L’Unione Europea parte effettivamente svantaggiata nella corsa globale all’intelligenza artificiale. Il divario con Stati Uniti e Cina è profondo a causa di minori investimenti privati, di una frammentazione del mercato e di una forte dipendenza dalle infrastrutture di calcolo e dai modelli stranieri.
Il pericolo principale per l’Unione Europea non è tanto l’assenza totale di ricerca, ma il rischio di diventare un semplice “consumatore” di tecnologie proprietarie sviluppate altrove (principalmente negli Stati Uniti e in Cina), perdendo sovranità digitale ed economica. E quindi politico in un secondo momento.
Giovedì 13 agosto, Wall Street ha registrato il suo massimo storico, con l’indice S&P 500, come riportato dall’agenzia stampa Reuters, salito del dello 0,65% – chiudendo la seduta a 7.798,99 punti, trainato dai progressi di Sandisk (azienda produttrice di chip di memoria) ed altri titoli tecnologici di peso. Anche gli indici Nasdaq e il Dow Jones Industrial Average hanno guadagnato rispettivamente lo 0,81%(chiudendo quota 26.803,03 punti) e lo 0,13% (raggiungendo 53.839,99 punti) continua l’agenzia stampa statunitense. Standard & Poor’s 500 è l’indice azionario statunitense, creato dall’omonima società nel 1957, che segue il paniere azionario costituito dalle 500 aziende americane a maggiore capitalizzazione.
Dopo aver toccato il massimo storico Wall Street ha continuato a registrare perdite modeste, con il Business Standard che martedì 18 agosto fotografava una situazione in cui l’indice S&P 500 aveva perso lo 0,7% (terzo lieve calo dal suo massimo di giovedì), il Nasdaq Composite l’ 1,3% e il Dow Jones Industrial Average lo 0,2%, con le aziende che si occupano di AI che hanno ripreso a scendere. La Testata indiana riferisce che il produttore di memorie per computer Micron Technology ha perso il 7%, mentre le aziende di semiconduttori Nvidia e Broadcom hanno perso rispettivamente il 2,3% e il 3,2%, sottolineando, però come questi titoli rimangono tra i migliori performer nonostante le recenti oscillazioni, con Micron che più che triplicato il suo valore quest’anno.
Dall’altra parte dell’Atlantico, mercoledì 19 agosto, la Presidente della Banca Centrale Europea, Christine Lagarde, come riportato da France 24 che cita l’Agence France-Presse (AFP), affermava che l’Europa non può permettersi di perdere l’occasione offerta dalla rivoluzione dell’intelligenza artificiale in un momento in cui il modello di crescita europeo è sottoposto a crescenti pressioni.
Come si legge sul sito dell’emittente francese, la Presidente della BCE sostiene che, dopo aver perso quasi del tutto i vantaggi derivanti dalla prima rivoluzione digitale, il Vecchio Continente non può permettersi si ripetere tale esperienza con la seconda rivoluzione digitale. Analizzando la situazione, Lagarde ha dichiarato che sebbene le aziende europee stiano investendo massicciamente nel settore, degli ostacoli presenti nell’eurozona, come la frammentazione dei mercati dell’UE che fa si che queste non competano a sufficienza ed abbiano difficoltà a reperire fondi, impediscono loro di espandere le proprie attività. La Presidente della BCE, come riportato dall’AFP, ha insistito sul fatto che ciò impedisce alle aziende europee di raggiungere dimensioni globali (un prerequisito importante secondo Lagarde, affinché il Vecchio Continente possa competere nell’intelligenza artificiale e in altre nuove tecnologie) causando al contempo una diffusione più lenta delle nuove tecnologie nell’economia europea.
Il rapporto “The State of AI in Europe: The Invisible Giant” stilato a marzo 2026 dal fondo di investimento olandese Prosus e dalla piattaforma globale di dati sulle startup Dealroom.co fotografa una situazione paradossale: pur avendo il più gran numero di utenti IA al mondo, lo stesso numero di professionisti nel settore dello sviluppo, dell’implementazione o nell’utilizzo avanzato dell’intelligenza artificiale degli Stati Uniti, ed eguagliando ogni anno il numero delle startup nordamericane create nel settore, tutti i modelli utilizzati dagli utenti sono prodotti in Cina o negli Stati Uniti (il che vuol dire che gli utenti europei di fatto stanno addestrando e migliorando gli algoritmi dei propri competitor), tre quarti degli investitori che sostengono le aziende di intelligenza artificiale emergenti in Europa sono statunitensi, e per finire, le startup europee si sviluppano ad un terzo del rimo di quelle nordamericane e quando un’azienda europea la fase avanzata di sviluppo, il 73% dei suoi principali investitori è americano.
