Decommissioning e cloud sovrano: la sfida nazionale del Piano NGEN

Nei prossimi tre anni l’Italia attraverserà una trasformazione delle sue infrastrutture digitali silenziosa ma di portata enorme: il decommissioning delle centrali di telecomunicazioni, che ridurrà la rete di telecomunicazioni dalle attuali 10.400 centrali a meno della metà e svuoterà progressivamente quelle che restano da apparati di commutazione e trasmissione con oltre quarant’anni di vita, ormai obsoleti. Tale disponibilità immobiliare e impiantistica, fatta di locali industriali con alimentazione ridondata, connettività ottica multi-direttrice, sicurezza fisica e presidio, distribuiti capillarmente sul territorio, costituisce un’occasione non ripetibile per dotare il Paese di una nuova generazione di Data Center distribuiti e sostenibili.

Per trasformare questa opportunità in progetto industriale è necessario un piano nazionale che qui viene illustrato nelle sue linee guida generali a cui ci riferiamo con il nome di Piano Strategico NGEN, Next Generation Edge Networks (di seguito anche Piano NGEN).

^{Tale Piano si sviluppa dieci anni dopo l’accelerazione portata dal Piano Strategico Banda Ultra Larga (BUL), il quale, con una forte iniziativa governativa e con un contributo importante di operatori privati, si poneva l’obiettivo di sviluppare connettività in fibra ottica per tutte le unità immobiliari del Paese, andando a colmare un divario digitale allora molto significativo in ambito Europeo e Internazionale. Tramite il Piano Strategico BUL e poi tramite gli investimenti del PNRR, possiamo affermare che oggi la struttura della rete di accesso della rete fissa italiana ha colmato gran parte del precedente divario infrastrutturale e presenta oggi livelli di copertura FTTH (Fiber To The Home) comparabili con gli altri paesi Europei.[1]}

Secondo l’AGCOM, a marzo 2026 gli accessi alla rete fissa erano 20,4 milioni. Le linee broadband e ultrabroadband raggiungevano 19,4 milioni; FTTC (Fiber To The Cab), FTTH e FWA (Fixed Wireless Access) rappresentavano 95% degli accessi. La transizione alla fibra ottica è dunque avanzata, ma non conclusa: una quota ancora rilevante degli utenti utilizza rame in rete secondaria con le soluzioni FTTC (Figura 1).

Il sostanziale completamento della copertura della fibra ottica (FTTH) nell’accesso consente oggi di spostare il baricentro degli investimenti verso backbone, cloud e capacità di elaborazione. Sull’accesso l’obiettivo dei prossimi anni sarà quello di accelerare l’adozione di FTTH (oggi solo al 36% delle linee e al 23% delle unità immobiliari).

Oggi, quindi, l’esigenza di evoluzione tecnologica e impiantistica si sposta al cuore delle reti, ossia nel backbone, costituito dalle centrali e dai cavi ottici terrestri e sottomarini che le connettono tra loro e verso i punti di interconnessione delle reti internazionali e satellitari. La nuova priorità di investire sul backbone si basa su alcune tendenze strutturali delle tecnologie di telecomunicazioni (fisse e mobili) e sulle esigenze di elaborazione e memorizzazione di dati critici delle aziende e delle pubbliche amministrazioni nell’era di utilizzo di tali dati per il training e per l’inferenza basati su algoritmi di intelligenza artificiale generativa e agentica. A questo patrimonio informativo critico (dati documenti processi e conoscenze proprietarie) ci riferiremo nel seguito con l’espressione Knowledge Base Strategica (KBS).

Figura 1: Accessi e tecnologie della rete fissa italiana a marzo 2026. (AGCOM, Osservatorio sulle comunicazioni n. 2/2026).

Le centrali devono trasformarsi in Data Center per sostenere l’evoluzione delle tecnologie di telecomunicazioni sia nelle reti mobili, ove le applicazioni del Core e le future Cloud RAN e Open RAN sono sempre più software-defined e cloud native e nell’evoluzione verso il 6G incorporeranno funzioni di AI per configurazione, copertura e gestione automatica e sia nelle reti fisse, ove la separazione tra User Plane e Control Plane sposta a sua volta funzioni di controllo verso infrastrutture cloud private e governate.

Le centrali sono quindi destinate a ospitare capacità di calcolo distribuita già per sostenere l’evoluzione delle reti di telecomunicazioni, prima ancora di considerare la domanda proveniente da imprese e pubbliche amministrazioni.

A questa domanda interna al settore delle telecomunicazioni si affiancano tre importanti tendenze esterne, che amplificano l’opportunità di costruire una rete di data center distribuiti proprio nelle ubicazioni delle attuali centrali di telecomunicazioni esistenti.

La prima tendenza è l’evoluzione e la progressiva adozione dell’intelligenza artificiale generativa nelle imprese e nelle pubbliche amministrazioni. Il valore che tale adozione crea, dipende sempre più dall’impiego controllato della Knowledge Base Strategica di ciascuna organizzazione: dati, documenti, software, processi e competenze specifiche.

La seconda riguarda una riallocazione selettiva dei workload tra cloud pubblico, cloud privato ed edge. Costi ricorrenti, portabilità e rischio di lock-in inducono alcune organizzazioni a riportare sotto maggiore controllo i carichi stabili e prevedibili, senza rinunciare ai vantaggi del public cloud per quelli variabili o sperimentali.

La terza tendenza è la crescita dei dati operativi e IoT generati dalle infrastrutture critiche: energia, trasporti, telecomunicazioni, finanza e sanità. Gli algoritmi di intelligenza artificiale permettono di gestire meglio le esigenze dei clienti, identificare anomalie ed eventi, supportare il controllo operativo e aumentare la resilienza. Molte di queste elaborazioni richiedono bassa latenza, continuità operativa e capacità di funzionare localmente anche in caso di disconnessione.

Queste tre esigenze, unite a quelle intrinseche delle reti di telecomunicazione che abbiamo introdotto in precedenza, consentono di sviluppare un business case per il piano di sviluppo di una rete di Data Center distribuiti, i cui lineamenti sono presentati in questo articolo, che rende economicamente fattibile e conveniente tale realizzazione.

L’articolo elabora uno scenario di riferimento basato su 200 Edge Data Center e su ipotesi esplicite relative a mercati, ricavi, costi, investimenti e tempi di attivazione. Vengono illustrati il conto economico e i flussi di cassa sull’orizzonte 2027-2038 con un livello di dettaglio che consente di valutare la sostenibilità economica di un approccio pubblico e privato, oltre all’opportunità strategica.

Gli Edge Data Center sono realizzati nelle centrali liberate da apparati obsoleti grazie al progetto decommissioning e articolati in quattro taglie di sito (da 120 a 400 mq) per una capacità nominale complessiva di circa 850 MW IT, attivata con logica modulare in fasi. Sono cinque i flussi di ricavo che sostengono l’iniziativa e in particolare: Sovereign Cloud Platform, Sovereign AI Platform, Telco Cloud e CDN, AIoT per le infrastrutture critiche. Sono anche valutati i ricavi per i Managed Services che accompagnano infrastrutture e applicazioni.

Nello scenario base, i ricavi raggiungono circa 2,9 miliardi di euro nel 2038, con un margine EBITDA del 60% e un CAPEX di rollout intorno agli 11 miliardi distribuito fra il 2027 e il 2034.

