La corsa globale all’intelligenza artificiale vede l’Europa in netto ritardo rispetto al bipolarismo USA-Cina. Gli Stati Uniti dominano per investimenti privati (109 miliardi di dollari nel 2024), controllo dei modelli linguistici e capacità computazionale. La Cina risponde con una strategia a guida statale, investendo 15,7 miliardi pubblici nello stesso periodo e guidando l’integrazione industriale e l’ecosistema open-source.
Il divario è strutturale: tra il 2020 e il 2024, l’Europa ha attratto solo 62 miliardi di dollari contro i 300 americani. Le imprese europee accusano un ritardo nell’adozione dell’AI tra il 45% e il 70% rispetto alle controparti USA. Nonostante il continente sia competitivo solo in segmenti limitati dello stack tecnologico, esiste ancora una finestra di opportunità, sebbene si stia chiudendo rapidamente. Ad oggi, solo l’1% delle imprese globali ha raggiunto la maturità in questo campo.
In questo scontro tra il capitalismo delle piattaforme americano e il dirigismo tecnologico cinese, l’Europa si trova in una posizione di vulnerabilità strutturale, scontando un ritardo accumulato nel settore del cloud e dei servizi digitali che oggi rischia di tradursi in una dipendenza critica per quanto concerne l’intelligenza artificiale.
Le radici del divario produttivo e la minaccia dell’arretratezza
La situazione attuale del Vecchio Continente è segnata da una preoccupante stagnazione della produttività che dura ormai da oltre due decenni. Mentre le economie concorrenti hanno saputo estrarre valore aggiunto dalla digitalizzazione, l’industria europea ha faticato a integrare le tecnologie emergenti nei propri processi core. L’intelligenza artificiale rappresenta, in questo contesto, l’ultima e forse più decisiva chiamata per invertire la rotta. Il problema non risiede nella capacità di ricerca, che in Europa resta di eccellenza accademica, ma nella conversione di questa conoscenza in valore di mercato.
La frammentazione dei mercati nazionali e l’assenza di infrastrutture di calcolo su scala continentale hanno spinto molte imprese europee a guardare con sospetto all’adozione dell’AI, temendo di perdere la sovranità sui propri dati industriali o di trovarsi imprigionate in ecosistemi proprietari stranieri. Questo clima di incertezza ha generato un circolo vizioso in cui il timore per la sicurezza rallenta l’implementazione, e la lentezza dell’implementazione erode la competitività delle aziende europee sui mercati globali.
Il paradigma della sovranità come prerequisito per l’adozione
Per scardinare questa resistenza, il dibattito europeo si è spostato con forza sul concetto di intelligenza artificiale sovrana, come sottolinea anche un articolo pubblicato da un gruppo di executive di McKinsey. Non si tratta di una deriva protezionistica o di un tentativo di autarchia tecnologica, quanto piuttosto della necessità tecnica di garantire che le infrastrutture critiche del continente rispondano a requisiti di controllo e resilienza.
La sovranità, in questo ambito, si declina su più livelli fondamentali che vanno dalla localizzazione fisica dei centri di elaborazione dati alla trasparenza degli algoritmi utilizzati. Un’AI può definirsi veramente sovrana solo quando l’utente finale, sia esso una pubblica amministrazione o un’azienda manifatturiera, ha la certezza che le informazioni processate rimangano sotto la protezione delle leggi europee e che il servizio non possa essere interrotto da decisioni geopolitiche esterne. Questo pilastro tecnologico è considerato il catalizzatore indispensabile per permettere a settori ad alta sensibilità, come la sanità o la difesa, di aprirsi finalmente ai benefici dell’apprendimento automatico senza compromettere la sicurezza nazionale o la privacy dei cittadini.
L’impatto economico di un ecosistema digitale controllato
Le proiezioni sulla crescita indicano che la creazione di un mercato dell’AI basato su ‘principi di sovranità digitale’ potrebbe generare un valore economico immenso entro la fine del decennio. L’opportunità non risiede solo nella vendita di software, ma nell’effetto moltiplicatore che una maggiore efficienza tecnologica avrebbe su tutto il tessuto industriale.
Se l’Europa riuscisse a costruire una filiera integrata, dalla fornitura di potenza di calcolo (GPU) fino ai modelli linguistici specializzati per le lingue e le normative locali, potrebbe trattenere all’interno dei propri confini una quota significativa di investimenti che oggi defluiscono verso le Big Tech d’oltreoceano. La sfida è trasformare i rigorosi standard normativi europei, spesso percepiti come un fardello, in un marchio di garanzia e qualità.
