L’intelligenza artificiale è al centro di una competizione globale che ridisegnerà gli equilibri economici e industriali dei prossimi decenni. Capire chi la sviluppa, chi la controlla e chi rischia di restarne ai margini è oggi una delle domande più urgenti per l’Europa.
Indice degli argomenti
L’intelligenza artificiale è uscita dai laboratori
Negli ultimi due anni l’intelligenza artificiale è uscita dai laboratori ed è entrata nella vita quotidiana. Milioni di persone utilizzano sistemi come ChatGPT o Gemini per scrivere testi, programmare o analizzare dati. L’impressione è quella di una tecnologia ormai diffusa e accessibile.
Dietro la democratizzazione: chi può davvero permettersi l’AI
Ma dietro questa apparente democratizzazione si nasconde una realtà molto diversa. Lo sviluppo dei modelli più avanzati di intelligenza artificiale richiede risorse economiche e infrastrutture che pochissimi attori al mondo possono permettersi. Addestrare un modello di frontiera significa disporre di enormi quantità di dati, potenza di calcolo e capitale finanziario. Non sorprende quindi che una delle tecnologie più importanti degli ultimi decenni si stia concentrando nelle mani di pochi grandi gruppi.
Gli investimenti colossali dei giganti tech americani
Negli Stati Uniti la corsa all’intelligenza artificiale è guidata da un ristretto numero di imprese: Microsoft, Google, Amazon e Meta. La scala degli investimenti è impressionante. Nel 2024 queste aziende hanno investito oltre 240 miliardi di dollari in infrastrutture digitali e data center, una quota crescente dei quali destinata allo sviluppo dell’intelligenza artificiale. Secondo diverse stime di mercato, la spesa complessiva dei grandi gruppi tecnologici potrebbe superare i 500 miliardi di dollari entro il 2026.
Nvidia e i semiconduttori: il collo di bottiglia dell’AI
A questa infrastruttura si aggiunge un altro anello fondamentale della catena tecnologica: i semiconduttori avanzati. Qui domina quasi incontrastata Nvidia, l’azienda americana che produce i chip utilizzati per addestrare i modelli più potenti di intelligenza artificiale. Il valore di mercato della società ha superato i 3.000 miliardi di dollari e i suoi processori sono diventati una risorsa critica per l’intera industria dell’AI.
I costi proibitivi dell’addestramento dei modelli di frontiera
La scala computazionale necessaria è enorme. Secondo diverse stime indipendenti, l’addestramento dei modelli più avanzati richiede decine di migliaia di GPU e costi che possono superare i 100 milioni di dollari. I modelli di nuova generazione potrebbero arrivare a costare centinaia di milioni o persino miliardi di dollari per singolo ciclo di addestramento.
Il vantaggio cumulativo: chi è avanti tende a restare avanti
Questa dinamica crea un potente vantaggio competitivo per chi arriva per primo. Le imprese che dispongono di più capitale e di più infrastrutture possono addestrare modelli migliori, attrarre più utenti e raccogliere più dati. Questi dati, a loro volta, servono a migliorare ulteriormente i sistemi. Si crea così una dinamica cumulativa: i leader tecnologici tendono a rafforzare continuamente la propria posizione.
Economie di scala, effetti di rete e controllo delle piattaforme
In altre parole, l’intelligenza artificiale non è una tecnologia in cui tutti partono dallo stesso punto. È una tecnologia caratterizzata da forti economie di scala, costi fissi giganteschi ed effetti di rete. Chi controlla i modelli migliori tende anche a controllare le piattaforme digitali, gli ecosistemi software e una parte crescente delle applicazioni industriali.
La sfida cinese: una traiettoria tecnologica alternativa
La Cina sta cercando di costruire una propria traiettoria tecnologica. Aziende come Alibaba, Tencent, Baidu e Huawei stanno sviluppando modelli e piattaforme alternative, sostenute da un forte supporto statale e da un vasto mercato interno. Pechino ha lanciato programmi pubblici su larga scala per accelerare lo sviluppo dell’intelligenza artificiale e costruire infrastrutture di calcolo nazionali. Anche sul piano scientifico la Cina è ormai, come è noto, uno dei principali produttori mondiali di ricerca sull’intelligenza artificiale.
Il confronto globale: USA, Cina ed Europa a confronto
Guardando ai numeri complessivi, il confronto tra le tre grandi aree economiche è eloquente. Gli Stati Uniti dominano gli investimenti privati e l’ecosistema imprenditoriale dell’intelligenza artificiale. Nel 2023 gli investimenti privati americani nel settore hanno superato i 60 miliardi di dollari, più del triplo di quelli europei.
