I modelli di on premise AI e sovereign computing si stanno affermando come pilastri del calcolo distribuito per il rafforzamento della resilienza dell’UE. Di fatto, tali architetture rispondono a una duplice esigenza: garantire la sovranità dei dati e abilitare inferenze di AI localizzate, a bassa latenza e sotto controllo diretto.
Inoltre, l’implementazione di funzionalità di AI all’interno dei confini europei e su hardware governato consente all’UE di ridurre la dipendenza da fornitori extraeuropei, assicurare la conformità al GDPR e rafforzare la protezione dei dati critici in settori strategici come l’industria, la sanità e la difesa.
Indice degli argomenti
Cos’è l’on-premise AI e come si differenzia dal cloud
L’On-premise AI si riferisce all’implementazione di soluzioni di AI direttamente presso i data center aziendali o le infrastrutture locali, senza affidarsi a servizi esterni. A differenza del cloud computing – che fornisce risorse e servizi tramite internet e modelli di abbonamento (i.e. SaaS, PaaS, IaaS) – l’on-premise richiede l’acquisto, la gestione e la manutenzione di hardware e software interni.
Principali vantaggi scaturiti dall’on-premise AI
• Sicurezza – L’on-premise consente di implementare misure di sicurezza su misura, riducendo il rischio di accessi non autorizzati e violazioni dei dati, soprattutto in settori sensibili come sanità, difesa e finanza.
• Controllo – Le organizzazioni mantengono la piena proprietà e governance dei dati, evitando dipendenze da fornitori esterni e giurisdizioni.
• Conformità normativa – In Europa, il rispetto di regolamenti – quali il GDPR – è facilitato dalla possibilità di localizzare i dati all’interno dei confini nazionali o comunitari, evitando rischi legati a leggi extraterritoriali (es. CLOUD Act USA).
Sfide che l’on-premise AI comporta
• Costi iniziali e operativi – L’investimento in hardware, software e personale qualificato è significativo, con costi fissi elevati rispetto al modello pay-as-you-go del cloud.
• Manutenzione – Richiede team IT dedicati per aggiornamenti, patch di sicurezza e gestione dell’infrastruttura, con possibili criticità in caso di carenza di competenze specialistiche marketdataforecast.com.
• Scalabilità – L’espansione delle risorse è meno flessibile e richiede tempi e investimenti aggiuntivi, a differenza del cloud che offre scalabilità on-demand.
Sovereign computing: autonomia tecnologica e sicurezza nazionale
È doveroso evidenziare che il sovereign computing rappresenta la capacità di un Paese o di una regione di controllare direttamente infrastrutture digitali, dati e tecnologie critiche, riducendo la dipendenza da attori esterni e rafforzando sicurezza nazionale, competitività industriale e tutela dei valori europei in materia di privacy e protezione dei dati.
È in questa prospettiva che l’Unione Europea (UE) sta traducendo il principio di sovranità digitale in iniziative concrete che danno forma a un’infrastruttura di calcolo federata, resiliente e conforme alle normative UE, quali:
• Gaia X – Progetto europeo che promuove un ecosistema cloud interoperabile e sovrano per la condivisione sicura dei dati.
• EuroHPC (European High Performance Computing) – È il cardine della strategia industriale dell’Unione europea nel settore del supercalcolo e del data processing. Attraverso il finanziamento di progetti innovativi, l’iniziativa mira sia alla creazione di un’infrastruttura di supercalcolo realmente paneuropea sia al rafforzamento della cooperazione nella ricerca scientifica avanzata, con l’obiettivo di accrescere la competitività industriale e assicurare, allo stesso tempo, l’autonomia tecnologica e digitale dell’Europa.
• AI Factory – La Commissione Europea promuove un ecosistema di n. 19 AI Factory e fino a 5 Giga factory per garantire agli utenti europei accesso a capacità di calcolo ad alte prestazioni. L’obiettivo è triplicare la capacità dei data center europei entro il 2035, creando infrastrutture controllate, localizzate e allineate agli standard UE.
Tali progetti costituiscono l’ossatura operativa della strategia europea su AI sovrana e calcolo distribuito, con l’obiettivo di rafforzare l’autonomia tecnologica e aumentare in modo significativo la capacità di calcolo AI dell’UE entro la metà del decennio.
Pilastri chiave dell’on premise AI e del sovereign computing nella strategia UE
La strategia europea in termini di on premise AI e di sovereign computing si fonda su alcuni pilastri tecnologici e industriali che mirano a rafforzare la resilienza, l’autonomia strategica e la sovranità dei dati, riducendo le dipendenze infrastrutturali da fornitori extra UE e abilitando modelli di calcolo distribuito scalabili e conformi alle normative. Vediamo di seguito di che si tratta.
Continuum edge cloud distribuito e federato
Attraverso l’IPCEI CIS (Important Project of Common European Interest on Next Generation Cloud Infrastructure and Services), l’UE punta alla realizzazione di un continuum edge cloud federato, in grado di superare il modello del cloud centralizzato e ridurre la dipendenza da piattaforme di proprietà straniera, favorendo interoperabilità, portabilità dei dati e controllo infrastrutturale.
