooldridge e il liberalismo tradito: dalle origini alla crisi
Adrian Wooldridge, editorialista di punta di Bloomberg Opinion e per trenta anni tra le firme più influenti dell’Economist, dove ha tenuto le colonne Lexington, Schumpeter e Bagehot, ha appena pubblicato Centrists of the World Unite! The Lost Genius of Liberalism.
Non è un pamphlet difensivo sul centrismo ma una ricostruzione storica e filosofica di ciò che il liberalismo è stato, di come si è corrotto e di cosa servirebbe per ricostruirlo. La premessa di Wooldridge è che il liberalismo non nasce come filosofia astratta ma come risposta a tre problemi concreti del XVII-XVIII secolo, l’identità collettiva imposta dalle società feudali, le credenze obbligatorie degli stati confessionali, la staticità economica di un mondo in cui la mobilità, sociale, geografica, intellettuale, era l’eccezione.
Il liberalismo arriva e propone una soluzione radicale: la società si fonda sui diritti e sulle capacità degli individui, le credenze non possono essere dettate dal potere, il potere stesso va diviso e limitato. Nella conversazione con il politologo Yascha Mounk, Wooldridge chiarisce: il liberalismo non è mai stato una teoria della distribuzione ottimale, è una risposta pratica alla domanda su come convivere quando si è in disaccordo sulle cose fondamentali.
Il neoliberismo come tradimento: da Mill a Bentham
Il perimetro del liberalismo, per Wooldridge, è ampio, da Erasmo come proto-liberale, attraverso Locke, Constant, Tocqueville e Mill, fino ai contemporanei, include esplicitamente sia Keynes sia Hayek, sia i neoliberisti alla Thatcher sia i liberal progressisti alla Obama. Ciò che rende la sua analisi più interessante di una semplice difesa del centro è la critica interna.
Wooldridge è duro con il neoliberismo puro, che accusa di aver impoverito il concetto stesso di individuo riducendolo a consumatore. Nella stessa conversazione con Mounk, riprende la celebre rottura di Mill con l’utilitarismo di Bentham. Per Bentham tutti i piaceri si equivalgono, un gioco da tavolo vale quanto la poesia, purché produca la stessa quantità di soddisfazione. Mill dice di no, esistono piaceri superiori e inferiori, un individuo formato è in grado di riconoscere la differenza.
Wooldridge porta il punto nel presente, il neoliberismo è tornato a Bentham, ha ridotto la libertà a libertà di consumo. Ma è una libertà, aggiungiamo noi, che si sta consumando a sua volta: quando l’offerta diventa sovrabbondante e indifferenziata, il catalogo infinito di una piattaforma di streaming, lo scaffale senza fine di un marketplace, la capacità stessa di scegliere si dissolve. Non è più libertà, è rumore.
La Bildung contro l’agente economico: il liberalismo che serve
Senza la formazione del giudizio che Mill considerava essenziale, non c’è strumento per orientarsi. Il concetto di individuo che Wooldridge difende è quello della Bildung, lo sviluppo di sé attraverso l’educazione, la cultura, il giudizio critico, non quello dell’agente economico razionale che massimizza le proprie scelte di consumo. Mill, ricorda Wooldridge, era influenzato dal concetto di “clerisy” di Coleridge, una classe di persone dedicate a trasmettere i valori più alti della cultura, a formare esseri umani completi anziché semplici operatori di mercato.
Wooldridge si definisce un “Whig muscolare”, crede nel progresso e nella democrazia liberale, ma ritiene che vadano difesi attivamente, non dati per scontati. Nella tassonomia del liberalismo, si colloca con i New Liberals, Green, Hobhouse, Asquith, contro i laissez-faire puri. La libertà positiva, la libertà di realizzare le proprie capacità, non è una minaccia come sosteneva Isaiah Berlin, è il cuore del progetto liberale. Ma rifiuta anche la sinistra identitaria, la risposta al problema del significato non è il collettivismo, è l’individuo colto, formato, capace di giudizio.