La Cina è diventata, come è noto, uno dei principali produttori mondiali di ricerca scientifica e brevetti nel settore e può contare su un enorme mercato interno e su un forte coordinamento pubblico. L’Europa, pur avendo università e centri di ricerca eccellenti, resta indietro nella creazione di grandi imprese tecnologiche, nella disponibilità di capitale di rischio e nelle infrastrutture digitali.
Il risultato è che la nuova competizione tecnologica globale si sta configurando sempre più come una corsa tra due grandi sistemi: quello americano, guidato dalle piattaforme private, e quello cinese, sostenuto da una forte strategia statale.
L’Europa: scienza di eccellenza, infrastrutture insufficienti
In questo scenario l’Europa appare in una posizione più fragile. Il continente dispone di una comunità scientifica di altissimo livello e di una base industriale avanzata, ma fatica a competere nella costruzione delle infrastrutture tecnologiche su cui si basa l’intelligenza artificiale.
La dipendenza dal cloud americano: un problema strutturale
Il divario è evidente anche nelle infrastrutture digitali. I tre principali operatori cloud mondiali, Amazon Web Services, Microsoft Azure e Google Cloud, controllano circa due terzi del mercato globale del cloud computing. Molte imprese europee sviluppano oggi applicazioni digitali e sistemi di intelligenza artificiale utilizzando queste infrastrutture.
L’intelligenza artificiale come tecnologia generale: le implicazioni per l’Europa
Questa dipendenza tecnologica non è solo un problema industriale. Ha implicazioni economiche molto profonde. L’intelligenza artificiale non è semplicemente una nuova tecnologia: è una tecnologia generale destinata a trasformare una vasta gamma di attività produttive, dall’industria manifatturiera alla ricerca scientifica, dalla logistica ai servizi avanzati.
Se lo sviluppo e il controllo di queste tecnologie restano concentrati fuori dall’Europa, molte imprese europee rischiano di diventare semplici utilizzatrici di piattaforme sviluppate altrove. In questo scenario una parte crescente del valore economico generato dall’intelligenza artificiale verrebbe catturata dalle imprese che controllano modelli, dati e infrastrutture di calcolo.
Le filiere industriali europee sotto pressione
Il punto decisivo riguarda l’impatto che l’intelligenza artificiale potrebbe avere sulle filiere industriali europee.
Negli ultimi decenni l’Europa ha costruito la propria competitività su settori come l’automobile, i macchinari industriali e la chimica avanzata. Ma l’intelligenza artificiale sta diventando sempre più centrale anche in questi ambiti.
Primo scenario: l’Europa come grande utilizzatrice di tecnologie altrui
In questo contesto si possono immaginare due scenari molto diversi per l’economia europea.
Nel primo scenario l’Europa resta soprattutto un utilizzatore di tecnologie sviluppate altrove. Le imprese europee adottano sistemi di intelligenza artificiale sviluppati negli Stati Uniti o in Cina, utilizzano piattaforme cloud straniere e integrano questi strumenti nei propri processi produttivi. La produttività può certamente aumentare, ma il controllo delle tecnologie chiave e una parte crescente del valore economico restano nelle mani delle piattaforme che sviluppano i modelli.
Il rischio sulla distribuzione del valore lungo le filiere
Questo scenario presenta diversi rischi strutturali per l’economia europea.
Il primo riguarda la distribuzione del valore lungo le filiere industriali. Nelle economie digitali una quota crescente del valore non è generata nella produzione fisica, ma negli strati a monte della catena: software, algoritmi, piattaforme e dati. Se i modelli e le piattaforme cloud sono controllati da imprese americane o cinesi, una parte crescente dei profitti generati dall’innovazione industriale verrà catturata da questi attori.
Il caso automotive: quando il valore si sposta verso il software
Un esempio concreto riguarda l’industria automobilistica. Come è noto, una quota crescente del valore di un’automobile non dipende più soltanto dalla meccanica, ma dal software: sistemi di guida assistita, gestione delle batterie, aggiornamenti over-the-air e servizi digitali integrati. Se queste tecnologie sono sviluppate e controllate da piattaforme extraeuropee, anche una parte crescente del valore dell’automobile rischia di spostarsi verso chi controlla software e dati.
I dati industriali: un asset strategico a rischio
Il secondo rischio riguarda il controllo dei dati industriali. L’intelligenza artificiale funziona accumulando enormi quantità di dati provenienti dai processi produttivi e dai macchinari. Si pensi al caso della meccanica avanzata e delle macchine utensili, uno dei pilastri dell’industria europea e in particolare di Germania e Italia. Sempre più macchinari industriali sono dotati di sensori e sistemi di intelligenza artificiale che monitorano i processi produttivi e ottimizzano le prestazioni. Se questi sistemi sono sviluppati da piattaforme extraeuropee, anche i dati industriali generati dalle fabbriche europee potrebbero finire per alimentare modelli sviluppati altrove.