Come nel Piano Banda Ultra Larga, la componente pubblica può essere necessaria per condividere il rischio iniziale e valorizzare benefici collettivi che il solo investitore non remunera. Il Business Plan assume quindi un sostegno nel corso degli anni di deployment pari al 42% del CAPEX. Sul piano di policy, infine, il Piano arriva esattamente nella finestra normativa aperta dal Tech Sovereignty Package europeo — CADA, Chips Act 2.0, Strategia Open Source — e dal Digital Networks Act: una finestra che coincide, non per caso, con la finestra fisica del decommissioning.

Entrambe si chiudono entro pochi anni. La scelta di occuparle, insieme, si prende ora.

Decommissioning delle centrali e Piano NGEN

^{Come accennato nell’introduzione, nei prossimi tre anni l’Italia attraverserà una trasformazione infrastrutturale silenziosa ma di portata enorme con il recente avvio operativo del progetto di decommissioning delle centrali di telecomunicazioni: la rete conta oggi circa 10.400 siti, distribuiti capillarmente sul territorio nazionale, ed è destinata a ridursi a meno della metà, ossia intorno alle 3800 centrali, quelle di dimensioni più importanti. Ciò avviene in conseguenza della diffusione ormai capillare delle reti NGA[2] che rende possibile la migrazione dalle piattaforme tradizionali di commutazione a circuito e di trasmissione dati verso architetture native in fibra e VoIP, in larga parte su tecnologia FTTC e, in misura crescente, su FTTH e FWA.}

Il Piano è stato presentato nel 2017 e regolato inizialmente da AGCOM nel 2019; la novità oggi è l’ingresso nella fase operativa su larga scala. Con le delibere n. 458/24/CONS e n. 123/25/CONS, AGCOM ha pubblicato gli esiti delle verifiche rispettivamente per 2.050 e 2.055 centrali locali oggetto di decommissioning.

È importante distinguere due fenomeni spesso confusi. Lo switch-off del rame riguarda l’intera rete di accesso e la migrazione dei clienti verso soluzioni alternative; il decommissioning delle centrali riguarda invece la dismissione o riconversione dei siti e degli apparati legacy. I due processi sono collegati, ma non coincidono e non procedono necessariamente con lo stesso calendario.

I servizi basati esclusivamente su accesso in rame (sia in rete primaria che in rete secondaria) sono i servizi RTG (Rete Telefonica Generale), i servizi ISDN (Integrated Service Data Network), i servizi dati CDN (Collegamenti Diretti Numerici), i servizi ADSL per l’accesso alla Internet. Tali servizi possono essere migrati su versioni più evolute supportate dalle architetture FTTC o FTTH, oppure possono essere migrati in modo tecnico, ossia trasparente per il cliente finale. In questo caso di “Migrazione Tecnica” vengono istallati in rete opportuni apparati che simulano il comportamento della rete tradizionale verso i terminali dei clienti e trasportano i relativi dati su fibra ottica verso le centrali.

Questa strategia consente di “saltare” le centrali locali, svuotarle e dismetterle e, inoltre, consente di dismettere le piattaforme di commutazione e trasmissione tradizionali dalle centrali che resteranno in servizio (i futuri POP o anche COLT, Central Office Long Term, ossia quelle che non saranno svuotate e dismesse) della rete. Il risultato di questa doppia dinamica — riduzione del numero di siti e svuotamento fisico di quelli che restano — è una disponibilità immobiliare e infrastrutturale senza precedenti.

Le centrali COLT offrono una base infrastrutturale particolarmente favorevole: edifici industriali esistenti, alimentazione e continuità elettrica, accesso al backbone ottico, sicurezza fisica e spazi tecnici. Non sono data center già pronti, ma siti brownfield nei quali una parte rilevante delle opere, dei collegamenti e dei tempi autorizzativi richiesti da una costruzione greenfield può essere evitata o ridotta.

Il punto centrale, e il motivo per cui questo fatto merita un’analisi approfondita, è che si tratta di un’occasione non ripetibile. Il decommissioning è un evento datato: si esaurisce in un orizzonte di tre anni. Le decisioni su cosa fare di questi spazi — se lasciarli vuoti, dismetterli, venderli come immobili generici, oppure trasformarli in un asset strategico per il calcolo distribuito — si prendono ora, non tra cinque anni quando la finestra si sarà già chiusa e il patrimonio industriale sarà stato disperso o svalutato. È qui che si innesta il Piano NGEN: non un’idea astratta di edge computing, ma una risposta concreta e tempestiva a una trasformazione infrastrutturale già in corso.

Piano NGEN: sovranità digitale e prossimità

Prima di entrare nell’architettura e nei numeri, è utile esplicitare le ragioni di fondo che rendono questo il momento giusto per una rete nazionale di Edge Data Center. Nessuna di esse, presa isolatamente, giustificherebbe un programma della scala di NGEN. È la loro convergenza, nel 2026, a costituire il razionale del Piano.

Alcune di queste ragioni spiegano perché l’Italia debba disporre di capacità di calcolo sovrana, sotto controllo italiano ed europeo; altre spiegano perché una parte di tale capacità debba essere distribuita sul territorio e collocata vicino ai dati, alle reti e ai processi che la utilizzano. Sovranità e prossimità non sono sinonimi, ma nell’architettura NGEN diventano due dimensioni complementari della stessa strategia industriale.

NGEN non propone di distribuire indistintamente qualsiasi capacità di calcolo. Il training dei modelli di frontiera continuerà a richiedere grandi poli concentrati; l’Edge è destinato soprattutto a inferenza, RAG, Telco Cloud, AIoT, caching e servizi digitali sensibili alla latenza, alla continuità operativa e alla residenza del dato.

Il quadro geopolitico ha trasformato la sovranità digitale da aspirazione politica a programma industriale. La dipendenza europea da tecnologie, piattaforme cloud e semiconduttori controllati fuori dall’Unione è oggi considerata non solo un problema di competitività, ma anche un tema di sicurezza economica, resilienza e autonomia decisionale.

Il quadro europeo per reti, cloud e intelligenza artificiale

Nel 2026 la Commissione europea ha consolidato questo indirizzo attraverso due iniziative complementari. Il Digital Networks Act, proposto il 21 gennaio e ora sottoposto all’esame del Parlamento europeo e del Consiglio, aggiorna e semplifica il quadro delle comunicazioni elettroniche, promuove reti avanzate di dimensione europea, non solo nazionale, realizzate da soggetti forti che, con licenze uniche, possono operare in tutti i paesi dell’Unione e, nel contempo, richiede agli Stati membri, piani nazionali per il superamento progressivo delle reti in rame.

Il 3 giugno la Commissione ha poi presentato il Tech Sovereignty Package, che interviene su semiconduttori, cloud, intelligenza artificiale e open source attraverso il Chips Act 2.0, il Cloud and AI Development Act (CADA), la Strategia europea per gli ecosistemi digitali aperti e una roadmap per la digitalizzazione del sistema energetico. Questo ultimo atto, il CADA, costituisce la cornice più direttamente collegata a NGEN. L’obiettivo europeo è almeno triplicare la capacità dei Data Center dell’Unione in cinque-sette anni, anche grazie allo sviluppo di oltre 2000 Edge Data Center nel Continente, finanziando in modo diretto, favorendo investimenti privati ed infine, premiando innovazione e sostenibilità, con procedure autorizzative più rapide. La proposta introduce inoltre un quadro unitario europeo per valutare la sovranità delle soluzioni cloud e AI, sviluppando un indirizzo già applicato dalla Commissione attraverso il Cloud Sovereignty Framework nei propri acquisti digitali.