Dal trionfo post-sovietico alla crisi: il liberalismo diventato establishment
Dopo il trionfo post-sovietico degli anni Novanta, sostiene Wooldridge, il liberalismo è diventato establishment: compiacente, distaccato, incapsulato nei propri privilegi. Ogni sua corrente ha ecceduto, il neoliberismo con la crisi finanziaria del 2008, l’interventismo liberale con l’Iraq, il liberalismo progressista con le derive identitarie. La classe dirigente cosmopolita si è trasformata in un ancien régime autoreferenziale, aprendo lo spazio al populismo. Il problema più profondo, per Wooldridge, non è politico, è filosofico: il liberalismo ha smesso di offrire una visione dell’individuo che valesse la pena difendere. Come osserva la recensione di Josh Glancy sul Sunday Times, il liberalismo, nato come soluzione settecentesca per gestire il capitalismo dinamico, non ha buone risposte alle grandi questioni del XXI secolo: migrazioni di massa, cambiamento tecnologico rapido, disuguaglianza crescente, fallimenti dell’integrazione. Fatica a soddisfare il bisogno umano di appartenenza tribale, spazio che il populismo occupa volentieri.
L’AI come caso limite del liberalismo: monopoli e concentrazione
Il parallelo con l’AI è diretto. La tecnologia che doveva incarnare la promessa liberale, accesso universale, meritocrazia delle competenze, superamento delle barriere geografiche, si è trasformata nel più potente meccanismo di concentrazione mai visto nel settore tecnologico.
Non è una deviazione dalla traiettoria liberale, ne è il caso limite. Il mercato, lasciato a sé stesso, ha prodotto esattamente ciò che i New Liberals di inizio Novecento combattevano: monopoli, barriere all’ingresso, distanza crescente tra chi possiede l’infrastruttura e chi ne dipende.
Roosevelt diceva che bisognava “salvare il capitalismo da sé stesso” di fronte al gigantismo delle corporation dell’età dorata. Wooldridge propone lo stesso per i giganti tecnologici contemporanei, in particolare, scrive, per quelli che generano profitti manipolando le scelte degli utenti e diffondendo disinformazione.
Il miraggio della sovereign AI: i numeri che smontano l’ambizione
Di fronte a questa concentrazione, la risposta politica prevalente è stata la corsa alla “sovereign AI”, costruire capacità nazionali autonome, a partire dai modelli di linguaggio. Il primo ministro indiano Modi ha dichiarato l’obiettivo di portare l’India tra le tre superpotenze AI globali.
L’Unione Europea ha lanciato iniziative analoghe. In Africa, Cassava Technologies, fondata dal miliardario zimbabwiano Strive Masiyiwa, progetta data center equipaggiati con GPU Nvidia in cinque paesi del continente. I numeri smontano l’ambizione.
L’intero progetto Cassava prevede 12.000 GPU Nvidia; OpenAI da sola puntava a portare online oltre un milione di GPU nel solo 2025. In India, startup AI come CodeParrot (sostenuta da Y Combinator), Mad Street Den e Subtl.ai hanno chiuso i battenti nel 2025; anche Sarvam AI, una delle più promettenti, ha affrontato un lancio difficile che ha esposto il divario con i competitor americani, con Deedy Das di Menlo Ventures che ha definito il rollout “imbarazzante” (salvo poi ricredersi dopo i modelli successivi). Krutrim, uno dei primi unicorni AI indiani fondato da Bhavish Aggarwal di Ola Cabs, ha condotto diversi round di licenziamenti in meno di tre anni di vita.
L’ex dirigente Goutham Ramkumar ha descritto il paese come intrappolato in una “profezia autoavverante”: gli investitori internazionali continuano a trattare l’India come fonte di lavoro a basso costo, con round più piccoli, pressione a generare ricavi immediati e incapacità di trattenere i talenti migliori. In un contesto in cui OpenAI può promettere di spendere oltre mille miliardi in infrastruttura prima ancora di generare un dollaro di profitto e trovare comunque investitori in fila, queste sono condizioni che per le startup fuori dagli USA possono essere fatali. Il vincolo non è solo finanziario, è fisico.
