Se prendessimo i dati di AlphaSense, aggiornati a giugno 2026, noteremmo che la capitalizzazione di mercato dei 4 colossi dell’AI statunitense, ossia Alphabet, Apple, Microsoft e NVIDIA, supera i 18.5 trilioni di dollari; più dell’intera capitalizzazione di mercato di tutte le 5500 società quotate nelle Borse di Shanghai (SSE), Shenzhen (SZSE) e Pechino (BSE).

Strabiliante, perché?

Secondo AI Valuation Frameworks, le big tech americane scambiano a un rapporto prezzo-vendite che varia in un range tra x15 e x40, mentre quelle cinesi operano in un range tra x5 e x15. 

L’AI Index Report 2026 della Stanford University stima che gli Stati Uniti investono nel settore privato dell’AI più di 20 volte della Cina; ma soprattutto, la composizione del mercato statunitense è completamente diversa da quella cinese: i primi 10 titoli azionari statunitensi sono le cosiddette “innovation powerhouse” tecnologiche, mentre i primi 10 titoli cinesi sono da sempre le grandi banche commerciali e gli emittenti statali (energia e telecom), settori “tradizionali” che hanno valutazione di mercato infinitamente inferiori rispetto al Tech.

Ma come ha fatto a crescere così tanto il settore AI statunitense?

La differenza radicale, anche rispetto alle altre rivoluzioni tecnologiche del passato, come l’energia nucleare, internet e la corsa allo spazio, sono i fondi: le aziende americane polarizzano circa il 75% delle operazioni di finanziamento privato globali nel settore dell'AI: parliamo di investimenti che superano i 100 miliardi annui.(https://www.borsaitaliana.it/borsa/notizie/radiocor/economia/dettaglio/ai-oltre-109-miliardi-di-investimenti-privati-in-usa-nel-2024-nRC_17062026_1141_291199752.html).

A differenza dei più grandi "breakthrough" tecnologici del passato, i fondi statali sono pochissimi e le Big Tech americane posseggono l’intera struttura digitale su cui opera l’AI negli States.

Nonostante ciò, il modello a stelle e strisce presenta 2 criticità fondamentali:

L’energia: secondo le stime di Anthropic gli Stati Uniti avranno bisogno di 50 gigawatt (l’intero fabbisogno energetico dell’Argentina) aggiuntivi soltanto per alimentare nuovi data center entro il 2028. Non a caso, Andy Jassy (CEO di Amazon) ha affermato che il vincolo principale a cui si lega lo sviluppo dell’AI è proprio l’energia. Entro il 2028 quindi, le Big Tech dovranno sottostare ad un necessario intervento statale, almeno per quanto riguarda i permessi e le regolamentazioni per la costruzione dei nuovi data center.

I “talenti”: secondo un recente studio della Georgetown University, quasi il 70% dei ricercatori del settore AI negli States, non è nato lì, è uno straniero. Addirittura prima di Trump II, il 70% dei dottorandi nel campo dell’AI delle università americane provenivano da altri Paesi. Queste persone sono coloro che hanno contribuito di più allo sviluppo di questa tecnologia, ma con politiche migratorie sempre più stringenti e una velata minaccia sui visti H-1B, il flusso che ha spinto gli Stati Uniti alla testa di ponte rischia di esaurirsi.

Il flusso di esperti AI verso gli Stati Uniti è crollato dell'89% dal 2017; parallelamente, la Cina è passata dal trattenere il 30% dei suoi talenti nel 2019 al 68% nel 2025. L'egemonia accademica si è spostata: oggi 9 delle prime 10 università mondiali per produzione di talenti AI sono cinesi, con la Tsinghua University in testa. 

La Strategia Cinese

Il Dragone parte svantaggiato poiché non autosufficiente dal punto di vista delle produzione dei chip avanzati, ma la partita non è decisa, perché esiste una "geografia invisibile" di vulnerabilità americana: quasi ogni chip avanzato è prodotto dalla TSMC a Taiwan, ponendo l'intera infrastruttura USA in una zona di faglia geopolitica. Inoltre, il tentativo americano di rientrare nel mercato cinese con i chip Nvidia H200 è fallito: Pechino ha rifiutato le importazioni per sicurezza nazionale, causando a Nvidia un write-off di 5,5 miliardi di dollari e accelerando la migrazione cinese verso architetture domestiche come Huawei "LogicFolding" 

Il primo competitor statunitense si difende ed incalza lo Zio Sam su tutti i fronti restanti: la Cina ad oggi produce già il doppio dell’elettricità degli Stati Uniti, ed ha registrato mesi in cui è riuscita ad installare più di 90 gigawatt di nuova energia pulita; nonostante gli USA investano nel settore privato 23 volte più della Cina, il vantaggio prestazionale dei modelli americani (es. Anthropic Claude 4.6) rispetto a quelli cinesi (es. Dola-Seed-2.0) si è ridotto ad appena il 2,7% a marzo 2026. 

