AI sovrana: perché l’Italia non può restare spettatrice

Nel 2026 la Corea del Sud avrà a disposizione circa 260.000 GPU Nvidia dedicate all’AI. L’Unione Europea ha messo sul tavolo 200 miliardi di euro con il programma InvestAI. In mezzo, l’Italia deve decidere se rimanere un semplice mercato per le tecnologie di altri o giocare la partita dell’AI sovrana.

Questo tema non è solo geopolitica o alta strategia: riguarda in modo diretto retail, industria, PA, sanità, turismo, agroalimentare. Un’azienda italiana che domani dipenderà da un unico fornitore extra-UE per modelli, dati e infrastrutture sarà meno libera su prezzi, innovazione, continuità operativa e perfino sul modo in cui tratta i propri clienti.

In questo articolo vediamo che cos’è davvero l’AI sovrana, come si stanno muovendo i vari Paesi, cosa sta costruendo l’Europa e – soprattutto – quali scelte concrete l’Italia deve fare adesso per non restare solo “utilizzatrice passiva” di soluzioni altrui.

1. Che cosa significa davvero “AI sovrana” (e perché conta per le imprese)

AI sovrana significa avere controllo effettivo sui nodi critici dell’ecosistema AI: calcolo, dati, modelli, applicazioni. Non vuol dire chiudere le frontiere tecnologiche, ma ridurre dipendenze unilaterali che possono diventare un problema economico e di sicurezza.

In pratica, un Paese è sulla strada dell’AI sovrana se:

• dispone di potenza di calcolo affidabile, scalabile e accessibile a imprese, ricerca e PA;
• governa i dati strategici (sanità, PA, manifattura, finanza, difesa civile) secondo regole e priorità proprie;
• sviluppa o co-sviluppa modelli addestrati su lingua, norme e processi locali;
• mantiene il controllo sulle applicazioni più sensibili, evitando lock-in verso un singolo fornitore estero.

Questo incrocia due dimensioni che ormai coincidono:

• competitività economica: chi controlla calcolo, dati e modelli può innovare più in fretta, personalizzare servizi, difendere margini e know-how;
• sicurezza nazionale: sanità digitale, infrastrutture critiche, giustizia, PA non possono dipendere totalmente dai termini di servizio di un soggetto esterno.

Per un’azienda italiana, “AI sovrana” si traduce in domande molto concrete:

• Dove girano i miei dati sensibili? In quale giurisdizione ricadono?
• Se un provider cambia prezzo o policy, posso cambiare strada in tempi rapidi?
• Posso usare modelli realmente ottimizzati per lingua e contesto normativo italiano?

Chi inizia a porsi queste domande oggi avrà un vantaggio competitivo domani.

2. Corea del Sud: il caso scuola di una strategia coerente

La Corea del Sud è l’esempio più chiaro di come un Paese non superpotenza possa costruire una vera strategia di AI sovrana puntando su investimenti concentrati e filiere coese.

Investimenti pubblici massicci e visione industriale

Per il solo 2026, Seul ha previsto 6,8 miliardi di dollari di spesa pubblica per l’AI, sostenuta da un National Growth Fund oltre i 100 miliardi. A questo si aggiunge l’accordo per 260.000 GPU Nvidia di ultima generazione dislocate sul territorio nazionale.

Non si parla di singoli bandi a pioggia, ma di un vero disegno industriale: infrastrutture di calcolo, chip, modelli e applicazioni integrate in una strategia unica.

Il ruolo dei colossi privati

Le grandi conglomerate coreane – Samsung, Hyundai, SK, LG – hanno annunciato oltre 540 miliardi di dollari di investimenti in:

• data center e cloud;
• sviluppo di chip AI dedicati;
• applicazioni verticali per industria, automotive, elettronica, servizi.

Lo Stato non fa da solo, ma guida una coalizione pubblico-privato con obiettivi chiari e tempi stretti.

Autonomia, non autarchia

La Corea continua ad usare GPU Nvidia e tecnologie statunitensi, ma:

• porta il calcolo a casa, in data center sotto giurisdizione nazionale;
• sviluppa modelli coreani e componenti proprie (come le neural processing units di startup come Rebellions e FuriosaAI);
• crea una filiera locale che assorbe e valorizza questi investimenti.

Risultato: meno dipendenza dalle superpotenze e più capacità di decidere come usare l’AI per crescita, export e sicurezza.

Per l’Italia, la lezione è netta: non serve puntare all’autosufficienza su tutto, ma a un mix intelligente di tecnologie estere e asset nazionali, governato in modo coordinato.

