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Per raggiungere in auto l’azienda di robotica situata a Yizhuang partendo dal complesso di laboratori di intelligenza artificiale del distretto di Haidian, ci vorrà circa un’ora 1. Percorriamo quasi metà della quinta circonvallazione (ring road) della capitale, che si estende per novantotto chilometri e circonda una città che i miei amici occidentali — molti dei quali sono a Pechino per la prima volta — non smettono di definire vasta e incomprensibile. « L’urbanistica è davvero pessima », commenta uno di loro.
Pechino ha un soprannome: la «Pyongyang dell’Occidente».
Come è noto, la città non si è sviluppata nell’ottica del progresso tecnologico o del benessere dei suoi abitanti. È stata costruita per essere l’espressione visibile della volontà delle più alte istanze dello Stato. Interi quartieri sono chiusi al pubblico, del tutto invisibili: i complessi residenziali dell’amministrazione del Partito, le zone delle ambasciate e gli alloggi ad esse annessi, i parchi imperiali ereditati dalle dinastie Ming e Qing…
Sulla mappa, queste zone sono interamente ombreggiate in grigio. Non è possibile ingrandire. Non resta che aggirarle.
Sui viali periferici: una metafora e un’indagine
Alla fine di aprile, insieme ad autori e ricercatori specializzati in IA, abbiamo partecipato a un viaggio di studio di nove giorni 2 durante il quale abbiamo visitato i principali laboratori cinesi di IA a Pechino, Hangzhou, Shanghai e Shenzhen.
Questo viaggio si è svolto in un contesto caratterizzato da due eventi chiave per il panorama cinese dell’intelligenza artificiale. Le autorità di regolamentazione avevano bloccato l’acquisizione da parte di Meta, per 2 miliardi di dollari, di Manus AI — una start-up specializzata in agenti autonomi il cui prodotto era diventato virale —, che aveva tentato di nascondere le proprie origini cinesi tramite un’entità con sede a Singapore. Contemporaneamente, DeepSeek aveva lanciato V4, un modello molto atteso per la sua impressionante valutazione — 50 miliardi di dollari — e per l’identità del principale investitore che lo sosteneva: il China Integrated Circuit Industry Investment Fund, un fondo creato per finanziare i pilastri della sovranità tecnologica: chip, wafer, attrezzature legate alla litografia e capacità di produzione di semiconduttori. È la prima volta che questo fondo investe in un’azienda specializzata esclusivamente nei modelli linguistici di grandi dimensioni 3.
In Cina, la maggior parte dei ricercatori nel campo dell’intelligenza artificiale si concentra con un’intensità quasi monastica sulla tecnologia e nient’altro.Vattene
Bloccati così nel traffico sulla quinta tangenziale di Pechino, guardando le auto scintillanti che, corsia dopo corsia, si adeguano a un tracciato imposto dagli imperatori di un’altra epoca, è difficile non vedere una metafora perfetta dell’industria cinese dell’IA: il suo percorso segue esattamente, senza potersene discostare, il tracciato che gli uomini più potenti del Paese le consentono. L’industria cinese dell’IA è oggi il flusso sanguigno dell’innovazione e della forza produttiva del Paese. Eppure, è incanalata in vasi che non ha creato lei stessa.
In Cina, la maggior parte dei ricercatori nel campo dell’intelligenza artificiale si concentra con un’intensità quasi monastica sulla tecnologia e nient’altro. A differenza dei loro omologhi della Silicon Valley, non sembrano considerarsi dei « missionari » incaricati non solo di spingere oltre i limiti delle capacità dei modelli linguistici, ma anche di riflettere sul destino dell’umanità.
Perché i ricercatori cinesi nel campo dell’intelligenza artificiale non si interessano ad argomenti diversi dall’intelligenza artificiale stessa — come l’economia o i rischi sociali a lungo termine? Mentre nella Silicon Valley una manciata di aziende e laboratori all’avanguardia si è assunta questo compito, in Cina chi se ne sta davvero occupando?
Il contratto sociale implicito
Nathan Lambert, uno dei più importanti ricercatori nel campo dell’IA al giorno d’oggi, formula un’ipotesi: sarebbero più umili, meno spinti dal proprio ego, più disposti a svolgere un lavoro discreto per migliorare i modelli — « molto meno ricercatori cinesi hanno opinioni sofisticate » sull’economia o sui rischi sociali a lungo termine della tecnologia, e pochissimi di loro desiderano averne 4.
Questa osservazione non è oggettivamente errata. In una visione culturalista essenzialista, si potrebbe attribuire questa differenza al « temperamento degli ingegneri cinesi ».
Ma mi sembra che ci sia un’altra dimensione sottesa, che non ha nulla a che vedere con il temperamento.
La questione di chi definisca il futuro deve sempre essere risolta ben prima di quella relativa a chi lo realizzi. Nella Silicon Valley, la risposta è chiara: è l’industria, in particolare i dirigenti delle aziende di IA, a capo di ricchezze colossali, a scrivere il futuro. In Cina, la situazione è altrettanto chiara: è lo Stato a pianificare il futuro — e l’industria dell’IA non è che uno strumento per la sua attuazione.
In altre parole, anche in un settore in rapida evoluzione, l’IA come tecnologia esiste in Cina come un sotto-ambito degli obiettivi dello Stato ed è addirittura entrata a far parte del vocabolario proprio dello Stato: modernizzazione, trasformazione, nuove forze produttive di qualità — le parole chiave attraverso le quali la Repubblica Popolare descrive il proprio futuro industrializzato.
Il piano « IA Plus » del settembre 2025 e il 15° piano quinquennale del marzo 2026 hanno chiaramente indicato che l’impatto dell’IA sul lavoro era ben presente ai massimi livelli della pianificazione statale e che l’IA doveva « accelerare l’autonomizzazione in tutti i settori ». Quando lo Stato è il protagonista di questo futuro, è proprio questo contratto sociale implicito a determinare ciò che un’azienda tecnologica cinese deve fare o prendere in considerazione, e ciò che non deve fare o prendere in considerazione.
In virtù di tale contratto, le questioni filosofiche ed economiche più complesse — l’intelligenza artificiale e la sostituzione dei posti di lavoro; l’intelligenza artificiale e le disuguaglianze; l’intelligenza artificiale e il senso dell’esistenza umana — non rientrano nelle competenze di queste aziende tecnologiche. Sono di competenza dello Stato e delle istituzioni universitarie che lo Stato finanzia e sostiene.
Questa gerarchia e questa suddivisione dei compiti sono immediatamente evidenti nel modo in cui i ricercatori parlano dei propri lavori.
È vero che sono note le dichiarazioni pubbliche secondo cui anche le aziende cinesi starebbero cercando di raggiungere l’intelligenza artificiale generale (AGI): Liang Wenfeng di DeepSeek, Yang Zhilin di Moonshot AI e Yan Junjie di MiniMax hanno espresso ambizioni in tal senso. Ma quando abbiamo intervistato i ricercatori di questi laboratori, la risposta che abbiamo ottenuto era sempre la stessa frase modesta: « Voglio che l’IA mi sostituisca. » I fondatori delle aziende di robotica lo esprimevano in modo appena diverso: «& «Vogliamo che l’adozione della robotica risolva la carenza di manodopera.» È tutta un’arte saper trasmettere un messaggio senza dire troppo: di fronte a un gruppo di occidentali che potrebbero prendere nota di tutto ciò che dici, la cosa più sicura è dire il meno possibile per non rischiare di andare contro la linea ufficiale.
È lo Stato cinese a pianificare il futuro: il settore dell’IA non è che uno strumento per attuare tali piani.Afra Wang
Abbiamo tuttavia alcuni indizi su quale potrebbe essere la visione cinese dell’AGI 5. Mentre la Silicon Valley immagina «l’auto-miglioramento ricorsivo» — un’esplosione di intelligenza guidata dal software, in cui l’IA crea IA in un ciclo continuo — il pensiero cinese sembra convergere verso qualcosa di molto più concreto: un’intelligenza di livello umano che dovrebbe interagire costantemente con il mondo fisico per avere un senso. Secondo questa logica, Stati Uniti e Cina sarebbero impegnati in percorsi diversi. Laddove l’auto-miglioramento ricorsivo presenta l’IA come l’artefice del proprio futuro e il laboratorio che la costruisce come il custode di questa capacità di agire, una visione più incarnata mantiene l’IA al rango di strumento — semplicemente come una tecnologia impiegata per prevedere il tempo, facilitare il lavoro nelle fabbriche, negli ospedali, sulle strade… Quando è lo Stato a pianificare, è più semplice integrare nuovi elementi piuttosto che una nuova realtà.
Nella Silicon Valley, l’opinione generale è che il futuro sarà sempre « ciò che la Valle costruisce » — e ciò che la logica di mercato finisce sempre per rendere inevitabile. I suoi « prescelti » ritengono che la tecnologia all’avanguardia delle loro aziende rivoluzionerà profondamente l’umanità, ma che la « singolarità tecno-capitalista » finirà sempre per imporsi. Sono spinti da un imperativo dissonante che si potrebbe riassumere così : «& «il futuro sarà forse un paradiso o una catastrofe, ma in ogni caso sarà plasmato da noi». La combinazione di una società civile dinamica, di un livello di capitalizzazione assurdamente colossale e della certezza di essere i protagonisti della storia produce un certo tipo di ego e un particolare senso di responsabilità.
In Cina, l’unico attore in grado di guidare il futuro è lo Stato. In questo contesto, l’IA non è considerata né una tecnologia d’élite da contenere 6, né una minaccia antiegualitaria. È vista come lo strumento dello Stato per realizzare un’evoluzione darwiniana radicale: far passare la società cinese a uno stadio più evoluto grazie alla tecnologia. Uno strumento del genere non ha il diritto di interpretare se stesso. Questo compito spetta a chi detiene il mandato: le imprese costruiscono; lo Stato decide poi perché ciò è stato costruito.
In Cina non c’è una corsa all’intelligenza artificiale
Nel dibattito occidentale, la corsa all’intelligenza artificiale tra Stati Uniti e Cina sarebbe il fulcro della questione.
La Silicon Valley ha capito già da tempo che convincere Washington dell’idea di una competizione con la Cina era un modo rapido per ottenere praticamente tutto ciò che voleva. Nella capitale degli Stati Uniti, come documentato da Yi-Ling Liu 7, il segreto di Pulcinella è che « basta associare la parola Cina a qualsiasi cosa per sbloccare la situazione ». Il controllo delle esportazioni è la doxa, la posizione politicamente sicura, l’argomento che permette di entrare nel mainstream. La Cina è percepita attraverso una lente ristretta da molti, sia a San Francisco che a Washington: potenza di calcolo, punteggi dei benchmark, pubblicazioni open-weight, scorte di chip.
In un contesto occidentale in cui ogni discussione sull’IA assume rapidamente una connotazione politica, la corsa all’IA tra Stati Uniti e Cina non è un argomento qualsiasi. È diventata l’argomento per eccellenza.
Eppure in Cina questa competizione non esiste. Nei laboratori di intelligenza artificiale, i ricercatori semplicemente non ritengono di essere in gara.
Tra gli intellettuali cinesi, soprattutto tra gli esperti di relazioni internazionali e coloro che si occupano della competizione tra grandi potenze, si tende a presentare Pechino come « quasi alla pari » (near-peer) con Washington. Una certa élite ha fatto proprio questo termine come segno della nuova normalità. Tuttavia, in materia di intelligenza artificiale, quasi nessuno crede che la Cina sia quasi alla pari con la Silicon Valley. I risultati ottenuti dalla Cina in questo campo nell’ultimo anno sono troppo numerosi per essere contati. Ma il settore dipende ancora fondamentalmente dalla Silicon Valley.
Nel lavoro senza fine che consiste nel dare un nome alla nostra nuova realtà, i ricercatori cinesi si limitano a prendere pazientemente appunti.Afra Wang
Numerosi media cinesi specializzati si stanno costruendo un pubblico e una legittimità riprendendo e traducendo il discorso della Silicon Valley per il loro pubblico cinese. Tutti i ricercatori che abbiamo incontrato utilizzavano massicciamente Claude, accedendo al modello tramite una soluzione alternativa 8. Quasi tutti i laboratori cinesi di IA considerano la capacità di codifica una priorità assoluta, in parte perché la « corsa al codice » tra ChatGPT e Claude ha definito quella che ora è considerata la nuova frontiera.
DeepSeek V4 è stato lanciato in un silenzio generale particolarmente eloquente. Il rilascio di questo nuovo modello sarebbe stato ritardato dalla migrazione della sua infrastruttura di addestramento da Nvidia a Huawei Ascend. La versione V4 è in grado di elaborare enormi volumi di testo, con migliori capacità di programmazione e una nuova architettura ibrida di elaborazione delle informazioni — progressi che avrebbero potuto far parlare di sé… un anno fa 9. Sul campo, nessuno lo paragonava a Mythos di Anthropic o a GPT-5.5. Sul web cinese, invece, si discuteva piuttosto della scheda tecnica di 245 pagine di Claude Mythos Preview, cercando di capire a cosa i cinesi non potessero avere accesso. Secondo una stima approssimativa, gli Stati Uniti avrebbero circa sette mesi di vantaggio sulla Cina 10. In realtà, il divario potrebbe essere in fase di ampliamento 11.
Mentre le capacità dell’IA progrediscono a un ritmo vertiginoso, la tassonomia rappresenta una forma di soft power. Ebbene, quest’ultima si trova, ancora una volta, nella Silicon Valley: Anthropic inventa l’« IA costituzionale », Karpathy lancia il concetto di « vibe coding » 12, Mollick quello di « jaggedness » 13. Nel lavoro senza fine che consiste nel dare un nome alla nostra nuova realtà, i ricercatori cinesi si limitano a prendere pazientemente appunti.
Questa asimmetria è evidente anche ad altri livelli. Quasi tutti i laboratori che abbiamo visitato erano, in modo più o meno discreto, lusingati dalla nostra visita. La maggior parte ci ha mostrato screenshot di dichiarazioni di grandi personalità del settore — da Elon Musk al creatore di Open Claw Peter Steinberger, passando per Jensen Huang — che hanno speso parole di elogio su un modello cinese. Tutte queste aziende stavano lavorando alacremente alla loro presenza in lingua inglese su X. Quando la conversazione si spostava sulle soluzioni hardware, l’elemento più saliente era l’insaziabile appetito per Nvidia. Quando ho chiesto a un fondatore se i suoi laboratori utilizzassero Huawei, mi ha risposto: «È obbligatorio acquistare prodotti Huawei» — prima di aggiungere «ma non utilizziamo i chip Huawei».
Il complesso di inferiorità rimane molto presente. I reali punti di forza della Cina — energia elettrica in abbondanza, una società e uno Stato uniti nel loro ottimismo nei confronti dell’IA, un bacino di talenti molto ricco — non sono stati praticamente menzionati dai nostri interlocutori. «I migliori talenti continuano a lasciare la Cina», ha persino osservato con preoccupazione uno di loro.
Il momento Unitree: a cosa servono i robot cinesi?
L’ottimismo orchestrato dalla Cina nei confronti dell’intelligenza artificiale e della robotica è ormai ben documentato.
Il gala del Capodanno cinese, durante il quale i robot umanoidi di Unitree hanno eseguito figure di kung-fu e un numero con i nunchaku, ha fatto il giro dei social network occidentali nel giro di poche ore.
Quando siamo arrivati a Hangzhou, non ero più particolarmente entusiasta all’idea di visitare la sede di Unitree: avevo visto quegli umanoidi in televisione e il loro spettacolo mi aveva colpito, ma da allora il fascino era svanito. La settimana precedente avevamo visitato due aziende di robotica a Pechino e, in una di esse, avevo osservato una macchina Galbot prelevare farmaci da banco dagli scaffali di una farmacia. Sono entrato alla Unitree chiedendomi sinceramente cosa ci potesse essere di nuovo da scoprire.
C’è una cosa che non si riesce a percepire quando si guardano i robot di Unitree ballare su uno schermo: il suono.Afra Wang
In tutte le altre aziende specializzate in intelligenza artificiale, ci avevano dapprima condotti in una sala conferenze dove eravamo stati trattenuti per una lunga sessione di domande e risposte, vera e propria routine. Da Unitree, invece, siamo stati accompagnati direttamente nell’atrio laterale dello spazio espositivo e dimostrativo — proprio dove, poche settimane prima, si era recato Friedrich Merz, il cancelliere tedesco.
All’interno, robot quadrupedi di varie forme sono accovacciati sul pavimento — immobili, pazienti. In fondo alla sala si erge un grande palco, sul quale si trovano diversi umanoidi del modello H1 vestiti con abiti tradizionali cinesi. Più vicino a noi c’è un G1 — un robot argentato, alto circa 130 centimetri e del peso di 35 chilogrammi — già in movimento. Balla nella nostra direzione seguendo una sequenza ben coordinata: prima musica disco degli anni ’80, poi balletto, poi una strana routine autoreferenziale in cui il G1 imita i gesti che si attribuirebbero a un robot goffo — il tipo di macchina rigida e a scatti che la fantascienza ha impresso nel nostro immaginario. La sensazione che mi pervade è la stessa che ho provato la prima volta che ho tenuto un iPhone tra le mani: non solo il gesto è nuovo, ma conferisce un nuovo significato al tatto. Di fronte al robot, si è colti da una vertigine simile.
C’è una cosa che non si riesce a percepire quando si guardano i G1 di Unitree ballare su uno schermo: il suono. A seconda del modello, un G1 può avere tra i 23 e i 43 motori articolati. Quando balla, ciascuno di questi motori emette un piccolo scricchiolio ben definito che la musica diffusa a tutto volume dal suo corpo non riesce a coprire. Questi scricchiolii rendono udibile il suo sforzo meccanico: le articolazioni si coordinano, si bilanciano e ridistribuiscono la massa dei suoi trentacinque chilogrammi di metallo nel corso di una sequenza continua di movimenti complessi. In un video su Twitter, nulla di tutto ciò è percepibile. Ma nella stanza con il robot, è proprio questo suono a rendere la scena surreale.
Più tardi quella sera, cercando di esprimere a parole ciò che avevamo provato, uno di noi mi ha detto che vedere di persona Wang Xingxing, il fondatore di Unitree, era quasi come « incontrare Steve Jobs e il designer Jony Ive nel 2008. Ero molto commosso. »
Lo scrittore di fantascienza Ken Liu definisce questo sentimento « mitologico ». Gli esseri umani, afferma, ricorrono sempre «alla mitologia per esprimere e comprendere la tecnologia», poiché «la tecnologia rivela così profondamente la natura umana da rappresentare una manifestazione dei nostri desideri e dei nostri sogni più profondi». Presso la sede di Unitree, ciò a cui avevamo assistito non era una nuova dimostrazione della potenza di un prodotto. Ciò che stava accadendo in quella stanza assomigliava piuttosto a una forma di timore reverenziale, caratteristica di ciò che Liu definisce mitologia:
Pensate al modo in cui diamo un nome alle nostre tecnologie. Perché gli Stati Uniti hanno deciso di dare ai propri programmi spaziali nomi ispirati agli dei greci e romani? Il modo in cui la tecnologia si manifesta comporta una dimensione mitologica, poiché non è indipendente da ciò che siamo: la tecnologia è il modo in cui sogniamo. Basti pensare al modo in cui le aziende tecnologiche parlano delle loro creazioni e le commercializzano nelle loro campagne di marketing: c’è sempre una dimensione mitologica. 14
Eppure, questa mitologia non è quella di Wang Xingxing. Quando gli chiediamo perché costruisca umanoidi, Wang ci dà la stessa risposta che dà a tutti i giornalisti: perché fa guadagnare soldi. Nel maggio 2026, Unitree Robotics ha presentato una richiesta di quotazione alla Borsa di Shanghai con l’obiettivo di raccogliere circa 610 milioni di dollari per diventare una società quotata già quest’anno. Nella stanza in cui ci trovavamo, di lì a poco ci sarebbero stati un sacco di soldi. Abbiamo chiesto a uno dei primi ingegneri dell’azienda cosa intendesse fare con questa nuova fortuna. Ha abbozzato un piccolo sorriso discreto e, quando abbiamo scherzato dicendogli che avrebbe dovuto sbrigarsi a comprarsi una bella macchina e partire per un viaggio, non ha risposto — senza però dare l’impressione di nascondere i propri sentimenti.
Se si allarga lo sguardo oltre Unitree per considerare l’intero settore della robotica, la situazione ricorda in modo sorprendente quella dell’ecosistema cinese dei veicoli elettrici intorno al 2017: un settore strategico riceve il benestare ufficiale dello Stato e i governi locali, i capitali industriali, le catene di approvvigionamento, gli imprenditori, gli ingegneri e i media vi si riversano tutti contemporaneamente. Nel campo della robotica, ciò si traduce molto concretamente in una valanga di aziende di cui non si riesce nemmeno più a ricordare i nomi. Le «Linee guida del Ministero dell’Industria e delle Tecnologie dell’Informazione sullo sviluppo innovativo dei robot umanoidi», pubblicate nel 2023, hanno di fatto definito ufficialmente la strada da seguire: il documento afferma che i robot umanoidi potrebbero diventare il prossimo prodotto industriale dirompente dopo i computer, gli smartphone e i veicoli elettrici. Ma a differenza di questi prodotti, le applicazioni concrete dei robot umanoidi rimangono limitate.
Alla fine del viaggio, ho ripreso l’aereo per Pechino. Prima di tornare a San Francisco, ho visitato la nuova zona di Xiongan — il cosiddetto « piano millenario », una gigantesca città pianificata a sud-ovest della capitale, concepita per assorbire le funzioni in eccesso di Pechino e diventare un nuovo centro finanziario, amministrativo e di innovazione a basse emissioni di carbonio. I grattacieli scintillanti si stagliano contro un cielo vuoto. Vi abitano pochissime persone. Nessuna delle principali aziende di intelligenza artificiale vi si è insediata.
Quando lo slogan della campagna elettorale prende il sopravvento sul lavoro di innovazione, forse è proprio questo che si sta costruendo sotto i nostri occhi: una Xiongan monumentale — ma innegabilmente vuota.
Fonti
La versione inglese di questa inchiesta è disponibile nella newsletter di Afra Wang « Concurrent ».
Questo viaggio è stato organizzato dalla Substack Artificial Intelligence Library, che riunisce una comunità di autrici e autori impegnati a riflettere sulle grandi trasformazioni contemporanee legate allo sviluppo dell’IA. Ero l’unica persona del gruppo ad essere cresciuta in Cina.
Nell’ecosistema cinese dell’IA, ByteDance, la società madre di TikTok, è l’elefante nella stanza. Tutte le grandi aziende specializzate in modelli linguistici che abbiamo incontrato operano all’ombra del monopolio di ByteDance sul traffico, e quasi tutti i team con cui abbiamo parlato hanno finito per ammettere, in un modo o nell’altro, di temere Doubao — il chatbot di ByteDance e l’unico laboratorio all’avanguardia in Cina il cui codice sorgente è chiuso — che persegue una strategia incentrata sull’adozione su larga scala che nessun concorrente è in grado di eguagliare.
DeepSeek rimane l’azienda più rispettata dell’ecosistema cinese. Come ha scritto Grace Shao, « DeepSeek si occupa sempre più del lavoro di base : architettura, efficienza, ottimizzazione dell’inferenza e, ora, adattamento allo stack. » (vedi: Grace Shao, « Parte 1 : La V4 di DeepSeek fa sembrare i laboratori cinesi di IA un unico mega-laboratorio », AI Proem, 2 maggio 2026) Al di là di DeepSeek, l’intera comunità dimostra un rispetto reciproco impressionante. La concorrenza è ben reale e i drammi non mancano — ma nulla raggiunge, ad esempio, il livello di intensità della battaglia legale tra Elon Musk e Sam Altman.
Oggi, 17 luglio, a Shanghai, Xi Jinping ha tenuto il suo primo discorso alla Conferenza mondiale sull’IA, invocando «un sistema di governance globale dell’intelligenza artificiale giusto ed equo» e promettendo — secondo un’espressione resa popolare da DeepSeek — di «restituire all’umanità intera il frutto della saggezza dell’umanità».& nbsp;
Di fronte al discorso post-umano, post-democratico e imperiale della nuova Silicon Valley, il Partito Comunista Cinese contrappone una visione dell’intelligenza artificiale come bene pubblico mondiale. È difficile prendere sul serio questa posizione quando si conosce il funzionamento del regime cinese che ha fatto — secondo l’importante lavoro del sinologo Jean-Philippe Béja — della sorveglianza digitale di massa il prolungamento del Laogai e che, come ha dimostrato Giuliano da Empoli, lavora anch’esso a un mondo post-umano che converge in tutto e per tutto con la Silicon Valley.& nbsp;
È tuttavia importante leggere questo testo perché afferma una strategia discorsiva e, implicitamente, presenta una strategia materiale.
La strategia discorsiva si basa sul contrasto. Mentre Xi teneva a Shanghai un discorso preparato nei minimi dettagli, in cui proponeva una sinfonia multilaterale con citazioni classiche e riferimenti alle Nazioni Unite e ai paesi in via di sviluppo, Donald Trump pronunciava quasi in contemporanea un discorso dal tono imperioso e sconnesso, rivolto alla Cina e invocando una riforma del « catastrofico » sistema elettorale americano. Senza mai nominare Washington, Xi si erge ancora una volta a difensore dell’ordine, della stabilità e della condivisione di fronte a un egemone imprevedibile, proponendo la propria coalizione come alternativa alla « Pax Silica », l’iniziativa statunitense volta a controllare le catene di approvvigionamento dell’intelligenza artificiale e dei minerali critici.
La strategia concreta si intuisce tra le righe del calendario e degli annunci. Il discorso coincide con il lancio da parte di Moonshot AI di Kimi K3, presentato come il più grande modello aperto al mondo, le cui prestazioni superano quelle dei sistemi di Anthropic e OpenAI, un mese dopo che Washington ha bruscamente revocato l’accesso ai modelli di frontiera di Anthropic agli utenti stranieri.
L’apprezzamento espresso con forza da Xi nei confronti dell’open source non ha nulla a che vedere con un gesto filantropico. Si tratta di una logica di dumping inverso, tanto più efficace in quanto, se è possibile bloccare i veicoli elettrici alla dogana, non si può impedire la diffusione di un file copiabile all’infinito, replicato su migliaia di server non appena pubblicato. Lo schema di Uber è ben noto: vendere in perdita grazie al capitale di rischio, eliminare una concorrenza incapace di sostenere anni di perdite e poi, una volta instaurata la dipendenza, aumentare i prezzi al di sopra del livello di mercato. La Cina traspone questo meccanismo su scala geopolitica pubblicando gratuitamente i «pesi» dei propri modelli — quei miliardi di parametri derivati dall’addestramento che costituiscono il cuore stesso di un’IA: chi li possiede può far funzionare il modello sui propri computer, modificarlo, integrarlo, senza autorizzazione né canone. Laddove ChatGPT o Claude sono accessibili solo da remoto, tramite un’interfaccia a pagamento il cui accesso può essere interrotto in qualsiasi momento, i modelli cinesi che rivaleggiano con i migliori sistemi statunitensi — ieri DeepSeek, oggi Kimi K3 — sono così disponibili per il download gratuito in tutto il mondo, e in primo luogo nei paesi del Sud. La scommessa cinese è quindi una sfida di resistenza che minaccia il cuore stesso del modello finanziario americano: ogni modello open source azzererà il prezzo che i laboratori americani possono applicare, i quali devono remunerare decine di miliardi di capitali privati, mentre gli attori cinesi, sostenuti dal capitale paziente dello Stato, possono sostenere perdite senza subire conseguenze significative, almeno nel breve termine. Il giorno in cui l’innovazione avversaria fosse ormai allo stremo, nulla obbligherebbe Pechino a lanciare la generazione successiva.
È quindi tra strategia concreta e dimensione discorsiva che va intesa l’architettura istituzionale presentata da Xi Jinping: l’Organizzazione mondiale per la cooperazione sull’IA (WAICO), che alla vigilia del discorso contava 29 Stati membri, i 5.000 corsi di formazione promessi ai paesi in via di sviluppo, nonché i centri di cooperazione destinati all’Organizzazione di Cooperazione di Shanghai (OCS), all’ASEAN, ai BRICS, alla Lega Araba, all’Unione Africana e alla CELAC, ovvero proprio quei blocchi in cui l’influenza cinese è già più marcata. Mentre si preparano i negoziati bilaterali sino-americani sull’intelligenza artificiale dell’era Trump, il messaggio di Xi Jinping, sintetizzato dall’analista George Chen, è chiaro: «La Cina non seguirà nessuno, né in materia di tecnologia né in materia di standard. Al contrario, la Cina vuole indicare la strada al resto del mondo e non permetterà a nessuno di dettarle come comportarsi».
Costruire insieme un sistema di governance globale dell’intelligenza artificiale che sia giusto ed equo
Discorso introduttivo alla cerimonia di apertura della Conferenza mondiale sull’intelligenza artificiale 2026 e della Riunione ad alto livello sulla governance globale dell’intelligenza artificiale
Cari colleghi, cari ospiti, Signore e signori, cari amici,
Settant’anni fa, un gruppo di giovani ricercatori formulò per la prima volta il concetto di intelligenza artificiale in occasione della conferenza di Dartmouth, nel New Hampshire, negli Stati Uniti. Per settant’anni, scienziati e sviluppatori di intelligenza artificiale di tutto il mondo non hanno mai smesso di esplorare l’ignoto, di avanzare tra i meandri e di aprirsi la strada con la perseveranza. Settant’anni dopo, di fronte a una nuova ondata di forte slancio dell’intelligenza artificiale, siamo qui riuniti sulle rive del fiume Huangpu per riflettere insieme su come orientare l’intelligenza artificiale mondiale verso il progresso e il bene, al servizio dell’umanità — e questo riveste un significato fondamentale.
«Verso il progresso e verso il bene», letteralmente «verso l’alto, verso il bene», formula ricorrente del discorso ufficiale cinese sulla tecnologia, che unisce l’idea di elevazione e di orientamento morale, senza un equivalente fisso in francese. Ricorre come un ritornello lungo tutto il discorso.
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A nome del governo e del popolo cinese, porgo a tutti voi un caloroso benvenuto.
Se guardiamo alla storia, l’invenzione della macchina a vapore ha dato il via alla civiltà industriale, la diffusione dell’elettricità ha illuminato la società moderna e la nascita di Internet ha collegato il mondo intero. Ogni rivoluzione scientifica e tecnica ha profondamente trasformato i modi di produzione e di vita dell’umanità, dando un notevole impulso allo sviluppo economico e sociale.
Oggi, i cambiamenti che stanno investendo il mondo, senza precedenti da un secolo a questa parte, stanno accelerando; la nuova rivoluzione scientifica, tecnologica e industriale sta moltiplicando le sue conquiste; l’innovazione globale nel campo dell’intelligenza artificiale è entrata in un periodo di fermento senza precedenti. Le tecnologie intelligenti — l’interconnessione intelligente di tutte le cose, la cooperazione tra uomo e macchina, la fusione dei confini settoriali, la creazione e la condivisione in comune — liberano, combinandosi tra loro, un’energia immensa: racchiudono immense opportunità, ma pongono anche sfide di governance. L’umanità non può più sottrarsi alle questioni del nostro tempo: quando le macchine iniziano a pensare, come deve convivere l’uomo con esse? Quando gli algoritmi partecipano alle decisioni, come garantire la sicurezza? Quando la tecnologia sfida l’etica, come può la governance stare al passo? Quando il divario continua ad ampliarsi, come garantire a tutti l’accesso ai benefici? Queste domande richiedono alla comunità internazionale una riflessione approfondita e una risposta comune.
La Cina ritiene che tutti i Paesi debbano, guidati dal principio “l’uomo prima di tutto” e dall’esigenza di progresso e benessere, fare dell’intelligenza artificiale una forza motrice essenziale per la prosperità e la sicurezza comuni, e costruire insieme un sistema di governance globale dell’intelligenza artificiale giusto ed equo. A questo proposito, vorrei formulare quattro proposte.
In primo luogo, mantenere la rotta dell’apertura reciprocamente vantaggiosa per stimolare uno sviluppo innovativo. L’intelligenza artificiale è il nuovo motore della crescita economica mondiale e l’acceleratore della trasformazione dei vecchi motori di crescita in nuovi; sta passando dal «mondo digitale» al «mondo fisico». È necessario cogliere questa rara opportunità storica, incoraggiare l’open source e l’apertura, la cooperazione e la condivisione, promuovere a tutti i livelli l’innovazione scientifica e tecnologica, lo sviluppo industriale e le applicazioni concrete dell’intelligenza artificiale, portare avanti in modo coordinato la trasformazione e il miglioramento qualitativo delle industrie tradizionali, la crescita delle industrie emergenti e l’anticipazione delle industrie del futuro, affinché l’intelligenza artificiale dia slancio a tutti i settori e a tutte le professioni.
In secondo luogo, sensibilizzare sui rischi per garantire la sicurezza e il controllo. L’intelligenza artificiale deve diventare uno strumento degno della fiducia dell’umanità. È necessario prestare la massima attenzione ai rischi di ogni natura, intrinseci o derivati, che essa comporta ; promuovere l’istituzione di sistemi legislativi e normativi, di sorveglianza tecnica, di allerta precoce e di risposta alle emergenze; consolidare le basi della sicurezza, prevenire gli abusi e gli usi malevoli e garantire che l’intelligenza artificiale rimanga costantemente sotto il controllo dell’uomo. Allo stesso tempo, è necessario opporci insieme alle pratiche che consistono nell’estendere indebitamente, nel campo dell’intelligenza artificiale, il concetto di sicurezza nazionale e nel porre la propria sicurezza al di sopra di quella degli altri.
Questo passaggio sulla « generalizzazione abusiva del concetto di sicurezza nazionale » rappresenta la frecciata più diretta del discorso nei confronti di Washington, senza che gli Stati Uniti vengano nominati, secondo un espediente retorico ricorrente nel discorso ufficiale cinese.
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In terzo luogo, incoraggiare l’inclusione e l’apertura mentale per favorire l’arricchimento reciproco delle civiltà. Lo sviluppo e l’applicazione dell’intelligenza artificiale non devono né erodere né danneggiare la diversità delle civiltà del mondo e la singolarità culturale di ciascun paese. È necessario plasmare i valori dell’intelligenza artificiale a partire dai valori comuni di tutta l’umanità, fare buon uso di queste tecnologie per accrescere la comprensione e la tolleranza tra le civiltà, promuovere i loro scambi e la loro reciproca ispirazione, e coltivare con cura un giardino dalle cento fioriture delle civiltà dove « ognuno esalta la propria bellezza, e dove tutte le bellezze sbocciano all’unisono ».
Famosa citazione del sociologo Fei Xiaotong (1990) sulla convivenza delle culture: «Che ciascuno trovi bella la propria bellezza, e che le bellezze siano belle insieme». La formula completa di Fei si conclude con «e il mondo sarà in grande armonia», un sottinteso che ogni ascoltatore cinese colto riconosce.
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In quarto luogo, promuovere la solidarietà nell’impegno volto a perfezionare la governance globale. L’intelligenza artificiale è il frutto dell’intelligenza collettiva di tutta l’umanità e costituisce un suo prezioso patrimonio. È necessario praticare un multilateralismo autentico, far valere appieno l’importante ruolo delle Nazioni Unite, rafforzare l’integrazione e il coordinamento delle strategie di sviluppo, delle regole di governance e delle norme tecniche relative all’intelligenza artificiale, e giungere al più presto a un quadro di governance globale che raccolga un ampio consenso, affinché questa tecnologia all’avanguardia possa servire al meglio la società umana. È necessario portare avanti un’ampia cooperazione internazionale, aiutare i paesi del Sud del mondo a rafforzare le loro capacità, colmare il divario digitale e di intelligenza, promuovere lo sviluppo sostenibile ed evitare che, nel campo dell’intelligenza artificiale, si creino nuove ingiustizie storiche.
Signore, signori, cari amici !
Quest’anno segna l’avvio del 15° piano quinquennale della Cina. Questo piano delinea la linea guida dello sviluppo economico e sociale cinese per i prossimi cinque anni e offre al contempo alla comunità internazionale una serie di opportunità. Negli ultimi anni, la Cina ha abbracciato con determinazione lo sviluppo dell’intelligenza artificiale: impegnata a coniugare un mercato efficiente con un ruolo attivo dello Stato, ha rafforzato l’innovazione scientifica e tecnologica in questo settore, portato avanti con determinazione l’iniziativa «IA+», e ha coltivato un ecosistema sano in cui tutti gli attori prosperano in simbiosi; il cuore industriale dell’economia intelligente supera ormai i mille miliardi di yuan.
«Mercato efficiente e Stato attivo», letteralmente «governo che agisce», è la dottrina economica ufficiale del binomio mercato/Stato sin dal 14° piano quinquennale. Per quanto riguarda « IA+ », si tratta di una variante dello slogan « Internet+ » lanciato nel 2015: integrare l’intelligenza artificiale in tutti i settori esistenti.
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I dispositivi intelligenti di ogni tipo stanno entrando in milioni di case e apportano benefici concreti alla vita della popolazione: l’«intelligenza made in China» è diventata un nuovo e brillante biglietto da visita della modernizzazione in stile cinese.
Gioco di parole intraducibile: «produzione intelligente cinese» (中国智造, Zhōngguó zhìzào) è perfettamente omofono di «Made in China» (中国制造, Zhōngguó zhìzào), cambia solo il carattere centrale nella forma scritta. Da qui la perifrasi «l’intelligenza fabbricata in Cina».
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Allo stesso tempo, la Cina continua a dare uguale importanza allo sviluppo e alla sicurezza: cogliendo le tendenze e le leggi che regolano lo sviluppo dell’intelligenza artificiale, perfeziona incessantemente le leggi e i regolamenti, i meccanismi politici e istituzionali, le norme di applicazione e i principi etici correlati, affinché l’intelligenza artificiale sia sicura, affidabile e controllabile — affinché questo corridore dalle mille zampe che è l’intelligenza artificiale galoppi sia velocemente che con passo sicuro.
«Il cavallo dai mille lis» è il leggendario destriero capace di percorrere mille lis (circa 500 km) in un giorno, simbolo classico del talento eccezionale nella tradizione letteraria cinese. L’immagine del cavallo che deve «correre veloce e con passo sicuro» sintetizza in una formula la dottrina «sviluppo e sicurezza in egual misura» enunciata poco prima.
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In qualità di grande nazione responsabile, la Cina si impegna costantemente, nel campo dell’intelligenza artificiale, a fungere da fornitore di beni pubblici internazionali. Da quando ho presentato l’Iniziativa per la governance globale dell’intelligenza artificiale, la Cina si è adoperata in modo sistematico per l’adozione per consenso, in seno all’Assemblea Generale delle Nazioni Unite, della risoluzione sulla cooperazione internazionale in materia di rafforzamento delle capacità nel campo dell’intelligenza artificiale; ha pubblicato il Piano per l’accesso universale allo sviluppo delle competenze nel campo dell’intelligenza artificiale e l’Iniziativa di cooperazione internazionale «IA+»; e ha proposto la creazione dell’Organizzazione mondiale per la cooperazione sull’intelligenza artificiale — apportando senza sosta soluzioni cinesi.
I cinesi dicono spesso: una corda da sola non fa musica, un albero da solo non fa una foresta. Lo sviluppo dell’intelligenza artificiale non deve essere l’assolo di un singolo Paese, ma la sinfonia della cooperazione mondiale.
Proverbio tradizionale: «Una corda da sola non produce una melodia, un albero isolato non fa una foresta». Questo prepara il contrasto tra «assolo» e «sinfonia» che segue immediatamente, un’immagine che la diplomazia cinese aveva già utilizzato in riferimento all’iniziativa «La cintura e la via» (la formula consolidata di Xi era «non un assolo della Cina, ma un coro dei paesi rivieraschi»).
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Grazie agli sforzi congiunti di tutte le parti, a Shanghai è nata l’Organizzazione mondiale per la cooperazione sull’intelligenza artificiale: la visione concepita un anno fa si è trasformata in un risultato concreto. Si tratta di un’iniziativa di grande rilievo con cui la Cina risponde all’appello del Sud globale e riunisce la comunità internazionale per promuovere attivamente lo sviluppo e la governance dell’intelligenza artificiale; essa costituirà una pietra miliare nella storia dell’intelligenza artificiale.
Al fine di sostenere ulteriormente lo sviluppo globale dell’intelligenza artificiale e promuovere il rafforzamento delle capacità a livello mondiale, annuncio che, nei prossimi cinque anni, la Cina metterà a disposizione dei paesi in via di sviluppo 5.000 posti per corsi di formazione e perfezionamento specializzati in intelligenza artificiale ; che realizzerà, a beneficio dell’ASEAN, della Lega Araba, dell’Unione Africana, della CELAC, dell’Organizzazione di Cooperazione di Shanghai e dei BRICS, centri internazionali di cooperazione sulle applicazioni dell’intelligenza artificiale; e che si adopererà per l’implementazione in trenta paesi di «Mazu», il suo sistema di allerta meteorologica intelligente — per vegliare sulle luci di diecimila focolari e proteggere la tranquillità dei quattro mari.
In questa esaltazione poetica, la scelta delle parole non è casuale: il sistema di allerta si chiama Mazu (Māzǔ), dal nome della dea del mare, protettrice dei marinai e dei pescatori, venerata sulle coste cinesi e in tutto il Sud-Est asiatico. Il verbo utilizzato da Xi, hùyòu — « proteggere », ma con una sfumatura di protezione divina, quella concessa da una potenza tutelare —, e l’immagine dei « quattro mari placati » sviluppano quindi la metafora : la Cina si attribuisce il ruolo della divinità che veglia sulle famiglie e sulle acque del mondo.
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Signore, signori, cari amici !
« L’uomo illuminato si adegua ai tempi; il saggio adatta i propri metodi alle circostanze. »
Citazione classica tratta dallo *Yantielun* («Discorso sul sale e sul ferro»), raccolta di dibattiti di corte della dinastia Han, I secolo a.C. Concludere un discorso con una massima antica che legittimi l’adattamento pragmatico è un tratto stilistico tipico dei discorsi di Xi Jinping.
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Più lo sviluppo delle tecnologie di intelligenza artificiale avanza a passi da gigante, più è necessario orientare con accuratezza il percorso del progresso e del bene al servizio dell’umanità, più è necessario calibrare con precisione le misure di regolamentazione e di governance, più è necessario perfezionare senza indugio i meccanismi di prevenzione contro qualsiasi perdita di controllo. È necessario, in ogni circostanza, guidare lo sviluppo dell’intelligenza artificiale attraverso la saggezza umana e il consenso internazionale, affinché essa diventi veramente una potente energia positiva al servizio del benessere di tutta l’umanità e del progresso della civiltà umana.
La Cina è disposta, con un atteggiamento più aperto, azioni più concrete e una visione più lungimirante, a cogliere e affrontare, insieme a tutte le parti coinvolte, le opportunità e le sfide legate allo sviluppo dell’intelligenza artificiale, per creare insieme un futuro migliore per la società umana!
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Il secondo mandato di Donald Trump segna una svolta verso gli interessi della Silicon Valley. Gilles Gressani spiega come questa evoluzione indebolisca la coalizione popolare che ha portato il presidente americano al potere nel 2024.
Il secondo mandato di Donald Trump ha assunto una natura diversa, soprattutto a causa dell’accelerazione dell’intelligenza artificiale negli Stati Uniti. C’è un errore di interpretazione piuttosto profondo nel modo in cui guardiamo a questo secondo mandato. Per inerzia, continuiamo a considerare Donald Trump un populista. Ma a differenza del 2017, e nonostante una rielezione che si inserisce nel solco degli eventi del 6 gennaio, il suo baricentro politico è profondamente cambiato.
Trump è stato portato al potere nel 2024 da una coalizione molto particolare, che riuniva sia gli americani più poveri che quelli più ricchi, ma dal suo arrivo alla Casa Bianca sta attuando politiche che vanno sempre più chiaramente a beneficio quasi esclusivo dei super ricchi e delle élite della Silicon Valley.
Prendiamo ad esempio la guerra contro l’Iran. Pur essendo in netto contrasto con le promesse fatte in campagna elettorale, il presidente non ha praticamente spiegato i motivi della sua dichiarazione di guerra prima che questa avesse inizio, scavalcando l’opinione pubblica – e quindi la sua base elettorale – e ora che le conseguenze economiche cominciano a farsi sentire, Trump arriva addirittura a riconoscere pubblicamente che, in realtà, non tiene conto, e cito testualmente, «nemmeno un pochino», del loro impatto sugli americani.
Allo stesso tempo, il presidente sta operando tagli massicci ai meccanismi di ridistribuzione, sostenendo al contempo senza riserve gli interessi delle grandi aziende tecnologiche che hanno finanziato la sua campagna elettorale e nelle quali lui stesso investe; ci si è quindi ritrovati in una situazione assurda per cui oggi, negli Stati Uniti, un panino al tonno è soggetto a leggi e norme più rigide rispetto a un modello di intelligenza artificiale da miliardi di dollari.
Sebbene questa trasformazione sia in corso, si stanno delineando anche alcune forme di riorganizzazione politica
È proprio quello che sta cominciando ad accadere. Lo spostamento del trumpismo verso le élite tecnologiche ha emarginato Steve Bannon, l’artefice del movimento MAGA e dell’insurrezione populista nazionale del 2016. Oggi, Bannon ritiene di poter tornare nuovamente al centro della scena.
Su Le Grand Continent abbiamo tradotto e commentato insieme a Marlène Laruelle un’importante lettera aperta che egli ha firmato insieme a una sessantina di esponenti trumpisti e che sostiene la trasformazione del movimento “America First” in “Human First”, ovvero “l’uomo prima di tutto”.
Il suo obiettivo è chiaro: ricostruire una linea populista a livello nazionale contro l’intelligenza artificiale.
In fondo, Steve Bannon sembra convinto di due cose. Innanzitutto, che la rabbia che aveva portato il trumpismo nelle zone deindustrializzate della Rust Belt finirà ora per coinvolgere i colletti bianchi, in particolare gli ingegneri e le professioni qualificate minacciate dall’intelligenza artificiale. La base del movimento MAGA potrebbe quindi cambiare e apportare una nuova energia controrivoluzionaria.
In secondo luogo, che questa trasformazione stia delineando una nuova frattura di vasta portata. Lo spazio politico americano nel suo complesso potrebbe essere concepito a partire da una nuova opposizione di natura essenzialmente populista, l’uomo contro la macchina, che in realtà significa la grande maggioranza delle persone contro pochi imprenditori onnipotenti.
Bannon cerca ovviamente di incanalare questa energia per darle una forma nazionalista e di estrema destra, ma non è solo: anche a sinistra e all’interno del Partito Democratico cominciano ad emergere forme di populismo contrario all’intelligenza artificiale. Con il suo impatto socio-economico e la sua capacità di trasformare l’immaginario collettivo, l’IA ridisegnerà lo spazio politico americano e, a un anno dalle elezioni presidenziali francesi, faremmo bene a prestarle attenzione.
Nella corsa all’intelligenza artificiale, quattro colossi della tecnologia spendono ogni mese molto di più dell’intero budget del Progetto Manhattan
Nel primo trimestre del 2026, Amazon, Alphabet, Microsoft e Meta hanno speso complessivamente 130,65 miliardi di dollari in investimenti, destinati principalmente ai data center che alimentano i loro servizi di intelligenza artificiale.
Nel 2026, la loro spesa complessiva dovrebbe superare il 20% del PIL francese.
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Dati30 aprile 2026AggiungiScarica il PDFCondividi
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Secondo i risultati finanziari pubblicati ieri, mercoledì 29 aprile, Amazon, Alphabet, Microsoft e Meta hanno stanziato complessivamente 130,65 miliardi di dollari di spese in conto capitale (capex) solo per il primo trimestre del 2026, ovvero il 71% in più rispetto allo stesso periodo dell’anno precedente.
Per l’intero anno 2026, le previsioni di spesa delle quattro aziende dovrebbero aggirarsi intorno ai 715 miliardi di dollari, contro i circa 375 del 2025.
Amazon prevede 200 miliardi di dollari di spese in conto capitale per l’anno 1, Alphabet (Google) 2e Microsoft 190 miliardi 3, mentre Meta 135 miliardi 4, una dotazione rivista al rialzo due volte dall’inizio dell’anno.
Il Progetto Manhattan, che ha permesso lo sviluppo delle prime armi nucleari tra il 1942 e il 1945, è costato circa 30 miliardi di dollari al valore attuale, al netto dell’inflazione.
I quattro gruppi spendono ormai ogni mese una cifra superiore a questa 5.
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A titolo di confronto, nell’arco dell’intero anno 2026, queste quattro imprese dovrebbero investire da sole più di un quinto dell’economia francese, quasi una volta e mezzo il bilancio dello Stato, e tanto quanto l’insieme degli investimenti produttivi annuali della Francia — imprese, famiglie e amministrazioni pubbliche considerate nel loro insieme.
I mercati finanziari non hanno penalizzato questa storica allocazione di capitali.
All’annuncio dei risultati, il titolo Meta ha registrato un calo superiore al 6%, con gli investitori che hanno reagito all’aumento del budget di spesa per il 2026, portato a un intervallo compreso tra 125 e 145 miliardi di dollari.
Al contrario, Alphabet e Amazon hanno registrato un rialzo delle loro quotazioni, sostenute dalla crescita delle loro attività nel settore cloud, che sta iniziando a concretizzare una parte degli investimenti effettuati nell’intelligenza artificiale.
Secondo Morgan Stanley, il flusso di cassa disponibile di Amazon potrebbe diventare negativo per circa 17 miliardi di dollari nel 2026. Bank of America prevede un deficit che potrebbe raggiungere i 28 miliardi 6.
Tuttavia, questa accelerazione preoccupa una parte degli analisti, mentre i rendimenti sugli investimenti tardano a concretizzarsi.
Secondo uno studio del MIT pubblicato nell’estate del 2025, il 95% delle aziende che avevano implementato strumenti di IA generativa non riscontrava « alcun ritorno misurabile » sui propri investimenti 7.
