Il 30 luglio 2026 EuroHPC ha aperto il bando europeo per la realizzazione di un massimo di sette gigafactory dedicate all’intelligenza artificiale. Il programma prevede 10 miliardi di euro di fondi pubblici, europei e nazionali, con l’obiettivo di mobilitare oltre 20 miliardi di capitali privati. Le nuove infrastrutture dovranno offrire la capacità di calcolo necessaria per addestrare ed eseguire modelli avanzati sotto controllo europeo.
Per l’Italia il bando rappresenta una sfida industriale, non soltanto tecnologica. Il Paese può contare sulle competenze di realtà come Leonardo, Eni, Cineca e AI4I, ma dovrà presentare un progetto immediatamente realizzabile, sicuro e finanziariamente sostenibile. La prova decisiva sarà dimostrare la disponibilità di almeno 120-150 MW di carico IT, insieme a sistemi di raffreddamento, connessioni di rete, capitali, chip, competenze e clienti.
L’Europa ha messo regole alla tecnologia con l’AI Act, l’Europa ha ammesso che le regole non bastano con l’AI Continent Action Plan del 9 aprile 2025. La strategia combina capacità di computing e dati, accesso ai dataset, adozione industriale, competenze e semplificazione, con il fine di andare dalla protezione del mercato alla possibilità produrre I.A.
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Gigafactory AI in Europa: fondi, scala e obiettivi
InvestAI puntava a mobilitare 200 miliardi di euro, di cui 20 miliardi per un massimo iniziale di cinque gigafactory. Dopo 76 manifestazioni di interesse da 16 Stati membri, riferite a circa 60 siti, il bando EuroHPC ha alzato l’obiettivo a sette strutture: 10 miliardi di fondi europei e nazionali dovrebbero attivare oltre 20 miliardi di capitale privato.
Non è solo questione di cambio di passo economico. Per anni, l’Europa ha cercato di compensare la debolezza dei suoi hyperscaler con incentivi pubblici per la ricerca, la regolamentazione e l’adozione. Le gigafactory, tuttavia, sono mirate alla base materiale dell’IA, ovvero alle infrastrutture utilizzabili per addestrare ed eseguire modelli avanzati, piuttosto che al prestito di capacità confezionata e controllata al di fuori dell’Unione.
Dalle AI Factory alle infrastrutture di frontiera
Le gigafactory si distinguono dalle 19 AI Factory e dalle 13 “antenne” già selezionate. Queste forniscono principalmente supercalcolo, dati e servizi a start-up, PMI e ricerca; I nuovi hub consentiranno ai modelli di frontiera e alla modellazione continua della capacità industriale di diventare il livello successivo dell’ecosistema EuroHPC.
Il concetto di “IA continentale” dovrebbe quindi essere interpretato con realismo. Una rete di grandi data center non rende automaticamente l’Europa autosufficiente. Sono necessari modelli competitivi, software, dati, capitali a lungo termine, clienti industriali e una catena di fornitura per trasformare il calcolo in prodotti. Le gigafactory contribuiranno a colmare il divario infrastrutturale con gli Stati Uniti e la Cina, ma da sole non possono risolvere la frammentazione del mercato europeo né creare una domanda che ancora non esiste.Una AI gigafactory è un sistema integrato per addestramento, fine-tuning, inferenza, storage, accesso cloud e servizi applicativi. Acceleratori, memoria, rete, software, raffreddamento e alimentazione devono funzionare come una sola macchina: il componente più lento limita il rendimento dell’intera infrastruttura.
Il bando europeo per le gigafactory AI
Il capitolato europeo divide la gara in due lotti. Le strutture di medie dimensioni dovrebbero partire da 25.000 acceleratori equivalenti a Nvidia H100 per arrivare a 75.000; per la scala large la prima configurazione richiede almeno 40.000 acceleratori. Il carico minimo di IT all’entrata in funzionamento è rispettivamente di 120 e 150 MW. Il contributo Ue può salire fino a 500 milioni per una struttura media, con un cofinanziamento almeno pari a quello dello Stato che partecipa; per la prima fase di una struttura grande Bruxelles versa sino a 200 milioni, ancora da raddoppiare con risorse nazionali.
La valutazione terrà conto della qualità tecnica, dell’impatto nell’ecosistema, della sostenibilità finanziaria, del prezzo dei servizi, della sicurezza della catena di fornitura e dell’operatività entro 18 mesi dalla stipula del contratto. Il coordinatore deve essere vigilato nell’UE; sono necessari per sé la memorizzazione e trattamento di dati, metadati e telemetria in suolo europeo. Il capitolato rimanda a ISO 27001, NIS2, AI Act, Cyber Resilience Act, crittografia e roadmap post quantum.
