Gigafactory AI europee, il nodo aperto del business model

Il bando per le Gigafactory UE per l’intelligenza artificiale consente finalmente di avvicinare alla realtà uno degli assi fondamentali della strategia UE sull’IA delineata dell’AI Continent Plan dell’aprile 2025, dopo l’annuncio ad effetto che fece Ursula von der Leyen nella conferenza internazionale sull’IA organizzata da Macron a Parigi nel febbraio del 2025.

Nel frattempo, la prima call informale lanciata lo scorso anno per sondare il mercato ha portato a ben 76 manifestazioni di interesse. Il dettaglio da non trascurare è che le proposte non erano vincolanti, né c’era alcun filtro nazionale da parte degli Stati membri, ai quali spetta staccare un assegno di pari entità di quello della Commissione, e dunque molti consorzi hanno sfruttato l’occasione per posizionarsi in attesa che la competizione si facesse più seria.

Ed in effetti, le cifre in campo sono tutt’altro che trascurabili e da queste bisogna partire per capire la portata delle ambizioni di ciascun progetto nonché le relative chance di successo nella fase di gara ma soprattutto in fase di implementazione, con un occhio alla candidatura italiana.

Il nodo del budget per le Gigafactory AI europee

In effetti, è stata proprio l’ambizione finanziaria dell’iniziativa a rappresentare il principale freno al suo veloce dispiegamento. A cominciare dall’annuncio iniziale della Commissione europea che aveva generato qualche confusione rispetto alla provenienza dei 20 miliardi di euro evocati da Ursula von der Leyen nel suo discorso parigino come budget complessivo dell’iniziativa.

In realtà, risultò chiaro fin da subito che dall’Europa sarebbe arrivata solo una frazione delle risorse mobilitate per la costruzione delle gigafactory. Inizialmente, si pensava che Bruxelles potesse mettere sul piatto 2 miliardi di euro, ai quali sommare la stessa cifra proveniente dalle capitale europee vincitrici di quelli che al tempo si pensava potessero essere 4 o al massimo 5 progetti.

Le due fasi del finanziamento pubblico

La questione è stata resa più complicata dal timing, dovendo la Commissione cercare le risorse da un lato tra le pieghe del bilancio pluriennale UE in via di scadenza nel 2027 e già quasi totalmente impegnato e dall’altro di non potere fare ancora totale affidamento sul budget successivo, quello 2028-2034, ancora in una fase negoziale preliminare con uno scontro furibondo in atto tra i paesi frugali, guidati dalla Germania, e altri, tra i quali l’Italia, più di manica larga ma con la priorità principale di recuperare le risorse sottratte alla coesione e all’agricoltura.

Dunque, ancora con poche certezze anche se sembra acquisita la volontà ad ampia maggioranza di costituire il Fondo europeo per la competitività dentro il quale saranno sicuramente disponibili per il digitale più denari rispetto ai (relativamente) pochi dell’attuale budget.

Fatto sta, dato che naturalmente non si possono spendere i capitoli del prossimo bilancio pluriennale prima del 2028 (e peraltro non si può ancora sapere esattamente quando e con quale velocità di spesa diventerà tecnicamente operativo) alla fine la Commissione ha usato l’escamotage di prevedere due fasi, la prima iniziale a carico del Quadro finanziario pluriennale corrente e la seconda che sarà spostata sul prossimo Qfp.

Sul primo, è stato trovato un miliardo di euro di fondi comunitari, sul secondo sono stati impegnati 4 miliardi di euro, dunque prevedendo una cifra complessiva a carico della finanza pubblica fino a 10 miliardi di euro, a metà tra UE e Stati membri.

Dunque, decisamente di più di quanto ci si aspettava inizialmente ma più differita nel tempo. Con alcuni pro (in particolare, la possibilità di dare più tempo alla domanda di servizi di manifestarsi nonché poter evitare i colli di bottiglia nell’offerta, a partire dalla disponibilità dei chip, sui quali comunque la Commissione ha già incassato accordi con Nvidia, Amd e Qualcomm per garantire corsie preferenziali di fornitura alle gigafactory).

