Dopo anni in cui l’AI è stata sinonimo di Big Tech americane e piattaforme cinesi, una nuova parola d’ordine entra nei piani industriali e geopolitici: “AI sovrana”.
La Corea del Sud triplica il budget AI e compra 260.000 GPU Nvidia, l’Unione Europea lancia InvestAI da 200 miliardi di euro per infrastrutture e modelli, Francia e Germania costruiscono piattaforme cloud sovrane.
L’Italia è chiamata a scegliere se restare utilizzatrice di soluzioni altrui o diventare protagonista su dati, modelli e applicazioni strategiche.
Indice degli argomenti
AI sovrana, la nuova posta in gioco nella competizione globale
A settembre avevamo confrontato le strategie nazionali di Germania, Francia, Italia, Stati Uniti, Regno Unito e Cina.
Oggi la partita globale fa un salto di qualità: la vera posta in gioco è la Sovranità dell’AI.
La Corea del Sud è il caso di scuola con un piano da oltre 6,8 miliardi di dollari solo per il 2026 e un accordo per 260.000 GPU Nvidia.
L’Europa tenta di rispondere con InvestAI e grandi data center sovrani.
L’Italia si trova nel mezzo: per essere competitiva deve diventare sovrana almeno su dati, modelli e applicazioni, agganciandosi alla strategia europea.
Cosa significa davvero “AI sovrana”
L’AI sovrana non è autarchia tecnologica, né un ritorno al protezionismo digitale: è la capacità di mantenere il controllo sui nodi critici dell’ecosistema AI – infrastrutture, dati, modelli, applicazioni – in modo da non essere esposti a dipendenze unilaterali.
In termini operativi, significa disporre di potenza di calcolo affidabile e accessibile, governare i dati strategici secondo regole nazionali o europee, sviluppare modelli addestrati su lingua e norme locali e assicurare che le applicazioni più sensibili (sanità, PA, manifattura, difesa civile) non siano subordinate a scelte unilaterali di attori esteri.
Si tratta, allo stesso tempo, di competitività economica e di sicurezza nazionale: due dimensioni che, nell’AI, ormai coincidono.
La strategia di AI sovrana della Corea del Sud: investimenti e filiera
La Corea del Sud è oggi il riferimento internazionale per comprendere cosa significhi perseguire davvero l’AI sovrana.
Il piano del presidente Lee Jae Myung non si limita a finanziare singoli progetti, ma delinea un vero disegno industriale.
Gli investimenti pubblici e il National Growth Fund coreano
Una spesa pubblica per il 2026 di 6,8 miliardi di dollari, sostenuta da un National Growth Fund che supera i 100 miliardi e da un accordo per l’arrivo in Corea di 260.000 GPU Nvidia di ultima generazione.
Il ruolo dei conglomerati privati: Samsung, Hyundai, SK, LG
A questa infrastruttura si sommano oltre 540 miliardi di dollari che i grandi conglomerati nazionali, Samsung, Hyundai, SK, LG, hanno deciso di investire in data center, chip e applicazioni AI.
Autonomia senza autarchia: GPU Nvidia e chip nazionali
La strategia non è basata sull’autosufficienza, ma sull’autonomia.
La Corea continua a utilizzare tecnologia statunitense, ma la ricolloca nel proprio territorio, la integra in piattaforme e modelli coreani e la affianca con componenti sviluppate in casa, come le neural processing units di nuove realtà come Rebellions e FuriosaAI.
L’effetto finale è un ecosistema che riduce la dipendenza dalle superpotenze e crea una filiera locale capace di sostenere crescita e sicurezza nazionale.
Questa appare come la dimostrazione più chiara che anche un Paese non considerato “superpotenza” può affermare una propria sovranità tecnologica, a condizione di investire in modo concentrato, coordinato e con una visione di lungo periodo.
Medio Oriente, India e Regno Unito: la sovranità come accesso al calcolo
Nel nuovo scenario globale, la sovranità non coincide soltanto con la capacità di produrre chip o sviluppare modelli nazionali.
In molte aree del mondo assume una forma diversa, più diplomatica che industriale: la possibilità di garantirsi un accesso stabile e preferenziale alla potenza di calcolo, divenuta oggi una risorsa strategica al pari dell’energia.
Negli ultimi mesi l’amministrazione americana ha autorizzato Arabia Saudita ed Emirati Arabi Uniti all’acquisto di migliaia di GPU avanzate, consolidando i due Paesi come futuri hub di calcolo regionale.
