AI, sfida globale: come sei potenze si contendono il futuro

IA, strategie nazionali a confronto

L’intelligenza artificiale è passata nell’arco di un decennio da tema di pura ricerca accademica a leva critica di competitività economica e, sempre più, di forza geopolitica. Se la diffusione di Internet ha ridisegnato il modo in cui comunichiamo e la mobilità elettrica promette di trasformare il trasporto, l’AI ha l’ambizione di incidere su tutti i settori contemporaneamente: sanità, manifattura, finanza, pubblica amministrazione, difesa. A livello politico gli Stati si stanno muovendo su tre assi, investimenti pubblici, partnership con il settore privato, definizione di regole e valori.

Quanto più queste tre dimensioni sono bilanciate, tanto maggiore sarà la probabilità che la strategia produca risultati tangibili: nuove imprese, posti di lavoro, servizi pubblici migliori o, in taluni casi, superiorità militare. Proviamo allora a mettere a confronto le strategie nazionali di Germania, Italia, Francia, Stati Uniti, Regno Unito e Cina. Per ognuna analizziamo l’impianto di finanziamento, il ruolo attribuito al settore privato, i settori industriali prioritari, l’approccio regolatorio‑etico e gli obiettivi economici dichiarati.

La corsa agli investimenti pubblici nell’AI

Negli ultimi anni i governi hanno stanziato cifre senza precedenti per accelerare la ricerca e l’adozione dell’AI, ma le modalità variano in funzione della cultura amministrativa e del modello economico.
La Germania ha confermato il budget complessivo di 5 miliardi di euro 2018‑2025 e sta preparando un’“AI Offensive” che mira a portare l’AI al 10 % del PIL entro il 2030, con nuovi data‑center federali e fondi regionali in fase di definizione. Il target 10 % PIL è stato confermato dal Bundesministerium für Digitales ulteriori investimenti in supercomputer EuroHPC (500 mln € complessivi).

In Italia, la nuova Strategia Italiana per l’IA 2024‑26 non ha introdotto un fondo unico, ma ha consolidato circa 2 miliardi di euro già allocati via PNRR, CDP VC e ministeri, estendendo la finestra operativa fino al 2026. Il MIMIT ha avviato un fondo di garanzia da 300 mln € per PMI IA e varato bandi «IPCEI Cloud‑AI» da 250 mln €.

La Francia ha superato la soglia di 2,5 miliardi di euro di spesa pubblica (2018‑2025) con il programma “AI for Humanity”, al Paris AI Summit 2025, il presidente Macron ha annunciato 109 miliardi di euro di impegni pubblico‑privati entro il 2030, tra cui 10 mld € di Bpifrance in equity e debito verso startup e data‑center. Negli Stati Uniti il FY 2025 Budget Request prevede 3,3 miliardi di dollari per la R&S civile in AI (NITRD agencies) +6,5 % sul 2024 cui si aggiungono 4,9 miliardi di dollari per “trusted AI & autonomy”; l’intero S&T AI-related è < 9 miliardi di dollari.

La NSF ha annunciato 5 nuovi “AI Research Institutes” (20 milioni di dollari ciascuno) focalizzati su climate‑AI e food‑AI. Nel Regno Unito alle risorse storiche (≈miliardi di sterline tra 2014‑2024) Londra aggiunge 1 mld £ per l’AI Research Resource (2025‑2030) e 750 mio £ per il supercomputer di Edinburgh, portando il totale pubblico sopra 5 mld £ a fine decennio.

La Cina mantiene un profilo opaco ma gli analisti di RAND stimano > 30 miliardi di dollari tra Fondo Nazionale IA (8,2 mld $) e budget provinciali, con la creazione della National Integrated Computing Network e una pipeline di mega‑data‑center.

Il ruolo del settore privato: quattro modelli a confronto

La collaborazione pubblico‑privato è il vero differenziatore fra le strategie. Possiamo identificare quattro archetipi.