Andy Wu, docente alla Harvard Business School, ritiene che «la maggior parte delle aziende che operano nel settore dell’IA stia subendo perdite ingenti», a causa della mancanza di un modello economico sostenibile nel breve termine 8.
L’informatico Gary Marcus, uno dei critici più autorevoli del settore, ha definito l’attuale andamento « pura follia », ritenendo che « nessuno dei quattro [giganti] stia realizzando profitti significativi nell’ambito dell’IA » e che si tratterebbe del « più grande errore di allocazione di capitali della storia ».
Le ingenti spese previste per quest’anno riguardano essenzialmente tre voci: l’acquisto di processori specializzati, principalmente da Nvidia, la costruzione di centri dati negli Stati Uniti e le apparecchiature elettriche necessarie al loro funzionamento.
Una parte di questi investimenti anticipa una domanda che non si è ancora manifestata: gli hyperscaler descrivono un mercato «determinato dall’offerta» piuttosto che dalla domanda.
Il divario tra le risorse impiegate e i ricavi generati dall’IA rimane considerevole: su circa 400 miliardi di dollari investiti nel 2025 in infrastrutture, il mercato dell’IA aziendale ha generato solo circa 100 miliardi di dollari di fatturato.
L’annuncio arriva in un momento in cui la questione dell’intelligenza artificiale sta polarizzando sempre più la scena politica statunitense e le aziende del settore hanno recentemente visto il proprio modello di frontiera subire ritardi a causa dei controlli da parte delle autorità statunitensi.
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Dati3 luglio 2026AggiungiScarica il PDFCondividi
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OpenAI starebbe valutando una partecipazione del governo statunitense pari al 5% del proprio capitale. Queste discussioni, ancora in una fase molto preliminare, sarebbero condotte direttamente da Sam Altman 1.
Questo sistema si ispirerebbe all’Alaska Permanent Fund, un fondo sovrano che investe i proventi petroliferi dello Stato dell’Alaska e ridistribuisce i dividendi allo Stato e ai suoi abitanti. Coinvolgerebbe inoltre i concorrenti di OpenAI, tra cui Anthropic.
Sam Altman aveva già accennato in passato all’idea che una partecipazione pubblica rappresentasse il modo migliore per far sì che tutti potessero beneficiare dei vantaggi dell’IA.
Allo stesso modo, Dario Amodei, amministratore delegato di Anthropic, aveva proposto un reddito universale finanziato da una tassa a carico delle imprese del settore.
L’annuncio giunge però in un momento in cui la questione dell’intelligenza artificiale sta polarizzando sempre più la scena politica americana e potrebbe diventare il tema chiave del prossimo ciclo elettorale, in vista delle elezioni presidenziali del 2028.
Si afferma inoltre come uno dei pochi temi che raccolgono il consenso di entrambi gli schieramenti politici.
I centri dati sono già oggetto di un massiccio rifiuto in vista delle elezioni di metà mandato del 2026. Un rapporto dell’Ufficio di intelligence e antiterrorismo di New York avverte infatti: «L’atmosfera caotica che potrebbe derivare dall’emergere delle tecnologie di intelligenza artificiale nei prossimi cinque anni potrebbe alimentare manifestazioni su larga scala che degenererebbero in disordini civili e in attività estremiste violente contro la tecnologia».
I senatori Josh Hawley (repubblicano del Missouri) e Mark Warner (democratico della Virginia) hanno presentato una proposta di legge che obbligherebbe i datori di lavoro a segnalare ogni trimestre i licenziamenti legati all’intelligenza artificiale 2.
Il senatore Bernie Sanders ha invece proposto un’imposta del 5% sul patrimonio dei miliardari, oltre a un altro disegno di legge volto ad acquisire una partecipazione una tantum del 50% nel capitale delle grandi aziende di intelligenza artificiale per finanziare versamenti diretti ai cittadini 3.
Steve Bannon e oltre 60 sostenitori di Trump avevano presentato una petizione alla Casa Bianca per chiedere che l’intelligenza artificiale fosse sottoposta a un controllo governativo prima di qualsiasi immissione sul mercato.
Nel suo approccio, Sam Altman sembra ispirarsi a un precedente: nel 2025 l’amministrazione statunitense aveva acquisito una partecipazione del 9,9% in Intel. Da allora le azioni sono salite del 400%.
L’annuncio arriva inoltre in un momento in cui il lancio dei modelli più avanzati di OpenAI e Anthropic è stato recentemente ritardato a causa della verifica da parte delle autorità statunitensi.
Questo annuncio potrebbe quindi perseguire un duplice obiettivo: dare al pubblico la sensazione di trarre beneficio dal boom dell’IA, conferendole così una legittimità pubblica, e al contempo suscitare l’interesse del governo per lo sviluppo, il lancio dei modelli e le modalità con cui vengono regolamentati.
Jasmine Sun — Una delle voci più influenti della Silicon Valley svela, per la prima volta in Europa, la sua “antropologia selvaggia” della rivoluzione tecnologica negli Stati Uniti.
AutoreGilles GressaniDati27 giugno 2026AggiungiScarica il PDFCondividi
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Jasmine Sun è una delle voci più influenti negli Stati Uniti in materia di intelligenza artificiale e delle sue interconnessioni tra politica, tecnologia e antropologia. Vive a San Francisco, nel cuore della Silicon Valley, di cui analizza le tendenze e la cultura per la sua newsletter e per la rivista americana The Atlantic. Ha concesso a Grand Continent una lunga intervista per parlare delle luci oscure che, dalle vetrate della Silicon Valley, hanno ormai penetrato i corridoi del Pentagono e della Casa Bianca. Se desiderate ricevere ciò che non si legge da nessun’altra parte (prima che venga ripreso un po’ ovunque), ricordatevi di abbonarvi alla rivista
Per descrivere i cambiamenti radicali provocati dalla corsa all’intelligenza artificiale, lei ha recentemente coniato un’espressione che sta circolando ben oltre la costa occidentale: il «populismo dell’IA». Cosa intende con questa espressione?
Il populismo dell’IA è una visione del mondo in cui l’intelligenza artificiale non è più percepita solo come una tecnologia qualsiasi, ma come un progetto politico promosso da un’élite e che va combattuto attraverso un’ampia alleanza popolare.
Secondo questa visione narrativa sempre più influente, l’IA viene interpretata come un progetto ideato da miliardari distaccati dalla realtà per scopi sinistri — la « efficienza capitalista », ovvero i licenziamenti, e la « gestione delle popolazioni », ovvero la sorveglianza —, imponendoli a una massa che non li vuole.
Il populista dell’IA non si chiede realmente se ChatGPT gli sia utile personalmente, o se le auto a guida autonoma Waymo siano più sicure dei conducenti umani. L’utilità dello strumento passa in secondo piano rispetto allo sconvolgimento sociale che esso rappresenta e una nuova tecnologia diventa il terreno fertile per una nuova politicizzazione.
Come avete scoperto questo fenomeno ?
La prima rivelazione l’ho avuta a Washington. Stavo partecipando a una riunione a porte chiuse che riuniva diverse figure di spicco che, nel contesto altamente polarizzato della politica americana, avrebbero dovuto normalmente trovarsi in netto contrasto tra loro.
Ho tuttavia osservato una convergenza inaspettata. Alcuni conservatori, che si dichiaravano sostenitori del matrimonio tradizionale, si trovavano al fianco di ambientalisti o di giuristi impegnati nella lotta contro i monopoli e le politiche antitrust. Tutti, nonostante i profondi disaccordi su quasi tutto il resto, condividevano la stessa conclusione: la necessità di regolamentare l’IA.
È stato allora che ho capito che una nuova frattura sta ridefinendo profondamente lo spazio pubblico americano: da un lato, la concentrazione di denaro e potere economico attorno all’intelligenza artificiale; dall’altro, una coalizione eterogenea ma sempre più ampia di coloro che ne contestano gli effetti.
Probabilmente non ci rendiamo ancora conto di quanto una parte significativa della popolazione respinga già l’IA.
Ma qual è la reale portata di questo fenomeno ? Se recentemente si sono verificati episodi significativi, come le proteste durante i discorsi di insediamento e l’impatto di l’enciclica del PapaPer quanto riguarda il dibattito pubblico negli Stati Uniti, i dati non sembrano tuttavia indicare un’ondata di opposizione all’IA.
È proprio questo il paradosso. Secondo i dati più attendibili a nostra disposizione, quelli di David Shor e della Blue Rose Research, in un elenco di circa quaranta temi che preoccupano gli elettori americani, l’IA si colloca all’incirca al ventinovesimo posto 1.
Non rappresenta quindi, ad oggi, una forza strutturante di primo piano nella politica americana. Ma, e questo è il punto essenziale, è senza dubbio la questione la cui rilevanza è cresciuta più rapidamente nel corso dell’ultimo anno.
È in questa dinamica metapolitica che va intesa l’ascesa di questo tema tra personalità politicamente così distanti tra loro come Bernie Sanders e Steve Bannon ? Questa convergenza non rifletterebbe forse, più che una semplice vicinanza ideologica, il fatto che l’IA cristallizzi preoccupazioni molto diverse — occupazione, potere economico, sovranità — al punto da ridefinire le divisioni tradizionali ?
Esatto. Le cinque principali preoccupazioni degli americani sono il costo della vita, l’economia, la corruzione, l’inflazione e la salute. Ora, se l’intelligenza artificiale dovesse diventare il fattore da incolpare per l’aumento del costo della vita, per l’economia, per la corruzione e per altri ambiti, essa è già parte integrante di ciò che determina le priorità dell’opinione pubblica.
Quando alcuni dirigenti del settore affermano essi stessi che la tecnologia potrebbe trasformare radicalmente il mondo del lavoro, mentre una parte significativa della crescita statunitense è trainata dagli investimenti legati ai data center e all’intelligenza artificiale, le questioni economiche quotidiane finiscono per riorientarsi attorno a essa.
C’è anche una componente di opportunismo politico, che non si limita a un solo schieramento.
Si possono aver trascorso anni a ripetere a oltranza gli stessi slogan sul costo della vita e sui miliardari, senza riuscire a renderli davvero determinanti nel dibattito pubblico. Ed ecco che arriva una forza nuova, brillante, i cui principali promotori promettono che cambierà tutto. L’IA diventa un motivo nuovo di zecca per difendere le politiche che comunque volevate far approvare.
Negli Stati Uniti, « è colpa dell’IA » sta diventando il nuovo « è colpa della Cina ».
Molti vi vedono delle analogie con la vicenda delle criptovalute e la retorica dell’« Anti-Crypto Army »& 2della senatrice democratica Elizabeth Warren, che non ha portato né a una coalizione duratura né a una trasformazione politica di rilievo. Perché questa volta dovrebbe essere diverso ?
Perché l’IA rappresenta una fetta dell’economia molto più ampia di quanto le criptovalute abbiano mai rappresentato. Le criptovalute non rappresentavano il 30 o il 40% della crescita del PIL su base annua. Le criptovalute non erano presenti nei quartieri come lo sono i data center. La maggior parte delle persone non era spinta a utilizzare le criptovalute nel proprio lavoro e l’adozione volontaria rimaneva un fenomeno di nicchia, perché erano difficili e complicate da usare. ChatGPT, al contrario, è l’applicazione che ha registrato la crescita più rapida nella storia dell’umanità.
C’è inoltre una differenza fondamentale nel discorso dei leader. Per quanto riguarda le criptovalute, Elizabeth Warren proponeva una narrativa, mentre il settore ne sosteneva un’altra, opposta. Per quanto riguarda l’IA, ciò che è affascinante è che i rischi di cui parlano i populisti sono spesso gli stessi di cui parlano i principali attori del settore.
Quando l’amministratore delegato di Anthropic, Dario Amodei, afferma che il 50% dei posti di lavoro d’ufficio di primo livello potrebbe scomparire entro il 2030, lancia un segnale politico tanto più forte in quanto è proprio uno degli ideatori di questa tecnologia.
Quindi lei è convinta che, quando Dario Amodei presenta le sue cifre, ci creda davvero. Non è solo una strategia di marketing ?
Ne sono abbastanza sicura. Mi infastidisce quando mi dicono che sta semplicemente facendo pubblicità alla sua azienda, che non crede a ciò che prevede. Innanzitutto, penso che ci creda davvero. In secondo luogo, questo gli si ritorce contro: lo rende più antipatico e fa sì che le persone siano più ostili all’IA. Come strategia di marketing, sarebbe assurdo. Infine, e questo è l’aspetto più importante, la maggior parte dei ricercatori e dei dirigenti del settore dell’IA che condividono esattamente la sua stessa convinzione non sono disposti a dirlo ad alta voce, perché non vogliono essere etichettati come coloro che licenziano i propri dipendenti grazie all’IA.
Questo è uno degli aspetti del suo lavoro che oggi sembrano più utili: le fonti del settore le confidano in privato intuizioni ben più cupe sulle future conseguenze dell’IA, per poi tornare ad essere ottimiste non appena accende il microfono…
È una caratteristica fondamentale del mio lavoro di inchiesta. Le persone mi confidano in privato cose che si rifiutano di dire pubblicamente.
Una persona molto influente mi ha confidato durante una conversazione informale: «Credo che chi si trova nella fascia media sia spacciato, semplicemente non so cosa farei se avessi diciassette anni e non avessi soldi.» Poi, durante la registrazione, quella stessa persona ha iniziato a parlare di tutte quelle piccole imprese che l’IA consentirà di creare.
Ciò che mi ha spaventata di più non è che facciano previsioni cupe, ma che cambino idea nell’istante stesso in cui chiedo loro di esprimersi pubblicamente.
Un venture capitalist3molto influente mi ha rivelato che molti dei suoi dirigenti gli confidano di voler licenziare i propri dipendenti per sostituirli con l’IA, ma si rifiutano di parlarne pubblicamente per non passare per « cattivi ».
Non so se si tratti della stessa persona, ma Marc Andreessen e alcuni altri oppongono pubblicamente a queste previsioni un argomento classico: il «volume di lavoro fisso». Ritiene che si tratti di un sofisma volto a nascondere il reale impatto dell’IA?
Analizziamo innanzitutto in modo approfondito la tesi di Dario Amodei, perché nemmeno io sono del tutto d’accordo con lui. La critica di Andreessen si basa sul sofisma del volume di lavoro fisso e sul paradosso di Jevons: se una cosa diventa più economica, la domanda aumenta. Se il software è molto economico, ne vorremo di più; se la terapia è gratuita, ancora più persone vi avranno accesso. Storicamente, è un ottimo argomento, che si è dimostrato valido.
Dario Amodei risponderebbe che questi due ragionamenti presuppongono un legame indissolubile tra il lavoro e gli esseri umani. Presuppongono che più lavoro significhi più esseri umani per svolgerlo. Ma ciò che promette l’IA — soprattutto l’IA generale, in grado di sostituire completamente l’essere umano — è proprio un lavoro senza esseri umani.
La domanda di software è in aumento, ma sono le IA a realizzarli. La domanda di terapia è in aumento, ma sono le IA a fornirla.
Prendiamo ad esempio l’ingegnere informatico: oggi la domanda complessiva è in aumento, ma sono i giovani a farne le spese, perché un principiante non è più molto più bravo di quanto possa offrirvi Claude Code.
Se si osserva l’evoluzione dei modelli nei test di programmazione, anno dopo anno, mi sembra del tutto plausibile che l’IA possa sostituire un ingegnere di livello intermedio l’anno prossimo, e poi uno senior l’anno successivo.
L’argomentazione di Dario Amodei è che l’intelligenza artificiale spezza il legame necessario tra gli esseri umani e il lavoro. È proprio questo che persone come Andreessen trascurano di considerare.
A questa risposta viene spesso opposto un altro argomento: e se tutti i responsabili del marketing o gli sviluppatori di primo livello diventassero insegnanti, infermieri o allenatori sportivi? Non sarebbe forse una buona notizia per la società nel suo complesso?
Sì, è un’argomentazione che si sente spesso. Con l’IA, ciò che diventerà raro saranno i servizi relazionali: terapeuti, coach, organizzatori di serate. Personalmente, sono piuttosto sensibile a questo argomento. Ma quando mi sento pessimista, rispondo così: le IA sono molto brave anche nel lavoro emotivo e relazionale.
Un tempo, per divertirsi, bisognava andare a teatro e ci volevano cinquanta persone per mettere in scena lo spettacolo. Oggi abbiamo Netflix e TikTok, e presto anche avatar e sceneggiature generate dall’intelligenza artificiale.
Persino le persone molto ricche spesso preferiscono guardare Netflix piuttosto che andare a teatro o all’opera. Molti preferiscono chiedere un consiglio medico a ChatGPT piuttosto che a un essere umano, anche quando possono permettersi i servizi dei migliori medici. Si vede che le persone scelgono la comodità della tecnologia a scapito del prestigio che deriva dal contatto umano. Le persone pagano di più per un Waymo che per un Uber. Il bacino di posti di lavoro esclusivamente umani potrebbe essere molto più ridotto di quanto si pensi.
Nel suo ragionamento emerge anche una dimensione più chiaramente geopolitica, che deriva da un’indagine da lei condotta in Cina.
La Cina è da tempo alle prese con un fenomeno di disoccupazione tra i colletti bianchi, per ragioni che non hanno nulla a che vedere con l’intelligenza artificiale. Una di queste è che i consumi delle famiglie sono molto bassi. Ci sono poche persone molto ricche, molti poveri e una classe media ridotta.
Eppure, la domanda di servizi si basa sulla spesa della classe media. I ricchi hanno solo ventiquattro ore al giorno, come tutti gli altri. Anche se dispongono di mezzi infinitamente maggiori, hanno solo un numero limitato di desideri.
In un mondo caratterizzato da forti disuguaglianze — come quello che promette l’IA, dato che il rendimento del capitale è destinato ad aumentare —, semplicemente non ci sarà la stessa domanda che si avrebbe in un’economia sostenuta da una forte classe media che acquista costantemente beni e servizi.
I vostri servizi giornalistici sulla costruzione, nell’immaginario della Silicon Valley, della figura della classe inferiore permanente (classe sociale emarginata in modo permanente) sono tra le pagine più inquietanti che si possano leggere sulla nuova ideologia americana.
La permanent underclass è innanzitutto un meme, nato in alcuni ambienti della Silicon Valley, e va presa per quello che è: un’iperbole. L’intuizione che ne sta alla base è che esisterebbe una finestra temporale limitata per accumulare capitale prima che l’IA e la robotica diventino in grado di sostituire completamente il lavoro umano. A quel punto — spesso associato all’avvento di un’IA generale —, rimarremo bloccati nelle nostre attuali posizioni di classe: i ricchi potrebbero impiegare macchine superintelligenti per soddisfare ogni loro desiderio, mentre tutti gli altri sarebbero resi inutili e inoccupabili, ridotti a vivere delle briciole dell’assistenza sociale.
Se ho preso sul serio questa espressione al punto da farne l’oggetto di un articolo, non è perché la condivido alla lettera, ma perché ho visto alcuni amici, a San Francisco, prendere decisioni concrete sulla propria carriera basandosi su questo principio, convinti che, senza un posto in un laboratorio all’avanguardia, rimarranno poveri per sempre.
La figura della «classe inferiore permanente» è forse il contrappunto dell’escatologia generata dall’industria dell’intelligenza artificiale? L’angoscia che l’industria nutre all’ombra delle sue promesse e che può affrontare pubblicamente solo ricorrendo all’ironia?
È proprio così. È esattamente lo stesso meccanismo di cui abbiamo già parlato: persone molto influenti che mi confidano in privato che «la persona media è spacciata», per poi tornare ad essere tecno-ottimiste non appena accendo il microfono.
In definitiva, dal suo punto di osservazione privilegiato, lei è convinta che sia proprio il contratto sociale dello Stato democratico a essere messo in discussione dallo sviluppo dell’IA. È noto tuttavia che, sebbene l’accelerazione tecnologica sia impressionante, la diffusione della tecnologia è molto più lenta. Quando si aspetta che si verifichino sconvolgimenti significativi?
Mi aspetto uno sconvolgimento del mercato del lavoro a breve termine, ma circoscritto. Alcune categorie di lavori sono infinitamente più facili da automatizzare rispetto ad altre. L’ingegneria del software rappresenta un caso molto particolare: il codice è verificabile, tutto il contesto è contenuto nel codice stesso ed esistono montagne di dati open source per addestrare i modelli.
La maggior parte delle altre professioni non rientra in questo scenario. Supponiamo che dal 5 al 10% dell’economia statunitense sia costituito da lavori molto facili da automatizzare: programmazione, marketing digitale, redazione pubblicitaria, illustrazione freelance, forse contabilità e consulenza. Questi settori subiranno un cambiamento piuttosto rapido, perché gli incentivi finanziari spingeranno i datori di lavoro a scegliere l’IA.
Le professioni legate al mondo fisico, quelle di contatto con le persone e quelle tutelate dalla normativa, come quella dei medici, richiederanno molto, molto più tempo.
Nel suo lavoro, lei sottolinea il fallimento della riconversione.
Perché gli economisti la sopravvalutano sistematicamente. Durante la deindustrializzazione americana, ai lavoratori licenziati era stato predetto che si sarebbero trasferiti o che avrebbero imparato a programmare… Oggi ci ridiamo sopra, perché sappiamo che quei lavoratori dell’acciaio non hanno imparato a programmare. E non si sono nemmeno trasferiti. Molti sono diventati dipendenti dagli oppioidi e hanno vissuto un periodo terribile. Stiamo ancora subendo le conseguenze politiche e sociali della deindustrializzazione, anche se questa ha colpito pochi lavoratori e ha creato più posti di lavoro in totale, ma altrove, a San Francisco, non a Buffalo.
Una persona di cinquant’anni non ha più la stessa flessibilità mentale né la stessa motivazione per reimparare tutto da capo. Anche se solo il 5% dei posti di lavoro fosse automatizzato, queste persone avrebbero grandi difficoltà a riqualificarsi e accumulerebbero un immenso risentimento politico. Questa volta, forse, non sarà il risentimento di destra ad aver portato Trump al potere, ma un risentimento di sinistra che prenderà di mira i miliardari dell’IA.
È possibile individuare, in recenti atti di violenza come gli attacchi contro l’abitazione di Sam Altman 4, gli spari contro un consigliere comunale accompagnati dal messaggio « niente centri dati »& 5, o l’omicidio del dirigente di UnitedHealthcare da parte di Luigi Mangione, l’emergere di una stessa forma di azione diretta diretta contro i simboli del potere economico e tecnologico ?
Hanno motivazioni diverse. L’autore del cocktail Molotov contro Altman, ad esempio, aveva scritto alcuni post sul rischio esistenziale, sulla paura che l’IA ci uccida tutti; si trattava quindi di un’angoscia specifica legata all’IA.
Eppure, ciò che mi colpisce come elemento comune a molti di questi recenti attacchi è che sono commessi da giovanissimi, piuttosto alla moda, che trascorrono il loro tempo su Discord e in comunità di nicchia dove le convinzioni si radicalizzano a tutta velocità.
Anche l’assassino di Charlie Kirk bazzicava su Discord ed era molto giovane. La violenza politica è aumentata negli Stati Uniti: secondo i sondaggi, sia tra le personalità di destra che di sinistra, dal 10 al 20 % degli americani ritiene ormai giustificato l’omicidio quando è diretto contro qualcuno che considerano malvagio 6.
Perché ?
Credo che una parte di queste persone sia profondamente convinta che il sistema democratico non possa più funzionare, o addirittura che non abbia mai funzionato. Ritengono di non disporre di alcun altro mezzo per far sentire la propria voce o influenzare l’andamento dell’economia, e considerano l’azione diretta, anche violenta, come l’unico modo per impedire i cambiamenti che intuiscono.
Lo constato su scala più ridotta con le proteste contro i centri dati. I miei amici del settore le considerano stupide: se vi sta a cuore la sicurezza dell’intelligenza artificiale, dicono, allora regolate il settore. Ma io rispondo loro: le persone comuni hanno forse la minima possibilità di influenzare la regolamentazione o il modo in cui vengono addestrati i modelli? No, non conoscono nessuno che lavori nella politica dell’IA o in un laboratorio. Non è un fenomeno contro cui si possa votare. Non è una dinamica che oggi possa essere governata democraticamente.
Ma se il capitale non ha più bisogno del lavoro, la democrazia si fonda ancora, almeno formalmente, sulla parità dei diritti e su elezioni in cui la maggioranza può imporre la propria scelta a un piccolo gruppo di persone i cui interessi sono così divergenti…
Ecco perché, anche se fossi una capitalista perfettamente egoista che se ne infischia della gente, sarei molto preoccupata all’idea di lasciare troppe persone disoccupate e prive di potere.
C’è un limite al numero di persone che si possono lasciare senza lavoro, senza reddito e senza potere. Infatti, quando gli individui perdono tutte le leve d’azione istituzionali, non resta loro altro che ricorrere a forme di confronto più radicali.
Storicamente, il lavoro ha sempre rappresentato un rapporto di forza: i lavoratori possono negoziare e organizzarsi perché il loro contributo è indispensabile. Se questa leva viene a mancare, con cosa viene sostituita? Con le manifestazioni, la disobbedienza, a volte la violenza. È questa evoluzione che mi preoccupa: alcuni cominciano a ritenere che, quando non hanno più potere economico, la perturbazione diventi il loro unico mezzo per influire sul sistema.
Eppure, questa rabbia emerge prima ancora che le conseguenze sociali più profonde dell’IA si siano concretizzate. È forse perché Donald Trump ha contribuito a politicizzare un progetto che, fino ad allora, appariva ampiamente condivisuto, sostenuto dalla narrativa del progresso, dell’innovazione e dell’accelerazione tecnologica ?
La penso così. Penso anche che la gente creda ancora di poterlo fermare.
Immagino che non stiate cercando di giustificare queste violenze.
No, e ci tengo a sottolineare che sono sostenute da persone con posizioni estreme. È proprio questo il problema dell’iperrazionalismo e del passare troppo tempo online. Hanno fatto troppi «esperimenti mentali».
La maggior parte delle persone non lancia bombe Molotov. Ma se credi sinceramente che quella cosa possa colpire te, la tua famiglia e la tua comunità, e che la violenza possa fermarla, potresti arrivare a farlo.
Torniamo alla sua analisi del populismo legato all’intelligenza artificiale. Qual è la sua più grande preoccupazione riguardo a questa riconfigurazione dello spazio politico ?
La mia più grande paura, nei momenti di angoscia, è che si crei una linea di frattura tra le élite tecno-capitaliste di entrambi gli schieramenti — i centristi, i sostenitori del neoliberismo, anch’essi favorevoli alla tecnologia — e tutti gli altri. Da una parte gli « amici del futuro », e dall’altra tutti coloro che vogliono fermare la tecnologia e il cambiamento, che siano di destra, di sinistra o di qualsiasi altra orientamento politico. Questo mi terrorizza, perché sono una persona che ama la tecnologia. Mi piace usare l’IA, adoro Internet, credo nella crescita economica. Voglio solo che i frutti di questa crescita vengano distribuiti equamente; mi sta a cuore la distribuzione. Trovarmi costretta a scegliere tra l’accelerazione e la fine del progresso mi rattrista.
Dove si collocherebbe allora la divisione partitica?
Per le elezioni del 2028, a meno che la situazione non diventi completamente folle, probabilmente saranno ancora i repubblicani e i democratici a sfidarsi. Ma, a ben vedere, penso che i democratici saranno più probabilmente i « decel ». Il che mi rattrista, perché mi sento democratico, ma anche a favore della tecnologia.
Quindi avremmo i democratici come “decelerazionisti” e i repubblicani come “accelerazionisti”?
L’intelligenza artificiale ha un impatto negativo maggiore sulla base elettorale democratica (giovani, laureati, impiegati) rispetto a quella repubblicana.
Finché Trump si è mantenuto, nel complesso, favorevole all’accelerazione tecnologica e all’intelligenza artificiale, molti repubblicani che volevano regolamentare questo strumento si sono astenuti dal farlo, per paura delle ritorsioni di un PAC allineato con lui.
Detto questo, ci sono democratici come Gavin Newsom o Jon Ossoff che puntano sulla carta dell’IA. Mi chiedo se, in un clima di crescente risentimento, avere alle spalle un super PAC 7 finanziato dalla Silicon Valley vi farà vincere o perdere le primarie contro qualcuno che grida: «& Abbasso i miliardari dell’IA!»
Proprio così, l’effetto di questi super PAC è controintuitivo.
Molto. Durante l’era delle criptovalute, Chris Lehane, che oggi lavora per OpenAI, aveva creato il PAC Fairshake, incredibilmente efficace, che passava in gran parte inosservato al grande pubblico. Lo stesso schema è stato tentato per l’IA con il PAC Leading the Future. Hanno preso di mira Alex Bores, a New York, che si batteva a favore di una regolamentazione dell’IA.
È successo invece il contrario: Bores, che era terzo nei sondaggi e destinato alla sconfitta, ha visto i miliardari dell’IA scatenarsi contro di lui e ha reagito con una propria campagna di comunicazione affermando che «i miliardari dell’IA [lo] odiano». Improvvisamente, si è portato in testa. Anche se alla fine non è riuscito a vincere per un soffio, la sua performance ha di fatto politicizzato la questione e spinto il vincitore di queste elezioni locali, Micah Lasher, a prendere esplicitamente posizione contro l’industria dell’IA. In altri collegi elettorali, i candidati ora affermano: «Grazie a Dio, non sono stato sostenuto dai miliardari dell’IA». Il sentimento populista nei confronti dell’IA è tale che essere troppo vicini all’industria è diventato un ostacolo politico.
Non c’è forse, dietro tutto questo, un’altra battaglia in corso, che non riguarda tanto la disuguaglianza intesa in senso strettamente economico, quanto piuttosto l’asimmetria di potere all’interno della società americana?
È una diagnosi azzeccata. Gran parte della rabbia nei confronti della disuguaglianza è in realtà una battaglia per procura per il potere. È per questo motivo che le persone non sono necessariamente favorevoli a un’idea come il reddito universale: sembra una forma di assistenza permanente, che comporta dipendere dall’elemosina di chi detiene realmente il denaro e il potere. Anche se vi si tiene in vita per permettervi di pagare l’affitto, non avete voce in capitolo, rimanete dipendenti.
Prendete la corruzione, uno dei cinque temi principali che preoccupano gli elettori. Guardate come Elon Musk è entrato in politica spendendo una fortuna e ha ottenuto ciò che voleva. La gente capisce bene che, quando si hanno soldi, si può influenzare la politica, comprarsi libertà che gli altri non hanno. A cosa serve il mio voto, si chiedono, se Musk può comprarsi la strada verso il potere?
Se aveste i mezzi per trasformare lo Stato, cosa consigliereste? Come sarebbe il «nuovo patto» di Jasmine Sun?
Non sono un’esperta di politiche pubbliche, e nessuno si sente molto sicuro riguardo agli scenari legati all’intelligenza artificiale, perché gli effetti non si sono ancora concretizzati. Ma è necessario pianificare in vista di diversi scenari. È abbastanza probabile che si dovrà ricorrere alla tassazione e alla ridistribuzione; si possono ipotizzare forme di imposta sulle società e sulle plusvalenze, qualora il denaro affluisca in modo massiccio verso queste imprese che gestiscono le infrastrutture dell’IA.
E ridistribuire verso cosa ?
Un’indennità di disoccupazione più lunga: in California dura sei mesi. Spesso ci vogliono uno o due anni per imparare un nuovo mestiere. Un’assicurazione sanitaria universale, perché mi aspetto un mondo con un numero maggiore di freelance e di microimprese, mentre l’attuale sistema di protezione è concepito per i tradizionali impieghi da dipendente. E una riforma dell’istruzione: sono pessimista riguardo alla sostenibilità del sistema universitario quadriennale. Questa promessa — studi storia per quattro anni e alla fine ti viene offerto un lavoro come contabile — è sempre stata un po’ ingannevole. Forse servono percorsi di apprendistato, programmi di servizio civile.
E se Dario Amodei avesse ragione ? E se investissimo ogni mese una somma superiore al budget stanziato per il Progetto Manhattan volto a eliminare il lavoro umano ? Bisogna introdurre un reddito universale, una tassa per token o un fondo sovrano ?
Penso che i ricercatori dovrebbero cominciare a delineare come sarebbe la situazione se intraprendessimo la strada verso un mondo alla Dario Amodei, strada sulla quale, lo ripeto, oggi non ci troviamo.
Sam Altman ha lanciato il suo progetto pilota sul reddito universale: quale sarà la prossima versione? Bisogna sperimentare una garanzia di occupazione? Il fondo sovrano, sul modello norvegese, è interessante. Ma la riforma strutturale a cui penso maggiormente è la riduzione dell’orario di lavoro. In un mondo in cui le macchine possono svolgere la maggior parte dei compiti, preferirei che si accorciasse la settimana lavorativa piuttosto che avere il 10% di occupati e il 90% di disoccupati. Passare da quaranta a trenta, poi a venti, poi a quindici ore, man mano che le capacità dell’IA si ampliano. Perché questo lascia ancora un po’ di margine di manovra, un ruolo nell’economia e un senso. Credo che le persone vogliano un senso. Vogliono semplicemente un lavoro relativamente facile e tranquillo.
Se il populismo dell’IA dovesse prevalere, quali sarebbero le conseguenze per gli Stati Uniti?
È uno dei miei maggiori timori: che finiamo tutti per dire «non nella mia città, non nella mia contea, non nel mio Stato», e che l’IA se ne vada altrove, che perdiamo i guadagni in termini di produttività e il miglioramento delle condizioni di lavoro, e che sia un altro Paese a trarne vantaggio. Un po’ come la Germania con la sua moratoria sul nucleare.
Ma non si può nemmeno adottare una visione tecno-ottimista senza tenere in alcun conto il modo in cui si distribuisce la ricchezza. Il modello di riferimento è il New Deal: nel XX secolo, gli Stati Uniti hanno vissuto un’ondata di automazione su vasta scala senza che ciò comportasse violenze politiche di massa né il ritorno dei luddisti.
La gente vuole vivere in un’economia in crescita, essere più produttiva: vuole semplicemente sapere che ne trarrà un vantaggio.
Ma dov’è oggi il tavolo delle trattative ?
È questa la domanda che mi pongo ora. Non sono più i settori sindacalizzati a essere colpiti, ma gli ingegneri informatici, gli esperti di marketing, persone che non fanno parte di alcun sindacato.
Quando non esiste un canale legittimo per avere queste discussioni, è proprio lì che si assiste all’emergere della violenza politica o alle moratorie sui data center. Prendiamo ad esempio Waymo: esiste un modo affinché i tassisti e Waymo si siedano attorno a un tavolo e trovino un accordo, in cui Google, che è molto redditizia e lo sarà ancora di più, condivida una parte dei propri profitti e finanzi programmi di formazione?
La mia speranza, forse un po’ ingenua, è che se si riuscirà a raggiungere un accordo, si potranno preservare i benefici della tecnologia senza quella gigantesca reazione populista che si sta profilando.
Un PAC (Political Action Committee) è un’organizzazione politica privata, il cui ruolo è quello di sostenere i rappresentanti eletti o, al contrario, di metterli in difficoltà.
Stati Uniti e Cina nella corsa all’intelligenza artificiale
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Rapporto di forza. Secondo l’AI Index 2026 dello Stanford HAI, nel marzo 2026 il miglior modello statunitense none superava più il miglior modello cinese di circa il 2,7%, mentre alla fine del 2023 il divario era ancora di decine di punti nei principali benchmark. Questo divario si è ulteriormente ridotto con il lancio di Kimi K3 e V4-Flash di DeepSeek.
Sebbene gli Stati Uniti rimangano in testa in termini di investimenti (285,9 miliardi di dollari nel 2025, contro i 12,4 miliardi investiti in Cina, senza considerare i fondi pubblici a finalità specifica) e nel settore dei semiconduttori (il B300 di Nvidia offre circa 5 volte la potenza di calcolo e 2,5 volte la larghezza di banda di memoria del miglior processore cinese attualmente in uso), la Cina domina nel campo dei brevetti (circa il 70% di quelli rilasciati tra il 2010 e il 2024), delle pubblicazioni scientifiche (il 23,2% della produzione mondiale), delle installazioni di robot industriali (volumi nove volte superiori a quelli degli Stati Uniti) e delle infrastrutture energetiche. Anche la migrazione di talenti verso gli Stati Uniti è in calo dal 2017.
Analizziamo la strategia in 1 minuto e 30 secondi.
Dal lato americano, l’IA è una corsa esistenziale e chi arriverà per primo si aggiudicherà l’intero bottino. Investimenti massicci, l’utilizzo dell’accesso all’IA e alle infrastrutture come leva geopolitica, modelli chiusi alle frontiere (la Casa Bianca ha già costretto Anthropic a bloccare l’accesso ai propri modelli agli stranieri), la costruzione massiccia di centri di dati, il tutto sostenuto dall’amministrazione trumpista incaricata di rimuovere le barriere normative. Un giurista americano ha spiegato che «negli Stati Uniti un panino al tonno è ormai più regolamentato di un’IA valutata diverse centinaia di miliardi di dollari». Leggi di piùLe somme in gioco sono davvero colossali. Nella corsa all’IA, quattro giganti della tecnologia spendono ogni mese molto di più dell’intero budget del progetto Manhattan. Leggi di piùDal punto di vista cinese. La strategia del PCC è illustrata al meglio dal discorso di Xi Jinping alla Conferenza mondiale sull’IA di Shanghai, in cui il presidente cinese ha elogiato l’open source, lasciando intravedere una logica di dumping inverso. Rendendo disponibili gratuitamente i «pesi» dei propri modelli tramite download libero, la Cina si distingue da ChatGPT o Claude, accessibili solo da remoto tramite un’interfaccia a pagamento il cui accesso può essere interrotto in qualsiasi momento. Per saperne di piùLa sfida cinese è quindi una sfida di resistenza che minaccia il cuore stesso del modello finanziario americano: ogni modello aperto riduce a zero il prezzo che le aziende farmaceutiche americane possono applicare, le quali devono remunerare decine di miliardi di capitali privati, mentre gli attori cinesi, sostenuti dal capitale paziente dello Stato, possono farsi carico diperdite. Il giorno in cui l’innovazione avversaria fosse ormai allo stremo, Pechino non avrebbe alcun obbligo di lanciare la generazione successiva. Leggi di piùLa questione energetica. Gli Stati Uniti puntano sul gas naturale e sul nucleare civile come fonti energetiche chiave per soddisfare la crescente domanda di energia dell’IA. Secondo Washington, il gas nazionale, abbondante ed economico, unito a una base industriale nucleare, costituirebbe un vantaggio decisivo. Il piano statunitense non prevede alcuno spazio per le energie rinnovabili. Per due motivi: la Cina domina le catene di approvvigionamento e le batterie non consentono ancora di superare completamente il problema dell’intermittenza. Da notare: l’amministrazione Trump sta inoltre cercando di imporre questa posizione ai propri partner.
Dal punto di vista cinese, la WAICO «mira a promuovere la cooperazione internazionale e la governance globale in materia di IA, garantendo che questa sia vantaggiosa, sicura ed equa». A differenza del quadro statunitense, essa si inserisce inoltre nel contesto delle Nazioni Unite, come dimostra la presenza del segretario generale Guterres al suo lancio.
Nessun paese che occupi una posizione strategica nella catena del valore dell’IA fa parte della WAICO. La Pax Silica riunisce i Paesi Bassi, che detengono il monopolio delle macchine per la litografia a ultravioletti estremi, la Corea del Sud, che controlla la maggior parte della produzione di chip di memoria ad alta larghezza di banda, il Regno Unito, che svolge un ruolo chiave nell’architettura dei chip ARM, nonché il Qatar e gli Emirati Arabi Uniti, che dispongono di ingenti capitali e di energia a basso costo per alimentare i data center.
Nota bene Xi Jinping si recherà negli Stati Uniti per una visita di Stato a settembre, e l’intelligenza artificiale dovrebbe essere al centro delle discussioni, mentre gli Stati Uniti accusano i laboratori cinesi di praticare la «distillazione» dei modelli di IA americani. Il segretario al Tesoro statunitense, Scott Bessent, ha definito tale pratica un «furto di proprietà intellettuale».
Proposte per la Francia e l’Europa
Un scenario elaborato da un gruppo di esperti mette in guardia dal rischio che l’Europa resti indietro nel campo dell’intelligenza artificiale nei prossimi cinqueanni e che il ritardo accumulato nei modelli all’avanguardia possa rendere l’Unione tecnologicamente dipendente dagli Stati Uniti.
Cosa fare? Due proposte da leggere sulla rivista:
Prometeo. I controlli statunitensi sulle esportazioni relativi a Mythos e Fable 5 hanno dimostrato che un modello di frontiera può essere interrotto senza preavviso e che importare IA equivale a dipendere da uno Stato terzo per una quota crescente della produttività e della sicurezza. Gli autori dell’articolo quantificano quindi le esigenze di un laboratorio di frontiera francese: 12 GW di potenza di calcolo nel 2029, un team ristretto di 1.700 persone, per un costo complessivo di 700 miliardi di dollari in tre anni, pari al 4,5-8% del PIL, con l’1,5% di finanziamento pubblico all’anno. Secondo gli autori, la scommessa sull’open source o la dipendenza negoziata tramite ASML non offre alcuna garanzia di reale autonomia: si tratta di un «nuovo momento nucleare», e l’unica domanda è se la Francia sia pronta a pagarne il prezzo. Leggi di piùThémis. Al contrario, secondo altri, l’Europa e la Francia potrebbero partire dagli «attivi lenti» (da 5 a 10 anni), piuttosto che dal blocco rapido e costoso del calcolo di addestramento: energia e terreni allacciati, flotta di inferenza sovrana da 2 a 3 GW, mantenimento di una competenza di addestramento interna tramite un appalto pubblico pluriennale, capacità di valutazione sovrana e negoziazione collettiva delle garanzie di accesso. A ciò si aggiunge il livello di orchestrazione, per il quale l’Europa dispone di reali punti di forza e dove il biglietto d’ingresso si misura in termini di capitale umano piuttosto che di potenza di calcolo. Costo: da 5 a 7 miliardi di euro all’anno, pari a circa lo 0,2% del PIL francese. Leggi di più
E se la vera rivoluzione tecnologica non fosse l’IA?
Secondo Martin Kenney, professore all’Università della California, sebbene l’intelligenza artificiale susciti il maggiore interesse, sono le tecnologie rinnovabili a beneficiare di miglioramenti sempre maggiori, la cui diffusione sta accelerando a livello mondiale.
Le tecnologie rinnovabili (intese come energia solare, batterie, veicoli elettrici) sembrano avere maggiori possibilità di trovarsi al centro del prossimo paradigma tecnico-economico, alla luce degli attuali sviluppi. Ciò non toglie che l’intelligenza artificiale sia una nuova tecnologia di primo piano. Leggi di piùL’enorme fabbisogno energetico dei data center rafforza questa tesi. Più che il talento, i chip o la memoria, è forse proprio l’energia a costituire il collo di bottiglia principale per l’IA.
Utilizzo e questioni politiche
Secondo un sondaggio Ipsos condotto per conto di Groundwork Collaborative, il 36% degli intervistati negli Stati Uniti non utilizza mai l’intelligenza artificiale sul lavoro e il 23% lo fa raramente. Solo il 17% ne fa uso quotidianamente e il 12% alcune volte alla settimana.
Solo il 6% dei lavoratori ritiene che l’IA sostituirà il proprio posto di lavoro, mentre il 34% pensa che lo migliorerà aiutandoli a svolgere determinati compiti. Allo stesso tempo, però, il 67% ritiene che l’IA peggiorerà l’esperienza dei lavoratori eliminando posti di lavoro e aumentando la pressione sulla produttività, contro il 30% che pensa che la migliorerà.Il divario. Il 40% dei lavoratori con un reddito superiore a 100.000 dollari si aspetta che l’intelligenza artificiale migliori la propria situazione lavorativa, contro il 19% di coloro che guadagnano meno di 50.000 dollari. Il 27% prevede che i benefici della tecnologia saranno distribuiti equamente. La questione politica e la nuova forma di populismo. La questione dell’IA sta già polarizzando la scena politica americana e potrebbe diventare il tema centrale del prossimo ciclo elettorale. Al di là del massiccio rifiuto dei centri dati, la questione della ripartizione dei profitti generati dall’IA si impone come un tema bipartisan: Bernie Sanders ha proposto un disegno di legge volto a prelevare una quota del 50% dal capitale delle grandi aziende di IA al fine di finanziare versamenti diretti ai cittadini; Steve Bannon e oltre 60 alleati di Trump hanno presentato una petizione alla Casa Bianca per chiedere che l’IA sia sottoposta a un controllo governativo; i senatori Josh Hawley (repubblicano) e Mark Warner (democratico) hanno presentato una proposta di legge che obbligherebbe i datori di lavoro a dichiarare ogni trimestre i licenziamenti legati all’IA. Leggi di piùNel suo discorso programmatico, Tucker Carlson ha dichiarato: «Le due minacce più gravi di tutta la storia conosciuta, ovvero la guerra nucleare e l’intelligenza artificiale, si profilano proprio davanti a noi.» Leggi di più
Cosa tenere d’occhio? Per Jasmine Sun, una delle nuove voci più influenti della Silicon Valley e teorica del populismo dell’IA, «L’IA ha un impatto negativo maggiore sulla base elettorale democratica (giovani, laureati, colletti bianchi) rispetto a quella repubblicana. Finché Trump è rimasto nel complesso un sostenitore dell’accelerazionismo e favorevole all’IA, molti repubblicani che volevano regolamentare questo strumento si sono astenuti dal farlo.» Leggi di piùLa Chiesa prende posizione. Centotrentacinque anni dopo la *Rerum Novarum*, la Chiesa del primo papa americano ha preso posizione nel dibattito sul futuro dell’umanità nell’era dell’intelligenza artificiale, con un’enciclica che affronta il transumanesimo, il colonialismo digitale e la nuova religione della Silicon Valley. Il gesuita Antonio Spadaro l’ha letta per noi qui. Leggi di più
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Con l’avvicinarsi della fine di luglio, una cosa è certa. No, non è estate a Beidaihe, almeno non quella che ricordo io. Il mio ricordo di quel luogo è rimasto congelato nel 2006, quando accompagnai un familiare in un resort gestito dalla Direzione Generale del Comitato Centrale del PCC, proprio dove si svolse la famosa intervista a Mike Wallace. Forse è il filtro della nostalgia infantile, ma il mare lì mi è sempre sembrato giallo. La mia impressione generale del posto è di semplicità e modestia. Il personale allevava polli, anatre e conigli. Potrei pensare di scriverne un articolo, se ne avrò l’occasione.
Ma questa è una storia per un altro giorno. Oggi voglio parlare della prossima riunione del Politburo. Per convenzione, il Politburo si riunisce a fine luglio per valutare l’economia e definire l’agenda per la seconda metà dell’anno. Delle riunioni ordinarie del Politburo, le sessioni di aprile, luglio e dicembre sono quelle che in genere si concentrano sull’economia, e la riunione di luglio, che cade a metà anno, è da tempo considerata la migliore finestra di indicazione sulla direzione che prenderà la politica macroeconomica nella seconda metà dell’anno.
Due fattori rendono importante l’incontro. In primo luogo, il 2026 segna l’inizio del 15° Piano quinquennale, quindi la definizione delle linee guida di metà anno non riguarderà solo l’obiettivo di crescita per quest’anno, ma anche l’avvio dell’intero piano quinquennale. In secondo luogo, l’economia si sta frammentando. Nella prima metà dell’anno, i nuovi motori di crescita, come la produzione manifatturiera di alta gamma, l’economia digitale e i servizi moderni, hanno rappresentato oltre il 40% della crescita, con un aumento del valore aggiunto nel settore manifatturiero ad alta tecnologia del 13,3%. Nel frattempo, le vendite al dettaglio sono cresciute solo dell’1,3% su base annua e gli investimenti in immobilizzazioni sono diminuiti del 5,7%.
Ciò significa che i responsabili politici devono dare ai nuovi motori economici lo spazio per crescere, senza ricorrere a stimoli indiscriminati e dirompenti che farebbero deragliare la transizione strutturale auspicata, e al contempo non devono rimanere a guardare mentre la vecchia economia trascina al ribasso il PIL complessivo.
Ecco perché la riunione del Politburo di luglio rappresenterà un’occasione per interpretare le politiche della seconda metà dell’anno. E il suo contenuto non è imprevedibile; alcune indicazioni sono già emerse dal simposio economico del Primo Ministro e dalle dichiarazioni rilasciate nelle conferenze stampa ufficiali.
In sintesi, non mi aspetto un ampio pacchetto di stimoli a breve termine alla fine del mese, ma potrebbero esserci politiche strutturali di sostegno fiscale, occupazione e consumo di servizi.
1. Le valutazioni ufficiali sull’economia rimangono positive.
Per valutare la forza di una politica, bisogna innanzitutto osservare come i responsabili politici definiscono la situazione attuale. A giudicare dalle recenti dichiarazioni, la visione della leadership sulla crescita complessiva e sull’obiettivo per l’intero anno rimane ottimistica, e la loro attenzione per il secondo trimestre si concentra maggiormente sulla promozione di nuovi motori di crescita (培育新动能), che consistono fondamentalmente nella crescita del settore tecnologico e nell’ammodernamento industriale. Al simposio economico del 13 luglio, il giudizio del premier Li Qiang è stato
Dobbiamo comprendere la situazione economica nel suo complesso e, in particolare, constatare che l’economia cinese si sta pienamente orientando verso un percorso di sviluppo di alta qualità e che le basi per un miglioramento a lungo termine si stanno consolidando. Per saperne di più, 特别是要看到我国经济正全面转入高质量发展轨道 ，长期向好的内在支撑更加坚实.
Ha inoltre sottolineato “il mantenimento della determinazione strategica per uno sviluppo di alta qualità” (保持高质量发展战略定力). Da questa formulazione non vedo traccia di un grande stimolo a breve termine.