L’India sta invece puntando sulla costruzione di un proprio modello fondazionale e sull’espansione dei data center domestici, mentre il Regno Unito ha istituito una struttura dedicata alla “sovereign compute” e investito in un supercomputer exascale per rafforzare la propria autonomia.
In tutti questi casi, la sovranità non deriva dall’isolamento, ma dalla capacità di assicurarsi un flusso diversificato e non precario di risorse critiche, così da evitare dipendenze unilaterali e vulnerabilità strutturali.
L’Europa tra AI sovrana e regolazione: il piano InvestAI ed EuroHPC
Se nel 2024 il tema europeo era soprattutto regolatorio (AI Act, Data Act, GDPR), nel 2025 l’Unione Europea passa all’azione sul fronte industriale.
Al Paris AI Action Summit, la presidente von der Leyen ha annunciato InvestAI, un maxi programma da 200 miliardi di euro destinato a rafforzare la capacità europea di sviluppare e utilizzare l’intelligenza artificiale senza dipendere in modo eccessivo da infrastrutture e piattaforme esterne.
InvestAI, gigafactory del calcolo e poli da 100.000 GPU
Il piano prevede la creazione di quattro o cinque grandi poli europei di calcolo – vere e proprie gigafactory dell’AI, ciascuno dimensionato per ospitare almeno 100.000 GPU di ultima generazione.
EuroHPC e supercalcolo accessibile a imprese e PA
A queste infrastrutture si affiancherà un potenziamento della rete EuroHPC, con l’obiettivo di rendere disponibili risorse di supercalcolo integrate e facilmente accessibili a imprese, centri di ricerca e pubbliche amministrazioni.
Modelli fondazionali europei e strumenti per startup e scaleup
All’interno dello stesso programma rientra anche il sostegno allo sviluppo di modelli fondazionali europei e di piattaforme software affidabili per la PA e per i settori regolamentati, oltre a un pacchetto di strumenti finanziari destinati ad accelerare la crescita di startup e scaleup dell’ecosistema.
Nella visione della Commissione, InvestAI è più di un piano industriale: è un tassello fondamentale per costruire autonomia strategica nei settori critici dell’AI.
Cloud europei e piattaforme di AI sovrana: il ruolo di Francia, Germania, SAP e Mistral
Parigi e Berlino stanno declinando la sovranità europea anche sul terreno del software e delle piattaforme cloud, con approcci che cercano di coniugare innovazione, sicurezza e autonomia strategica.
Negli ultimi mesi, Francia e Germania hanno presentato una collaborazione pubblico privata che coinvolge Mistral AI, SAP e alcuni grandi attori industriali.
L’obiettivo non è solo sviluppare modelli europei, ma creare un ambiente in cui pubbliche amministrazioni e settori regolamentati possano utilizzare l’AI all’interno di infrastrutture interamente ospitate in Europa, con una governance dei dati allineata al quadro normativo dell’Unione.
Parallelamente, la Commissione europea ha aperto un’indagine, nell’ambito del Digital Markets Act, sul ruolo di AWS e Azure nel mercato del cloud.
L’azione non mira a escludere i colossi americani, ma a verificarne il livello di controllo sulle infrastrutture critiche e, soprattutto, a evitare che l’intero ecosistema europeo resti vincolato a un numero ristretto di fornitori extra UE.
La logica che accomuna queste iniziative è semplice: la sovranità non implica chiudere le porte alle tecnologie statunitensi, ma assicurarsi che esistano alternative credibili e che nessun attore esterno detenga un potere tale da condizionare l’evoluzione digitale dell’Europa.
L’Italia e l’AI sovrana: asset, rischi e scelte strategiche
La posizione italiana all’interno della partita della sovranità tecnologica è complessa: da un lato il Paese dispone di asset solidi e settori industriali che potrebbero beneficiare enormemente di un approccio sovrano all’AI; dall’altro fatica a strutturare un disegno unitario che connetta infrastrutture di calcolo, modelli, dati e applicazioni.
Le infrastrutture di calcolo italiane: il caso Cineca e oltre
Sul fronte delle infrastrutture, l’Italia può contare su supercomputer avanzati come quelli del Cineca, ma non ha ancora definito una strategia che renda queste risorse effettivamente disponibili alle imprese, in particolare PMI e startup, come avviene invece in Regno Unito e Francia.
