STRATEGIA DELL'UNIONE EUROPEA IN MATERIA DI IA: TRASFORMARE I VINCOLI IN VANTAGGI COMPETITIVI

Hedi Blili-Gouyou e Guy T’hooft

I. INTRODUZIONE – IL PARADOSSO EUROPEO

La narrativa dominante sulla strategia digitale europea si è cristallizzata attorno a una constatazione allarmistica: l’Europa starebbe perdendo irrimediabilmente la «corsa all’intelligenza artificiale». Questa retorica della sconfitta annunciata struttura ormai i dibattiti politici e orienta le scelte di bilancio, alimentando una forma di fatalismo strategico. Di fronte agli ecosistemi americano e cinese, l’Unione europea sembrerebbe condannata a un ruolo secondario: quello di un regolatore pignolo, incapace di generare i propri campioni tecnologici, impantanato nelle proprie contraddizioni normative.

La presente nota intende dimostrare che tale analisi si basa su un errore metodologico fondamentale. Essa applica meccanicamente all’Europa criteri di successo elaborati altrove, senza mettere in discussione né la loro pertinenza né la loro sostenibilità. Tuttavia, l’assenza di controparti europee di OpenAI o Tencent costituisce una debolezza solo se si ammette implicitamente che il modello di concentrazione oligopolistica rappresenti l’orizzonte insuperabile dell’innovazione tecnologica.

La nostra tesi centrale ribalta questa prospettiva : le caratteristiche strutturali dell’ecosistema europeo – frammentazione istituzionale, rigorosità normativa, priorità ai diritti fondamentali – non sono ostacoli congiunturali da superare, ma le fondamenta di un modello economico alternativo, potenzialmente più resiliente e redditizio nel lungo periodo. L’etica non è un freno esterno all’innovazione, ma un’infrastruttura di fiducia che può diventare un vantaggio competitivo duraturo[1].

Questa ipotesi si basa su un'analisi sistemica di quattro presunte «debolezze» della strategia europea: l'assenza di leader industriali, la complessità dell'AI Act, l'ambiguità della «terza via» e le dipendenze tecnologiche critiche. Per ciascuna di esse, dimostreremo come una lettura strategica rinnovata consenta di identificare leve d’azione trasformative.

La posta in gioco va ben oltre la concorrenza economica. È in gioco la capacità dell’Europa di incarnare una forma di potenza tecnologica che non rinunci alle conquiste civili del costituzionalismo liberale[2]. Nessun altro spazio geopolitico si assume questa responsabilità – né ne possiede la legittimità storica. La questione non è quindi quella di scegliere tra innovazione e diritti fondamentali, ma di dimostrare empiricamente che l’una non può esistere in modo duraturo senza l’altra.

 

II. L’ASSENZA DI LEADER INDUSTRIALI: RIPENSARE IL MODELLO DI POTENZA

A. La critica classica: una visione tecnonazionalista della competitività

La diagnosi di fallimento della strategia europea si basa su una triade di argomenti apparentemente inoppugnabili. In primo luogo, l’assenza di colossi tecnologici paragonabili a OpenAI, Google DeepMind o Anthropic segnalerebbe un’incapacità strutturale di mobilitare le risorse necessarie per realizzare scoperte scientifiche rivoluzionarie. In secondo luogo, la frammentazione del mercato in ventisette ecosistemi nazionali impedirebbe l'emergere delle economie di scala indispensabili per l'addestramento di modelli di base competitivi. In terzo luogo, la cronica sottocapitalizzazione delle startup europee – che raccolgono in media quattro volte meno delle loro controparti americane nella fase di serie B – condannerebbe l’innovazione europea a una sorta di nanismo congenito.

Questo modello interpretativo, per quanto diffuso nei circoli decisionali, presenta un difetto insormontabile: naturalizza un modello di potere tecnologico – la concentrazione oligopolistica – senza metterne in discussione né i costi nascosti né la sostenibilità. Come sottolinea la relazione della Corte dei conti europea (2024)[3], «la valutazione delle prestazioni non può limitarsi a indicatori quantitativi di capitalizzazione di borsa, con il rischio di trascurare le trasformazioni qualitative dell’ecosistema dell’innovazione».

B. La rilettura strategica: vulnerabilità dei monopoli e resilienza distribuita

1. La fragilità sistemica della concentrazione

L'attuale architettura dell'infrastruttura digitale globale si basa su un paradosso pericoloso: una dipendenza quasi totale da un numero limitato di attori privati per funzioni di importanza vitale. Il guasto di Amazon Web Services del 7 dicembre 2021, durato meno di sei ore, ha causato perdite economiche globali stimate in 3,5 miliardi di euro e paralizzato servizi essenziali – dalla sanità pubblica al trasporto aereo. Questa vulnerabilità non è congiunturale ma strutturale: deriva direttamente dal modello di concentrazione che l’Europa è chiamata a replicare.

Al contrario, un ecosistema distribuito – proprio ciò che la frammentazione europea produce spontaneamente – genera una forma di resilienza sistemica. La moltiplicazione dei punti di innovazione, lungi dal costituire uno spreco di risorse, funziona come una ridondanza strategica. In un contesto geopolitico caratterizzato dall’aumento dei rischi di disruption (attacchi informatici, tensioni commerciali, crisi energetiche), questa architettura decentralizzata rappresenta una risorsa di sovranità sottovalutata.