Analogamente, nella conferenza stampa sui dati del primo semestre, l’Ufficio nazionale di statistica ha utilizzato quattro caratteri per descrivere l’economia: 稳 (stabile), 韧 (resiliente), 新 (nuovo), 优 (in miglioramento). “稳” si riferisce alla crescita del PIL che si mantiene entro l’intervallo 4,5%-5%. “韧” è un linguaggio spesso utilizzato nelle dichiarazioni del Politburo dello scorso anno durante la guerra commerciale tra Stati Uniti e Cina, che sottolineava la resilienza agli shock esterni. “新” si riferisce ai settori emergenti, rappresentati dall’intelligenza artificiale e dai veicoli elettrici. “优” si riferisce alla quota del settore manifatturiero e alla crescita degli utili aziendali. In risposta alla crescita del PIL del 4,7% nel primo semestre, l’NBS ha affermato
Per un’economia delle dimensioni enormi di quella cinese, una crescita del 4,7% è un risultato ottenuto a fatica. La crescita ha rallentato nel secondo trimestre, ma i fondamentali – operatività stabile e orientamento verso il nuovo e il migliore – rimangono invariati.
Il tasso di crescita più elevato è del 4,7% rispetto al 4,7%.季度增速有所回落,但是经济稳定运行、向新向优的基本面并没有变化.
Per quanto riguarda la crescita del 4,3% nel secondo trimestre, le autorità statistiche preferiscono attribuirla all’impatto di fattori esterni e di breve termine su alcuni settori, pur sottolineando che le tendenze mensili mostrano ancora segnali positivi. Questa spiegazione implica che, per ora, i responsabili politici non considerano il rallentamento del secondo trimestre come un declino di tendenza, pertanto la necessità percepita di lanciare immediatamente un ampio piano di stimolo è limitata. Nel complesso, sebbene molti accademici e consulenti ritengano che l’economia stia rallentando e abbiano sollevato il problema della divergenza tra i settori (consiglio l’articolo di Li Daokui , tradotto da Yuzhe He, e quello di Liu Shijin, che ho presentato la settimana scorsa), dal punto di vista dei responsabili politici, i fattori positivi continuano a prevalere.
2. La politica di permuta (以旧换新) sta colpendo rendimenti decrescenti
Finora, il principale strumento politico per stimolare i consumi è stato il consumo di beni, incentrato sulla politica di permuta (以旧换新). Tuttavia, questa politica sta mostrando rendimenti marginali decrescenti. In termini assoluti, le vendite di beni derivanti dalla permuta hanno superato i 2.600 miliardi di yuan nel 2025, contribuendo per oltre un punto percentuale alla crescita delle vendite al dettaglio.
Tuttavia, Li Xunlei, economista e consulente politico, ha sottolineato in uno studio correlato che l’impulso è stato forte nel primo anno di applicazione della politica, ma si è indebolito nel secondo, probabilmente perché i consumatori che avevano già sostituito i loro beni durevoli non li avrebbero sostituiti di nuovo a breve. Per articoli costosi come le automobili, i beneficiari dei sussidi potrebbero inoltre coincidere in gran parte con coloro che avevano già pianificato un acquisto, il che significa che parte del sussidio ha coperto la domanda esistente anziché crearne di nuova.
Di conseguenza, la politica di quest’anno a favore dei consumi si sta gradualmente spostando dai sussidi ai beni durevoli e dal consumo di beni verso il consumo di servizi e verso una maggiore attenzione al lato dell’offerta.
Le osservazioni del Primo Ministro al simposio hanno ribadito che da un altro punto di vista,
Attuare efficacemente le politiche di espansione e ammodernamento del settore dei servizi, ampliare l’offerta di servizi di qualità e accelerare lo sviluppo di nuovi settori trainanti per la crescita dei consumi.
抓好服务业扩能提质政策落实, 扩大优质服务供给, 加快培育消费新增长点.
3. Nuova formulazione da parte della Banca Popolare Cinese, ma nessun segnale di allentamento monetario.
Ciò che trovo degno di nota è che la riunione ordinaria del secondo trimestre della banca centrale, nell’analizzare le condizioni interne e internazionali, ha menzionato due tipi di divergenza: la “divergenza nella performance delle principali economie” (主要经济体经济表现分化) e la “divergenza strutturale” (结构分化). La PBoC non ha specificato cosa intendesse con quest’ultima. L’interpretazione più probabile è una scissione a forma di K tra le nuove tecnologie e l’industria tradizionale, nonché tra produzione e domanda.
A giudicare dai consigli politici che circolano tra i consulenti governativi e da documenti come il 15° Piano quinquennale per la strategia “Prima l’occupazione” (实施就业优先战略”十五五”规划), la preoccupazione di Pechino al momento si concentra sulla perdita di posti di lavoro. La risposta del governo, in questa fase, si concentra sulla valutazione, sulla riqualificazione per la transizione professionale e sullo sviluppo di nuove professioni, piuttosto che sull’emanazione di leggi per rallentare la perdita di posti di lavoro. Data la competizione tra Stati Uniti e Cina nel campo dell’intelligenza artificiale e la recente enfasi della leadership sulle scoperte tecnologiche della nuova rivoluzione industriale, non credo che la Cina ridurrà gli investimenti nell’IA o approverà leggi per arrestare l’automazione. Pertanto, se il Politburo di luglio dovesse affrontare la divergenza strutturale, è più probabile che le politiche a breve termine si concentrino sulla stabilizzazione dell’occupazione e sulla formazione professionale.
La politica monetaria mantiene l’impostazione precedente di “moderatamente espansiva” (适度宽松) e continua a sottolineare l’importanza degli aggiustamenti anticiclici e interciclici, ma non vi è stato alcun nuovo segnale esplicito di un’ulteriore tornata di tagli al coefficiente di riserva obbligatoria (RRR) o ai tassi di interesse (降准降息).
Altre cose
Proprio mentre terminavo di scrivere questo articolo, il Ministero delle Finanze ha pubblicato i dati fiscali relativi al primo semestre dell’anno . Ci sono due cifre interessanti a cui vale la pena prestare attenzione.
La prima voce riguarda l’imposta di bollo sulle negoziazioni di titoli: 154,9 miliardi di yuan, in aumento del 97,3% su base annua. Poiché questa imposta viene applicata esclusivamente sul volume degli scambi azionari, un raddoppio quasi totale significa che anche l’attività di trading nel primo semestre è praticamente raddoppiata, un chiaro segnale che la propensione al rischio delle famiglie (me compresa) è aumentata considerevolmente.
Il secondo dato riguarda le entrate derivanti dalla vendita dei diritti di utilizzo del suolo statale, pari a 977,8 miliardi di yuan, in calo del 31,5% su base annua. Si tratta di meno di mille miliardi di yuan per il primo semestre, a fronte di un flusso di entrate che, al suo apice, generava 8,7 trilioni di yuan all’anno. La stretta di bilancio degli enti locali si riflette anche sul fronte della spesa: la spesa a valere sui fondi gestiti dal governo è diminuita del 16,4% su base annua. Le obbligazioni a scopo speciale e i titoli di Stato speciali hanno in parte colmato il divario, ma la contrazione degli investimenti degli enti locali è innegabile.
Dal punto di vista politico, il crescente calo delle vendite di terreni potrebbe offrire al Politburo l’opportunità di rafforzare la propria posizione in materia di proprietà. Detto questo, ho anche sentito un’interessante interpretazione contraria, secondo la quale il declino del finanziamento fondiario (土地财政) potrebbe non necessitare necessariamente di un salvataggio, ma essere piuttosto un catalizzatore per la prossima fase della trasformazione fiscale cinese; si ritiene che si tratti di un passaggio da un finanziamento fondiario a gestione locale a un finanziamento azionario a gestione centrale (股权财政). E poiché le entrate fondiarie rimangono in mani locali mentre il mercato dei capitali risponde a Pechino, questo cambiamento comporterebbe anche un rimescolamento del potere fiscale tra il governo centrale e le autorità locali.
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Interpretazione delle osservazioni di Xi alla Conferenza mondiale sull’intelligenza artificiale del 2026 e alla riunione di alto livello sulla governance globale dell’IA.
Oggi Xi Jinping ha tenuto un discorso alla Conferenza mondiale sull’intelligenza artificiale del 2026. Di seguito alcuni spunti di lettura:
Come le narrazioni storiche rivelano il punto di vista dei decisori cinesi: All’inizio del suo discorso, Xi ha inserito l’intelligenza artificiale nella narrazione storica delle rivoluzioni tecnologiche, dalla macchina a vapore all’elettricità fino a Internet. Questa impostazione rivela anche come i leader cinesi considerino l’IA una grande rivoluzione tecnologica, solitamente accompagnata da una ristrutturazione dell’ordine internazionale.
La Gran Bretagna, potenza dominante dell’era del vapore, fu infine superata dagli Stati Uniti durante la seconda rivoluzione industriale. La vittoria degli Stati Uniti nella competizione tecnologica dell’era della Guerra Fredda rifletteva analogamente il loro predominio nel settore dell’informatica. In tale contesto, l’approccio della Cina alla rivoluzione industriale guidata dall’intelligenza artificiale è plasmato da un forte senso di urgenza, forse persino dalla paura di perdere un’occasione (FOMO).
La Cina ha posto l’accento sulla scienza e la tecnologia come forze produttive sin dall’era di Deng Xiaoping, soprattutto attraverso lo slogan “la scienza e la tecnologia sono le forze produttive primarie” (科技是第一生产力) , ma questa era in gran parte la mentalità di un paese arrivato in ritardo che cercava di recuperare il terreno perduto. Negli anni ’90, la rivoluzione di Internet era ancora guidata principalmente dagli Stati Uniti in termini di tecnologia. La Cina si è unita al movimento e ha creato aziende competitive a livello globale, ma gran parte della sua innovazione è rimasta concentrata a livello applicativo.
L’intelligenza artificiale potrebbe essere diversa. Il divario tecnologico tra Cina e Stati Uniti si è ridotto a circa sei mesi (anche se, data la velocità di sviluppo dell’IA, sei mesi possono ancora rappresentare una distanza considerevole). Ancora più importante, la traiettoria tecnologica non è ancora completamente bloccata. La Cina vede ancora l’opportunità di competere e potenzialmente di recuperare terreno.
La situazione ci spinge in avanti e ci impone di agire. Dobbiamo cogliere l’occasione storica, affrontare le sfide del momento e accelerare il raggiungimento di un elevato livello di autosufficienza e autosufficienza scientifica e tecnologica.
形势催人, 也逼人.我们必须抓住历史机遇, 迎接时代挑战, 加快推进高水平科技自立自强,
A mio avviso, si trattava di un messaggio diretto agli esperti di diversi settori: la finestra di opportunità non rimarrà aperta indefinitamente.
Tornando al discorso del WAIC, il suo tono era relativamente misurato. Le sue idee principali possono essere riassunte in quattro punti.
Innanzitutto, open source, apertura e cooperazione. Xi ha incoraggiato lo sviluppo open source e la cooperazione internazionale, sostenendo che l’IA si sta spostando dal “mondo digitale” al “mondo fisico”. Ciò riflette il vantaggio comparativo della Cina nei modelli di base open source e contribuisce a compensare le barriere create da quelli proprietari. Suggerisce inoltre che l’attenzione politica potrebbe spostarsi sempre più verso l’IA incarnata, la produzione intelligente e altre applicazioni nell’economia reale.
In secondo luogo, sicurezza e controllabilità. L’affermazione secondo cui l’IA deve “rimanere sempre sotto controllo umano” è ampiamente in linea con il consenso internazionale (a meno che qualcuno non desideri davvero una società in stile Ghost in the Shell). Ma la seconda parte dell’argomentazione è più politicamente incisiva: la Cina si oppone alla “generalizzazione eccessiva” dei concetti di sicurezza nazionale nell’ambito dell’IA e respinge l’idea che la sicurezza di un Paese debba essere anteposta a quella degli altri. Si tratta chiaramente di una critica implicita alle restrizioni tecnologiche e ai controlli sulle esportazioni imposti dagli Stati Uniti.
In terzo luogo, il linguaggio relativamente più blando dell'”apprendimento reciproco tra civiltà”. In sostanza, però, si tratta anche di chi ha il diritto di plasmare i valori intrinseci ai sistemi di intelligenza artificiale. Se l’IA serve a un particolare insieme di valori definiti da un piccolo gruppo di paesi, o se diverse società dovrebbero avere un ruolo nella definizione della governance e delle norme dell’IA.
In quarto luogo, il miglioramento della governance globale. Xi ha sottolineato l’importanza di rafforzare le capacità in materia di intelligenza artificiale per i paesi del Sud del mondo, anziché permettere a una ristretta cerchia di paesi tecnologicamente avanzati, come quelli coinvolti nel processo di Hiroshima sull’IA del G7, di dettare le regole per tutti gli altri.
So che molti diranno che la Cina sta solo usando belle parole. Ma qualcuno si aspetta davvero che la Cina configuri la sua posizione nello stesso modo degli Stati Uniti? Mettendo semplicemente i propri interessi al di sopra di tutti gli altri?
Organizzazione mondiale per la cooperazione nell’intelligenza artificiale (WAICO)
Significativo è anche lo sviluppo istituzionale avvenuto il giorno prima della conferenza. I rappresentanti di 29 paesi hanno firmato a Shanghai l’Accordo per l’istituzione dell’Organizzazione mondiale per la cooperazione nell’intelligenza artificiale, creando formalmente un’organizzazione intergovernativa: l’Organizzazione mondiale per la cooperazione nell’intelligenza artificiale, o WAICO. La sua sede centrale sarà a Shanghai.
I membri fondatori sono principalmente paesi del Sud del mondo, senza la partecipazione di membri del G7, dei paesi chiave dell’UE o dei membri dei Five Eyes. Ciò suggerisce l’emergere di un quadro di governance parallelo al di fuori dell’attuale sistema guidato dall’Occidente, promosso dalla Cina e incentrato sui paesi in via di sviluppo. A questo proposito, consiglio anche la lettura dell’eccellente articolo di George Chen.
«I cinesi dicono spesso: “Una singola corda non può fare musica, e un albero solitario non fa una foresta”. Lo sviluppo dell’intelligenza artificiale non dovrebbe essere un’esibizione solitaria di un solo paese, ma piuttosto una sinfonia…»
La missione principale di WAICO sembra comprendere quattro aree principali:
Creazione di una piattaforma transfrontaliera di domanda e offerta di intelligenza artificiale , che permetta ai paesi dotati di capacità in questo campo di connettersi direttamente con i paesi che necessitano di tecnologia, infrastrutture o applicazioni.
Realizzare programmi di sviluppo delle competenze e di inclusione sociale per ridurre il divario globale nell’ambito dell’intelligenza artificiale.
Promuovere una governance coordinata in materia di sicurezza dell’IA, flussi di dati transfrontalieri ed etica, sviluppando congiuntamente standard tecnici applicabili a livello internazionale per modelli linguistici complessi, robot umanoidi e tecnologie correlate.
Sostenere l’open source e la condivisione delle risorse scientifiche al fine di abbassare le barriere alla ricerca e allo sviluppo dell’intelligenza artificiale per i paesi più piccoli e meno sviluppati.
Per i Paesi del Sud del mondo, il problema più immediato non è spesso la sicurezza dell’IA, bensì la mancanza delle capacità di base per sviluppare e implementare l’IA. Senza tali capacità, questi Paesi rischiano di rimanere ancora più indietro nella prossima rivoluzione tecnologica.
A livello istituzionale, la WAICO adotta una struttura composta da un’Assemblea Generale di tutti i membri, un consiglio e un segretariato permanente. Rifiuta esplicitamente il diritto di veto di un singolo Paese, privilegiando il principio dello “sviluppo prima di tutto” rispetto a una governance incentrata esclusivamente sulla regolamentazione e sul controllo dei rischi.
WAICO potrebbe conferire alla Cina maggiore influenza sugli standard tecnici e creare un ecosistema più orientato allo sviluppo del suo settore dell’intelligenza artificiale. Allo stesso tempo, dovrà affrontare questioni relative ai finanziamenti, alla sostenibilità a lungo termine e all’equilibrio tra la promozione dello sviluppo e la gestione dei rischi.
Nel complesso, l’accordo suggerisce che la governance globale dell’IA sta entrando in una fase di sviluppo a doppio binario. Gli Stati Uniti e i loro partner pongono l’accento sull’allineamento dei valori, sulla sicurezza e sul controllo delle esportazioni; la Cina, invece, privilegia lo sviluppo, il rafforzamento delle capacità, la cooperazione aperta e una più ampia diffusione della tecnologia.
Discorso programmatico alla cerimonia di apertura della Conferenza mondiale sull’intelligenza artificiale del 2026 e dell’incontro di alto livello sulla governance globale dell’IA.
(17 luglio 2026, Shanghai)
Xi Jinping, Presidente della Repubblica Popolare Cinese
Illustri colleghi e ospiti, Signore e signori, amici:
Settant’anni fa, un gruppo di giovani studiosi presentò per la prima volta il concetto di intelligenza artificiale alla Conferenza di Dartmouth, nel New Hampshire, Stati Uniti. Negli ultimi sette decenni, scienziati e sviluppatori di IA di tutto il mondo hanno continuato a esplorare l’ignoto, a progredire superando ostacoli e a raggiungere traguardi importanti grazie alla perseveranza. Settant’anni dopo, di fronte a una nuova ondata di vigoroso sviluppo dell’IA, ci siamo riuniti qui sulle rive del fiume Huangpu per discutere insieme su come promuovere lo sviluppo dell’IA globale in una direzione orientata al bene e al beneficio dell’umanità: un incontro di grande importanza. A nome del governo e del popolo cinese, porgo a tutti voi un caloroso benvenuto.
Guardando indietro nella storia, l’invenzione della macchina a vapore ha inaugurato la civiltà industriale, la diffusione dell’elettricità ha illuminato la società moderna e la nascita di Internet ha connesso il mondo intero. Ogni rivoluzione tecnologica ha profondamente trasformato il modo in cui l’umanità produce e vive, innescando grandi balzi nello sviluppo economico e sociale.
Oggi il mondo sta attraversando cambiamenti accelerati senza precedenti da un secolo a questa parte: una nuova ondata di rivoluzione scientifica e tecnologica e di trasformazione industriale sta raggiungendo traguardi sempre più rapidi, e l’innovazione globale nell’IA è entrata in un periodo di dinamismo senza precedenti. Le tecnologie intelligenti – caratterizzate dalla connessione intelligente di ogni cosa, dalla collaborazione uomo-macchina, dall’integrazione intersettoriale, dalla co-creazione e dalla condivisione – stanno liberando un’enorme energia combinata, presentando al contempo immense opportunità e sfide di governance. L’umanità deve ora affrontare gli interrogativi del nostro tempo: quando le macchine inizieranno a pensare, come potranno gli esseri umani coesistere con esse? Quando gli algoritmi parteciperanno al processo decisionale, come si potrà garantire la sicurezza? Quando la tecnologia metterà in discussione l’etica, come potrà la governance stare al passo? Quando il divario si allarga sempre di più, come si potranno ottenere benefici inclusivi? Queste domande richiedono alla comunità internazionale una profonda riflessione e una risposta congiunta.
La Cina ritiene che tutti i Paesi debbano sostenere una visione incentrata sulle persone e il principio dell’IA al servizio del bene comune, rendendo l’intelligenza artificiale una forza trainante fondamentale per promuovere la prosperità comune e salvaguardare la sicurezza comune, e collaborare alla costruzione di un sistema di governance globale dell’IA equo e imparziale. A tal fine, desidero proporre quattro punti.
Innanzitutto, è fondamentale promuovere l’apertura e la cooperazione reciprocamente vantaggiosa per guidare l’innovazione e lo sviluppo. L’intelligenza artificiale è il nuovo motore della crescita economica mondiale e un acceleratore per la transizione dai vecchi ai nuovi fattori trainanti della crescita, e si sta spostando dal “mondo digitale” al “mondo fisico”. Dobbiamo cogliere questa rara opportunità storica, incoraggiare le pratiche open source e l’apertura, la cooperazione e la condivisione, e promuovere in modo completo l’innovazione scientifica e tecnologica, lo sviluppo industriale e gli scenari applicativi legati all’IA. Dobbiamo lavorare di concerto per promuovere la trasformazione e l’ammodernamento dei settori tradizionali, favorire e rafforzare i settori emergenti e pianificare con lungimiranza i settori del futuro, in modo che l’IA possa potenziare ogni settore.
In secondo luogo, rafforzare la consapevolezza dei rischi per garantire sicurezza e controllabilità. L’intelligenza artificiale dovrebbe diventare uno strumento affidabile per l’umanità. Dobbiamo attribuire grande importanza ai vari rischi intrinseci e derivati derivanti dall’IA e promuovere lo sviluppo di sistemi di leggi e regolamenti, monitoraggio tecnico, allerta precoce dei rischi e risposta alle emergenze, in modo da costruire solide basi di sicurezza, prevenire abusi e usi malevoli e garantire che l’IA rimanga sempre sotto il controllo umano. Allo stesso tempo, dobbiamo opporci congiuntamente alle pratiche nel campo dell’IA che estendono eccessivamente il concetto di sicurezza nazionale o antepongono la propria sicurezza a quella degli altri Paesi.
In terzo luogo, incoraggiare l’inclusione per promuovere l’apprendimento reciproco tra le civiltà. Lo sviluppo e l’applicazione dell’IA non dovrebbero erodere o danneggiare la diversità delle civiltà mondiali o la specificità culturale dei singoli paesi. Dovremmo plasmare i valori dell’IA in base ai valori comuni dell’umanità, utilizzare al meglio la tecnologia dell’IA per accrescere la comprensione e la tolleranza tra le diverse civiltà, promuovere gli scambi e l’apprendimento reciproco tra le civiltà e coltivare con cura un fiorente giardino di civiltà in cui ciascuna apprezzi la propria bellezza e tutta la bellezza sia condivisa.
In quarto luogo, promuovere la solidarietà e la cooperazione per migliorare la governance globale. L’intelligenza artificiale è la cristallizzazione della saggezza di tutta l’umanità e una risorsa preziosa condivisa da tutti. Dobbiamo praticare un vero multilateralismo, valorizzare appieno l’importante ruolo delle Nazioni Unite e rafforzare l’allineamento e il coordinamento sulle strategie di sviluppo dell’IA, le regole di governance e gli standard tecnici, in modo da formare al più presto un quadro di governance globale basato su un ampio consenso e consentire a questa tecnologia di frontiera di apportare maggiori benefici alla società umana. Dobbiamo attuare un’ampia cooperazione internazionale per aiutare i paesi del Sud del mondo a rafforzare le proprie capacità, colmare il divario digitale e dell’intelligenza, promuovere lo sviluppo sostenibile ed evitare di creare nuove ingiustizie storiche nel campo dell’IA.
Signore e signori, amici!
Quest’anno segna l’inizio del 15° Piano quinquennale cinese. Il 15° Piano quinquennale delinea il progetto per lo sviluppo economico e sociale della Cina per i prossimi cinque anni e offre anche un elenco di opportunità alla comunità internazionale. Negli ultimi anni, la Cina ha abbracciato attivamente lo sviluppo dell’intelligenza artificiale, puntando sulla combinazione di un mercato efficiente e un governo competente, rafforzando l’innovazione scientifica e tecnologica nel campo dell’IA e promuovendo con vigore l’iniziativa “AI Plus”, coltivando un ecosistema sano in cui tutti i tipi di attori coesistono e prosperano insieme. Il valore dei settori chiave dell’economia intelligente ha già superato i mille miliardi di RMB. Dispositivi intelligenti di ogni tipo sono entrati in milioni di case, apportando benefici tangibili alla vita delle persone, e la “Produzione intelligente in Cina” è diventata un altro brillante segno distintivo della modernizzazione cinese.
Allo stesso tempo, la Cina ha sempre posto uguale enfasi sullo sviluppo e sulla sicurezza, comprendendo le tendenze e le leggi dello sviluppo dell’IA e migliorando continuamente leggi e regolamenti, politiche e istituzioni, norme applicative e linee guida etiche pertinenti, per garantire che l’IA sia sicura, affidabile e controllabile, in modo che questo destriero dalle mille livree dell’intelligenza artificiale possa galoppare veloce e stabile.
In quanto grande nazione responsabile, la Cina si è sempre impegnata a fornire beni pubblici internazionali nel campo dell’intelligenza artificiale. Da quando ho lanciato l’Iniziativa globale per la governance dell’IA, la Cina ha promosso l’adozione per consenso della risoluzione dell’Assemblea generale delle Nazioni Unite sulla cooperazione internazionale per lo sviluppo delle capacità in materia di IA, ha pubblicato il Piano d’azione per lo sviluppo delle capacità in materia di IA per il bene di tutti e l’Iniziativa di cooperazione internazionale “AI Plus”, e ha proposto la creazione dell’Organizzazione mondiale per la cooperazione in materia di IA, contribuendo così con un flusso costante di soluzioni cinesi.
Come spesso si dice in Cina, una singola corda non può fare musica e un singolo albero non può formare una foresta. Lo sviluppo dell’intelligenza artificiale non dovrebbe essere un’impresa solista di un singolo Paese, ma una sinfonia di cooperazione globale. Grazie agli sforzi congiunti di tutte le parti, a Shanghai è nata l’Organizzazione Mondiale per la Cooperazione nell’IA: una visione concepita un anno fa si è ora trasformata in un risultato tangibile. Questo rappresenta un passo importante compiuto dalla Cina per rispondere all’appello del Sud del mondo e per mobilitare la comunità internazionale a promuovere attivamente lo sviluppo e la governance dell’IA, e costituirà una pietra miliare nella storia dell’intelligenza artificiale.
Per sostenere ulteriormente lo sviluppo globale dell’IA e promuovere la creazione di capacità globali in questo campo, annuncio che nei prossimi cinque anni la Cina metterà a disposizione 5.000 posti in programmi di formazione specializzati sull’IA per i paesi in via di sviluppo; istituirà centri di cooperazione internazionale per le applicazioni dell’IA per l’ASEAN, la Lega Araba, l’Unione Africana, la CELAC, l’Organizzazione per la Cooperazione di Shanghai e i paesi BRICS; e promuoverà l’implementazione di “Mazu”, la soluzione intelligente di allerta precoce meteorologica, in 30 paesi, a tutela dell’illuminazione di innumerevoli abitazioni e a salvaguardia della tranquillità sui quattro mari.
Signore e signori, amici!
Come dicevano gli antichi, “I saggi si adattano ai tempi; i sapienti agiscono in base alle circostanze”. Quanto più rapidamente progredisce la tecnologia dell’IA, tanto più saldamente dobbiamo ancorarla al bene e al beneficio dell’umanità, tanto più precisamente dobbiamo calibrare la portata della regolamentazione e della governance e tanto più prontamente dobbiamo migliorare le misure per prevenire la perdita di controllo. Dobbiamo sempre guidare lo sviluppo dell’IA con la saggezza umana e il consenso internazionale, affinché diventi davvero una potente forza positiva per migliorare il benessere di tutta l’umanità e promuovere il progresso della civiltà umana.
La Cina è pronta, con un atteggiamento più aperto, azioni più concrete e una visione più lungimirante, a collaborare con tutte le parti per cogliere e affrontare le opportunità e le sfide dello sviluppo dell’intelligenza artificiale, e a unire le forze per creare un futuro ancora più luminoso per la società umana!
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Adolescenti che guardano i loro smartphone. (Anna Barclay.)
Oggigiorno è difficile trovare un tema che susciti consenso bipartisan in America, ed è per questo che mi ha sorpreso constatare un sostegno quasi unanime , trasversale a età e orientamenti politici, per l’esclusione dai social media degli adolescenti di età pari o inferiore a 15 anni.
In particolare, nessuno ha chiesto ai quindicenni cosa ne pensassero.
Gli Stati Uniti non hanno ancora agito, ma gran parte del mondo lo ha fatto. L’Australia ha vietato ai minori di 16 anni di aprire conti correnti alla fine del 2025, il Regno Unito ha annunciato una propria versione a giugno e l’Assemblea nazionale francese ha approvato un divieto per i minori di 15 anni a gennaio con 130 voti favorevoli e 21 contrari, dopo il quale Emmanuel Macron ha dichiarato che “il cervello dei nostri figli non è in vendita”. Danimarca, Polonia, Spagna e molti altri paesi stanno seguendo a ruota. Non sono sicuro che un divieto si concretizzerà negli Stati Uniti, ma non ci scommetterei nemmeno.
Una figura centrale nell’ondata di divieti che sta travolgendo il mondo è Jonathan Haidt, il cui popolarissimo libro, ” The Anxious Generation” (La generazione ansiosa ), ha avuto un ruolo determinante nel mobilitare i legislatori di tutto il mondo. La tesi principale di Haidt, e la premessa alla base dei divieti, è che l’uso dei social media renda gli adolescenti ansiosi e depressi, e che tenerli lontani da essi possa essere d’aiuto. Il primo ministro australiano attribuisce al libro di Haidt il merito di aver motivato il primo divieto al mondo sull’uso dei social media da parte degli adolescenti, e Haidt ha recentemente condiviso il palco a Davos con un elogiativo Macron una settimana prima che il disegno di legge francese venisse approvato dalla Camera bassa.
Quindi, a prescindere da come questi divieti vengano accolti, indipendentemente da quanto ponderati – o meno – siano stati implementati, saranno interpretati, a livello culturale, come un referendum sul programma di Haidt. Sarebbe un peccato, perché, che si sia d’accordo o meno con le affermazioni di Haidt sui danni dei telefoni e dei social media – da tempo oggetto di dibattito negli ambienti accademici – i divieti tecnologici tralasciano una parte fondamentale del libro. E su questo punto, credo che Haidt e persino i suoi critici più accaniti sarebbero d’accordo: i ragazzi hanno bisogno di qualcosa che gli adulti nella loro vita non forniscono loro, e i divieti, da soli, non saranno una soluzione miracolosa.
Una delle critiche più accese di Haidt è Candice Odgers, una psicologa dello sviluppo presso l’UC Irvine che ha trascorso 25 anni a studiare come i bambini sviluppano malattie mentali e la cui lettura delle prove, esposta in Natura , Secondo The Atlantic e un recente TED Talk , le correlazioni tra l’uso dei social media e il disagio adolescenziale sono deboli, incoerenti e irrimediabilmente intrecciate con tutto il resto che accade nella vita di un ragazzo. Dirimere la questione tra Haidt e Odgers richiederebbe un articolo a parte. Ma mettendo da parte la disputa sul nesso causale, ci si rende conto che, pur trattando apparentemente di adolescenti, sia Haidt che Odgers dedicano in realtà molto tempo a parlare di adulti.
Nell’immaginario collettivo, “The Anxious Generation” è un manifesto contro gli schermi. Ma in realtà, non è solo un libro sulla tecnologia. Circa metà del libro tratta dei bisogni e dei desideri insoddisfatti che spingono i ragazzi a rifugiarsi negli schermi: bisogni e desideri che un tempo venivano appagati dall’infanzia stessa, attraverso il gioco libero, l’indipendenza, la propensione al rischio e la libertà di sbagliare. O, come ripete Haidt in un mantra che porta spesso alla stampa: “Abbiamo iperprotetto i nostri figli nel mondo reale, trascurando la loro protezione online”.
Continuo a pensare a un grafico pubblicato dal Daily Mail qualche anno fa che descrive meglio di qualsiasi statistica ciò che Haidt sta descrivendo. Il grafico ripercorreva quattro generazioni di una singola famiglia, i Thomas di Sheffield, e indicava quanto lontano ogni bambino fosse lasciato libero di vagare all’età di 8 anni. Il bisnonno, nel 1919, poteva percorrere da solo sei miglia per andare a pescare. Al suo pronipote, nel 2007, era concesso di allontanarsi per circa trecento metri, fino alla fine dell’isolato.
È vero, si tratta di un grafico casuale basato su un articolo piuttosto oscuro, pubblicato sul Daily Mail nel 2007, ma lo spirito dell’esempio è supportato da molti altri dati .
Secondo Haidt, l’ordine degli eventi è fondamentale. L’infanzia basata sul gioco è crollata per prima, tra gli anni ’80 e ’90 , ben prima dell’avvento dello smartphone. Il telefono è arrivato intorno al 2010 in un’infanzia che era già un guscio vuoto di se stessa. Vista da una prospettiva più ristretta, la presa che Snapchat o Instagram esercitano sugli adolescenti è facile da comprendere. Per un ragazzo il cui raggio d’azione fisico si limita all’angolo della strada, i social media possono essere l’unico spazio non supervisionato disponibile, l’ultimo luogo in cui gli adulti non hanno ancora esercitato un controllo eccessivo. Oltre a ridurre l’uso di telefoni e social media, Haidt ha sempre sostenuto con forza che “i bambini cresciuti con gli schermi hanno bisogno di più tempo nel mondo reale”. La tesi del libro è che gli adulti abbiano commesso due errori contemporaneamente: hanno distribuito telefoni come caramelle di Halloween e hanno privato l’infanzia di quell’apprendistato nei parchi giochi e per le strade che un tempo contribuiva a forgiare la resilienza.
Odgers, critica di Haidt, ha avanzato un’argomentazione simile. “Abbiamo già cacciato gli adolescenti dagli spazi pubblici”, ha affermato , “e ora vogliamo togliere loro anche gli spazi in cui si riuniscono virtualmente e creano comunità, perché anche questo è stato distrutto dagli adulti?”.
Per Odgers, però, la questione va oltre la semplice iperprotezione infantile. Contesta l’affermazione di Haidt secondo cui i social media sarebbero la causa della crisi di salute mentale tra gli adolescenti, suggerendo invece una causalità inversa: i ragazzi in difficoltà tendono a usare i loro telefoni più o meno allo stesso modo degli adulti in difficoltà. L’interpretazione di Odgers è ampiamente condivisa dalle National Academies of Science, che nel 2024 hanno pubblicato un rapporto del comitato sull’argomento. La revisione della letteratura da parte del comitato “non ha supportato la conclusione che i social media causino cambiamenti nella salute degli adolescenti a livello di popolazione”, sebbene questa possa essere tanto un’affermazione sulla natura delle prove quanto un’asserzione di fatto.
Secondo Odgers, le vere cause del disagio mentale degli adolescenti sono tutt’altro che appariscenti: la salute mentale di chi si prende cura di loro, l’esposizione precoce alla violenza e alla discriminazione e lo stress a casa e a scuola. Poiché i ragazzi che soffrono di più online sono quelli che ricevono meno supporto offline, lei incanalerebbe le energie attiviste e politiche verso questi ragazzi, piuttosto che allontanarli dai social media. Negli Stati Uniti, sottolinea , il rapporto tra consulenti scolastici e studenti nelle scuole medie e superiori è di circa 1 a 500, e per i consulenti di salute mentale in particolare è più vicino a 1 a 1.300. Molte scuole non ne hanno affatto. “Dobbiamo investire negli adulti che circondano i bambini”, ha affermato dal palco principale del TED. “Dobbiamo assumere insegnanti. Dobbiamo assumere consulenti. E dobbiamo pagarli bene.”
A prescindere dalle altre divergenze, Haidt e Odgers riconducono entrambi l’attrazione per gli schermi alla stessa causa: un’infanzia in cui gli adulti non riescono a soddisfare appieno i bisogni dei bambini. Haidt ritiene che i telefoni causino danni reali una volta che i bambini ne entrano in possesso; Odgers ne dubita. Ma, almeno a mio avviso, nessuno dei due pensa che il problema abbia origine nello schermo.
I problemi difficili di solito non hanno soluzioni facili
È facile capire perché i divieti sui social media per gli adolescenti siano così popolari. La maggior parte degli altri punti presenti nelle liste dei desideri di Haidt e Odgers chiedono qualcosa di scomodo agli adulti. Alcuni chiedono ai genitori di lasciarsi andare e accettare il rischio, o almeno di accettare il giudizio degli altri genitori. Altri chiedono un sistema di servizi sociali meno zelante, che non incrimini un genitore per aver lasciato giocare da solo un bambino di nove anni in un parco giochi . Altri ancora chiedono ai consigli comunali di approvare (o almeno di non disapprovare/chiudere) gli spazi in cui gli adolescenti non sorvegliati possono riunirsi, il che, sì, avrà un costo in termini di immobili, pazienza e ordine pubblico in generale. Altri punti potrebbero richiedere lo stanziamento di fondi per le scuole in difficoltà finanziarie per pagare i consulenti.
Capisco che non siano cose facili. Richiedono discussioni serie sui compromessi tra le esigenze a volte contrastanti di bambini e adulti, decisioni sul finanziamento dei programmi pubblici e una riflessione scomoda sull’effettiva efficacia delle pratiche genitoriali e delle culture scolastiche attuali nel servire i bambini.
Come ha osservato senza mezzi termini Odgers : “È più facile dare la colpa agli schermi che chiedersi perché stiamo cacciando gli adolescenti dallo skatepark, dove sono attivi e fanno esercizio fisico?”.
Eppure, l’unica politica che sta prendendo piede in tutto il mondo non affronta nessuna di queste forze a monte che pesano sulla salute mentale degli adolescenti. Il che mi ricorda qualcosa che un amico mi ha raccontato di recente a cena. Stavamo parlando della “Legge Cenerentola” della Corea del Sud, che nel 2011 ha iniziato a impedire ai ragazzi sotto i sedici anni di giocare online tra mezzanotte e le sei del mattino. Uno dei motivi principali di questo cambiamento era la preoccupazione che i ragazzi non dormissero abbastanza. Il mio amico, un ricercatore nel campo delle dipendenze, mi ha detto che la legge non ha avuto quasi alcun effetto. I ragazzi hanno spostato gli orari in cui giocavano, hanno usato il codice identificativo di un genitore o sono passati a piattaforme non coperte dalla legge. Quando i ricercatori hanno cercato di studiarne gli effetti , hanno scoperto che l’adolescente medio dormiva circa un minuto e mezzo in più. La legge è stata abrogata nel 2021, ricordata perlopiù come un fallimento.
Mi chiedevo se una migliore implementazione avrebbe aiutato, ma il mio amico non la pensava così. Mi ha ricordato che la Legge Cenerentola era stata scritta in un paese ossessionato dai test, dove un singolo esame a 18 anni, il Suneung, può determinare il corso di una vita, e dove il governo blocca gli aerei durante la prova di ascolto in inglese per non rompere il silenzio. Nel frattempo, era considerato normale che un adolescente frequentasse corsi di recupero fino a tarda notte. Una società che organizzava l’infanzia in questo modo decise che il problema erano i videogiochi. Con questa diagnosi in mano, i politici non dovettero affrontare la questione del perché i ragazzi si dedicassero ai videogiochi dopo mezzanotte per rilassarsi.
Non voglio generalizzare eccessivamente, passando da una legge in vigore in Corea del Sud 15 anni fa ai divieti sui social media di oggi, ma intravedo uno schema ricorrente. Se si dà la colpa allo schermo, non si deve mai affrontare il problema degli esami che cambiano la vita, del raggio d’azione limitato a trecento metri dell’infanzia o delle scuole senza consulenti per la salute mentale.
Potreste anche dare alle aziende un po’ di carta bianca. Un altro punto di accordo tra Haidt e Odgers è che entrambi ritengono che i feed algoritmici siano progettati per essere predatori e che le aziende dovrebbero essere costrette a crearli in modo diverso. Ciò che Odgers sottolinea ripetutamente è che un divieto basato sull’età che lascia le piattaforme stesse invariate “assolve le aziende tecnologiche” dalle responsabilità del loro modello di business. Io direi che un divieto basato sull’età assolve anche tutti noi.
Tim Requarth è direttore del programma di scrittura scientifica per studenti laureati e professore assistente di ricerca in neuroscienze presso la Grossman School of Medicine della NYU. È autore di ” The Third Hemisphere “.
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Prefazione: Questo breve saggio prosegue un filone di ricerca e analisi emergente relativo a ciò che ho definito le nanomaterialità della geopolitica . Si propone di riunire alcuni spunti tratti da saggi precedenti riguardanti gli sviluppi nei nanogeneratori triboletici (TENG), nel grafene e nelle batterie, inserendoli in un contesto più ampio che ho soprannominato Westfalia Digitale. Si basa sul mio quadro teorico termoeconomico , approfondendo i fondamenti materiali e chimici dei sistemi energetici e informativi. In questo lavoro, mi avvalgo delle competenze scientifiche fondamentali sui materiali di colleghi provenienti dalle scienze esatte, che mi hanno supportato nel mio apprendimento e corretto lungo il percorso. Gli errori sono esclusivamente miei.
Nel gennaio 2026, un team di ricerca cinese ha pubblicato un articolo fondamentale su Science che ha ridefinito silenziosamente i confini materiali del potere nel XXI secolo. Guidato da Wang Jinlan della Southeast University di Nanchino, insieme a Xinran Wang e Taotao Li della Nanjing University e del Suzhou Laboratory, il lavoro ha introdotto l'”oxy-MOCVD”, una variante della deposizione chimica da fase vapore metallorganica (MOCVD) assistita dall’ossigeno. Alimentando la camera di reazione con ossigeno controllato, il processo reindirizza la chimica dei precursori attraverso ossidi metallici intermedi e specie di zolfo attive, abbattendo la barriera di energia cinetica che aveva ostacolato la MOCVD convenzionale per oltre un decennio. Il risultato: wafer di MoS₂ uniformi e monocristallini da 150 mm (6 pollici) cresciuti su zaffiro con orientamento irregolare a velocità di crescita oltre 100 volte superiori rispetto ai metodi standard, con zero impurità di carbonio rilevabili e dimensioni dei domini di ordini di grandezza maggiori.
I transistor a effetto di campo fabbricati su questi wafer hanno fornito mobilità elettroniche medie superiori a 100 cm² V⁻¹ s⁻¹, con valori di picco più di dieci volte superiori a quelli dei materiali convenzionali. L’uniformità su interi array è risultata eccezionale. L’articolo inquadra esplicitamente questo progresso come il ponte tra la curiosità di laboratorio e la producibilità industriale, con la scalabilità a 300 mm (12 pollici) già prevista.
Questo va ben oltre il semplice raggiungimento di un’altra pietra miliare nel settore dei semiconduttori. È un esempio di ciò che potremmo definire la micromaterialità della geopolitica e delle relazioni internazionali: le decisioni a livello atomico e nanometrico nella sintesi dei materiali che si propagano a cascata attraverso le catene di approvvigionamento, rimodellando le traiettorie dell’EROEI (Economia, Responsabilità e Investimenti), la sovranità informativa e la distribuzione del surplus sistemico tra nazioni e blocchi. In un’epoca in cui le analisi a livello macro delle catene di approvvigionamento, delle alleanze e della competizione tra le grandi potenze spesso trascurano il substrato al di sotto del silicio, queste micromaterialità stanno diventando decisive.
A questa innovazione si aggiungono altre due tecnologie bidimensionali in fase di maturazione: il grafene e i nanogeneratori triboelettrici (TENG), che insieme formano una “combinazione di potenza” sinergica. Già di per sé impressionanti, la loro convergenza crea un sistema energetico-informativo autoalimentante i cui rendimenti netti superano quelli del paradigma del silicio attualmente in uso, proprio dove ciò è più importante per la resilienza multipolare.
Il grafene, il semimetallo a banda proibita nulla con mobilità dei portatori di carica da record, è da tempo il complemento perfetto per i dicalcogenuri di metalli di transizione semiconduttori (TMD) come il MoS₂. Mentre il MoS₂ fornisce una banda proibita diretta di 1,8 eV, un controllo elettrostatico quasi ideale e una pendenza di sottosoglia inferiore a 60 mV/decade, il grafene fornisce contatti e interconnessioni a bassissima resistenza. Le interfacce metallo-MoS₂ convenzionali soffrono di elevate barriere di Schottky e di un pinning del livello di Fermi, producendo resistenze di contatto spesso superiori a 80 kΩ·µm. La sostituzione con eterostrutture laterali grafene-MoS₂ riduce tale resistenza a circa 20 kΩ·µm o meno, aumentando al contempo le mobilità effettive da tre a dieci volte e preservando rapporti on/off superiori a 10⁷–10⁸. Il grafene funge simultaneamente da elettrodo con funzione di lavoro regolabile e da condotto a bassa resistenza, consentendo un’iniezione di carica efficiente senza sacrificare i vantaggi del bandgap del semiconduttore.
Le eterostrutture verticali e laterali ampliano ulteriormente la gamma di possibilità: transistor a effetto tunnel, fotorivelatori riconfigurabili, elementi sinaptici per il calcolo neuromorfico. Poiché entrambi i materiali sono ora compatibili con i set di strumenti CVD/MOCVD su scala wafer, l’integrazione monolitica passa dalla curiosità di laboratorio alla realtà produttiva. Il progresso dell’oxy-MOCVD elimina l’ultimo grande collo di bottiglia sul lato dei semiconduttori; la crescita e il trasferimento del grafene sono già di routine. La combinazione di questi materiali offre quindi un kit completo di strumenti conduttore-semiconduttore a spessore atomico, una capacità che il silicio non ha mai posseduto.
Il terzo elemento – i nanogeneratori triboelettrici – chiude il ciclo di autonomia. I TENG convertono l’energia meccanica ambientale (vibrazioni, vento, movimento umano, flessione strutturale) in elettricità tramite elettrificazione per contatto e induzione elettrostatica. Il MoS₂ si trova vicino all’estremità negativa della serie triboelettrica, il che lo rende un eccellente strato accettore di elettroni. Quando incorporato sotto forma di nanofogli, compositi o superfici texturizzate, aumenta la densità di carica superficiale, limita le perdite per ricombinazione e migliora la durabilità meccanica. I TENG ottimizzati a base di MoS₂-grafene o MoS₂-polimero raggiungono ora densità di potenza di 1,4–14,6 Wm⁻² con input meccanici modesti e reali (forza di 4–22 N, movimento a bassa frequenza), con tensioni a circuito aperto superiori a 1.000 V in formati tessili flessibili. Il grafene funge da elettrodo trasparente e flessibile ideale, migliorando ulteriormente la raccolta di carica.
Abbinati a logica e memoria MoS₂ che operano a energie comprese tra femtojoule e picojoule per operazione, questi TENG rendono interi sistemi edge energeticamente a ciclo chiuso. Il movimento ambientale rilevato dalla parete di un container, da un’asta sensore o dai passi sul pavimento alimenta o polarizza direttamente i circuiti MoS₂. Elimina la dipendenza da batterie e rete elettrica.
Le implicazioni energetiche di questa struttura si comprendono meglio attraverso la termoeconomia, il quadro teorico che considera ogni processo economico come un sistema metabolico dissipativo entropico governato dall’energia restituita rispetto all’energia investita (EROEI). L’EROEI non è semplicemente una metrica per i combustibili primari; è il vincolo principale su tutti i coefficienti di produzione all’interno di una matrice input-output (nel senso di Sraffa). Ogni transazione intersettoriale comporta un costo energetico incorporato. Quando tale costo aumenta a livello di sistema, il surplus netto disponibile per le attività negentropiche – istruzione, costruzione della fiducia istituzionale, innovazione, infrastrutture, servizi e attività legate alla coesione sociale – si contrae. L’informazione stessa è energetica: la negentropia che produce (conoscenza ordinata e utilizzabile) deve superare l’exergia che consuma nella generazione, trasmissione ed elaborazione. Se il costo energetico dell’informazione utilizzabile supera i suoi benefici, il sistema tende a un’entropia maggiore. Pertanto, l’energia è il parametro di controllo per la misura in cui l’informazione stessa è entropica o negentropica.
Il calcolo basato sul silicio è entrato esattamente in questa fase di stallo. La fabbricazione di nodi all’avanguardia richiede strumenti di litografia a ultravioletti estremi che consumano da 1 a 2,5 MW ciascuno, sequenze di multi-patterning, regimi chimici ultra-puri e ambienti di camera bianca i cui requisiti di climatizzazione e chimici spingono l’intensità energetica per wafer a decine di kilowattora per centimetro quadrato. L’efficienza operativa per transistor continua a migliorare, eppure l’EROEI a livello di sistema per carichi di lavoro distribuiti o edge ristagna a causa delle perdite, del calore e del costo energetico del trasferimento dei dati verso reti centralizzate o batterie. Il risultato è un vincolo termodinamico: è necessario investire sempre più energia primaria a monte per ottenere rendimenti informativi marginali decrescenti a valle. Man mano che l’EROEI complessivo diminuisce, il surplus sociale si riduce, manifestandosi in tensioni distributive settoriali, spaziali e demografiche.
La combinazione di energia 2D-grafene-TENG interrompe questa traiettoria alla radice. A monte, l’oxy-MOCVD impiega strumenti di deposizione a basso consumo energetico già ampiamente diffusi negli impianti di produzione di LED e semiconduttori composti: niente EUV ad alta apertura numerica, niente cascate di multi-patterning e niente consumi energetici su scala urbana per ogni strumento. L’energia incorporata per transistor funzionale o per wafer si riduce quindi di almeno un ordine di grandezza una volta scalata. A valle, i dispositivi MoS₂ offrono prestazioni di femtojoule per operazione con uno swing sottosoglia quasi ideale, consentendo un’elaborazione neuromorfica densa o in memoria che minimizza il trasferimento dei dati, il principale dissipatore di energia nelle architetture di von Neumann. Le interconnessioni in grafene riducono ulteriormente la potenza dinamica e di dispersione. Aggiungendo la raccolta di energia tramite TENG, l’EROEI marginale per l’inferenza edge, il rilevamento e il processo decisionale locale passa da negativo a positivo.
Un container per spedizioni, una sorta di “IA in scatola” rivestito con pellicole TENG in MoS₂-grafene, è in grado di raccogliere la propria energia vibrazionale ed eolica per alimentare localmente l’inferenza di modelli in linguaggio naturale o la preelaborazione dei dati provenienti da sensori. Le informazioni prodotte – filtrate, indipendenti e utilizzabili – generano negentropia a un costo marginale di exergia prossimo allo zero . Il container diventa un produttore netto di informazioni ordinate, anziché un pozzo di consumo energetico. Dispositivi client intelligenti personalizzati e reti IoT con miliardi di nodi, realizzate con la stessa combinazione di materiali, funzionano per settimane o mesi con la sola energia ambientale, garantendo la residenza dei dati senza continui trasferimenti di dati verso il cloud.
