AI, investimenti in Europa cresciuti di 200 volte a 123 miliardi di dollari in 10 anni. La spesa premia la resilienza?

Dalla sovranità alla resilenza tecnologica, gli investimenti in AI premiano la sicurezza: 123 miliardi di dollari in Europa tra il 2016 ed il 2025

Tra il 2016 e il 2025 gli investimenti diretti esteri nell’intelligenza artificiale (AI) sono cresciuti di circa 200 volte, mentre il numero di progetti annuali è aumentato di circa 20 volte. Oggi, solo nell’Unione europea, questi flussi valgono oltre 123 miliardi di dollari, segnale di una competizione globale che si gioca sempre meno sulla proprietà delle tecnologie e sempre più sulla capacità di attrarre capitali, competenze e infrastrutture.

È da questi numeri che bisogna partire per comprendere il vero cambio di paradigma in atto nell’economia dell’intelligenza artificiale. Secondo il rapporto “For Most Countries, AI Sovereignty Is an Illusion. Resilience Is Real”, pubblicato da Boston Consulting Group Henderson Institute e firmato da Nikolaus Lang, Matt Langione, Sesh Iyer, Amartya Das e David Zuluaga Martínez, la sovranità tecnologica, così come è stata finora concepita, è destinata a rimanere un’illusione per la maggior parte dei Paesi. La nuova parola chiave è resilienza.

L’impari lotta tra Big Tech e Stati, come la sovranità AI diventa difficile (se non rischiosa)

Per anni, si legge nel Report, governi e istituzioni hanno inseguito l’idea di controllare l’intera catena del valore dell’AI: infrastrutture, modelli, dati. Una strategia comprensibile in un contesto geopolitico segnato da tensioni crescenti tra Stati Uniti, Cina e blocchi regionali, dove l’intelligenza artificiale è al tempo stesso leva economica e strumento di potere.

Ma la realtà industriale, secondo gli studiosi che hanno realizzato il documento, racconta un’altra storia. La costruzione di un ecosistema completamente autonomo richiede una combinazione di capitale, capacità ingegneristiche e scala che solo poche superpotenze possono permettersi. Anche quando gli Stati intervengono con programmi ambiziosi, il divario con il settore privato resta enorme, vincono le asimmetrie strutturali.

Il caso dell’India è emblematico: il programma pubblico IndiaAI ha raggiunto circa 62.000 GPU, dopo un investimento iniziale di circa 1,1 miliardi di dollari. Nello stesso arco temporale, Microsoft ha acquistato da sola circa 485.000 GPU di nuova generazione nel solo 2024, mentre altri grandi laboratori operano cluster superiori alle 100.000 unità.

Siamo all’inversione della gerarchia fra politica e digitale di cui ha parlato su Key4Biz Michele Mezza. Lo Stato non può quasi più nulla contro i giganti tecnologici globali, sia in termini politici e quindi di controllo, che in termini prettamente economici e finanziari. Una questione di supremazia che riguarda ormai solo Stati Uniti e Cina.

La conseguenza è evidente: la sovranità “full stack” non è solo difficile, ma anche rischiosa. Richiede investimenti enormi in tecnologie che potrebbero diventare rapidamente obsolete con l’evoluzione dei paradigmi AI.

Il valore si crea dove l’AI viene usata, con l’obiettivo di “ridurre al minimo le dipendenze critiche”

In questo scenario, il punto cruciale si sposta dall’offerta alla domanda. Secondo il Fondo Monetario Internazionale, l’adozione dell’intelligenza artificiale può contribuire fino al 4% del PIL globale nel prossimo decennio, pari a circa 4.700 miliardi di dollari.

Ma questo valore non si genera nei laboratori dove i modelli vengono sviluppati. Si crea nei luoghi in cui l’AI viene integrata nei processi produttivi, nei servizi e nella pubblica amministrazione. È qui che si gioca la vera partita della competitività.

Il rapporto BCG lo esplicita chiaramente: per la maggior parte dei Paesi, la strategia più efficace consiste nel “usare, adattare e governare l’AI a livello domestico, riducendo al minimo le dipendenze critiche”.

Europa tra ritardi e pragmatismo

L’Europa rappresenta un laboratorio particolarmente interessante di questa transizione. I primi tentativi di costruire una “sovranità cloud” continentale, come il progetto GAIA-X, si sono spesso arenati in complessità burocratiche e risultati limitati.

Negli ultimi anni, però, il continente ha adottato un approccio più pragmatico. Iniziative come i supercomputer LUMI in Finlandia e Leonardo in Italia, sviluppati nell’ambito del programma EuroHPC, non mirano a competere direttamente con gli hyperscaler globali, ma a garantire una base minima di capacità domestica, accessibile a imprese, ricercatori e pubbliche amministrazioni.

