L’intelligenza artificiale in Europa si trova a un bivio cruciale: mentre il mercato globale dell’AI continua la sua corsa tecnologica, il Vecchio Continente deve definire le politiche che determineranno la sua competitività futura in un settore ancora in piena formazione.
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Un mercato AI più competitivo di quanto sembri
Il mercato dell’intelligenza artificiale presenta livelli di concorrenza più elevati di quanto spesso si immagini. Se si guarda in modo statico, alcune fasi della catena del valore appaiono concentrate, in particolare l’accesso alla potenza di calcolo accelerata e ai chip specializzati. Ma se si adotta una prospettiva dinamica, emergono segnali di forte competizione: molteplicità di modelli, sperimentazione continua, investimenti elevati e grande incertezza su quali soluzioni tecnologiche e modelli di business prevarranno.
Siamo ancora in una fase di corsa tecnologica dove il mercato si sta formando e dove nessuna posizione è troppo consolidata. Proprio questa incertezza è un indicatore di vitalità concorrenziale e suggerisce prudenza verso interventi regolatori anticipatori che rischierebbero di irrigidire un ecosistema ancora fluido.
Policy europee per l’AI: qualità prima della quantità
La competitività dell’Europa nell’intelligenza artificiale non si gioca solo sulla capacità di produrre grandi modelli o di inseguire i campioni tecnologici statunitensi e cinesi, ma soprattutto sulla qualità delle politiche pubbliche che accompagneranno lo sviluppo di un settore ancora in piena fase di formazione.
È questa la tesi di fondo del rapporto del Centre on Regulation in Europe, che invita i decisori europei a leggere l’AI come una tecnologia generale, destinata a incidere trasversalmente su produttività, servizi e organizzazione dell’economia, e non come un singolo mercato già maturo e strutturato
Produttività e autonomia: la doppia sfida europea
Per l’Europa, la posta in gioco è doppia. Da un lato, l’AI rappresenta una leva cruciale per recuperare produttività, soprattutto nei servizi, che pesano ormai per circa il 70 per cento del PIL europeo ma da anni mostrano una crescita stagnante. Dall’altro, l’AI offre l’opportunità di ridurre alcune dipendenze strategiche, creando nuovi spazi di autonomia tecnologica senza ricorrere a politiche di chiusura o di protezionismo digitale.
La disponibilità di sistemi di AI diversificati, di alta qualità e a costi accessibili è una condizione essenziale per la crescita economica europea, più ancora della nascita di pochi “campioni” nazionali. La questo punto di vista le possibilità di sviluppo di Small Language Model, meno orientati al mercato globale e più tagliati su settori o su aziende specifiche riaprono le possibilità di una presenza Europea non marginale.
Dati e infrastrutture: rimuovere i colli di bottiglia
In questo quadro, le politiche pubbliche più efficaci non sono quelle che cercano di ridisegnare ex ante la struttura del mercato, ma quelle che rimuovono colli di bottiglia e riducono i costi di ingresso e di crescita per nuovi operatori. Un primo nodo riguarda l’accesso ai dati. Pur non essendo oggi un vincolo generalizzato per lo sviluppo dei grandi modelli, i dati possono diventare un fattore critico in applicazioni specifiche, dove dataset proprietari e difficilmente replicabili rischiano di essere usati per bloccare concorrenti.
La sfida per il legislatore europeo è trovare un equilibrio tra apertura e incentivi all’investimento, evitando obblighi generalizzati di condivisione che potrebbero scoraggiare la raccolta e l’innovazione sui dati stessi. Un secondo ambito riguarda l’infrastruttura computazionale. L’accesso alla potenza di calcolo accelerata resta una delle principali barriere economiche per molte imprese europee dell’AI.
Tuttavia, la competizione tra fornitori di cloud, l’ingresso di operatori specializzati e la diffusione di strategie multi-cloud stiano già riducendo i rischi di lock-in. In questo contesto, politiche pubbliche orientate a facilitare la portabilità, a vigilare su pratiche contrattuali potenzialmente escludenti e a sostenere investimenti in data center e supercalcolo pubblico possono rafforzare la contendibilità del mercato senza soffocare l’innovazione.
Chip per l’AI: la competizione si intensifica
Un elemento critico riguarda l’accesso ai chip per l’AI, che rappresenta una delle principali barriere competitive per aziende e istituzioni europee. Fino a poco tempo fa, pochi produttori globali dominavano la produzione di processori ad alte prestazioni per l’addestramento e l’inferenza dei modelli di intelligenza artificiale, con effetti diretti sui costi e sulla disponibilità di potenza di calcolo.
Tuttavia, la competizione sta cambiando: colossi come Google, Amazon e altri grandi provider cloud stanno progettando chip autonomi, mentre nascono e si rafforzano realtà europee specializzate, sostenute anche da fondi pubblici, che sviluppano chip basati su standard aperti e ricevono consistenti grant europei per colmare il gap tecnologico e diminuire la dipendenza dalle soluzioni esterne.
Open source e modelli aperti: leve per l’ecosistema europeo
Il mantenimento di prospettive open source può giocare un ruolo nell’ecosistema europeo che al momento non è un front runner della tecnologia. I modelli open source abbassano le barriere di accesso alla tecnologia, permettono a startup, università e imprese di adottare, adattare e sviluppare soluzioni senza i costi di licenza e senza lock-in tecnologici.
La diffusione di modelli open source può quindi rafforzare l’adozione dell’AI in Europa, accelerare l’innovazione regionale e contribuire a costruire un’infrastruttura digitale più trasparente, interoperabile e coerente con i valori europei di sovranità digitale
Rischio regolatorio e costi di compliance asimmetrici
Un punto centrale riguarda il rischio regolatorio. Normative come l’AI Act, il GDPR o il Digital Markets Act rispondono a obiettivi legittimi di tutela dei diritti fondamentali e di corretto funzionamento dei mercati, ma possono produrre effetti asimmetrici se applicate in modo rigido. I costi di compliance tendono infatti a pesare di più su start-up e imprese di piccole dimensioni, rafforzando indirettamente la posizione degli attori già consolidati. Per questo è utile sottolineare la necessità di un’applicazione proporzionata e di un continuo esercizio di semplificazione regolatoria, affinché le regole non diventino una barriera all’adozione dell’AI nell’economia reale europea. In questo senso il Digital Omnibus sembra prendere atto di questa problematica e muoversi nella giusta direzione.
Mantenere aperto il gioco concorrenziale
In definitiva, la competitività europea nell’intelligenza artificiale dipenderà meno dalla capacità di replicare modelli industriali altrui e più dalla costruzione di un contesto favorevole alla sperimentazione, all’ingresso di nuovi operatori e alla diffusione dell’AI in tutti i settori produttivi. In una fase di forte dinamismo tecnologico, la miglior politica industriale per l’AI non è quella che anticipa i vincitori, ma quella che mantiene aperto il gioco concorrenziale e consente all’innovazione di esprimersi pienamente nel mercato europeo