Un’intelligenza artificiale che sia intrinsecamente conforme alle regole di trasparenza ed etica può diventare un prodotto di esportazione unico, capace di attrarre tutti quegli attori globali che cercano alternative sicure e affidabili ai modelli opachi della concorrenza.
Infrastrutture e calcolo come nuova frontiera industriale
Dal punto di vista tecnico, la realizzazione di questa visione passa necessariamente per un potenziamento senza precedenti della capacità di calcolo europea. Il gap attuale non riguarda solo il software, ma la base materiale su cui l’AI viene addestrata ed eseguita. Senza un accesso sovrano alle risorse di cloud computing e ai processori di ultima generazione, qualsiasi pretesa di indipendenza digitale rimane puramente teorica. Le iniziative europee devono dunque concentrarsi sulla creazione di consorzi che mettano a sistema le risorse pubbliche e private, superando la logica dei piccoli progetti nazionali per puntare a una massa critica di livello europeo.
Questo implica anche una profonda revisione delle politiche dei talenti: l’Europa deve diventare un polo capace di trattenere i propri ingegneri e ricercatori, offrendo loro non solo retribuzioni competitive ma soprattutto un ecosistema di innovazione dove la ricerca possa trasformarsi rapidamente in applicazioni industriali concrete.
La trasformazione del vincolo in opportunità competitiva
Storicamente, l’Europa è stata percepita come il ‘regolatore globale’, in altre parole un arbitro che interviene quando le tecnologie sono già mature. Con l’avvento dell’intelligenza artificiale generativa, questa postura sta subendo una metamorfosi necessaria. La regolamentazione non viene più intesa solo come un limite, ma come la definizione di un perimetro di gioco sicuro che può favorire l’adozione di massa.
Le aziende, specialmente quelle che operano in settori critici, sono spesso frenate dall’incertezza legale. Un quadro normativo chiaro e stabile, come quello delineato dall’AI Act, sebbene complesso, offre una certezza del diritto che manca in mercati più deregolamentati. Questa ‘compliance di qualità’ può diventare un marchio di fabbrica, rendendo i prodotti europei i preferiti per quelle organizzazioni globali che pongono l’etica e la protezione del dato al primo posto.
I ruoli di Stato e UE come investitori e acquirenti primari
L’accelerazione strategica non può però passare solo attraverso la penna del legislatore; richiede capitali e una domanda di mercato solida. Uno dei punti deboli del sistema europeo è la frammentazione degli acquisti pubblici. Se gli Stati membri agissero in modo coordinato, utilizzando la propria immensa capacità di spesa per acquistare soluzioni di AI sovrana, creerebbero istantaneamente un mercato di sbocco per i campioni locali. Questo permetterebbe alle aziende europee di scalare le proprie soluzioni, raggiungendo quella massa critica necessaria per competere sui prezzi e sulle prestazioni con i colossi americani e cinesi. Lo Stato deve smettere di essere un semplice supervisore per diventare un ‘clever investor’ che condivide il rischio imprenditoriale nelle fasi iniziali di sviluppo tecnologico.
Un elemento tecnico inattaccabile in questa sintesi è l’interoperabilità. L’Europa non può permettersi di costruire walled garden che non comunicano con il resto del mondo. L’accelerazione strategica deve fondarsi su standard aperti che permettano ai sistemi sovrani di integrarsi con le tecnologie globali esistenti.
La sovranità, infatti, non deve significare incompatibilità. Sviluppare interfacce di programmazione (API) standardizzate e protocolli di scambio dati sicuri (sul modello di iniziative come Gaia-X) è l’unico modo per garantire che un’azienda europea possa mantenere il controllo sui propri processi critici pur continuando a operare in un mercato globale interconnesso. Questa flessibilità tecnica è ciò che impedirebbe il cosiddetto ‘vendor lock-in’, ovvero la dipendenza forzata da un unico fornitore.
Il fattore umano e la circolazione della conoscenza
Infine, la sintesi tra regole e crescita deve affrontare la sfida del capitale umano. La regolamentazione deve prevedere percorsi semplificati per la sperimentazione, come le ‘sandbox’ normative, dove le startup possono testare algoritmi innovativi in un ambiente protetto e sotto la supervisione delle autorità, riducendo i costi di conformità iniziali. Parallelamente, l’accelerazione richiede una politica di istruzione e ricerca che non si limiti alla teoria, ma incoraggi il trasferimento tecnologico dalle università al mercato.
Senza un flusso costante di talenti che sappiano navigare sia nelle pieghe della legge sia nei codici di programmazione, l’Europa rimarrà un continente di ottimi giuristi in un mondo dominato da tecnocrati.
di Massimo Bolchi