Questi requisiti spiegano perché parlare semplicemente di “100.000 GPU” sia fuorviante. Questo è un appalto per servizi industriali, non per l’acquisto di hardware. Continuità operativa, accesso multiutente, assistenza, sicurezza, aggiornamentodel processore, e un prezzo della capacità che sia competitivo con quello dei grandi operatori globali, tutto questo deve essere disponibile.”
La candidatura italiana alla gigafactory AI
La candidatura italiana è stata resa nota dal ministero delle imprese del Made in Italy o e vede la partecipazione di Leonardo, Eni, la Fondazione AI4I e altri partner. Il perimetro definitivo, il sito o eventuale architettura multisito, l’investimento complessivo e la quota pubblica nazionale non sono ad oggi indicabili in documenti fruibili.L’Italia è competitiva per patrimonio tecnico e domanda industriale, ma Francia e Spagna hanno già reso visibili capitali, siti o architetture di progetto. Finlandia e Germania dispongono di piattaforme come LUMI e JUPITER. La candidatura italiana è quindi plausibile, ma non favorita: deve trasformare asset oggi distribuiti tra soggetti diversi in un progetto bancabile e immediatamente cantierabile.
Un altro vantaggio potrebbe essere la domanda. L’Italia non ha un hyperscaler globale, ma ha grandi aziende in quei settori in cui l’AI può produrre valore industriale: manutenzione predittiva, simulazione, scoperta di materiali e farmaci, ottimizzazione energetica, robotica, difesa e servizi pubblici. Per Bruxelles, tuttavia, i casi d’uso potenziali conteranno meno dei contratti: serviranno clienti disposti a impegnarsi per più anni.
Energia e siti per la gigafactory AI in Italia
Il collo di bottiglia italiano d’altro canto, si compone di vari vincoli. Il primo vincolo è l’energia. Terna indicava già a metà 2025 oltre 300 richieste di connessione per data center, superiori a 50 GW, concentrate soprattutto in Lombardia e nel Nord. Un hyperscale assorbe normalmente 100-200 MW in modo continuo e alcune domande superano i 500 MW. Questi valori non rappresentano capacità disponibile: includono progetti sovrapposti o speculativi. Il dato decisivo, oggi non pubblico per la candidatura, è quanta potenza possa essere impegnata contrattualmente nel sito entro i tempi del bando.
Le richieste di cui sopra sono una misura di pressione sulla rete e non una misura regionale della capacità. Secondo elaborazioni dei dati contenuti nella piattaforma Econnextion di Terna, nel dicembre 2025 solo una parte minoritaria dei progetti aveva completato il percorso tecnico e autorizzativo.
Raffreddamento, potenza e scelta del sito
Al raffreddamento, allo stoccaggio, alla conversione di potenza e ai servizi ausiliari vanno aggiunti anche i servizi IT. Un IT load di 150MW non dovrebbe quindi essere un consumo totale di potenza di 150 MW. Anche con un PUE molto efficiente, la connessione deve essere sovradimensionata, dunque con linee e sottostazioni ridondate. Ed è qui che il vantaggio di un sito brownfield — che dispone già di permessi, acqua e collegamenti industriali — può fare la differenza.
Rack ad alta densità richiedono liquid cooling, circuiti ridondati e water management. Il sito deve essere selezionato considerando PUE, WUE, stress idrico e recupero di calore. MIMIT Recycling, PPA contract, storage, fiber, proximity to electric stations and preference for brownfield sites among The Mimit Environment strategy.
Sicurezza e mercato della gigafactory italiana
Il terzo nodo è il permitting. Urbanistica, ambiente, acqua, connessione ed edilizia devono convergere. Il procedimento unico e le indicazioni del MASE aiutano, ma i 18 mesi imposti dalla gara richiedono che sito, titoli autorizzativi, tracciato elettrico e opere civili siano già maturi al momento dell’offerta.
La dipendenza dai fornitori extra-UE resta strutturale. Il capitolato chiede di gestire controlli alle esportazioni, lock-in, logistica, manutenzione e alternative tecnologiche. La sovranità non coincide quindi con la nazionalità dell’edificio: richiede controllo operativo europeo, diversificazione, interoperabilità e capacità di integrare hardware, rete e piattaforme. Per dati industriali, pubblici e dual use servono inoltre zero trust, cifratura con chiavi sotto controllo europeo, monitoraggio della supply chain e continuità operativa.
