L’intelligenza artificiale può spingere il Pil globale fino al +4% nel prossimo decennio. La stima del Fondo Monetario Internazionale segna un punto fermo: il valore economico dell’IA esiste, ma non si genera dove la tecnologia viene progettata. Si crea dove viene utilizzata. Nelle imprese, nei servizi, nella pubblica amministrazione. È lì che si misura la produttività. E mentre il valore si sposta sull’adozione, il dibattito pubblico resta ancorato alla sovranità tecnologica, intesa come controllo diretto di infrastrutture, modelli e dati. Un obiettivo che, nei fatti, appare fuori scala.
Ma parliamo di numeri: il programma IndiaAI ha raggiunto circa 62.000 GPU. Nello stesso periodo, Microsoft ne ha acquistate circa 485.000 in un solo anno. Una distanza strutturale, legata alla capacità di investire, aggiornare e scalare nel tempo. Così costruire un ecosistema nazionale completamente autonomo richiede risorse che la maggior parte dei Paesi non possiede. Nel report “For Most Countries, AI Sovereignty Is an Illusion. Resilience Is Real” di Boston Consulting Group l’analisi di oltre 30 economie arriva alla conclusione che la sovranità, intesa come autosufficienza, è un’illusione. La priorità è la resilienza. Resilienza significa una cosa precisa: essere in grado di usare l’intelligenza artificiale su scala, adattarla ai contesti locali e governarne i rischi, senza dipendere in modo critico da singoli attori esterni. In altre parole, spostare l’attenzione dal controllo alla capacità di utilizzo.
Resiliezienza
La prima è infrastrutturale. Il punto non è tanto replicare gli hyperscaler globali ma garantire che le applicazioni più sensibili possano essere eseguite localmente, nel rispetto delle normative e con costi prevedibili. In Europa questo approccio è già visibile nel programma EuroHPC, che mette a disposizione infrastrutture ad alte prestazioni per ricerca e PMI. Allo stesso tempo, il continente ha attratto oltre 120 miliardi di dollari di investimenti in AI tra il 2024 e il 2025. Non isolamento, ma integrazione strategica. La seconda leva è la fiducia. Senza standard chiari e verificabili, l’adozione si blocca. Modelli che riflettono lingua, norme e contesto locale aumentano la propensione all’utilizzo. Singapore rappresenta un benchmark: strumenti come AI Verify trasformano la governance in un elemento operativo, rendendo la fiducia una condizione concreta.
La terza leva è la domanda. La tecnologia disponibile non basta a generare utilizzo. In molti contesti, soprattutto dove il lavoro costa meno, le imprese tendono a rimandare gli investimenti. Per questo le politiche pubbliche intervengono direttamente. Il Brasile ha destinato circa il 65% del proprio piano AI – 4,3 miliardi di dollari – a innovazione e formazione. La Corea del Sud ha introdotto voucher fino a 140.000 dollari per le Pmi. L’obiettivo è abbattere il costo iniziale e accelerare l’adozione.
La quarta leva è quella delle partnership. Le interdipendenze nella filiera dell’AI non possono essere eliminate. Possono però essere gestite. Il Giappone sta costruendo una rete di investimenti esteri per garantirsi accesso a nodi critici come semiconduttori e data center. In Europa, accordi come quello tra la Spagna e IBM mostrano come combinare capacità globale e controllo locale. Questo modello si inserisce in un contesto di crescente interconnessione. Tra il 2016 e il 2025 gli investimenti diretti esteri nell’AI sono aumentati di circa 200 volte, mentre il numero di progetti annuali è cresciuto di venti volte. Il capitale si muove, le competenze si spostano, le infrastrutture si distribuiscono.
Il caso dell’India conferma la traiettoria. Politiche come la localizzazione dei dati hanno creato domanda interna e attratto investimenti. Tra il 2018 e il 2025 la capacità dei data center è cresciuta del 66% più velocemente rispetto alla media globale, con una previsione di oltre 8 gigawatt entro il 2030.
Il punto, allora, è netto. La competizione sull’intelligenza artificiale non si gioca sul controllo totale della tecnologia. Si gioca sulla sua diffusione. I Paesi che riusciranno a integrare l’AI nei propri sistemi produttivi e amministrativi saranno quelli in grado di trasformare una stima – quel +4% del Pil globale – in crescita reale.
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