• Partnership strutturata (Germania, Francia). Entrambi i Paesi adottano schemi di matching funds che obbligano le imprese a investire tanto quanto lo Stato. In Germania le piattaforme Lernende Systeme ospitano università, colossi automobilistici e PMI; in Francia il consorzio Confiance.ai coinvolge Airbus, Thales, Renault e Atos nello sviluppo di modelli “certificabili” per applicazioni critiche.
• Ecosistema diffuso con regia pubblica (Italia). Il modello tricolore mette a gara 11 settori applicativi e incentiva le imprese a formare partenariati con gli atenei. La recente proposta di Fondo Nazionale Tecnologie Strategiche (1 mld €) prevede ticket di co‑investimento fra CDP VC e venture privati, ma mancano ancora casi d’uso scalabili.
• Leadership di mercato (USA, UK). Negli Stati Uniti i Big Tech investono 67 mld $ l’anno: Google, Microsoft e Meta fanno ricerca in‑house e rilasciano framework open source; l’intervento federale è limitato allo sharing di dataset pubblici e all’acquisto di soluzioni dall’industria. Il Regno Unito replica il paradigma con incentivi fiscali, sandbox regolatorie e un forte richiamo di capitali stranieri su Londra e Cambridge.
• Capitalismo di Stato (Cina). Le aziende private—Baidu, Alibaba, Huawei—sono designate “campioni nazionali” e ricevono in concessione zone pilota e sussidi, ma sono tenute a rispondere a obiettivi di sicurezza nazionale e ad allinearsi alle linee guida ideologiche.

Per l’Italia significherà scegliere se accentuare il carattere partenariale (alla tedesca) o lasciare che fondi di venture e grandi system integrator guidino la scalabilità dei progetti.

Dove si applica l’AI: convergenze e vocazioni nazionali

Mentre gli obiettivi macro divergono, i settori di applicazione mostrano sorprendenti convergenze.

Sanità digitale

La pandemia ha dimostrato che l’IA può accelerare diagnosi, triage e drug discovery. Germania finanzia simulatori clinici per la medicina personalizzata; Francia punta su un “data lake” sanitario nazionale alimentato dai dataset del sistema pubblico; nel Regno Unito il NHS AI Lab lancia bandi competitivi che connettono startup e cliniche.

L’Italia utilizza 15 miliardi di euro del PNRR su digital health, ma deve ancora armonizzare standard regionali di dato clinico.

La Cina utilizza l’AI per telemedicina nelle aree rurali, mentre la FDA statunitense ha creato procedure “Software as a Medical Device” per approvare algoritmi in tempi rapidi.

Industria 4.0 e manifattura

Germania resta il benchmark con i Mittelstand 4.0 Kompetenzzentren che offrono coach IA alle PMI.

La Cina integra l’IA nel piano Made in China 2025 per passare da manodopera low‑cost a fabbriche intelligenti.

Italia rinnova il Credito d’Imposta 4.0 ma fatica a diffondere sensoristica e dati in cloud.

Il Regno Unito utilizza il programma Made Smarter per pilotare applicazioni di robotica e manutenzione predittiva in cluster regionali.

Mobilità e città intelligenti

Dal City Brain di Hangzhou alle sperimentazioni Waymo a Phoenix, la mobilità autonoma è la vetrina più visibile dell’IA.

In Europa, Francia e Germania cooperano su normative armonizzate UE, l’Italia ha previsto 2,1 mld € per smart mobility nel PNRR ma sconta l’assenza di poli nazionali automotive sull’IA.

Londra mira a normare per prima i veicoli a guida autonoma, mentre Pechino ha già rilasciato oltre 500 licenze per robo‑taxi in otto città.

Finanza, clima, difesa e oltre

Gli USA mantengono la leadership nel quantitative trading e nella cybersecurity; la Cina esporta soluzioni di credito e sorveglianza; l’Europa investe in IA per clima ed energia (Francia 2030 finanzia edge‑AI per efficienza energetica). Sul fronte difesa, l’asse USA‑UK‑Francia rafforza lo sviluppo di sistemi autonomi navali e aerei, mentre la Germania enfatizza l’uso “humane‑centric” nei sistemi d’arma, in attesa di regole NATO condivise.

Governance ed etica: tre filosofie in competizione

La governance dell’AI varia enormemente da Paese a Paese. In Europa, il modello “human-centric” implica regolamenti severi per proteggere la privacy e i diritti umani. Gli Stati Uniti e il Regno Unito optano per un approccio più flessibile, che promuove l’innovazione. La Cina, invece, esercita un controllo diretto sul settore, con l’obiettivo di allineare l’AI agli interessi nazionali.

Il paradigma europeo “human‑centric”

Germania, Francia e Italia sostengono il regolamento europeo AI Act: un impianto risk‑based che vieta pratiche inaccettabili (social scoring in stile cinese), impone requisiti severi per sistemi ad alto rischio e introduce un regime di certificazione. Gli Stati membri stanno già costruendo gli organismi notificati che controlleranno la conformità. Il compromesso? Tempi di mercato più lunghi e costi di compliance elevati.