Ma anche con le perplessità di molti che vedono nel frattempo centinaia di miliardi spesi in infrastrutture per l’IA già oggi dai principali player USA. Amazon ha appena alzato da 200 a 220 miliardi dollari il target di investimenti di quest’anno e Google dovrebbe spendere 205 miliardi di dollari.

Paesi con popolazione e PIL decisamente minori rispetto a quello europeo, come la Corea del Sud, che hanno appena annunciato progetti pubblico-privati equivalenti a centinaia di miliardi di euro, che saranno prevalentemente spesi in data center e IA.

Il business model delle Gigafactory AI europee

In ogni caso, risolta in qualche modo la questione del budget UE e confermata anche l’intenzione di un numero adeguato di Stati membri di supportare con propri fondi gli eventuali progetti vincitori della selezione, il problema principale a questo punto è assicurare i finanziamenti privati e dunque la remuneratività dei capitali che saranno investiti.

Bisogna infatti ricordare che, a differenza delle 19 factory con potenza computazionale minore già lanciate, finanziate per intero a metà da UE e Stati membri, tra le quali rientra anche IT4LIA a Bologna, partita pochi mesi fa, le gigafactory devono contare su capitali non pubblici, o quantomeno non in capo al bilancio UE o statale, almeno per il 65% dei costi.

Per farlo dovrebbero dunque intercettare una domanda adeguata da parte di imprese, amministrazioni pubbliche ed enti di ricerca e università ai quali vendere dunque un menu di servizi.

La logica non appare in effetti sbagliata. Al di là delle ristrettezze dei budget UE e nazionali, a fronte di infrastrutture molto più potenti e dunque costose delle factory già finanziate, si è in presenza di un maggiore rischio di fallimento per gli attori pubblici coinvolti (con possibile spreco di risorse provenienti dai contribuenti) e dunque è normale che i capitali privati rappresentino al contempo un meccanismo di mitigazione ma anche di validazione dei progetti di investimento.

Vediamo però quali sono le cifre in gioco.

Il peso dei capitali privati

Anziché prevedere 4-5 Gigafactory la Commissione ne ha aumentato il numero fino a 7, di cui 3 di grandi dimensioni (fino a 100 mila chip ottimizzati per l’IA) e 4 di medie dimensioni (fino a 75 mila chip ottimizzati per l’IA).

Su quelle di grandi dimensioni, la Commissione è disposta a investire fino a 1 miliardo di euro (200 milioni di euro nella prima fase e 800 milioni nella seconda), su quelle di media fino a 500 milioni di euro (nella stessa proporzione tra le due fasi).

Dati i vincoli già citati (cofinanziamento nazionale di pari entità a quello UE per un tetto al finanziamento pubblico complessivo di circa un terzo del totale), stiamo parlando di progetti che nella versione maxi potrebbero cubare circa 6 miliardi di euro mentre in quella media circa 3 miliardi.

Il totale darebbe proprio quei 30 miliardi di euro citati dalla Commissione come investimento complessivo pubblico-privato. Una cifra come detto non enorme in assoluto, se paragonata agli investimenti degli hyperscaler ma anche ai progetti di alcuni Paesi (così come a quelli annunciati ad esempio dalla sola Softbank in Francia), ma che potrebbe richiedere spalle molto (troppo?) larghe in alcuni dei paesi che si sono candidati ad ospitare le gigafactory.

A cominciare da Germania, Italia, Spagna, Portogallo e Grecia che vorrebbero sul proprio territorio quelle di taglia maggiore.

Clienti, capitali privati e domanda computazionale

In teoria, i primi clienti naturali di queste infrastrutture dovrebbero essere quanti sviluppano modelli IA. Ma, come è noto, in Europa i player IA di una certa taglia sono pochi e quei pochi si sono organizzati o si stanno già organizzando, come Mistral che dopo aver sottoscritto importanti accordi con i principali hyperscaler, ha deciso di investire in proprio.

Da capire se questo tipo di soggetti avrà domanda computazione ancora insoddisfatta o comunque la convenienza a rivolgersi alle gigafactory UE.