2. L'eccellenza verticale come strategia alternativa

Il caso di ASML, azienda olandese che detiene un quasi-monopolio mondiale sulla litografia a ultravioletti estremi (EUV), smentisce empiricamente la tesi del «campione generalista». Frutto di venticinque anni di pazienti investimenti – periodo durante il quale l’azienda non ha realizzato alcun profitto –, ASML illustra un percorso di innovazione radicalmente diverso dal modello della Silicon Valley. Il suo potere di mercato non deriva da effetti di rete o da strategie di acquisizione aggressive, ma da una profonda padronanza tecnologica in un segmento ultra-specializzato. Ebbene, questo approccio corrisponde proprio ai vantaggi comparativi europei: eccellenza scientifica, cooperazione tra industria e ricerca, capacità di investimento a lunghissimo termine.

L'ecosistema europeo dell'IA presenta già questa struttura settoriale: Mistral AI (sovranità e modelli aperti), DeepL (elaborazione del linguaggio multilingue), Siemens e SAP (IA industriale e aziendale). Piuttosto che lamentare l’assenza di un Google europeo, la strategia dovrebbe mirare a consolidare queste posizioni di leadership verticale, accettando che non producano la stessa visibilità mediatica delle unicorni generaliste.

3. Il «capitale paziente» come vantaggio competitivo

Il modello del Mittelstand tedesco – imprese familiari con un orizzonte temporale multigenerazionale, che investono massicciamente in R&S senza la pressione dei rendimenti trimestrali – offre un precedente per concepire un'economia dell'IA che sfugga alla logica dell’«exit» rapida. La Commissione europea, nel suo Piano d’azione per un continente dell’IA (2024-2025)[4], riconosce implicitamente questa specificità invocando «meccanismi di finanziamento adeguati ai lunghi cicli di maturazione tecnologica». Tale richiesta rimane tuttavia in gran parte di carattere programmatico.

C. Raccomandazioni operative

Proposta 1 : Istituire un Fondo europeo di investimento «Long-Term AI», dotato di 15 miliardi di euro in quindici anni (ovvero 1 miliardo di euro all'anno), con una clausola esplicita che vieta di imporre requisiti di ritorno sull'investimento prima di dieci anni.

Tale importo rappresenta un investimento annuale pari a quello attualmente stanziato dall'UE attraverso «Orizzonte Europa» e il programma «Europa digitale» (circa 1 miliardo di euro all'anno secondo la Commissione europea, 2024[5]). Tuttavia, a differenza dei programmi esistenti che finanziano progetti della durata di 3-5 anni, questo fondo punterebbe esclusivamente a orizzonti temporali di 10-15 anni, consentendo progressi significativi in settori ad alta intensità scientifica in cui l’Europa può puntare all’eccellenza mondiale: IA spiegabile, calcolo neuromorfico, ottimizzazione vincolata. Tale importo è inoltre coerente con l’obiettivo del Piano coordinato di mobilitare 20 miliardi di euro all’anno (pubblico + privato) entro il 2030[6] : il fondo Long-Term AI contribuirebbe per il 51% a tale obiettivo, concentrandosi sulla ricerca di base a lunghissimo termine.

Proposta 2 : Ridefinire i criteri di valutazione dell'innovazione europea. Sostituire le classifiche delle "unicorni" – che misurano essenzialmente la capacità di raccogliere fondi – con indicatori di leadership tecnologica settoriale: brevetti essenziali, standard tecnici adottati, quote di mercato nei segmenti ad alto valore aggiunto.

 

III. L’AI ACT: DALLA BUROCRATIA ALL’ARMA NORMATIVA

A. La critica classica: la paralisi normativa

Le quattrocento pagine dell’AI Act sintetizzano tutte le critiche rivolte al «modello europeo»: burocrazia kafkiana, scarsa conoscenza delle realtà tecniche, costi aggiuntivi insostenibili per le startup. Queste critiche, amplificate dalle lobby industriali americane e riprese compiacentemente da alcuni analisti europei, costruiscono l’immagine di una regolamentazione punitiva, destinata a compensare l’incapacità dell’Europa di innovare attraverso un controllo pignolo sull’innovazione altrui.

Questa visione ignora deliberatamente due importanti precedenti storici. Da un lato, gli stessi argomenti sono stati utilizzati contro il GDPR nel 2016-2018: esso avrebbe «ucciso l’economia digitale europea», provocato «l’esodo delle startup» e sancito «il dominio definitivo dei GAFAM». Sette anni dopo, il GDPR si è affermato come standard mondiale de facto, ha generato un settore europeo della «privacy tech» valutato 2,5 miliardi di euro e ha costretto i giganti americani a trasformazioni strutturali dei loro modelli di business. D'altra parte, la storia economica europea dimostra che una forte normatività costituisce storicamente un vettore di competitività – dal sistema metrico alle norme ISO, passando per gli standard di sicurezza automobilistica.