Questi atti non impongono una generalizzata workload repatriation, né prescrivono che ogni applicazione AI sia eseguita localmente. Rendono però esplicito un obiettivo prima solo implicito: aumentare la capacità europea e ridurre le dipendenze tecnologiche che possono compromettere controllo dei dati, continuità operativa e autonomia strategica. NGEN si colloca in questa traiettoria come infrastruttura nazionale capace di offrire servizi cloud e AI sotto giurisdizione europea, su uno stack aperto e verificabile.

Knowledge Base Strategica e controllo dei dati

Le imprese e le pubbliche amministrazioni stanno introducendo la Gen AI e l’Agentic AI nei processi, ma con una consapevolezza crescente del valore della propria Knowledge Base Strategica: dati, documenti, procedure, software, regole, competenze e relazioni che costituiscono il patrimonio informativo specifico di ogni organizzazione. L’adozione dell’AI non riguarda quindi soltanto l’accesso a un modello generalista, ma la possibilità di applicarlo a informazioni critiche senza perderne il controllo. La risposta tecnologica non è unica. Comprende architetture RAG (Retrieval Augmented Generation), modelli specializzati per dominio, fine-tuning, agenti con accesso controllato a dati e strumenti, sistemi di cifratura e ambienti di esecuzione isolati. Per molti casi aziendali non sono necessari i modelli più grandi: modelli di dimensione più contenuta, selezionati in funzione del compito e utilizzati in ambienti governati, possono offrire un rapporto migliore tra qualità, costi, auditabilità e controllo.

Occorre tuttavia distinguere training e inferenza. Il training dei modelli di frontiera richiede grandi concentrazioni di acceleratori, energia e raffreddamento, tipiche delle AI Gigafactory. L’inferenza sui dati aziendali, il RAG, gli agenti specializzati e il fine-tuning leggero possono invece essere eseguiti su infrastrutture sovrane regionali o edge. La prossimità diventa rilevante quando il caso d’uso richiede bassa latenza, continuità locale, integrazione con sistemi industriali oppure una governance particolarmente stringente della Knowledge Base. Il controllo locale non coincide automaticamente con la conformità normativa: l’AI Act disciplina i sistemi in funzione del rischio, della trasparenza e della governance, mentre GDPR e norme settoriali regolano il trattamento dei dati. Un’infrastruttura sovrana e auditabile non sostituisce questi obblighi, ma può rendere più semplice dimostrare dove risiedono i dati, chi vi accede, quali modelli vengono impiegati e come vengono registrate le operazioni.

Dopo una lunga fase di migrazione verso il cloud pubblico, molte organizzazioni stanno riesaminando la collocazione dei workload in funzione di costi, prevedibilità della domanda, sovranità, latenza e portabilità. Non si tratta di un ritorno generalizzato al Data Center tradizionale, ma di una fase più matura nella quale ogni carico di lavoro viene collocato nell’ambiente più adatto. Il cloud pubblico mantiene vantaggi rilevanti per applicazioni variabili, sperimentali o caratterizzate da picchi difficili da prevedere. Per workload stabili, continuativi e ad alta intensità, invece, il costo ricorrente delle risorse, il trasferimento dei dati, le licenze e la dipendenza dai servizi proprietari possono rendere competitivo un ambiente privato o sovrano. Per i workload sensibili alla latenza, alla continuità territoriale o all’integrazione con impianti e reti locali entra inoltre in gioco l’Edge Computing.

La workload repatriation va quindi letta come una riallocazione selettiva all’interno di architetture ibride e multi-cloud. Il cliente non rinuncia ai benefici del public cloud, ma recupera capacità di scelta, controllo economico e portabilità. In Italia esistono già Data Center, private cloud e singole infrastrutture edge; manca tuttavia una piattaforma nazionale sovrana, federata e capillare della scala proposta da NGEN, in grado di offrire servizi omogenei su centinaia di nodi territoriali.

Oltre alle nuove esigenze AI e Cloud, ora brevemente descritte, è utile considerare che le reti di telecomunicazioni sono esse stesse il motore della domanda che collega più direttamente NGEN alle centrali esistenti. La trasformazione verso architetture cloud native sposta una quota crescente delle funzioni di rete da apparati proprietari dedicati a software eseguito su infrastrutture di calcolo standardizzate, orchestrate e programmabili. Nel 5G Core, la separazione CUPS (Control and User Plane Separation) consente di mantenere centralizzate alcune funzioni di controllo e di distribuire le User Plane Function più vicino agli utenti e alle applicazioni. Open RAN introduce componenti virtualizzate e funzioni intelligenti di controllo; il network slicing richiede capacità differenziate e governabili; le CDN collocano contenuti e cache vicino alla domanda, riducendo il traffico sulle dorsali e migliorando la qualità dell’esperienza.

Non tutte le funzioni devono essere ospitate in ogni nodo. Serve piuttosto una gerarchia coordinata di capacità Core, Regional ed Edge. Le centrali destinate a rimanere nodi di lungo periodo si trovano in molti degli stessi punti territoriali nei quali le reti aggregano traffico, fibre e servizi. Le telecomunicazioni, in altre parole, non sono soltanto il contenitore fisico degli Edge Data Center: ne costituiscono uno dei primi clienti e il sistema di connessione.

Ora è utile approfondire il razionale delle Infrastrutture Strategiche, ossia Energia e utility, Trasporti e logistica, Industria e agricoltura di precisione, Sanità, Finanza, smart city e gestione del territorio. Le aziende che operano in questo perimetro generano quantità crescenti di dati operativi e IoT strategici e critici. Sensori, sistemi di controllo, telemetria e piattaforme digital twin permettono di identificare anomalie, prevedere guasti, ottimizzare i processi e gestire eventi in tempo quasi reale.

Per una parte di queste applicazioni, inviare tutti i dati a un cloud remoto non è la soluzione più efficiente né la più resiliente. L’elaborazione di prossimità riduce la latenza e il traffico sulle dorsali, consente reazioni locali e può mantenere operative funzioni essenziali anche quando la connessione verso il centro è degradata o temporaneamente indisponibile. La distribuzione permette inoltre di collocare capacità di calcolo vicino a distretti industriali, reti energetiche, nodi logistici, strutture sanitarie e amministrazioni territoriali.

La prossimità fisica, tuttavia, non garantisce da sola sicurezza e conformità. Una rete edge moltiplica i siti da proteggere e amplia la superficie di attacco. Deve quindi essere progettata con criteri uniformi di identità, zero trust, segmentazione OT/IT, monitoraggio centralizzato, protezione fisica, gestione delle vulnerabilità e risposta agli incidenti. NIS2 per i settori essenziali e importanti, DORA per la finanza, la direttiva CER per la resilienza dei soggetti critici e l’AI Act per gli impieghi dell’intelligenza artificiale definiscono un quadro nel quale governance, security e continuità devono essere dimostrabili.

Un’infrastruttura sovrana, distribuita e presidiata non soddisfa questi requisiti automaticamente. Può però essere progettata per farlo in modo particolarmente efficace, combinando autonomia locale e governo unitario della piattaforma. Il valore di NGEN sta proprio nell’evitare che l’edge diventi una somma di isole: i nodi devono condividere architetture, standard operativi, controlli di sicurezza e capacità di disaster recovery tra siti.

