La sovranità tech è un miraggio

C’è una parola che negli ultimi anni ha colonizzato il lessico della politica industriale europea, declinata in convegni, libri bianchi e dichiarazioni di intenti: sovranità. Sovranità digitale, sovranità tecnologica, sovranità dell’intelligenza artificiale. Un concetto necessario, ma che rischia di trasformarsi in una trappola — concettuale e finanziaria — per chi lo insegue senza fare i conti con la realtà.

A dirlo, dati alla mano, è Boston Consulting Group in un report pubblicato lo scorso marzo dal titolo volutamente provocatorio: “For Most Countries, AI Sovereignty Is an Illusion. Resilience Is Real”. Ovvero: per la maggior parte dei Paesi, la sovranità sull’AI è un’illusione. La resilienza, invece, è reale e raggiungibile.

La tesi di fondo è chirurgica nella sua semplicità: costruire un ecosistema di intelligenza artificiale completamente autonomo — dai chip ai modelli fondazionali, dall’infrastruttura cloud ai dati di addestramento — richiede risorse, competenze e scala che oggi appartengono a pochissimi attori planetari. Il confronto più impietoso riguarda la potenza di calcolo, quella che nel gergo tecnico si misura in Gpu, le unità di elaborazione grafica che fanno girare i grandi modelli di linguaggio. Il programma nazionale indiano IndiaAI, uno dei più ambiziosi tra le economie emergenti, ha raggiunto dopo anni di investimenti circa 62.000 Gpu. Microsoft, da sola, ne ha acquistate circa 485.000 nel solo 2024. Il gap non è recuperabile con sussidi statali. La Germania lo ha scoperto a proprie spese con il progetto del polo produttivo Intel a Magdeburgo: quasi 10 miliardi di euro di sussidi pubblici verso un investimento complessivo da circa 30 miliardi, poi naufragato per una combinazione di cicli di costo globali, dipendenze dai fornitori e riprioritizzazioni aziendali. L’Australia ci ha provato sul fronte dei modelli: Matilda ambiva a creare un modello linguistico nazionale addestrato su dati e casi d’uso locali. Ha prodotto asset domestici interessanti, ma è rimasta confinata in un ecosistema proprietario, e i suoi stessi sostenitori ammettono oggi che mantenere performance competitive richiede partnership con fornitori globali.

Ma se la sovranità totale è fuori portata, cosa rimane? Bcg propone di spostare l’obiettivo: non il controllo dell’intera filiera tecnologica, ma la capacità di utilizzare, adattare e governare l’IA a livello domestico, riducendo le dipendenze strategiche più critiche. Non autarchia, ma resilienza. “Per la maggior parte delle economie, la sovranità tecnologica intesa come autosufficienza completa resta un’illusione. La vera priorità è mettere imprese e istituzioni nelle condizioni di utilizzare l’AI in modo affidabile, sicuro e su scala, perché è lì che si genera il vantaggio competitivo e il valore economico”, dichiara Roberto Ventura, Managing director di Bcg Italia.

La posta in gioco è enorme. Il Fondo Monetario Internazionale stima che un’adozione efficace dell’AI possa contribuire fino al 4% del pil globale nel prossimo decennio — circa 4.700 miliardi di dollari, un valore paragonabile all’intera economia tedesca. I Paesi che resteranno indietro non rischiano solo una crescita più lenta, ma una perdita di competitività. Il dividendo non lo incassa chi ha inventato la tecnologia, ma chi riesce a integrarla nei processi produttivi e nei servizi.

Bcg identifica quattro leve su cui costruire questa resilienza: infrastruttura, fiducia e valori, stimolo all’adozione, partnership e diversificazione. Un modello che, applicato al caso europeo, restituisce un’immagine più complessa e incoraggiante, di quanto il dibattito pubblico tenda a suggerire.

Il primo tentativo continentale di costruire infrastruttura cloud sovrana si chiama Gaia-X, lanciato nel 2019 con grandi ambizioni di autonomia digitale. Il risultato, secondo Bcg, è stato deludente: un progetto impantanato in una governance complessa, capace di produrre quadri simbolici più che capacità concreta. Ma l’Europa ha imparato, e ha cambiato strada. Il programma EuroHPC, che coordina lo sviluppo di supercalcolatori ad alte prestazioni su scala continentale, è citato come esempio virtuoso di transizione dall’enunciazione dei principi all’operatività reale. Questi sistemi non competono con i grandi operatori privati globali in termini di elasticità commerciale, ma offrono qualcosa di complementare: una base di capacità domestica accessibile a ricercatori, pmi e agenzie pubbliche.

Tra i casi menzionati figurano Lumi, in Finlandia, e Leonardo, installato presso il centro Cineca di Bologna — uno dei supercalcolatori più potenti d’Europa. “L’Europa ha già costruito capacità reali attraverso infrastrutture ad alte prestazioni”, sottolinea Ventura. “Allo stesso tempo, è oggi il principale destinatario globale di investimenti internazionali in IA, con oltre 120 miliardi di dollari tra il 2024 e il 2025. È la dimostrazione che la resilienza non si costruisce isolandosi, ma rafforzando le proprie capacità interne e integrandosi in modo strategico nelle catene globali del valore”.