B. La controlettura strategica: il «Brussels Effect» come strategia di potere

1. L'effetto GDPR: la regolamentazione come infrastruttura di mercato

Il GDPR illustra un meccanismo di potere normativo che la politologa Anu Bradford ha teorizzato con l’espressione «Brussels Effect»: la capacità dell’Unione europea di esportare unilateralmente i propri standard normativi, trasformando le proprie norme interne in quasi-vincoli globali. Questo fenomeno non si basa né sulla coercizione militare, né sul dominio economico, ma su tre fattori strutturali: le dimensioni del mercato europeo (450 milioni di consumatori), l’effetto di indivisibilità (impossibilità per le multinazionali di mantenere standard differenziati per giurisdizione oltre una certa soglia di complessità) e l’anticipazione strategica da parte degli attori privati che preferiscono adottare preventivamente lo standard più rigoroso.

L'AI Act presenta tutte le caratteristiche necessarie per riprodurre questo effetto. Come osserva l'Internet Policy Review (2025)[7], «la classificazione in base al livello di rischio e i requisiti di documentazione tecnica generano costi di transazione che rendono economicamente razionale l’adozione di uno standard unico per il mercato globale». I primi segnali empirici confermano questa dinamica: diversi Stati americani (California, New York) stanno valutando leggi direttamente ispirate all’AI Act, mentre i governi del Sud-Est asiatico richiedono la consulenza tecnica della Commissione per elaborare i propri quadri normativi.

2. La conformità come barriera all'ingresso e «moat» competitivo

L'analisi economica standard delle normative le presenta come costi irrecuperabili, che riducono i margini e frenano l'innovazione. Questa visione trascura sistematicamente la loro funzione di barriera all'ingresso. Un quadro normativo rigoroso penalizza maggiormente gli attori opportunisti – il cui modello economico si basa sull'esternalizzazione dei rischi – rispetto agli attori consolidati in grado di internalizzare i costi di conformità.

Uno studio dell'IAPP (International Association of Privacy Professionals, 2024)[8] rivela che Il 67,1% delle organizzazioni che hanno integrato la governance della privacy nella propria strategia di IA si dichiara fiducioso riguardo alla propria conformità all'AI Act, segno di un vantaggio competitivo emergente per le aziende che hanno anticipato i requisiti normativi. Questo “premio di fiducia” si manifesta sempre più spesso nelle gare d’appalto B2B, dove la certificazione diventa un criterio di selezione determinante.

Da un punto di vista più strutturale, la certificazione europea sta diventando progressivamente un passaporto per l’accesso agli appalti pubblici, che nell’Unione rappresentano 500 miliardi di euro all’anno. I bandi di gara pubblici includono sempre più sistematicamente clausole di conformità all’AI Act, creando di fatto un mercato vincolato per gli attori europei o le multinazionali che hanno investito nella conformità.

3. Il costo nascosto della mancanza di regolamentazione: il crollo della fiducia

Il caso Meta/Cambridge Analytica offre un interessante scenario controfattuale. Tra marzo e luglio 2018, l'azienda ha perso fino a 134 miliardi di dollari[9] di capitalizzazione di mercato al culmine della crisi – non a causa di sanzioni normative, ma per la perdita di fiducia da parte degli inserzionisti e degli utenti. I ricorrenti scandali legati ai pregiudizi algoritmici (sistemi di reclutamento discriminatori, riconoscimento facciale razzista, chatbot tossici) generano costi reputazionali che superano di gran lunga gli investimenti necessari per la conformità normativa preventiva.

L'AI Act funge quindi da assicurazione collettiva contro il rischio di un crollo sistemico della fiducia. Nei settori regolamentati ad alto rischio – sanità, giustizia, finanza, sicurezza – l'assenza di un quadro normativo solido non genera innovazione sfrenata, ma piuttosto una certa cautela istituzionale. Le strutture ospedaliere, le banche e le amministrazioni pubbliche adottano le tecnologie su larga scala solo se queste sono certificate e verificabili. Il quadro normativo europeo, lungi dal frenare la diffusione dell’IA in questi settori, ne costituisce la condizione di possibilità.

C. Raccomandazioni operative

Proposta 3 : Trasformare il marchio «Trustworthy AI» in una norma ISO europea, negoziata come standard tecnico in seno agli organismi internazionali (ISO, ITU). Mobilitare la diplomazia economica europea per imporre tale norma come requisito fondamentale negli accordi di libero scambio.

Proposta 4 : Creare uno sportello unico per la conformità destinato alle PMI, con un budget di 500 milioni di euro in cinque anni (ovvero 100 milioni di euro all'anno).

Tale importo rappresenta circa lo 0,51% del bilancio totale di GenAI4EU (700 milioni di euro secondo la Commissione, 2024-2025)[10]), ma dedicato esclusivamente all’assistenza delle PMI in materia di conformità. A titolo di confronto, il programma EIC Accelerator stanzia fino a 2,5 milioni di euro per ogni startup a favore dell’innovazione tecnologica; lo sportello unico consentirebbe di accompagnare circa 200 PMI all'anno con sovvenzioni di 500.000 euro, coprendo audit, certificazione, formazione del personale e adeguamento dei sistemi. L’obiettivo non è solo quello di facilitare la conformità, ma di costruire un’industria europea di audit e certificazione dell’IA – un settore che potrà poi esportarsi verso giurisdizioni che adottano quadri normativi simili.