L’ultimo razionale è meno immediatamente quantificabile, ma ha un valore industriale di lungo periodo. Le competenze digitali non si creano soltanto acquistando servizi a consumo: si consolidano progettando architetture, integrando hardware e software, operando piattaforme complesse, contribuendo a comunità open source e facendo ricerca applicata insieme a università e imprese.

Il public cloud e l’outsourcing hanno favorito una rapida adozione delle tecnologie e continueranno a svolgere un ruolo importante. Quando però l’esternalizzazione diventa totale, una parte delle competenze di progettazione, integrazione e controllo strategico rimane presso i fornitori. Il rischio non è semplicemente occupazionale: è la perdita della capacità di valutare le tecnologie, modificarle, governarne l’evoluzione e negoziare da una posizione di autonomia.

Una rete di 200 Edge Data Center progettati, costruiti e operati in Italia, su piattaforme aperte e sotto controllo italiano ed europeo, costituisce anche un ambiente di formazione industriale. Il Business Plan di NGEN prevede a regime quasi settecento posizioni tecniche qualificate, dall’ingegneria di sito e di rete alle operations cloud e AI, dalla cybersecurity al NOC. A queste si aggiungono le competenze generate nella filiera di progettazione, impiantistica, manutenzione, software e ricerca.

I sei razionali ora sintetizzati (Sovranità, Gen AI, Workload repatriation, Reti Telco Software Defined, Infrastrutture Critiche, Competenze) non conducono tutti, isolatamente, alla stessa soluzione. Sovranità digitale, workload repatriation e sviluppo delle competenze richiedono capacità di calcolo sotto controllo italiano ed europeo, ma non impongono di per sé una distribuzione capillare. L’evoluzione delle reti Telco e delle infrastrutture critiche richiede invece che una parte della capacità sia collocata vicino ai luoghi nei quali i dati vengono generati, trasmessi e utilizzati. La Gen AI aziendale unisce le due esigenze: controllo della Knowledge Base Strategica e, per gli impieghi sensibili alla latenza o alla continuità locale, capacità di inferenza distribuita.

È dalla sovrapposizione di sovranità e prossimità che nasce il razionale specifico di NGEN. Le grandi infrastrutture Core e Regional restano indispensabili per i carichi concentrati e il training dei modelli più avanzati. I nodi Edge completano l’architettura portando cloud, AI, rete e sicurezza vicino alle imprese, alle amministrazioni e alle infrastrutture critiche del territorio.

Edge Data Center NGEN e Gigafactory: ruoli complementari

Il valore delle centrali di telecomunicazioni liberate dal decommissioning si comprende meglio mettendole in relazione con l’altro grande modello infrastrutturale che sta emergendo su scala globale: le AI Gigafactory. Il confronto non deve però essere impostato come una scelta tra due alternative equivalenti. Gigafactory ed Edge Data Center rispondono a funzioni differenti della filiera dell’intelligenza artificiale e raggiungono il loro massimo valore quando operano come livelli complementari di una stessa architettura.

La Gigafactory concentra enormi risorse computazionali per addestrare e perfezionare modelli avanzati; l’Edge distribuisce capacità destinata soprattutto a eseguire quei modelli vicino ai dati, agli utenti e ai processi produttivi. La prima massimizza la scala; il secondo la prossimità. È questa distinzione, più della sola dimensione fisica, a spiegare il ruolo possibile di NGEN. Il training dei modelli di frontiera richiede concentrazione; inferenza, RAG, AI industriale e servizi territoriali possono trarre valore da una capacità distribuita, sovrana e governata unitariamente.

L’intelligenza artificiale comprende carichi di lavoro molto diversi. Il training di un modello di frontiera richiede decine di migliaia di acceleratori che lavorano in parallelo, reti interne ad altissima capacità, grandi quantità di energia e sistemi di raffreddamento specializzati. Questi requisiti favoriscono la concentrazione in pochi siti, perché la vicinanza fisica tra i processori riduce i tempi di comunicazione e consente di utilizzare la capacità come un unico supercalcolatore. Quando il modello è stato addestrato, la fase di inferenza segue una logica differente. Molte applicazioni devono interrogare basi documentali aziendali, elaborare dati industriali, rispondere in tempo reale, operare anche con connettività degradata o rispettare vincoli di residenza e governo del dato. In questi casi non è sempre necessario trasportare ogni informazione verso un unico polo remoto: una parte del calcolo può essere collocata vicino al luogo nel quale il dato nasce e viene utilizzato.

Fra i due estremi esistono numerose configurazioni intermedie. Il fine-tuning più impegnativo potrà rimanere nei grandi poli, mentre l’adattamento leggero, la RAG, gli agenti specializzati e l’inferenza potranno essere distribuiti. La collocazione corretta dipenderà da latenza, costo, volume dei dati, sensibilità delle informazioni, continuità operativa e grado di utilizzazione delle risorse.

Nel programma europeo, le AI Gigafactory sono grandi infrastrutture destinate a ospitare oltre 100.000 processori avanzati per l’AI e a sostenere la prossima generazione di modelli. La Commissione europea intende mobilitare 20 miliardi di euro per favorire la realizzazione di un primo gruppo di poli. Non esiste tuttavia un’unica configurazione standard: superficie, potenza e tecnologie dipenderanno dal progetto, dagli acceleratori adottati e dalle condizioni energetiche del sito.

L’ordine di grandezza è quello delle centinaia di megawatt per campus. Le densità possono avvicinarsi o superare 100 kW per rack e rendere necessario il raffreddamento a liquido. Accanto alle sale dati servono sottostazioni elettriche, UPS, batterie, gruppi di continuità, impianti di raffreddamento, sistemi antincendio e aree di sicurezza. La localizzazione è quindi guidata soprattutto dalla disponibilità di energia, dalla capacità della rete elettrica e digitale, dalle condizioni climatiche e dall’accesso a soluzioni di raffreddamento compatibili con il territorio.

È un modello indispensabile per competere nella frontiera dell’AI, ma la forte concentrazione rende particolarmente visibili gli impatti locali. Secondo l’International Energy Agency, un Data Center AI hyperscale può assorbire 100 MW o più e la crescita della capacità è spesso concentrata in pochi cluster, con conseguenze rilevanti per le reti elettriche locali. Il tema non è soltanto quanta energia venga consumata, ma dove, quando e con quale flessibilità venga richiesta.

Le centrali di telecomunicazioni offrono una base strutturalmente diversa. Gli edifici, gli accessi, la sicurezza fisica e le connessioni in fibra esistono già; molti siti dispongono inoltre di alimentazione dedicata e di spazi tecnici che possono essere riconvertiti. Queste dotazioni costituiscono un vantaggio iniziale, non un Data Center già pronto: potenza elettrica, continuità, raffreddamento, protezione antincendio, connettività e requisiti edilizi dovranno essere verificati e adeguati sito per sito.

Il modello NGEN prevede moduli IT indicativamente compresi tra 120 e 400 m². La configurazione tipica può collocarsi nell’ordine di 1-3 MW di potenza IT; solo i siti più grandi, con impianti e allacciamenti opportunamente potenziati, potranno avvicinarsi a 6 MW. Anche densità intorno a 50 kW per rack rappresentano un obiettivo per aree predisposte a workload accelerati, non un valore uniforme applicabile a ogni centrale. La rete potrà crescere progressivamente fino a circa 200 siti, ma non tutti dovranno essere attivati contemporaneamente né alla potenza massima. Un dispiegamento modulare, guidato dalla domanda effettiva, è essenziale per evitare capacità inutilizzata e investimenti anticipati. La capillarità eredita la geografia delle telecomunicazioni: centri urbani, distretti industriali, nodi logistici e territori provinciali possono essere serviti senza costruire da zero una nuova rete immobiliare nazionale.

