Fibra, edge e AI: la nuova filiera per l’Italia

Nel 2030 il traffico dati globale sarà circa 5 volte quello del 2022. In Italia, gran parte di questo traffico sarà legato a servizi di intelligenza artificiale distribuita: assistenti virtuali per le PMI, manutenzione predittiva nelle fabbriche, reti energetiche intelligenti. Tutto questo, però, regge solo se la rete di comunicazione è progettata per l’AI, non per il vecchio mondo del rame.

Questo tema è oggi centrale per chiunque lavori nel settore energetico e nelle utility italiane. La transizione verde non è solo fotovoltaico e accumulo: è infrastruttura digitale. Senza fibra capillare, edge computing e piattaforme aperte, l’AI rimane un prototipo da laboratorio e non diventa un vero motore di efficienza energetica e competitività.

In questo articolo vediamo perché fibra, edge e piattaforme aperte stanno ridisegnando la filiera telco – e cosa significa, in concreto, per chi progetta la transizione energetica in Italia.

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1. Perché solo una rete in fibra distribuita può reggere l’AI

La trasformazione verso un’economia dell’AI richiede una cosa molto semplice e molto dura da realizzare: portare la potenza di calcolo vicino a dove nascono i dati.

Nel modello tradizionale, tutto è centralizzato: grandi data center, traffico che risale la rete, latenza elevata. Questo schema non funziona più per tre motivi:

1. Latenza: applicazioni AI per industria, energia, mobilità richiedono risposta quasi in tempo reale.
2. Volumi di dati: sensori IoT, smart meter, videocamere producono flussi continui, ingestibili se tutto deve passare da data center lontani.
3. Sicurezza e sovranità del dato: in molti casi è preferibile – o obbligatorio – che il dato resti nel Paese o addirittura nel territorio.

La risposta, come sottolinea la visione espressa da Open Fiber, è netta: solo una rete FTTH simmetrica, capillare e distribuita può supportare seriamente l’AI. Non basta “un po’ di fibra in più”: serve un cambio di paradigma.

FTTH, edge e modello “network-as-a-service”

Una rete in fibra moderna non è solo un’infrastruttura passiva. È la base per un modello “network-as-a-service” in cui:

• la fibra fornisce banda simmetrica e latenza quasi zero;
• nodi edge vicini alle imprese eseguono inferenze e applicazioni locali;
• gli operatori di rete offrono servizi modulari (connettività, edge, sicurezza, colocation) come mattoni per ecosistemi AI.

Per il settore energetico questo significa, per esempio:

• gestione in tempo reale di micro-grid locali;
• analisi predittiva dei consumi a livello di quartiere o distretto industriale;
• controllo intelligente di colonnine di ricarica, pompe di calore, storage distribuito.

Il problema è che in Italia la rete FTTH è ormai vicina alla media UE, ma mancano ancora i clienti: troppe linee in rame, troppe aree dove lo switch-off non è avvenuto. Finché non si spegne il rame, la fibra resta sottoutilizzata e l’AI “di prossimità” rimane un potenziale inespresso.

Per chi guida progetti di transizione energetica, il messaggio è chiaro: nei piani 2025–2030 va preteso, non solo auspicato, l’accesso a vera fibra FTTH nelle aree di interesse strategico (distretti industriali, aree bianche con forte sviluppo rinnovabili, siti critici).

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2. Una via italiana all’AI: infrastrutture, energia e filiera

C’è un equivoco piuttosto diffuso: pensare che l’AI sia “solo software”. In realtà, come sottolineano gli operatori industriali più lucidi, è l’esatto contrario: l’AI è prima di tutto infrastruttura.

Gli Stati Uniti dominano su GPU e cloud, la Cina sta puntando su energia e modelli propri. L’Italia non può imitare questi modelli, ma può giocare un’altra partita: costruire una filiera integrata dove connettività, energia e AI applicata lavorano insieme.

I cinque pilastri infrastrutturali dell’AI economy

Per passare dall’economia digitale “classica” a quella dell’AI, la filiera va ripensata su cinque pilastri:

1. Computing

   • Non solo grandi data center centralizzati, ma nodi edge diffusi, vicini a fabbriche, sottostazioni, cabine primarie.
   • Scenario realistico: fra 10 anni molte persone e aziende useranno nodi edge personali o aziendali come terminale principale dell’intelligenza distribuita.