Proposta 5 : Avviare una «diplomazia normativa» aggressiva, subordinando l’accesso al mercato europeo dell’IA (per le imprese extraeuropee) a clausole di reciprocità normativa. Questa strategia – già applicata con successo nel campo delle norme ambientali – accelera la diffusione internazionale degli standard europei.

 

IV. LA «TERZA VIA»: PROFEZIA CHE SI AVVERA O VICOLO CIECO STRATEGICO?

A. La critica classica: l’illusione di un’alternativa credibile

La retorica ufficiale dell’Unione europea presenta la propria strategia sull’IA come una «terza via» tra il capitalismo della sorveglianza statunitense e l’autoritarismo digitale cinese. Questa formulazione affascina i circoli politici europei perché permette di trasformare una posizione di debolezza oggettiva – l’assenza di leader tecnologici – in una posizione etica distintiva. Suscita tuttavia un crescente scetticismo tra gli analisti strategici.

Le critiche convergono su una stessa diagnosi: questa «terza via» rischia di essere solo un «museo etico» – uno spazio di virtù inoffensiva, che produce norme senza poterle far rispettare, principi privi di capacità di proiezione. Di fronte ai massicci investimenti americani (il settore privato vi ha investito 67 miliardi di dollari nel 2023) e alla guida strategica cinese (piano nazionale sull’IA dotato di 150 miliardi di dollari in dieci anni), l’Europa sembrerebbe condannata a un ruolo di commentatore morale di trasformazioni che non controlla.

B. La rilettura strategica: la nascita di un mercato della fiducia

1. La portata sottovalutata della richiesta di regolamentazione

L'Eurobarometro 2024 rivela che il 73,1% dei cittadini europei si oppone all'uso di sistemi di IA non regolamentati[11] in settori sensibili (sanità, giustizia, lavoro). Questa cifra non esprime solo una preferenza culturale astratta, ma un vincolo economico reale: nelle democrazie liberali, nessuna tecnologia può essere implementata su larga scala contro l’accettabilità sociale. Tuttavia, questo vincolo non grava solo sull'Europa. I ripetuti scandali negli Stati Uniti – dal riconoscimento facciale razzista di Rekognition (Amazon) alle pericolose allucinazioni degli assistenti medici – generano una crescente richiesta di regolamentazione, anche tra le élite tecnologiche.

Da un punto di vista più strutturale, i settori economici più dinamici e con il maggior valore aggiunto – sanità di precisione, finanza algoritmica, sistemi giudiziari predittivi – sono proprio quelli in cui i requisiti di conformità normativa sono più rigorosi. In questi ambiti, il vantaggio competitivo non si basa sulla potenza di calcolo grezza o sulle dimensioni dei set di dati, ma sulla capacità di produrre sistemi verificabili, spiegabili e certificabili. Ebbene, questi attributi corrispondono esattamente alle priorità di ricerca europee degli ultimi quindici anni – dalla spiegabilità (XAI) alla certificazione formale, passando per l’IA frugale.

2. Il vantaggio di chi arriva dopo: imparare dagli errori altrui

La teoria strategica distingue tradizionalmente i vantaggi del «first mover» (conquista di quote di mercato, definizione degli standard) da quelli del «second mover» (osservazione degli errori del pioniere, ottimizzazione dei processi). Nel campo dell’IA, l’Europa occupa strutturalmente questa posizione di second mover – non per scelta strategica, ma per ritardo oggettivo. Piuttosto che lamentare questa situazione, la strategia consiste nel trarne vantaggio.

L'implementazione su larga scala dei sistemi di IA negli Stati Uniti e in Cina sta generando un corpus empirico di fallimenti da cui l'Europa può trarre insegnamento: pregiudizi discriminatori strutturali, derive autoritarie, vulnerabilità in materia di sicurezza, rapida obsolescenza delle competenze, concentrazione di potere. Le soluzioni europee di IA – proprio perché integrano fin dalla progettazione i vincoli di etica, sicurezza e spiegabilità – evitano una parte di queste insidie. Questa differenza qualitativa si traduce in vantaggi competitivi tangibili: i sistemi di IA medica certificati in Europa stanno penetrando in mercati (Giappone, Singapore, Canada) dove le soluzioni americane non regolamentate si scontrano con barriere normative.

3. Sovranità attraverso l'interoperabilità: standard aperti contro sistemi chiusi

Il modello dominante dell'IA contemporanea si basa su ecosistemi proprietari chiusi (iOS/Android, AWS/Azure/GCP, GPT/Claude/Gemini), che generano massicci effetti di «lock-in». Questa architettura produce una forma di dipendenza geopolitica: adottare l’ecosistema di un attore significa anche accettare la giurisdizione del suo paese d’origine e i rischi di un’interruzione unilaterale dell’accesso.

L'Europa, proprio perché non controlla alcun ecosistema dominante, ha un interesse oggettivo a promuovere standard aperti e protocolli di interoperabilità. Questa strategia trova un crescente riscontro tra i governi che cercano di evitare la dipendenza esclusiva dalle tecnologie cinesi e statunitensi. I partenariati strategici che l’Europa stringe con potenze medie (ASEAN, Unione Africana, America Latina) non si basano sulla fornitura di modelli di base – ambito in cui non può competere – ma sul trasferimento di capacità normative e tecniche che consentano a questi paesi di costruire i propri ecosistemi sovrani.

