Nell’arco di un decennio, fra il 2016 e il 2025, gli investimenti diretti esteri nell’AI sono aumentati di circa 200 volte, “segno di un ecosistema sempre più interconnesso” secondo Boston Consulting Group (Bcg).
Ma, secondo Bcg, si amplia anche il divario tra capacità pubbliche e private. Infatti i programmi nazionali – fermi a decine di migliaia di GPU – sono lontani anni luce rispetto ai operatori privati: la sola Microsoft ha comprato circa 485.000 GPU nel 2024.
In questa cornice, la Commissione europea, guidata dalla presidente Ursula von der Leyen, mentre vara il Chips Act 2, per moltiplicare gli incentivi alla domanda di processori europei, è prossima al debutto di uno dei suoi progetti più importanti sull’intelligenza artificiale: un piano da 20 miliardi di euro dedicato al finanziamento di grandi hub di calcolo per l’addestramento di modelli avanzati e far girare gli LLM.
L’Italia ha presentato una candidatura per una Gigafactory AI europea. Una delle 76 candidature per 60 siti distribuiti in 16 Paesi.
“La candidatura dell’Italia per una Gigafactory AI europea è certamente una direzione interessante e ci offre l’occasione per focalizzare quelli che sono i punti di forza del Paese”, commenta Irene Di Deo, Ricercatrice Senior dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano.
Ma l’ambizione tricolore potrebbe presto scontrarsi contro lo zoccolo duro del reale, che galleggia fra crisi energetica, limiti della rete e della copertura finanziaria e una bassa adozione dell’AI in azienda. Fattori che, fatalmente, frenano la candidatura italiana per la maxi fabbrica di dati. Ecco perché, dal momento che “il divario fra fra ambizione politica e condizioni industriali necessar esiste ed è più strutturale che temporaneo”, secondo Roberto Ventura, Managing Director e Partner di BCG.
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Gigafactory AI europea: le problematiche dell’Italia a candidarsi fra i grandi hub di calcolo
Sebbene non competa con gli hyperscaler, la Ue ha già realizzato capacità reali mediante la condivisione di infrastrutture ad alte prestazioni, come i supercomputer del programma EuroHPC, dedicati a ricerca e Pmi.
Bruxelles punta al rafforzamento dell’autonomia tecnologica esuropea, per ridurre la dipendenza Usa e Cina in termini di infrastrutture critiche.
Oggi l’AI ha catalizzato più di 120 miliardi di dollari di investimenti globali tra il 2024 e il 2025.
L’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano sostiene che il mercato italiano dell’AI ha archiviato il 2025, attestandosi a quota 1,8 miliardi di euro (+50% rispetto al 2024). Siamo dunque distanti dai numeri richiesti per ospitare un’infrastruttura di calcolo e dati su scala molto vasta, ideata per l’addestramento e lo sviluppo di modelli avanzati con oltre 100 mila chip AI ed investimenti pari tra 3 e 5 miliardi di euro per ciascun sito.
Tuttavia “secondo l’Osservatorio Data Center, nel triennio 2023-2025 sono stati investiti 7,1 miliardi di euro in nuove infrastrutture, con ulteriori 25 miliardi potenzialmente previsti entro il 2028. Questo dimostra che il Paese ha attrattività e una posizione strategica nello scenario europeo”, spiega Irene Di Deo.
Il piano europeo InvestAI punta infatti alla mobilitazione di 200 miliardi di euro in intelligenza artificiale e 20 miliardi di euro nelle infrastrutture per l’AI.
Anche la Ue ha smorzato le sue ambizioni originarie che ambivano a realizzare cinque Gigafactory, ora calate a tre, sebbene anche l’ex presidente della Bce e del Consiglio italiano, Mario Draghi, nel ricevere il Premio Carlo Magno ad Aquisgrana, abbia ribadito che l’intelligenza artificiale è ciò che sta facendo crescere la produttività nelle imprese Usa e rimanere spettatori significherebbe perdere competitività nei confronti di Usa e Cina.
Ma invece dei 19 supercomputer orientati all’AI in 16 Paesi membri, previsti in un primo momento, ora la Ue gioca la carta delle Gigafactory, impianti di dimensioni superiori, più costosi e più energivori, nati per supportare la corsa ai modelli di frontiera.
Chips Act 2: rafforzare l’autonomia strategica europea
Nel frattempo però la Commissione europea vara il Chips Act 2, il nuovo piano per potenziare l’autonomia strategica europea nel campo dei semiconduttori attraverso appalti pubblici declinati all’innovazione, contratti di acquisto a lungo termine, meccanismi di aggregazione della domanda e requisiti di cyber security strategica.
L’obiettivo consiste nel supporto alla domanda di processori frutto della produzione europea,. imprimendo un’inversione a U rispetto al Chips Act del 2023, focalizzato principalmente sull’offerta e sulla capacità produttiva, per concentrarsi adesso sulla creazione di un mercato di sbocco per l’industria dei semiconduttori europea.
Gli ostacoli alle ambizioni italiane
La resilienza si costruisce uscendo dall’isolamento e grazie al rafforzamento delle proprie capacità interne e all’integrazione strategica nelle catene globali del valore.
Il ruolo che l’Italia vuole ritagliarsi nel campo delle Gigafactory è meritevole, con Eni, Leonardo, Fondazione AI4I di Torino ed altri partner in prima fila.