2. Networking

   • Dalle poche connessioni di una volta a decine di connessioni e agenti AI per persona o macchina.
   • Ogni agente AI che monitora un impianto, un edificio o una linea di produzione genera traffico, scambi, richieste verso modelli e database.

3. Security

   • Gli attacchi sono sempre più spesso orchestrati da AI.
   • I Security Operation Center non possono restare basati solo su operatori umani davanti a schermi; servono piattaforme di cyber AI integrate con la rete.

4. Layer applicativo

   • Le telco già vendono energia, assicurazioni, servizi finanziari.
   • Continuare ad appoggiarsi a uno stack pensato per “solo telco” limita la capacità di offrire servizi AI per energia, industria, PA.
   • Servono piattaforme applicative verticali, interoperabili, per settori come utility, smart city, manifattura.

5. Energia

   • Qui sta il nodo più delicato per la transizione verde: produrre AI è energivoro.
   • La logica cloud dello “zero marginal cost” non vale più: ogni inferenza su larga scala ha un impatto misurabile sulla bolletta.

Per chi lavora nelle utility questo può essere un vantaggio competitivo enorme: l’energia diventa una leva industriale, non solo un costo. Chi saprà combinare produzione rinnovabile, contratti di fornitura flessibili, storage e AI avrà un ruolo centrale nelle future gigafactory e nei data center AI-driven.

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3. Dal network digital twin al telco edge: AI “dietro casa” delle imprese

Il passaggio da rete tradizionale a rete intelligente avviene in due mosse: prima si porta l’AI dentro la rete, poi si porta l’AI fuori verso i clienti.

Network digital twin: la rete che si auto-ottimizza

Il concetto di network digital twin è semplice e potentissimo: creare una copia digitale della rete, costantemente alimentata dai dati reali, su cui applicare algoritmi predittivi e di ottimizzazione.

Effetti pratici:

• Manutenzione predittiva su fibra, apparati, centrali.
• Pianificazione degli investimenti basata su dati e simulazioni, non su stime grossolane.
• Riduzione di capex e opex, migliorando al tempo stesso la qualità percepita dall’utente finale.

Per il mondo energia questo approccio è naturale: è lo stesso principio dei digital twin energetici usati per simulare reti di distribuzione, centrali, impianti industriali. Un network digital twin ben fatto è il collante fra:

• infrastruttura telco;
• reti elettriche intelligenti;
• servizi AI che girano su edge e cloud.

Edge “dietro casa” delle imprese

L’Italia ha una caratteristica che spesso viene vista come limite ma può essere un vantaggio: una morfologia complessa e un tessuto produttivo estremamente distribuito.
Mentre gli hyperscaler ragionano in termini di poche “regioni” per Paese o continente, gli operatori telco italiani ragionano per regioni e province.

Questo si traduce in:

• oltre 10.000 centrali sul territorio, pronte a diventare nodi edge;
• milioni di chilometri di fibra che arrivano vicinissimo a PMI, distretti, siti industriali.

Per una utility o una ESCo questo significa poter progettare servizi come:

• algoritmi di ottimizzazione dei consumi eseguiti su nodi edge a livello di comune o zona industriale;
• controllo locale di impianti rinnovabili con logiche AI che tengono conto di reti e vincoli locali;
• gestione intelligente di carichi flessibili (pompe di calore, batterie, processi industriali) senza dipendere da data center centralizzati lontani.

Qui nasce la vera opportunità: costruire un telco edge cloud nazionale che tenga il dato vicino al luogo in cui viene generato e ne estragga valore per il tessuto produttivo italiano.

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4. Vendor, telco e nuovi ruoli nella filiera AI-energia

La filiera telco classica – vendor che vendono apparati, operatori che gestiscono la rete – non regge più. Con l’AI e con la transizione verde, ruoli e responsabilità si sovrappongono.

Da vendor a partner end-to-end

I fornitori di tecnologia non possono più limitarsi all’hardware. Per supportare reti AI-driven e sostenibili devono:

• progettare piattaforme aperte, interoperabili, adatte a contesti multivendor;
• gestire congiuntamente con gli operatori le fasi di progettazione, integrazione, operations;
• contribuire agli standard internazionali, così da evitare lock-in proprietari.