L’approccio anglosassone pro‑innovazione

Il Blueprint for an AI Bill of Rights americano e il Libro Bianco britannico delegano ai regolatori di settore la definizione delle regole. Questa scelta minimizza la burocrazia centrale ma rischia di creare un mosaico normativo; tuttavia, l’effetto positivo è un time‑to‑market più rapido per le startup. L’UK ha già lanciato il primo Global AI Safety Summit per discutere standard non vincolanti con USA e UE.

Il modello cinese di controllo statale

La Cina privilegia la sicurezza nazionale e l’“armonia sociale”: gli algoritmi devono aderire ai valori socialisti, mentre le nuove “Misure per i servizi di IA generativa” impongono a Baidu o Tencent di registrare i modelli presso la CAC prima del rilascio. Se da un lato ciò protegge il governo da contenuti indesiderati, dall’altro potrebbe rallentare l’innovazione open source.

Il posizionamento italiano: chance e ostacoli

L’Italia parte con un ritardo storico in spesa R&D (1,5% del PIL contro il 3% tedesco) e competenze digitali, ma vanta asset distintivi: un tessuto di PMI manifatturiere, la leadership in agroalimentare e un patrimonio culturale unico. Il Programma Strategico prova a capitalizzare questi asset su tre pilastri.

• Ricerca e talenti. Il Centro Nazionale sull’AI e i partenariati estesi mirano a “deframmentare” la ricerca dispersa su 50 atenei. Tuttavia, i dottorati finanziati dal PNRR sono a termine e rischiano la fuga di cervelli se non si stabilizzano carriere accademiche e industriali.
• Trasferimento tecnologico. L’obiettivo di 150 progetti AI nella Pubblica Amministrazione entro il 2025 è ambizioso: Servizio Sanitario Nazionale, giustizia e fisco potrebbero diventare early adopter, ma servono procurement agili e dataset interoperabili. L’esperienza francese suggerisce che un programma di co‑développement Stato‑industria funziona meglio delle sole gare tradizionali.
• Finanza e mercato. Il nuovo Fondo Nazionale Tecnologie Strategiche può attrarre ticket privati, ma è cruciale che gli incentivi fiscali di Transizione 4.0 premino progetti IA “certificati” e non semplici update di macchinari. La collaborazione con SACE potrebbe inoltre garantire coperture a export di soluzioni IA made in Italy.

Scenario 2030. Se l’Italia riuscirà a triplicare la spesa privata in IA e a elevare l’adozione fra le PMI oltre il 30%, potrà generare un extra‑PIL stimato fra l’8 e il 12%. In caso contrario, il rischio è di restare fornitore di componenti a basso valore in catene globali dominate da altri.

Cosa possiamo imparare dagli altri

• Meccanismi di matching funds (Francia). Obbligare le imprese a co‑investire disciplina la spesa pubblica e accelera la commercializzazione.
• Hub tematici di ricerca (USA). I NSF AI Institutes concentrano competenze su verticali, clima, agricoltura, cybersecurity, creando massa critica. L’Italia potrebbe specializzare i partenariati estesi in 5‑6 ambiti, evitando duplicazioni.
• Supercomputing accessibile (UK). Voucher HPC per startup e PMI abbassano la barriera hardware e stimolano l’ecosistema. Un analogo “credito di calcolo” su Cineca renderebbe praticabile il training di modelli di lingua italiana.
• Sandbox regolatorie (UK, Singapore). Spazi di sperimentazione con deroghe temporanee riducono il rischio normativo e attirano capitali. L’Italia può istituire sandbox AgID‐Privacy per la PA e sandbox Banca d’Italia per fintech basata su IA.

Conclusioni

La competizione sull’AI non è una maratona lineare, ma un triathlon di fondi, regole e talento. Germania e Francia hanno già innestato la seconda marcia, Stati Uniti e Regno Unito corrono sfruttando la potenza del settore privato, la Cina mira allo sprint finale del 2030 con un modello di Stato‑padrone. L’Italia può ancora rientrare nel gruppo di testa, a patto di concentrarsi su esecuzione rapida, governance chiara e mercato dei talenti.

La finestra di opportunità è stretta: i fondi PNRR si esauriranno entro il 2026 e l’AI Act entrerà in vigore nello stesso periodo. Se non trasformiamo le risorse in prodotti, servizi e PMI competitive entro tre‐quattro anni, rischiamo di restare spettatori di una rivoluzione che definirà la crescita economica dei prossimi vent’anni. Una raccomandazione finale istituire subito una Cabina di Regia IA presso Palazzo Chigi, con potere di coordinamento su ministeri, CDP VC e regioni, dotata di KPI pubblici da monitorare ogni sei mesi. Solo una regia forte e trasparente può tradurre il potenziale italiano in vero vantaggio competitivo.

Le principali fonti delle cifre riportate nella tabella

Germania