Il rapporto individua nella mancanza di capitali di ambizione strutturale i veri ostacoli allo sviluppo di un’opzione europea credibile nell’ambito dell’IA, illustrando al contempo i settori in cui l’Europa potrebbe avere successo (ad esempio i modelli di intelligenza artificiale open source) e proponendo, infine, strumenti utili per raggiungere questo obiettivo come la mobilitazione di capitali per la crescita, l’ eliminazione degli attriti interni e la creazione un quadro normativo su cui fondatori di startup europee possano effettivamente costruire.
Un’altra criticità del settore dell’IA in Europa è stata mostrata dalla società di consulenza strategica Accenture quando, il 30 giugno, ha presentato a Milano i dati italiani dell’AI Progress Barometer mostrando che, sebbene nel primo semestre del 2026 ci sia stata un’accelerazione europea nel settore dell’intelligenza artificiale e dei segnali di riduzione del divario in termini di prontezza all’IA (ovvero quelle capacità essenziali di cui le organizzazioni hanno bisogno per massimizzare il valore derivante dall’intelligenza artificiale, come ad esempio disporre di dati di qualità facilmente accessibili, di una forza lavoro qualificata e di processi adeguati), rispetto al Nord America il divario tra le grandi e piccole imprese rischia di frenare la competitività della regione.
Sul sito di Accenture si legge che secondo i dati dell’AI Progress Barometer le aziende europee hanno migliorato il loro punteggio di prontezza all’IA di 1,6 punti negli ultimi sei mesi, rispetto a un miglioramento di 1,1 punti in Nord America, con le aziende nordamericane che, però, hanno segnato un punteggio di 48,9 su 100 rispetto al 43,1 di quelle europee. L’AI Progress Barometer mostra inoltre un divario crescente all’interno della stessa Europa con le aziende più grandi (con un fatturato di superiore a 10 miliardi di dollari) che, ottenendo un punteggio di 47,4 contro 49,5, si collocano a soli 2.1 punti da quelle nordamericane, e quelle più piccole che registrano un ritardo di 7,6 punti percentuali rispetto alle aziende nordamericane comparabili (40,5 contro 48,1). Questo divario, secondo l’analisi di Accenture, è più ampio in Europa che nel Nord America ed evidenzierebbe il rischio che le aziende europee minori possano perdere la prossima ondata di produttività e crescita guidata dall’IA a meno che non accelerino gli investimenti nelle competenze necessarie per ampliarne l’adozione su larga scala.
Nel frattempo nella corsa al predominio nel settore dell’intelligenza artificiale tra Stati Uniti e Cina sta prendendo piede il confronto tra modelli Open weight e Closed weight. Il 30 luglio scorso l’emittente statunitense CNBC, riportava che alcune delle più grandi aziende tecnologiche americane stavano facendo pressione su Washington affinché i modelli open di intelligenza artificiale diventassero una priorità nazionale, mettendo in luce una lacuna nella politica statunitense che ha una strategia per i chip ma non per l’ IA a modello aperto, nel momento in cui Pechino sta consolidando la sua leadership nel settore.
L’emittente statunitense sottolineava che secondo i sostenitori, i modelli Open weight di IA possono ridurre i costi, mantenere i dati sensibili all’interno dei sistemi aziendali, evitando al contempo che le aziende diventino di dipendenti da pochi fornitori di intelligenza artificiale, e poiché a differenza dei modelli Closed weight (come quelli di OpenAi ed Anthropic) possono essere scaricati, personalizzati ed eseguiti sui computer aziendali, possono diventare più economici ed offrire un maggiore controllo sui propri dati e sulla tecnologia. Inoltre, secondo CNBC, sottolineando come l’episodio di Hugging Face complichi la teoria secondo cui i modelli Closed weight siano più sicuri, ha ribadito come i Open weight possono offrire a un maggior numero di ricercatori e team di sicurezza la possibilità di esaminare modelli complessi e individuarne le vulnerabilità.
L’emittente statunitense riportava, inoltre, come una serie di aziende americane, tra cui Microsoft, Meta e l’aggiunta successivadi Google e OpenAi, capeggiate da Nvidia aveva pubblicato una lettera aperta in sui si affermava che leadership di Washington nel settore dell’IA sarebbe dipesa da un solido ecosistema open.