Gli standard tecnologici: chi definisce le regole del gioco
Il terzo problema riguarda gli standard tecnologici. Come è noto nelle industrie digitali chi sviluppa le piattaforme tende anche a definire gli standard tecnici e le architetture software che organizzano l’intero ecosistema industriale. Se gli standard dell’intelligenza artificiale industriale vengono definiti principalmente negli Stati Uniti o in Cina, le imprese europee rischiano di adattarsi a tecnologie progettate per altri sistemi industriali.
Il rischio invisibile: la perdita di capacità innovativa
Infine, c’è un quarto rischio, meno visibile ma forse ancora più importante: la perdita di capacità innovativa. Le tecnologie di frontiera tendono a generare forti effetti di agglomerazione. Dove si sviluppano le infrastrutture tecnologiche più avanzate si concentrano anche ricercatori, startup, capitale di rischio e nuovi progetti industriali. Se l’Europa resta principalmente un utilizzatore di tecnologie sviluppate altrove, una parte crescente dei talenti e dell’innovazione potrebbe spostarsi verso altri ecosistemi tecnologici.
La manifattura europea in gioco
Per un continente come l’Europa, che ha costruito la propria prosperità su una forte base manifatturiera, queste dinamiche hanno implicazioni profonde. La manifattura rappresenta ancora circa il 16 per cento del PIL europeo e occupa decine di milioni di persone. In paesi come Germania, Italia e parte dell’Europa centrale essa costituisce il cuore del sistema produttivo.
Secondo scenario: l’Europa come hub di AI industriale
Ma questo non è l’unico scenario possibile.
Un secondo scenario, molto diverso, è quello in cui l’Europa riesce a sviluppare almeno una parte delle tecnologie chiave dell’intelligenza artificiale e a integrarle nella propria base industriale.
Questo non significa necessariamente replicare il modello americano delle grandi piattaforme digitali globali. È improbabile che l’Europa riesca a costruire nel breve periodo equivalenti di Google o Amazon. Ma il continente potrebbe seguire una traiettoria diversa: sviluppare un ecosistema di intelligenza artificiale profondamente integrato con le proprie filiere industriali.
Fabbriche intelligenti e produzione avanzata: un modello possibile
In questo scenario virtuoso l’Europa diventerebbe uno dei principali luoghi in cui l’intelligenza artificiale viene applicata alla produzione industriale: fabbriche intelligenti, progettazione assistita da AI, nuovi materiali sviluppati con modelli computazionali, catene di fornitura ottimizzate da sistemi predittivi.
L’automotive come banco di prova dell’AI europea
Un esempio riguarda l’industria automobilistica. L’Europa dispone ancora di alcune delle principali imprese del settore e di una rete di fornitori altamente specializzati. Se l’intelligenza artificiale venisse sviluppata e integrata all’interno di questo ecosistema industriale, dalla progettazione delle batterie alla gestione dei sistemi autonomi, il continente potrebbe mantenere una posizione centrale nella trasformazione dell’automotive globale.
Meccanica e robotica: la nuova generazione di sistemi produttivi
Lo stesso vale per la meccanica avanzata e la robotica industriale. L’integrazione tra questi sistemi e l’intelligenza artificiale potrebbe dare origine a una nuova generazione di sistemi produttivi: fabbriche capaci di ottimizzare automaticamente i processi, macchinari che apprendono dai dati e catene di produzione altamente flessibili.
Chimica avanzata e nuovi materiali: l’AI come acceleratore
Un terzo esempio riguarda la chimica avanzata e i materiali. L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando la scoperta di nuovi materiali e l’ottimizzazione dei processi chimici. Integrata con l’industria chimica europea, una delle più avanzate al mondo, potrebbe aprire nuove traiettorie industriali nei settori delle batterie, dell’idrogeno e dei nuovi materiali.
Chi controlla l’AI industriale controlla le filiere del futuro
La differenza tra questi due scenari è enorme.
Nel primo caso l’Europa rischia di trasformarsi progressivamente in un grande mercato per tecnologie sviluppate altrove. Nel secondo potrebbe restare uno dei luoghi in cui si sviluppano e si controllano le tecnologie che organizzeranno le filiere industriali del futuro.
Quello che stiamo dicendo è che chi controlla l’intelligenza artificiale industriale non controlla soltanto il software. Controlla l’architettura stessa delle filiere produttive.
I tre nodi da sciogliere: infrastrutture, finanza, politica industriale
La domanda cruciale è quindi se l’Europa sia ancora in grado di recuperare il divario che si sta aprendo tra le grandi potenze tecnologiche.