Questa è la riforma termoeconomica al centro delle micromaterialità. Abbassando i coefficienti di produzione per lo strato informativo della matrice di Sraffa, la combinazione espande il surplus disponibile per altre attività negentropiche. Le reti IoT localizzate in agricoltura, logistica o sanità pubblica pre-elaborano i dati sul dispositivo o presso l’hub dei container, consumando energia ambientale anziché energia di rete. L’intera architettura supporta fattori di forma flessibili, trasparenti o impilati in 3D, impossibili da ottenere con prestazioni equivalenti con il silicio bulk.
Il silicio conserva chiari vantaggi in termini di densità e maturità dell’ecosistema per carichi di lavoro di addestramento centralizzati e ad alto rendimento, dove sono disponibili enormi quantità di energia e raffreddamento dalla rete. Ma per applicazioni distribuite, sovrane, a basso consumo energetico o off-grid – proprio i domini che determinano la resilienza in un ordine multipolare – la combinazione 2D offre un EROEI superiore. Essa disaccoppia la capacità informativa dalle vulnerabilità termodinamiche e geopolitiche delle fabbriche di silicio, sempre più energivore. Le nazioni o i blocchi che padroneggiano questa tecnologia ottengono un surplus strutturale nella risorsa stessa (informazioni valide e localizzate) che le economie moderne considerano l’input produttivo per eccellenza.
Questo ci porta quindi a ciò che ho definitoWestfalia Digitale : la costruzione deliberata di ecosistemi digitali sovrani e governati a livello nazionale che preservino il controllo dei dati, consentano l’interoperabilità e integrino la resilienza senza subordinarsi a piattaforme o catene di approvvigionamento extraterritoriali. Alla base, la Westfalia Digitale richiede tre capacità materiali: (1) nodi di calcolo autonomi e dispiegabili che possano operare ovunque; (2) client e sensori edge a basso costo e personalizzabili, scalabili fino a miliardi di unità; e (3) autonomia energetica, in modo che questi sistemi non diventino ostaggi di reti, combustibili o pezzi di ricambio stranieri.
La combinazione vincente offre proprio queste capacità. I nodi AI integrati nei container diventano hub di inferenza sovrani che eseguono modelli nazionali, filtrano i dati dei sensori locali e impongono flussi di dati definiti dalle politiche, il tutto generando autonomamente l’energia necessaria al funzionamento. Le reti IoT a basso costo consentono l’ottimizzazione agricola, le infrastrutture intelligenti o il monitoraggio della salute pubblica sotto la supervisione nazionale, con i dati grezzi che non escono mai dal territorio nazionale. I dispositivi client personalizzati offrono un’autonomia della batteria misurata in settimane o mesi, eseguendo inferenze locali o fungendo da thin client senza una costante dipendenza dal cloud.
In termini termoeconomici, la Westfalia digitale diventa realizzabile perché queste micro-materialità riformano la traiettoria dell’EROEI (Energy Return on Energy Investment) del settore dell’informazione stesso. Il calo dell’EROEI a livello di sistema non si traduce più automaticamente in una riduzione del surplus sociale; al contrario, gli investimenti mirati nello stack 2D generano dividendi negentropici che possono essere ridistribuiti a livello locale, ad esempio per l’istruzione, la capacità istituzionale, la stabilizzazione demografica o lo sviluppo territoriale. Le conseguenze distributive del vincolo energetico vengono attenuate anziché amplificate.
Il crescendo è dunque inequivocabile. Ciò che è iniziato come un progresso nella scienza dei materiali nei laboratori di Nanchino, grazie alla complementarietà con il grafene e i TENG, ha prodotto un sistema energetico-informativo autoalimentante i cui rendimenti netti superano quelli dell’attuale paradigma del silicio nei settori più importanti per la resilienza multipolare. Entro il 2030-2035, le nazioni che integreranno questa combinazione energetica nelle loro infrastrutture digitali disporranno di un vantaggio strutturale misurato non solo in transistor per watt, ma in negentropia per joule investito: la valuta ultima della sostenibilità termoeconomica e geopolitica.
La Westfalia Digitale, un quadro concettuale per un ordine digitale sovrano, si fonda ora su una solida base materiale. La struttura 2D-grafene-TENG non si limita a competere con il silicio; ne aggira il plateau EROEI, consentendo la creazione di un ecosistema parallelo in cui l’informazione produce nuovamente più ordine di quanto ne consumi. In un’epoca in cui il declino dell’EROEI sistemico minaccia di acuire i conflitti distributivi lungo ogni asse settoriale, spaziale e demografico, questa micro-materialità della geopolitica offre una via per espandere il surplus anziché razionarlo.
Questa è la promessa della combinazione di poteri, ed è il motivo per cui essa rappresenta un pilastro fondamentale per qualsiasi progetto serio di autonomia tecnologica ed economica multipolare.
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Contesto: Lo scorso ottobre ho avuto il piacere di presentare un documento e partecipare alla sessione di domande e risposte durante un webinar organizzato dall’Africa-China Centre for Policy and Advisory. L’argomento era la recente iniziativa cinese sulla governance globale e le sue implicazioni per l’Africa. Avevo preparato un intervento formale, che riporto di seguito. Detto questo, la presentazione non si è attenuta esattamente al copione, sebbene i temi principali siano stati trattati.
Introduzione
La presentazione odierna sull’Iniziativa cinese per la governance globale tratterà, in linea generale, tre aree principali.
Innanzitutto, presenterò il GCI come la più recente espressione cinese delle tendenze emergenti dell’ordine globale.
In secondo luogo, collocherò la GCI all’interno di un quadro più ampio delle altre recenti iniziative cinesi in materia di sviluppo, sicurezza e civiltà.
In terzo luogo, rifletterò su come queste iniziative mettano in luce la nuova concezione cinese di cosa significhi essere una grande potenza nel XXI secolo.
La pubblicazione dell’Iniziativa cinese per la governance globale (GGI) nel 2025 segna un momento significativo nell’evoluzione dell’approccio cinese agli affari internazionali. Sebbene l’Iniziativa sia stata ampiamente interpretata come l’ennesima proposta cinese per la cooperazione globale, in realtà rivela qualcosa di più: riflette il costante impegno della Cina nel definire cosa significhi essere una grande potenza nel ventunesimo secolo.
Per gran parte della storia moderna, l’idea di “grande potenza” è stata intrecciata con il concetto di dominio: la capacità di proiettare il proprio potere, di controllare i flussi commerciali, di imporre l’ordine e di far rispettare la gerarchia. Le recenti iniziative della Cina suggeriscono una traiettoria diversa. Anziché affermarsi come egemone, la Cina cerca di plasmare un ambiente internazionale che favorisca lo sviluppo, la sicurezza e l’autonomia culturale degli altri attori, inseriti in una rete interconnessa in cui il futuro è condiviso.
Questo è ciò che definisco il concetto di un grande Stato facilitatore (赋能型大国) : uno Stato il cui potere deriva non dalla sua capacità di comandare, ma dalla sua capacità di facilitare , ovvero di creare le condizioni in cui gli altri possano prosperare.
1. L’iniziativa di governance globale: riformare le regole del gioco
L’ iniziativa di governance globale è stata introdotta dal presidente Xi Jinping nel 2025.
Il suo obiettivo dichiarato è quello di “promuovere la costruzione di un sistema di governance globale più giusto ed equo e lavorare insieme per una comunità con un futuro condiviso per l’umanità”.
In sostanza, il GGI si propone di rispondere a tre carenze di lunga data nell’ordine internazionale:
Un deficit di rappresentanza , ovvero la sottorappresentazione delle nazioni in via di sviluppo nei processi decisionali globali;
Un deficit di legittimità : la tendenza di alcuni attori a sostituire il proprio “ordine basato sulle regole” ai principi universali della Carta delle Nazioni Unite; e
Un deficit di cooperazione : l’incapacità del sistema attuale di affrontare sfide transnazionali comuni come il cambiamento climatico, le pandemie, il divario tecnologico e la disuguaglianza.
Il GGI propone di porre rimedio a queste carenze attraverso un quadro di riferimento fondato su:
Uguaglianza sovrana tra tutti gli stati, indipendentemente dalle dimensioni o dalla forza;
Multilateralismo autentico: “ampia consultazione, contributo congiunto e beneficio condiviso”;
Un orientamento incentrato sulle persone nella governance globale; e
La riforma delle istituzioni per meglio riflettere la realtà di un mondo multipolare.
L’iniziativa sposta quindi la Cina oltre la sua precedente identità di attore principalmente economico e la posiziona come artefice della propria governance, non come soggetto passivo delle regole, ma come soggetto che le definisce all’interno di un ordine globale in continua evoluzione.
2. Le iniziative precedenti: sviluppo, sicurezza e civiltà
Il GGI non è un’iniziativa isolata. Completa una sequenza di tre precedenti iniziative globali, ognuna delle quali affronta una dimensione chiave della vita internazionale.
L’Iniziativa Globale per lo Sviluppo (GDI)
Lanciato nel 2021, il GDI auspica un rilancio dell’impegno globale per lo sviluppo in linea con l’Agenda 2030 delle Nazioni Unite per lo sviluppo sostenibile.
Il modello pone l’accento su uno sviluppo incentrato sulle persone, guidato dall’innovazione e sostenibile , concentrandosi su aree quali la riduzione della povertà, la sicurezza alimentare, la risposta ai cambiamenti climatici e l’inclusione digitale.
La logica del GDI non è prescrittiva. Non esporta un unico modello di sviluppo; piuttosto, cerca di favorire molteplici percorsi adatti ai contesti locali. In questo senso, rappresenta la prima espressione dell’etica dell’abilitazione: lo sviluppo come responsabilizzazione piuttosto che come dipendenza.
L’Iniziativa per la Sicurezza Globale (GSI)
Proposto nel 2022, il GSI risponde al contesto di sicurezza globale sempre più frammentato.
Promuove i principi di sicurezza comune, globale, cooperativa e sostenibile e respinge esplicitamente la politica dei blocchi e le rivalità a somma zero che sono riemerse negli ultimi anni.
L’Iniziativa sostiene che nessun Paese può raggiungere la sicurezza a spese di altri e che i meccanismi regionali dovrebbero godere dell’autonomia necessaria per mantenere la stabilità senza dominazioni esterne.
Il GSI, pertanto, consente l’autonomia in materia di sicurezza : una visione pluralistica dell’ordine che accoglie molteplici sistemi di sicurezza regionali sotto l’egida di una stabilità globale condivisa.
L’Iniziativa Globale per la Civiltà (GCI)
Annunciata nel 2023, la GCI estende il pensiero globale della Cina al campo dei valori e della cultura.
Essa rifiuta la nozione di una civiltà universale imposta da un unico centro culturale e promuove invece l’apprendimento reciproco tra le civiltà .
Il suo messaggio centrale è che ogni società ha il diritto di esprimere i propri valori e ideali di sviluppo, e che la diversità di civiltà è fonte di vitalità globale, non di conflitto.
Il GCI consente quindi la sovranità culturale , ovvero la capacità delle nazioni e dei popoli di partecipare alla modernità globale alle proprie condizioni.
3. Le quattro iniziative come quadro integrato
L’Iniziativa globale sulla governance del 2025 completa un’architettura concettuale che ora si articola in quattro dimensioni:
Economico – il GDI (capacità di sviluppo)
Sicurezza – la GSI (stabilità e autonomia)
Civilizzazione – il GCI (pluralismo culturale e normativo)
A livello istituzionale – il GGI (governance globale inclusiva)
Nel loro insieme, queste iniziative costituiscono un quadro olistico per ciò che la Cina definisce una comunità dal futuro condiviso per l’umanità . Possono essere intese come un sistema stratificato di strumenti di supporto :
GDI – consente lo sviluppo dei materiali e la capacità produttiva.
GSI – crea le condizioni di pace e sicurezza necessarie a tale sviluppo.
GCI – favorisce la legittimità culturale e la comprensione reciproca.
GGI – consente di predisporre gli assetti istituzionali attraverso i quali i primi tre possano operare in modo equo e sostenibile.
Questo quadro concettuale non si propone di sostituire l’attuale sistema internazionale con un unico nuovo ordine. Piuttosto, mira a pluralizzare il sistema , creando spazio per molteplici voci, percorsi e forme istituzionali all’interno di un mondo interdipendente.
4. Il concetto di Grande Stato Abilitante (赋能型大国)
Il modo in cui la Cina ha formulato queste iniziative rivela una più profonda evoluzione filosofica. Il concetto di “grande Stato facilitatore” si basa sulla concezione del potere come strumento di agevolazione piuttosto che di dominio .
Laddove lo stato imperiale o egemonico cerca di imporre il proprio dominio, lo stato facilitatore si propone di creare le condizioni di possibilità per gli altri. Il suo potere non risiede nel controllo dei flussi – di capitali, risorse o informazioni – bensì nella capacità di sostenere e coordinare tali flussi affinché siano al servizio del bene comune.
Questa visione riflette una continuità del pensiero filosofico cinese.
Dalla nozione confuciana di armonia senza uniformità (和而不同) all’idea taoista di wu wei (azione non coercitiva), l’enfasi è sull’equilibrio relazionale, non sul dominio gerarchico.
Nel linguaggio politico moderno, questo diventa 共建共享 – costruzione congiunta e beneficio condiviso.
Pertanto, essere una grande potenza in questa visione del mondo emergente non significa imporre un unico ordine globale, bensì consentire a molteplici ordini di coesistere e interagire in modo produttivo . La grandezza della Cina, in quest’ottica, deriva dalla sua capacità di dare potere agli altri e di creare così un mondo di equilibrio dinamico.
5. Paradigmi a confronto: tradizioni atlantiste e abilitanti
Il contrasto tra il paradigma favorevole della Cina e la tradizione imperialista atlantista è istruttivo.
Storicamente, il sistema atlantico si è organizzato attorno a un’asimmetria di potere : il potere del centro era sostenuto dalla dipendenza della periferia. Colonialismo, gerarchia finanziaria e monopolio tecnologico erano tutte forme di neutralizzazione degli altri per preservare il controllo.
Il concetto cinese di “potere abilitante” inverte questa dinamica.
Si presume che la stabilità del sistema dipenda dalla responsabilizzazione di tutti i partecipanti.
Quanto più altri attori si sviluppano, tanto maggiore è la capacità complessiva del sistema; tanto più stabile è la periferia, tanto più resiliente è la rete globale.
Non si tratta semplicemente di un argomento morale. È anche un argomento di teoria dei sistemi: la complessa interdipendenza globale non può essere governata dal dominio; deve essere governata attraverso capacità distribuite .
6. L’economia mondiale e il decentramento del centro globale
Il fondamento materiale di questo cambiamento risiede in quella che potremmo definire l’ economia mondiale : l’economia reale dell’interazione produttiva e della reciproca valorizzazione.
Per gran parte del dopoguerra, le economie transatlantiche e il Giappone , con gli Stati Uniti come punto di riferimento, hanno funzionato da fulcro dell’economia globale. Il mondo era organizzato attraverso sistemi a raggiera per l’estrazione del valore:
Gerarchie commerciali coloniali e postcoloniali;
Strutture finanziarie denominate in dollari;
Monopoli della proprietà intellettuale;
E una diffusione tecnologica asimmetrica.
Queste strutture hanno generato la ben nota mappa centro-periferia e semi-periferia del sistema globale.
Ma negli ultimi due decenni, quel sistema ha cominciato a decentralizzarsi .
I flussi commerciali, di investimento e tecnologici connettono sempre più le reti Sud-Sud.
I pagamenti finanziari in valute locali e regionali sono in espansione.
Le nuove istituzioni di sviluppo – i meccanismi dei BRICS, la Banca Asiatica d’Investimento per le Infrastrutture e i sistemi di pagamento regionali – stanno rimodellando il modo in cui circola il capitale globale.
In sintesi, l’economia mondiale si sta trasformando in una rete neurale dinamica piuttosto che in una rigida gerarchia a raggiera. La sua vitalità deriva dalla densità e dalla qualità delle sue interconnessioni, non da un unico centro di controllo.
Le quattro iniziative globali della Cina riflettono e al contempo rafforzano questa trasformazione.
Propongono la logica di governance dell’economia mondiale: un mondo in cui il potere e il valore derivano dalla connessione, dal coordinamento e dalla produttività condivisa, piuttosto che dal controllo dei nodi.
7. Un quadro olistico integrato per la multipolarità
Nel loro insieme, GDI, GSI, GCI e GGI forniscono un modello multidimensionale per un mondo autenticamente multipolare.
Essi riconoscono che il vecchio ordine unipolare, dominato da un unico asse civile ed economico, sta cedendo il passo a un’interdipendenza distribuita : un mondo di molteplici centri interagenti.
Il GDI fornisce le basi economiche , consentendo lo sviluppo delle capacità.
Il GSI fornisce le basi per la sicurezza promuovendo la stabilità cooperativa.
Il GCI fornisce le basi culturali legittimando i valori plurali.
Il GGI fornisce le basi istituzionali riformando le strutture di governance globale.
Ciascuna dimensione rafforza le altre.
Lo sviluppo senza sicurezza è fragile; la sicurezza senza legittimità culturale è instabile; e tutte e tre richiedono assetti di governance inclusivi ed equi.
In questo senso, le iniziative globali della Cina non sono progetti paralleli, bensì componenti di un’unica proposta di civiltà: un mondo armonioso è quello che permette alla differenza di coesistere nell’unità .
8. Implicazioni per l’ordine globale emergente
Questo quadro concettuale ha implicazioni di vasta portata sul modo in cui concepiamo l’ordine globale e il ruolo delle grandi potenze al suo interno.
In primo luogo, mette in discussione l’idea che il declino dell’unipolarità debba necessariamente portare alla frammentazione.
Nella visione cinese, un mondo multipolare non deve necessariamente essere anarchico; può essere strutturato attraverso reti di mutuo sostegno piuttosto che gerarchie di controllo.
In secondo luogo, propone una ridefinizione dei beni pubblici globali.
Laddove l’ordine tradizionale concepiva i beni pubblici come quelli forniti dall’egemone – la pace attraverso il dominio, la liquidità attraverso il dollaro, la sicurezza attraverso la deterrenza – l’ordine abilitante li concepisce come capacità prodotte congiuntamente : sviluppo condiviso, sicurezza cooperativa, dialogo tra civiltà e governance inclusiva.
In terzo luogo, suggerisce una nuova misura di leadership.
In quest’era emergente, la legittimità di una grande potenza dipenderà meno dalla sua capacità di imporre l’obbedienza e più dalla sua capacità di orchestrare la cooperazione , ovvero di generare allineamento senza coercizione.
Infine, il paradigma dell’abilitazione implica una forma diversa di sovranità, una sovranità relazionale piuttosto che isolante.
In un’epoca di sfide e crisi interconnesse, nessuno Stato può essere veramente sovrano se altri sono resi inabili. L’emancipazione degli altri diventa la condizione preliminare per la propria stabilità.
9. Oltre la Translatio Imperii
Il mondo multipolare che si sta delineando non è un altro episodio della translatio imperii , ovvero l’eterna successione di imperi da un egemone all’altro. Rappresenta una trasformazione ben più profonda: la dissoluzione della logica imperiale stessa .
Le Iniziative Globali cinesi – Sviluppo, Sicurezza, Civiltà e Governance – articolano questo cambiamento. Offrono una visione di un ordine mondiale basato sul flusso, la connessione e la co-abilitazione , piuttosto che sul comando, la gerarchia e lo sfruttamento.
In questo mondo, il grande Stato abilitatore (赋能型大国) non si erge al di sopra degli altri, ma tra di essi, esercitando la leadership attraverso la creazione di capacità condivise. Il suo compito non è quello di dominare il palcoscenico della storia, ma di progettare il palcoscenico su cui molti attori possano agire.
L’ economia mondiale – l’economia dell’interazione produttiva – fornisce il fondamento materiale per questa visione. Man mano che il sistema globale diventa più interconnesso, il potere stesso diventa relazionale. Ciò che tiene unito il mondo non è l’autorità di un centro, ma la vitalità delle sue connessioni.
Le iniziative cinesi, considerate nel loro insieme, segnano dunque l’inizio di un nuovo discorso sul potere, un discorso che misura la grandezza non in base al controllo, ma in base alla capacità di favorire la prosperità degli altri .
Il mondo che si sta dispiegando, potremmo dire, non è un mondo in cui l’impero passa di mano in mano, ma un mondo in cui l’impero stesso si dissolve, lasciando il posto a un’umanità interconnessa sostenuta da una condivisione di risorse.
Ottimo! Ecco una sezione finale che puoi aggiungere al discorso. Mantiene lo stesso tono formale e riflessivo e si inserisce naturalmente come spunto di riflessione conclusivo. Presenta le nazioni africane come agenti attivi nel plasmare un nuovo ordine globale, non come destinatarie passive dell’iniziativa cinese.
10. Provocazioni e percorsi: il ruolo attivo dell’Africa nel nuovo ordine abilitante
Se la Global Governance Initiative e i suoi quadri di riferimento complementari rappresentano un ordine abilitante emergente, allora la domanda chiave diventa: chi si avvarrà dello spazio che questo ordine apre?
Per l’Africa, questa non è una questione teorica. È una questione profondamente pratica: come convertire le trasformazioni strutturali del sistema globale in capacità nazionali e regionali durature.
Il mondo multipolare che le iniziative cinesi contribuiscono a plasmare crea un margine di manovra più ampio per l’azione africana. La sfida principale – e al contempo l’opportunità – consiste nell’utilizzare tale margine per articolare le visioni africane di sviluppo, sicurezza, civiltà e governance. Seguono alcuni spunti di riflessione e discussione.
A. Riconquistare la sovranità sullo sviluppo
La Global Development Initiative (GDI) invita le nazioni africane a ripensare lo sviluppo come qualcosa che viene realizzato da loro, piuttosto che imposto loro.
Offre una piattaforma per partenariati diversificati che vanno oltre le tradizionali gerarchie donatore-beneficiario, consentendo ai paesi di mobilitare finanziamenti e tecnologie in linea con i propri programmi di industrializzazione.
Gli organismi regionali africani potrebbero utilizzare il quadro GDI per coordinare progetti transfrontalieri di infrastrutture, corridoi per l’energia verde e connettività digitale che uniscano le economie nazionali in ecosistemi regionali produttivi.
Ancora più importante, lo spazio GDI consente alle nazioni di negoziare la partecipazione alle catene del valore a condizioni che rafforzino le capacità interne, anziché perpetuare la dipendenza dalle risorse.
In questo senso, gli stati africani possono utilizzare il GDI per passare dall’essere luoghi di sviluppo a esserne protagonisti.
B. Progettazione di architetture di sicurezza indigene
La Global Security Initiative (GSI) auspica un superamento dei paradigmi di sicurezza importati.
Per l’Africa, questo apre un campo di opportunità per:
Costruire meccanismi di sicurezza regionali radicati nei contesti locali — mantenimento della pace, cooperazione antiterrorismo, governance marittima — con la leadership e le norme africane al centro;
Sottolineare i legami tra sviluppo e sicurezza, dove l’emancipazione economica diventa una forza stabilizzatrice;
Affermare il principio che la sicurezza deve essere co-prodotta, non imposta dall’esterno, riducendo così la dipendenza da presenze militari extracontinentali.
In questo contesto, la logica del GSI di “sicurezza comune e cooperativa” trova forte risonanza nella visione dell’Agenda 2063 dell’Unione Africana di “far tacere le armi” attraverso una crescita inclusiva e una riforma della governance.
C. Riaffermare la fiducia nella civiltà
La Global Civilization Initiative (GCI) fornisce le basi intellettuali e morali per la sovranità culturale africana.
Ciò legittima l’idea che le società africane non debbano definirsi attraverso lenti di civiltà esterne.
Questo spazio può essere utilizzato per:
Sostenere gli scambi culturali panafricani e la rivalutazione dei sistemi di conoscenza indigeni;
Riformulare la modernità africana come una modernità plurale: tecnologica, ecologica e umanistica allo stesso tempo;
Interagire con le altre civiltà del Sud del mondo – asiatiche, arabe, latinoamericane – come interlocutori alla pari, non come subordinati in una gerarchia universalista.
Attraverso questa prospettiva, l’Africa contribuisce non solo allo sviluppo materiale, ma anche all’equilibrio morale e di civiltà del mondo multipolare.
D. Dare forma alla riforma della governance globale
La Global Governance Initiative (GGI) invita i paesi in via di sviluppo a partecipare direttamente alla ricostruzione delle istituzioni internazionali.
La diplomazia africana può:
Sollecitare una rappresentanza più equa negli organismi globali di definizione degli standard in materia di finanza e tecnologia;
Ampliare il ruolo delle organizzazioni regionali come attori multilaterali legittimi nella governance globale;
Sostenere il principio di uguaglianza sovrana e di rappresentanza distribuita, garantendo che le riforme non si limitino a sostituire un polo egemonico con un altro.
Attraverso tale impegno, l’Africa non diventa semplicemente beneficiaria delle riforme, ma anche co-progettista del nuovo panorama di governance.
E. Costruire l’economia mondiale attraverso il Sud
Infine, nell’economia mondiale – l’economia dell’interconnessione produttiva – l’Africa può trarre vantaggio diventando una regione nodale della circolazione Sud-Sud.
Il progressivo decentramento dell’economia globale apre nuove strade per gli ecosistemi africani del settore manifatturiero, fintech, logistico e agroindustriale, consentendo loro di connettersi con partner asiatici e latinoamericani al di fuori dei tradizionali canali commerciali occidentali.
Le iniziative continentali come l’Area di libero scambio continentale africana (AfCFTA) possono allinearsi con le iniziative cinesi volte a creare reti di valore distribuite, anziché catene di approvvigionamento di materie prime estrattive.
L’ascesa dei sistemi di pagamento basati sul renminbi e sulla valuta locale, delle piattaforme di pagamento digitali e degli istituti di credito alternativi offre all’Africa una maggiore autonomia finanziaria rispetto alla dipendenza dal dollaro.
Modellando attivamente queste connessioni, l’Africa contribuisce a creare una multipolarità fluida e interconnessa, traendone al contempo vantaggio.
11. Riflessioni conclusive
La concezione cinese di empowerment globale non offre un copione da seguire, bensì un palcoscenico su cui altri possono agire.
La sua promessa non sta nel sostituire un centro globale con un altro, bensì nel creare lo spazio strutturale necessario affinché emergano numerosi centri di iniziativa.
Per le nazioni africane, questo è un momento non solo per rivendicare il proprio posto in un nuovo ordine, ma anche per contribuire a definirne il carattere.
Se il futuro sistema mondiale dovrà essere un sistema che favorisca lo sviluppo, allora la voce dell’Africa – la sua visione in materia di sviluppo, le sue innovazioni in ambito di sicurezza e la sua saggezza di civiltà – dovrà essere tra le fonti di tale promozione.
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L’infrastruttura di intelligenza artificiale del Golfo e i limiti della sovranità tecnologica https://elinkeu.clickdimensions.com/m/1/82424616/p1-b26159-d1622e6bb15f4772bd545dba8b462c23/4/233/ee0220d0-b05c-4f08-9e29-0d4b5e1bb829 Gli investimenti dei Paesi del Golfo nell’intelligenza artificiale hanno comportato una forte dipendenza dagli Stati Uniti in termini giurisdizionali, tecnologici e di sicurezza. Le attuali strategie dei Paesi del Golfo riflettono il tentativo di gestire tali dipendenze, ma fattori chiave quali l’evoluzione delle condizioni di esportazione, gli sviluppi nel settore hardware e l’orientamento dei capitali sovrani determineranno se tali dipendenze si accentueranno o saranno risolte nel medio termine. Leggi nel browser CONTRIBUITE!!! La situazione finanziaria del sito sta diventando insostenibile per la ormai quasi totale assenza di contributi Il sito Italia e il Mondo non riceve finanziamenti pubblici o pubblicitari. 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Ciò è emerso con particolare evidenza nel febbraio 2026, quando missili balistici iraniani hanno colpito il Golfo in rappresaglia agli attacchi congiunti di Stati Uniti e Israele, mettendo in luce un aspetto della vulnerabilità dell’IA nel Golfo che il dibattito sull’IA sovrana non aveva adeguatamente affrontato: la sicurezza fisica. Il campus di IA da cinque gigawatt (GW) progettato da Abu Dhabi si trovava proprio nella zona d’impatto, mentre anche lo Stretto di Hormuz e lo Stretto di Bab el-Mandeb, attraverso i quali passa l’infrastruttura in fibra ottica del Golfo, sono stati messi sotto minaccia. “Gli Stati del Golfo stanno cercando di realizzare l’infrastruttura di intelligenza artificiale più ambiziosa al di fuori degli Stati Uniti, in uno dei contesti di sicurezza più instabili a livello mondiale.” Gli Stati del Golfo stanno investendo centinaia di miliardi di dollari USA in infrastrutture per l’intelligenza artificiale, presentando questi impegni come investimenti nell’indipendenza tecnologica. Tuttavia, l’architettura operativa che stanno implementando comporta dipendenze giurisdizionali, tecnologiche e ora anche in materia di sicurezza dagli Stati Uniti, in netto contrasto con queste rivendicazioni di autonomia. Gli Stati che importano infrastrutture di IA sviluppano dipendenze in modi distinti, a seconda del loro principale partner di esportazione – Cina, Francia o Stati Uniti, ad esempio. Questa tensione è ora molto visibile nel Golfo, data la portata delle sue ambizioni, ma è anche una considerazione strategica per oltre 50 paesi a livello globale che perseguono ambizioni di IA cercando al contempo di preservare la sovranità nazionale. La visione statunitense della sovranità Da quando è entrata in carica nel gennaio 2025, la seconda amministrazione del presidente degli Stati Uniti Donald Trump ha promosso un concetto distintivo di sovranità nell’IA per i destinatari delle esportazioni tecnologiche statunitensi. In sintesi, secondo tale concezione, la profonda dipendenza dagli Stati Uniti è un costo che vale la pena sostenere per il vantaggio di avere accesso a una tecnologia all’avanguardia a livello mondiale. All’India AI Impact Summit del febbraio 2026, il direttore dell’Ufficio per la politica scientifica e tecnologica della Casa Bianca, Michael Kratsios, ha affermato che «la vera sovranità in materia di IA significa possedere e utilizzare la migliore tecnologia a beneficio della propria popolazione e tracciare il proprio destino nazionale nel mezzo delle trasformazioni globali». Ha avvertito che «la completa autosufficienza tecnologica è irrealistica per qualsiasi paese, perché lo stack dell’IA è incredibilmente complesso». Kratsios ha approfittato del vertice per annunciare un ampliamento dell’American AI Exports Program, istituito con decreto presidenziale nel luglio 2025, che raggruppa hardware americano, infrastrutture cloud e modelli all’avanguardia in pacchetti di esportazione sostenuti da nuovi finanziamenti provenienti dalla US International Development Finance Corporation, dalla US Export–Import Bank e da un nuovo fondo della Banca Mondiale. La National Champions Initiative integrerà le aziende di IA dei paesi partner negli stack americani, mentre il Tech Prosperity Corps, facente parte del Peace Corps, invierà personale tecnico per supportarne l’adozione. Il discorso di Kratsios ha respinto una governance globale e multilaterale della tecnologia IA, promuovendo invece accordi bilaterali. “[L’amministrazione] Trump ha proposto un concetto particolare di sovranità in materia di IA per i destinatari delle esportazioni tecnologiche statunitensi … [–] secondo cui una forte dipendenza dagli Stati Uniti è un prezzo che vale la pena pagare per poter accedere a una tecnologia all’avanguardia a livello mondiale.” Alcuni aspetti della legislazione interna statunitense complicano il compito degli Stati nel valutare i costi e i benefici dell’approccio americano. Il CLOUD Act statunitense del 2018 obbliga i fornitori di servizi cloud con sede negli Stati Uniti a divulgare i dati alle forze dell’ordine americane, se richiesto, indipendentemente dal luogo in cui tali dati sono fisicamente archiviati. Per gli Stati del Golfo che stanno costruendo infrastrutture di IA gestite da Oracle, Microsoft o Amazon Web Services (AWS), i dati archiviati ad Abu Dhabi o a Riyadh rimangono accessibili al sistema legale statunitense – un rischio che non è esclusivo del Golfo, dato che si stima che l’80% dei dati francesi sia detenuto da fornitori americani. La distinzione tra residenza dei dati e sovranità dei dati – dove si trovano le informazioni rispetto a chi può accedervi legalmente – è una linea di frattura importante che l’amministrazione Trump non ha affrontato nelle sue dichiarazioni pubbliche finora. Il paradosso della sovranità nel Golfo Le strategie del Golfo in materia di IA rappresentano un tentativo di gestire diversi tipi di dipendenze. A livello hardware, l’accesso a una potenza di calcolo all’avanguardia rimane condizionato dai controlli sulle esportazioni statunitensi e dalle decisioni relative alle licenze, rendendo l’approvazione americana una condizione imprescindibile per molti progetti del Golfo. A livello di cloud e dati, i data center locali possono garantire la residenza dei dati, ma non necessariamente l’indipendenza dalla giurisdizione delle società straniere che li gestiscono. A livello di modelli, i sistemi open source cinesi possono offrire alternative più economiche e adattabili rispetto agli strumenti proprietari americani, ma possono generare costi di transizione una volta integrati nei servizi pubblici o addestrati sui dati locali. Questi costi, tra cui la spesa per il riaddestramento dei modelli su architetture alternative e il costo politico di sciogliere i legami con un partner strategico, non sono esclusivi dei sistemi cinesi. Ma le conseguenze della dipendenza da Pechino rispetto, ad esempio, a Washington hanno un peso strategico e politico diverso per gli Stati del Golfo. I fornitori europei, tra cui la francese Mistral, offrono nel frattempo un’altra via per la diversificazione, sebbene non ancora un’alternativa completa allo stack americano. Gli Stati del Golfo stanno già combinando questi diversi approcci: gli Emirati Arabi Uniti (EAU) hanno accettato le condizioni imposte dagli Stati Uniti riguardo ai rapporti tecnologici della loro principale azienda di IA, G42, pur investendo in Mistral e sperimentando architetture di modelli derivate dalla cinese Alibaba; l’Arabia Saudita ha mantenuto i legami tecnologici con la Cina pur stringendo partnership con aziende americane; e il Qatar ha puntato sull’IA in lingua araba. Queste strategie ampliano le possibilità di scelta, ma non equivalgono a un’indipendenza tecnologica. L’entità dei capitali è straordinaria: nel 2025 gli investitori sovrani a livello globale hanno investito 66 miliardi di dollari in IA e infrastrutture digitali, con i fondi del Golfo che hanno fornito il contributo maggiore – tra cui 12,9 miliardi di dollari della Mubadala Investment Company degli Emirati Arabi Uniti, 6 miliardi di dollari della Kuwait Investment Authority e 4 miliardi di dollari della Qatar Investment Authority. I sette maggiori fondi del Golfo hanno rappresentato insieme il 43% di tutto il capitale sovrano investito a livello globale quell’anno in tutti i settori, un massimo storico; ciò include transazioni completate, impegni di capitale e partnership annunciate. Gli Emirati Arabi Uniti si sono impegnati in quella che potrebbe diventare la più grande implementazione di infrastrutture di IA al di fuori degli Stati Uniti. La US–UAE AI Acceleration Partnership, istituita durante la visita di Trump ad Abu Dhabi a metà del 2025, fornisce il quadro di riferimento per un campus di IA da 5 GW. G42 ha collaborato con OpenAI, Oracle, Nvidia, Cisco e SoftBank per costruire Stargate UAE, una struttura da 1 GW all’interno del campus. Il primo cluster da 200 megawatt è in linea con i tempi previsti per la consegna nel 2026. Il percorso di G42 illustra perfettamente il paradosso della sovranità nel Golfo. L’investimento di 1,5 miliardi di dollari effettuato da Microsoft nel 2024 per acquisire una quota di minoranza e un posto nel consiglio di amministrazione della società era subordinato a una serie di condizioni, tra cui la cessione da parte di G42 delle partnership con Huawei e altre aziende tecnologiche cinesi. L’accordo è stato negoziato con garanzie sia al governo statunitense che a quello degli Emirati Arabi Uniti in materia di conformità alla sicurezza. G42 si è assicurata l’accesso ai chip avanzati di Nvidia e ai modelli di OpenAI, ma solo dopo aver accettato condizioni che hanno reso l’autorizzazione americana un prerequisito per la costruzione di un’infrastruttura apparentemente sovrana. Eppure si intravedono già le prime mosse di copertura. La MGX di Abu Dhabi ha investito sia nella piattaforma americana (tramite Stargate UAE) sia nell’alternativa europea (tramite Mistral), con gli Emirati Arabi Uniti che hanno stanziato 35,4–59 miliardi di dollari per l’espansione dei data center francesi nell’ambito di un accordo quadro bilaterale di cooperazione in materia di intelligenza artificiale tra gli Emirati Arabi Uniti e la Francia. Nel frattempo, l’Università di Intelligenza Artificiale Mohamed bin Zayed ha lanciato K2 Think, un modello di ragionamento basato sull’architettura open-source Qwen di Alibaba (un modello cinese) in collaborazione con G42 e l’americana Cerebras (hardware non cinese), senza evidenti barriere contrattuali. L’approccio dell’Arabia Saudita è strutturalmente diverso. HUMAIN, sostenuta dal Fondo di investimento pubblico (PIF), collabora con Qualcomm, Google Cloud e Nvidia su base caso per caso. Il PIF ha stanziato circa 40 miliardi di dollari per investimenti nell’IA in diverse aree geografiche. È fondamentale sottolineare che l’Arabia Saudita non ha replicato la netta rottura di G42 con la tecnologia cinese: il ruolo di Huawei nell’infrastruttura 5G del Paese attraverso STC rimane intatto, preservando un canale per l’integrazione dell’IA cinese che Abu Dhabi ha precluso. Washington ha esercitato pressioni su Riyadh riguardo al ruolo di Huawei nella rete sin dal 2019, e l’approvazione statunitense delle recenti esportazioni saudite di chip per l’IA è stata accompagnata da requisiti di sicurezza e di rendicontazione. L’Arabia Saudita, tuttavia, ha finora evitato il tipo di condizione di distacco che Microsoft ha applicato a G42. Questa divergenza solleva interrogativi sul fatto che Washington sia disposta ad applicare la stessa leva in tutto il Golfo, o se l’importanza delle relazioni con l’Arabia Saudita renda politicamente più difficile imporre tali condizioni. Il Qatar, dal canto suo, sta perseguendo una strategia incentrata sulla lingua. Il Progetto Fanar, sviluppato dal Qatar Computing Research Institute con il sostegno del governo, sviluppa modelli di IA in lingua araba in diversi ambiti di specializzazione. La logica alla base di questa scelta va oltre la lingua: i modelli di IA addestrati su dati americani o cinesi incorporano presupposti culturali nei loro risultati, generando rappresentazioni distorte delle istituzioni sociali quando vengono implementati in società con contesti culturali distinti. Per gli Stati del Golfo che stanno integrando l’IA nell’istruzione e nei servizi pubblici, la sovranità linguistica è indissociabile dalla sovranità culturale. La Qatar Investment Authority ha costituito Qai, una società nazionale di IA, oltre a una joint venture da 20 miliardi di dollari con Brookfield per le infrastrutture dei data center. La dinamica competitiva tra gli Stati del Golfo aggrava il paradosso. Anziché mettere in comune le risorse informatiche o coordinare gli appalti per rafforzare il proprio potere contrattuale – come hanno fatto periodicamente attraverso l’Organizzazione dei Paesi Esportatori di Petrolio – gli Emirati Arabi Uniti e l’Arabia Saudita stanno realizzando infrastrutture parallele in concorrenza tra loro, frammentando così il potere contrattuale regionale nei confronti dei fornitori di tecnologia. La guerra in Iran ha aggiunto una dimensione concreta alla questione della sovranità. Il mercato dei data center del Consiglio di cooperazione del Golfo, che secondo le previsioni raggiungerà i 9,5 miliardi di dollari entro il 2030, è concentrato in una regione in cui le infrastrutture energetiche sono state ripetutamente prese di mira: dagli attacchi agli impianti petroliferi di Aramco ad Abqaiq nel 2019, che hanno messo fuori uso 5,7 milioni di barili al giorno di greggio saudita, al taglio di quattro cavi sottomarini nel Mar Rosso nel 2024, che ha interrotto un quarto del traffico Internet tra Asia ed Europa. Lo stack di IA del Golfo dipende da reti elettriche, corridoi in fibra ottica e acqua di raffreddamento, e l’esposizione si estende anche a monte delle infrastrutture del Golfo. Oltre il 70% dei chip semiconduttori avanzati del mondo viene fabbricato a Taiwan, che ricava oltre il 40% della sua elettricità dal gas – gran parte del suo gas naturale liquefatto (GNL) è importato dal Qatar. Nel frattempo, la Corea del Sud, fonte di circa due terzi dei chip di memoria globali, importa circa il 70% del suo petrolio greggio e un quinto del suo GNL dal Medio Oriente. La produzione di chip si basa anche su materie prime concentrate nella stessa regione: il Qatar fornisce oltre un terzo dell’elio mondiale, fondamentale per il processo, mentre Israele e Giordania insieme rappresentano circa i due terzi del bromo globale, utilizzato per incidere i circuiti sui wafer. Le chiusure attuali e future del Golfo di Hormuz colpiscono quindi il settore in due punti: direttamente, la capacità dei data center del Golfo, e a monte, le fonti energetiche e le materie prime da cui dipende la produzione di chip. Gli esperti avevano quindi sottolineato la necessità che i data center che trattano dati governativi riservati fossero integrati nelle architetture di difesa nazionale. Di fronte agli attacchi di rappresaglia dell’Iran iniziati nel febbraio 2026, i sistemi di difesa aerea del Golfo hanno funzionato in modo efficace: gli Emirati Arabi Uniti hanno intercettato migliaia di attacchi sferrati da missili balistici o droni. Il precedente di Aramco presenta tuttavia due facce della medaglia: gli attacchi del settembre 2019 all’impianto di lavorazione di Abqaiq hanno interrotto brevemente quasi la metà della produzione saudita, ma la piena capacità produttiva è stata ripristinata nel giro di poche settimane grazie a capacità di riserva, linee di lavorazione ridondanti e una rapida sostituzione dei componenti. Pertanto, mentre un’infrastruttura concentrata può subire attacchi devastanti, la ridondanza e la profondità operativa possono invertire il danno. La questione dell’inferenza Il dibattito globale sulla sovranità nell’ambito dell’intelligenza artificiale si è finora concentrato principalmente sull’ubicazione fisica dei dati. Una dimensione meno approfondita riguarda i dati di inferenza: le query inviate ai sistemi di IA e i risultati che questi generano. Quando una compagnia petrolifera nazionale esegue operazioni di ottimizzazione commerciale tramite un cloud di IA gestito all’estero, le query rivelano previsioni di produzione, strategie di copertura e analisi delle controparti. Quando un ministero governativo ricorre alla pianificazione di scenari assistita dall’IA, le domande rivelano a quali contingenze lo Stato si sta preparando. Il rischio è duplice. Ai sensi del CLOUD Act, i registri di inferenza detenuti da operatori con sede negli Stati Uniti rimangono accessibili al sistema giudiziario americano indipendentemente dall’ubicazione del server. Indipendentemente da ciò, le query stesse costituiscono un flusso continuo di informazioni – ciò a cui uno Stato si sta preparando, contro cui si sta coprendo e che sta modellando – generato quasi in tempo reale. La residenza dei dati di addestramento non affronta nessuna delle due esposizioni. L’accordo quadro militare della Francia con Mistral, ad esempio, affronta implicitamente la questione richiedendo che tutte le operazioni di IA si svolgano su infrastrutture controllate a livello nazionale. Il conflitto con l’Iran ha reso concreto il rischio: l’esercito statunitense ha utilizzato il modello Claude di Anthropic per le valutazioni di intelligence durante gli attacchi, e l’Iran ha dichiarato di aver preso di mira strutture di cloud computing presumibilmente per «il loro ruolo nel supportare operazioni militari». L’infrastruttura cloud commerciale nel Golfo serviva quindi contemporaneamente a scopi civili, aziendali e militari, e un avversario l’ha presa di mira per la terza di queste ragioni. Nessuno Stato del Golfo ha pubblicamente identificato l’esposizione dei dati di inferenza come un rischio per la sovranità, sebbene un recente memorandum d’intesa tra Aramco e Microsoft si impegni a realizzare una “infrastruttura digitale pronta per la sovranità”, suggerendo una crescente consapevolezza del fatto che l’IA operativa genera informazioni strategicamente sensibili al di là dei dati di addestramento. Prospettive Tre fattori chiave determineranno se il paradosso della sovranità nell’IA nel Golfo è destinato ad aggravarsi o a risolversi nel medio termine. Il primo è la condizionalità a livello di modello. I controlli sulle esportazioni statunitensi attualmente riguardano l’hardware: le vendite di chip Nvidia richiedono licenze del Dipartimento del Commercio concesse caso per caso, con condizioni relative alla rendicontazione in materia di sicurezza. Tali controlli non limitano quali modelli di IA possano essere eseguiti sui chip esportati. Tuttavia, gli Stati Uniti non hanno offerto alcuna garanzia ai propri partner del Golfo che la situazione rimarrà invariata, il che rappresenta una lacuna nell’attuale quadro normativo. Pertanto, se Washington dovesse estendere le condizioni al livello dei modelli, richiedendo che i chip venduti agli Stati del Golfo non possano essere utilizzati con modelli open source cinesi, ciò trasformerebbe l’equazione della sovranità. L’estensione delle condizioni potrebbe accentuare la dipendenza del Golfo dallo stack americano: i costi di transizione sono elevati, le alternative all’avanguardia rimangono immature e le garanzie di sicurezza statunitensi sostengono l’infrastruttura fisica che gli Stati del Golfo hanno appena pagato per costruire. L’opposto è tuttavia altrettanto plausibile, e un tale cambiamento potrebbe invece accelerare la diversificazione del Golfo verso hardware non americano. La diversificazione diventa la strada più probabile se si verificano tre condizioni: è disponibile un modello di frontiera non americano che eguaglia in modo credibile le prestazioni di quello americano; gli Stati del Golfo sono disposti ad accettare prestazioni inferiori a livello di modello in cambio dell’autonomia; e gli Stati Uniti adottano una linea di applicazione abbastanza aggressiva da rendere vantaggioso lo scambio. Il secondo fattore chiave è quindi capire se un percorso hardware non americano sia fattibile. Il modello V4 lanciato dall’azienda cinese DeepSeek alla fine di aprile 2026 elabora le richieste degli utenti tramite l’architettura dei chip Ascend di Huawei. Ciò lo ha reso il primo modello di fascia alta a essere costruito fin dall’inizio attorno a chip cinesi, dimostrando che per far funzionare un modello competitivo non sono necessari chip progettati negli Stati Uniti. Il caveat è che V4 sembra aver fatto ampio ricorso all’hardware Nvidia per l’addestramento, e Huawei è limitata nella sua capacità di aumentare la produzione di chip a sette nanometri a causa dei vincoli che deve affrontare la più grande fonderia cinese, SMIC. Pertanto, passare a chip di fabbricazione cinese significherebbe scambiare la dipendenza dal silicio americano e dalle relative catene di approvvigionamento con la dipendenza dalla limitata capacità delle fonderie cinesi. «Il conflitto con l’Iran ha messo a nudo un’ulteriore asimmetria per gli Stati del Golfo: la difesa fisica delle infrastrutture di IA del Golfo dipende in larga misura dai sistemi di difesa missilistica statunitensi, aggiungendo una dipendenza in materia di sicurezza a quelle giurisdizionali e tecnologiche già insite nel sistema.»” Infine, l’orientamento dei capitali sovrani avrà un impatto significativo. Tre delle quattro maggiori economie del CCG hanno iniziato a riesaminare le modalità di impiego dei trilioni di dollari USA investiti dai fondi sovrani per compensare le perdite causate dalla guerra, compresa l’eventuale revoca degli impegni assunti. Inoltre, secondo alcune segnalazioni, gli Stati del Golfo starebbero valutando se sia possibile invocare le clausole di forza maggiore nei contratti statunitensi. Gli impegni relativi alle infrastrutture di IA assunti durante il tour di Trump nel Golfo a metà del 2025 rientrano nel portafoglio attualmente in fase di revisione. Il fatto che il conflitto produca una diversificazione del capitale destinato all’IA verso corridoi europei o non allineati, oppure che si limiti a rinviare la spesa, metterà alla prova il paradosso in modo più diretto. Un confronto strutturale tra la dipendenza dall’IA e quella energetica mette in luce la singolare disparità del mercato globale dell’IA. Nei mercati energetici, gli Stati produttori dispongono di una materia prima di cui i consumatori hanno bisogno, ma dipendono anche dalla domanda dei consumatori, creando così un rapporto di reciproca influenza. Nello stack dell’IA, la dipendenza è unidirezionale: il fornitore di tecnologia controlla il punto di strozzatura, lo Stato che adotta la tecnologia sostiene i costi infrastrutturali e l’estrazione di valore rifluisce al fornitore. Il conflitto con l’Iran ha messo a nudo un’ulteriore asimmetria per gli Stati del Golfo: la difesa fisica delle infrastrutture IA del Golfo dipende in modo sostanziale dai sistemi di difesa missilistica americani, aggiungendo una dipendenza in materia di sicurezza alle dipendenze giurisdizionali e tecnologiche già insite nello stack. Le revisioni della forza maggiore attualmente in corso suggeriscono che gli Stati del Golfo riconoscono la leva che ciò crea: gli oltre 28 miliardi di dollari di capitale IA impiegati nel 2025 fungono sia da investimento che da premio assicurativo per il rapporto di sicurezza con gli Stati Uniti. La domanda è se tale leva sarà utilizzata per negoziare una vera autonomia strutturale o consumata in un programma di acquisti che approfondisce le dipendenze che pretende di risolvere.