CNBC sottolineava come era un chiaro interesse di Pechino promuovere l’IA Open weight, poiché ogni miglioramento rende i modelli più potenti più economici indebolendo il vantaggio competitivo delle aziende americane che applicano prezzi elevati per l’accesso a sistemi proprietari. L’emittente statunitense rifletteva, inoltre, sul fatto che sebbene le preoccupazioni sui rischi per sulla sicurezza dei modelli Open weight avanzate dal CEO di Anthropic Dario Amodei siano reali, è altrettanto un rischio permettere alla Cina di divenire la pietra d’angolo sul quale costruirà il resto del mondo. Anche l’ipotesi di restrizioni sui modelli cinesi valutati dall’amministrazione Trump, secondo CNBC, non potendo impedirne la diffusione nel resto del mondo, avrebbe il solo effetto di estromettere i produttori statunitensi dal mercato.
In conclusione CNBC riteneva che la corsa all’IA sarebbe stata vinta non da chi avrebbe creato il modello singolo più intelligente, ma da chi avrebbe creato i modelli ai quali si sarebbero ispirati tutti gli altri, sottolineando come al momento la risposta è sempre più la Cina.
A tal proposito, a gennaio l’agenzia di stampa cinese Xinhua elencava i motivi per cui Pechino avrebbe vinto la corsa all’intelligenza artificiale delineando una situazione in cui il costo di produzione è ridotto dalla possibilità di usufruire di energia a basso costo (la Cina ha creato un contesto in cui i costi energetici possono essere ridotti attraverso il sostegno diretto e una pianificazione a lungo termine), l’accesso aperto e obbligatorio ai dati rafforza la diversità e la qualità dei modelli (Pechino ha imposto alle grandi aziende di contribuire con i propri dati a pool condivisi, costruendo un sistema nazionale di scambio dati progettato specificamente per alimentare la prossima ondata di crescita dell’intelligenza artificiale, consentendo insieme alla creazione di set di dati di addestramento più ampi, la possibilità per le startup cinesi di addestrare modelli altamente specializzati per ogni settore principale, dalla finanza alla logistica alla sanità: l’ampia accessibilità a questi dati accelera l’intero ecosistema anziché favorire una manciata di giganti della tecnologia) e la connettività di rete integrata e la progettazione dei chip riducono il divario prestazionale anche utilizzando hardware meno avanzato. Tutto ciò concludeva l’agenzia di stampa cinese, insieme all’adozione di modelli Open weight, crea un ecosistema nel quale l’IA diventa potente de accessibile a prezzi che le aziende occidentali fanno fatica a pareggiare.
In merito al secondo punto individuato dall’agenzia Xinhua, la capacità cinese di raccolta e utilizzo di una grande quantità di dati per addestrare l’intelligenza artificiale, l’agenzia di stampa Reuters riferisce che il rapporto della Commissione per la revisione economica e di sicurezza USA-Cina pubblicato il 18 agosto afferma che la Cina starebbe “raccogliendo dati per incrementare la produttività… (e) migliorare le sue capacità di raccolta di informazioni e le sue capacità militari”, ciò, secondo l’organo consultivo, potrebbe potenzialmente fornire a Pechino un vantaggio sugli Stati Uniti nella corsa all’IA.
L’agenzia di stampa statunitense riporta come la Cina abbia elevato i dati a fattore di produzione fondamentale istituendo nel 2023 l’Amministrazione Nazionale dei Dati, il cui compito principale è coordinare la strategia digitale nazionale, sviluppare l’economia dei dati e promuovere l’iniziativa “Digital China”. Inoltre, continua Reuters, negli ultimi anni Cina ha inasprito la sua supervisione normativa sul trasferimento transfrontaliero dei dati e per essere conformi alle disposizioni legge le aziende hanno dovuto localizzare ulteriormente le loro filiali cinesi e separare i dati dei clienti cinesi dalle loro operazioni globali, sebbene Pechino abbia successivamente introdotto limitate esenzioni.
Infine, l’agenzia stampa statunitense riporta le parole del vice presidente della Commissione per la revisione economica e di sicurezza USA-Cina Mike Kuiken secondo cui “negli ultimi cinque la Cina è stata in grado di consolidare i dati, trovare modi per etichettarli e perfezionarli, e acquisire nuovi dati assicurandosi che fossero rapidamente disponibili alle entità… ciò ha il vantaggio di promuovere il loro ecosistema di innovazione e di rafforzare il controllo del Partito (Comunista Cinese)” per questo ha concluso che quella di prendere in considerazione una strategia nazionale sui dati e di valutare come il governo statunitense possa trattare i dati come una risorsa economica è la principale raccomandazione della Commissione al Congresso.
G.C.L.
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