AI on premise per conformità normativa e controllo del dato
Le organizzazioni europee adottano sempre più soluzioni di intelligenza artificiale on premise per mantenere i dati sotto il proprio controllo diretto, assicurare la piena conformità al GDPR e mitigare rischi come il lock in tecnologico e l’accesso ai dati da parte di giurisdizioni extraeuropee.
Modelli AI locali e ruolo delle startup europee
Attori come Mistral AI svolgono un ruolo chiave nello sviluppo di modelli linguistici e di AI utilizzabili in ambienti locali o cloud sovrani, inclusi contesti edge, abilitando casi d’uso industriali, pubblici e mission critical.
Architetture distribuite per la resilienza energetica e infrastrutturale
Il ricorso a infrastrutture di calcolo distribuite risponde anche al problema del Gridlock Gap, ovvero i ritardi nella connessione dei grandi data center alle reti elettriche. L’installazione di AI Factory di dimensioni contenute (5–20 MW) in siti industriali o urbani esistenti, consente una messa a terra più rapida e coerente con la disponibilità energetica locale.
Apprendimento federato per la protezione dei dati
L’apprendimento federato permette l’addestramento dei modelli di AI direttamente su nodi edge distribuiti, condividendo solo i pesi del modello e non i dati grezzi, rafforzando privacy, sicurezza e sovranità informativa.
Iniziativa EURO 3C e nodi edge cloud europei
Avviato nel marzo 2026, il progetto EURO 3C coinvolge oltre n. 70 organizzazioni in 13 Stati membri per creare una rete federata e sicura di nodi edge cloud, con l’obiettivo di sostenere l’autonomia industriale e tecnologica europea.
Modelli di calcolo distribuito per la resilienza: il fondamento di on premise AI e sovereign computing
I modelli di calcolo distribuito costituiscono l’architettura di base su cui si sviluppano on premise AI e sovereign computing, consentendo a governi e imprese di rafforzare la resilienza operativa, il controllo dei dati e l’autonomia tecnologica. Di fatto, queste architetture, superando la logica del cloud centralizzato, permettono di eseguire addestramento e inferenza AI in ambienti distribuiti, locali o federati, riducendo rischi geopolitici, latenza e dipendenze da infrastrutture extra UE. Di seguito una descrizione delle architetture distribuite a supporto dell’on-premise AI e le tecnologie abilitanti per il sovereign computing.
Architetture distribuite a supporto dell’AI on premise
• Edge Computing – Nell’ambito dell’on premise AI, l’edge computing consente di elaborare dati e modelli di AI direttamente vicino alla fonte – attraverso sensori, dispositivi IoT, impianti industriali – garantendo bassa latenza, continuità operativa e protezione dei dati. Si tratta di una componente chiave del sovereign computing in settori critici come sanità, energia e mobilità intelligente.
• Federated Learning – Il federated learning è uno degli elementi più rilevanti della sovereign AI, poiché permette di addestrare modelli su dati distribuiti e localizzati, senza centralizzarli. Di fatto, i dati restano sotto il controllo delle singole organizzazioni o giurisdizioni, mentre vengono condivisi solo i parametri del modello, rafforzando privacy, sicurezza e conformità normativa.
• Hybrid Cloud Sovrano – Il modello di hybrid cloud, che combina cloud pubblico, cloud sovrano e infrastrutture on-premise, rappresenta una scelta architetturale sempre più diffusa per l’AI sovrana. Ciò consente di bilanciare scalabilità e flessibilità con il controllo diretto dei carichi AI più sensibili, evitando lock-in tecnologici.
Tecnologie abilitanti per il sovereign computing distribuito
• Containerizzazione e orchestrazione (es. Kubernetes) – Tecnologie che permettono di distribuire, gestire e scalare modelli di on premise AI lungo il continuum edge cloud, assicurando portabilità dei modelli, efficienza delle risorse e sicurezza operativa.
• Blockchain e registri distribuiti – La blockchain, nei contesti di sovereign computing multi stakeholder, supporta tracciabilità, integrità e governance dei dati e dei modelli AI, aumentando fiducia e trasparenza tra attori pubblici e privati.
Lo scenario
La sovranità digitale rappresenta oggi una priorità strategica per l’Italia e per l’Europa, poiché rafforzare l’autonomia tecnologica significa difendere competitività industriale, sicurezza dei dati e valori fondamentali dell’Unione in un contesto geopolitico sempre più instabile.
È doveroso evidenziare che, in questo scenario, l’AI on-premise e il sovereign computing emergono come pilastri della resilienza digitale europea, garantendo controllo diretto sui dati, sicurezza operativa e conformità normativa. La loro adozione comporta, tuttavia, un trade-off economico e organizzativo, che richiede investimenti infrastrutturali significativi e un deciso rafforzamento delle competenze in ambito AI, data governance e cybersecurity.
Inoltre, il PNRR e i fondi europei svolgono un ruolo determinante nel sostenere questa transizione, non solo come leva finanziaria, ma come strumento di coordinamento strategico per la costruzione di un ecosistema europeo dell’AI sovrana. Ne consegue che la capacità di bilanciare investimenti, competenze e risorse europee determinerà se l’AI on-premise e il sovereign computing sapranno evolvere da scelte difensive a leve strutturali di crescita, resilienza e autonomia tecnologica per il futuro digitale dell’Europa.