Redattore: Paul Fraioli Gli “Strategic Comments” dell’IISS sono note analitiche ricche di dati su questioni di sicurezza internazionale e sui rischi geopolitici e geoeconomici. Con 40 numeri all’anno, gli “Strategic Comments” offrono approfondimenti concisi, tempestivi e convincenti, di comprovata autorevolezza, a responsabili politici, giornalisti, dirigenti d’azienda e analisti di affari esteri. Fin dalla sua fondazione nel 1995, la rubrica “Strategic Comments” ha attinto alla notevole competenza del personale di ricerca e dei membri dell’Istituto, nonché alla più ampia comunità degli studi strategici.
Al fine di rendere questa analisi accessibile a un pubblico più ampio, l’Istituto seleziona ogni mese un numero recente per una più ampia distribuzione e un accesso libero.
Mentre la Cina insegue il boom del silicio, l’economista cinese Li Xunlei mette in guardia contro un’economia a forma di K, in cui pochi giganti raccolgono i profitti e gli altri lottano per rimanere a galla.
Nelle ultime settimane, il boom dell’intelligenza artificiale nel settore dei semiconduttori ha spinto al rialzo il settore delle comunicazioni ottiche sul mercato azionario cinese di classe A, dando origine a un arguto detto tra gli investitori cinesi: “State alla luce, non restate lì impalati ” (站在光里，不要光站着), che esorta il pubblico ad acquistare azioni del settore delle comunicazioni ottiche. Dietro questa battuta ironica si cela un significato più profondo: almeno tra gli investitori cinesi, l’avvento dell’era del silicio sembra ormai inarrestabile.
Secondo Li, la prosperità dell’era del silicio è tutt’altro che distribuita in modo uniforme. Le aziende basate sul silicio e le imprese tradizionali “basate sul carbonio” stanno divergendo a un ritmo accelerato in termini di creazione di ricchezza, assorbimento di posti di lavoro e valutazione, dando origine a quella che lui definisce un'”economia a forma di K”. Le cosiddette “Magnifiche Sette” rappresentano il 27% dei profitti totali e oltre il 33% della capitalizzazione di mercato totale del mercato azionario statunitense, eppure insieme forniscono solo circa 2,5 milioni di posti di lavoro. NVIDIA, ora l’azienda di maggior valore al mondo per capitalizzazione di mercato, impiega appena 36.000 persone. Una manciata di aziende “si staglia alla luce”, raccogliendo enormi profitti, mentre la stragrande maggioranza delle imprese tradizionali lotta per sopravvivere lungo il braccio discendente della K. Nel frattempo, l’1% più ricco degli americani detiene il 50% di tutta la ricchezza del mercato azionario, mentre 124 milioni di persone non sono in grado di trovare 400 dollari per un’emergenza. Egli avverte che l’intelligenza artificiale rischia di ampliare ulteriormente il divario di ricchezza e di intensificare le pressioni strutturali sull’occupazione.
Li mette in guardia anche contro il rischio di una bolla dell’intelligenza artificiale alimentata dalla corsa in corso nelle spese in conto capitale. Le proiezioni attuali suggeriscono che i Magnifici Sette statunitensi spenderanno tra i 700 e i 750 miliardi di dollari in spese di capitale nel 2026, con un aumento su base annua del 70-80%. Come dice lui: ” Non espandere le spese di capitale significa morte certa, ma espandere le spese di capitale non garantisce nemmeno la sopravvivenza”.
Nell’era del silicio, sostiene Li, la valutazione di un’azienda non può più basarsi esclusivamente sul valore commerciale; è necessario tenere conto anche del suo valore sociale. La collettività deve guardare al futuro e riflettere su come reagire alla polarizzazione sociale e agli shock occupazionali che l’era del silicio porterà con sé. Egli ritiene che solo sviluppando con vigore il settore dei servizi e creando nuove opportunità di lavoro si possa coinvolgere un maggior numero di persone nel progresso economico, anziché lasciarle indietro.
Di seguito la versione inglese dell’articolo. Il suo lavoro è stato pubblicato sul suo account WeChat:
Nel primo trimestre del 2026, la regione di Taiwan ha registrato una crescita del PIL reale del 13,69%, con una crescita del PIL nominale che ha raggiunto un notevole 16,88%. Come è noto, ciò è dovuto in gran parte all’industria elettronica di Taiwan e, soprattutto, a TSMC. Solo nel primo trimestre, TSMC ha registrato un utile netto attribuibile agli azionisti di 18,1 miliardi di dollari, in aumento di circa il 60% su base annua. NVIDIA ha fatto ancora meglio, con un utile netto di 18,78 miliardi di dollari nel primo trimestre e una capitalizzazione di mercato che si avvicina ai 5 trilioni di dollari. Per confronto, l’intero PIL degli Stati Uniti nel 2025 era di soli 30,76 trilioni di dollari.
Ricordo ancora la visita agli istituti finanziari di Taipei dieci anni fa, quando tutti si lamentavano dei tempi difficili. Nel primo trimestre del 2016, il PIL della regione di Taiwan era diminuito dello 0,89% su base annua – il terzo calo trimestrale consecutivo – e gli stipendi erano rimasti stagnanti per anni.
La struttura industriale della regione di Taiwan ha subito una trasformazione radicale nell’ultimo decennio? Chiaramente no. L’industria elettronica nella regione di Taiwan è da tempo altamente sviluppata. La ragione di questo boom è semplice: è arrivata l’era del silicio.
In realtà, l’industria elettronica era già entrata in una fase di crescita dieci anni fa, quando tutti parlavano della catena di fornitura di Apple. Nei giorni scorsi, Berkshire Hathaway ha tenuto la sua assemblea annuale degli azionisti. Durante l’incontro, Warren Buffett ha fatto notare che dieci anni fa aveva investito 35 miliardi di dollari in azioni Apple e che, nell’ultimo decennio – interessi inclusi – questo investimento ha generato 150 miliardi di dollari di profitti per Berkshire, il tutto senza che lui facesse nulla.
A dire il vero, aspettarsi che un novantacinquenne come Buffett abbia una visione lungimirante e una comprensione approfondita dell’era del silicio è forse chiedere troppo. Con ogni probabilità, quando acquistò Apple dieci anni fa, la considerava principalmente un titolo azionario ad alta crescita nel settore dei beni di consumo.
Ricordo che dieci anni fa, le materie prime a monte della filiera produttiva globale dei semiconduttori – wafer di silicio e simili – registrarono i primi aumenti di prezzo in cinque anni, il che segnò, a ben vedere, l’inizio dell’era del silicio. All’epoca, ebbi una conversazione con il capo analista elettronico della nostra azienda. Sostenne che la nuova domanda a valle, trainata da HPC, IoT ed elettronica automobilistica, stava determinando l’avvento ufficiale della quarta ondata di aumento del contenuto di silicio. La scarsità di wafer di silicio e la limitata capacità produttiva a monte, unite all’impennata delle applicazioni a valle ad alta intensità di silicio, stavano creando un circolo virtuoso, e i chip di memoria, in quanto categoria centrale di questo circolo, ne avrebbero tratto il massimo vantaggio.
Oggi, le applicazioni di intelligenza artificiale sono diventate sempre più pervasive. Il lancio di ChatGPT ha segnato l’inizio di una nuova era in cui i modelli linguistici di grandi dimensioni vengono ampiamente implementati. I modelli multimodali di grandi dimensioni sono ora in grado di elaborare e generare contenuti attraverso diverse modalità, superando i limiti dei modelli linguistici di grandi dimensioni tradizionali in ambito visivo, uditivo e in altri domini. La forma dominante si sta evolvendo dai chatbot ad agenti capaci di ragionamento indipendente, utilizzo di strumenti ed esecuzione di compiti. Le grandi potenze sono entrate in un’era di competizione per la potenza di calcolo: dalla carenza di CPU alla carenza di GPU e di nuovo alla carenza di CPU; dai chip ottici ai moduli ottici fino alle interconnessioni ottiche CPO: una progressione abbagliante e caleidoscopica.
Uno dei vantaggi di lavorare nel settore finanziario è che, a prescindere dalla tua rapidità di apprendimento, non hai altra scelta che stringere i denti e lasciarti trascinare dall’era del silicio. Se non presti attenzione all’impennata dei titoli azionari delle società di telecomunicazioni ottiche quotate in borsa, qualcuno ti urlerà: “Stai alla luce, non restare lì impalato”.
Al contrario, la Berkshire Hathaway di Buffett ha dimostrato una notevole disciplina, riducendo le proprie partecipazioni azionarie statunitensi per dieci trimestri consecutivi e disponendo ora di 397 miliardi di dollari in contanti. Buffett ha paragonato l’attuale mercato azionario statunitense a “una chiesa con un casinò annesso”: le valutazioni sono semplicemente troppo elevate. Il momento giusto per investire, afferma, è quando “nessun altro è disposto a rispondere al telefono”.
Dal punto di vista della valutazione, l’indice S&P 500 viene scambiato a un rapporto prezzo/utili (P/E) medio di quasi 30, con un rendimento da dividendi di appena l’1% e un rapporto prezzo/valore contabile (P/B) di 5,6. A titolo di confronto, il CSI 300 ha un P/E medio di 14,4, un P/B di 1,47 e un rendimento da dividendi del 2,62%. Il mercato statunitense appare effettivamente caro, soprattutto considerando che l’inflazione negli Stati Uniti a marzo era ancora al 3,3% e il rendimento dei titoli del Tesoro a 10 anni si attestava al 4,4%.
Naturalmente, i metodi di valutazione radicati nell’era del carbonio potrebbero essere già obsoleti. Nell’era del silicio, solo una manciata di aziende crea un valore enorme, mentre la maggior parte è destinata a languire. Secondo i dati disponibili, le “Magnifiche Sette” hanno guadagnato complessivamente 567,25 miliardi di dollari di profitti nel 2025, contro i circa 2,09 trilioni di dollari totali dell’indice S&P 500, pari al 27,1% dei profitti totali. La loro quota di capitalizzazione di mercato totale è persino superiore, attestandosi intorno al 33-35%.
Questo solleva un interrogativo: non viviamo forse in un’era di divergenza sempre più profonda, in cui una manciata di aziende si accaparra una fetta enorme dei profitti della società con margini sbalorditivi – il modello di crescita basato sul silicio – mentre la maggior parte delle imprese basate sul carbonio fatica a rimanere a galla? Questa è la cosiddetta economia a forma di K: il problema è che solo poche aziende e individui cavalcano la salita della “K”, mentre la maggioranza scivola lungo l’altra.
In altre parole, sebbene siamo entrati nell’era del silicio, il nostro stile di vita rimarrà basato sul carbonio ancora per molto tempo. Ad esempio, negli ultimi giorni, più di 50.000 persone si sono recate in pellegrinaggio a Omaha per vedere Buffett: hanno viaggiato in aereo, soggiornato in hotel, visitato le Berkshire, mangiato bistecche e partecipato alle corse mattutine. Tutto questo rappresenta un consumo basato sul carbonio. Persino il cosiddetto consumo basato sul silicio richiede enormi quantità di energia da combustibili fossili e rilascia ingenti quantità di anidride carbonica.
Esaminiamo ora alcune caratteristiche di quest’epoca di divergenze e chiediamoci se siano di buon auspicio per uno sviluppo economico sano. In primo luogo, consideriamo la struttura proprietaria degli asset nel mercato azionario statunitense. Secondo i dati della Federal Reserve, l’1% più ricco degli americani detiene circa il 50% del valore totale del mercato azionario, mentre il restante 50% ne possiede solo l’1%. La Fed ha anche riferito che 124 milioni di americani non sono in grado di reperire 400 dollari in caso di emergenza.
In secondo luogo, sebbene i sette colossi tecnologici statunitensi rappresentino oltre il 33% della capitalizzazione di mercato totale, il numero di posti di lavoro che creano è sorprendentemente limitato. Nel 2025, il loro organico complessivo si aggirava intorno ai 2,5 milioni di dipendenti, di cui 1,56 milioni solo per Amazon. Nvidia, l’azienda di maggior valore al mondo per capitalizzazione di mercato, impiega appena 36.000 persone. Inoltre, per espandere i propri investimenti, questi giganti hanno licenziato un gran numero di lavoratori: si stima che oltre 100.000 posti di lavoro siano stati tagliati solo nei primi due mesi di quest’anno.
In sintesi, nell’era del silicio, le aziende di intelligenza artificiale possono creare molta più ricchezza rispetto alle loro controparti basate sui combustibili fossili, stimolando la crescita del PIL, ma al contempo ampliando il divario di ricchezza e generando nuove pressioni occupazionali in tutta la società.
L’era del silicio è dunque arrivata. Come si evolverà e quali problemi porterà? Tutti si interrogano su questi aspetti, ma le risposte definitive restano ancora lontane.
Tra le aziende statunitensi con una capitalizzazione di mercato superiore a 1.000 miliardi di dollari, quasi tutte – a eccezione di Walmart – sono imprese basate sulla tecnologia del silicio. Negli ultimi 30 anni, le aziende tradizionali dei settori manifatturiero, energetico, delle telecomunicazioni e finanziario sono uscite dalla top ten per capitalizzazione di mercato. A livello globale, il club delle aziende da mille miliardi di dollari comprende le sette maggiori aziende americane, insieme a Broadcom, Berkshire Hathaway e Walmart, oltre a TSMC di Taiwan, Samsung della Corea del Sud e Aramco dell’Arabia Saudita. Nessuna azienda della Cina continentale è presente nella lista.
Il confronto tra i mercati azionari della Cina continentale e degli Stati Uniti rivela una differenza sostanziale: le società più grandi del mercato azionario cinese (azioni di classe A) non sono sufficientemente grandi, e il grado di divergenza è meno pronunciato rispetto agli Stati Uniti. I livelli di globalizzazione sono generalmente inferiori, i volumi di scambio delle società a grande capitalizzazione sono relativamente modesti e le valutazioni delle grandi aziende sono comparativamente basse, mentre le società a piccola capitalizzazione vengono scambiate a multipli più elevati e godono di un turnover più vivace. Inoltre, le grandi aziende americane sono cresciute in gran parte grazie a continue fusioni e acquisizioni, mentre le storie di successo in questo ambito sono molto meno comuni tra le grandi aziende della Cina continentale.
Certamente, nella Cina continentale esistono diverse aziende con una capitalizzazione di mercato superiore a mille miliardi di RMB, ma la maggior parte opera in settori tradizionali o è costituita da imprese statali. Queste grandi aziende impiegano decine o addirittura centinaia di migliaia di lavoratori. Inoltre, l’occupazione reale generata dalle imprese statali nella Cina continentale è spesso sottovalutata, perché oltre ai dipendenti formali, queste imprese si affidano in larga misura anche al lavoro interinale e all’esternalizzazione dei servizi: in alcune imprese statali centrali, questi lavoratori superano di gran lunga il numero dei dipendenti formali.
Tra i giganti di internet della Cina continentale, i livelli occupazionali variano drasticamente a seconda del modello di business. Tencent, ad esempio, ha una capitalizzazione di mercato tredici volte superiore a quella di JD.com e ha registrato utili netti per oltre 220 miliardi di RMB nel 2025, eppure la sua forza lavoro conta solo circa 100.000 dipendenti, circa un nono di quella di JD. Ciò sottolinea come la valutazione di un’azienda richieda di considerare non solo il suo valore commerciale, ma anche il suo valore sociale, soprattutto in un’era digitale in cui l’occupazione subisce shock sempre maggiori.
Con l’avvento dell’era di Internet nel 2000, le transazioni online sono diventate sempre più frequenti, infliggendo duri colpi ai negozi fisici. L’ascesa dei servizi di consegna espressa e di consegna di cibo a domicilio ha portato con sé anche un’enorme quantità di “inquinamento da plastica”: sacchetti di plastica, scatole di imballaggio, nastro adesivo e simili.
Inoltre, le guerre dei prezzi tra i giganti di internet hanno portato a una cattiva allocazione e a uno spreco di risorse sociali. Oggi, la forza lavoro flessibile nella Cina continentale è stimata in 287 milioni di persone (a novembre 2025, secondo il sito web della Conferenza consultiva politica del popolo cinese di Tianjin), pari a quasi il 40% della popolazione occupata totale di 725 milioni. L’enorme entità di questa forza lavoro flessibile solleva seri interrogativi sul futuro dell’occupazione e della sicurezza sociale, che meritano un’attenta valutazione.
Una volta terminata la fase di forte crescita del settore dell’IA, queste aziende basate sulla tecnologia del silicio, caratterizzate da alti profitti e bassa occupazione, saranno ancora in grado di sostenere valutazioni così elevate? Attualmente, le principali aziende americane di IA sono impegnate in una frenetica espansione delle spese in conto capitale: si prevede che le “Magnifiche Sette” spenderanno tra i 700 e i 750 miliardi di dollari in investimenti nel 2026, con un aumento del 70-80% rispetto al 2025. Questo sta spostando la crescita del PIL statunitense su basi trainate dagli investimenti, e anche le aziende di IA nella Cina continentale stanno incrementando notevolmente le spese in conto capitale.
Come dice il proverbio: non espandere gli investimenti significa morte certa, ma espanderli non garantisce la sopravvivenza. In un contesto così spietato, dove il vincitore prende tutto, lo scoppio della bolla dell’IA è probabilmente solo questione di tempo, proprio come è successo anni fa con la bolla di Internet. Buffett ha progressivamente ridotto il suo portafoglio azionario e accumulato liquidità, preparandosi per l’inverno in arrivo.
Vista in un’ottica storica più ampia, lo scoppio delle bolle speculative è in realtà un fatto positivo. Restituisce razionalità agli investitori e ai mercati e, attraverso l’eliminazione degli operatori più deboli, migliora ulteriormente la produttività del lavoro e l’efficienza nell’allocazione delle risorse. Dopo lo scoppio della bolla di Internet negli Stati Uniti nel 2001, ad esempio, Internet si è diffuso ancora più ampiamente, dando origine a una generazione di giganti della tecnologia che da allora hanno guidato il mondo nell’era del silicio.
Per l’economia e la società globali, la rivoluzione dell’intelligenza artificiale sta guidando aumenti della produttività del lavoro e del progresso umano, riscrivendo discipline tradizionali come l’economia e la sociologia. L’economia dello sviluppo moderna, ad esempio, concorda sul fatto che una popolazione che invecchia debba comportare una crescita più lenta e che, una volta che una società diventa super-anziana, la crescita scenderà al di sotto del 3%.
Eppure, nel primo trimestre di quest’anno, Taiwan, già un paese con una storia lunghissima, ha registrato una crescita a doppia cifra; anche la Corea del Sud, anch’essa con una storia lunghissima, ha ottenuto risultati più che rispettabili. Il progresso tecnologico dell’era del silicio, quindi, continuerà a spingere in avanti la ruota della storia, anche se lungo il cammino solleva polvere e anche se a volte può schiacciare il terreno stesso su cui poggia.
Dal passaggio da “Internet+” a “AI+”, dobbiamo prepararci in anticipo. Come affrontare la crescente divergenza tra società, settori, imprese e famiglie e come attutire gli shock che questa divergenza porterà? Come sviluppare con vigore il settore dei servizi per creare nuovi posti di lavoro e contrastare il brusco calo della domanda di lavoro che l’era del silicio minaccia di provocare? E come pianificare in anticipo per ridurre il rischio che un futuro scoppio della bolla dell’IA si propaghi a tutti i settori?
Perché il motore che ha alimentato l’ascesa della Cina sta ora alimentando l’ansia dei suoi giovani: una lettura di “Un viaggio senza mappa” di Lian Si.
Per decenni, la meritocrazia è stata considerata il motore principale dello sviluppo fulmineo della Cina. All’interno del sistema economico, questo meccanismo premia la diligenza, la competenza e l’efficienza, collegando strettamente l’impegno individuale alla ricompensa materiale e garantendo che venga soddisfatto il desiderio della collettività di una vita agiata.
Nell’apparato politico cinese, un sistema di selezione e valutazione dei quadri basato sulla valutazione delle prestazioni garantisce che i decisori siano verificati e competenti, mentre gli incentivi alla promozione li incoraggiano a bilanciare gli interessi locali a breve termine con gli obiettivi nazionali a lungo termine.
Nel 2020, la produzione cinese di acciaio grezzo ha superato per la prima volta il miliardo di tonnellate, raggiungendo un picco storico prima di iniziare un graduale declino. Tale cifra ha segnato anche l’ingresso formale della Cina in una società post-industriale. Con il progressivo dissolversi delle preoccupazioni per la scarsità di risorse materiali, ha cominciato a emergere il rovescio della medaglia della meritocrazia, a lungo nascosto.
In ambito educativo, il singolo parametro dei punteggi dei test ha ristretto i percorsi di sviluppo a disposizione dei giovani, comprimendo l’intera gamma delle possibilità della vita in una competizione basata sulla capacità di superare gli esami. Dato che il numero di ammissioni alle migliori università rimane relativamente invariato, questo sistema di valutazione non ha prodotto alcun progresso corrispondente nello sviluppo; al contrario, ha intensificato una competizione eccessiva e inutile. I partecipanti si impegnano sempre di più, mentre i risultati complessivi non aumentano; questo è esattamente il significato di involuzione .
A livello di psicologia sociale, la crescente adozione dell’intelligenza artificiale ha amplificato costantemente la sua capacità di sostituire i lavoratori con figure professionali di livello base (almeno secondo la percezione comune), e la ricerca di “prestazioni quantificabili” nel mercato del lavoro si è ulteriormente intensificata, con la soglia del successo che si alza sempre di più. Anche se i “super-individui” emergono con forza, le persone comuni percepiscono più acutamente che mai la propria sostituibilità. La promessa della meritocrazia, secondo cui “il duro lavoro alla fine ripaga”, è diventata più fragile che mai, alimentando l’ansia che pervade i giovani di oggi.
Il 4 maggio si celebra la Giornata della Gioventù in Cina. In questa occasione, vorrei condividere un saggio del signor Wang Mingyuan (王明远), scritto per il nuovo libro del professor Lian Si, ” Un viaggio senza mappa” (无图之旅-一代青年的自我寻路) . Wang è ricercatore presso l’Associazione di Ricerca sulla Riforma e lo Sviluppo di Pechino e un eminente e stimato studioso di storia della Riforma e dell’apertura economica. In precedenza ha lavorato presso la rivista “China Economic System Reform Magazine” e la ” China Society for Economic System Reform” . Gestisce inoltre un proprio account pubblico su WeChat, “Fuchengmen No. 6 Courtyard”.(阜成门六号院).
Wang Mingyuan
Il professor Lian Si è un noto sociologo che da tempo si dedica allo studio dei valori delle diverse generazioni di giovani cinesi. Ha descritto con precisione la precarietà della vita dei neolaureati con l’espressione “tribù di formiche” e, nel suo nuovo libro, continua a indagare sul destino dei giovani. Ricopre inoltre la carica di vicedirettore del Dipartimento Scolastico del Comitato Centrale della Lega della Gioventù Comunista . Ho avuto l’opportunità di parlare con lui in passato e sono rimasto profondamente colpito dall’empatia che ha dimostrato nei confronti delle difficoltà che i giovani cinesi si trovano ad affrontare, nonché dalla precisione con cui ha compreso le motivazioni che ne sottendono il comportamento.
Professoressa Lian Si
Nel suo libro, Lian Si ha sottolineato come la meritocrazia sia, di fatto, una moderna maschera per l’ordine gerarchico; essa stratifica i giovani in base a criteri quali reddito, titoli di studio e posizione sociale. Egli auspica politiche che concedano ai giovani maggiore margine di manovra per commettere errori, che offrano condizioni di lavoro più tutelate e che riservino opportunità di cambiamento di percorso. A mio avviso, tutti questi punti, a un livello più profondo, riflettono un impegno più concreto a “investire nelle persone” e a rafforzare la rete di sicurezza sociale per i giovani.
Grazie alla gentile autorizzazione di Wang Mingyuan, ho avuto la possibilità di pubblicare la versione inglese del brano.
«Il principio fondamentale di una società civile non è che tutti possano avere successo, ma che anche le persone comuni conservino dignità e valore. Il vero progresso sociale non consiste nel trasformare tutti in vincitori, ma nel permettere alle persone comuni di vivere con dignità; non nel costringere tutti a scalare la gerarchia sociale, ma nell’assicurare che coloro che non riescono a farlo non vengano calpestati.» —Lian Si, Un viaggio senza mappa , p. 356
È arrivato il Giorno della Gioventù del 4 maggio, e quindi mi sembra opportuno parlare dei giovani. Oggi, la questione giovanile sta diventando una delle questioni decisive che plasmano il destino storico della Cina. Perché dico questo?
Innanzitutto, la Cina si trova attualmente ad affrontare una serie di problemi urgenti: colli di bottiglia tecnologici, crescente competizione internazionale, stabilità sociale e sviluppo sostenibile. Dal punto di vista di chi deve effettivamente risolverli, tutto dipende da quanto efficacemente lavoriamo con i giovani. Risolvere queste difficoltà dipende soprattutto dal liberare il potenziale dei giovani. I giovani possono essere immaturi e imperfetti, e in termini di risorse sociali rappresentano un “gruppo marginale”, eppure sono anche i più creativi; sono, in definitiva, i padroni del futuro, e gli unici ad avere il diritto di definirlo.
La capacità della Cina di trasformare i vantaggi intellettuali e demografici dei suoi giovani in un vantaggio per lo sviluppo è fondamentale per il raggiungimento dei nostri obiettivi di modernizzazione. Le nazioni di successo, in definitiva, sono quelle che permettono a ogni nuova generazione di realizzare appieno il proprio potenziale. Le nazioni fallimentari sono quelle in cui le energie dei giovani non trovano sbocco, o si esauriscono negli attriti interni dei conflitti sociali.
In secondo luogo, il lavoro con i giovani oggi si trova ad affrontare nuove sfide senza precedenti. In passato, il lavoro con i giovani si concentrava principalmente su questioni di sopravvivenza, istruzione e sviluppo, ovvero, nella sua essenza, sull’innalzamento del livello culturale dei giovani e sull’ampliamento delle loro opportunità di guadagnarsi da vivere. Ma questa generazione, soprattutto quella al di sotto dei venticinque anni, è essa stessa nativa di una società industrializzata e basata sull’informazione. La loro visione del mondo, le loro aspirazioni e le loro modalità di ragionamento differiscono notevolmente da quelle delle generazioni successive agli anni ’70 e ’80.
Le opportunità che i tempi attuali offrono non sono più all’altezza del capitale e delle aspettative che i giovani portano con sé; i meccanismi di gestione sociale si scontrano sempre più con i loro modelli di comportamento. La generazione più giovane esprime le proprie emozioni a modo suo. Negli ultimi due o tre anni, espressioni come “sdraiarsi a terra” e “anti-involuzione”, e comportamenti come “il lutto per la dinastia Ming” o la moda del barbecue Zibo, non dovrebbero essere liquidati come sottoculture internettiane passeggere: sono il riflesso della condizione psicologica ed esistenziale dei giovani.
“Mourning the Ming” non è in realtà un dibattito storico o una nostalgia per la dinastia Zhu; è piuttosto un modo per esprimere ribellione contro le informazioni “istituzionalizzate” e i valori ortodossi. I milioni di studenti universitari della Cina settentrionale che si riversano a Zibo per un barbecue, o le decine di migliaia di studenti che pedalano di notte tra Zhengzhou e Kaifeng, in fondo sono alla ricerca di una via d’uscita dalla soffocante gestione del campus e cauto desiderio di uno stile di vita più libero da inibizioni.
Ma tra coloro che detengono le risorse della società e ne dominano il discorso pubblico – quasi tutti di mezza età o anziani – sono pochissimi quelli realmente capaci di ascoltare le voci dei giovani. Che si tratti di intellettuali indignati di fronte all’ingiustizia sociale o di funzionari che esercitano il potere a livello locale, che i loro valori politici siano di sinistra o di destra, quando parlano di questioni giovanili assumono quasi automaticamente un atteggiamento di insegnamento o persuasione, spesso trasmettendo quella che i giovani chiamano sarcasticamente “l’aria da vecchio” o “l’atmosfera patriarcale”. Questo non fa che rendere il problema più difficile da risolvere.
Il mese scorso ho ricevuto una copia di “Un viaggio senza mappa” del rinomato sociologo Lian Si. È stata una piacevole sorpresa, seguita, dopo averlo letto, da un’emozione e un entusiasmo che non provavo da tempo. Frutto di anni di ricerca sul campo, questo raro libro comprende i giovani con un atteggiamento di ascolto empatico e si interroga su come aiutarli a crescere, anziché impartire loro lezioni in modo burocratico o paternalistico. Si concentra sulle circostanze di innumerevoli giovani comuni, non sulla celebrazione di storie di successo. Il libro è permeato da quella sensibilità umanistica propria di un intellettuale, ed è supportato da un’analisi solida e professionale. Di seguito, condivido alcuni dei suoi spunti.
Una testimonianza autentica della vita e della mentalità dei giovani nell’era post-industriale.
Se ” La tribù delle formiche” di Lian Si offriva il ritratto storico più vivido dei giovani durante l’era industriale cinese, ” Un viaggio senza mappa” offre un quadro completo e finemente dettagliato di come le forze storiche dell’era post-industriale – la trasformazione tecnologica, l’urbanizzazione, la globalizzazione e la rivoluzione dei valori sociali – stiano rimodellando le vite e la mentalità dei giovani.
Il primo cambiamento è la “deistituzionalizzazione” o “decentralizzazione” del lavoro. In passato, sia nelle società agrarie che in quelle industriali, il lavoro era di natura istituzionale: l’occupazione non agricola era strettamente legata a organizzazioni, ancorate a enti del settore pubblico o a imprese private. La diffusione delle tecnologie digitali ha ora liberato il lavoro dai vecchi vincoli di tempo e luogo, dissolvendo il forte legame tra lavoratore e “unità lavorativa”. Per la maggior parte dei giovani, il lavoro è diventato “non istituzionale” o “decentralizzato”.
“Un viaggio senza mappa ” seleziona dieci gruppi che rappresentano la “media” sociale: conduttori di dirette streaming, operai, professionisti dell’alta tecnologia, i nuovi bohémien dell’arte, freelance, giovani di provincia, programmatori, funzionari pubblici di base, dipendenti di organizzazioni sociali e fattorini. Attraverso accurate interviste, il libro ripercorre le loro storie di vita e i loro percorsi interiori.
Di questi dieci gruppi, solo gli operai industriali, i funzionari pubblici di base e coloro che lavorano in organizzazioni sociali rimangono all’interno di strutture istituzionali tradizionali; gli altri sette si sono tutti orientati verso la deistituzionalizzazione. La Cina conta ora oltre 200 milioni di lavoratori con contratti flessibili. Se da un lato questo riflette certamente le difficoltà che i giovani incontrano nel mercato del lavoro, dall’altro indica anche che, per una parte consistente di essi, questa è gradualmente diventata una nuova modalità di lavoro scelta, se non addirittura preferita.
Il secondo cambiamento è un’intensificazione senza precedenti della coscienza “moderna” riguardo all’autostima, alla dignità, alla libertà e ai diritti. I giovani delle generazioni precedenti, anche quelli successivi agli anni ’80, tendevano a fare scelte di vita basate su criteri utilitaristici: reddito, promozione e così via. Questa generazione, plasmata da cambiamenti rivoluzionari nei propri ambienti educativi, materiali e informativi, attribuisce un’importanza senza precedenti ai sentimenti personali. Da qui la popolarità, tra i giovani, di concetti che lasciano perplessi i più anziani: “riformare il posto di lavoro”, “valore emotivo”, “spendere per compiacere se stessi”.
La convergenza di questo cambiamento di valori con l’evoluzione tecnologica è una delle cause principali della crescente deistituzionalizzazione delle carriere giovanili. La loro adesione alle regole e agli incentivi materiali è più debole che mai, e il loro attrito con le istituzioni e i valori consolidati si è intensificato: un altro motivo per cui, negli ultimi anni, i giovani sono stati così spesso “problematizzati”.
Il terzo cambiamento è che, sebbene la scarsità materiale non sia più il problema, l’incertezza esistenziale e l’ansia sono in aumento. Il cambiamento tecnologico ha separato l’occupazione dall’unità lavorativa. Il lato positivo è una soglia di accesso più bassa e maggiori opportunità di lavoro per tutti: se prendiamo come punto di riferimento il 2012, quando la Cina ha sostanzialmente completato la sua industrializzazione, la nuova economia costruita attorno alle infrastrutture digitali ha generato da allora circa 150 milioni di posti di lavoro aggiuntivi, portando il tasso di occupazione non agricola in Cina vicino all’80% lo scorso anno. Ma il ritmo accelerato dell’iterazione tecnologica e la crescente capitalizzazione delle industrie hanno introdotto un’enorme incertezza nella vita lavorativa dei giovani, accompagnata da un senso di disagio e ansia riguardo al loro futuro. Sebbene si siano liberati dai tradizionali vincoli di autorità all’interno dell’unità lavorativa, hanno ereditato le forme di controllo più subdole che derivano dalla tecnologia e dal capitale. La libertà che speravano non si è materializzata; semmai, i vincoli che gravano su di loro sono ora onnipresenti.
In sintesi, questa generazione sta percorrendo un cammino ben diverso da qualsiasi altro precedente. Le loro carriere e le loro vite non seguono più coordinate fisse. Godono di maggiore libertà e autonomia sul proprio destino, ma si trovano anche ad affrontare numerose sfide e incertezze. Lian Si definisce questa modalità completamente nuova – l’auto-navigazione in un’incertezza pervasiva – “un viaggio senza mappa”.
Attraverso le sue interviste, vediamo che la reazione chimica di queste tre trasformazioni sta rimodellando non solo coloro che operano nei nuovi settori, ma anche i lavoratori delle professioni tradizionali, le cui mentalità e circostanze stanno cambiando a loro volta.
Prendiamo ad esempio i funzionari pubblici di base. Il vecchio stereotipo li dipinge come uomini compiacenti, altezzosi e indifferenti che passano la giornata con un solo giornale in mano e non hanno nulla di cui preoccuparsi. La realtà è che i funzionari pubblici di base di oggi – il cui livello di istruzione è notevolmente migliorato – includono molti idealisti e le cui capacità professionali sono di gran lunga superiori a quelle della generazione precedente. Il miglioramento dei servizi di base negli ultimi anni è dovuto in gran parte a questo ricambio generazionale. Tuttavia, con la pressione sempre maggiore sulla valutazione delle prestazioni, la formalizzazione delle procedure amministrative e il costante controllo da parte dei superiori e del pubblico, il lavoro di questi giovani funzionari è tutt’altro che facile. Lo spazio per la personalità e il talento individuali si è notevolmente ridotto.
Una riflessione sul culto della meritocrazia che domina la scena.
Un altro contributo intellettuale di “Un viaggio senza mappa” è la sua analisi di come la meritocrazia alieni il valore umano, un’analisi che aiuta a spiegare l’ansia e la rassegnazione dei giovani.
Un sistema di valori incentrato sui risultati – che celebra l’impegno, il successo e la ricchezza – è innegabile che spinga la modernizzazione. Il problema, però, nella Cina odierna è che, in assenza di un contrappeso umanistico, la meritocrazia ha finito per dominare quasi completamente la valutazione sociale. Grazie alla diffusione delle scienze gestionali e delle tecnologie digitali, ha insinuato indicatori quantificabili in ogni ambito della vita, invertendo il rapporto tra strumenti e fini in tutta la società. Gli esseri umani sono diventati macchine che vivono per i propri parametri di valutazione. Come afferma Lian Si, “L’interazione reciproca tra meccanismi di mercato, distribuzione algoritmica e valutazione delle prestazioni ha rafforzato la morsa del ‘successo’ sulla vita quotidiana dei giovani”.
Condivido pienamente questa opinione. Oggi, quando le università reclutano docenti, ciò che guardano per prima cosa non è la capacità accademica, ma indicatori quantificabili: se la laurea del candidato proviene da un’università del “Progetto 985”, quanti articoli ha pubblicato su riviste CSSCI, quanti finanziamenti nazionali ha ottenuto. Il luogo di incontro più famoso di Pechino – l’angolo nord-est del Parco Zhongshan nei fine settimana – è un vivido palcoscenico della meritocrazia in azione. Qui, giovani uomini e donne vengono ridotti a un indice numerico di reddito, istruzione e altezza. Gli astanti guardano con ammirazione reverenziale coloro che hanno le lauree più prestigiose, i titoli più alti, gli stipendi più elevati. Che una persona abbia una personalità solida, intelligenza emotiva, integrità morale o potenziale a lungo termine sono parametri sostanzialmente irrilevanti. Chiunque abbia il coraggio di mettere in risalto tali qualità sul lavoro, nelle ammissioni universitarie o nel corteggiamento rischia di essere etichettato come “ingenuo”, “eccessivamente idealista” o “inutile”.
Lian Si osserva acutamente che la meritocrazia è, in realtà, una moderna maschera per “ordine gerarchico”: stratifica i giovani attraverso etichette come reddito, titoli di studio e rango. “ La gerarchia di discendenza sotto la meritocrazia non proclama la nobile nascita in alcuna legge esplicita; si insinua silenziosamente nel discorso pubblico e nelle menti individuali attraverso parole come impegno, capacità, rendimento e volontà”. “Si riproduce culturalmente, restringendo la diversità dei percorsi di vita a un’unica strada e impiantando silenziosamente l’autodisciplina sia nella coscienza che nel desiderio”.
La meritocrazia ha ristretto i percorsi di sviluppo a disposizione dei giovani e intensificato la competizione. Per questo motivo, anche le famiglie dell’alta borghesia di Haidian rimangono attanagliate dalla paura di cadere in disgrazia e intrappolate nell’ansia di una continua “genitorialità iperprotettiva”. La nuova generazione, cresciuta nella logica meritocratica di una società industriale, può sembrare avere titoli di studio più elevati, migliori competenze linguistiche e hobby più raffinati rispetto ai predecessori. Eppure, i parametri di valutazione hanno atomizzato e frammentato le loro capacità, e le competenze più vitali – il pensiero e la creatività – non sono necessariamente migliorate. Anzi, potrebbero essere addirittura diminuite.
Ciò che contraddice la logica degli incentivi della meritocrazia è questo: una volta che la ruota della storia gira verso l’era post-industriale e i canali di mobilità sociale si restringono, continuare a richiedere e valutare i giovani attraverso criteri meritocratici non può che acuire il loro senso di frustrazione e impotenza. Dopo il 2021, punto di svolta nello sviluppo economico cinese, termini come “stagnazione”, “involuzione” e “anti-involuzione” sono entrati in circolazione. Non si tratta di “meme” o “sottocultura di internet”, bensì della manifestazione di una contraddizione tra il sistema di valutazione sociale e la realtà sociale.
Cosa rende davvero significativa la giovinezza e cosa la società deve ai giovani: riflessioni filosofiche e istituzionali sulla difficile situazione dei giovani.
Nel suo libro, Lian Si non impartisce, come fanno le “persone di successo”, lezioni di vita ai giovani. Piuttosto, risponde a una domanda che la società stessa deve ridefinire: quale tipo di gioventù è più significativa? Scrive: “Il fondamento di una società civile non è che tutti possano avere successo, ma che anche le persone comuni conservino dignità e valore”. Lian Si sostiene che dobbiamo smantellare la narrativa meritocratica che esalta i forti e muoverci verso un pluralismo di percorsi di vita; che dobbiamo rispettare le scelte delle giovani generazioni e accettarne la normalità; che dobbiamo abolire la “valutazione sociale” utilitaristica e imposta dall’esterno delle carriere, e usare invece come bussola il fatto che il proprio lavoro giovi agli altri e sia in sintonia con il proprio cuore. Questo è un ritorno dalla strumentalizzazione all’essenza della vita umana, ed è pienamente in sintonia con l’umanesimo del marxismo.
Lian Si dimostra inoltre il rigore professionale di un sociologo. Per ciascuno dei dieci gruppi professionali, propone raccomandazioni specifiche per migliorarne le condizioni. Il punto centrale, a mio avviso, è il seguente: un passaggio dall’enfasi posta in passato sul sostegno ai giovani attraverso l’offerta tecnologica al rafforzamento dei giovani attraverso l’offerta istituzionale.
In tutta onestà, il livello di ansia tra i giovani cinesi è sproporzionato rispetto al livello di sviluppo economico e alle opportunità del Paese. La Cina è sul punto di superare la soglia dei paesi ad alto reddito. Nelle regioni orientali e nelle principali città – proprio dove l’ansia è più elevata – lo sviluppo sociale si è avvicinato ai livelli dell’OCSE. Il tasso di crescita cinese, pur non essendo quello di inizio secolo, rimane secondo solo a quello dell’India tra le principali economie. I giovani cinesi, a rigor di logica, non dovrebbero essere così ansiosi.
Osservando la questione da un’altra prospettiva, emerge che un’importante fonte di ansia giovanile è l’inadeguatezza delle tutele istituzionali. La nostra società è priva di un meccanismo che incentivi la creatività costante, di un meccanismo che riconosca pienamente il valore delle persone e di sistemi adeguati di assistenza sociale e welfare. Questa è un’opinione condivisa da tutti, dagli imprenditori del settore high-tech al vertice della distribuzione del reddito, fino ai lavoratori dell’economia flessibile e ai conduttori di dirette streaming che si trovano nelle fasce di reddito più basse e medie.
Ecco cosa auspica Lian Si a conclusione del suo libro: “Questo libro non vuole dire ai giovani ‘cosa dovreste fare’, ma chiede alla società ‘se possiamo’: se, a livello politico, possiamo concedere ai giovani maggiore margine di manovra per commettere errori; se possiamo offrire condizioni di lavoro più tutelate ad alcuni; se possiamo riservare ad altri l’opportunità di cambiare percorso di vita”.
Esistono tre tipi di libri. Il primo è un’opera completa e originale, scritta in un unico sforzo continuativo, fondata su un pensiero serio, rigoroso e logicamente coerente. Il secondo è una raccolta di articoli precedentemente pubblicati. Il terzo è quello che nasce dalla collaborazione di diversi autori – tu scrivi un pezzo, io un altro – e il cui risultato viene poi assemblato in un volume. A mio avviso, solo il primo tipo merita veramente il nome di “libro”. L’industria editoriale odierna è così prolifica che chiunque può pubblicare un libro, eppure il primo tipo rappresenta meno dell’uno per cento di tutto ciò che viene pubblicato. Nonostante i suoi numerosi impegni sociali, Lian Si ha prodotto in ” Un viaggio senza mappa” un’opera originale, fondata su una rigorosa ricerca e un’attenta analisi. Ogni parola è ponderata; non una frase è superflua. In un’epoca inondata di cibo accademico di bassa qualità (o di spazzatura accademica), questo è un lusso raro.
Raramente scrivo riflessioni sulle mie letture. I libri scadenti non meritano commenti, e su quelli buoni non oso esprimermi con leggerezza. Contando, ho scritto recensioni solo per quattro libri, tutti su invito dell’autore o dell’editore: “La generazione perduta: l’arretramento della gioventù istruita cinese” di Michel Bonnin, ” Deng Xiaoping e la trasformazione della Cina” di Ezra Vogel, ” Il processo di riforma economica cinese” di Wu Jinglian e ” L’economia privata che avanza con i tempi” di Hu Deping . Questo saggio, al contrario, l’ho scritto interamente di mia iniziativa, mosso da ciò che ho letto, come omaggio ai 370 milioni di giovani cinesi e come tributo agli studiosi che ancora prendono sul serio il lavoro originale.
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Il presente documento analizza il modo in cui la Russia sta sviluppando l’intelligenza artificiale (IA) in ambito militare e si sta progressivamente orientando verso un processo decisionale autonomo, in particolare a livello tattico. I punti chiave riportati di seguito illustrano i risultati principali relativi alle modalità con cui tali capacità vengono sviluppate, adattate e scalate all’interno dell’ecosistema militare russo in tempo di guerra.
La Russia ha individuato nei sistemi senza pilota e nell’intelligenza artificiale due priorità strategiche fondamentali a tutti i livelli del processo decisionale. Tali priorità ricorrono costantemente nelle strategie federali, regionali e settoriali e sono spesso inquadrate in contesti civili e di doppio uso. Tuttavia, data la transizione della Russia verso un’economia di guerra e la scarsa trasparenza sui programmi militari riservati, è altamente probabile che gli investimenti e i progressi in questi settori si traducano direttamente in capacità militari e vantaggi operativi.
La Russia ha probabilmente impiegato in combattimento un sistema senza pilota completamente autonomo e continua a perfezionarne l’utilizzo nonostante le vittime civili che ne derivano. L’analisi tecnica ucraina dei droni V2U intercettati indica l’assenza dei componenti di comunicazione necessari per il controllo da parte di un operatore, insieme alla presenza di una potenza di calcolo a bordo sufficiente per eseguire software di percezione e processo decisionale basati sull’intelligenza artificiale. Il comportamento osservato sul campo di battaglia — compreso il volo autonomo in ambienti ostili, la selezione indipendente dei bersagli e l’attività coordinata di gruppo che utilizza segnali visivi per un coordinamento simile a quello di uno sciame — suggerisce che il V2U rappresenti un salto qualitativo dai droni usa e getta pilotati a distanza verso sistemi completamente autonomi e guidati dall’intelligenza artificiale.
L’ecosistema dei droni in Russia rivela una logica di approvvigionamento adattiva, in cui l’innovazione nasce al di fuori delle strutture industriali formali della difesa e viene scalata solo dopo la convalida sul campo di battaglia. Progetti come Molniya dimostrano uno schema ricorrente: una rapida fase di sperimentazione condotta da ingegneri civili e gruppi di volontari a livello “amatoriale”, seguita da un intervento statale selettivo volto a finanziare, standardizzare e produrre in serie i sistemi che si dimostrano efficaci dal punto di vista operativo. Questo approccio consente allo Stato di cogliere i benefici dell’innovazione decentralizzata evitando al contempo le inefficienze derivanti dal tentativo di progettare centralmente soluzioni sotto la pressione della guerra.
Uno dei fattori chiave per l’integrazione dei sistemi senza pilota è stata la diffusione di scuole private specializzate in droni e di iniziative di formazione parallele, che fungono da acceleratori dell’adozione tecnologica. A differenza delle tradizionali strutture di formazione gestite dallo Stato, queste organizzazioni si adattano con la rapidità tipica delle startup, aggiornando continuamente i programmi didattici, integrando nuove piattaforme direttamente nell’insegnamento e consentendo agli operatori di testare i sistemi in modo approfondito durante la formazione. Questa struttura crea circuiti di feedback diretti tra utenti finali e ingegneri, accelerando il perfezionamento sia dell’hardware che delle tattiche. Incorporando nuove funzionalità nei percorsi formativi più rapidamente rispetto alle istituzioni formali, queste scuole trasformano le tecnologie emergenti in competenze operative su larga scala, rendendo di fatto la formazione stessa un motore centrale della potenza di combattimento.
Oltre il 50% di tutti i componenti che rendono possibile l’intelligenza artificiale recuperati dai sistemi senza pilota russi proviene da aziende con sede negli Stati Uniti e consiste principalmente in componenti elettronici di livello commerciale a duplice uso. Su 705 componenti identificati rilevanti per l’IA (ad esempio, processori, unità di memoria e sensori), le aziende statunitensi rappresentano circa il 69% dell’hardware di memoria, il 57% dei processori e il 38% dei sensori, rappresentando la quota nazionale più ampia in ciascuna categoria. In confronto, la Cina fornisce meno del 9% del totale dei componenti abilitanti per l’IA e non si colloca tra i principali fornitori di hardware di elaborazione a bordo. Questi risultati sottolineano che la spina dorsale tecnica dell’autonomia sul campo di battaglia in espansione della Russia rimane profondamente radicata nei mercati dei semiconduttori integrati a livello globale, dove le tecnologie occidentali disponibili in commercio continuano a svolgere un ruolo decisivo nonostante le sanzioni e i controlli sulle esportazioni.
La Russia non è in competizione con le grandi potenze nella corsa all’intelligenza artificiale all’avanguardia; sta invece perseguendo una strategia pragmatica incentrata sulle capacità dell’IA applicata. Anziché sviluppare da zero grandi modelli di base, la Russia si concentra sulla creazione di soluzioni pratiche basate su modelli a peso aperto già esistenti, realizzati da sviluppatori occidentali come Llama e Mistral, nonché su modelli cinesi come Qwen e DeepSeek. Questi modelli vengono adattati in applicazioni personalizzate progettate sia per l’integrazione a livello governativo che per l’uso militare.
La Russia sta deliberatamente creando un ecosistema completo e end-to-end per l’intelligenza artificiale e i sistemi senza pilota, anziché puntare su capacità isolate. Questo sforzo integra l’espansione della potenza di calcolo fino a un exaflop entro il 2030, obiettivi di produzione di 130.000 sistemi aerei senza pilota (UAS) su larga scala all’anno, una rapida crescita nei mercati dell’IA e negli investimenti aziendali, e una produzione prevista di 15.500 specialisti in IA che si laureeranno ogni anno entro il 2030. Ancorato alle strategie nazionali e reso operativo attraverso programmi statali, l’ecosistema collega infrastrutture, regolamentazione, industria e sviluppo dei talenti in un sistema unificato progettato per sostenere l’autonomia abilitata dall’IA e la rilevanza militare a lungo termine.
La Russia sta puntando sulla creazione di un’infrastruttura dedicata per consentire l’utilizzo di velivoli senza pilota a scopo civile su scala nazionale entro il 2030. Ciò comprende l’espansione dei poligoni di prova, la costruzione di nuovi impianti di produzione e l’implementazione di sistemi unificati di integrazione dello spazio aereo e di gestione digitale del traffico, progettati per supportare il funzionamento sicuro e su larga scala degli UAS. La creazione di tale infrastruttura non solo favorirà l’adozione civile, ma fungerà anche da fattore abilitante fondamentale per lo sviluppo accelerato, la scalabilità e l’integrazione operativa dei sistemi senza pilota in ambito militare.