Tuttavia il consorzio di player industriali e di ricerca deve avere le carte per contribuire al progetto in grado di trasformare la potenza di calcolo in applicazioni per la difesa, l’energia, la manifattura, la cyber security, il meteo, la scienza dei materiali e le filiere produttive.
Infatti il rischio è quello di costruire cattedrali nel deserto, in assenza di una reale domanda. Le gigafactory possono diventare motori di sviluppo, ma possono però trasformarsi in infrastrutture sovradimensionate, se mancasse la domanda reale.
Infatti “permangono punti di attenzione molto rilevanti. Il primo riguarda il tema energetico: la crescita dei Data Center e dei workload AI richiede disponibilità di energia, capacità di rete e tempi autorizzativi compatibili con la velocità degli investimenti. Il secondo riguarda l’adozione dell’AI nel tessuto produttivo italiano”, sottolinea Irene Di Deo.
“I dati dell’Osservatorio Artificial Intelligence mostrano infatti una diffusione ancora ridotta tra le PMI (solo l’8% ha delle progettualità in corso), che (più che in altri Paesi) rappresentano la componente centrale dell’economia. Il rischio è quindi creare infrastrutture avanzate senza una domanda sufficientemente matura in grado di valorizzarle pienamente”, mette in guardia la ricercatrice Senior dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano.
Infatti, “innanzitutto, una Gigafactory AI richiede energia a costi competitivi, reti elettriche e digitali stabili, capitali con orizzonti di ritorno lunghi e una domanda industriale matura di intelligenza artificiale avanzata. In Italia questi elementi non sono ancora allineati: il costo dell’energia rimane superiore alla media europea, le infrastrutture di rete presentano limiti di scalabilità, l’adozione dell’AI nelle imprese è ancora frammentata. Senza queste condizioni, il rischio è che iniziative di grande visibilità restino più simboliche che realmente trasformative“, esprime perplessità Roberto Ventura.
Il problema ambientale: il report ONU
Secondo un’indagine dell’Onu, dal titolo “Costo ambientale del consumo energetico dell’IA: impronta di carbonio, acqua e suolo”, entro il 2030 l’AI è destinata a consumare l’acqua che disseta (e non solo) 1,3 miliardi di persone (pari all’intera popolazione dell’Africa subsahariana), e 945 terawattora di elettricità. Il triplo di quella che impiegano 650 milioni di persone tra Pakistan, Bangladesh e Nigeria.
Per l’Onu servono regole globali, linee guida che spaziano dalla costruzione dei data center all’utilizzo quotidiano, fino ai rifiuti elettronici. A lanciare l’appello a un uso responsabile dell’AI è Kaveh Madani, direttore dell’Istituto per l’acqua, l’ambiente e la salute dell’Università delle Nazioni Unite e responsabile della ricerca.
Dallo studio emerge che nel 2023 i data center in Irlanda detenevano il consumo del 21% dell’elettricità del Paese, oltrepassando la soglia del fabbisogno urbano. In Uruguay, la siccità del 2023, capace di prosciugare le riserve di Montevideo e di rendere non più potabile l’acqua del rubinetto, ha coinciso con i progetti per un data center ad alto consumo idrico.
Questi sono insomma le sfide che l’Italia dovrà affrontare.
Come l’Italia può risolvere le problematiche
L’esplosione dei consumi elettrici nell’era dell’AI e dei consumi idrici sono fra gli ostacoli da risolvere per la candidatura italiana per la Gigafactory europea.
“Colmare questo divario f(ra sogni italiani e dura realtà, ndr) richiede azioni coordinate su più livelli. Il decisore pubblico ha un ruolo abilitante, continuando nell’obiettivo di contenere il costo dell’energia, adeguare le reti, semplificare le autorizzazioni. Ma può fare di più, creando strumenti di de-risking, per esempio domanda pubblica di lungo periodo, garanzie mirate e partecipazione nell’equity, che consentano al capitale privato di entrare con orizzonti di medio-lungo periodo. Le imprese, dal canto loro, devono aumentare la domanda reale di AI nei processi core, non solo nelle funzioni di supporto, mentre Università e centri di ricerca rafforzano il quadro con competenze e trasferimento tecnologico. Solo quando questi livelli si muovono insieme, una Gigafactory AI può diventare un’infrastruttura industriale viva”, mette in evidenza Roberto Ventura.
Ma “accanto agli investimenti tecnologici, servono politiche capaci di rendere attrattivo il nostro Paese per i talenti (esteri, ma prima di tutto di ritorno) e favorire collaborazione tra imprese per far leva sull’adozione dell’AI per risolvere problemi complessi a livello di rete e di filiera, non solo di una singola impresa”, conclude Irene Di Deo.
Se l’Europa non riesce competere con gli ingenti investimenti di Usa e Cina, sul campo dei modelli linguistici generalisti, l’Europa potrebbe focalizzare le risorse e le capacità su ciò su cui già si distingue: manifattura, energia, robotica, farmaceutica, automotive, aerospazio e design industriale.
In questa cornice l’Italia, se saprà fare la sua parte, seguendo i consigli degli Osservatori e di Boston Consulting Group, riuscirà a non perdere questo treno e a fare la propria parte in ambito europeo.
Le opportunità ci sono, ma bisogna superare i limiti esistenti.