C’è infine il rischio di una macchina senza mercato e senza tecnici. Nel 2025 usava sistemi di AI il 16,4% delle imprese italiane con almeno dieci addetti; il rapporto europeo sul Decennio digitale continua a segnalare una carenza strutturale di specialisti ICT. Servono competenze HPC, networking, MLOps, cybersecurity, impianti elettrici e raffreddamento, ma anche clienti-ancora disposti ad acquistare capacità pluriennale.
Il modello economico è altrettanto delicato. Un’infrastruttura sostenuta con risorse pubbliche non può vivere di prenotazioni occasionali né competere soltanto sul prezzo della GPU-ora con gli hyperscaler globali. Deve offrire un vantaggio europeo riconoscibile: giurisdizione dei dati, ambienti riservati per industria e PA, accesso a dataset settoriali, assistenza al fine-tuning e certezza regolatoria. Senza un portafoglio di servizi e contratti minimi di utilizzo, il rischio è socializzare il CAPEX e lasciare al settore pubblico il costo della capacità inutilizzata.
Tempi e decisioni per la gigafactory AI italiana
Le date ufficiali mostrano perché la preparazione deve procedere prima dell’esito della gara. Il 12 novembre non si presenta un’idea, ma un’infrastruttura industriale documentata; la selezione è attesa all’inizio del 2027 e l’operatività iniziale dovrà arrivare entro 18 mesi dal contratto.
Una cabina di regia esecutiva
Le decisioni che occorre prendere per ottenere l’obiettivo, si articolano in quattro step: il primo è creare una cabina di regia esecutiva, con un responsabile unico e un cronoprogramma verificabile. Il consorzio deve definire struttura societaria, sito o siti, CAPEX, quota nazionale, partner finanziari, tecnologia e clienti-ancora. La riservatezza commerciale è legittima; l’indeterminatezza indebolisce il progetto verso Bruxelles, banche e fornitori.
Potenza contrattualizzata e selezione del sito
Il secondo è bloccare la più scarsa tra le risorse, non le GPU ma la potenza. Serve che tali PPA siano vincolanti con Terna e operatori locali, dotati di accumulo e ridondanza. La scelta del sito dovrebbe avvenire attraverso una matrice trasparente che ponderi elettricità realmente disponibile, acqua, fibra, aree brownfield, rischio climatico, tempi autorizzativi e possibilità di recuperare calore.
Il mercato prima dell’impianto
Terzo è fare il mercato prima dell’impianto. Governo e consorzio devono raccogliere impegni pluriennali da PA, industria e ricerca. Una porzione di capacità dovrebbe essere resa disponibile per PMI e scaleup attraverso servizi gestiti — dati, modelli, compliance, cybersecurity ed assistenza — e non soltanto come noleggio di acceleratori.
E bisogna anche prevenire che una domanda eccessiva pubblicamente garantita uccida gli incentivi all’efficienza. I contratti dovranno prevedere target di uso, prezzi comparabili, indicatori di qualità, rinnovo tecnologico e meccanismi di condivisione fra gestore e rischio commerciale.
La gigafactory nelle politiche di filiera
Il quarto passo è portare la gigafactory dentro le politiche di filiera. Diversificazione chip, componenti europei dove sono competitivi, networking aperto, software open source, programmi con università e ITS e misure per attrarre talenti devono entrare nel disegno. Il guadagno non sarà calcolato sul numero di processori venduti ma sarà in proprietà intellettuale, occupazione qualificata e capacitá di integrazione mantenuta nel paese.
La gigafactory AI e la sovranità industriale italiana
L’Unione europea ha finalmente riconosciuto che non esiste sovranità dell’AI senza infrastruttura. Il nuovo bando offre all’Italia una possibilità concreta, sostenuta da supercalcolo, imprese strategiche e domanda manifatturiera. Ma alcuni concorrenti hanno già messo sul tavolo capitale, siti e disponibilità energetica più riconoscibili.
Per vincere, il nostro Paese deve colmare in pochi mesi, il divario tra candidatura politica e progetto esecutivo. Una gigafactory può diventare il nodo di una filiera europea dell’intelligenza artificiale; senza energia contrattualizzata, autorizzazioni mature, sicurezza, competenze e clienti rischia invece di restare un simbolo costoso della distanza tra ambizione e capacità industriale.
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