3. InvestAI, EuroHPC e cloud europei: che cosa sta costruendo l’UE

L’Unione Europea è passata dalla fase “solo regole” (AI Act, Data Act, GDPR) a una fase in cui mette capitale sull’AI sovrana. Nel 2025 il baricentro si sposta su infrastrutture, modelli e applicazioni.

InvestAI: 200 miliardi per calcolo, modelli e imprese

Con InvestAI, Bruxelles prevede circa 200 miliardi di euro destinati a:

• creare 4-5 grandi poli europei di calcolo, ognuno con almeno 100.000 GPU di ultima generazione, vere e proprie gigafactory del calcolo;
• finanziare modelli fondazionali europei aperti alla ricerca e alle imprese;
• fornire strumenti finanziari e garanzie per startup e scaleup AI.

Per le aziende italiane questo significa, almeno sulla carta, accesso a risorse di calcolo di livello globale senza uscire dal perimetro regolatorio UE.

EuroHPC: supercalcolo accessibile, non solo per pochi

Il programma EuroHPC punta a rendere il supercalcolo:

• integrato in una rete europea di centri ad alte prestazioni;
• accessibile non solo ai centri di ricerca, ma anche a PMI e PA tramite sportelli dedicati e modelli “pay-per-use” regolati.

Se l’Italia saprà collegare i propri supercomputer (come quelli del Cineca) a questa rete in modo operativo, le imprese potranno:

• addestrare modelli proprietari in modo sicuro;
• sperimentare AI generativa su dati sensibili senza uscire dall’UE;
• ridurre dipendenze da cloud extra-europei per workload critici.

Cloud e piattaforme di AI sovrana: il fronte Francia-Germania

Francia e Germania si stanno muovendo con decisione sul terreno delle piattaforme cloud e dei modelli europei, coinvolgendo attori come Mistral AI e SAP.

L’idea è costruire:

• infrastrutture cloud ospitate integralmente in Europa;
• servizi di AI pensati per PA e settori regolamentati (finanza, sanità, energia);
• una governance dei dati coerente con il quadro normativo UE.

In parallelo, il controllo antitrust sul ruolo di AWS e Azure nel cloud europeo va in una direzione chiara: non chiudere le porte ai big USA, ma evitare che l’intero ecosistema dipenda in modo strutturale da due soli fornitori extra-UE.

Per un retailer, una banca o un ospedale italiano, tutto questo si traduce in una domanda strategica: quale parte dei miei carichi AI voglio che resti sotto pieno controllo europeo?

4. Dove sta l’Italia: asset forti, strategia ancora debole

L’Italia parte con alcuni vantaggi reali, ma non ha ancora trasformato questi asset in una strategia coerente di AI sovrana.

Infrastrutture: Cineca non basta, serve accesso diffuso

Sul fronte del calcolo, il Paese dispone di supercomputer avanzati (Cineca è un riferimento europeo). Il problema non è la pura capacità, ma:

• come questa capacità viene resa disponibile alle imprese;
• quanto è semplice per una PMI o una startup usarla in modo competitivo;
• quali incentivi fiscali, finanziari e normativi guidano il loro accesso.

Regno Unito e Francia hanno strutturato programmi chiari perché le aziende possano “attaccarsi” al supercalcolo nazionale per sperimentare e scalare. In Italia questo passaggio è ancora parziale.

Dati e modelli italiani: il vero tesoro ancora poco sfruttato

PNRR e Strategia AI 2024-26 hanno avviato progetti su:

• sanità digitale e fascicolo sanitario;
• mobilità, smart city, logistica;
• PA digitale e interoperabilità.

Manca però il salto verso spazi dati nazionali realmente operativi: dataset standardizzati, interoperabili, utilizzabili (sotto controllo pubblico) per addestrare modelli affidabili.

Su questo si gioca tantissimo, in particolare per:

• modelli linguistici in italiano realmente allenati su norme, giurisprudenza, burocrazia, contratti e prassi locali;
• modelli verticali per manifattura, agroalimentare, turismo, sanità, finanza.

Esistono progetti di qualità sia in ambito accademico sia industriale, ma manca un mandato pubblico chiaro: quali modelli vogliamo considerare “infrastruttura critica” nazionale, con governance e continuità garantite?

I settori dove l’Italia può essere protagonista

Se c’è un punto in cui l’Italia può ambire a un ruolo forte nell’AI sovrana è sul piano applicativo.