La Russia prevede che entro il 2030 ci sarà una domanda di 1 milione di specialisti in sistemi aerei senza pilota (UAS), rendendo il capitale umano un pilastro fondamentale della propria strategia in materia di sistemi senza pilota. Per far fronte a questa domanda, lo Stato sta ampliando l’offerta formativa incentrata sui droni nelle scuole, nei percorsi professionali e nelle università, introducendo al contempo standard di competenza unificati e programmi di formazione continua per garantire che le competenze siano sempre in linea con le esigenze del settore e operative.
La Russia sta combinando un approccio volutamente morbido alla regolamentazione dell’IA con una crescente centralizzazione del controllo statale sulla sua diffusione, attraverso la creazione di un Quartier Generale Nazionale per l’IA e di una commissione a livello presidenziale. Anziché affrettare l’adozione di una legislazione formale, il governo ha posto l’accento su una regolamentazione graduale, sulla sperimentazione e sull’apprendimento istituzionale, ricorrendo al contempo a restrizioni selettive, alla certificazione di tecnologie “affidabili” e all’accesso controllato ai dati gestiti dallo Stato. Allo stesso tempo, Mosca sta procedendo a concentrare l’autorità attraverso la creazione di un Quartier Generale Nazionale per l’IA al di sopra dei singoli ministeri – progettato per coordinare l’implementazione dell’IA in tutte le regioni e i settori sotto un’unica struttura di comando guidata dallo Stato – insieme a una Commissione per lo Sviluppo delle Tecnologie di Intelligenza Artificiale sotto l’egida del presidente.
L’integrazione dell’IA di maggior successo in Russia avviene all’interno di aziende che operano sia nel mercato civile che in quello militare, piuttosto che in imprese orientate esclusivamente alla difesa. Le aziende a duplice uso possono attingere a set di dati molto più ampi e variegati, testare il software in contesti operativi reali e ricalibrare continuamente i modelli sulla base di applicazioni civili e di sicurezza. Questo accesso ai dati, alle opportunità di test e ai cicli di feedback consente alle capacità di IA di maturare più rapidamente e di passare più agevolmente all’uso sul campo di battaglia rispetto ai sistemi sviluppati esclusivamente all’interno di programmi militari chiusi.
Lo sviluppo dei sistemi senza pilota russi è caratterizzato dalla modularità e dalla rapida adattabilità funzionale piuttosto che dalla specializzazione delle piattaforme. Una volta che un progetto si dimostra valido, viene rapidamente riadattato a molteplici ruoli — ad esempio come munizione vagante, piattaforma di ricognizione o mezzo di trasporto logistico — attraverso modifiche minime alla cellula e aggiornamenti software. La semplicità costruttiva e l’architettura modulare consentono una rapida iterazione basata sul feedback proveniente dal fronte, accelerando la diffusione dei progetti di successo in diversi ambiti operativi.
Per gli Stati Uniti, la lezione fondamentale è che il successo dei sistemi senza pilota basati sull’intelligenza artificiale richiede un approccio di tipo ecosistemico. Per portare avanti le proprie ambizioni nel campo della tecnologia autonoma, gli Stati Uniti devono adottare un approccio basato su progetti di sistema a livello nazionale che integri e coordini formazione, collaudo, innovazione a duplice uso, implementazione da parte delle autorità pubbliche e cooperazione civile-militare.
Introduzione
A quattro anni dall’inizio dell’invasione su vasta scala dell’Ucraina da parte della Russia, la guerra ha messo in luce un fenomeno che, fino a poco tempo fa, era rimasto per lo più teorico: l’emergere di sistemi d’arma completamente autonomi schierati sul campo di battaglia. Mentre le prime valutazioni delle prestazioni militari russe evidenziavano una rigidità istituzionale e un rendimento tecnologico insufficiente, le prove raccolte sul campo di battaglia suggeriscono ora un quadro più complesso. Sotto la pressione costante della guerra elettronica (EW), della negazione del GPS e dell’attrito di massa, la Russia sta andando oltre i sistemi senza pilota telecomandati e sta schierando piattaforme in grado di operare, navigare e selezionare obiettivi senza comunicazioni esterne, segnando un cambiamento qualitativo nel modo in cui l’autonomia viene applicata in combattimento.
Il risultato non è un’autonomia totale, bensì un’indipendenza operativa sul fronte operativo.
Questo sviluppo non rappresenta una svolta nell’IA di frontiera, né la realizzazione delle architetture di autonomia a livello di kill chain da tempo promesse. Al contrario, i progressi della Russia sono stati guidati da un approccio pragmatico all’IA applicata, che integra funzioni di apprendimento automatico strettamente definite direttamente nei sistemi senza pilota e nel software da campo di battaglia. Anziché competere con gli Stati Uniti o la Cina nella ricerca di base sull’IA, gli sviluppatori russi adattano i modelli open-weight occidentali e cinesi esistenti e li integrano in applicazioni nazionali ottimizzate per le condizioni di guerra. Il risultato non è un’autonomia completa, ma un’indipendenza funzionale a livello tattico.
Il presente rapporto analizza il modo in cui la Russia sta integrando l’intelligenza artificiale nei propri sistemi senza pilota e cosa questo processo rivela sull’evoluzione della potenza militare russa. La questione centrale non è se la Russia abbia raggiunto l’autonomia in senso dottrinale, bensì con quale efficacia riesca a impiegare le limitate capacità di intelligenza artificiale di cui dispone per ottenere un vantaggio operativo su larga scala.
L’analisi è articolata in tre parti. La prima sezione esamina l’architettura politica della Russia in materia di intelligenza artificiale e sistemi senza pilota, illustrando come le priorità stabilite a livello presidenziale si traducano in programmi nazionali, approcci normativi e iniziative settoriali. Essa evidenzia come un ecosistema di innovazione civile — che abbraccia la regolamentazione, l’industria e lo sviluppo della forza lavoro — sostenga l’espansione delle capacità militari.
La seconda sezione presenta una serie di casi di studio che illustrano diversi modelli di sviluppo e implementazione dell’intelligenza artificiale, che spaziano dai programmi centralizzati e guidati dallo Stato ai sistemi orientati al mercato che si affermano attraverso la verifica sul campo di battaglia.
La terza sezione analizza tre fattori chiave che consentono alla Russia di mantenere il ritmo e la portata dell’innovazione: (1) la formazione come canale principale per l’integrazione e l’adozione a livello di forze armate, (2) l’origine dell’infrastruttura hardware alla base dei sistemi basati sull’intelligenza artificiale e (3) il ruolo delle partnership internazionali nel garantire l’accesso alle tecnologie critiche.
Approccio di ricerca e fonti
La presente analisi si basa esclusivamente su ricerche condotte su fonti di dominio pubblico e non attinge a informazioni riservate. La ricerca attinge a quattro categorie di fonti primarie, che sono state sistematicamente incrociate per valutare sia le intenzioni della Russia sia le prestazioni osservate sul campo di battaglia:
Documenti politici ufficiali: La prima serie di fonti è costituita da documenti strategici ufficiali russi, piani d’azione e quadri normativi. Questi materiali consentono di individuare le priorità formalizzate, gli orientamenti politici e i meccanismi istituzionali attraverso i quali lo Stato russo definisce e attua i propri obiettivi tecnologici.
Notizie dei media e dichiarazioni: La seconda serie di fonti comprende notizie riportate dai media ufficiali e dichiarazioni pubbliche rilasciate dai vertici della leadership russa, tra cui il presidente Vladimir Putin, i ministri e altri alti funzionari. Queste comunicazioni dimostrano come il Cremlino definisca le priorità tecnologiche, segnali i cambiamenti di orientamento strategico e comunichi pubblicamente i progressi compiuti nello sviluppo dell’intelligenza artificiale e dei sistemi senza pilota.
Canali Telegram: La terza serie di fonti comprende il monitoraggio e l’analisi sistematica di oltre 150 canali Telegram russi, inclusi gruppi chiusi e semi-chiusi associati a ingegneri civili, tecnici volontari e sviluppatori legati all’esercito che sostengono lo sforzo bellico. Queste comunità forniscono una visione dettagliata e quasi in tempo reale di come si evolvono sistemi specifici, quali sfide tecniche incontrano gli sviluppatori, come si adattano a vincoli quali la guerra elettronica e la carenza di componenti, e come soluzioni efficaci si diffondono tra le unità. Questa base di fonti consente di monitorare non solo l’innovazione in sé, ma anche i processi di scalabilità, adattamento e istituzionalizzazione all’interno dell’ecosistema militare russo.
Interviste: La quarta serie di fonti è costituita da interviste a personale militare ucraino. Queste interviste sono state utilizzate per verificare i risultati ottenuti dalle fonti aperte alla luce delle realtà osservate in prima linea e per fornire valutazioni concrete sulle prestazioni in combattimento dei sistemi senza pilota russi e sull’evoluzione nel tempo delle tattiche e delle tecnologie russe.
Si prega di notare che alcuni dei link citati nel presente rapporto potrebbero essere accessibili solo tramite appositi servizi VPN o da specifiche aree geografiche.
Per confermare ulteriormente l’analisi, sono stati intervistati anche esperti militari stranieri specializzati nelle Forze Armate russe, che hanno contribuito a verificare le interpretazioni tecniche e a contestualizzare i risultati ricavati da fonti russe e dai resoconti dal campo di battaglia. Attraverso la triangolazione di queste fonti, la presente analisi mira a fornire una valutazione fondata e empiricamente fondata su come l’intelligenza artificiale e l’autonomia vengano integrate nei sistemi militari russi in condizioni di guerra.
L’architettura politica della Russia in materia di intelligenza artificiale e sistemi autonomi
Questa sezione esamina l’architettura della pianificazione strategica russa e i meccanismi attraverso i quali vengono formulate e attuate le politiche di innovazione nel campo dell’intelligenza artificiale e dei sistemi senza pilota. Per maggiore chiarezza analitica, la pianificazione e l’attuazione delle politiche russe vengono esaminate attraverso tre livelli interconnessi — strategico, tattico e operativo — come illustrato nella Tabella 1. L’analisi procede attraverso ciascuno di questi livelli per individuare in che modo iniziative specifiche e meccanismi istituzionali sostengano il potenziamento delle capacità belliche della Russia.
La valutazione si basa su documenti strategici ufficiali e quadri di attuazione per illustrare in che modo le priorità dichiarate si traducano in programmi concreti e risultati misurabili.
Inoltre, questa sezione offre una panoramica della normativa in materia di IA per chiarire l’evoluzione dell’approccio del governo russo alla governance, alla sperimentazione e al controllo nel settore dell’intelligenza artificiale. L’obiettivo è quello di andare oltre la retorica politica e valutare il sistema sottostante di pianificazione, coordinamento e supervisione statale che definisce l’approccio della Russia all’innovazione in condizioni di guerra.
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TABELLA 1 Struttura del processo decisionale politico e dell’architettura di governance in Russia
Livello
Tipo di documento
Scopo
Strategico
Decreti presidenzialiConcetti di politica a livello dottrinale (talvolta presentati nei discorsi presidenziali)
Definire le priorità nazionali e gli obiettivi a lungo termine, stabilendo l’orientamento generale della politica statale.
Tattico
Strategie settorialiProgrammi a lungo termine in materia di difesa e sicurezza
Tradurre gli obiettivi nazionali generali in piani strutturati per i singoli settori, con obiettivi definiti e percorsi di sviluppo.
Attuare i piani strategici e settoriali attraverso finanziamenti, iniziative concrete, strumenti normativi e meccanismi di attuazione coordinati.
Fonte: CSIS.
Livello strategico
A livello strategico, la leadership russa definisce gli Obiettivi di Sviluppo Nazionale: priorità generali e a lungo termine che determinano il percorso complessivo del Paese. Tali obiettivi vengono stabiliti attraverso lo strumento politico di più alto livello, ovvero un decreto presidenziale, che definisce l’orientamento generale della politica statale in tutti i settori. Il decreto enuncia gli obiettivi di sviluppo nazionale e fornisce indicazioni strategiche per la loro attuazione in tutti i settori, compresi quelli che influenzano l’innovazione e il progresso tecnologico rilevanti per lo sforzo bellico.
Il recente decreto sugli obiettivi di sviluppo nazionale della Federazione Russa per il periodo fino al 2030 e in prospettiva fino al 2036 è stato adottato il 7 maggio 2024. In questo decreto, l’obiettivo nazionale denominato “Leadership tecnologica” è definito attraverso una serie di obiettivi e compiti misurabili che riflettono collettivamente le priorità strategiche della Russia nel campo della scienza e dell’innovazione. In particolare, il documento identifica direttamente tre filoni tecnologici — sistemi senza pilota, veicoli autonomi e IA — come aree particolarmente critiche per il raggiungimento della competitività globale.
Il decreto fissa obiettivi quantitativi ambiziosi. Entro il 2030, la Russia punta a posizionarsi tra le prime dieci nazioni al mondo nel settore della ricerca e sviluppo (R&S), ad aumentare la spesa interna in R&S fino ad almeno il 2% del PIL e a raddoppiare gli investimenti del settore privato nell’innovazione. Inoltre, il decreto sottolinea l’importanza della crescita delle “piccole imprese tecnologiche” (ovvero le startup) come motori dell’innovazione e promuove la localizzazione della produzione high-tech come pilastro fondamentale della resilienza nazionale in tutti gli obiettivi di sviluppo.
Strato tattico
Il secondo livello è costituito dalle strategie che traducono gli Obiettivi di Sviluppo Nazionali in priorità concrete. A questo livello spiccano due documenti fondamentali: le strategie nazionali sull’intelligenza artificiale e sui sistemi senza pilota. Entrambe presentano un chiaro carattere di doppio uso ed entrambe sono state recentemente aggiornate, a dimostrazione del fatto che la leadership russa sta attivamente adeguando la propria politica di innovazione in risposta ai rapidi cambiamenti in questi settori di importanza strategica.
La Strategia nazionale per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale per il periodo fino al 2030, approvata nell’ottobre 2019 e aggiornata nel febbraio 2024, rimane il pilastro della visione a lungo termine della Russia in materia di IA. Essa definisce l’IA come un motore fondamentale della crescita economica, della qualità della vita e della sicurezza nazionale. Il documento impone l’integrazione dell’IA a tutti i livelli di governance e produzione, dai ministeri federali e dalle imprese statali all’industria privata, con l’obiettivo di incorporare l’IA nell’architettura stessa dello Stato e dell’economia russa.
A differenza degli Stati Uniti e della Cina, che nella strategia vengono esplicitamente indicati come i principali attori globali, la Russia non si pone come concorrente nella ricerca di frontiera sull’IA. Riconoscendo il proprio accesso limitato alle risorse informatiche avanzate e alla cooperazione scientifica internazionale, la strategia si concentra invece sugli aspetti applicativi e a duplice uso dell’IA. In pratica, la Russia mira a sfruttare algoritmi e modelli già sviluppati all’estero, integrandoli in applicazioni nazionali nei settori della difesa, della sicurezza e dell’automazione industriale.
La strategia è articolata attorno a una serie di pilastri che sostengono direttamente il livello applicativo dell’IA, ovvero il punto in cui le tecnologie passano dalla fase di ricerca a quella di utilizzo operativo. La panoramica dei seguenti pilastri fondamentali mostra che, nel loro insieme, la loro interconnessione consente un’implementazione su larga scala in tutti i settori dell’economia e nei sistemi statali:
Il pilastro dello sviluppo delle infrastrutture costituisce la base dell’intero sistema. La Russia intende aumentare la propria capacità di calcolo nazionale da 0,073 exaflop a 1 exaflop entro il 2030, garantendo la sovranità tecnologica e la continuità dell’addestramento dei modelli di IA anche in caso di sanzioni. Questa base di calcolo sosterrà sia le applicazioni civili che quelle di difesa.
Il sostegno agli sviluppatori di IA è pensato per stimolare l’innovazione locale e la commercializzazione. Lo Stato punta a raggiungere un mercato dei servizi di IA pari a 60 miliardi di rubli (circa 760 milioni di dollari) all’anno entro il 2030 — rispetto ai 12 miliardi di rubli (circa 150 milioni di dollari) del 2022 — creando una domanda costante di soluzioni sviluppate internamente e integrate nei sistemi industriali e governativi.
La ricerca e il progresso scientifico collegano le infrastrutture e l’industria attraverso centri universitari finanziati dallo Stato. Entro il 2030, si prevede che i ricercatori russi produrranno 450 articoli per conferenze di alto livello e 450 pubblicazioni su riviste scientifiche all’anno, mantenendo la visibilità e la continuità della ricerca applicata nonostante l’isolamento internazionale.
Lo sviluppo del capitale umano garantisce la diffusione delle competenze nel mercato del lavoro; si prevede che entro il 2030 si laureeranno ogni anno 15.500 specialisti in IA (rispetto ai 3.048 del 2022) e che l’80% della forza lavoro acquisirà competenze di base in materia di IA, a testimonianza dell’intenzione dello Stato di istituzionalizzare le competenze in materia di IA in tutta la società.
L’integrazione settoriale rende operativi questi livelli. Entro il 2030, il 95% dei settori prioritari dovrà raggiungere un elevato grado di preparazione all’adozione dell’IA, con un aumento degli investimenti aziendali da 123 miliardi a 850 miliardi di rubli all’anno (da circa 1,5 miliardi di dollari a circa 11 miliardi di dollari).
Questo ecosistema getta le basi per l’integrazione dell’IA in tutta l’economia russa, collegando potenza di calcolo, istruzione, ricerca applicata e implementazione industriale in un unico complesso. Rappresenta un sistema strettamente interconnesso, progettato per ampliare l’implementazione dell’IA. Inevitabilmente, i risultati di questo approccio sono più visibili nel settore militare, dove l’orientamento pratico della strategia russa si è già tradotto in progressi tangibili sul campo di battaglia, anziché rimanere confinato a documenti politici o dichiarazioni strategiche.
L’intelligenza artificiale militare è chiaramente emersa come una priorità strategica per la Russia, come emerge dalle dichiarazioni del presidente Putin in occasione della riunione dell’aprile 2025 della Commissione militare-industriale. Definendo l’IA come il fattore determinante per il futuro della difesa russa e dello sviluppo delle armi, il presidente russo ha sottolineato la priorità dell’integrazione dell’IA “protetta” di produzione nazionale nei sistemi di comando automatizzati. Ciò crea uno slancio tecnologico per perseguire riforme più ampie nella produzione, nella dottrina e nell’addestramento, illustrando come tutte le priorità nazionali in materia di IA convergano nel settore della difesa.
Un’altra iniziativa fondamentale per lo sforzo militare della Russia è la nuova Strategia per lo sviluppo dell’aviazione senza pilota, che delinea una visione ambiziosa per la creazione di un ecosistema UAS sovrano, su larga scala e pienamente integrato entro i primi anni del 2030. Sebbene si tratti ancora di una bozza che aggiorna la strategia precedente, essa chiarisce già come la leadership russa intenda plasmare il settore. Il documento presenta l’aviazione senza pilota sia come una priorità di sicurezza nazionale sia come un catalizzatore per la modernizzazione economica, delineando misure coordinate per trasformare il settore da una nicchia frammentata e dipendente dalle importazioni a un’industria nazionale ad alta capacità.
Al centro della strategia vi è una chiara priorità: la Russia intende sostituire gli UAS, i componenti e i software stranieri con sistemi propri. Questa spinta verso la sovranità tecnologica permea l’intero documento. Il governo prevede di localizzare cellule, motori, elettronica, controllori di volo, carichi utili, moduli di navigazione e sistemi di comunicazione protetti, creando al contempo un regime di certificazione nazionale su misura specificamente per gli aeromobili senza pilota e i sistemi autonomi basati sull’intelligenza artificiale. La certificazione ha lo scopo di garantire che gli UAS prodotti internamente soddisfino i requisiti standardizzati sia militari che civili.
Queste riforme strutturali sono accompagnate da un forte impulso all’espansione della capacità produttiva interna. Entro il 2030, la Russia prevede di produrre circa 130.000 UAS, con un aumento a 350.000 entro il 2035. Si prevede che il valore di mercato dell’aviazione senza pilota superi i 145 miliardi di rubli (~1,9 miliardi di dollari) entro il 2030 e i 350 miliardi di rubli (~4,6 miliardi di dollari) entro il 2035. La strategia prevede l’ingresso di circa 200 organizzazioni aggiuntive nella produzione di componenti per UAS, che andranno ad aggiungersi alle 220 già attive nel settore, e mira a far sì che le aziende russe soddisfino almeno il 75% della domanda nazionale di UAS entro la fine del decennio.
Per sostenere tali obiettivi, lo Stato intende realizzare le infrastrutture necessarie alla creazione di un ecosistema nazionale per l’aviazione senza pilota. Ciò comprende l’ampliamento delle aree di prova, la creazione di nuovi siti produttivi, strumenti unificati per l’integrazione nello spazio aereo e sistemi digitali di gestione del traffico che consentiranno agli UAS di operare in sicurezza su larga scala. Sono inoltre previsti investimenti nelle comunicazioni radio protette, nella navigazione resistente alle interferenze e in soluzioni alternative al Sistema Globale di Navigazione via Satellite (GLONASS) in grado di funzionare in condizioni di guerra elettronica.
La strategia dedica particolare attenzione al capitale umano. La Russia prevede che la domanda di specialisti in UAS raggiungerà quasi 1 milione di persone entro il 2030, con la maggioranza formata come operatori, tecnici e specialisti applicati e una minoranza come ingegneri e programmatori. Per soddisfare questa esigenza, il governo sta ampliando i programmi incentrati sugli UAS nelle scuole, creando percorsi professionali e integrando la formazione relativa ai droni nelle università e negli istituti tecnici. Iniziative come la creazione di standard di competenza unificati e programmi di formazione continua mirano a mantenere questa forza lavoro in linea con i requisiti del settore.
Le priorità in materia di ricerca e sviluppo riflettono sia l’urgenza dettata dalla situazione bellica sia le ambizioni a lungo termine. Il documento attribuisce la massima priorità alle attività di ricerca e sviluppo incentrate sul controllo degli sciami, la navigazione autonoma, la visione artificiale multispettrale, la propulsione avanzata e le comunicazioni resilienti. Il governo intende coordinare tali iniziative attraverso programmi congiunti che coinvolgano l’industria, i centri di ricerca specializzati e i ministeri federali.
Un altro documento importante è il Programma statale di armamento. Si tratta del piano strategico decennale della Russia che delinea le modalità di modernizzazione tecnica e di riorganizzazione delle forze armate del Paese. Esso definisce un elenco dei nuovi sistemi d’arma da sviluppare, nonché di quelli esistenti che necessitano di modernizzazione, sulla base delle minacce attuali e previste alla sicurezza nazionale.
Il documento è riservato, il che rende difficile individuare gli obiettivi specifici e le priorità tecnologiche in esso delineati. Tuttavia, sulla base delle dichiarazioni rilasciate nel giugno 2025, il presidente Putin ha disposto che il nuovo Programma statale di armamento fosse esplicitamente orientato all’integrazione su larga scala di tecnologie avanzate, in particolare l’intelligenza artificiale. Ha sottolineato che i futuri sistemi d’arma e le attrezzature militari dovrebbero incorporare tecnologie digitali all’avanguardia, applicazioni di IA e armi basate su nuovi principi fisici, nonché complessi robotici terrestri e navali.
Questi documenti strategici illustrano il tentativo della Russia di creare un ecosistema strutturato e sovrano per gli UAS, con una transizione accelerata verso l’autonomia. La visione va ben oltre la semplice produzione di droni. Mosca punta a creare la base industriale, l’infrastruttura software, i quadri normativi, gli stack tecnologici e i percorsi di formazione del capitale umano necessari per sostenere lo sviluppo, l’implementazione e l’innovazione su larga scala nel campo degli UAS e dell’IA fino agli anni ’30 del XXI secolo.
Livello operativo
I progetti nazionali costituiscono uno degli strumenti operativi fondamentali per tradurre gli obiettivi di sviluppo presidenziali e le strategie settoriali in piani d’azione concreti e misurabili. Essi suddividono le priorità strategiche generali in iniziative specifiche dotate di budget, tempistiche, indicatori di rendimento e attribuzioni di responsabilità ben definiti. Ogni progetto nazionale è supervisionato da un funzionario designato che è direttamente responsabile nei confronti del presidente, creando una chiara catena di responsabilità e un meccanismo di supervisione dall’alto verso il basso.
Sebbene diversi progetti nazionali siano stati riclassificati o rinominati come programmi federali, il cambiamento è per lo più di natura puramente formale e l’architettura di governance di base rimane invariata, come illustrato nella tabella 2. Nonostante il cambiamento terminologico, la logica, la struttura e la finalità sottostanti rimangono sostanzialmente le stesse: sia i progetti nazionali che i programmi federali mirano a concretizzare gli obiettivi strategici attraverso investimenti statali mirati, un’attuazione coordinata e un rigoroso monitoraggio dei risultati.
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TABELLA 2 Il quadro politico della Russia per l’innovazione nell’ambito dell’intelligenza artificiale e dei sistemi senza pilota
Livello
Documento e descrizione
Strategico
Decreto presidenziale sugli obiettivi di sviluppo nazionale L’aggiornamento del 2024 pone la “leadership tecnologica” al centro dello sviluppo nazionale, attribuendo esplicitamente priorità ai sistemi senza pilota, ai veicoli autonomi e all’intelligenza artificiale come settori chiave per la competitività globale.
Tattico
Strategia nazionale per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale Un quadro nazionale a lungo termine che integra l’IA nei sistemi statali, economici e industriali della Russia, privilegiando le tecnologie applicate e a duplice uso rispetto alla ricerca di frontiera. La strategia mira ad ampliare la capacità di calcolo nazionale, a sostenere gli sviluppatori locali di IA, a finanziare centri di ricerca applicata, a creare filiere di capitale umano su larga scala e a rendere obbligatoria l’integrazione dell’IA nei settori prioritari e nella pubblica amministrazione.
Strategia nazionale per lo sviluppo dell’aviazione senza pilota Un piano strategico per la creazione di un ecosistema dell’aviazione senza pilota su larga scala e pienamente sovrano entro gli anni ’30, sostituendo gli UAS e i componenti stranieri con la produzione nazionale. La strategia delinea la localizzazione di tutte le tecnologie critiche relative agli UAS, una significativa espansione delle infrastrutture di collaudo e produzione, lo sviluppo di comunicazioni protette e di una navigazione resistente alle guerre elettroniche, la formazione su larga scala di una forza lavoro composta da fino a 1 milione di specialisti e la rapida crescita della capacità produttiva nazionale.
Programma statale di armamento Il piano decennale riservato della Russia per la modernizzazione delle forze armate, che definisce le priorità per lo sviluppo e l’aggiornamento dei sistemi d’arma. Il piano stabilisce quali capacità saranno finanziate e messe in campo; recenti direttive presidenziali richiedono infatti una profonda integrazione dell’intelligenza artificiale, della robotica e delle armi digitali e autonome di nuova generazione in tutte le future piattaforme militari.
Operativo
Progetto nazionale «Sistemi aerei senza pilota» Un programma volto a creare entro il 2030 un ecosistema nazionale completo nel settore dei droni — che comprenda progettazione, collaudo, produzione di massa, formazione della forza lavoro e ricerca e sviluppo di nuova generazione — al fine di sostituire i componenti stranieri e garantire l’indipendenza tecnologica della Russia nel settore dell’aviazione senza pilota.
Progetto nazionale «Economia dei dati e trasformazione digitale dello Stato» Un programma che mira a modernizzare la governance, l’economia e i sistemi sociali della Russia attraverso una digitalizzazione su larga scala e il perseguimento della sovranità tecnologica.
● Progetto nazionale «Economia dei dati e trasformazione digitale dello Stato» Un programma mirato nell’ambito del progetto “Economia dei dati” che prevede la creazione di una costellazione nazionale di satelliti a orbita bassa per fornire una copertura Internet capillare e comunicazioni sicure, anche per i sistemi senza pilota e autonomi.
● Programma federale: “Intelligenza artificiale” Un programma incentrato sullo sviluppo di soluzioni di IA nazionali, sulla loro integrazione nella pubblica amministrazione e nell’industria, sull’espansione dei servizi basati sui dati e sulla promozione di competenze in materia di IA a livello nazionale, compresa l’istruzione precoce e la formazione della forza lavoro.
Fonte: CSIS.
Due specifici progetti nazionali/programmi federali si ricollegano in modo più diretto agli sforzi della Russia volti a promuovere i sistemi basati sull’intelligenza artificiale e i sistemi senza pilota, che costituiscono il fulcro del presente studio:
Il Progetto nazionale sui sistemi aerei senza pilota è stato avviato per garantire l’indipendenza tecnologica della Russia e creare un’industria nazionale dei droni competitiva nei settori civile e a duplice uso. Si tratta di una pietra miliare dell’impegno del Paese per raggiungere l’obiettivo della “leadership tecnologica” previsto dal decreto presidenziale del 2024 e riflette il riconoscimento da parte di Mosca dei sistemi senza pilota come un settore critico per la competitività industriale, militare ed economica.
L’obiettivo generale del progetto è quello di creare un ecosistema a ciclo completo per la progettazione, la produzione e l’applicazione degli UAS entro il 2030, con i droni di fabbricazione russa che dovrebbero conquistare il 70% del mercato nazionale. Esso consiste in diversi componenti interconnessi: programmi di sviluppo della forza lavoro per formare ingegneri, operatori e specialisti di software; la creazione di un sistema standardizzato per la progettazione, il collaudo e la produzione in serie attraverso una rete nazionale di 48 centri di ricerca e produzione; meccanismi per stimolare la domanda quali sovvenzioni, commesse statali e incentivi al leasing; e il progresso delle tecnologie di prossima generazione in materia di autonomia, navigazione, comunicazioni e materiali.
Questo progetto mette in luce aspetti fondamentali della più ampia strategia russa in materia di intelligenza artificiale e autonomia. Esso istituzionalizza l’approccio dello Stato alla diffusione delle tecnologie a duplice uso, collegando istruzione, industria e appalti pubblici. Allo stesso tempo, riduce la dipendenza dai componenti esteri e promuove l’innovazione locale.
Il Progetto nazionale “Economia dei dati e trasformazione digitale dello Stato” mira a modernizzare la governance, l’economia e i sistemi sociali della Russia attraverso una digitalizzazione su larga scala e il perseguimento della sovranità tecnologica. In questo contesto, diversi programmi federali — iniziative più circoscritte e mirate — affrontano aspetti specifici del progetto nazionale. Due dei più rilevanti tra questi sono i programmi Infrastruttura di accesso a Internet e Intelligenza artificiale, entrambi fondamentali per gettare le basi del nascente ecosistema russo di IA a duplice uso.
Il programma Infrastruttura di accesso a Internet mira a garantire la connettività universale e a proteggere lo spazio informatico della Russia entro il 2030. Il suo fulcro è la creazione di una costellazione nazionale di 292 satelliti in orbita terrestre bassa, progettata per fornire una copertura Internet completa su tutto il territorio russo e, in futuro, a livello globale. Dal punto di vista strategico, questa iniziativa riflette lo sforzo di Mosca di ridurre la dipendenza dalle tecnologie straniere, stabilendo al contempo comunicazioni resilienti per i propri sistemi senza pilota (analogamente a come Starlink si è rivelato fondamentale per i droni marini ucraini), garantendo così la connettività anche quando non si raggiunge la piena autonomia basata sull’intelligenza artificiale.
Il programma sull’intelligenza artificiale è stato concepito per integrare le tecnologie di IA nell’economia, nei servizi sociali e nella pubblica amministrazione. Si concentra sullo sviluppo di soluzioni di IA nazionali, sulla loro integrazione nel processo decisionale dello Stato e sulla creazione di servizi digitali personalizzati per cittadini e imprese. Entro il 2030, si prevede che almeno 100 servizi pubblici saranno erogati in modo proattivo, ovvero senza richieste da parte degli utenti e sulla base di analisi predittive dei dati e di modelli di comportamento degli utenti. Il programma pone inoltre l’accento sullo sviluppo di algoritmi per il processo decisionale autonomo, l’elaborazione del linguaggio naturale e l’utilizzo sicuro dei dati, rafforzando l’IA come fattore strategico per la governance digitale e la competitività industriale. Inoltre, il programma mira a coltivare le competenze in materia di IA fin dalla giovane età, compreso il lancio di una Olimpiade panrussa sull’intelligenza artificiale per gli studenti delle classi 8–11.
Questi due programmi dimostrano come la Russia stia sviluppando l’infrastruttura tecnologica e informatica necessaria per garantire un controllo digitale centralizzato e ampliare l’impiego dell’intelligenza artificiale in tutti i settori. Si tratta di programmi fondamentali, poiché concretizzano la visione dello Stato in materia di autonomia nel settore dell’informazione e illustrano come l’intelligenza artificiale e la connettività si stiano integrando nell’architettura della governance russa e nella proiezione di potenza.
Regolamentazione dell’intelligenza artificiale
La prima definizione giuridica russa di intelligenza artificiale è stata introdotta con la Legge federale n. 123-FZ del 24 aprile 2020, che ha istituito un regime normativo sperimentale quinquennale per lo sviluppo e l’implementazione dell’IA esclusivamente a Mosca. La legge definisce l’IA come «un insieme di soluzioni tecnologiche che consente l’imitazione delle funzioni cognitive umane, compreso l’autoapprendimento e la ricerca di soluzioni senza un algoritmo predeterminato, e permette il raggiungimento di risultati in compiti specifici paragonabili, come minimo, a quelli dell’attività intellettuale umana».
Oltre a costituire un precedente giuridico, la legge del 2020 ha rappresentato il primo tentativo della Russia di mettere alla prova nella pratica la governance dell’intelligenza artificiale, combinando la flessibilità normativa con il controllo sull’uso dei dati e sulla privacy in un contesto urbano circoscritto, trasformando Mosca in un banco di prova nazionale per la governance algoritmica e i servizi pubblici basati sull’intelligenza artificiale.
Tuttavia, il graduale percorso della Russia verso la formalizzazione del proprio quadro normativo in materia di IA ha compiuto un passo avanti concreto con la prima bozza del Piano per la regolamentazione dell’IA fino al 2030, pubblicata nell’agosto 2025, che prevedeva ulteriori misure da parte del governo volte a definire una base giuridica per l’IA.
Sebbene il testo completo del documento non sia stato reso pubblico, i suoi contorni preliminari, elaborati dal Ministero dello Sviluppo Digitale, delineano quello che gli esperti hanno definito un “approccio tipicamente russo”.& Il concetto prevede un modello normativo ibrido che combina la supervisione statale con elementi di autoregolamentazione, cercando di incoraggiare l’innovazione pur mantenendo un controllo rigoroso sui settori strategicamente sensibili e critici per la sicurezza. In pratica, ciò significa che la maggior parte delle misure normative dovrebbe avere un carattere stimolante o facilitante, integrato da restrizioni mirate e da meccanismi di autoregolamentazione limitati. Ad esempio, nell’ambito dei regimi giuridici sperimentali per l’innovazione digitale, la bozza specifica i casi in cui è richiesta un’assicurazione obbligatoria per i danni causati dall’uso delle tecnologie di IA.
La filosofia normativa della Russia si colloca tra due poli globali: gli Stati Uniti, che si basano su un modello tecnocratico e orientato al mercato che attribuisce la responsabilità agli sviluppatori e agli utenti, e la Cina, caratterizzata da un controllo statale centralizzato e dall’approvazione obbligatoria degli algoritmi. La Russia sostiene di perseguire una flessibilità strategica, combinando restrizioni selettive, la certificazione di “tecnologie fidate” e l’accesso controllato a dati anonimizzati gestiti dallo Stato con incentivi alla crescita industriale. Sebbene il concetto sottolinei la sovranità tecnologica e la scalabilità industriale, sembra mancare di disposizioni esplicite per la tutela della privacy o dei diritti umani, riflettendo un orientamento normativo verso la sicurezza dello Stato, il controllo istituzionale e la modernizzazione economica pragmatica piuttosto che modelli liberali di protezione dei dati o di innovazione aperta.
La bozza del documento afferma inoltre formalmente che la futura regolamentazione russa in materia di IA dovrebbe basarsi su un “approccio incentrato sull’uomo”, guidato dai principi della sovranità tecnologica, della fiducia nella tecnologia, del rispetto dell’autonomia umana e del libero arbitrio, del divieto di arrecare danno agli esseri umani e del rifiuto di un’eccessiva antropomorfizzazione dei sistemi di IA.
Il documento evidenzia inoltre significative carenze strutturali e metodologiche. Nonostante il suo status formale di documento di pianificazione strategica, manca di coerenza con i quadri di riferimento precedenti, come la Strategia nazionale sull’IA, determinando una governance frammentata e incertezza normativa. Gli analisti sottolineano l’assenza di meccanismi di attuazione o di criteri di valutazione, mentre il documento fa eccessivo affidamento sulla soft law e sull’ autoregolamentazione senza definirne i limiti giuridici. La forte influenza dell’ AI Alliance, un’associazione che rappresenta le imprese tecnologiche e che ha collaborato alla stesura del documento, sposta l’attenzione verso gli interessi aziendali — in particolare l’accesso ai dati e la riduzione della responsabilità — piuttosto che verso la responsabilità pubblica o la protezione dei cittadini. La bozza inoltre non offre meccanismi per risolvere i conflitti tra principi etici, di sicurezza e di sovranità. Nel complesso, si presenta più come una dichiarazione politica che come un progetto giuridico coerente per la governance dell’IA in Russia.
Tuttavia, l’approccio della Russia allo sviluppo e all’implementazione dell’IA è stato recentemente chiarito dallo stesso Vladimir Putin. Nelle dichiarazioni del novembre 2025, ha delineato una chiara spinta verso la centralizzazione e il coordinamento statale dello sviluppo dell’IA in Russia, in particolare nel settore dell’IA generativa. Ha chiesto la creazione di un Quartier Generale Nazionale dedicato per coordinare l’implementazione dell’IA in tutte le regioni e nei settori chiave, sostenendo che i gruppi di lavoro esistenti non dispongono delle “risorse amministrative” necessarie per guidare l’implementazione a livello di sistema. Questa nuova struttura centralizzata opererebbe al di sopra dei singoli ministeri o settori industriali, unificando gli sforzi del Paese in materia di IA sotto un’unica architettura di comando.
Putin ha sottolineato che lo Stato deve guidare il percorso generale dello sviluppo dell’IA, pur mantenendo uno stretto dialogo con le imprese tecnologiche. Ha incoraggiato proposte normative audaci e non convenzionali, nonché l’ampio ricorso a regimi giuridici sperimentali — già in vigore a Mosca, sull’isola di Sakhalin e presto in tutto l’Estremo Oriente russo — per accelerare la fase di sperimentazione e implementazione. Allo stesso tempo, ha insistito sul fatto che settori critici quali la pubblica amministrazione, i servizi di sicurezza e la difesa devono fare affidamento esclusivamente su tecnologie di IA sovrane e sviluppate internamente.
Il presidente ha inoltre sollecitato investimenti su larga scala nelle infrastrutture nazionali dei data center a sostegno dello sviluppo dell’IA, con accesso libero per startup, istituti di ricerca e aziende tecnologiche. Ha collegato direttamente i tassi di adozione dell’IA a livello regionale alle classifiche annuali della Russia sulla trasformazione digitale, segnalando una svolta verso una supervisione basata sui risultati. Nel complesso, Putin ha definito l’IA non solo una priorità tecnologica, ma anche un motore economico strategico, prevedendo che l’IA contribuirà con oltre 11 trilioni di rubli al PIL della Russia entro il 2030.
Questa visione ha portato all’emanazione del Decreto presidenziale n. 116 del 26 febbraio 2026, con cui la Russia ha istituito la Commissione presidenziale per lo sviluppo delle tecnologie di intelligenza artificiale, elevando la governance dell’IA al massimo livello di coordinamento statale. La commissione ha il compito di garantire la leadership tecnologica nell’IA, compresa la creazione di modelli linguistici di grandi dimensioni a livello nazionale, servizi avanzati basati sull’IA, infrastrutture informatiche dedicate, la base di componenti elettronici necessaria e l’approvvigionamento energetico necessario per sostenere questi sistemi. Ha inoltre il mandato di definire le direzioni chiave per migliorare la regolamentazione giuridica nello sviluppo e nella diffusione dell’IA, collegando esplicitamente la modernizzazione economica agli obiettivi di difesa e sicurezza nazionale.
La composizione della commissione è particolarmente significativa: accanto ad alti funzionari economici e rappresentanti dei principali attori del settore tecnologico, come Yandex, siedono il ministro della Difesa e il direttore dell’FSB, formando una cerchia decisionale relativamente ristretta. Questa configurazione indica che i progetti di IA su larga scala saranno definiti e supervisionati congiuntamente dalle istituzioni di sicurezza e dai leader tecnologici allineati allo Stato. La struttura suggerisce un approccio centralizzato e guidato dallo Stato, in cui lo sviluppo civile dell’IA, la politica normativa, la capacità di calcolo e le applicazioni militari sono strategicamente integrate sotto la diretta supervisione presidenziale.
Nell’ultimo passo compiuto verso la regolamentazione dell’IA, il 18 marzo 2026 la Russia ha sottoposto a consultazione pubblica un progetto di legge intitolato «Sui fondamenti della regolamentazione statale dell’applicazione delle tecnologie di intelligenza artificiale nella Federazione Russa». Il disegno di legge introduce una regolamentazione dell’IA che prevede nuove norme per sviluppatori, imprese e utenti, ampliando al contempo in modo significativo il ruolo dello Stato nella governance della tecnologia. Se approvato, dovrebbe entrare in vigore il 1° settembre 2027.
Il progetto di legge sull’IA riflette una strategia a doppio binario che combina l’allineamento formale alle norme normative globali con una profonda ristrutturazione dell’ecosistema dell’IA incentrata sul controllo statale e sulla sovranità tecnologica. A prima vista, il progetto riprende elementi già noti – regolamentazione basata sul rischio, diritti degli utenti, regimi di responsabilità e requisiti di trasparenza – ma la sua logica di fondo verte sull’istituzionalizzazione di sistemi di IA “sovrani” e “affidabili”, legati alle infrastrutture nazionali, alla localizzazione dei dati e ai meccanismi di certificazione statale.
L’intelligenza artificiale viene considerata non solo come un ambito tecnologico, ma anche come uno strumento di controllo politico e di resilienza del regime.
Il requisito che lo sviluppo, la formazione e l’implementazione avvengano all’interno della Russia, insieme all’integrazione dei servizi di sicurezza nei processi di certificazione e all’introduzione dei «valori tradizionali» come principio normativo, indica che l’intelligenza artificiale viene considerata non solo come un ambito tecnologico, ma anche come uno strumento di controllo politico e di resilienza del regime.
Allo stesso tempo, l’esplicita esclusione delle applicazioni nel campo della difesa e della sicurezza crea un sistema biforcuto: un rigoroso controllo civile accoppiato a uno sviluppo militare opaco e privo di vincoli. Dal punto di vista strategico, questo modello ibrido — che fonde elementi di conformità in stile UE, protezionismo in stile statunitense e centralizzazione in stile cinese — potrebbe limitare l’apertura e l’innovazione, ma consentirebbe alla Russia di costruire una struttura di IA integrata verticalmente e orientata alla sicurezza, in grado di supportare sia il controllo interno che l’adattamento tecnologico in tempo di guerra.
Conclusione
I documenti strategici, i progetti nazionali, gli esperimenti normativi e le direttive presidenziali della Russia rivelano uno sforzo coerente e sempre più centralizzato da parte dello Stato russo volto a gettare le basi di un ecosistema sovrano per i sistemi senza pilota e l’intelligenza artificiale. La Russia sta perseguendo questi obiettivi in modo sistematico ai massimi livelli politici, combinando una pianificazione strategica a lungo termine con un’attenzione pragmatica alle tecnologie applicate, piuttosto che competere nella corsa globale all’IA di frontiera. Invece di tentare di lanciarsi direttamente nella ricerca di base e spendere enormi risorse per lo sviluppo di modelli all’avanguardia, Mosca si concentra sul livello applicativo: sull’implementazione di algoritmi, sull’integrazione dell’autonomia nei sistemi senza pilota e sull’incorporazione dell’IA nei flussi di lavoro amministrativi e industriali.
Questo pragmatismo è rafforzato da un sistema completo di incentivi e meccanismi di sostegno. Regimi normativi favorevoli, quadri giuridici sperimentali e norme sull’accesso ai dati liberalizzate in modo selettivo si accompagnano a ingenti investimenti nella produzione nazionale di componenti e a programmi su larga scala per lo sviluppo del capitale umano che coinvolgono scuole, università e percorsi di formazione professionale. In tutto l’ecosistema, l’accento è posto sulla sovranità tecnologica: sostituire i componenti stranieri, sviluppare stack software nazionali e garantire che le funzioni critiche, specialmente nei settori della difesa e dell’amministrazione statale, si affidino esclusivamente alle tecnologie russe.
Tuttavia, queste ambizioni rivelano anche il carattere profondamente politico dell’approccio della Russia all’innovazione. Nonostante la retorica sulla flessibilità e sulla collaborazione con il settore privato, il presidente Putin ha finito per applicare la sua caratteristica logica autoritaria anche alla governance dell’IA. La sua richiesta di istituire un quartier generale nazionale per l’IA generativa segna una mossa decisiva verso la centralizzazione del processo decisionale, il consolidamento del potere amministrativo e la messa dell’intero settore dell’IA sotto la diretta supervisione dello Stato.
La strategia della Russia rimane quindi strettamente controllata dall’alto. Il risultato è un ecosistema che coniuga uno sviluppo tecnologico pragmatico con una rigida centralizzazione politica, una dualità che continuerà a determinare il modo in cui la Russia promuoverà i sistemi senza pilota e l’intelligenza artificiale per il resto di questo decennio.
Il percorso della Russia verso i sistemi autonomi senza pilota
Questa sezione analizza il modo in cui la Russia sta integrando l’intelligenza artificiale nei sistemi senza pilota in prima linea e come questo processo stia ridefinendo il suo ecosistema militare-industriale sotto la pressione delle operazioni belliche. L’analisi si concentra su come l’apprendimento automatico e i processi decisionali integrati siano incorporati in piattaforme reali, con l’obiettivo di operare in ambienti privi di segnale GPS e caratterizzati da contese elettroniche, nonché su scale rilevanti dal punto di vista operativo. Esamina inoltre l’integrazione pratica dell’intelligenza artificiale, analizzando l’approccio dei produttori russi allo sviluppo e alla scalabilità della tecnologia.
L’analisi si articola attorno a una serie di casi di studio rappresentativi che illustrano modelli contrastanti di sviluppo e implementazione dell’intelligenza artificiale, dai programmi statali di tipo top-down ai sistemi commerciali di tipo bottom-up. Questi casi offrono una valutazione comparativa di come la collaborazione con le istituzioni pubbliche, le pratiche industriali dei produttori e i cicli di feedback con gli utenti in prima linea influenzino i risultati tecnologici e operativi.
Questa sezione esamina se l’efficacia sul campo di battaglia dipenda meno da un’autonomia avanzata e formalmente dichiarata e più da fattori pratici quali la riduzione dei costi, la semplificazione della produzione e il potenziamento della capacità di implementare funzioni di IA semplici direttamente in prima linea.
Caso di studio 1: Kronshtadt Group — Architetture di IA centralizzate senza la complessità del campo di battaglia
L’analisi del Gruppo Kronshtadt costituisce un caso di studio esemplare nell’ambito dell’ecosistema dei sistemi senza pilota in Russia. Sebbene l’azienda si sia posizionata come sviluppatore di punta di UAS a lungo raggio e di sistemi autonomi basati sull’intelligenza artificiale, il suo percorso illustra i rischi strutturali legati a una comunicazione tecnologica ambiziosa non supportata da una realizzazione industriale costante e da una verifica sul campo di battaglia. Nel contesto dello sviluppo dei droni russi e dell’integrazione dell’IA, Kronshtadt dimostra come le affermazioni altisonanti relative all’autonomia, allo sciamamento e alle architetture di supporto decisionale non si traducano automaticamente in capacità operative. L’esame di questo divario tra presentazione concettuale e realtà operativa fornisce un insegnamento importante per valutare i progressi più ampi della Russia nella guerra senza pilota basata sull’IA.
Il Gruppo Kronshtadt è una società privata che sviluppa e produce sistemi aerei senza pilota (UAS). L’azienda opera come entità indipendente dal 2022, con scarsa trasparenza riguardo ai propri azionisti, alla struttura di governance o ai risultati finanziari. Nonostante questa opacità, Kronshtadt si è affermata come uno dei principali sviluppatori russi di sistemi senza pilota di grandi dimensioni e a lungo raggio.
L’attuale gamma di sistemi senza pilota offerta al pubblico dall’azienda sembra piuttosto limitata. Al momento, il sito web dell’azienda presenta principalmente due sistemi operativi: Orion e Sirius. Entrambi sono UAS di grandi dimensioni, appartenenti ai gruppi 4 e 5, progettati per missioni di intelligence, sorveglianza e ricognizione (ISR) a lungo raggio, con una capacità dichiarata di condurre operazioni di attacco.1
Le fonti aperte forniscono informazioni limitate sulle specifiche architetture software integrate nei sistemi senza pilota di Kronshtadt, ma le dichiarazioni pubbliche dell’azienda e il materiale espositivo consentono di ricostruire il suo approccio all’integrazione dell’IA. Piuttosto che presentare l’IA come una funzionalità a sé stante, Kronshtadt la inquadra come un processo di progresso graduale verso l’autonomia, articolato in modo più chiaro in relazione all’UAS Orion, mostrato nella Figura 1. Questo sistema non rappresenta un’autonomia edge in senso stretto, ma mette piuttosto in evidenza un’architettura avanzata di supporto decisionale che assiste l’operatore fondendo dati multisensoriali e automatizzando elementi della loro analisi.