C. Raccomandazioni operative

Proposta 6 : Avviare un programma di ricerca su 3 miliardi di euro in cinque anni (pari a 600 milioni di euro all'anno) destinati specificatamente all'IA spiegabile e verificabile.

Tale importo rappresenta un aumento di 40 volte rispetto all'attuale impegno europeo in materia di trasparenza e affidabilità dell'IA. Infatti, Horizon Europe ha stanziato 112 milioni di euro per l'IA e la tecnologia quantistica nel 2024, di cui solo 15 milioni di euro per la trasparenza e l'affidabilità (Commissione europea, 2024). Il programma da 600 milioni di euro all'anno consentirebbe di trasformare ciò che oggi appare come un vincolo normativo in un vantaggio tecnologico dirompente: sviluppare architetture che consentano nativamente la tracciabilità, l'interpretabilità e la certificazione formale. A titolo di confronto, questo investimento rimane inferiore al bilancio annuale di GenAI4EU (700 milioni di euro), ma si concentra su un segmento tecnologico in cui l’Europa può puntare all’eccellenza mondiale piuttosto che competere frontalmente con i modelli di base americani.

Proposta 7 : Costruire una strategia di partenariato con il «Sud del mondo», non sul modello degli aiuti allo sviluppo, ma come alleanza di interessi reciproci. L’Europa offre la propria competenza normativa e le proprie tecnologie certificate; i partner offrono mercati in rapida crescita e un sostegno diplomatico per l’adozione degli standard europei nei consessi internazionali.

 

V. DIPENDENZE STRATEGICHE: IL TALLONE D’ACHILLE DIVENTATO UN’URGENZA CHE MOBILITA

A. La cruda realtà: anatomia di una vulnerabilità sistemica

La relazione della Corte dei conti europea (2024) traccia un quadro inequivocabile: l’infrastruttura digitale europea si basa su dipendenze critiche nei confronti di attori extraeuropei in tre settori fondamentali. In primo luogo, il «cloud computing»: il 70% delle capacità di archiviazione e di calcolo[12] utilizzate in Europa provengono da tre fornitori statunitensi (AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform). In secondo luogo, i semiconduttori: il 90% della produzione mondiale di chip avanzati (con dimensioni inferiori a 7 nanometri) è concentrata a Taiwan e nella Corea del Sud. In terzo luogo, i modelli di base: l’intero ecosistema europeo di IA generativa dipende da modelli sviluppati da OpenAI, Anthropic, Google e Meta.

Questa triplice dipendenza non riguarda solo la vulnerabilità economica: rappresenta un rischio geopolitico di prim’ordine. La crisi dei semiconduttori del 2021, innescata dalle interruzioni logistiche legate al COVID-19, ha paralizzato l’industria automobilistica europea per diciotto mesi, distruggendo 110 miliardi di euro di valore aggiunto. Un conflitto militare nello Stretto di Taiwan, una decisione unilaterale di Washington di vietare l’accesso alle tecnologie di IA per motivi di sicurezza nazionale o un massiccio attacco informatico contro i data center statunitensi produrrebbero effetti sistemici ancora più gravi.

La Corte dei conti francese, nella sua relazione sulla strategia nazionale in materia di IA (2025), sottolinea che «la dipendenza tecnologica genera anche una dipendenza normativa: i sistemi progettati secondo logiche giuridiche extraeuropee incorporano pregiudizi e priorità contrarie ai valori europei». Questa osservazione mette in luce una dimensione spesso trascurata: al di là della vulnerabilità materiale, la dipendenza tecnologica erode la capacità dell’Europa di definire in modo sovrano le proprie priorità civili.

B. La finestra di opportunità: trasformare il vincolo in mobilitazione

1. Il risveglio geopolitico post-Ucraina: dalla retorica agli investimenti

L'invasione dell'Ucraina da parte della Russia nel febbraio 2022 ha provocato uno shock strategico paragonabile, in ambito tecnologico, a quello causato dallo Sputnik agli Stati Uniti nel 1957. Ha messo brutalmente in luce la fragilità delle catene di approvvigionamento europee e l’illusione di un’interdipendenza pacificatrice. Questo shock ha innescato un significativo riorientamento di bilancio: il programma EuroHPC (supercomputer) ha visto aumentare sostanzialmente il proprio budget; il progetto Gaia-X per il cloud sovrano, in fase di stallo nel 2021, è stato rilanciato con impegni industriali sostanziali.

In particolare, l’European Chips Act (2023) stanzia 43 miliardi di euro[13] per ridurre la dipendenza europea dai semiconduttori, con l'obiettivo di passare dal 10,1% al 20,1% della produzione mondiale entro il 2030. L'iniziativa InvestAI, annunciata nel febbraio 2025 in occasione del Vertice di Parigi, segna una svolta qualitativa di grande rilievo: reperire 200 miliardi di euro[14] per l'IA, di cui 20 miliardi di euro destinati specificatamente a 4-5 gigafactory[15] di IA ciascuna dotata di 100.000 chip di ultima generazione, ovvero quattro volte la capacità delle infrastrutture attuali.

