La distanza dai due poli e la diagnosi europea

Il divario europeo sull’intelligenza artificiale ha smesso di essere congiunturale ed è diventato strutturale. I dati dello Stanford AI Index 2026 fissano la scala del fenomeno: nel 2025 gli investimenti privati statunitensi in AI hanno raggiunto 285,9 miliardi di dollari, circa 23 volte i 12,4 miliardi della Cina, con la sola California a 218 miliardi, oltre il 75% del totale USA. Sul piano della produzione di modelli, gli Stati Uniti hanno rilasciato 50 modelli “notable” nel 2025 contro i 30 cinesi, e ospitano 5.427 data center, più di dieci volte qualsiasi altro Paese.

La Cina occupa il secondo polo non per spesa privata dichiarata, ma per capacità di colmare il distacco qualitativo. Il margine di prestazione tra il miglior modello statunitense e il miglior modello cinese si è ridotto al 2,7% (marzo 2026), contro i 17,5 –31,6 punti percentuali del maggio 2023. Il dato sugli investimenti privati sottostima inoltre lo sforzo cinese: secondo le stime riprese da Stanford e dalla Federal Reserve, i fondi pubblici di indirizzo (guidance funds) hanno convogliato circa 184 miliardi di dollari verso quasi 10.000 imprese AI tra il 2000 e il 2023. La Cina guida inoltre la produzione mondiale di brevetti AI (69,7% del totale) e di pubblicazioni (23,2%).

In questo quadro l’Europa parte da una posizione di ritardo che le sue stesse istituzioni hanno certificato. Il rapporto Draghi sulla competitività europea (settembre 2024) quantifica il problema: il 70% dei foundational model è stato sviluppato negli Stati Uniti dal 2017, tre soli hyperscaler statunitensi controllano oltre il 65% del mercato cloud globale ed europeo, e nessuna delle dieci principali aziende mondiali di quantum computing ha sede nell’UE (cinque negli USA, quattro in Cina). Lo stesso Stanford AI Index 2025 registrava per il 2024 appena tre modelli “notable” prodotti in Europa, contro i 40 statunitensi e i 15 cinesi.

Il divario di capitale è altrettanto netto. Secondo una nota della Federal Reserve (ottobre 2025), tra il 2013 e il 2024 l’investimento privato cumulato in AI ha superato i 470 miliardi di dollari negli Stati Uniti, contro circa 50 miliardi nell’insieme dei Paesi UE, 28 nel Regno Unito, 15 in Canada e appena 6 in Giappone. La diagnosi di Draghi collega questo ritardo a una causa industriale precisa: la spesa europea in ricerca e sviluppo resta concentrata su tecnologie mature – l’automotive domina ancora i primi tre investitori R&I dell’UE — mentre negli USA il vertice si è spostato dal software all’hardware e infine al digitale. Da qui la richiesta di un aumento degli investimenti dell’ordine di 800 miliardi di euro l’anno, pari al 4- 5% del PIL europeo.

La risposta dell’Unione è arrivata, ma con un ordine di grandezza diverso da quello dei competitor. All’AI Action Summit di Parigi (febbraio 2025) la Commissione ha lanciato l’iniziativa InvestAI, con l’obiettivo di mobilitare 200 miliardi di euro, di cui 20 miliardi destinati alla costruzione di un massimo di cinque AI gigafactory da oltre 100.000 processori avanzati ciascuna, affiancate da una rete di 19 AI factory sui supercomputer EuroHPC. È il più grande partenariato pubblico-privato al mondo per l’AI, ma con tempi di operatività fissati al 2027–2028 e una leva quasi interamente da reperire sul capitale privato.

Resta il terzo fronte, quello che fino a pochi mesi fa non figurava nel confronto: il Giappone, che con un programma di sovereign AI sostenuto da SoftBank, dal METI e da un consorzio industriale ha spostato l’asse della competizione anche a Oriente.

Il terzo fronte: la svolta giapponese

Il caso giapponese è la dimostrazione più netta che il ritardo europeo non dipende dal punto di partenza, ma dalla coerenza delle scelte. Fino a pochi mesi fa il Giappone era arretrato persino rispetto all’Europa: lo Stanford AI Index 2024 lo collocava al dodicesimo posto mondiale per investimenti privati in AI, e secondo la Federal Reserve l’investimento privato cumulato tra il 2013 e il 2024 è stato di appena 6 miliardi di dollari, contro i circa 50 dell’insieme UE. È proprio da questa posizione di debolezza che Tokyo ha costruito, in poco più di un anno, una strategia industriale che oggi sposta l’asse della competizione anche a Oriente.

Il primo movimento è regolatorio ed è l’esatto opposto della scelta europea. Il 28 maggio 2025 la Dieta ha approvato l’AI Promotion Act (Act on Promotion of Research and Development and Utilization of AI-Related Technologies), entrato in vigore tra giugno e settembre 2025. La legge non prevede sanzioni: impone alle imprese soltanto un dovere di “endeavor to cooperate” e affida l’enforcement a un meccanismo reputazionale di name and shame. L’obiettivo dichiarato è fare del Giappone «il Paese più favorevole allo sviluppo e all’uso dell’AI al mondo». Dove l’UE ha scelto un regolamento orizzontale basato sul rischio e assistito da sanzioni — l’AI Act — il Giappone ha scelto la deregolamentazione come leva di attrazione del capitale, completata dall’articolo 30-4 della legge sul copyright, che consente l’addestramento dei modelli su opere protette per usi non espressivi.