Nel 2021, prima dell’invasione su vasta scala dell’Ucraina, l’amministratore delegato di Kronshtadt Sergey Bogatikov aveva descritto Orion come un progetto in fase di sviluppo graduale delle funzionalità autonome. Una tappa fondamentale è stata l’introduzione di una nuova postazione di lavoro automatizzata per l’operatore, presentata al Dubai Airshow 2021. Questa postazione è stata presentata come un cambiamento funzionale nell’interazione uomo-macchina, progettata per trasferire una quota crescente delle funzioni di controllo e supporto decisionale dall’operatore ai sistemi computazionali. Il produttore ha affermato che, all’interno di questa architettura, l’intelligenza artificiale supporta la gestione delle missioni, l’elaborazione dei dati dei sensori e l’assistenza all’operatore, piuttosto che sostituire del tutto la supervisione umana.
Un’applicazione concreta di questo approccio è l’integrazione della realtà aumentata nell’interfaccia dell’operatore. Kronshtadt riferisce dell’uso di una visualizzazione assistita dall’intelligenza artificiale che costruisce una rappresentazione tridimensionale del terreno e degli oggetti operativi, inclusi elementi di cui si conosce l’esistenza ma che non sono chiaramente visibili nei dati grezzi dei sensori. Questa fusione tra intelligenza artificiale e realtà aumentata mira a migliorare la consapevolezza situazionale e a ridurre il carico cognitivo durante le missioni ISR e di attacco. L’azienda ha affermato che questo sistema è già implementato nelle versioni operative di Orion a partire dal 2021.
Sebbene l’azienda abbia pubblicamente delineato una visione incentrata su una maggiore assistenza agli operatori e su un supporto alle missioni basato sull’intelligenza artificiale, la sofisticazione della piattaforma senza pilota stessa appare limitata. Il bilancio operativo del sistema Orion evidenzia questa lacuna. I droni Orion sono stati ripetutamente intercettati e abbattuti dalle forze ucraine, il che indica una sopravvivenza limitata, l’assenza di misure di autoprotezione significative e nessuna capacità osservabile di manovre adattive per eludere le difese aeree. Le analisi tecniche post-recupero condotte da specialisti ucraini hanno rivelato un ampio ricorso a componenti statunitensi disponibili in commercio e una mancanza di architetture di calcolo avanzate a bordo, tipicamente richieste per l’elaborazione AI edge. Sebbene le varianti intercettate abbiano mostrato nel tempo alcune variazioni nei componenti interni, la base tecnologica complessiva è rimasta coerente. Nel loro insieme, questi risultati suggeriscono che Orion non soddisfa la soglia di un sistema autonomo o anche solo genuinamente semi-autonomo in termini operativi, ma funziona piuttosto come una piattaforma pilotata in modo convenzionale con un’assistenza automatizzata limitata.
Nonostante la mancanza di informazioni confermate pubblicamente sull’attuale stato di implementazione del software di IA integrato nelle postazioni di lavoro degli operatori o nelle piattaforme operative senza pilota di Kronshtadt, l’effettivo livello di competenza dell’azienda nella visione artificiale e nel riconoscimento degli oggetti può essere desunto da un altro prodotto: il sistema Mushtrа-E. Si tratta di un complesso di apprendimento automatico per UAS militari, progettato per supportare l’addestramento e il riaddestramento continui delle reti neurali utilizzate negli UAS dotati di IA durante le operazioni di intelligence, sorveglianza, acquisizione di bersagli e ricognizione.2 Concettualmente, il sistema affronta una delle sfide centrali dell’IA sul campo di battaglia: mantenere prestazioni affidabili di rilevamento e riconoscimento dei bersagli in condizioni operative in rapido cambiamento.
Questo sistema consente un riaddestramento localizzato e iterativo dei modelli di visione artificiale, anziché affidarsi a modelli statici addestrati a livello centrale. Automatizza l’intero ciclo di riaddestramento delle reti neurali (ovvero acquisizione dei dati, convalida, riaddestramento e ridistribuzione), limitando al contempo in modo mirato gli input a set di dati affidabili generati dalle piattaforme dell’utente stesso. Questa scelta progettuale soddisfa sia gli obiettivi operativi che quelli di sicurezza, ottimizzando le prestazioni senza trasferire immagini o modelli sensibili a terzi.
Mushtra-E supporta i formati di immagini aeree più diffusi, consentendo l’integrazione con piattaforme UAS sia russe che straniere. Il sistema è disponibile in tre configurazioni: per UAS MALE/HALE e di classe da combattimento presso basi aeree permanenti, per unità tattiche dispiegate sul campo e per uso stazionario presso i quartier generali dell’aeronautica militare.3 Tutti questi moduli possono essere collegati in una rete gerarchica. Questa architettura concepisce l’IA non come una funzionalità autonoma a bordo, ma come un ecosistema scalabile che si evolve parallelamente all’uso operativo.
Il sistema è stato sviluppato in collaborazione con l’Istituto statale di ricerca sui sistemi aeronautici (GosNIIAS), lo stesso ente citato nel primo rapporto di questa serie come progettista della piattaforma GNS e della relativa infrastruttura di IA. GosNIIAS gestisce anche il database di addestramento Neuroset, che è alla base delle funzioni chiave dell’IA, tra cui l’elaborazione delle immagini, la classificazione, il rilevamento di oggetti e la segmentazione semantica.
Un’estensione fondamentale del concetto di postazione di lavoro automatizzata di Kronshtadt è la sua applicazione alle operazioni in sciame attivamente promosse dal 2021. In questo modello, l’operatore si occupa della pianificazione della missione di alto livello e della designazione degli obiettivi, mentre un software che incorpora elementi di IA esegue il controllo di volo, la gestione del sistema, l’assegnazione dei compiti e il coordinamento tra più UAS. Kronshtadt descrive questa architettura come in grado di consentire un comportamento semi-autonomo, distinguendola dai sistemi automatizzati convenzionali basati su una rigida logica preprogrammata.
Lo scambio continuo di dati all’interno dello sciame favorisce la ridistribuzione dei compiti, il passaggio di leadership e la sostituzione reciproca, consentendo al gruppo di operare in modo cooperativo senza dover fare costante affidamento sulla comunicazione con il vettore.
Nel 2021 l’azienda ha presentato una visione più avanzata della tecnologia degli sciami attraverso il velivolo da combattimento senza pilota (UCAV) Grom, concepito come nodo di comando e controllo piuttosto che come piattaforma autonoma. Secondo le dichiarazioni dell’azienda, Grom è progettato per gestire uno sciame di un massimo di 10 piccoli UAS Molniya sia in ruoli di ricognizione che di attacco, con la capacità di riassegnare dinamicamente i compiti durante il volo. Le varianti recuperabili di Molniya conducono missioni ISR, mentre le varianti da attacco funzionano come munizioni vaganti. Lo scambio continuo di dati all’interno dello sciame supporta la ridistribuzione dei compiti, il trasferimento della leadership e la sostituzione reciproca, consentendo al gruppo di operare in modo cooperativo con una dipendenza limitata dalla comunicazione costante con il vettore.
Il concetto di sciamatura è integrato con le capacità di attacco proprie del Grom, compreso il trasporto di missili guidati e munizioni a guida di precisione. All’interno di questa architettura, i droni Molniya svolgono molteplici ruoli, che spaziano dagli attacchi di precisione e dalle operazioni di depistaggio alla soppressione delle difese aeree nemiche, alla creazione di corridoi di penetrazione, all’ingaggio rapido di bersagli appena individuati e al supporto alle operazioni di guerra elettronica di gruppo in collaborazione con velivoli con equipaggio.
Tuttavia, nel 2023, il Gruppo Kronshtadt ha annunciato la propria collaborazione con un produttore di UAS per lo sviluppo di software specializzato per il controllo degli sciami, il che fa supporre che i tentativi dell’azienda non abbiano avuto successo.
Secondo l’azienda, il software previsto consentirà la preparazione delle missioni, la supervisione dei voli, la gestione del carico utile, la modifica delle rotte e la valutazione delle prestazioni post-missione su gruppi di piattaforme senza pilota. Nel 2024, l’UCAV Grom era ancora in fase di sviluppo. In occasione di Army-2024, l’azienda ha presentato solo una configurazione aggiornata della cellula, senza fornire prove di maturità operativa.
Nonostante le ripetute presentazioni concettuali, non vi sono prove verificabili pubblicamente che indichino che capacità di tipo “swarm” siano state integrate o impiegate in sistemi operativi. Anche i colloqui condotti dal CSIS con membri delle forze armate ucraine non hanno fornito alcuna conferma dell’uso di tali capacità. Data la comprovata disponibilità della Russia a impiegare in combattimento sistemi sperimentali e parzialmente maturi, l’assenza di un impiego osservabile di sistemi “swarm” suggerisce fortemente che tali capacità non siano andate oltre la fase concettuale.
Nel complesso, la narrativa pubblica di Kronshtadt descrive l’intelligenza artificiale come uno strumento per aumentare l’autonomia attraverso il supporto decisionale, il controllo cooperativo e la collaborazione uomo-macchina, piuttosto che come un sistema di operazioni senza equipaggio completamente autonome. Allo stesso tempo, nonostante i concetti ambiziosi e le ripetute presentazioni, i progressi concreti verso capacità realmente rivoluzionarie, come lo swarming, rimangono limitati, senza alcun impiego operativo confermato.
Aziende come il Gruppo Kronshtadt, caratterizzate da strutture proprietarie poco trasparenti, dalla dipendenza esclusiva dagli appalti pubblici e da stretti legami con gli istituti di ricerca statali, devono affrontare sfide sempre più complesse a causa delle sanzioni, dovute alla dipendenza da componenti straniere, ai lunghi cicli di sviluppo e ai vincoli burocratici. Ad agosto 2025, gli osservatori del settore descrivevano sempre più spesso il Gruppo Kronshtadt come un’azienda sulla via del fallimento, a causa della perdita di un investitore strategico, del debito crescente e del numero sempre maggiore di cause legali intentate dai subappaltatori.
Il Gruppo Kronshtadt evidenzia i rischi insiti in un modello di sviluppo fortemente incentrato sugli appalti statali nel settore della difesa, con una diversificazione limitata al di fuori delle applicazioni militari e di alcune specifiche applicazioni governative. L’azienda ha costantemente promosso concetti ambiziosi e lungimiranti, ma sembra aver mancato della capacità industriale e delle basi tecnologiche necessarie per tradurre tali visioni in una solida capacità operativa.
Sebbene diversi fattori strutturali specifici della Russia abbiano contribuito a questa evoluzione — tra cui la pressione delle sanzioni, i vincoli della catena di approvvigionamento e le dinamiche burocratiche degli appalti — la lezione più ampia va oltre il singolo caso. Promettere progressi tecnologici eccessivi, fare affidamento prevalentemente su appalti pubblici e non riuscire a costruire una capacità produttiva scalabile può portare alla creazione di piattaforme che offrono solo miglioramenti incrementali delle prestazioni, anziché le capacità trasformative pubblicizzate. Nel caso di Kronshtadt, questo modello ha portato alla creazione di sistemi con prestazioni tecnologiche nella media, che non sono riusciti a soddisfare le ambizioni dichiarate e che, alla fine, hanno lasciato l’azienda in gravi difficoltà finanziarie.
Caso di studio 2: ZALA Aero — L’intelligenza artificiale a duplice uso come moltiplicatore di potenza militare
L’azienda ZALA Aero Group offre un ottimo esempio di come l’approccio della Russia alla promozione del settore dei sistemi senza pilota civili si sia tradotto in effetti tangibili sul campo di battaglia. Questa azienda dimostra come l’intelligenza artificiale sviluppata per applicazioni commerciali e nel settore pubblico possa essere riadattata per uso militare, consentendole di costruire modelli di business sostenibili e, al contempo, di rafforzare il complesso militare-industriale russo con tecnologie moderne derivate dal settore commerciale. Anziché affidarsi esclusivamente agli istituti di ricerca tradizionali, questo modello sfrutta l’innovazione proveniente dal mercato civile, consentendo alle capacità a duplice uso di maturare rapidamente e di migrare nei sistemi militari operativi.
ZALA Aero è un’azienda russa specializzata nello sviluppo di sistemi senza pilota che opera a cavallo tra la produzione di droni civili e militari. L’azienda, strutturalmente legata al Kalashnikov Concern, produce un’ampia gamma di sistemi aerei senza pilota (UAS) che spazia da piattaforme di ricognizione leggere e droni di monitoraggio per enti civili a munizioni vaganti e sistemi ISR da campo di battaglia utilizzati dalle Forze Armate russe.
Nonostante la notorietà di ZALA Aero come produttore di droni, le informazioni rese pubbliche sulle specifiche delle sue capacità militari nel campo dell’intelligenza artificiale sono relativamente scarse. I comunicati ufficiali tendono a descrivere le soluzioni di intelligenza artificiale dell’azienda in termini generici, affermando che hanno migliorato il riconoscimento dei bersagli e la resilienza in ambienti di guerra elettronica contesi, senza però specificare le architetture software o i livelli di autonomia.
Ciononostante, una serie di aggiornamenti segnalati più volte suggerisce progressi graduali ma significativi rispetto a queste capacità già consolidate e ampiamente diffuse. In particolare, la munizione vagante Lancet modernizzata da ZALA Aero avrebbe ricevuto sensori e sistemi di imaging potenziati, migliorando le prestazioni di rilevamento e aggancio del bersaglio in condizioni di scarsa visibilità e condizioni meteorologiche avverse. Allo stesso tempo, le sue reti neurali sembrano essere state riaddestrate su set di dati più ampi e di qualità superiore, consentendo un riconoscimento più accurato dei bersagli e una navigazione in fase terminale più raffinata. Secondo quanto riferito, queste capacità consentono al sistema di colpire non solo il bersaglio nel suo complesso, ma punti vulnerabili specifici su un’ampia gamma di piattaforme. Implicitamente, questo livello di prestazioni suggerisce che il produttore abbia accumulato una vasta quantità di dati di addestramento che coprono diverse categorie di equipaggiamento, includendo non solo i sistemi ucraini ma anche un ampio spettro di piattaforme di origine occidentale.
Il sistema aggiornato è descritto come in grado di offrire una navigazione e un controllo di volo più rapidi e affidabili durante la fase terminale, consentendo attacchi di alta precisione contro bersagli protetti o parzialmente nascosti. Secondo recenti notizie riportate da ZALA Aero, ai droni Lancet è stato anche attribuito il merito di aver ingaggiato bersagli in rapido movimento, compresi i droni marittimi ucraini come il Magura V7, che secondo quanto riferito sarebbero dotati di sistemi di difesa aerea di bordo che trasportano missili AIM-9M Sidewinder di fabbricazione statunitense. Queste caratteristiche indicano una transizione da un modello strettamente “operator-in-the-loop” verso un’autonomia supervisionata, in cui l’IA svolge un ruolo decisivo una volta iniziato l’ingaggio.
Tuttavia, sulla base delle conversazioni condotte dal CSIS con esperti tecnici ucraini, resta dubbio che la fase terminale in questo caso specifico sia stata autonoma. L’analisi delle immagini dell’attacco disponibili, unita alle valutazioni degli esperti, suggerisce che la traiettoria di volo osservata e il profilo di ingaggio del bersaglio siano più coerenti con un modello di controllo “human-in-the-loop” piuttosto che con una guida terminale completamente autonoma. Secondo questi specialisti, lo schema di manovra visibile nel video sarebbe difficile da conciliare con un algoritmo decisionale autonomo a bordo e indicherebbe invece un controllo diretto da parte dell’operatore durante l’avvicinamento finale.
Sebbene le informazioni disponibili al pubblico sull’IA militare di ZALA Aero rimangano scarse, un dettaglio particolarmente rivelatore è emerso da un’intervista con un operatore di Lancet. Egli osserva che durante la fase terminale di un attacco, può attivare una funzione ausiliaria dell’IA denominata “Ira”, la quale, secondo il suo racconto, “prende il controllo e fa il lavoro” nell’avvicinamento finale, perfezionando la guida per garantire un colpo preciso, anche contro veicoli corazzati in rapido movimento. Questa testimonianza è degna di nota, poiché fornisce un nome concreto a un componente dell’IA esplicitamente associato all’impiego in combattimento. Allo stesso tempo, quando si rintraccia questa denominazione attraverso fonti aperte, i riferimenti non compaiono in divulgazioni militari ma nelle descrizioni dei sistemi civili di ZALA Aero, dove il software è identificato come IRRA. Ciò suggerisce che l’IA a supporto dei droni militari di ZALA Aero sia la stessa architettura software utilizzata nelle sue piattaforme civili senza pilota, offrendo preziose informazioni sulla natura e sulle capacità dello stack di IA militare di ZALA Aero.
Il software IRRA AI va inteso non come un singolo algoritmo, ma come un’architettura di intelligenza integrata e end-to-end a bordo, progettata per fondere rilevamento, analisi, supporto decisionale e diffusione in rete in un unico sistema operativo. La sua caratteristica tecnica distintiva è il trasferimento dei carichi di lavoro computazionali principali dal segmento di terra allo stesso UAS. Incorporando la capacità di elaborazione direttamente a bordo di piattaforme come le serie ZALA T-16, ZALA T-20 e ZALA ZARYA, IRRA consente l’interpretazione in tempo reale dei dati dei sensori durante il volo, anziché tramite analisi post-missione o a terra. Questa scelta architettonica riduce significativamente il ciclo decisionale e sostiene il valore operativo del sistema in contesti sia civili che di sicurezza.
A livello funzionale, IRRA opera attraverso un’analisi continua in tempo reale dei dati provenienti da sensori multimodali, principalmente immagini ottiche e termiche. Utilizzando algoritmi di visione artificiale e reti neurali addestrate, il sistema elabora flussi video in diretta direttamente sull’UAS, identificando automaticamente anomalie, deviazioni e oggetti di interesse. Nel monitoraggio delle infrastrutture energetiche, ciò include il rilevamento di irregolarità strutturali, anomalie termiche o altri indicatori di potenziali minacce alle risorse del settore dei combustibili e dell’energia. Nelle applicazioni di risposta alle emergenze, la stessa pipeline analitica viene applicata all’identificazione di focolai d’incendio, confini di inondazioni o altri pericoli in evoluzione. Fondamentalmente, il rilevamento non si limita all’identificazione binaria; il sistema classifica, contestualizza e localizza spazialmente le anomalie, producendo informazioni utili piuttosto che immagini grezze.
Una volta rilevata un’anomalia, IRRA la contrassegna automaticamente all’interno del flusso video e genera output strutturati che vengono trasmessi alla stazione di controllo a terra. Questi output includono avvisi georeferenziati, aree di interesse evidenziate e rapporti analitici generati automaticamente. Questa automazione riduce il carico cognitivo sugli operatori e consente risposte più rapide e coerenti, in particolare in scenari in cui il tempo è un fattore critico, come la lotta agli incendi boschivi o la protezione delle infrastrutture. La capacità del sistema di determinare le coordinate con elevata precisione ne migliora l’utilità per dirigere le azioni successive da parte delle squadre di terra o di altre risorse di risposta.
L’efficacia di IRRA è potenziata dalla sua stretta integrazione con l’ecosistema digitale più ampio di ZALA Aero, in particolare con la piattaforma di controllo e gestione dei dati 4Z1. Grazie a questa integrazione, i dati generati a bordo dell’UAS non sono limitati all’operatore diretto, ma diventano accessibili (previa autorizzazione) a una rete distribuita di utenti. I flussi video, le sovrapposizioni analitiche e i risultati elaborati possono essere visualizzati da operatori, analisti e clienti da località geograficamente remote, estendendo efficacemente la consapevolezza situazionale oltre la stazione di controllo fisica. La piattaforma unifica lo streaming live, l’interpretazione automatizzata, la generazione di ortofoto e l’archiviazione in un unico software, consentendo transizioni senza soluzione di continuità tra il monitoraggio in tempo reale e il processo decisionale.
Da un punto di vista militare, questa logica architettonica si riflette direttamente nell’ecosistema dei droni da combattimento di ZALA Aero, in cui le funzioni di ricognizione, individuazione degli obiettivi e attacco sono distribuite su piattaforme diverse ma integrate in un unico ciclo operativo. Nella catena operativa osservata, il veicolo di ricognizione identifica i potenziali obiettivi e trasmette i filmati a una stazione di controllo a terra. La stazione di controllo a terra seleziona quindi il bersaglio, genera le coordinate e trasmette sia i dati di posizione che le immagini selezionate alla munizione vagante prima del lancio o dell’avvicinamento terminale. Questa sequenza riflette un’architettura di individuazione del bersaglio in rete con intervento umano piuttosto che un’esecuzione autonoma in edge computing. Il rilevamento del bersaglio, la convalida e le decisioni di ingaggio rimangono distribuite tra gli operatori e l’infrastruttura a terra, con la munizione vagante che funziona principalmente come piattaforma di esecuzione piuttosto che come sistema decisionale indipendente.
L’IRRA può essere intesa come la struttura portante software che rende possibile questa continuità: supporta il rilevamento, la classificazione, la geolocalizzazione e la definizione delle priorità nella fase di ricognizione; mantiene una rappresentazione coerente e interpretabile dai sistemi automatici dello spazio di battaglia; e garantisce che i dati relativi agli obiettivi vengano trasferiti alle risorse di attacco con latenza e degrado minimi. In questo senso, l’IRRA non si limita a potenziare i singoli droni, ma sostiene un approccio “system-of-systems” in cui le piattaforme sensoriali e quelle d’attacco funzionano come componenti di una catena di uccisione unificata, con l’IA che fornisce il tessuto connettivo che sincronizza osservazione, decisione e azione. Tuttavia, non tutti i sistemi prodotti da ZALA Aero sono integrati in questa più ampia architettura “system-of-systems”, e solo un sottoinsieme limitato di modelli sembra operare all’interno di questo quadro coordinato.
ZALA Aero presenta un modello di integrazione dell’IA più pragmatico e orientato all’operatività rispetto a molti altri sviluppatori russi di sistemi senza pilota. Anziché avanzare affermazioni generiche sulla piena autonomia, l’azienda sembra integrare architetture di visione artificiale e di elaborazione dei dati di derivazione commerciale in un quadro operativo incrementale e interconnesso. Il suo approccio dimostra come le piattaforme di IA civili a duplice uso possano essere riadattate per accelerare l’adattamento al campo di battaglia, abbreviare i cicli decisionali e migliorare la precisione all’interno di una struttura supervisionata con intervento umano (human-in-the-loop). Allo stesso tempo, i limiti dell’autonomia osservabile suggeriscono che i progressi della Russia risiedono meno nel raggiungimento di un processo decisionale autonomo da parte delle macchine e più nell’ottimizzazione di catene di attacco coordinate attraverso sistemi distribuiti assistiti dall’IA.
Caso di studio 3: Molniya — L’innovazione nel settore dei droni dal basso incontra la crescita sostenuta dallo Stato
Il sistema aereo senza pilota (UAS) Molniya evidenzia un cambiamento significativo nell’approccio della Russia nei confronti del proprio complesso militare-industriale e della cooperazione tra le Forze Armate russe e l’industria della difesa nazionale. Questo approccio è stato articolato dal ministro della difesa russo Andrei Belousov durante un incontro con i corrispondenti militari, quando ha dichiarato di essere attualmente pienamente soddisfatto del decentramento della produzione di droni e di sistemi di guerra elettronica, riferendosi in particolare allo “sviluppo e all’assemblaggio a livello di garage”.
La nascita dell’UAS Molniya illustra un percorso di innovazione dal basso che si discosta nettamente dal tradizionale modello industriale della difesa russo, incentrato sullo Stato. Il progetto ha avuto origine nel cosiddetto “VPK del popolo”, ovvero il complesso industriale della difesa popolare: una comunità vagamente coordinata di ingegneri civili e volontari impegnati a sostegno dello sforzo bellico russo. Molniya è stato inizialmente progettato e assemblato in officine informali, situate in garage, piuttosto che all’interno di uffici di progettazione statali consolidati. Il suo sviluppo iniziale si è basato su piccoli team di ingegneri e volontari che operavano al di fuori delle strutture di acquisizione formali, consentendo una rapida sperimentazione e una stretta interazione con gli utenti in prima linea.
Tuttavia, questo progetto si differenzia da centinaia di progetti simili nati “in garage” perché ha ricevuto il sostegno del governo per la sua espansione. Secondo alcuni blogger militari russi, il progetto è stato avviato “su binari” di produzione formale, ricevendo finanziamenti governativi per ampliare la capacità produttiva. La supervisione della produzione in serie è stata successivamente assegnata alla società Sudoplatov, segnando il passaggio di Molniya da un’iniziativa improvvisata dal basso a un sistema sostenuto dallo Stato. Questa sequenza – innovazione a livello di garage seguita da un ampliamento selettivo da parte dello Stato – mostra una logica di approvvigionamento adattiva in cui il governo assorbe e istituzionalizza soluzioni collaudate sul campo di battaglia piuttosto che tentare di generarle interamente all’interno delle strutture industriali formali della difesa.
Le prime notizie sull’impiego sul campo di battaglia di Molniya sono apparse nel maggio 2024. Da allora, il sistema si è rapidamente diversificato in tre tipi principali: Molniya-1, Molniya-2 e Molniya-2R. Come mostrato nella Figura 2, il modello operativo iniziale, Molniya-1, serviva principalmente come piattaforma d’attacco unidirezionale con autonomia limitata, in grado di trasportare un carico utile di diversi chilogrammi a distanze di circa 30–40 chilometri. Il successivo Molniya-2 ha introdotto una configurazione bimotore, aumentando la gittata fino a 80 chilometri ed espandendo la capacità di carico utile, migliorando al contempo la resistenza alle guerre elettroniche. L’iterazione più avanzata e recente, Molniya-2R, rappresenta una transizione qualitativa verso operazioni di ricognizione e in rete. Grazie all’integrazione delle comunicazioni satellitari (secondo quanto riferito tramite Starlink) e a un sistema di elaborazione dati di bordo più potente, questo modello supporta l’ISR oltre l’orizzonte, il tracciamento dei bersagli e la trasmissione di dati ad alta larghezza di banda, ampliando in modo significativo il ruolo operativo della famiglia Molniya.
L’obiettivo principale nella realizzazione dell’UAS Molniya era quello di realizzare un UAS d’attacco ad ala fissa, economico e a lungo raggio, in grado di sostituire le munizioni vaganti più costose, pur rimanendo immune alle sanzioni e alle interruzioni della catena di approvvigionamento. Questo obiettivo ha determinato diverse scelte progettuali fondamentali.
In primo luogo, la piattaforma si avvale ampiamente di componenti disponibili in commercio. Questo ricorso deliberato all’elettronica civile e a materiali semplici riduce la vulnerabilità alle sanzioni, poiché tali componenti sono difficili da sottoporre a restrizioni generalizzate e possono essere reperiti a livello locale o attraverso diverse catene di approvvigionamento globali.
In secondo luogo, il Molniya presenta una struttura estremamente semplice, realizzata con schiuma, compensato ed elementi strutturali di base. Questa semplicità riduce al minimo i costi e la complessità di produzione, consente una rapida produzione in serie con un’infrastruttura tecnica minima e permette di apportare modifiche rapide sulla base dell’esperienza acquisita sul campo.
Una terza caratteristica, sempre più centrale nell’evoluzione di Molniya, è l’integrazione precoce dell’intelligenza artificiale per la guida terminale. Anche nelle sue configurazioni relativamente semplici, Molniya è dotato di un sistema di homing di base basato sulla visione artificiale, progettato per garantire il completamento della missione in caso di perdita del segnale. Questa capacità riflette una risposta pragmatica alle operazioni di guerra elettronica piuttosto che un’ambizione di piena autonomia. Una volta che l’operatore ha designato e agganciato un bersaglio, la visione artificiale di bordo elabora le immagini provenienti dalla telecamera, identifica un oggetto in movimento ricco di contrasto e corregge autonomamente la traiettoria di volo durante la fase terminale. Se la comunicazione con l’operatore viene interrotta, l’UAS continua il suo attacco senza ulteriori input esterni, rendendo la guerra elettronica nemica in gran parte inefficace in questa fase.
È importante sottolineare che questa guida terminale basata sull’intelligenza artificiale non comporta una comprensione semantica dei bersagli in senso stretto. Il sistema non classifica gli oggetti come veicoli blindati o tipi specifici di armi. Opera invece sulla rilevanza visiva e sul contrasto di movimento, privilegiando la robustezza e la semplicità computazionale rispetto a un riconoscimento sofisticato. A differenza dei droni guidati tramite fibra ottica, che richiedono cavi lunghi che aumentano il peso, riducono il carico utile e limitano l’autonomia, l’approccio basato sull’IA di Molniya preserva la gittata, la capacità esplosiva e la durata della batteria, garantendo al contempo una resilienza comparabile contro le interferenze.
Questo sistema rappresenta una capacità basata sull’intelligenza artificiale implementata su larga scala, piuttosto che come soluzione di nicchia o sperimentale. Molniya è stata concepita fin dall’inizio come una piattaforma prodotta in serie: secondo quanto riferito, il suo costo iniziale si aggirava intorno ai 300 dollari, salendo a circa 5.000 dollari se dotata di ottiche migliorate e connettività satellitare per missioni ISR. Si tratta di un ordine di grandezza più economico rispetto alla munizione vagante Lancet, il cui costo è comunemente stimato intorno ai 50.000 dollari e che presenta capacità simili. I dati relativi alla produzione e all’impiego rafforzano questa disparità. Nel settembre 2025, in un solo mese, sono stati segnalati circa 2.200 lanci di Molniya-2 rispetto a circa 400 lanci di Lancet.
I sistemi costosi e altamente sofisticati faticano a eguagliare i vantaggi operativi ed economici offerti da alternative basate sull’intelligenza artificiale più semplici, economiche e sufficientemente affidabili.
Tutte le varianti di Molniya attualmente prodotte in serie sono dotate di serie di funzionalità di IA di base, a dimostrazione di come l’intelligenza artificiale si stia diffondendo nei sistemi senza pilota su larga scala, anziché rimanere confinata a piattaforme d’élite. Questo andamento mette in luce la logica pratica che guida l’adozione dell’IA: funzioni ben definite e fondamentali per la missione vengono implementate a basso costo in sistemi di massa, piuttosto che in progetti tecnologicamente sofisticati privi di una chiara necessità pratica. In questo contesto competitivo, i sistemi costosi e altamente sofisticati faticano a eguagliare i vantaggi operativi ed economici di alternative basate sull’IA più semplici, economiche e sufficientemente affidabili.
Caso di studio 4: V2U e l’avvento dei droni completamente autonomi basati sull’intelligenza artificiale
Il sistema UAS V2U rappresenta uno degli esempi più avanzati e preoccupanti di autonomia basata sull’intelligenza artificiale attualmente riscontrabili nell’ecosistema dei droni russo.
Da un punto di vista tecnico, il V2U (illustrato nella Figura 3) è un UAS con due configurazioni note: una munizione vagante e una piattaforma di ricognizione. Nella sua configurazione da munizione vagante, il drone trasporta una testata ad alto potenziale esplosivo, a frammentazione e incendiaria del peso massimo di 3 chilogrammi. Si basa in gran parte su componenti commerciali disponibili sul mercato, tra cui motori elettrici e batterie di fabbricazione cinese. Ha un autonomia operativa stimata di 40–60 km, mentre una versione alimentata a benzina ha un’autonomia estesa, in grado di percorrere oltre 100 km.
Oltre a questa configurazione da attacco, gli esperti ucraini riferiscono dell’esistenza di una versione da ricognizione del V2U. In questa versione, gli ingegneri russi hanno rimosso la testata e l’hanno sostituita con batterie aggiuntive, prolungando notevolmente il tempo di permanenza in volo. Hanno inoltre integrato un sistema di recupero a paracadute, che consente al drone di atterrare dopo aver completato le missioni ISR. L’analisi del software recuperato suggerisce che siano in fase di sviluppo ulteriori modifiche, tra cui lo sviluppo di versioni logistiche o da corriere. Questo fatto indica una famiglia modulare in espansione di sistemi V2U piuttosto che un’arma monouso.
La presente analisi non esamina in modo approfondito i componenti del drone. Tuttavia, la valutazione della presenza o dell’assenza di componenti specifici fornisce importanti indicazioni sulle sue capacità funzionali. L’aspetto più rilevante riguarda l’architettura di navigazione e comunicazione o, in particolare, la sua rimozione intenzionale. I primi droni V2U intercettati nei mesi di giugno e luglio 2025 contenevano modem LTE, il che indica un ricorso almeno parziale alla connettività dell’operatore. Le versioni più recenti intercettate in ottobre e novembre 2025, tuttavia, sono state recuperate senza alcun modem o sistema di comunicazione esterno, segnando una chiara transizione verso un funzionamento completamente autonomo. L’eliminazione della connettività LTE rende l’EW in gran parte inefficace contro il controllo e la guida, poiché non c’è alcun segnale da disturbare. Al contrario, il drone si affida a sensori di bordo, tra cui un altimetro laser e profili di volo riferiti al terreno, consentendo un funzionamento prolungato a bassa quota senza GPS.
L’intelligenza artificiale è al centro della filosofia progettuale del V2U. Nonostante le sanzioni occidentali, le analisi tecniche e i rapporti dei servizi segreti ucraini indicano che il drone incorpora componenti elettronici avanzati di provenienza occidentale e cinese, in particolare un modulo di intelligenza artificiale Nvidia Jetson Orin montato su una scheda portante cinese Leetop A603. Questa configurazione dimostra che la Russia continua ad avere accesso a hardware di calcolo ad alte prestazioni.
L’intelligenza artificiale integrata consente al drone di cercare in modo autonomo, identificare e selezionare i bersagli utilizzando la visione artificiale. Secondo quanto riferito, lo stack di IA utilizza una rete neurale YOLOv5 addestrata, che permette il riconoscimento visivo di veicoli, infrastrutture e attività umane sulla base del contrasto, della forma e del movimento, piuttosto che sulla classificazione semantica.
L’autonomia dei V2U va oltre il processo decisionale individuale per estendersi al comportamento collettivo, includendo elementi di comportamento da sciame. Le osservazioni sul campo suggeriscono che questi droni operino come sistemi distribuiti, parzialmente in grado di formare sciami, in cui ogni unità elabora le informazioni localmente pur rimanendo consapevole dei droni vicini. Il coordinamento non sembra basarsi su una comunicazione radio continua. Al contrario, in base alle immagini osservate, i droni potrebbero utilizzare il riconoscimento visivo per identificarsi a vicenda attraverso segni distintivi dipinti sulle ali (vedi Figura 4). Questi segni potrebbero funzionare come identificatori visivi, consentendo alle telecamere e agli algoritmi di bordo di rilevare e distinguere i singoli droni come nodi separati all’interno di uno sciame. Sebbene questa interpretazione rimanga deduttiva e non possa essere confermata con certezza, è coerente con il comportamento osservato e suggerisce un potenziale approccio basato sulla visione per il coordinamento dello sciame in ambienti contesi dal GPS e dall’EW.
Ciò consente a sei o sette droni di volare in formazione, garantendo la consapevolezza reciproca e risposte adattive alle perdite all’interno del gruppo (vedi Figura 5). Se un drone viene abbattuto dalle difese aeree, ad esempio, le unità rimanenti deducono la presenza di una minaccia ed eseguono manovre evasive prima di riorganizzarsi. Questo comportamento ricorda da vicino le dinamiche di stormo osservate negli uccelli migratori, con i droni che volano in formazioni verticali sfalsate per mantenere il contatto visivo.
Gli episodi di combattimento documentati illustrano le implicazioni operative di questo progetto. In un caso segnalato nel maggio 2025, un gruppo di sette munizioni vaganti V2U ha deviato da una missione prestabilita dopo aver rilevato una concentrazione di veicoli e civili, formando autonomamente una formazione circolare di attesa prima di sferrare attacchi coordinati. Tale comportamento indica non solo una selezione autonoma dei bersagli, ma anche un processo decisionale a livello di gruppo basato su segnali ambientali. La combinazione di percezione basata sull’intelligenza artificiale, navigazione indipendente dal GPS, coordinamento visivo dello sciame e resistenza alle guerre elettroniche (EW) posiziona il V2U come una classe qualitativamente nuova di minaccia sul campo di battaglia.
Le funzionalità definite dal software, in particolare la selezione autonoma dei bersagli e le tattiche di sciame emergenti, rendono il V2U uno dei sistemi senza pilota più innovativi e pericolosi attualmente impiegati in combattimento.
La famiglia V2U riflette il passaggio dai droni a consumo pilotati a distanza a sistemi completamente autonomi basati sull’intelligenza artificiale e capaci di comportamenti collettivi. Sebbene la struttura e la qualità costruttiva rimangano relativamente rudimentali, le funzionalità definite dal software, in particolare la selezione autonoma dei bersagli e le tattiche di sciame emergenti, rendono i V2U uno dei sistemi senza pilota più innovativi e pericolosi attualmente impiegati in combattimento.
Conclusione
Questi casi dimostrano che l’integrazione dell’IA nei sistemi senza pilota da parte della Russia è guidata meno dalla ricerca di concetti di autonomia eleganti e a livello di sistema e più dalle pressioni dell’adattamento in tempo di guerra sul fronte tattico. In modelli organizzativi molto diversi tra loro – tra cui le architetture centralizzate e legate allo Stato di Kronshtadt, lo stack commerciale a doppio uso di ZALA Aero, le piattaforme di massa nate in garage di Molniya e il V2U altamente autonomo – l’IA non è trattata come una capacità astratta o uno stato finale. Al contrario, viene implementata in modo selettivo, in funzioni strettamente definite che affrontano problemi operativi concreti, come sopravvivere alla guerra elettronica, comprimere i cicli decisionali, sostenere le operazioni senza GPS o connettività e ottenere effetti di scala a basso costo.
L’analisi comparativa evidenzia una netta divergenza tra sofisticazione concettuale e rilevanza sul campo di battaglia. I programmi incentrati sullo Stato, come quelli portati avanti da Kronshtadt, si concentrano sui sistemi di supporto decisionale e su concetti di sciami orientati al futuro, ma faticano a tradurre queste ambizioni in sistemi implementati su scala significativa. Al contrario, i modelli di derivazione commerciale e di tipo bottom-up danno priorità alla producibilità, al controllo dei costi e alla rapida iterazione, sulla base del feedback proveniente dalla prima linea. In questi casi, l’IA è integrata direttamente a bordo delle piattaforme, spesso in ruoli limitati ma fondamentali per la missione, come la guida terminale, il rilevamento di oggetti in tempo reale e la navigazione autonoma. Queste capacità offrono un valore operativo sproporzionato rispetto alla loro complessità tecnica.
Fondamentalmente, i casi di Molniya e ZALA Aero dimostrano come le funzionalità basate sull’intelligenza artificiale diventino decisive dal punto di vista operativo non perché rappresentino livelli elevati di autonomia dichiarata, ma perché sono integrate nei sistemi prodotti in serie. In questo contesto, l’intelligenza artificiale funge da tessuto connettivo all’interno delle catene di attacco piuttosto che da progresso tecnologico a sé stante. Il caso V2U segna il limite esterno di questa traiettoria, mostrando come la percezione, la navigazione e persino il comportamento collettivo completamente autonomi possano emergere una volta rimossi del tutto i vincoli di connettività, sebbene a costo di introdurre rischi qualitativamente nuovi e dinamiche di escalation.
I dati suggeriscono che l’efficacia sul campo di battaglia della Russia nel campo dei sistemi senza pilota sia determinata meno da dichiarazioni formali di autonomia e più da un ecosistema adattivo che premia la semplicità, la rapidità e la scalabilità. Le pressioni belliche hanno spinto il complesso militare-industriale russo verso modelli ibridi che assorbono l’innovazione civile, tollerano il decentramento e istituzionalizzano e scalano le soluzioni solo dopo che queste si sono dimostrate efficaci in combattimento. In questo contesto, un’IA robusta e dall’ambito ristretto, implementata in prima linea, supera costantemente i progetti più ambiziosi ma fragili, offrendo una chiara lezione su come l’IA possa avere un ruolo determinante nei conflitti ad alta intensità contemporanei e futuri.
I fattori chiave dello sviluppo dell’intelligenza artificiale e dei sistemi senza pilota in Russia: formazione, tecnologia e collaborazioni
L’addestramento militare privato come motore della potenza di combattimento
Questa sezione analizza in che modo l’architettura dell’addestramento militare russo consenta l’integrazione delle tecnologie emergenti – tra cui i sistemi senza equipaggio, i software di gestione del campo di battaglia e la guerra elettronica – nella pratica operativa. Sebbene gran parte del dibattito pubblico si sia concentrato sulla produzione di hardware e sull’adattamento in prima linea, la variabile determinante per trasformare i nuovi sistemi in una capacità di combattimento duratura è l’addestramento: la preparazione degli istruttori, la revisione dei programmi di studio e l’istituzionalizzazione dei circuiti di feedback che collegano le unità di combattimento con gli istituti di formazione.
Nel caso della Russia, queste funzioni vanno oltre le strutture formali delle forze armate. Dopo il 2022 è emerso un ecosistema di formazione più ampio che combina tre pilastri principali: iniziative informali di volontariato, meccanismi istituzionali all’interno del Ministero della Difesa e, sempre più spesso, programmi per i giovani sostenuti dallo Stato e progettati per coltivare una competenza tecnica precoce nell’uso dei droni. Inserendo l’addestramento sui droni in una fase più precoce del percorso di formazione dei talenti e promuovendo una generazione di reclute “native dei droni”, questo ecosistema sostiene l’assorbimento, la standardizzazione e la diffusione delle tecnologie emergenti in tutte le forze armate.
L’analisi che segue illustra come questi tre pilastri abbiano contribuito alla diffusione e all’espansione dei sistemi senza pilota e delle nuove capacità tecnologiche. Descrive la comparsa iniziale di iniziative decentralizzate che hanno stimolato una rapida sperimentazione e una formazione specializzata; i successivi sforzi del Ministero della Difesa volti a formalizzare, integrare e estendere i modelli di successo nella dottrina ufficiale e nei percorsi di addestramento; nonché la graduale estensione delle competenze relative ai droni alle strutture di istruzione pre-militare e giovanile. Questa evoluzione illustra un modello più ampio nell’adattamento della Russia in tempo di guerra. L’innovazione tecnologica ha fatto passi da gigante grazie a un’interazione dinamica tra la sperimentazione dal basso e il consolidamento istituzionale dall’alto, consentendo l’integrazione sistematica di nuove capacità nelle forze armate.
Visualizzazione remota
TABELLA 3 L’architettura formativa a tre pilastri della Russia
Pilastro I: Reti decentralizzate di formazione per i volontari
Pilastro II: Struttura formativa istituzionale
Pilastro III: Percorsi di formazione per i giovani
Descrizione
Reti informali di volontari e ingegneri stanno creando centri di formazione in tutta la Russia e nei territori occupati.
I sistemi di addestramento militare ufficiale dipendono dal Ministero della Difesa russo.
Le organizzazioni militari-patriottiche sostenute dallo Stato offrono corsi di formazione sui droni a scolari e studenti universitari.
Funzione
Sperimentare e verificare nuovi sistemi in condizioni di combattimento.
Istituzionalizzare e diffondere su larga scala i modelli di successo attraverso strutture gerarchiche formali.
Creare un bacino di talenti a lungo termine composto da personale con competenze tecniche.
Esempio
Progetto Arcangelo
Forze dei sistemi senza pilota
Centro del burro
Fonte: CSIS.
Pilastro I: Reti decentralizzate di formazione per il volontariato
All’inizio dell’invasione su vasta scala dell’Ucraina, le forze armate russe non erano preparate alla rapida diffusione dei sistemi senza pilota sul campo di battaglia, sia in termini di disponibilità di hardware che di preparazione del personale lungo tutta la catena di comando e i percorsi di addestramento. Le catene di approvvigionamento erano discontinue nonostante la rapida comparsa di produttori competenti, mancavano programmi strutturati di addestramento all’uso dei droni e il supporto tecnico e ingegneristico alle unità in prima linea dipendeva in larga misura dall’iniziativa individuale.
Allo stesso tempo, molti comandanti erano stati plasmati dall’esperienza maturata in conflitti precedenti e, di conseguenza, faticavano ad adattarsi alle realtà di una guerra caratterizzata dall’uso massiccio dei droni. Coloro che avevano compreso il cambiamento sono stati costretti a promuoverlo senza un sostegno sistematico e, talvolta, nonostante la resistenza istituzionale. In questo contesto, sono state avviate iniziative informali di volontariato per colmare le lacune critiche in materia di approvvigionamento, addestramento e integrazione, con l’obiettivo di mettere a punto gli elementi essenziali di un sistema efficace, quali comandanti flessibili, operatori addestrati e attrezzature affidabili in quantità sufficienti.
Uno degli esempi più significativi di questa mobilitazione informale è il Progetto Archangel. Fondata nel 2022 dall’imprenditore russo Mikhail Filippov, l’iniziativa è nata come un piccolo collettivo di ingegneri specializzati in droni, affiancato da un programma di formazione dal basso per gli operatori. Si è rapidamente evoluta in una rete nazionale, creando centri di formazione in circa 20 città russe e nei territori occupati dell’Ucraina. Questi centri hanno formato migliaia di militari, riservisti e civili che si preparano a stipulare un contratto con il Ministero della Difesa, in genere attraverso corsi di due o tre mesi incentrati sulle operazioni pratiche con i droni, sulle tattiche anti-drone e sull’integrazione delle tecnologie emergenti nelle unità di combattimento. In questo modo, il Progetto Archangel non si limita a integrare la formazione statale, ma contribuisce anche a creare canali paralleli in grado di assorbire rapidamente le lezioni apprese sul campo di battaglia e di tradurle in un’istruzione strutturata.
Oltre alla formazione, il gruppo ha contribuito attivamente all’adattamento tecnologico. I suoi ingegneri hanno sviluppato sistemi come il sistema anti-UAS Archangel e hanno abbinato l’innovazione hardware a programmi di addestramento degli operatori per garantire che i sistemi in campo potessero essere impiegati in modo efficace. I centri di addestramento hanno integrato strumenti software avanzati, tra cui il complesso Glaz/Groza per migliorare la ricognizione e il coordinamento degli attacchi e Kvadrosim, un simulatore di combattimento per l’operazione e l’intercettazione dei droni, incorporando così gli strumenti digitali direttamente nel processo didattico.
Con il passare del tempo, il confine tra iniziative informali e industria della difesa ufficiale si è assottigliato. Nell’agosto 2025, il Progetto Archangel ha stretto una partnership con Kalashnikov Concern per valutare e selezionare i progetti di UAS presentati da sviluppatori indipendenti in vista di una produzione su larga scala, sostenendo al contempo la preparazione di operatori e istruttori. Questa evoluzione dimostra come le reti guidate da volontari abbiano funzionato da acceleratori della diffusione tecnologica, sperimentando, convalidando e istituzionalizzando le capacità dei droni a un ritmo che le strutture militari formali inizialmente faticavano a eguagliare.
Pilastro II: Struttura formativa istituzionale
Il sistema di addestramento militare ufficiale della Russia ha inizialmente faticato ad adeguare la propria infrastruttura istituzionale esistente alla rapida introduzione di nuove tecnologie sul campo di battaglia. Col passare del tempo, tuttavia, ha iniziato a fare tesoro delle esperienze maturate grazie a iniziative informali di volontariato e ha integrato nella struttura ufficiale delle forze armate le pratiche che si sono dimostrate efficaci sul campo di battaglia.
La collaborazione avviata sin dall’inizio con scuole private e di base specializzate in droni ha consentito al Ministero della Difesa di osservare e replicare modelli di addestramento efficaci, in particolare nell’ambito della formazione sui sistemi senza pilota. Questo processo si è gradualmente evoluto da una collaborazione ad hoc a un’integrazione formale, man mano che l’addestramento sui droni è stato integrato nei percorsi standard di preparazione alla guerra. In definitiva, l’esercito russo ha ristrutturato alcuni elementi delle proprie forze concentrando operatori esperti, convalidando i sistemi, perfezionando le tattiche in formazioni d’élite e poi estendendo queste pratiche all’intera forza, culminando nell’istituzione delle Forze dei Sistemi Non Presidiati e di centri centralizzati di addestramento e innovazione progettati per standardizzare ed espandere le competenze in materia di guerra con i droni.
La struttura formale delle Forze Armate russe è organizzata territorialmente in distretti militari, che fungono da comandi amministrativi e operativi a livello strategico responsabili della costituzione delle forze, della logistica e della supervisione dell’addestramento all’interno delle regioni loro assegnate. Nell’ambito dell’attuale ciclo di riforme, la Russia mantiene diversi distretti militari (tra cui quelli occidentale, meridionale, centrale, orientale e i distretti di Mosca e Leningrado, recentemente ripristinati), ciascuno dei quali sovrintende a centri di addestramento, accademie e infrastrutture di mobilitazione all’interno della propria area di competenza. La preparazione iniziale dei soldati a contratto, del personale mobilitato e di altri militari non di carriera avviene tipicamente presso queste strutture di addestramento a livello distrettuale, dove ricevono l’addestramento di base al combattimento e, sempre più spesso, l’esposizione alle operazioni con i droni, alla guerra elettronica e ai compiti di ingegneria.
Una volta assegnato alle operazioni di combattimento in Ucraina, il personale non fa più capo ai propri distretti militari di origine, bensì a raggruppamenti operativi di forze. Questi raggruppamenti sono comandi operativi in tempo di guerra organizzati in base alla direzione dell’azione (ad esempio, il raggruppamento meridionale o quello centrale) e sono distinti dalla struttura dei distretti militari territoriali. All’arrivo nel teatro delle operazioni, i soldati seguono spesso un addestramento supplementare in poligoni di addestramento situati in prossimità della linea del fronte, dove l’addestramento è più specializzato e direttamente adattato alle condizioni attuali del campo di battaglia. Tuttavia, i rapporti indicano che l efficacia di questa formazione è limitata da attrezzature inadeguate e dalla mancanza di standardizzazione. Inoltre, i tempi di addestramento possono anche essere affrettati: i soldati a contratto possono ricevere solo tre settimane di addestramento complessivo prima di partecipare alle operazioni in prima linea.