I settori chiave sono almeno quattro:

1. Manifattura: dall’ottimizzazione energetica delle linee alla manutenzione predittiva sulle macchine utensili, fino ai gemelli digitali per impianti complessi.
2. Agroalimentare: tracciabilità, qualità, previsione rese, ottimizzazione irrigazione e fertilizzanti; con dati di filiera che altri paesi ci invidiano.
3. Turismo e cultura: personalizzazione dei percorsi, guida intelligente nei musei, gestione dinamica del pricing e dei flussi.
4. Sanità: triage intelligente, supporto diagnostico, analisi predittiva per cronicità, gestione liste d’attesa.

La condizione per farne un vantaggio competitivo stabile è collegare questi casi d’uso ai grandi programmi di investimento (PNRR, CDP VC, Transizione 5.0, InvestAI) con un criterio chiaro:

calcolo europeo + dati governati in Italia/UE + modelli addestrati su linguaggio e norme italiane + applicazioni sviluppate con imprese italiane.

Chi opera nel retail, per esempio, potrebbe iniziare da progetti molto concreti:

• motori di raccomandazione allenati su dati italiani e ospitati su cloud conformi alle norme UE;
• modelli di demand forecasting che tengano conto di stagionalità, festività, abitudini di consumo tipiche dei diversi territori italiani;
• chatbot in italiano ottimizzati su policy, condizioni commerciali e customer care dell’azienda.

5. Cosa fare adesso: 5 mosse strategiche per l’ecosistema italiano

La finestra temporale è stretta: PNRR chiude nel 2026, l’AI Act entra pienamente a regime, InvestAI parte proprio in questi anni. Chi aspetta rischia di doversi adattare a scelte fatte da altri.

Per imprese, PA e decisori italiani, alcune mosse concrete hanno senso subito:

1. Mappare dati e dipendenze critiche

• Identificare quali dataset sono strategici (clienti, supply chain, sanità, produzione…);
• capire dove risiedono (on-premise, cloud UE, cloud extra-UE);
• valutare il grado di dipendenza da pochi provider.

Senza questa fotografia, parlare di AI sovrana resta astratto.

2. Sperimentare su infrastrutture “sovrane”

• Testare progetti pilota usando supercalcolo nazionale (es. tramite accordi con centri come Cineca) o cloud europei conformi alle norme;
• partire da casi d’uso limitati ma misurabili (forecasting, manutenzione, customer service, logistica).

L’obiettivo è creare competenza interna sul come lavorare con infrastrutture sotto giurisdizione UE.

3. Investire in modelli in lingua e contesto italiano

• preferire, dove possibile, LLM e modelli addestrati sull’italiano e su corpus giuridico-amministrativi locali;
• per i grandi gruppi, valutare la creazione di modelli aziendali o di filiera, addestrati su dati propri, ospitati in ambienti controllati.

Questo riduce errori di contesto, migliora l’esperienza utente e limita rischi normativi.

4. Costruire alleanze di filiera

• nei settori chiave (manifattura, GDO, fashion, turismo, agroalimentare), spingere per consorzi dati e progetti comuni;
• condividere standard, ontologie, formati per rendere i dati interoperabili.

Una PMI da sola non può competere su scala globale. Un cluster di PMI che condivide basi dati e modelli verticali sì.

5. Spingere per una strategia nazionale integrata

Qui il ruolo è anche di associazioni di categoria, distretti, camere di commercio:

• chiedere che PNRR, AI Act, InvestAI e iniziative nazionali non restino silos, ma convergano in un piano unico sull’AI sovrana;
• pretendere sportelli unici e percorsi chiari per l’accesso al calcolo, ai fondi e alle competenze.

Senza questo coordinamento, il rischio è disperdere risorse in tanti progetti pilota scollegati che non lasciano eredità strutturale.

Conclusione: scegliere se essere protagonisti o solo utenti

La geografia dell’AI si sta ridisegnando adesso: Corea del Sud, India, Regno Unito, Medio Oriente, Francia e Germania hanno già imboccato strade precise. L’Europa prova a giocare la carta di InvestAI, EuroHPC e delle piattaforme cloud sovrane.

Per l’Italia la scelta è piuttosto netta: trasformare PNRR, strategie nazionali e programmi europei in calcolo, dati, modelli e progetti concreti, oppure rassegnarsi a usare tecnologie sviluppate altrove, alle condizioni fissate da altri.

Questo non è un tema solo per i ministeri. Riguarda ogni impresa che vuole restare competitiva nei prossimi 5-10 anni. Chi oggi inizia a costruire il proprio pezzo di AI sovrana – nei dati, nei modelli, nelle infrastrutture che usa – non solo riduce i rischi, ma si mette nelle condizioni di decidere davvero il proprio futuro digitale.