I data center necessari per addestrare e far funzionare modelli AI di frontiera richiedono chip avanzati le cui catene di fornitura sono geopoliticamente vincolate, quantità enormi di energia e acqua, e investimenti nell’ordine delle decine di miliardi. In Africa, meno dell’1% della capacità mondiale di data center è installata nel continente (dato Microsoft); la Rockefeller Foundation è dovuta intervenire per sussidiare l’accesso ai centri Cassava per organizzazioni locali, un modello più vicino alla cooperazione allo sviluppo che all’ecosistema tech.
Dove l’Occidente non arriva: DeepSeek e il vuoto che la Cina riempie
Come ha osservato Brad Smith, presidente di Microsoft, durante il World Economic Forum, è difficile guardare all’Africa nel suo complesso con lo stesso ottimismo riservato a India o Arabia Saudita. Un dato quasi nascosto nello stesso report Microsoft rivela che il modello gratuito cinese DeepSeek ha fino a quattro volte più utenti in Africa rispetto ad altre regioni, dove l’Occidente non arriva, la Cina riempie il vuoto, non con investimenti diretti ma con modelli open e gratuiti.
La sovranità minima sufficiente: un modello alternativo
Il punto non è che la sovranità sia irrilevante. Il punto è quale sovranità. L’analogia più utile non è quella militare, chi ha l’arsenale più grande vince, forse, ma quella energetica. Nessun paese europeo ha bisogno di estrarre petrolio per avere una politica energetica.
Chi dipende al 100% da un singolo fornitore per una risorsa critica è esposto a rischi di prezzo e di accesso che non controlla. L’abbiamo visto con il gas russo. Potremmo vederlo con il compute e l’accesso ai modelli AI: se un hyperscaler cambia le condizioni contrattuali, viene colpito da sanzioni, o decide di uscire da certi mercati, cosa si blocca? La sovranità non è una scelta binaria, fare tutto in casa oppure delegare tutto. McKinsey identifica quattro dimensioni della sovranità (territoriale, operativa, tecnologica, legale) e propone il concetto di “minimum sufficient sovereignty”: la sovranità minima necessaria per ogni tipo di dato, ogni processo, ogni workload.
Un’impresa italiana non ha bisogno di costruire un LLM che risponda a tutte le domande possibili, quello è il modello di business di OpenAI e Anthropic, non il nostro. Ha bisogno di controllare i dati e i processi che sono strategici per il suo vantaggio competitivo specifico, ha bisogno che le condizioni di accesso all’infrastruttura AI non possano essere modificate unilateralmente da chi la possiede. A confermare che il mercato non è solo proiettato ma già in movimento, un dato recente: Nvidia ha già incassato 30 miliardi di dollari di ricavi da clienti sovereign nell’ultimo anno fiscale, il 14% del fatturato totale del gruppo. Come ha osservato Amba Kak, co-direttrice dell’AI Now Institute, per molti paesi dirottare risorse dai bisogni materiali immediati verso la costruzione di LLM nazionali sarebbe non solo velleitario ma irresponsabile.
La “sovereign AI” intesa come costruzione di modelli di frontiera nazionali rischia di restare, per gran parte del mondo, più una rappresentazione politica che una strategia industriale sostenibile. La sovranità intesa come governo dei dati, classificazione dei workload, diversificazione dei fornitori e leva negoziale verso chi controlla l’infrastruttura, quella è non solo possibile, ma urgente.
La via Acemoglu: orientare l’AI a favore dei lavoratori
Se la corsa infrastrutturale è un miraggio per i più, esiste una via alternativa? La proposta più strutturata viene dal fronte accademico, il lavoro di Daron Acemoglu, David Autor e Simon Johnson, quest’ultimo premio Nobel per l’Economia nel 2024 insieme ad Acemoglu, sulla necessità di orientare deliberatamente la traiettoria tecnologica dell’AI. La loro tesi, presentata in un paper per la Brookings Institution, è che la direzione dello sviluppo tecnologico non è un dato naturale ma una scelta. L’AI può essere progettata per sostituire il lavoro umano, automatizzando compiti che i lavoratori svolgevano, senza crearne di nuovi, oppure per integrarlo, generando nuovi compiti in cui la combinazione uomo-macchina produce valore che nessuno dei due potrebbe creare da solo. La prima traiettoria concentra i benefici della produttività nei proprietari del capitale e della tecnologia. La seconda li distribuisce.