Dati, spazi nazionali e modelli addestrati su lingua e norme italiane
Lo stesso vale per la gestione dei dati: la Strategia AI 2024-26 e il PNRR hanno avviato interventi significativi in sanità, mobilità e PA digitale, ma manca una cornice capace di trasformare questi progetti in veri e propri spazi dati nazionali, interoperabili e utilizzabili per addestrare modelli affidabili.
I modelli linguistici e verticali rappresentano un altro nodo: esistono iniziative accademiche e industriali in lingua italiana, spesso di alta qualità, ma nessuna è ancora sostenuta da un mandato pubblico chiaro o da un piano nazionale che ne assicuri continuità, governance e capacità di scalare.
Proprio su questo terreno, quello dei modelli addestrati su norme, lingua e contesti italiani, si giocherà una parte importante della competitività futura.
Settori applicativi chiave: manifattura, agroalimentare, turismo, sanità
L’ambito applicativo è quello in cui l’Italia può ambire a un ruolo da protagonista.
Manifattura, agroalimentare, turismo e sanità costituiscono settori ad altissimo potenziale per soluzioni di AI sovrana, soprattutto grazie alla capillarità delle PMI e alla qualità dei dati industriali.
Per sfruttarlo, però, è indispensabile collegare queste opportunità ai grandi programmi già finanziati: PNRR, CDP VC, Transizione 5.0 e, soprattutto, all’integrazione all’interno di InvestAI.
L’Italia possiede i presupposti ma non ha ancora compiuto il salto strategico necessario a tradurre investimenti esistenti in capacità sovrane effettive.
La finestra è aperta, ma richiede velocità di esecuzione e un coordinamento nazionale più deciso.
Convergenze globali e scenari futuri per l’Italia nell’ecosistema AI
Guardando insieme le traiettorie emerse negli ultimi mesi – dalla spinta industriale della Corea del Sud alle ambizioni europee, fino ai movimenti di India, Medio Oriente e Regno Unito – emerge un quadro più chiaro del modo in cui si sta ridisegnando la geografia dell’AI.
La Corea del Sud dimostra che un Paese di dimensioni medie può costruire una propria autonomia tecnologica puntando su investimenti mirati, un forte coordinamento politico e filiere industriali capaci di assorbire e valorizzare le nuove infrastrutture di calcolo.
Francia e Germania stanno invece articolando un modello di sovranità europeo che combina infrastrutture locali, piattaforme cloud dedicate e un ecosistema di modelli sviluppati e governati in Europa.
L’Unione Europea, con InvestAI ed EuroHPC, tenta di mettere insieme le tessere di un progetto più ampio che unisca calcolo, regole, ricerca e applicazioni industriali.
Nel Medio Oriente e in India, la sovranità assume spesso una forma diversa: non tanto la costruzione interna di una filiera completa, quanto la capacità di ottenere accesso privilegiato alle tecnologie critiche, in particolare GPU e data center, attraverso accordi bilaterali e relazioni strategiche.
Il Regno Unito si posiziona in una via intermedia, puntando su infrastrutture proprie senza rinunciare a una forte collaborazione con i giganti globali.
L’Italia si trova in un punto di intersezione: non dispone dei volumi d’investimento della Corea o della Francia, ma ha settori industriali e basi dati che potrebbero rappresentare un vantaggio competitivo se inseriti in una strategia più ampia.
La questione chiave non è replicare modelli irrealistici, ma capire se il Paese sarà in grado di esercitare un controllo effettivo sui passaggi più sensibili della catena del valore dell’AI – dai dati ai modelli, dalle competenze alle applicazioni – nei settori in cui può davvero costruire un posizionamento distintivo.
La sovranità dell’AI non è un traguardo ideologico.
È una condizione necessaria per garantire competitività, sicurezza e continuità operativa in un mondo dominato da pochi fornitori globali di tecnologie critiche.
Cina e Stati Uniti corrono in avanti, la Corea del Sud ha mostrato come un Paese può ritagliarsi uno spazio autonomo, l’Europa cerca una strada comune tra regole e investimenti.
Per l’Italia il tempo è breve: i fondi del PNRR finiranno entro il 2026, l’AI Act entrerà pienamente in vigore nello stesso periodo, e la finestra di InvestAI può fare la differenza.
La sfida è trasformare risorse e programmi in compute, modelli, progetti e servizi concreti.
Se sapremo intervenire ora, potremo essere parte di questa nuova stagione dell’AI sovrana.
Se indugeremo, resteremo utenti di tecnologie altrui.