Naturalmente, c’è anche una seconda tipologia di player, startup appena nate o che stanno scalando oppure imprese già grandi che vorranno farsi il proprio modello di IA.

Rimane però da stabilire quanti saranno e quanto peseranno in termini di maggiore domanda computazionale questi soggetti ma soprattutto se le gigafactory saranno realmente competitive rispetto all’attuale offerta. Con hyperscaler che grazie agli enormi investimenti fatti e in fieri offrono combinazioni di prezzo e qualità al momento inavvicinabili.

Il ruolo dei dati sensibili

E qui veniamo dunque alla terza e forse più interessante tipologia di potenziali clienti delle gigafactory, cioè coloro che detengono dati particolarmente sensibili o hanno ulteriori ragioni per evitare potenziali criticità derivanti dall’uso di servizi riferibili a soggetti extra-UE.

In primis, le amministrazioni pubbliche ma anche aziende che operano in settori strategici, come difesa e infrastrutture critiche.

In questo senso, il maggior driver iniziale della domanda per le gigafactory UE potrebbe essere proprio il Cloud and AI Development Act, presentato dalla Commissione a inizio giugno e che nel testo attuale, che lo ricordiamo dovrà passare il vaglio di Consiglio e Parlamento, limita di molto la possibilità per soggetti non europei di ospitare dati sensibili, quantomeno a livello di pubbliche amministrazioni.

Appare dunque evidente come le due partite siano strettamente connesse.

La candidatura italiana nelle Gigafactory AI europee

La candidatura italiana tra realtà e rumors

Rimane dunque da capire e perfezionare anche la logica industriale dei singoli consorzi, a partire da quello che ci interessa di più, cioè quello italiano.

Qui il governo ha fatto già molto e occorre una volta tanto dargliene atto, con un impegno finanziario ingente data la situazione non facile dei conti pubblici facilitando la necessaria sintesi tra le due candidature iniziali che ruotavano rispettivamente intorno a Eni e Leonardo.

Che sono anche i soggetti privati dotati dei principali supercomputer in Italia (e tra i leader in Europa) e rispondono perfettamente anche all’identikit di operatori strategici che hanno bisogno di rendersi indipendenti almeno per le loro attività più core da occhi potenzialmente indiscreti.

Al consorzio italiano, da quanto si sa, parteciperanno sicuramente anche Cineca e AI4Industry mentre i rumors che vedrebbero la partecipazione di player tlc come Fibercop e TIM sono ancora in attesa di eventuali conferme ufficiali.

Senza escludere a priori la presenza di altri partner, quella di TIM nella prospettiva allargata del gruppo Poste appare particolarmente interessante.

Sia perché, al di là delle dichiarazioni utili per il marketing e la borsa, sarebbe una prima significativa conferma dell’intenzione di essere il principale campione digitale italiano.

Ma, guardandolo in una prospettiva paese più allargata, darebbe in dote al progetto quella dimensione retail che oggi manca, riferita in questo caso soprattutto alla moltitudine di piccole e medie imprese.

Anche in questo caso, e forse più ancora che altrove, sarebbe da capire sia il possibile menu di servizi offerto dalla futura Gigafactory italiana sia la capacità, con strumenti pubblici di varia natura, di poter indirizzare le imprese, sia startup che mature, e le amministrazioni pubbliche nonché gli enti di ricerca a domandarli.

Al netto della possibilità che certamente ci sarebbe di rivolgersi a mercati di altri paesi, quantomeno quelli esclusi dai progetti vincitori.

In conclusione, si tratta di una partita molto complessa e di un puzzle con molti tasselli da mettere a posto. Ma sarebbe un peccato per l’Europa e l’Italia non cogliere un’occasione che finalmente supera la logica esclusivamente regolamentare con la quale l’UE ha finora operato nel campo dell’IA (e non solo).

Anche se il modo in cui lo farà non sarà affatto scontato e dovrà essere attentamente promosso e monitorato perché le scelte abbiano una logica al contempo industriale, strategica e soprattutto future-proof.