Il New Liberalism del XXI secolo: Wooldridge, Roosevelt e l’antitrust AI
Il parallelo storico più calzante, ed è esattamente quello che Wooldridge sviluppa nel suo libro, è con i New Liberals di inizio Novecento: TH Green, LT Hobhouse, Herbert Asquith, David Lloyd George.
Questi pensatori e politici non rifiutarono il capitalismo industriale. Riconobbero che la libertà formale, la libertà di competere nel mercato, era una finzione per chi non poteva soddisfare i bisogni essenziali di cibo e alloggio. Ridisegnarono le condizioni del sistema perché la libertà diventasse sostanziale. Come chiarisce Wooldridge nella conversazione con Mounk, si trattò di un processo doloroso: molti liberali classici, come il teorico A.V. Dicey, denunciarono che si stava sacrificando troppo, che ogni concessione allo stato sociale distruggeva la filosofia individualista.
Con il senno di poi, riconosce Wooldridge, i New Liberals non stavano sacrificando principi, stavano bilanciando principi liberali diversi per creare un nuovo equilibrio. Wooldridge vi aggiunge il modello di Theodore Roosevelt e delle sue crociate antitrust contro i monopoli dell’età dorata americana. Roosevelt, ricorda Wooldridge, sosteneva che il capitalismo si stava distruggendo attraverso il gigantismo: le corporation concentravano potere al punto da trasformare una repubblica democratica in un’oligarchia imprenditoriale. La soluzione fu spezzare i trust e introdurre tasse di successione per diluire le grandi fortune.
Wooldridge propone un approccio analogo per i giganti tecnologici contemporanei. Non si tratta di rifiutare l’AI o di arrestarne lo sviluppo, ma di spezzare la concentrazione di potere che rende impossibile orientarne la traiettoria nell’interesse collettivo. La combinazione delle due proposte, orientamento pro-worker della tecnologia (Acemoglu, Autor, Johnson) e antitrust sui monopoli che la controllano (Wooldridge, sulla scia di Roosevelt), configura ciò che potremmo chiamare il New Liberalism del XXI secolo, un liberalismo che non rinuncia al progresso tecnologico ma rifiuta di accettarne passivamente la direzione.
La scala spezzata: la dimensione intergenerazionale che manca
C’è però una dimensione che né l’analisi di Wooldridge né la proposta di Acemoglu affrontano pienamente, quella intergenerazionale. Il dibattito attuale sulla concentrazione AI è prevalentemente sincronico, chi possiede cosa, adesso; chi regola cosa, adesso; dove si trovano i data center, adesso. L’AI non si limita a ridistribuire potere nel presente, sta modificando strutturalmente i percorsi attraverso cui le nuove generazioni entrano nel mercato del lavoro e costruiscono progressione professionale. I dati su questo fronte sono convergenti. L’Harvard Youth Poll mostra un’erosione di fiducia dei giovani americani nelle istituzioni e nel futuro economico. Lo Stanford “Canaries in the Coal Mine” paper ha documentato come l’AI stia già eliminando posizioni entry-level nel settore tech, esattamente quei ruoli che servivano come punto di ingresso e apprendistato. Lo studio Massenkoff-McCrory commissionato da Anthropic conferma la tendenza su scala più ampia. La abbiamo chiamata “la scala spezzata”, la rottura dei gradini d’accesso attraverso cui ogni generazione costruiva competenze, esperienza e traiettoria ascendente. Non è un problema di redistribuzione del reddito, ma di interruzione di un meccanismo intergenerazionale che era implicito nel modello liberale: ciascuno, con talento e impegno, poteva salire. Se i gradini inferiori della scala vengono rimossi, perché l’AI fa il lavoro che i junior facevano, il liberalismo rinnovato di Wooldridge si trova di fronte a un paradosso, presuppone individui capaci di agire nel mercato, ma le condizioni perché quegli individui si formino si stanno deteriorando.