Il primo vantaggio ambientale dell’Edge NGEN è il riuso. Recuperare edifici industriali esistenti riduce il consumo di nuovo suolo, le opere civili e una parte delle emissioni incorporate nella costruzione. Il consumo aggiuntivo di suolo non può però essere considerato sempre nullo: alcuni siti potranno richiedere cabine elettriche, generatori, batterie, dry cooler o altri impianti esterni.

La distribuzione può inoltre ridurre il trasporto continuativo di grandi volumi di dati verso poli lontani e attenuare la concentrazione della domanda elettrica in pochi punti. I grandi campus beneficiano di economie di scala, raffreddamento ottimizzato e tassi di utilizzazione elevati; una rete distribuita poco utilizzata potrebbe risultare meno efficiente. Per NGEN, un PUE prossimo a 1,35 è un obiettivo progettuale da misurare per sito e nelle reali condizioni operative. Alla metrica del PUE dovranno affiancarsi l’utilizzazione della capacità, l’origine dell’energia, il consumo idrico, la flessibilità rispetto alla rete elettrica e il carbonio incorporato evitato attraverso il riuso. Il beneficio ambientale emergerà dall’insieme di questi fattori, non dalla sola dimensione ridotta dei nodi.

Una rete di 200 nodi è caratterizzata da eterogeneità immobiliare, molteplici punti da proteggere, interventi distribuiti e una superficie di attacco più ampia. Il vantaggio territoriale dell’Edge ha quindi un prezzo operativo che deve essere riconosciuto fin dall’origine. La sostenibilità economica dipenderà dalla capacità di trasformare i siti in un’unica piattaforma. Hardware e impianti dovranno essere modulari e replicabili; provisioning, monitoraggio, aggiornamenti e gestione degli incidenti dovranno essere automatizzati; identità, segmentazione e criteri zero trust dovranno essere uniformi. I nodi dovranno inoltre replicare dati e servizi secondo classi di criticità, in modo che la distribuzione produca resilienza invece di creare nuove isole tecnologiche. Anche i tempi di attivazione vanno valutati con prudenza. Il riuso può evitare una parte delle procedure e delle opere richieste da un campus greenfield, ma non elimina i vincoli della rete elettrica, le autorizzazioni, gli adeguamenti antisismici e antincendio, le eventuali bonifiche e i tempi di approvvigionamento degli apparati di potenza. ‘Mesi anziché anni’ è un risultato possibile nei siti già predisposti, non una proprietà garantita dell’intero programma.

La Figura 2 sintetizza le differenze senza trasformarle in una graduatoria assoluta. La Gigafactory è superiore quando il valore deriva dalla concentrazione di acceleratori e dalla massima scala computazionale; l’Edge è superiore quando il valore deriva da prossimità, governo territoriale, continuità locale e integrazione con reti e processi. Efficienza e sostenibilità dipendono invece dal progetto e dall’utilizzazione effettiva.

Figura 2: Confronto tra AI Gigafactory ed Edge Data Center NGEN.

La conclusione strategica non è che l’Italia debba scegliere l’Edge al posto delle Gigafactory. Il Paese e l’Europa avranno bisogno di capacità concentrata per il training dei modelli avanzati e, contemporaneamente, di capacità distribuita per applicare quei modelli all’economia reale, alla pubblica amministrazione e alle infrastrutture critiche.

In una possibile architettura, le Gigafactory e i grandi poli HPC costituiscono il livello destinato al training; i Data Center nazionali e regionali ospitano cloud sovrano, piattaforme dati e servizi condivisi; i nodi NGEN portano inferenza, RAG, Telco Cloud, caching e AIoT vicino ai luoghi di utilizzo. Modelli, dataset e servizi possono muoversi tra i livelli secondo policy verificabili, mentre orchestrazione e sicurezza mantengono un governo unitario.

Architettura del Piano NGEN: siti, capacità e tecnologie

L’architettura NGEN deve tenere insieme due esigenze che, a prima vista, possono apparire in tensione: sfruttare rapidamente gli spazi liberati nelle centrali di telecomunicazioni e costruire una piattaforma capace di evolvere per almeno un decennio, senza dipendere dalle tecnologie disponibili nel momento in cui il Piano viene approvato.

Il punto di partenza è la forte espansione del mercato. A fine 2024 la potenza IT installata nei Data Center italiani era stimata in circa 0,5 GW e le rilevazioni pubblicate nel 2026 indicano il superamento di 1 GW entro il 2028. In questo contesto, 1,5 GW al 2030 può essere assunto come scenario prudenziale di pianificazione. Allo stesso modo, gli 850 MW nominali di NGEN rappresentano il tetto tecnico del portafoglio di 200 siti a pieno sviluppo, non capacità da finanziare o costruire immediatamente né, necessariamente, tutta capacità incrementale rispetto al mercato esistente.

Cinque principi rendono l’architettura durevole. Il primo è l’investimento progressivo proporzionale all’uso della capacità di calcolo: si predispongono edifici e impianti per la crescita, ma si installa capacità IT quando la domanda la giustifica. Il secondo è l’eterogeneità controllata: le centrali hanno dimensioni e condizioni diverse, mentre moduli, procedure e servizi devono restare standardizzati. Il terzo è, anche in questo contesto, la separazione tra control plane e data plane: governo, sicurezza e automazione sono federati; dati e workload possono rimanere locali quando il servizio lo richiede. Il quarto principio è la neutralità tecnologica. Il Piano può indicare tecnologie di riferimento, ma gli acquisti devono essere descritti attraverso profili di prestazione, consumo, interoperabilità e supporto, evitando di vincolare la roadmap a una singola generazione di acceleratori. Il quinto è la sovranità verificabile, che non dipende soltanto dalla licenza del software: comprende giurisdizione, localizzazione e controllo dei dati, identità degli operatori, supply chain, possibilità di migrazione, auditabilità e continuità operativa.

Taglie dei siti e dispiegamento progressivo

Lo scenario di riferimento distribuisce i 200 nodi in quattro taglie: 70 siti da 400 m², 50 da 300 m², 50 da 200 m² e 30 da 120 m². Assumendo rispettivamente 120, 90, 60 e 36 rack, il portafoglio raggiunge circa 17 mila rack nominali. A una densità progettuale massima di 50 kW per rack, il tetto teorico è pari a 849 MW IT. Questi valori devono essere interpretati correttamente. I metri quadrati indicano la sala IT e presuppongono la disponibilità di aree adiacenti per gli impianti MEP. I 50 kW rappresentano la capacità di progetto delle aree ad alta densità, non il carico medio iniziale di ogni rack.

La potenza concretamente attivabile dipenderà dalla connessione elettrica, dal raffreddamento, dalla configurazione del sito e dalla domanda. Per questo, nel Business Plan è opportuno distinguere tre valori: capacità immobiliare teorica, capacità elettrica qualificata e capacità IT effettivamente installata.

