A cura di Giovanni Masi
La sfida tra i grandi attori dell’AI non si esaurisce più nella classifica dei benchmark. Il modello resta fondamentale, ma il valore si sposta sull’ecosistema che lo circonda. OpenAI lavora per trasformare ChatGPT in una piattaforma capace di svolgere attività complesse. Anthropic integra Claude nel lavoro sui documenti e nello sviluppo software. Google può innestare Gemini nei servizi di produttività già utilizzati da organizzazioni e professionisti.
Non vince soltanto chi risponde meglio. Conta chi riesce a collocare l’AI dove l’utente conserva già dati, strumenti, abitudini e relazioni professionali. In questa prospettiva, il vantaggio competitivo dipende anche dal controllo della distribuzione, del cloud e dei canali attraverso cui il modello raggiunge il lavoro quotidiano.
La Cina ha reso ancora più evidente la dimensione geopolitica della competizione. DeepSeek ha ampliato la propria offerta con modelli open-weight, fino alla famiglia V4. Alibaba continua a sviluppare Qwen, mentre Baidu porta avanti l’ecosistema ERNIE. Non si tratta più di esperimenti regionali, ma di tasselli di una contesa globale in cui modelli, chip, capitale, dati, cybersecurity e politica industriale si intrecciano.
L’Europa dispone di ricerca, competenze industriali e attori emergenti. Mistral AI, per esempio, sviluppa modelli, strumenti per le imprese e agenti destinati a compiti articolati e prolungati. Il divario strutturale resta però ampio. Stati Uniti e Cina occupano posizioni dominanti in molti segmenti della filiera, dai laboratori ai servizi cloud, dai capitali alle piattaforme di distribuzione. L’Europa rischia così di essere un mercato sofisticato e regolato senza diventare il luogo in cui si decide l’architettura tecnica della prossima fase digitale.
Fable, Mythos e la geopolitica dei modelli già addestrati
Anthropic ha comunicato la sospensione dell’accesso a Claude Fable 5 e Claude Mythos 5 in seguito a una direttiva del governo statunitense che ne vietava l’utilizzo ai cittadini stranieri, indipendentemente dal luogo in cui si trovavano. Fable 5 era stato presentato come un modello avanzato per attività di carattere generale, mentre Mythos 5, basato sulla stessa architettura ma dotato di protezioni meno restrittive, era destinato a soggetti selezionati impegnati nel campo della cybersicurezza.
Secondo Anthropic, la decisione sarebbe stata collegata alle avanzate capacità informatiche dei modelli e alla scoperta di tecniche potenzialmente in grado di aggirarne alcune protezioni. La società ha tuttavia precisato che la comunicazione governativa non indicava nel dettaglio le motivazioni di sicurezza nazionale alla base del provvedimento.
Il passaggio politico è rilevante. Per anni il controllo strategico dell’AI è stato associato soprattutto alle GPU, alle macchine litografiche e alla capacità di calcolo. Ora anche un modello già addestrato può essere considerato una risorsa sensibile, perché concentra capacità operative utilizzabili in ambiti dual use. Uno strumento capace di aiutare i difensori a individuare una vulnerabilità può infatti essere impiegato anche da un attore ostile.
Per l’Europa l’episodio rappresenta una lezione concreta. Se l’accesso a un modello può essere interrotto da una decisione amministrativa straniera, quel modello non costituisce più soltanto un servizio tecnologico, ma diventa una possibile leva di dipendenza strategica. La questione riguarda il cloud, gli aggiornamenti, le licenze, le condizioni d’uso e la continuità operativa di imprese, università, pubbliche amministrazioni e infrastrutture critiche.
L’Europa ha arbitrato a lungo, mentre Stati Uniti e Cina costruivano il campo di gioco
Stati Uniti e Cina stanno guidando la competizione nell’intelligenza artificiale sul terreno dei modelli, dei semiconduttori, del cloud, dei capitali e delle infrastrutture di calcolo. L’Europa, invece, ha attribuito alla regolazione un ruolo centrale, assumendo soprattutto la funzione di arbitro. L’AI Act segue un’applicazione graduale, con obblighi e periodi transitori differenti a seconda dei sistemi e dei soggetti coinvolti. Le disposizioni rivolte ai fornitori di modelli di uso generale seguono già un regime specifico, affiancato da periodi transitori per i modelli precedentemente immessi sul mercato. La Commissione ha inoltre pubblicato linee guida per chiarire quali modelli rientrino nella disciplina, chi debba essere considerato fornitore e quali responsabilità derivino dall’immissione sul mercato o dalla modifica sostanziale di un modello.