La Bildung senza gradini: dove si forma il lavoratore del futuro?
Wooldridge stesso offre un indizio quando sostiene che nell’era della turbo-tecnologia conoscere il mito di Icaro conterà più delle competenze di coding. Si tratta di una provocazione con un fondo di verità, la formazione umanistica come argine alla sostituzione tecnologica, che si collega al suo concetto più ampio di educazione liberale come strumento per formare individui completi, capaci di giudizio, non meri esecutori di compiti tecnici.
Si aprono più domande di quante se ne possa risolvere: se l’AI erode le competenze tecniche entry-level e il mercato del lavoro non assorbe formazione umanistica, dove si forma il nuovo lavoratore del liberalismo rinnovato? La Bildung di Wooldridge, lo sviluppo di sé attraverso cultura e pensiero critico, ha bisogno di una scala su cui salire. Senza gradini, resta un ideale sospeso nel vuoto.
La sovranità che conta: dati, antitrust e politica industriale
Se la costruzione di LLM sovrani è un miraggio per la maggior parte dei paesi, e l’orientamento pro-worker della tecnologia è la direzione giusta ma richiede potere contrattuale verso chi la sviluppa, la domanda diventa, dove si esercita concretamente la sovranità?
La risposta, per l’Europa in particolare, è triplice. Primo, il governo dei dati. L’Europa dispone già di un impianto normativo, dal GDPR all’AI Act, che le conferisce un vantaggio regolatorio reale. Non si tratta di costruire il modello, ma di determinare le condizioni alle quali i modelli altrui possono operare nel proprio mercato. Secondo, l’orientamento dell’adozione.
Le politiche industriali, in Italia, la Transizione 5.0 ne è un esempio, possono incentivare l’uso dell’AI in direzione complementare al lavoro piuttosto che sostitutiva. Terzo, la capacità antitrust. Se cinque aziende controllano i foundation model, l’infrastruttura di calcolo e i canali di distribuzione, qualsiasi politica pro-worker deve passare dalla disponibilità di queste aziende a cooperare, o dalla capacità pubblica di costringerle. Possiamo affermare che si tratta del programma rooseveltiano che Wooldridge propone, tradotto nell’economia dell’AI. Il parallelo energetico resta la guida operativa.
Non abbiamo bisogno di estrarre petrolio per avere una politica energetica, ma abbiamo bisogno di diversificare le fonti, governare la domanda, costruire infrastruttura di stoccaggio e avere leve negoziali verso i fornitori. Lo stesso vale per l’AI, diversificare i provider, governare i dati critici, costruire capacità pubblica di calcolo dove serve, l’Italia ha già IT4LIA, l’AI Factory dell’EuroHPC Joint Undertaking focalizzata su agri-tech, cybersecurity, healthcare ed education, e il supercomputer Leonardo, stabilmente nella top 10 mondiale per potenza di calcolo, mantenendo la forza contrattuale per imporre condizioni.
McKinsey stima che tra il 30 e il 40 percento di tutto lo spending AI mondiale sarà influenzato da requisiti di sovranità entro il 2030, un mercato da 500-600 miliardi di dollari. Non è un segmento di nicchia. Il tutto sapendo che la sovranità totale non è né possibile né necessaria, ciò che serve è la sovranità sufficiente sulle risorse strategiche. In questo spazio, meno visibile ma incisivo, può prendere forma una sovranità europea non retorica. Non sovranità dell’infrastruttura, ma sovranità del governo.
Non costruire il motore, ma decidere dove va la macchina e a quali condizioni. Nel frattempo, il dibattito resta sospeso sull’attesa della prossima architettura, del salto tecnologico che dovrebbe rimettere in discussione gli equilibri attuali. Si tratta di una possibilità reale, ma anche di una possibile pia illusione. Le architetture non emergono mai in un vuoto, arrivano dentro rapporti di forza già consolidati e tendono, spesso, a rafforzarli più che a ribaltarli.