Figura 3: Mix delle quattro taglie nello scenario NGEN 200

Prima delle tre fasi di capacità serve una Fase 0 di qualificazione. Ogni centrale deve essere sottoposta a survey strutturale e impiantistica, verifica della potenza disponibile e dei tempi di connessione, analisi delle rotte in fibra, valutazione antincendio e ambientale, stima degli adeguamenti e misurazione della domanda raggiungibile. Questa fase trasforma un patrimonio immobiliare potenziale in un portafoglio ordinato per effettiva realizzabilità. La Fase 1 attiva indicativamente il 40% del tetto nominale, ma deve contenere un insieme bilanciato di compute general purpose, acceleratori, storage e networking. La Fase 2 porta il sito verso il 60% in funzione dei workload realmente acquisiti. La Fase 3 completa la capacità entro i limiti fisici, termici ed elettrici qualificati. Le espansioni non devono essere esclusivamente GPU: anche CPU, memoria, storage, rete e servizi di piattaforma devono crescere in proporzione al profilo della domanda. Il passaggio tra le fasi deve essere governato da gate misurabili: utilizzo sostenuto per un periodo definito, contratti o pipeline commerciale sufficienti, disponibilità della potenza, capacità termica verificata e ritorno economico coerente con il capitale richiesto.

Figura 4: Condizioni di maturazione del singolo sito

La progressione tecnica dei siti non deve essere confusa con il rollout geografico. La prima fase comprende 5-10 nodi di validazione, scelti fra contesti urbani, industriali e provinciali differenti. Una volta verificati moduli MEP, supply chain, piattaforma e domanda, la prima wave industriale porta il programma a 20 siti; una seconda ondata può estenderlo a 30-50. Solo dopo la dimostrazione della replicabilità si procede verso 100 siti e, dove il mercato lo sostiene, fino all’obiettivo di 200.

In questo schema, i circa 340 MW della Fase 1 aggregata rappresentano la capacità raggiunta quando tutti i 200 nodi sono entrati almeno nella configurazione iniziale. Non coincidono con il fabbisogno del primo anno. La distinzione rende il Piano più credibile: permette di apprendere dai primi siti, negoziare la potenza con i gestori di rete, evitare acquisti anticipati e concentrare gli investimenti nei territori nei quali emergono anchor tenant pubblici, Telco, industriali o utility.

La crescita modulare richiede che power e cooling siano progettati fin dall’inizio per evitare vicoli ciechi, ciò significa definire spazi, dorsali, ridondanze e punti di connessione che consentano di aggiungere moduli senza interrompere i workload. Le aree general purpose possono adottare raffreddamento ad aria o soluzioni ibride, mentre le zone destinate agli acceleratori devono essere predisposte per direct-to-chip liquid cooling e distribuzione idraulica controllata.

Figura 5: Crescita F1 → F2 → F3 per le quattro taglie di sito

L’obiettivo di resilienza è coerente con Tier III, cioè concurrently maintainable, da verificare ed eventualmente certificare per sito. Questo requisito riguarda la possibilità di manutenere componenti e percorsi senza arrestare l’ambiente IT; non equivale automaticamente a un determinato SLA. Il valore spesso associato del 99,982% non fa parte delle attuali definizioni Tier dell’Uptime Institute: disponibilità del servizio, ridondanza applicativa e penali devono essere definite separatamente nei contratti.

Anche il PUE di circa 1,35 deve essere trattato come obiettivo a regime e misurato nelle condizioni operative. Nei primi anni, un nodo parzialmente carico può avere un’efficienza peggiore. Il progetto dovrà quindi misurare PUE, consumo idrico, utilizzo della capacità, quota di energia a basse emissioni e flessibilità del carico, valutando anche recupero del calore dove esista una domanda termica vicina e continuativa.

La dotazione hardware è pensata con acquisto per lotti e descritta attraverso profili. Un profilo general purpose combina CPU, memoria e storage per Sovereign Cloud, Telco Cloud e Managed Services. Un profilo AI inference privilegia memoria degli acceleratori, efficienza per token, throughput e supporto ai modelli impiegati. Un profilo AI ad alta densità utilizza sistemi rack-scale e liquid cooling per workload che giustificano potenze superiori. A questi si aggiungono nodi storage e networking dimensionati sul traffico reale.

Le generazioni commerciali cambiano più rapidamente dei cicli autorizzativi. È preferibile fissare benchmark, consumo massimo, memoria, interconnessione, supportabilità e interoperabilità del software, lasciando alle gare periodiche la scelta della tecnologia più efficace. La possibilità di adottare acceleratori differenti va preparata attraverso API, container OCI, scheduler e livelli di serving che riducano la dipendenza dal singolo ecosistema, pur riconoscendo che driver, firmware e toolchain possono restare proprietari. Anche i cicli di rinnovo devono essere differenziati: gli acceleratori possono richiedere refresh più frequenti; server general purpose, storage e rete seguono cicli normalmente più lunghi; impianti elettrici e termici hanno vite utili ancora diverse. Un unico ciclo di otto anni per tutta la componente non-GPU nasconderebbe esigenze economiche e operative molto eterogenee.

Stack tecnologico e piattaforma aperta

Dal punto di vista del Software, NGEN adotta una politica open source first e open-standards by design: componenti aperti quando maturi e sostenibili, interfacce documentate, portabilità dei dati e motivazione esplicita delle eccezioni proprietarie. OpenStack e KVM forniscono il livello IaaS per macchine virtuali e bare metal; Kubernetes orchestra i workload containerizzati; Ceph offre servizi object, block e file. Il rapporto tra questi componenti deve essere esplicito: Kubernetes non sostituisce necessariamente l’IaaS e OpenStack non deve diventare un livello obbligatorio per ogni workload. La piattaforma espone cataloghi di servizio coerenti e colloca ciascun carico nell’ambiente appropriato. L’open source non elimina i costi. Servono supporto enterprise, integrazione, manutenzione delle release, gestione delle vulnerabilità, competenze e contributi upstream. Un vantaggio TCO del 30-40% non può essere assunto come proprietà intrinseca: deve essere una tesi del Business Plan verificata confrontando licenze, personale, supporto, migrazione, energia, hardware e rischio di lock-in. La Strategia UE per l’open source del giugno 2026 rafforza comunque la direzione di NGEN, indicando cloud, edge, AI e cybersecurity tra le aree critiche e attribuendo alla PA un ruolo di anchor user e contributor.

Sopra l’infrastruttura cloud serve un livello AI comune: catalogo dei modelli autorizzati, serving ad alte prestazioni, gestione dei prompt, RAG, vector store, pipeline di valutazione, fine-tuning selettivo, guardrail e tracciamento dell’utilizzo. La piattaforma deve poter eseguire modelli europei e italiani, ma anche altri modelli ammessi dalle policy, scegliendo per ogni caso d’uso il miglior equilibrio tra qualità, costo, latenza e sovranità. È importante distinguere open source e open-weight. Un modello con pesi scaricabili non è necessariamente accompagnato da codice, dati di training e licenza pienamente aperti. Il catalogo NGEN dovrà registrare provenienza, licenza, limitazioni d’uso, valutazioni di sicurezza, consumo e localizzazione dei dati. Il cliente deve sapere quale modello viene eseguito, in quale nodo, con quali basi documentali e con quale catena di responsabilità.

Figura 6: Stack tecnologico di riferimento

Dal punto di vista della sicurezza è evidente che una rete distribuita amplia la superficie di attacco e richiede controlli più uniformi di quelli di un singolo campus. Identità federata, autenticazione forte, least privilege, segmentazione tra tenant e tra IT e OT, cifratura dei dati, gestione centralizzata dei segreti, logging immutabile, vulnerability management e risposta agli incidenti devono essere parte della piattaforma. Ogni artefatto software deve essere inventariato tramite SBOM (Software Bill Of Material), firmato e promosso tra gli ambienti attraverso pipeline controllate.