Mentre gli Stati Uniti percepiscono la vittoria come il raggiungimento dell'AGI (Intelligenza Artificiale Generale) attraverso la scala computazionale, la leadership del Dragone punta alla "AI Plus". L'obiettivo di Pechino è la diffusione capillare dell'AI nell'economia reale (manifattura e servizi) per mitigare il declino demografico, privilegiando l'efficienza del costo per token e la stabilità energetica rispetto alla pura potenza di calcolo.

Inoltre, la Cina ha ampiamente integrato il settore AI con le proprie infrastrutture militari, con colossi come Tencent che guidano questa “fusione militare-civile”; le aziende cinesi, che ricevono protezione, finanziamenti e segreti industriali dal governo, ricambiano fornendo i mezzi per la sorveglianza di massa, per le operazioni cyber e con il costante sviluppo di nuovi armamenti.

Siamo già fuori dall’ottica in cui la posta in gioco è solo economica, il paese che per primo completerà la totale e funzionale integrazione dell’AI nel settore militare, avrà un vantaggio insormontabile in caso di conflitto; la situazione è molto simile a quella dell’avvento dei carri armati, inventati da inglesi e francesi durante la Prima Guerra Mondiale, il cui utilizzo è stato però perfezionato dai tedeschi nella Seconda Guerra Mondiale; va bene l’R&D, ma bisogna anche saper sfruttare al meglio la nuova tecnologia.

Abbiamo deciso di fare le domande, a chi è davvero sul campo, questo è il contributo dell’Onorevole Brando Benifei:

1. Cos'è, effettivamente, l'AI Act? 

“L’AI Act è il primo quadro normativo completo al mondo sull’intelligenza artificiale. Nasce da una constatazione molto concreta: l’IA sta già entrando nel lavoro, nella sanità, nell’istruzione, nei servizi pubblici, nella sicurezza e nei processi industriali. Quando una tecnologia incide su diritti, sicurezza e opportunità delle persone, servono responsabilità chiare. 

Il regolamento segue un approccio basato sul rischio. Vieta alcune pratiche incompatibili con una democrazia, come il social scoring, la manipolazione dannosa o forme di sorveglianza biometrica indiscriminata. Per gli usi ad alto rischio richiede qualità dei dati, trasparenza, supervisione umana, documentazione e tracciabilità. 

Questo è importante anche per l’economia. Le imprese adotteranno davvero l’IA solo se potranno fidarsi dei sistemi che integrano: sapere come sono stati testati, chi risponde degli errori, quali rischi sono stati valutati. L’AI Act crea un quadro unico europeo, prevedibile, per sviluppare e usare IA affidabile.”

2. Come potremo raggiungere la sovranità digitale europea? Vede le infrastrutture digitali sovrane europee più come una "visione" o come un programma realizzabile? 

“La sovranità digitale europea è realizzabile, ma solo se smette di essere una formula politica e diventa capacità industriale. Oggi la dipendenza europea non riguarda solo alcune piattaforme online. Riguarda cloud, chip, capacità di calcolo, cybersecurity, dati, modelli di IA e software critico. Sono gli strati su cui funzionano imprese, pubbliche amministrazioni, ospedali, reti energetiche e infrastrutture strategiche. 

La risposta europea non può essere l’autarchia tecnologica. Dobbiamo restare aperti, cooperare con partner democratici e mantenere filiere globali. Ma apertura senza capacità propria significa vulnerabilità. 

Il punto è costruire scelta e leva negoziale nei livelli critici dello stack tecnologico. Servono calcolo europeo accessibile, cloud interoperabile, standard aperti, procurement pubblico che crei domanda, capitali per scalare e un’adozione industriale molto più rapida. 

Oggi abbiamo iniziative utili, ma ancora troppo frammentate e lente. La sovranità si misura quando una fabbrica, un ospedale o una pubblica amministrazione possono scegliere soluzioni affidabili senza dipendere da un unico fornitore extraeuropeo.”

3. A seguito della sua risposta alla seconda domanda, in quanto tempo potremmo riportare l'Europa sullo stesso piano di USA e Cina? E inoltre, questi due giganti stanno implementando vari sistemi AI nei loro rispettivi settori militari, noi europei dovremmo fare lo stesso? 

“Bisogna essere onesti: il divario con Stati Uniti e Cina non si colma in pochi anni. Gli Stati Uniti hanno hyperscaler, capitali privati e chip. La Cina ha scala industriale, pianificazione pubblica e forte capacità di adozione. L’Europa non deve limitarsi a inseguire la gara del modello più grande e più energivoro. 

La nostra strategia deve partire dai settori in cui abbiamo forza reale: manifattura, robotica, automotive, energia, sanità, aerospazio, agrifood, mobilità, pubblica amministrazione. L’IA che conta per l’Europa è anche quella che entra nelle fabbriche, nei porti, negli ospedali, nelle reti elettriche e nelle filiere produttive. 