Il secondo movimento è di capitale e di calcolo. Con l’AI Basic Plan approvato dal Governo il 23 dicembre 2025 e l’AI Strategy Headquarters presieduto dal Primo Ministro Sanae Takaichi, Tokyo ha stanziato circa 1.000 miliardi di yen (~6,3 miliardi di dollari) di sostegno pubblico via NEDO su cinque anni a partire dall’esercizio 2026 – di cui oltre 300 miliardi già iscritti nel bilancio 2026 – a cui SoftBank affianca circa 2.000 miliardi di yen in sei anni per data center (gli impianti di Tomakomai, in Hokkaido, e Sakai, a Osaka). Il totale dell’iniziativa pubblico-privata si avvicina ai 3.000 miliardi di yen.

Il terzo movimento, e il più significativo sul piano strategico, è la specializzazione. Il 12 aprile 2026 SoftBank, NEC, Honda e Sony hanno costituito la società Japan AI Foundation Model Development, con la partecipazione di Nippon Steel, Kobe Steel e delle tre maggiori banche del Paese (MUFG, Sumitomo Mitsui, Mizuho) e un organico iniziale di circa 100 ingegneri provenienti soprattutto da SoftBank e Preferred Networks. L’obiettivo non è un nuovo chatbot, ma un modello da circa mille miliardi di parametri dedicato alla physical AI – robotica, guida autonoma, automazione di fabbrica – addestrato su dati che restano in Giappone, fuori dalle piattaforme cloud straniere. La scelta poggia su un vantaggio reale: secondo il METI il Giappone detiene circa il 70% del mercato mondiale della robotica industriale e cinque dei dieci maggiori costruttori, e punta a conquistare il 30% del mercato globale della physical AI entro il 2040. Sul versante privato, la stessa logica di sovranità ed efficienza guida Sakana AI, valutata 2,65 miliardi di dollari, che ha rinunciato alla corsa alla scala per costruire modelli leggeri ottimizzati sul giapponese.

Il confronto con l’Europa è impietoso proprio sul piano dei tempi. Il Giappone ha compresso in circa diciotto mesi – regolazione, finanziamento, infrastruttura e nicchia industriale – ciò che l’iniziativa europea InvestAI prevede di rendere operativo solo nel 2027-2028, e lo ha fatto allineando i tre fattori che il rapporto Draghi indica come il punto debole dell’Unione: rapidità decisionale, coordinamento industriale e capitale. È in questo quadro che va letta la posizione specifica dell’Italia, oggetto della pagina seguente.

L’Italia: base solida, scala insufficiente

All’interno del blocco europeo in ritardo, l’Italia occupa una posizione di particolare debolezza strutturale. La spesa nazionale in ricerca e sviluppo si ferma all’1,45% del PIL, contro una media UE del 2,38% indicata dallo stesso Programma strategico nazionale per l’IA; e secondo le stime McKinsey citate nel medesimo documento il valore aggiunto generato dall’IA crescerà del 19% nell’UE ma solo del 13% in Italia. Il dato di adozione conferma il divario: la 29ª CEO Survey di PwC rileva che il 68% delle imprese italiane non integra ancora l’AI nei processi (contro il 53% della media globale) e che il 27% dei CEO opera in contesti aziendali sfavorevoli all’adozione, quota quasi tripla rispetto al resto del mondo. L’indagine AWS-Strand Partners Unlocking Italy’s AI Potential aggiunge che, pur a fronte di un 40% di imprese che usa strumenti di AI, il 40% non ha un budget dedicato, il 48% indica la carenza di talenti come ostacolo principale, solo il 18% ritiene di avere competenze solide, e la quota di aziende che lanciano prodotti basati su AI è scesa dal 40% al 34% in un anno.

A questa fragilità della domanda corrisponde una risposta pubblica di scala inadeguata. La Strategia nazionale per l’IA 2024-2026 mobilita poco più di 2 miliardi di euro tra PNRR, fondi strutturali e cofinanziamenti regionali, con l’obiettivo di portare 10.000 imprese ad adottare soluzioni AI entro il 2026 e voucher “AI Ready” da 40.000 euro. È un ordine di grandezza che impallidisce nel confronto interno all’Europa: la Francia ha annunciato 109 miliardi di euro di investimenti AI in occasione del vertice di Parigi del febbraio 2025. La base di ricerca esiste – la Fondazione FAIR, nata nel 2023 e coordinata dal CNR, mette in rete 25 atenei e oltre 500 ricercatori con 114 milioni dal PNRR – ma è sottodimensionata sul piano finanziario, e l’indagine EIB 2025 fotografa imprese italiane che hanno ridotto la quota di investitori (80% contro l’87% del 2024) e restano esplicitamente «in ritardo sull’AI».

Sul piano regolatorio l’Italia ha compiuto la scelta opposta a quella giapponese. Con la legge n. 132/2025, approvata dal Senato il 17 settembre 2025 ed entrata in vigore il 10 ottobre, è diventata il primo Stato membro dell’UE a dotarsi di una legge quadro organica sull’IA allineata all’AI Act. La norma è esplicitamente antropocentrica, non introduce obblighi ulteriori rispetto al regolamento europeo (art. 3, comma 5), istituisce le autorità nazionali AgID e ACN, introduce il reato di illecita diffusione di contenuti generati con l’IA (art. 612-quater c.p.) e stanzia 1 miliardo di euro per PMI e startup in AI e cybersicurezza. Dove Tokyo ha deregolamentato per attrarre capitale, Roma ha prima codificato un quadro di principi e responsabilità: una scelta legittima sul piano dei diritti, ma che colloca l’Italia sul versante “regolazione” della stessa frattura che il rapporto Draghi addebita all’Europa.