Occorre superare l’illusione della sovranità tecnologica in merito all’AI e puntare invece sulla resilienza, intesa come capacità di mettere imprese e istituzioni nelle condizioni di utilizzare l’AI in modo affidabile, sicuro e su scala.
È il messaggio che emerge dal rapporto “For Most Countries, AI Sovereignty Is an Illusion. Resilience Is Real” di Boston Consulting Group (BCG), che analizza le politiche in ambito AI adottate da oltre 30 Paesi tra economie avanzate, emergenti e piccoli Stati.
Il rapporto suggerisce che solamente spostando il focus dal controllo all’uso dell’AI che si può generare valore economico e vantaggi competitivi.
Secondo le stime, un’integrazione efficace di queste tecnologie può contribuire fino al 4% del PIL globale nel prossimo decennio, pari a circa 4.700 miliardi di dollari, a patto di privilegiare la diffusione nell’economia reale rispetto al tentativo di replicare internamente ogni componente della filiera.
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Il divario di scala: perché fare tutto in casa è rischioso
Il tentativo di perseguire una sovranità tecnologica basata sull’autosufficienza dello “stack” – ovvero il controllo diretto di ogni livello, dai semiconduttori ai modelli linguistici fino alle applicazioni – si scontra con una barriera strutturale di scala e risorse.
Lo studio del BCG evidenzia come la velocità di sviluppo dell’AI richieda investimenti e capacità di calcolo che solo pochissime superpotenze o grandi aziende tecnologiche possono sostenere nel tempo.
Un esempio emblematico riguarda la disponibilità di hardware: il programma IndiaAI, pur essendo una delle iniziative pubbliche più ambiziose a livello globale, punta a una dotazione di 62.000 GPU per supportare l’intero ecosistema nazionale.
Tuttavia, si tratta di una cifra esigua se confrontata con le dinamiche del mercato privato, dove un singolo operatore come Microsoft ha acquistato circa 485.000 unità in un solo anno.
Oltre alla disparità finanziaria, la strategia di focalizzarsi esclusivamente sulla produzione interna espone le nazioni a un elevato rischio di obsolescenza precoce.
L’attuale paradigma dell’AI, fortemente dipendente da calcolo intensivo e modelli di grandi dimensioni, potrebbe essere superato da nuove architetture software o innovazioni hardware nel breve periodo.
Investire miliardi in infrastrutture rigide basate sulle tecnologie odierne rischia di trasformarsi in una trappola di costi irrecuperabili, lasciando i sistemi nazionali con asset superati mentre l’innovazione globale prosegue in direzioni diverse.
Per la maggior parte delle economie, la sovranità intesa come autarchia tecnologica rischia quindi di tradursi in un isolamento costoso invece che in una reale indipendenza, limitando la capacità di adattamento alle rapide evoluzioni del settore.
L’Europa e l’Italia come modelli di resilienza
In questo scenario di interdipendenze globali l’Europa si sta delineando come un polo d’attrazione strategico per lo sviluppo dell’AI, superando la logica dell’isolamento a favore di una resilienza collaborativa.
Tra il 2024 e il 2025 il continente ha ricevuto oltre 120 miliardi di dollari in investimenti internazionali nel settore, a conferma di come la capacità di attrarre capitali e tecnologie esterne sia una leva fondamentale per la crescita locale.
Anziché puntare a una competizione frontale con gli hyperscaler globali sul terreno della produzione di massa, il modello europeo si sta concentrando sulla creazione di infrastrutture condivise che offrano capacità di calcolo reali e sicure a centri di ricerca e PMI.
L’Italia rappresenta un esempio virtuoso di questo approccio attraverso il programma EuroHPC e l’operatività di supercomputer come Leonardo. Risorse permettono alle imprese del territorio di addestrare modelli e gestire carichi di lavoro complessi mantenendo la sovranità sul dato e sul processo, senza dover necessariamente possedere l’intera infrastruttura hardware sottostante.
Le nazioni più lungimiranti stanno quindi passando da una gestione rigida e proprietaria dello “stack” tecnologico a una strategia basata sulla diversificazione dei fornitori e su partnership mirate.
Le quattro leve per passare da una strategia di sovranità AI a una di resilienza
Come analizzato dallo studio, la transizione verso un modello resiliente si articola su quattro pilastri strategici che non servono solo a governare l’AI, ma sono indispensabili per catturare i benefici di produttività che, altrimenti, resterebbero appannaggio esclusivo di chi sviluppa la tecnologia.
Il primo driver riguarda l’infrastruttura, dove l’obiettivo non è la produzione dei componenti, ma la garanzia che i carichi di lavoro sensibili possano essere eseguiti localmente con costi prevedibili e standard di sicurezza elevati.
A far emergere un ecosistema sempre più interconnesso è l’accelerazione dei flussi di investimenti internazionali: tra il 2016 e il 2025 gli investimenti diretti esteri nell’AI sono cresciuti di circa 200 volte, con un numero di progetti annuali aumentato di circa 20 volte.
Il caso dell’India dimostra come politiche mirate, quali l’obbligo di localizzazione dei dati, possano creare una forte domanda interna e attrarre capitali privati su larga scala. Tra il 2018 e il 2025 la capacità dei data center nel Paese è cresciuta circa il 66% più velocemente della media globale e si stima possa superare gli 8 GW entro il 2030, sostenuta da massicci investimenti dei grandi player tecnologici e industriali.
Il secondo driver fondamentale è la costruzione della fiducia attraverso i valori: definire standard chiari e modelli che riflettano la lingua e il contesto culturale locale è essenziale per l’accettazione della tecnologia. Esempio virtuoso di questa strategia è Singapore con l’iniziativa AI Verify, che fornisce un framework per testare l’obiettività e la sicurezza dei sistemi.
La terza leva si concentra sullo stimolo alla domanda attraverso politiche di adozione (adoption pull), fondamentali per trasmettere i guadagni di efficienza all’economia reale. Il Brasile, ad esempio, destina circa il 65% del proprio budget per l’AI all’innovazione aziendale, mentre la Corea del Sud ha introdotto un sistema di voucher, fino a circa 140.000 dollari, per facilitare l’accesso delle PMI a queste tecnologie.
Il quarto pilastro risiede nelle partnership strategiche e nella diversificazione. Poiché nessun Paese può eliminare totalmente le interdipendenze della filiera, la sfida consiste nel trasformarle in una scelta consapevole.
È la direzione intrapresa dal Giappone, che costruisce reti di investimento in Paesi partner per assicurarsi l’accesso a nodi critici come semiconduttori e infrastrutture dati, o dalla Spagna, che attraverso accordi con player come IBM integra capacità globali e controllo locale del dato.