Gli standard ISO 27001, 27017, 27018 e 22301 sono gli obiettivi di certificazione; i servizi destinati alla PA dovranno seguire il quadro ACN applicabile; Perimetro di Sicurezza Nazionale Cibernetica, NIS2, DORA e AI Act rileveranno in funzione del soggetto, del servizio e del caso d’uso. Nessuna tecnologia rende automaticamente conforme un servizio: la compliance deriva da responsabilità, processi, evidenze e audit continui.

I nodi NGEN devono inserirsi in un continuum a tre livelli. L’Edge ospita i workload sensibili alla prossimità e può mantenere funzioni locali durante un degrado della connettività. Il livello Regional aggrega servizi, dati e capacità di failover per gruppi di nodi. Il livello Core comprende Data Center nazionali qualificati, grandi piattaforme cloud e poli HPC; l’integrazione con il Polo Strategico Nazionale e con Data Center regionali deve essere definita mediante accordi, API e classi di servizio, senza presupporre automaticamente un unico dominio operativo.

Il backbone è parte dell’architettura, non una voce accessoria. Ogni sito richiede almeno due percorsi fisicamente differenziati, capacità scalabile e cifratura delle interconnessioni. Tecnologie come EVPN/VXLAN, IP/MPLS o segment routing possono supportare segmentazione e traffic engineering, ma l’architettura non dovrebbe estendere indiscriminatamente domini Layer 2 sull’intero Paese. I servizi devono essere classificati per latenza, banda, perdita ammissibile e modalità di replica; soltanto i workload che ne hanno bisogno utilizzano sincronizzazione stretta tra siti.

IRU e capacità trasmissiva devono essere diversificati per tratta e, dove possibile, per operatore. Radio e satellite possono offrire canali di emergenza per controllo e comunicazioni essenziali, ma non sostituiscono la capacità delle fibre necessaria ai workload cloud e AI. Il management plane deve inoltre disporre di connettività out-of-band e procedure di gestione sicura anche durante un guasto del data plane.

Il successo di NGEN dipenderà meno dalla possibilità di installare rack e più dalla capacità di gestirli come un sistema unitario. Un NOC e un SOC federati devono monitorare infrastruttura, servizi e sicurezza; i nodi periferici devono operare prevalentemente lights-out, con interventi locali standardizzati; configurazioni e policy devono essere distribuite come codice; metriche, log e trace devono alimentare capacity planning, chargeback e miglioramento continuo.

Il catalogo commerciale deve riflettere l’architettura: classi omogenee di compute, storage, accelerazione, connettività, residenza del dato e resilienza, disponibili in territori diversi. L’automazione deve nascondere l’eterogeneità fisica senza cancellarla: il placement engine deve conoscere potenza, raffreddamento, latenza, certificazioni, disponibilità degli acceleratori e policy del dato di ogni sito.

I mercati del Piano NGEN e degli Edge Data Center

Il Business Plan distingue cinque flussi di ricavo e i rispettivi perimetri indirizzabili in Italia. I valori non coincidono con l’intero mercato cloud, AI, IoT o telecomunicazioni: selezionano le componenti tecnicamente ed economicamente accessibili a una rete edge nazionale.

Le basi pubbliche utilizzate sono gli Osservatori Digital Innovation del Politecnico di Milano, AGCOM e Anitec-Assinform. Le proiezioni al 2035 e le quote NGEN sono invece elaborazioni dell’autore. Per evitare doppi conteggi, i ricavi vengono attribuiti al servizio prevalente: infrastruttura cloud, piattaforma AI, rete, applicazione AIoT oppure gestione continuativa.

Le quote e i valori a regime descrivono lo scenario base alla piena maturità. Non rappresentano forecast indipendenti; vanno verificati con contratti, anchor tenant e pipeline commerciale sito per sito. Le traiettorie annuali sono riportate nel capitolo 7 e sottoposte a uno scenario prudenziale e a uno espansivo.

Nel 2025 il mercato cloud italiano valeva 8,13 miliardi di euro secondo l’Osservatorio Cloud Transformation; Public & Hybrid Cloud rappresentavano 5,83 miliardi e l’IaaS 2,63. NGEN assume come perimetro inizialmente indirizzabile circa 4 miliardi, selezionando IaaS, private cloud e servizi sovrani coerenti con la propria offerta. La crescita fino a circa 14 miliardi nel 2035 e la quota NGEN del 7%, pari a circa 940 milioni a regime, sono ipotesi dello scenario base. La prossimità può migliorare latenza, assistenza e controllo, ma non sostituisce una proposta commerciale competitiva.

Figura 7: Perimetri indirizzabili dello scenario base NGEN in Italia: valori 2025 e proiezioni di piano al 2035 (€ mld)

Il mercato italiano dell’AI ha raggiunto 1,8 miliardi di euro nel 2025 secondo l’Osservatorio Artificial Intelligence; Anitec-Assinform adotta un perimetro più ristretto e stima 1,38 miliardi. Il valore NGEN di 2,7 miliardi include, oltre a software e servizi AI, una stima della capacità infrastrutturale dedicata all’inferenza e va quindi letto come perimetro allargato elaborato dall’autore. La proiezione a 15 miliardi e la quota del 6%, circa 730 milioni a regime, costituiscono ipotesi di piano. Sono state eliminate percentuali di preferenza on-premise non accompagnate da campione e formulazione verificabili.

Il terzo flusso combina Telco Cloud, CDN, SDN Enterprise e Network as a Service. Poiché non esiste una fonte pubblica unica con questo stesso perimetro, i valori di 1,2 miliardi nel 2025 e 3,5 miliardi nel 2035 sono elaborazioni di scenario costruite su segmenti adiacenti. La quota del 10%, pari a circa 320 milioni a regime, dovrà essere validata con operatori, clienti enterprise e contratti di capacità. Il vantaggio di NGEN è la presenza locale; il rischio è la sovrapposizione con offerte già consolidate di operatori e system integrator.

Nel 2025 il mercato IoT italiano valeva 10,9 miliardi di euro secondo l’Osservatorio Internet of Things, mentre le sole Digital & Smart Infrastructures valevano 1,36 miliardi. Il perimetro NGEN di 3,1 miliardi seleziona applicazioni proximity-intensive in utility, industria, città e infrastrutture critiche; non coincide quindi con nessuno dei due aggregati. La proiezione a 8 miliardi e la quota del 9%, circa 720 milioni a regime, sono ipotesi dello scenario base. La media di due siti per provincia descrive la capillarità complessiva, non una localizzazione già decisa.

Il quinto flusso comprende application management, AI governance e servizi SOC erogati alla base clienti degli altri quattro stream. Non è un mercato esterno aggiuntivo: è un ricavo di servizio, conteggiato solo quando non è già incluso nel contratto infrastrutturale. Il valore a regime di circa 260 milioni, pari a 1,3 milioni per sito, presuppone personale, automazione e licenze già valorizzati nell’OPEX; dovrà comunque essere verificato rispetto alla capacità effettiva di delivery e alle esigenze di presidio 24×7.