La presidente della Commissione, Ursula von der Leyen, ha paragonato questo progetto a un «Il CERN per l'IA», sottolineando l'ambizione di creare un'infrastruttura aperta che consenta a tutti gli scienziati e alle imprese europee – e non solo ai colossi – di accedere alle risorse necessarie per sviluppare modelli all'avanguardia.

Contesto di bilancio : Secondo il Piano coordinato sull'IA (2021), l'obiettivo era quello di raggiungere 20 miliardi di euro all'anno di investimenti combinati (pubblici e privati) entro il 2030. Fino al lancio di InvestAI, la Commissione investiva circa 1 miliardo di euro all'anno attraverso «Horizon Europe» e il programma «Europa digitale». Le stime dell’OCSE e della Commissione (2023) indicano che l’UE aveva già raggiunto circa 25,7 miliardi di euro di investimenti annuali[16] nel 2023, superando così l'obiettivo fissato per il 2030 con sette anni di anticipo. InvestAI punta a decuplicare questo impegno nei prossimi cinque anni.

La storia economica europea dimostra che i grandi balzi tecnologici derivano spesso da precedenti umiliazioni. Airbus è nata dalla consapevolezza, negli anni ’60, che la totale dipendenza da Boeing costituiva una vulnerabilità inaccettabile. Cinquant'anni e 1.000 miliardi di euro di investimenti pubblici e privati dopo, Airbus detiene il 50% del mercato mondiale dell'aviazione civile. Questo precedente dimostra che una strategia industriale europea a lungo termine, dotata di risorse sufficienti e sostenuta politicamente, può produrre campioni mondiali – a condizione di accettare orizzonti temporali incompatibili con i cicli elettorali.

2. Le scommesse tecnologiche che fanno la differenza: sovranità selettiva

Di fronte alle dipendenze individuate, la tentazione naturale è quella di puntare all’autosufficienza totale – un’ambizione tanto illusoria quanto inefficace. Nessuna economia, nemmeno quella cinese o statunitense, controlla l’intera catena del valore tecnologico. La strategia pertinente è quella della «sovranità selettiva»: identificare tre o quattro segmenti tecnologici critici in cui l’Europa può ragionevolmente puntare all’eccellenza mondiale e accettare la dipendenza negli altri settori, gestendola attraverso la diversificazione dei fornitori.

Tre sfide tecnologiche appaiono particolarmente promettenti. In primo luogo, l’IA frugale e l’«edge computing»: di fronte alla crisi energetica e ai vincoli climatici, la capacità di addestrare e implementare modelli efficienti con risorse computazionali limitate diventa un vantaggio competitivo fondamentale. La ricerca europea in questo campo (in particolare l’Istituto PRAIRIE a Parigi e l’ELLIS Network) è all’avanguardia a livello mondiale. In secondo luogo, il calcolo quantistico: la corsa tecnologica è ancora aperta e l’Europa dispone di notevoli risorse scientifiche (40% delle pubblicazioni mondiali). In terzo luogo, i semiconduttori specializzati per l’IA: piuttosto che cercare di recuperare terreno su Taiwan nei chip generici, l’Europa può puntare all’eccellenza su architetture specifiche (calcolo neuromorfico, processori dedicati all’IA spiegabile).

3. Alleanze strategiche: diversificare per ridurre le dipendenze

La riduzione delle dipendenze non passa solo attraverso la rilocalizzazione, ma anche attraverso la diversificazione geografica dei partner. È nell’interesse dell’Europa stringere alleanze tecnologiche con potenze medie che condividono le sue preoccupazioni in materia di sovranità: Giappone (semiconduttori, robotica), Corea del Sud (elettronica), Israele (sicurezza informatica), Canada (IA etica). Queste partnership consentono di condividere i costi di ricerca e sviluppo, di accedere a competenze complementari e di ridurre la dipendenza bilaterale dagli Stati Uniti o dalla Cina.

Il modello del CERN (Organizzazione europea per la ricerca nucleare) costituisce un precedente istituzionale: un’infrastruttura di ricerca fondamentale finanziata collettivamente, che opera su orizzonti temporali pluridecennali e che ha generato enormi ricadute economiche (lo stesso web è stato inventato al CERN). L’iniziativa InvestAI, definita esplicitamente come un «CERN dell'IA», si inserisce proprio in questa logica: creare un'infrastruttura condivisa, aperta e collaborativa, che consenta all'intero ecosistema europeo – ricercatori, startup, PMI, grandi imprese – di accedere alle risorse computazionali necessarie per sviluppare modelli di IA all'avanguardia.

C. Raccomandazioni operative

Proposta 8 : Individuare formalmente tre tecnologie fondamentali per la sovranità europea in materia di IA (ad esempio: calcolo quantistico, IA frugale, semiconduttori neuromorfici) e concentrare 70% di investimenti pubblici in R&S sull'IA.

Motivazione : Il Piano coordinato punta a raggiungere 20 miliardi di euro all'anno di investimenti complessivi entro il 2030, di cui circa 7 miliardi di euro provenienti da fonti pubbliche europee (Commissione + Stati membri). Concentrare il 70% di questa dotazione pubblica (ovvero circa 5 miliardi di euro all'anno) su 3-4 tecnologie critiche consentirebbe di raggiungere una massa critica sufficiente per puntare all'eccellenza mondiale in questi segmenti, piuttosto che disperdere le risorse su tutto lo spettro tecnologico. Questa focalizzazione strategica rompe con l'attuale dispersione delle risorse e si ispira al modello giapponese di concentrazione settoriale.