Per riuscirci dovrà affrontare tre nodi fondamentali.
Il nodo delle infrastrutture di calcolo
Il primo riguarda le infrastrutture di calcolo. L’intelligenza artificiale è una tecnologia ad altissima intensità di capitale. Come abbiamo detto, addestrare modelli di frontiera richiede enormi capacità computazionali: grandi cluster di GPU, data center su scala industriale, accesso a chip avanzati e a sistemi di raffreddamento ed energia dedicati. Senza capacità di calcolo proprie, la ricerca europea e le imprese del continente resteranno inevitabilmente dipendenti dalle piattaforme tecnologiche straniere.
Le AI Factories europee: un passo avanti, ma non basta
Negli ultimi mesi qualcosa si sta muovendo. L’Unione europea ha avviato il programma delle cosiddette AI Factories, una rete di centri di calcolo collegati ai supercomputer europei gestiti dall’iniziativa EuroHPC. L’obiettivo è mettere a disposizione di imprese e centri di ricerca infrastrutture capaci di addestrare modelli avanzati e sviluppare applicazioni industriali di intelligenza artificiale. È un passo importante, ma le dimensioni degli investimenti restano ancora molto lontane da quelle degli Stati Uniti.
Il mercato dei capitali europeo: frammentato e insufficiente
Il secondo nodo riguarda la finanza per l’innovazione. Lo sviluppo dell’intelligenza artificiale richiede investimenti enormi e capitale paziente. Negli Stati Uniti questi capitali provengono da un ecosistema finanziario molto profondo: venture capital, mercati azionari dinamici, fondi pensione e grandi investitori istituzionali. Questo sistema consente di mobilitare rapidamente centinaia di miliardi di dollari verso le tecnologie emergenti. In Europa, invece, il sistema finanziario è molto più frammentato. Il mercato del venture capital è più piccolo, i mercati dei capitali sono meno integrati e i fondi pensione investono meno nelle tecnologie di frontiera. Non è un caso che molte startup europee, quando raggiungono una certa scala, finiscano per trasferirsi negli Stati Uniti per trovare capitali e accesso ai mercati finanziari.
Politica industriale: integrare l’AI nelle filiere
Il terzo nodo riguarda la politica industriale e la capacità di costruire ecosistemi tecnologici. L’intelligenza artificiale non è una tecnologia isolata: è una piattaforma che si integra con molti settori industriali, dalla robotica alla chimica, dall’automotive alla ricerca sui materiali. Per questo motivo il vero terreno di competizione non è soltanto lo sviluppo dei modelli di intelligenza artificiale, ma la capacità di integrarli nelle filiere produttive.
Il modello Monaco: un esempio di infrastruttura AI per l’industria
Negli ultimi anni anche la Germania ha iniziato a muoversi su questo fronte. A Monaco, ad esempio, è stato lanciato un grande progetto di infrastruttura di calcolo industriale destinato allo sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale per l’industria manifatturiera. L’obiettivo è creare una piattaforma di calcolo capace di supportare l’industria automobilistica, la robotica e la meccanica avanzata.
La risposta è tutt’altro che rassicurante
Ma la domanda resta aperta: la velocità è sufficiente?
Se si guarda alla scala degli investimenti globali, la risposta è tutt’altro che rassicurante. L’Europa si muove ancora con tempi molto più lenti e con risorse molto più limitate rispetto a Stati Uniti e Cina.
Il rapporto Draghi: un salto di scala o il rischio di marginalizzazione
È proprio su questi punti che insiste il rapporto sulla competitività europea preparato da Mario Draghi per la Commissione europea. Il rapporto sostiene che l’Europa deve mobilitare grandi investimenti pubblici e privati nelle tecnologie strategiche se vuole restare una grande economia industriale. Senza un salto di scala negli investimenti, senza un vero mercato europeo dei capitali e senza una politica industriale capace di coordinare ricerca, tecnologia e industria, il continente rischia di perdere progressivamente terreno nella nuova competizione tecnologica globale.
La vera domanda non è se l’AI cambierà il mondo, ma chi la controllerà
Naturalmente nessuna di queste politiche produrrà risultati immediati. Il vantaggio accumulato dalle piattaforme americane e cinesi è già molto significativo.
Ma se l’Europa resterà passiva in questa fase, il rischio non sarà soltanto perdere terreno in un nuovo settore tecnologico. Il rischio è più profondo: che una parte crescente del valore creato nelle economie europee venga catturata da imprese e piattaforme sviluppate altrove.
In altre parole, la vera domanda non è soltanto se l’intelligenza artificiale cambierà il mondo.
La domanda è molto più semplice, e molto più importante: chi controllerà questa trasformazione.