Figura 8: Quote ipotizzate e ricavi a regime dei cinque flussi nello scenario base del Piano NGEN

Business Plan del Piano NGEN: ricavi, costi e scenari

Lo scenario base traduce le quote del capitolo precedente in traiettorie annuali, seguendo l’attivazione da 10 siti nel 2027 a 200 nel 2034. I ricavi crescono da circa 15 milioni a 2.855 milioni nel 2038, con un ricavo medio per sito da 1,5 a 14,3 milioni (Figura 9).

Figura 9: Scenario base dei ricavi NGEN 200 per flusso, 2027-2038 (€ mln)

È una curva di maturazione commerciale e richiede contratti di capacità, domanda locale e un portafoglio bilanciato fra cloud, AI, Telco, AIoT e servizi gestiti.

Costi operativi e investimenti di rollout

Negli OPEX l’energia rappresenta circa due terzi a regime. Con 340 MW IT, PUE 1,35 e funzionamento equivalente a pieno carico, il consumo teorico è di circa 4,0 TWh annui; la spesa di 721 milioni nel 2038 implica un costo medio vicino a 180 euro/MWh. Prezzo, fattore di utilizzo, PPA, oneri di rete ed evoluzione del mix energetico sono quindi variabili decisive. Le altre voci sono manutenzione hardware, facility e locazioni, connettività, personale, consulenze, licenze e contingency (Figura 10).

Figura 10: Scenario base dei costi operativi 2027-2038 per natura

Il CAPEX di rollout ammonta a circa 11 miliardi di euro fra il 2027 e il 2034: Facility e MEP assorbono il 53%, hardware IT il 32%, Professional Services l’11% e Network il 4% con uno standard di 13 milioni / MW potenziale. La punta di 1.602 milioni annui fra il 2029 e il 2033 corrisponde a circa 30 attivazioni l’anno. La tabella non include le eventuali espansioni F2-F3, subordinate a domanda e finanziamento, né il rinnovo tecnologico successivo. Nell’analisi di scenario è pertanto introdotta dal 2035 una riserva annua di 68,4 milioni, pari al 2% del CAPEX IT cumulato, come proxy prudenziale del refresh; il dato dovrà essere sostituito da un piano per classi di asset (Figura 11).

Figura 11: CAPEX di rollout 2027-2038 per componente

Nello scenario base l’EBITDA diventa positivo nel 2029 e raggiunge 1.748 milioni nel 2038, con un margine di circa il 60%. È un risultato ambizioso: i benchmark di pura colocation non sono direttamente confrontabili con un portafoglio che include cloud, AI e managed services. Il margine va quindi letto come obiettivo di piano da validare separatamente per ciascun flusso, non come conseguenza automatica della scala.

Figura 12: Ricavi, OPEX ed EBITDA 2027-2038 (€ mln).

Sostegno pubblico e sostenibilità finanziaria

Per misurare la cassa, lo scenario base ipotizza un investimento pubblico sotto forma di contributo pari al 42% del CAPEX di rollout, cioè circa 4,5 miliardi. Il CADA non prevede questa percentuale e non assegna automaticamente risorse al Piano: la proposta europea contempla programmi UE, interventi degli Stati membri, compatibili con le regole sugli aiuti di Stato, e investimenti privati. Il contributo dovrebbe essere gestito da Infratel, come i precedenti BUL e Italia a 1 Giga PNRR nei quali ha dato prova di mettere a terra ingenti volumi di investimenti, e può assumere la modalità di fondo perduto o, più verosimilmente, contributo il conto capitale. In questa ipotesi, prima di imposte, debito, interessi e capitale circolante, il flusso cumulato torna positivo nel 2037 e raggiunge 2,89 miliardi nel 2038, prima della riserva di refresh (Figura 13).

A regime, l’organizzazione NGEN conta 688 FTE distribuiti in nove reparti, per un costo del personale di 57,1 milioni di euro l’anno (83 mila euro per FTE, costo aziendale pieno) — una media di 3,44 FTE per sito, non distribuiti uniformemente: il Field opera in modo itinerante su cluster di siti, mentre le funzioni centrali si concentrano in uno o pochi hub nazionali, il presidio fisico dei 200 Edge Data Center sul territorio; seguono il NOC per il monitoraggio continuo su scala nazionale, le operations Cloud e AI/ML, l’ingegneria di rete e di sito, la Security con il SOC per la compliance NIS2 e DORA, e le funzioni commerciali e di staff.

I rischi del Piano sono ovviamente la saturazione commerciale nel settore nei prossimi anni, disponibilità elettrica, costo dell’energia, tempi autorizzativi, capacità di realizzare 30 siti l’anno e rinnovo dell’hardware. Le mitigazioni sono rollout per gate, contratti o pipeline prima di ogni espansione, standardizzazione dei moduli, diversificazione dei flussi e possibilità di arrestare il programma a 20, 50 o 100 nodi senza pregiudicare quelli già operativi.

Figura 13: Flusso di cassa puntuale e cumulato.

Piano NGEN: la finestra per agire

Il Piano Strategico NGEN, illustrato in questo articolo, è oggi una priorità. Consente all’Italia e all’Europa di contribuire a colmare un GAP di capacità elaborativa, di patrimonio applicativo nelle tecnologie AI, Cloud, IOT e di competenze oggi divenuto insostenibile e molto rischioso. A questo Piano NGEN devono essere affiancati gli interventi di attrazione degli investimenti per la costruzione di grandi Data Center, oggi in corso, e tutte le iniziative private annunciate nel settore. Come più volte descritto in precedenti lavori, il ruolo che Poste Italiane con TIM potrà giocare in tale contesto è essenziale, come essenziale è il ruolo degli Operatori di Telecomunicazioni in Italia e in Europa, in un contesto di rafforzamento e consolidamento promosso dal nascente DNA.

Il valore del Piano risiede nella complementarità: grandi poli per training e carichi concentrati; Data Center nazionali e regionali per cloud e piattaforme condivise; Edge NGEN per inferenza, Telco Cloud, AIoT e continuità locale. La collocazione fisica in Italia o nell’UE aiuta la residenza del dato, ma sovranità e conformità dipendono anche da controllo societario, software, contratti, supply chain e governance.

Per imprese e amministrazioni, la rete può ampliare scelta, prossimità e resilienza. Per i territori può valorizzare edifici e connessioni esistenti, riducendo nuovo suolo e tempi di costruzione. Questi benefici devono però essere misurati con utilizzo effettivo, PUE, consumo idrico, origine dell’energia, sicurezza, qualità del servizio e valore economico generato localmente.

La tesi conclusiva è quindi concreta ma condizionata: il decommissioning apre una finestra rara per trasformare una parte delle centrali in infrastruttura di calcolo distribuita; NGEN può coglierla se procede per gate, con fonti trasparenti, domanda contrattualizzata, governance unitaria e un equilibrio verificabile tra capitale pubblico e privato.

Stiamo osservando sul mercato alcune decisioni embrionali che, ancora timidamente, vanno nella direzione qui indicata. L’auspicio è di accelerare e di ripetere, con determinazione, il percorso che nella fibra ottica ci ha consentito di essere nelle posizioni di rilievo delle classifiche europee e globali, con indubbio vantaggio per economia e competitività.

Note

[1] La copertura FTTH in rete di accesso a fine 2025 è intorno all’80% delle unità immobiliari. ↩

[2] Il termine NGA sta per Next Generation Access che include le architetture FTTC (Fiber To The Cab, FTTH (Fiber To The Home) e FWA (Fixed Wireless Access). ↩