Proposta 9 : Negoziare partnership tecnologiche bilaterali con il Giappone e la Corea del Sud, con l'obiettivo esplicito di ridurre le reciproche dipendenze dagli Stati Uniti e dalla Cina. Tali partnership devono includere clausole di trasferimento tecnologico e di co-sviluppo, non solo accordi commerciali.

Proposta 10 : Consolidare l'iniziativa InvestAI come infrastruttura permanente per la sovranità dell'IA europea, sul modello del CERN.

InvestAI mobilita già 200 miliardi di euro (50 miliardi di fondi pubblici dell'UE + 150 miliardi di fondi privati tramite gli «European AI Champions»), di cui 20 miliardi destinati specificatamente a 4-5 gigafactory. Questa iniziativa deve diventare una struttura permanente – una «European AI Infrastructure Corporation» – che riunisca gli Stati membri, la BEI e i partner industriali. Missione: costruire e gestire le infrastrutture di calcolo e i «dataset» strategici necessari alla sovranità europea, mettendoli al contempo a disposizione dell’ecosistema della ricerca e delle startup. Il modello di governance deve ispirarsi al CERN (budget annuale di 1,3 miliardi di euro, finanziato da 23 Stati membri da 70 anni): finanziamento collettivo, orizzonte pluridecennale, accesso aperto all’intera comunità scientifica e industriale europea.

 

VI. CONCLUSIONE – L’OBBLIGO DI ESECUZIONE

Sintesi: dal vincolo al vantaggio

Questa nota ha dimostrato che le quattro «debolezze» strutturali della strategia europea – assenza di leader di spicco, complessità normativa, ambiguità della terza via, dipendenze tecnologiche – derivano da una diagnosi errata. Si tratta di ostacoli solo se rapportati a un modello di potenza tecnologica – la concentrazione oligopolistica statunitense – la cui sostenibilità economica, sociale e democratica è sempre più contestata.

L'ecosistema distribuito europeo genera una resilienza sistemica di fronte agli shock. L'AI Act, lungi dal paralizzare l'innovazione, costruisce un'infrastruttura di fiducia che può diventare un vantaggio competitivo duraturo, grazie al «Brussels Effect». La «terza via» corrisponde a una crescente domanda globale di tecnologie conformi agli standard democratici. Infine, le dipendenze strategiche hanno innescato una mobilitazione di bilancio e politica senza precedenti – esemplificata da InvestAI e dai suoi 200 miliardi di euro –, aprendo la possibilità di salti tecnologici in nicchie ad alto valore aggiunto.

L'etica non è un ostacolo esterno all'innovazione, ma un'infrastruttura di competitività. Nei settori ad alto valore aggiunto – sanità, finanza, giustizia, sicurezza – la capacità di produrre sistemi verificabili, spiegabili e certificabili costituisce la condizione sine qua non per la loro implementazione. Ebbene, queste caratteristiche corrispondono esattamente alle priorità di ricerca europee degli ultimi quindici anni.

Il rischio fatale: l'indecisione

Il pericolo non è il modello europeo in sé, ma la nostra incapacità collettiva di assumercene pienamente la responsabilità. Da vent'anni la strategia digitale europea oscilla tra due tentazioni contraddittorie: imitare il modello americano («creare unicorni») e affermare la propria diversità («l'etica prima di tutto»), senza mai scegliere realmente. Questa indecisione strategica produce il peggio dei due mondi: né la potenza finanziaria americana, né la coerenza normativa necessaria alla diffusione del modello europeo.

La scelta non è tra copiare gli altri o tracciare la nostra strada: si tratta di un falso dilemma. L’urgenza consiste nel passare dal quadro normativo, ormai definito con l’AI Act, all’azione industriale coordinata. Ciò comporta tre cambiamenti radicali. In primo luogo, accettare massicci investimenti pubblici nelle infrastrutture strategiche – InvestAI ne è un esempio – partendo dal presupposto che la sovranità tecnologica ha un costo, che è comunque inferiore al costo della dipendenza. In secondo luogo, imporre una disciplina strategica: concentrare le risorse su tre o quattro scommesse tecnologiche (70% della R&S pubblica), invece di spargere i budget su tutto lo spettro. In terzo luogo, costruire una diplomazia normativa aggressiva, trasformando l’AI Act in un’arma di conquista commerciale piuttosto che in un handicap autoinflitto.

Risolvere la tensione apparente: standard aperti e sovranità concentrata

Questa strategia può sembrare paradossale: da un lato, promuovere l’interoperabilità e gli standard aperti (Proposta 7); dall’altro, concentrare massicciamente gli investimenti su alcune tecnologie critiche (Proposte 8-10). In realtà, questi due aspetti sono complementari piuttosto che contraddittori.