Le regole sono necessarie per governare tecnologie così pervasive, ma non costruiscono da sole modelli, data center, semiconduttori o competenze. Se Stati Uniti e Cina definiscono il ritmo industriale e tecnologico della competizione, l’Europa non può limitarsi a stabilirne i confini. Deve dotarsi delle risorse finanziarie, produttive e infrastrutturali necessarie per scendere in campo e incidere sulle tecnologie che intende regolamentare.
Domanda pubblica e formazione come politica industriale
La sovranità digitale non nasce soltanto nei laboratori. Si costruisce anche negli acquisti pubblici, nelle scuole, negli ospedali, nei Comuni, nei ministeri e nelle imprese partecipate. Se le istituzioni europee acquistano esclusivamente soluzioni extraeuropee, l’ecosistema continentale avrà meno spazio economico per crescere.
La domanda pubblica può diventare una leva strategica, purché non si riduca a un protezionismo privo di qualità. Servono soluzioni verificabili, sicure, interoperabili e abbastanza robuste da reggere l’uso reale. La provenienza europea, da sola, non può sostituire affidabilità e prestazioni.
La formazione è l’altro punto fragile. L’AI non può restare una magia delegata ai fornitori. Servono ingegneri capaci di valutarne architettura e limiti, giuristi in grado di leggerne le implicazioni, manager che sappiano ripensare processi e responsabilità, docenti che ne governino l’impiego didattico, medici e amministratori pubblici consapevoli dei rischi nei contesti sensibili. Comprendere quando un sistema può allucinare, quali bias può amplificare e quali responsabilità lascia agli esseri umani sta diventando una competenza professionale di base.
L’impronta materiale dell’intelligenza artificiale
Il racconto pubblico dell’AI insiste spesso sull’immateriale, ma la tecnologia poggia su una base fisica enorme. I modelli avanzati richiedono energia, acqua, data center, semiconduttori, reti elettriche e catene di fornitura globali.
L’Agenzia internazionale dell’energia prevede un forte aumento del consumo elettrico mondiale dei data center, trainato soprattutto dall’intelligenza artificiale e dall’espansione degli altri servizi digitali.
Anche la disponibilità di energia e capacità di calcolo diventa quindi una forma di potere. Chi controlla queste risorse e l’hardware necessario esercita una leva crescente sulla produttività futura. L’Europa può competere nei settori in cui possiede industria, conoscenze e dati di qualità, dalla manifattura alla sanità, dall’energia alla pubblica amministrazione. Deve però smettere di pensare all’AI come a un semplice software da acquistare e iniziare a trattarla come un’infrastruttura da progettare.
Sovranità digitale significa decidere
La posta in gioco non è costruire un chatbot europeo per ragioni simboliche. È decidere quali valori, priorità economiche e forme di organizzazione sociale saranno incorporate negli strumenti utilizzati ogni giorno.
Quando il controllo dei modelli più avanzati, delle piattaforme, del cloud e della capacità di calcolo si concentra in pochi soggetti, questi acquisiscono un’influenza crescente sull’automazione, sulla produttività e sulla circolazione della conoscenza. È una forma di potere meno visibile di quella industriale tradizionale, ma potenzialmente più pervasiva.
L’Europa conserva ancora margini per partecipare alla trasformazione. Per farlo deve tenere insieme regole, infrastrutture, capitale, ricerca, domanda pubblica, formazione e una visione culturale del rapporto tra innovazione, democrazia, lavoro e diritti. Le regole restano necessarie. Da sole, però, non bastano più.
Bibliografia
OpenAI, Introducing ChatGPT agent: bridging research and action, 17 luglio 2025.
Anthropic, Claude Code overview, documentazione ufficiale, consultata il 18 giugno 2026.
Google Workspace, Get started with Google Workspace with Gemini, documentazione ufficiale, consultata il 18 giugno 2026.
DeepSeek, DeepSeek V4 Preview Release, 24 aprile 2026.
Qwen Team, Qwen3: Think Deeper, Act Faster, 29 aprile 2025.
Baidu, ERNIE 5.0: A 2.4 Trillion-Parameter Unified Multimodal Foundation Model, 6 febbraio 2026.
Mistral AI, Vibe Gets to Work, 28 maggio 2026.
AI Index Steering Committee, The AI Index 2026 Annual Report, Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence, aprile 2026.
Anthropic, Statement on the US Government Directive to Suspend Access to Fable 5 and Mythos 5, 12 giugno 2026.
Parlamento europeo e Consiglio dell’Unione europea, Regolamento (UE) 2024/1689 del 13 giugno 2024 che stabilisce regole armonizzate sull’intelligenza artificiale, «Gazzetta ufficiale dell’Unione europea», 12 luglio 2024.
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International Energy Agency, Energy and AI, Parigi, 2025, in particolare il capitolo Energy Demand from AI.