È un cambio di prospettiva: non possedere tutto, ma assicurarsi che le applicazioni critiche possano essere eseguite sotto regole nazionali, con livelli adeguati di sicurezza e compliance.

Il ruolo degli investimenti esteri e il nuovo trend di co-progettare la sovranità

In questo contesto, i flussi di investimenti diretti esteri assumono un ruolo strategico. Non sono più solo un indicatore economico, ma uno strumento di politica industriale e geopolitica.

Il rapporto evidenzia come questi investimenti stiano ridisegnando la geografia dell’AI: oltre agli Stati Uniti e alla Cina, capitali e infrastrutture si stanno spostando verso Paesi come India, Corea del Sud e Malesia, mentre l’Europa si conferma uno dei principali poli di attrazione.

L’obiettivo non è eliminare l’interdipendenza, ma progettarla o co-progettarla. È il concetto di “friend-shoring”: costruire catene del valore distribuite tra Paesi alleati, riducendo l’esposizione a singoli punti di vulnerabilità.

Politiche pubbliche: quattro leve per la resilienza

Lo studio del BCG Henderson Institute, basato sull’analisi delle politiche adottate da oltre 30 Paesi tra economie avanzate, emergenti e piccoli Stati, individua infine quattro direttrici fondamentali per costruire resilienza: infrastrutture, fiducia, domanda e partnership.

• Infrastrutture: garantire capacità locale per eseguire carichi di lavoro critici.
• Trust e valori: definire standard operativi che rendano l’AI affidabile e adottabile.
• Adoption pull: incentivare l’uso concreto da parte delle imprese.
• Partnership: attrarre capitali e competenze mantenendo il controllo sulle regole.

Esempi concreti arrivano da tutto il mondo: dal Brasile, che destina circa 4,3 miliardi di dollari al suo piano nazionale AI con il 65% delle risorse orientate all’adozione industriale, alla Corea del Sud, che sostiene le PMI con voucher fino a 140.000 dollari per l’acquisto di soluzioni AI.

AI, potere e geopolitica

Nel contesto attuale, segnato da conflitti commerciali, tensioni tecnologiche e competizione strategica tra blocchi, l’intelligenza artificiale è diventata un’infrastruttura critica, al pari dell’energia o delle telecomunicazioni.

Controllare l’AI significa avere il potere di influenzare catene produttive, sicurezza nazionale, capacità militari e modelli di governance. Per questo, secondo gli autori del Report, la logica della chiusura totale appare sempre meno sostenibile. Così come per il cloud, altra infrastruttura critica e strategica, strettamente legata all’AI, si sta procedendo a combinare le capacità tecnologiche ed industriali degli hyperscaler con le necessità e i requisiti stringenti di governance e controllo locale del dato.

“La vera sfida non è isolarsi, ma costruire sistemi capaci di funzionare anche in condizioni di shock, come di interruzioni delle forniture, restrizioni commerciali e crisi geopolitiche”, è spiegato nel documento.

La nuova sovranità è nella capacità d’uso dell’AI?

Il messaggio finale del rapporto è quindi molto semplice e allo stesso pragmatico: per la maggior parte dei Paesi, la forma più efficace di sovranità non è il controllo diretto della tecnologia, ma la capacità di utilizzarla in modo affidabile, sicuro e conforme alle proprie regole.

Un finale che assomiglia più a una resa alle Big Tech e alla forza degli Stati Uniti che ad una vera e propria strategia di crescita autonoma da parte dell’Europa e degli altri Paesi. Forse un finale anche scontato, vista la sproporzione delle forze economiche e tecnologiche in campo, frutto anche di un gap incolmabile.

In altre parole, pare di capire: la sovranità dell’AI non si misura più in chip posseduti o modelli addestrati, ma nella diffusione dell’intelligenza artificiale nell’economia reale. Un modo come un altro per “accettare” il finale di cui sopra, come condizione di “forza maggiore”. Tornando all’inversione della gerarchia tra politica e tecnologia di Mezza: “non sono più le dimensioni di una potenza ad imporsi ma la capacità di distribuire saperi e competenze” e di fare accettare a tutti gli altri questa condizione di supremazia.

È qui, dunque, in questa “condizione”, che si decide chi guiderà la crescita nei prossimi dieci anni. Ed è qui che l’Europa dovrà dimostrare di saper trasformare il capitale in capacità produttiva, si capisce dallo studio, evitando di restare intrappolata tra ambizioni di autonomia e dipendenze inevitabili.

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