Les standards ouverts et l’interopérabilité constituent notre offre géopolitique : ce que l’Europe propose au reste du monde pour éviter les jardins clos sino-américains. C’est notre avantage comparatif dans la diplomatie technologique. En promouvant des protocoles ouverts, des architectures interopérables, et des « datasets » partagés, l’Europe se positionne comme l’alternative crédible pour tous les acteurs – États, entreprises, chercheurs – cherchant à éviter la dépendance exclusive vis-à-vis des écosystèmes propriétaires américains ou chinois.

Inversement, la concentration des investissements dans 3-4 technologies critiques relève de la souveraineté sélective : identifier les segments où la dépendance serait stratégiquement inacceptable (calcul quantique, semi-conducteurs spécialisés, IA frugale, IA explicable) et y construire une autonomie réelle. Il ne s’agit pas d’autosuffisance totale – chimère coûteuse et inefficace – mais de maîtriser les technologies qui conditionnent notre capacité à définir nos propres règles du jeu.

La clé est que ces technologies souveraines doivent elles-mêmes respecter nos propres standards d’ouverture. Autrement dit : souveraineté dans les capacités, ouverture dans les protocoles. ASML, notre exemple paradigmatique, illustre parfaitement cette synthèse : monopole technologique (souveraineté) dans un écosystème ouvert et international (interopérabilité). De même, InvestAI vise à créer des gigafactories européennes (souveraineté computationnelle) tout en garantissant un accès ouvert à l’ensemble de l’écosystème scientifique et industriel (standards ouverts).

Cette dialectique entre concentration stratégique et ouverture systémique n’est pas une contradiction, mais notre proposition de valeur unique : offrir au monde une alternative aux modèles fermés dominants, tout en garantissant notre autonomie dans les segments critiques. C’est précisément cette synthèse qui peut transformer la « troisième voie » européenne d’aspiration rhétorique en réalité géopolitique.

L’enjeu civilisationnel : de la responsabilité historique

Au-delà de la compétition économique, la stratégie européenne de l’IA engage une question de philosophie politique fondamentale : une société technologiquement avancée peut-elle durablement préserver les acquis du constitutionnalisme libéral – État de droit, séparation des pouvoirs, protection des minorités, autonomie individuelle ? Ou bien le progrès technologique implique-t-il nécessairement, comme le soutiennent certains théoriciens autoritaires, un affaiblissement des contraintes démocratiques au nom de l’efficacité ?

L’Europe porte seule la charge de prouver empiriquement que la première option est viable. Ni les États-Unis – où la régulation de l’IA reste largement abandonnée à l’autorégulation des entreprises – ni la Chine – où l’IA sert explicitement des objectifs de contrôle social – ne peuvent incarner cette synthèse entre innovation technologique et droits fondamentaux. Cette responsabilité découle directement de l’histoire européenne : c’est en Europe que furent inventés simultanément les libertés individuelles (habeas corpus, liberté d’expression) et la révolution industrielle. C’est en Europe que fut tenté, au XXe siècle, le pari d’une régulation démocratique de la puissance économique. C’est en Europe que survécurent, après les catastrophes totalitaires, les institutions du constitutionnalisme libéral.

Cette légitimité historique engendre une obligation stratégique : démontrer que l’éthique et l’innovation ne sont pas antagonistes, mais mutuellement constitutives. L’échec européen dans l’IA ne serait pas seulement une défaite économique – il signalerait l’impossibilité d’une modernité technologique respectueuse des droits humains, validant par là-même les thèses autoritaires sur l’incompatibilité entre démocratie et efficacité technologique.

La question finale n’est donc pas technique, mais politique : l’Union européenne possède-t-elle la volonté collective de transformer ces atouts potentiels en puissance réelle ? Dispose-t-elle de la discipline stratégique nécessaire pour maintenir un cap sur vingt ans, par-delà les alternances électorales et les tensions entre États membres ? Peut-elle surmonter la tentation du repli national pour construire les infrastructures communes indispensables à la souveraineté continentale ?

Ces questions ne relèvent pas de l’analyse prospective – elles appellent des décisions politiques immédiates. Le temps de la réflexion stratégique est achevé. Vient maintenant le temps de l’exécution. L’histoire jugera l’Europe non sur la qualité de ses principes, mais sur sa capacité à les incarner dans des institutions technologiques durables. Notre génération porte la responsabilité de ce verdict.

 

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[7] Internet Policy Review (2025), « Brussels Effect or Experimentalism? », Journal of European Public Policy, vol. 14, no 2. https://doaj.org/article/c45f5940910c487dab59787b2a907062

[8] IAPP (2024), AI Governance and Regulatory Confidence Survey.

[9] Données financières publiques Meta/Facebook, mars-juillet 2018.

[10] Commission européenne (2025), GenAI4EU: Funding opportunities. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/genai4eu

[11] Eurobaromètre 2024, données Commission européenne.

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[13] European Chips Act (2023), Commission européenne.

[14] Commission européenne (2025), EU launches InvestAI initiative. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/news/eu-launches-investai-initiative-mobilise-eu200-billion-investment-artificial-intelligence

[15] Commission européenne (2025), InvestAI announcement, Sommet de Paris.

[16] OECD (2025), Progress in Implementing the European Union Coordinated Plan on Artificial Intelligence. https://www.oecd.org/en/publications/progress-in-implementing-the-european-union-coordinated-plan-on-artificial-intelligence-volume-1_533c355d-en.html