Sul fronte sostenibilità, il modello credibile è quello dello “sustainability by design”:

• apparati progettati per consumare meno e durare di più;
• funzioni di energy saving basate su AI, che spengono automaticamente risorse inutilizzate e riducono i consumi fino a circa il 35%;
• soluzioni che combinano rete elettrica, fotovoltaico e storage locale, gestite in modo centralizzato e intelligente.

Per il settore energetico è un’occasione perfetta per costruire partnership strutturate: la telco porta rete ed edge, il vendor tecnologia programmabile, la utility porta competenza sui flussi energetici e sugli use case.

Telco come “co-architetti” dell’ecosistema AI

L’Europa sta mettendo sul tavolo cifre importanti per l’AI. Il progetto InvestAI prevede fino a 200 miliardi di euro, di cui 4–5 miliardi destinati alle gigafactory. Ogni gigafactory vale circa 1 miliardo di investimenti. Ma i benefici finali non sono affatto scontati.

Qui entra in gioco il ruolo delle telco italiane:

• hanno connettività a bassa latenza;
• controllano o gestiscono data center e colocation;
• sono interlocutori naturali per la sovranità del dato verso PA e istituzioni;
• hanno capillarità territoriale, decisiva per portare l’AI dentro il tessuto produttivo reale.

Se si limitano a investire solo in infrastruttura “pura”, però, rischiano di ripetere l’errore fatto con gli OTT: mettere i capitali, lasciare ad altri il valore. L’AI non può diventare un “OTT 2.0”.

Il terreno più promettente dove telco ed energy player possono collaborare è quello di piattaforme e servizi verticali:

• Infrastructure Champion: garantire connettività, edge e colocation equi per PMI, startup e scaleup che sviluppano applicazioni AI per energia e industria.
• Orchestrator: fare da ponte fra ecosistema AI europeo/internazionale e tessuto produttivo italiano, assicurando sicurezza, compliance e sovranità.

In pratica: meno ruolo da “reseller” di GPU o cloud, più ruolo da designer di soluzioni cucite addosso a settori come energia, manifattura, logistica.

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5. Cosa possono fare oggi utility e operatori energetici

Per non restare spettatori, chi opera nel settore energetico italiano può muoversi subito su tre fronti molto concreti.

1. Inserire la connettività fibra+edge nei piani energetici

Nei piani industriali 2025–2030, la connettività non può stare in appendice IT. Deve comparire tra le condizioni abilitanti dell’AI energetica, con obiettivi chiari su:

• copertura FTTH nei siti critici;
• accesso a nodi edge vicini agli impianti;
• requisiti minimi di latenza e disponibilità.

2. Co-progettare use case AI con telco e vendor

Invece di acquistare “soluzioni chiavi in mano” generiche, ha più senso:

• avviare tavoli congiunti telco–vendor–utility;
• definire pochi use case prioritari (es. bilanciamento locale di micro-grid, manutenzione predittiva di cabine primarie, ottimizzazione ricarica EV);
• sperimentare in sandbox regolatorie e poi scalare.

3. Trattare l’energia per l’AI come un prodotto industriale

Chi gestisce produzione e vendita di energia può:

• progettare offerte dedicate per data center e nodi edge AI (PPA rinnovabili, flessibilità, servizi ancillari);
• proporre soluzioni integrate: impianto fotovoltaico + storage + gestione intelligente per siti AI;
• usare gli stessi strumenti AI per ottimizzare i propri impianti e dimostrare valore con casi reali.

Questo approccio crea un circolo virtuoso: più AI efficiente dal punto di vista energetico, più spazio per rinnovabili e storage, più competitività per l’industria italiana.

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Conclusione: scegliere il ruolo dell’Italia nell’AI energetica

Fibra, edge e piattaforme aperte non sono dettagli tecnici: sono le fondamenta dell’AI utile, quella che riduce sprechi energetici, rende più resilienti le reti e aumenta la competitività delle imprese.

Per l’Italia la scelta è binaria: diventare utente passivo di gigafactory e piattaforme costruite altrove, oppure co-architetto di un ecosistema AI europeo in cui telco, utility ed ecosistema industriale lavorano insieme.
Chi si occupa oggi di transizione energetica ha un vantaggio unico: può orientare questa scelta nei prossimi piani industriali.

Se la prossima gara d’appalto, il prossimo piano CAPEX o il prossimo progetto di comunità energetica includeranno fin dall’inizio fibra, edge e AI come parti integranti dell’infrastruttura, l’Italia avrà molte più chance di guidare – non subire – la nuova filiera digitale dell’energia.