Sul piano militare serve realismo democratico. L’IA è già usata in cyber-difesa, intelligence, logistica, droni e protezione delle infrastrutture critiche. L’Europa deve sviluppare capacità proprie, perché dipendere da altri anche per la sicurezza sarebbe irresponsabile. La linea rossa resta il controllo umano, il diritto internazionale e la responsabilità politica sulle decisioni più sensibili.”

4. Abbiamo un problema con il pool di talenti nel settore AI? 

“Sì, ma il problema europeo non è l’assenza di talento. L’Europa forma ottimi ricercatori, ingegneri, sviluppatori e imprenditori. Il problema è creare condizioni perché restino, tornino o scelgano di costruire qui: accesso al calcolo, capitali per crescere, salari competitivi, laboratori, dati di qualità, procurement e clienti industriali disposti a sperimentare. 

Gli Stati Uniti hanno costruito una parte della loro leadership attirando talenti globali. Questo dimostra che la competizione sull’IA non riguarda solo chip e data center. Riguarda persone, università, ecosistemi e possibilità concrete di trasformare ricerca in prodotti. 

Per l’Italia il tema è ancora più concreto. Le PMI non hanno sempre competenze interne, dati organizzati o figure capaci di integrare IA nei processi produttivi. Servono formazione tecnica, dottorati industriali, riqualificazione dei lavoratori e collegamenti più forti tra università, imprese e pubblica amministrazione.”

5. Com'è possibile colmare il gap di produzione di energia per i data center senza una politica industriale comune? 

“Sarà molto difficile. L’IA sta spostando il vantaggio competitivo verso chi possiede calcolo, competenze, dati ed energia abbondante e pulita. I data center sono ormai infrastrutture industriali: consumano energia, richiedono connessioni di rete, acqua, autorizzazioni, sicurezza e pianificazione territoriale. 

La risposta europea non può ridursi ad autorizzare più data center caso per caso. Serve decidere dove localizzarli, con quali fonti energetiche, quali obblighi di efficienza, quale recupero del calore, quale impatto sulle reti e quali benefici per territori, ricerca e imprese locali. 

L’Europa può trasformare la transizione verde in un vantaggio competitivo per l’IA, se collega rinnovabili, reti, accumulo, supercalcolo e industria. Senza coordinamento, avremo competizione disordinata tra territori, congestione delle reti e costi scaricati su cittadini e imprese. 

Una politica industriale comune deve garantire che l’infrastruttura energetica serva anche startup, PMI, ricerca e servizi pubblici, non solo pochi grandi operatori globali.”

6. L'AI Act ha le caratteristiche per essere assimilato come standard globale? 

“Sì, l’AI Act può diventare un riferimento globale, ma non per automatismo. Il suo impatto dipenderà da tre elementi: chiarezza delle regole, qualità dell’attuazione e capacità politica di difenderne l’impianto. 

Il modello europeo è forte perché combina approccio basato sul rischio, tutela dei diritti fondamentali e certezza giuridica per il mercato. Molte imprese internazionali che vogliono operare in Europa avranno interesse ad adeguarsi, e questo può influenzare pratiche aziendali e legislazioni anche fuori dall’Unione. 

Il rischio è un “Brussels effect” solo formale: norme ambiziose sulla carta, poi svuotate da codici di condotta deboli, enforcement insufficiente o pressioni dei grandi provider. 

La credibilità globale dell’AI Act non dipenderà dai comunicati, ma dalla sua applicazione. Se l’Europa tiene la rotta, può offrire al mondo uno standard democratico per l’IA. Se arretra, conferma l’idea di una potenza regolatoria senza forza industriale e politica.”

7. Infine, noi europei, in questa nuova "corsa" all'innovazione, stiamo passeggiando? 

“L’Europa non sta passeggiando, ma corre con troppa frammentazione e poca massa critica. Abbiamo ricerca, industria, mercato interno, competenze, supercalcolo e un modello regolatorio avanzato. Spesso però questi elementi non diventano abbastanza rapidamente prodotti, imprese, filiere e adozione nell’economia reale. 

Il problema non è che l’Europa regola troppo. Il problema è che investe troppo poco, scala troppo lentamente e usa male la propria domanda pubblica. Le startup restano nei pilot, la ricerca fatica ad arrivare al mercato, le PMI non ricevono abbastanza supporto pratico, e le grandi scelte industriali restano spesso nazionali. 

La corsa vera non riguarda solo il modello linguistico più potente. Riguarda chi porterà IA affidabile in manifattura, energia, sanità, mobilità, porti, agricoltura, pubblica amministrazione e sicurezza. 

L’AI Act ha dato una bussola. Ora servono motore e strada: investimenti comuni, infrastrutture, energia pulita, procurement, talenti e una politica industriale europea molto più esigente.”