I limiti dell’addestramento militare formale e la comprovata efficacia delle iniziative di volontariato hanno spinto il Ministero della Difesa a passare dalla fase di osservazione a quella di replica. Nell’agosto 2024, ha istituito il Rubicon Center for Advanced Unmanned Technologies come iniziativa sostenuta dallo Stato per sistematizzare ciò che le reti informali avevano sperimentato per prime. Ispirandosi in parte a progetti come Archangel, Rubicon ha combinato due funzioni che in precedenza esistevano in parallelo: è diventato sia un’unità di droni da combattimento di prim’ordine sia un centro di addestramento centralizzato con istruttori altamente qualificati. Anziché partire da zero, il Ministero della Difesa ha assorbito elementi di formazioni volontarie d’élite esistenti — comprese unità note come “Judgement Day” e “Judgement Night” — consolidando così operatori esperti, tattiche collaudate e know-how tecnico sotto un comando formale.
L’impatto di Rubicon era evidente sul campo di battaglia. Le unità ucraine hanno segnalato cambiamenti improvvisi nelle tattiche dei droni russi, un miglior coordinamento e una marcata attenzione alla caccia non solo agli UAS, ma anche alle infrastrutture logistiche e di rete che sostengono le operazioni con i droni dell’Ucraina. Gli operatori di Rubicon hanno dimostrato una crescente competenza nell’intercettare droni bombardieri pesanti e nel colpire nodi di comunicazione come antenne e terminali satellitari — obiettivi che compromettono direttamente la consapevolezza situazionale e il ritmo operativo dell’avversario. Fondamentale per questa efficacia è stato il modello di addestramento di Rubicon. Il suo personale ha operato contemporaneamente come operatori di combattimento e istruttori, schierandosi nei settori di prima linea per istituire scuole locali di droni, standardizzare le procedure e diffondere tattiche aggiornate. Questo approccio ha creato un nucleo mobile di addestramento e combattimento in grado di trasferire competenze tra i settori, accelerando la diffusione delle migliori pratiche in tutta la forza.
Sulla base di questi risultati, la Russia ha formalizzato il processo di espansione. Nel dicembre 2024, il ministro della Difesa Andrey Belousov ha annunciato la creazione di un ramo dedicato alle Forze dei sistemi senza pilota, istituito ufficialmente nel 2025, con Rubicon come formazione di punta. Il nuovo ramo mira a istituzionalizzare gli insegnamenti tratti dalla guerra con i droni, a centralizzare il comando e il controllo delle unità senza pilota e a integrare l’addestramento, lo sviluppo della dottrina e l’innovazione tecnologica all’interno di un unico quadro organizzativo.
I piani per l’istituzione di un’accademia militare dedicata segnalano ulteriormente il passaggio da un adattamento ad hoc a una professionalizzazione a lungo termine. Secondo fonti aperte, il corpo dovrebbe istituire una propria accademia militare dedicata, potenzialmente già nel 2027, a testimonianza di un impegno a lungo termine nella professionalizzazione delle capacità di guerra senza equipaggio. Il passaggio da gruppi di volontari decentralizzati a Rubicon come unità d’élite centralizzata, e infine alle Forze dei sistemi senza pilota, illustra come la Russia identifichi modelli di successo operativo, concentri le competenze e poi le estenda all’intera forza attraverso meccanismi istituzionali formali.
Pilastro III: Percorsi di formazione per i giovani
Oltre a riformare la struttura delle proprie forze armate, lo Stato russo ha deciso di inserire le competenze relative ai sistemi senza pilota nelle prime fasi del percorso formativo del personale, integrando l’addestramento sui droni nelle organizzazioni giovanili militari-patriottiche. Il Progetto Nazionale sui Sistemi Aerei Senza Pilota della Russia, discusso in precedenza in questo rapporto, identifica la carenza di personale tecnico qualificato come un collo di bottiglia strutturale. In risposta, i programmi per i giovani sono stati posizionati come una soluzione a lungo termine, che supporta contemporaneamente le esigenze di mobilitazione a breve termine e forma i futuri operatori, tecnici e ingegneri.
Un esempio emblematico è il Centro per l’addestramento militare-sportivo e l’educazione patriottica dei giovani, noto come «Voin Center» (Centro del Guerriero), istituito nel maggio 2023 per fornire un addestramento militare iniziale a studenti delle scuole e universitari. L’organizzazione si è espansa fino a contare più di 20 centri regionali e ha integrato l’addestramento sui droni nel proprio programma di studi, incluse esercitazioni competitive che simulano compiti sul campo di battaglia come le operazioni di attacco in visuale in prima persona (FPV). La sua leadership ha esplicitamente sottolineato l’alfabetizzazione tecnologica come una priorità, e gli istruttori seguono una formazione sui sistemi utilizzati in combattimento, tra cui il complesso Glaz/Groza e strumenti di guida con visione artificiale come Ploshchad, avvalendosi spesso di specialisti con esperienza in prima linea per aggiornare i programmi di studio.
Guardando al futuro, il Centro Voin ha annunciato l’intenzione di avviare un percorso formativo specifico per operatori di UAS in linea con le Forze dei sistemi senza pilota, la cui attuazione dovrebbe iniziare nel 2026. In collaborazione con il DOSAAF e altre strutture sostenute dallo Stato, sta sviluppando manuali di addestramento e strutture per piloti a supporto di questo percorso.4 Si prevede che i diplomati avranno la possibilità di firmare contratti con il Ministero della Difesa, collegando di fatto la formazione dei giovani direttamente alla costituzione delle forze armate.
Istituzionalizzando la formazione sui droni nella fase di preparazione alla carriera militare, lo Stato russo sta estendendo la propria strategia di centralizzazione e ampliamento su più generazioni. Ciò trasformerà l’adattamento in tempo di guerra in un sistema duraturo per la formazione di reclute tecnicamente preparate alla guerra con mezzi non pilotati.
Da questi tre pilastri emerge una conclusione fondamentale: è l’addestramento, e non solo l’hardware, a determinare l’esito delle battaglie. Le reti di addestramento informali hanno svolto un ruolo di innovatori rapidi, traducendo le nuove tecnologie relative ai droni e alla guerra elettronica in capacità operative concrete, mentre le istituzioni formali rimanevano indietro. La loro agilità ha permesso alla Russia di colmare le lacune operative e di schierare rapidamente operatori addestrati in grado di ridefinire gli scontri tattici.
Il Ministero della Difesa ha quindi istituzionalizzato e ampliato i modelli di successo attraverso strutture quali Rubicon e le Forze dei sistemi senza pilota. Allo stesso tempo, le organizzazioni giovanili hanno iniziato a integrare la formazione sui droni nei percorsi di formazione a lungo termine del personale, garantendo un afflusso costante di reclute tecnicamente preparate. Questi diversi livelli dimostrano insieme che l’adattamento della Russia alla guerra con i droni è stato guidato non tanto da singole innovazioni tecnologiche, quanto piuttosto dall’integrazione sistematica di addestramento, dottrina e riforma organizzativa, un approccio che determina sempre più spesso i successi sul campo di battaglia.
Hardware abilitato all’intelligenza artificiale nei sistemi senza pilota russi
Questa sezione esamina l’infrastruttura hardware alla base degli sforzi della Russia volti ad ampliare l’autonomia dei propri sistemi senza pilota. Si concentra in particolare sull’origine dei componenti di elaborazione, rilevamento e memoria essenziali per garantire funzionalità avanzate di intelligenza artificiale a bordo sul campo di battaglia. Sebbene i resoconti pubblici spesso evidenzino la Cina come fornitore chiave di componenti per le piattaforme senza pilota russe, un’analisi più approfondita dei sistemi recuperati indica che una quota sostanziale dei componenti rilevanti per l’IA proviene da aziende con sede negli Stati Uniti e in altri paesi occidentali. L’analisi non suggerisce un sostegno intenzionale, ma mostra piuttosto le vulnerabilità strutturali dei mercati globali integrati dei semiconduttori e dell’elettronica, dove le tecnologie a duplice uso rimangono ampiamente accessibili nonostante le sanzioni e i regimi di controllo delle esportazioni.
Una quota consistente dei componenti utilizzati nell’ambito dell’intelligenza artificiale proviene da aziende con sede negli Stati Uniti e in altri paesi occidentali.
La presente analisi si basa sul database open source dei componenti stranieri gestito dai servizi di intelligence militare ucraini attraverso il portale War & Sanctions. A gennaio 2026, il database conteneva oltre 5.350 componenti elettronici recuperati da un’ampia gamma di sistemi d’arma e piattaforme senza pilota russi. Ai fini di questo studio, il set di dati è stato ristretto ai componenti identificati negli UAS e poi ulteriormente isolato a quelli direttamente rilevanti per la funzionalità dell’IA. Piuttosto che catalogare tutta l’elettronica, l’analisi si è concentrata sull’hardware che consente l’autonomia di bordo. Questi componenti rientrano in tre categorie funzionali che insieme costituiscono lo stack hardware dell’IA di un UAS: componenti di rilevamento, unità di elaborazione e hardware di memoria e archiviazione. L’applicazione di questi filtri ha portato all’individuazione di 118 sensori, 465 processori e 122 unità di memoria, per un totale di 705 componenti rilevanti per l’IA integrati nei sistemi senza pilota russi recuperati.
L’enfasi posta su queste tre categorie riflette le basi hardware dei moderni sistemi di IA. La potenza di calcolo e la memoria costituiscono l’infrastruttura fondamentale necessaria per l’esecuzione delle reti neurali, che consistono in milioni o miliardi di parametri e richiedono una notevole potenza di elaborazione per eseguire un gran numero di operazioni in tempo reale. Nei sistemi senza pilota, tuttavia, l’hardware di rilevamento rappresenta un elemento altrettanto cruciale. I sensori generano i dati grezzi (ad esempio, visivi, termici, inerziali o posizionali) che i processori di bordo possono trasformare in informazioni utilizzabili. Insieme, sensori, elaborazione e memoria definiscono il limite tecnico dell’autonomia raggiungibile a livello di piattaforma, rendendoli fondamentali per comprendere come la Russia equipaggi i propri droni per operazioni sempre più basate sull’IA.
Come illustrato nella Figura 6, le aziende con sede negli Stati Uniti rappresentano la quota maggiore dei componenti rilevanti per l’IA individuati in tutte e tre le categorie funzionali. I paesi elencati riflettono l’ubicazione delle sedi dei produttori. Il primato degli Stati Uniti è particolarmente marcato nel settore dell’hardware di memoria, dove le aziende statunitensi hanno prodotto circa il 69% delle unità recuperate, e la quota del paese nel settore dei processori rimane consistente, rappresentando poco meno del 57% dei componenti informatici individuati. La catena di approvvigionamento dei sensori è più diversificata dal punto di vista geografico, ma gli Stati Uniti rappresentano ancora il singolo paese di origine più importante, con circa il 38%, seguiti dalla Cina con circa il 16% e dal Giappone con poco più del 15%.
La Cina rappresenta meno del 9% dei componenti per l’intelligenza artificiale individuati negli UAS recuperati e non figura tra i primi tre paesi di provenienza dell’hardware informatico di bordo. La Svizzera è un fornitore di rilievo di processori, fornendo oltre un quinto dei componenti informatici recuperati. I Paesi Bassi contribuiscono con circa l’8% dei processori e meno del 14% dei sensori, mentre il ruolo del Giappone è concentrato principalmente nelle tecnologie di rilevamento, fornendo poco più del 15% dei componenti dei sensori recuperati. Queste cifre mostrano il carattere altamente internazionalizzato dell’ecosistema elettronico alla base dei sistemi senza pilota russi.
I processori identificati nel set di dati differiscono sostanzialmente dall’infrastruttura dei data center su larga scala comunemente associata all’elaborazione AI. Le interferenze dei segnali sul campo di battaglia rendono impraticabile il ricorso a server remoti, rendendo necessaria l’inferenza in tempo reale direttamente a bordo del sistema senza pilota stesso. Questo vincolo impone rigidi limiti in termini di dimensioni, peso e consumo energetico, rendendo i chip più avanzati fuori portata, pur consentendo comunque una variazione significativa delle prestazioni, in particolare in termini di latenza.
Le unità di elaborazione grafica (GPU) rimangono l’architettura più efficace per le applicazioni di IA in tempo reale, poiché eseguono calcoli paralleli con un ritardo minimo, il che rappresenta un fattore decisivo dal punto di vista operativo quando sono i millisecondi a determinare il successo di una missione. Sebbene gli algoritmi avanzati possano funzionare su sistemi non basati su GPU, in genere lo fanno con velocità di elaborazione inferiori o prestazioni ridotte. Questa analisi include tutti i processori teoricamente in grado di supportare funzioni di IA, pur sottolineando che l’impatto operativo preciso di questi componenti sull’autonomia sul campo di battaglia russo non può essere determinato appieno sulla base di prove di dominio pubblico.
Diversi sistemi Nvidia individuati nel set di dati corrispondono a piattaforme russe basate sull’intelligenza artificiale già documentate in precedenza. Tra queste figurano i kit di sviluppo Nvidia Jetson Orin recuperati da uno Shahed-136 e da una munizione a raffica V2U, nonché un modulo Jetson TX2 rinvenuto in una ZALA 421-16E — piattaforme valutate nelle sezioni precedenti come dotate di avanzate capacità di IA integrate. I processori da soli, tuttavia, non sono sufficienti. La memoria integrata è limitata e i carichi di lavoro dell’IA richiedono memoria esterna aggiuntiva per memorizzare i parametri dei modelli ed elaborare temporaneamente gli input dei sensori ad alta dimensione. Questi componenti di memoria esterna costituiscono una parte fondamentale dello stack hardware dell’IA integrata.
I sensori completano questa triade. Gli strumenti di basso livello, quali accelerometri, giroscopi e magnetometri, stabilizzano il volo e supportano la navigazione, mentre i sistemi di ordine superiore — tra cui sensori ottici, a infrarossi e radar — generano i dati ambientali necessari per la navigazione autonoma e il riconoscimento dei bersagli. Insieme, l’hardware di elaborazione, la memoria e i sensori definiscono il limite tecnico massimo dell’autonomia a livello di piattaforma.
La presenza di questi componenti non conferma di per sé l’autonomia operativa, ma dimostra che esistono le basi hardware necessarie per l’implementazione dell’IA. I risultati complicano inoltre le narrazioni che sottolineano il ruolo della Cina come principale fornitore di componenti per i droni russi. Sebbene la Cina svolga un ruolo nell’ecosistema elettronico più ampio, le aziende occidentali, in particolare quelle con sede negli Stati Uniti, rimangono i fornitori principali di hardware relativo all’IA. Data la natura a duplice uso di queste tecnologie e la catena di approvvigionamento dei semiconduttori integrata a livello globale, limitare l’accesso della Russia alle capacità di IA integrate rappresenta una sfida politica ampia e complessa.
Partnership internazionali per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale e dei sistemi senza pilota in Russia
Le sanzioni occidentali imposte dopo l’annessione della Crimea da parte della Russia nel 2014 e inasprite in seguito all’invasione su vasta scala dell’Ucraina nel 2022 hanno frenato lo sviluppo del settore nazionale dell’intelligenza artificiale in Russia, limitando l’accesso a tecnologie fondamentali, tra cui la microelettronica e i semiconduttori avanzati. Allo stesso tempo, la guerra ha accelerato il deflusso di talenti tecnici e favorito l’abbandono delle aziende tecnologiche straniere, ampliando ulteriormente il divario della Russia rispetto alle principali potenze dell’IA come gli Stati Uniti e la Cina.
La Russia ha cercato di attenuare l’impatto delle sanzioni e dei vincoli tecnologici ampliando la cooperazione bilaterale e multilaterale nel campo dell’IA. Questa sezione esamina i “fattori abilitanti” esterni che sostengono lo sviluppo dell’ecosistema russo dell’IA, concentrandosi sui partenariati nell’ambito di strutture quali il BRICS e sui legami bilaterali con paesi quali Cina, Iran e India. Attraverso queste relazioni, la Russia ottiene accesso a attività di ricerca e sviluppo, infrastrutture informatiche, tecnologie a duplice uso e competenze tecniche in grado di supportare applicazioni dell’IA sia civili che militari. L’analisi si basa su materiali di dominio pubblico, tra cui accordi intergovernativi, dichiarazioni dei vertici, comunicati aziendali, resoconti dei media e ricerche dei think tank.
BRICS
Il BRICS — un gruppo intergovernativo composto da Brasile, Russia, India, Cina e Sudafrica — ha ampliato negli ultimi anni la propria agenda per dare priorità all’intelligenza artificiale (IA) al di là della cooperazione generale in materia di scienza e tecnologia. Sebbene la maggior parte della collaborazione in materia di IA tra i membri avvenga ancora a livello bilaterale e le iniziative multilaterali siano ancora relativamente recenti, stanno emergendo sempre più gruppi di lavoro, dichiarazioni dei vertici e progetti congiunti di ricerca e infrastrutture. Di conseguenza, il BRICS sta diventando un’ulteriore piattaforma attraverso la quale la Russia cerca di superare i propri limiti tecnologici e di espandere le proprie capacità nel campo dell’IA.
Sebbene la cooperazione dei paesi BRICS nel campo della scienza e della tecnologia risalga a prima del 2017, l’intelligenza artificiale è stata menzionata esplicitamente per la prima volta nella Dichiarazione di Xiamen del 2017, in cui gli Stati membri si sono impegnati a potenziare la ricerca, lo sviluppo e l’innovazione congiunti, anche in settori quali il cloud computing e l’intelligenza artificiale. La cooperazione ha iniziato ad accelerare dopo il 2023, quando i membri hanno concordato di istituire un Gruppo di studio sull’intelligenza artificiale. A seguito del vertice BRICS del 2024 a Kazan, sono state lanciate due importanti iniziative: il Centro di ricerca e innovazione sull’IA dei BRICS, che ora sostiene progetti nell’elaborazione del linguaggio naturale multilingue, nell’agricoltura intelligente e nella ricerca sul clima, e il Corridoio digitale cloud BRICS+, progettato per sviluppare infrastrutture condivise di archiviazione dati e di calcolo ad alte prestazioni, riducendo la dipendenza dai server occidentali.
Un’altra tappa fondamentale è stata raggiunta nel 2025, quando i leader del BRICS hanno adottato la Dichiarazione dei leader del BRICS sulla governance globale dell’intelligenza artificiale. Il documento sottolinea l’importanza dello sviluppo open source come meccanismo per ampliare le capacità di ricerca e innovazione nel campo dell’IA tra gli Stati membri. Sebbene le linee guida si applichino formalmente solo agli usi non militari dell’IA, l’accesso a strumenti di IA civili, infrastrutture di dati condivise e reti cloud e di calcolo alternative può comunque supportare il settore della difesa russo a causa della natura a duplice uso di queste tecnologie.
Allo stesso tempo, Mosca ha cercato di influenzare le iniziative emergenti dei paesi BRICS nel campo dell’intelligenza artificiale. In occasione della conferenza russa AI Journey Conference del 2024, Vladimir Putin ha annunciato il lancio di una BRICS+ AI Alliance, volta a collegare le associazioni nazionali e le istituzioni di sviluppo nel campo dell’intelligenza artificiale dei paesi membri e partner, a facilitare la ricerca congiunta e ad ampliare il coordinamento normativo. La Russia ha inoltre avviato progetti concreti, tra cui una partnership tra il Russian Direct Investment Fund e l’operatore di data center BitRiver per costruire infrastrutture di calcolo per l’IA a beneficio dei partecipanti al BRICS.
Per la Russia, il valore strategico della cooperazione BRICS nel campo dell’IA risiede principalmente nella collaborazione aperta nella ricerca e nell’infrastruttura tecnologica condivisa, che possono garantire l’accesso a un più ampio ecosistema di dati e sviluppo che Mosca non è in grado di riprodurre facilmente a livello nazionale. Anche nei casi in cui i paesi partner non siano all’avanguardia nell’innovazione nel campo dell’IA, questo quadro consente alla Russia di rimanere integrata nelle reti internazionali di IA e di mantenere la propria posizione all’interno dell’ecosistema globale dell’IA.
Cina
Come dimostrato dall’analisi dei componenti presentata nella sezione precedente, molte delle tecnologie fondamentali per le capacità di IA, in particolare i chip avanzati e la microelettronica, sono prodotte principalmente da aziende occidentali, soprattutto negli Stati Uniti. Ciò rende la Russia fortemente dipendente dai fornitori stranieri per l’hardware che sta alla base dello sviluppo e dell’implementazione dell’IA.
All’indomani dell’invasione dell’Ucraina del 2022 e dell’introduzione di rigidi controlli sulle esportazioni e sanzioni da parte degli Stati Uniti e dei loro alleati, la Cina è emersa come il principale canale attraverso il quale questi componenti continuano a raggiungere la Russia. Mentre le esportazioni dirette dai paesi occidentali e alleati sono diminuite drasticamente, le spedizioni dalla Cina e da Hong Kong sono aumentate in modo significativo, spesso integrate da trasbordi attraverso paesi intermedi. Di conseguenza, la Cina è diventata il principale canale che consente alla Russia di mantenere l’accesso a chip e componenti microelettronici critici che supportano le infrastrutture informatiche e le applicazioni militari basate sull’intelligenza artificiale.
Oltre a garantire l’accesso a componenti fondamentali e alle infrastrutture informatiche, la Cina sostiene lo sviluppo dell’IA in Russia anche attraverso collaborazioni di ricerca e partnership tecnologiche. A livello politico, Mosca ha cercato di istituzionalizzare questa cooperazione. Nel gennaio 2025, il presidente Putin ha ordinato a Sberbank, un istituto finanziario controllato dallo Stato e attore centrale nella strategia nazionale russa sull’IA, di ampliare la cooperazione con i partner cinesi, valutando anche la creazione di una rivista internazionale dedicata alle tecnologie di IA. Questa direttiva riflette l’impegno politico ad alto livello per approfondire la collaborazione bilaterale nella ricerca e sviluppo sull’IA.
Anche le aziende tecnologiche cinesi hanno svolto un ruolo di primo piano nel sostenere l’ecosistema dell’intelligenza artificiale in Russia. Dal 2014 Huawei ha ampliato le collaborazioni con università, istituti di ricerca e aziende tecnologiche russe, rafforzando ulteriormente questi legami dopo l’inserimento nella Entity List statunitense nel 2019. L’azienda ha firmato accordi di cooperazione con iniziative russe come la National Technology Initiative e ha collaborato con aziende quali Kaspersky e Sberbank nel campo del cloud computing e delle infrastrutture di sicurezza informatica. Tali collaborazioni offrono alle organizzazioni russe l’accesso ad ambienti di calcolo ad alte prestazioni e a servizi cloud in grado di supportare applicazioni di IA ad alta intensità di dati, tra cui la visione artificiale e le tecnologie di navigazione autonoma relative ai sistemi senza pilota.
Sebbene le implicazioni militari dirette di questi progetti rimangano in gran parte oscure, le dichiarazioni ufficiali riconoscono sempre più spesso una crescente cooperazione in materia di difesa legata all’intelligenza artificiale. Nel febbraio 2024, funzionari russi e cinesi hanno pubblicamente riferito di discussioni su «approcci dottrinali e iniziative relative all’uso militare dell’intelligenza artificiale», segnalando la volontà di esplorare la collaborazione in ambiti dell’IA legati alla difesa. Anche gli scambi tecnici si sono ampliati. Ad esempio, Rostec ha inviato studenti di ingegneria in Cina per stage incentrati sulle applicazioni dell’IA nella progettazione di motori aeronautici e nella robotica, a dimostrazione di canali più ampi di trasferimento tecnologico.
Queste iniziative posizionano la Cina come il partner esterno più importante della Russia nel sostenere lo sviluppo dell’intelligenza artificiale. Pechino offre alla Russia l’accesso a canali di approvvigionamento nel settore della microelettronica, a infrastrutture informatiche e a collaborazioni di ricerca che contribuiscono a compensare i vincoli imposti dalle sanzioni occidentali. Allo stesso tempo, il rapporto rimane asimmetrico. La Cina mantiene la posizione tecnologica dominante e ha ripetutamente sottolineato i limiti internazionali alle armi completamente autonome, mentre i funzionari russi hanno sostenuto restrizioni minime allo sviluppo di tali sistemi. Questa divergenza suggerisce che, sebbene la cooperazione possa accelerare le capacità militari della Russia basate sull’IA, essa rimarrà probabilmente condizionata dai più ampi interessi strategici della Cina.
Iran
Dal 2022, la cooperazione militare tra Russia e Iran si è notevolmente ampliata, concentrandosi principalmente sul trasferimento tecnologico e sulla coproduzione di UAS. Teheran ha inizialmente fornito alla Russia le munizioni vaganti Shahed-131 e Shahed-136, insieme alle competenze tecniche che hanno permesso a Mosca di localizzare la produzione e scalare la produzione all’interno della Russia, compreso lo stabilimento di Alabuga. Questi trasferimenti hanno fornito alla Russia le basi per lo sviluppo della serie di droni d’attacco Geran, che gli ingegneri russi hanno successivamente modificato con una navigazione migliorata, caratteristiche anti-jamming e in alcuni casi componenti abilitati all’intelligenza artificiale, come il puntamento tramite visione artificiale e le capacità di navigazione autonoma.
Sebbene il grado esatto di coinvolgimento dell’Iran in questi aggiornamenti tecnologici rimanga poco chiaro, la cooperazione è proseguita attraverso la formazione tecnica, la produzione congiunta e accordi formali, tra cui un protocollo d’intesa sull’intelligenza artificiale firmato nel 2025.
Allo stesso tempo, il flusso tecnologico appare sempre più reciproco. I rapporti del 2026 indicano che l’Iran ha impiegato droni Geran-2 di produzione russa — una variante dello Shahed-136 assemblata nello stabilimento Kupol di Izhevsk — in operazioni contro gli Emirati Arabi Uniti, suggerendo che l’esperienza sul campo di battaglia, i miglioramenti nella produzione e le tecnologie dei droni circolano ora in entrambe le direzioni. Questi scambi dimostrano che la cooperazione tra Russia e Iran nei sistemi UAS si è evoluta in un canale di trasferimento tecnologico e apprendimento operativo che si rafforza a vicenda.
India
L’India rappresenta un altro canale attraverso il quale la Russia può accedere a tecnologie rilevanti per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale, sebbene tale cooperazione rimanga limitata e abbia principalmente un ambito civile. La collaborazione si articola principalmente in tre ambiti: la fornitura di tecnologie a duplice uso, gli accordi commerciali tra aziende tecnologiche e i partenariati accademici tra istituzioni russe e indiane. Sebbene queste iniziative contribuiscano a rafforzare la base tecnologica della Russia in senso lato, il loro legame diretto con le applicazioni dell’intelligenza artificiale sul campo di battaglia rimane poco chiaro.
Le aziende indiane si sono affermate come un importante intermediario per le tecnologie soggette a restrizioni necessarie alle infrastrutture di intelligenza artificiale. Poiché l’India non ha aderito alle sanzioni occidentali, le imprese indiane hanno potuto esportare legalmente microelettronica, apparecchiature informatiche e macchinari industriali in Russia in base alla legislazione nazionale. Secondo quanto riportato nel 2024, l’India era diventata il principale fornitore di tecnologie soggette a restrizioni verso la Russia dopo la Cina, incluse le spedizioni di server avanzati contenenti chip Nvidia e altri componenti informatici ad alte prestazioni per un valore di 300 milioni di dollari, ad esempio tramite aziende farmaceutiche. Tale hardware può supportare l’elaborazione dei dati e l’addestramento dei modelli necessari per i sistemi basati sull’IA. Ciò non è privo di rischi: gli Stati Uniti hanno sanzionato alcune aziende indiane per il loro coinvolgimento nella fornitura alla Russia di tecnologia a duplice uso.
La cooperazione tra soggetti russi e indiani nel campo delle tecnologie civili si sta inoltre ampliando grazie a una serie di accordi commerciali e accademici. Durante una missione commerciale in India del gruppo industriale RUSSOFT nel marzo 2024, diverse organizzazioni, tra cui il PaPSwap State Policy Center, Kanninnov Technologies, la Camera di cooperazione tecnologica indo-russa e Optimus Logic Systems, hanno firmato accordi per cooperare allo sviluppo di circuiti integrati e applicazioni di IA in settori quali l’agricoltura e la sanità. RUSSOFT ha inoltre sostenuto i piani per la creazione di un Centro russo-indiano per lo sviluppo di complessi hardware e software affidabili nell’Uttar Pradesh.
Le collaborazioni accademiche rafforzano ulteriormente questi legami. Ad esempio, l’IIT Kharagpur e l’Università delle Miniere di San Pietroburgo hanno firmato un accordo per promuovere la ricerca congiunta e gli scambi accademici, comprese le applicazioni dell’intelligenza artificiale nei settori dell’energia e delle scienze della terra. Analogamente, l’Università russa di Innopolis ha avviato una collaborazione con la Times School of Media in India per istituire un laboratorio di ricerca internazionale incentrato sull’intelligenza artificiale.
La cooperazione diretta tra India e Russia nel campo dell’intelligenza artificiale (IA) per uso militare rimane limitata, poiché non esistono accordi commerciali o accademici di dominio pubblico che trattino esplicitamente le applicazioni militari dell’IA. Tuttavia, recenti sviluppi suggeriscono una potenziale collaborazione nello sviluppo congiunto e nella produzione di tecnologie avanzate per la difesa. A seguito della visita del presidente Putin a dicembre, entrambi i paesi hanno annunciato piani per ampliare la loro partnership verso la ricerca, lo sviluppo e la produzione congiunti di sistemi avanzati. Le successive discussioni tra funzionari russi e aziende indiane del settore della difesa, comprese le startup che si occupano di droni e IA militare, avrebbero esplorato la cooperazione nella produzione di componenti per i caccia MiG-29 e altri sistemi di difesa. Ci sono anche notizie secondo cui la Russia avrebbe discusso della localizzazione in India della produzione di alcuni sistemi UAS, tra cui la munizione vagante Lancet, che incorpora componenti abilitanti per l’IA.
Nonostante questi sviluppi, la cooperazione dell’India con la Russia nel campo dell’intelligenza artificiale (IA) dovrebbe rimanere limitata. Nuova Delhi continua a perseguire una strategia di autonomia strategica e cerca di mantenere un equilibrio nei rapporti sia con i partner tecnologici occidentali che con la Russia. Di conseguenza, sebbene l’India possa sostenere in modo selettivo l’accesso della Russia alle tecnologie a duplice uso e la collaborazione nella ricerca, un allineamento più profondo — in particolare nell’ambito dell’IA militare — rimane limitato.
Conclusioni strategiche e raccomandazioni politiche
Il percorso della Russia nello sviluppo dell’intelligenza artificiale e dei sistemi senza pilota non è caratterizzato dalla ricerca di innovazioni tecnologiche all’avanguardia. Riflette invece uno sforzo più significativo: la costruzione deliberata di un ecosistema sovrano e end-to-end, progettato per tradurre l’intelligenza artificiale applicata in un vantaggio sul campo di battaglia su larga scala. L’approccio di Mosca combina una direzione strategica di alto livello con l’adozione pragmatica di modelli open-weight, l’innovazione industriale a duplice uso, la progettazione hardware modulare, lo sviluppo della forza lavoro e una sperimentazione normativa flessibile. Sempre più spesso, questi flussi paralleli vengono integrati in un sistema centralizzato di coordinamento statale.
Questa analisi porta a tre conclusioni fondamentali su come la Russia stia sviluppando sistemi senza pilota basati sull’intelligenza artificiale.
In primo luogo, la Russia considera l’intelligenza artificiale e i sistemi senza pilota non come capacità isolate, ma come elementi di un ecosistema nazionale integrato. Le strutture civili e militari sono strettamente interconnesse, consentendo all’innovazione di diffondersi in tutti i settori. Infrastrutture, regolamentazione, formazione, produzione industriale e dottrina sono allineate verso un obiettivo comune: raggiungere l’autonomia nell’intero ecosistema. Ciò include un’ampia gamma di componenti dell’ecosistema, dalla produzione nazionale di parti per UAS fino all’applicazione tattica dell’IA, sfruttando i progressi nell’IA e mobilitando i principali attori tecnologici.
In secondo luogo, l’efficacia sul campo di battaglia non è derivata da sofisticate architetture autonome, bensì da sistemi a basso costo, modulari e in rapida evoluzione, dotati di funzioni di intelligenza artificiale dall’ambito ristretto ma fondamentali per la missione. La scalabilità, la velocità e i cicli di retroazione si sono rivelati più determinanti della sola sofisticazione tecnologica.
In terzo luogo, nonostante i discorsi sulla sovranità tecnologica, l’ecosistema tecnologico russo rimane profondamente integrato nelle catene di approvvigionamento globali, in particolare nell’elettronica di livello commerciale occidentale. Più della metà dei componenti necessari per l’intelligenza artificiale proviene da aziende con sede negli Stati Uniti. Ciò mette in luce vulnerabilità strutturali ed evidenzia la difficoltà di controllare la diffusione dei prodotti a duplice uso nei mercati dei semiconduttori, ormai integrati a livello globale.
Per gli Stati Uniti, la lezione fondamentale è che è la coerenza dell’ecosistema, e non i singoli programmi, a determinare il successo nella guerra senza equipaggio basata sull’intelligenza artificiale.
Raccomandazioni per il governo degli Stati Uniti
Costruire un ecosistema completo di autonomia civile-militare. Se gli Stati Uniti intendono davvero puntare su un futuro senza equipaggio, l’approccio non può rimanere confinato all’interno del Dipartimento della Difesa. Gli ecosistemi civili e militari devono evolversi insieme. I percorsi formativi, i regimi normativi, l’accesso allo spettro radio, l’integrazione dello spazio aereo, gli incentivi commerciali e gli appalti della difesa devono essere allineati nell’ambito di un’architettura nazionale coerente. L’autonomia non è una piattaforma: è un sistema che abbraccia talenti, infrastrutture, risorse di calcolo, ambienti di test e dottrina. Senza un coordinamento a livello di ecosistema, le iniziative tattiche rimarranno frammentate.
Tradurre il concetto di “dominio dei droni” in un quadro di attuazione a livello governativo. L’iniziativa “Drone Dominance” e le linee guida a livello esecutivo segnalano un’intenzione, ma tale intenzione deve essere tradotta in azioni concrete. Gli Stati Uniti necessitano di una tabella di marcia pratica e interagenzia che colleghi la strategia di alto livello all’esecuzione programmatica tra la Federal Aviation Administration, la Federal Communications Commission, la National Telecommunications and Information Administration e i Dipartimenti della Difesa, del Commercio, dell’Istruzione e della Sicurezza Interna. La politica sull’autonomia non può rimanere confinata ai canali della difesa; deve sincronizzare le leve normative, industriali e relative alla forza lavoro in tutto il governo.
Incentivare la tecnologia a duplice uso su larga scala. L’integrazione dell’IA più efficace dal punto di vista operativo in Russia si verifica nelle aziende che operano sia nel mercato civile che in quello militare. Gli ecosistemi a duplice uso generano set di dati più ampi, cicli di sperimentazione più rapidi, una maggiore fidelizzazione dei talenti e finanziamenti più stabili. Gli Stati Uniti dovrebbero ampliare i canali di approvvigionamento e i meccanismi di finanziamento che consentono alle aziende commerciali di IA e di sistemi senza pilota di mantenere i ricavi civili mentre sviluppano capacità rilevanti per la difesa. Questo approccio mitiga la “valle della morte” — dove le piattaforme raramente passano dal prototipo alla distribuzione — e accelera la maturazione tecnologica.
Creare condizioni di prova realistiche in ambienti ostili. L’autonomia dei veicoli di nuova generazione deve essere testata in ambienti che simulino la guerra elettronica, l’interruzione del segnale GPS e la congestione dello spettro radio. Gli attuali processi normativi e di coordinamento, in particolare per quanto riguarda lo spettro radio e le interferenze, sono lenti e frammentati. Gli Stati Uniti dovrebbero istituire corridoi designati per i test di autonomia e poligoni in condizioni di ambiente ostile, coordinati congiuntamente dal Dipartimento della Difesa, dall’Amministrazione Federale dell’Aviazione, dalla Commissione Federale delle Comunicazioni, dall’Amministrazione Nazionale delle Telecomunicazioni e dell’Informazione e dal Comando Strategico degli Stati Uniti, con tempi di approvazione snelliti. Tali ambienti andrebbero a beneficio sia della prontezza militare che delle applicazioni di resilienza civile, tra cui la risposta alle emergenze e la protezione delle infrastrutture critiche.
Potenziare la preparazione della forza lavoro per i sistemi senza pilota. I percorsi formativi per operatori, addetti alla manutenzione, specialisti di IA e gestori dello spettro radio devono essere notevolmente ampliati. Gli Stati Uniti dovrebbero istituzionalizzare l’insegnamento dei sistemi senza pilota nelle prime fasi del percorso formativo, sostenere programmi professionali incentrati sui droni e integrare le competenze relative all’autonomia nel ROTC, nelle accademie militari e nei percorsi civili STEM. Le scuole private specializzate in droni e i centri di formazione commerciali dovrebbero essere incorporati nell’architettura formativa nazionale, anziché essere considerati attori marginali.
L’esperienza della Russia in Ucraina dimostra che l’autonomia non sarà il risultato di una singola innovazione tecnologica, ma deriverà dall’allineamento sistematico di politiche, industria, formazione, infrastrutture e adeguamenti operativi.
Gli Stati Uniti continuano a godere di vantaggi strutturali in termini di risorse umane, capacità innovativa e solidità industriale. Tuttavia, il vantaggio di per sé non garantisce la coerenza. Se l’autonomia deve plasmare la forza del futuro, deve essere considerata non come un programma tecnologico, ma come un progetto di sistema a livello nazionale.
Kateryna Bondar è ricercatrice presso il Wadhwani AI Center del Center for Strategic and International Studies di Washington, D.C.
L’autore desidera ringraziare gli assistenti di ricerca Nicole Errera e Matt Mande del CSIS Wadhwani AI Center e la responsabile del programma Kirtika Sharad della cattedra CSIS per gli studi politici tra Stati Uniti e India per il loro contributo a questa ricerca.
La presente relazione è stata realizzata grazie al sostegno generale offerto al CSIS. Nessuna sponsorizzazione diretta ha contribuito alla sua realizzazione.
Per i riferimenti, consultare il PDF.
Il presente rapportoè stato redatto dal Center for Strategic and International Studies (CSIS), un ente privato esente da imposte che si occupa di questioni di politica pubblica internazionale. La sua attività di ricerca è apartitica e non è vincolata ad alcun interesse particolare. Il CSIS non assume posizioni politiche specifiche. Di conseguenza, tutte le opinioni, le posizioni e le conclusioni espresse nella presente pubblicazione devono essere intese come esclusivamente quelle dell’autore o degli autori.
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Questa mattina, Xi Jinping ha partecipato a un simposio sul rafforzamento della ricerca di base a Shanghai. La riunione è stata presieduta da Ding Xuexiang, e vi ha partecipato anche Cai Qi. Tra i relatori del simposio figuravano:
Yin Hejun , Ministro della Scienza e della Tecnologia
Liu Ruochuan , Preside della Facoltà di Scienze Matematiche dell’Università di Pechino
Liu Chenli , direttore dell’Istituto di tecnologia avanzata di Shenzhen, CAS
Qiao Yu , professore presso il Laboratorio di Intelligenza Artificiale di Shanghai (Pujiang Lab) (Ha ottenuto oltre 120.000 citazioni su Google Scholar, classificandosi al primo posto nella Cina continentale e al dodicesimo a livello globale nel campo del riconoscimento di modelli.)
Zhang Pingxiang, capo scienziato della Western Superconducting Technologies Co.
Altri alti funzionari presenti: Yin Li (Segretario del Partito a Pechino) Shi Taifeng (Capo del Dipartimento Organizzativo del Comitato Centrale del PCC) Liu Guozhong (Vice Primo Ministro del Consiglio di Stato, con delega alla sanità e all’agricoltura) Zhang Guoqing (Vice Primo Ministro del Consiglio di Stato, con delega all’industria e alle tecnologie dell’informazione, alla sicurezza sul lavoro e ai settori correlati) Huang Kunming (Segretario del Partito della provincia del Guangdong)
Ecco i punti chiave del discorso di Xi, insieme ad alcune mie osservazioni:
La ricerca di base è stata elevata a un livello strategico senza precedenti, venendo considerata la “fonte” dell’intero sistema scientifico e l'”interruttore principale” per tutti i problemi tecnologici. Ciò fa presagire l’arrivo di misure più concrete in materia di finanziamenti, meccanismi di valutazione e politiche per la gestione dei talenti.
L’enfasi posta da Xi sull'”innovazione originale e dirompente” riflette la realtà della rivalità tecnologica tra Cina e Stati Uniti e, più in generale, della competizione globale. Pechino sta segnalando che la Cina non si accontenta più di sfruttare i suoi punti di forza industriali solo per una scalabilità da 1 a 100. Ora vuole conquistare una posizione di leadership nella ricerca di base di frontiera e realizzare scoperte rivoluzionarie autonome, partendo da zero.
Il linguaggio utilizzato per parlare di “tolleranza al fallimento” e di un “sistema di valutazione differenziato” rimanda direttamente a un problema di lunga data nella comunità scientifica: le metriche di performance utilitaristiche e orientate al breve termine. Certo, la cultura basata sugli indicatori di performance non è certo una prerogativa di questo settore, ma sono curioso di vedere come la riforma della valutazione verrà effettivamente implementata nell’ambito della ricerca di base. Anche trovare un equilibrio tra apertura e sicurezza è un problema aperto che merita di essere osservato.
Abbinare lo sviluppo dei giovani talenti alla divulgazione scientifica suggerisce che la leadership riconosce il problema della continuità generazionale nella forza lavoro della ricerca di base e desidera coltivare la curiosità scientifica fin dall’adolescenza. Due scienziati, Liu Ruochuan e Liu Chenli, nati nel 1980, e Qiao Yu , nati in un’età simile, rappresentano il nuovo volto dei giovani scienziati cinesi nella ricerca di base.
Di solito sono io a dare spiegazioni, ma non ho capito perché questa riunione si sia tenuta a Shanghai e non a Pechino, dove si concentrano le migliori università, o nel Delta del Fiume delle Perle, che è più orientato alla traduzione industriale. Noto però la presenza del segretario del Partito a Pechino e nel Guangdong. Se qualche lettore ha qualche idea in proposito, lo prego di illuminarmi.
La mattina del 30, Xi Jinping, Segretario Generale del Comitato Centrale del PCC, Presidente della Cina e Presidente della Commissione Militare Centrale, ha partecipato a un simposio sul rafforzamento della ricerca di base a Shanghai, dove ha pronunciato un importante discorso. Ha sottolineato che la ricerca di base è la fonte dell’intero sistema scientifico e il motore principale per la risoluzione di tutti i problemi tecnologici. Occorre intensificare gli sforzi e adottare misure più concrete per rafforzare la ricerca di base, accrescere la capacità di innovazione originale della Cina e consolidare ulteriormente le basi per la costruzione di un Paese forte in ambito scientifico e tecnologico.
Cai Qi, membro del Comitato permanente dell’Ufficio politico del Comitato centrale del PCC e direttore dell’Ufficio generale del Comitato centrale del PCC, ha partecipato al simposio. Ding Xuexiang, membro del Comitato permanente dell’Ufficio politico del Comitato centrale del PCC e vice primo ministro del Consiglio di Stato, ha presieduto la riunione.
Al simposio sono intervenuti a turno i seguenti funzionari e studiosi, che hanno condiviso il proprio lavoro e offerto raccomandazioni per il rafforzamento della ricerca di base: Yin Hejun, Ministro della Scienza e della Tecnologia; Huai Jinpeng, Ministro dell’Istruzione; Hou Jianguo, Presidente dell’Accademia Cinese delle Scienze; Chen Jining, Segretario del Partito di Shanghai; Liu Ruochuan, Preside della Facoltà di Scienze Matematiche dell’Università di Pechino; Liu Chenli, Direttore dell’Istituto di Tecnologie Avanzate di Shenzhen presso l’Accademia Cinese delle Scienze; Qiao Yu, Professore presso il Laboratorio di Intelligenza Artificiale di Shanghai (Pujiang Lab); e Zhang Pingxiang, Capo Scienziato della Western Superconducting Technologies Co., Ltd.
Dopo aver ascoltato gli oratori, Xi Jinping ha pronunciato il suo discorso di apertura. Ha osservato che, sin dal XVIII Congresso Nazionale del Partito, il Comitato Centrale del PCC ha attribuito grande importanza alla ricerca di base e che, attraverso misure quali l’ottimizzazione del panorama della ricerca, l’aumento dei finanziamenti e del sostegno e l’innovazione dei meccanismi istituzionali, le capacità di ricerca di base della Cina sono migliorate significativamente. Attualmente, una nuova ondata di rivoluzione scientifica e tecnologica e di trasformazione industriale sta accelerando, la competizione tecnologica globale si concentra sempre più sulla ricerca di base di frontiera e l’importanza dell’innovazione originale e dirompente diventa sempre più evidente. Dobbiamo cogliere le opportunità, affrontare le sfide, porre saldamente la ricerca di base nella nostra agenda prioritaria e perseguirla con tenacia per ottenere un progresso continuo.
Xi ha sottolineato la necessità di rafforzare la pianificazione generale e la progettazione di alto livello per ottimizzare la struttura sistemica della ricerca di base. Dobbiamo attenerci all’orientamento strategico dei “Quattro orientamenti”, chiarendo ulteriormente le principali direzioni e le aree prioritarie della ricerca di base. Dobbiamo rafforzare il ruolo guida degli istituti di ricerca nazionali e delle principali università di ricerca, incoraggiare e regolamentare adeguatamente lo sviluppo di nuove tipologie di istituti di ricerca e sviluppo, promuovere una profonda integrazione tra industria, mondo accademico, ricerca e applicazione guidata dalle imprese e connettere l’intera catena dell’innovazione, dalla ricerca di base e dallo sviluppo applicato alla commercializzazione dei risultati. Occorre compiere maggiori sforzi per rafforzare le discipline di base e promuovere uno sviluppo coordinato tra i settori applicati e quelli fondamentali.
Xi ha sottolineato che lo sviluppo dell’istruzione, della scienza, della tecnologia e dei talenti deve essere promosso in modo integrato, con sforzi congiunti per coltivare, attrarre e utilizzare i talenti al fine di ampliare la forza lavoro nella ricerca di base. Dobbiamo rispettare le leggi dello sviluppo dei talenti, migliorare la qualità dell’istruzione e coltivare costantemente una riserva di talenti nella ricerca di base. Dobbiamo ottimizzare i meccanismi di collaborazione tra ricerca scientifica e istruzione e dare importanza all’individuazione e alla crescita dei talenti in prima linea nella ricerca. Dobbiamo aderire a un approccio “orientato alla missione”, con scienziati senior che facciano da mentori a quelli junior e fornire un forte sostegno ai giovani ricercatori. Bisogna promuovere lo spirito scientifico, rafforzare la divulgazione scientifica e stimolare l’immaginazione e la curiosità dei giovani, in modo che la ricerca di base diventi un’aspirazione di vita per un numero sempre maggiore di giovani.
Xi ha sottolineato la necessità di rafforzare il sostegno e le garanzie per la ricerca di base. La percentuale di finanziamenti destinati alla ricerca di base dovrebbe essere gradualmente aumentata e si dovrebbe creare una struttura di investimento diversificata. Le principali infrastrutture scientifiche e tecnologiche dovrebbero essere pianificate e sviluppate in modo sistematico, insieme a sistemi di piattaforme di ricerca intelligenti. Occorre istituire un sistema di valutazione differenziato e adattato alle caratteristiche della ricerca di base, migliorare le condizioni di lavoro e di vita dei ricercatori e promuovere un ambiente innovativo aperto, inclusivo e tollerante nei confronti degli errori. È inoltre necessario rafforzare l’integrità della ricerca.
Xi ha osservato che la Cina dovrebbe integrarsi proattivamente nella rete globale dell’innovazione, approfondire gli scambi e la cooperazione internazionali nella ricerca di base, affrontare congiuntamente le principali sfide scientifiche in settori quali il cambiamento climatico, l’energia e l’ambiente, la vita e la salute, e partecipare attivamente alla governance globale della scienza e della tecnologia.
Presiedendo la riunione, Ding Xuexiang ha affermato che il discorso del Segretario Generale Xi Jinping ha pienamente riconosciuto i risultati raggiunti dalla ricerca di base cinese, ha analizzato in modo esaustivo le nuove circostanze e le sfide future e ha delineato piani strategici e requisiti chiari per il rafforzamento della ricerca di base. Il discorso, ha affermato, è lungimirante nella sua portata e ricco di contenuti, con un forte significato politico, ideologico e guida, tracciando la rotta e fornendo i principi fondamentali per il progresso della ricerca di base. Dobbiamo studiare a fondo e interiorizzare lo spirito delle osservazioni del Segretario Generale, comprendere con precisione l’intento strategico del Comitato Centrale del PCC, accrescere il nostro senso di urgenza, responsabilità e missione e – con maggiore fiducia e determinazione, e con misure e azioni più pragmatiche – rafforzare in modo completo la ricerca di base, concentrarci sul potenziamento della capacità di innovazione originale e impegnarci per raggiungere un elevato livello di autosufficienza tecnologica e fare della Cina un paese forte nella scienza e nella tecnologia.
Anche Yin Li, Shi Taifeng, Liu Guozhong, Zhang Guoqing e Huang Kunming hanno partecipato al simposio.
Erano inoltre presenti alti funzionari dei dipartimenti competenti del Comitato Centrale del PCC, degli organi statali e delle unità militari; funzionari di spicco di alcune province e municipalità; e rappresentanti di università, istituti di ricerca, laboratori nazionali, imprese e della comunità scientifica.
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Un direttore del think tank del Consiglio di Stato cinese spiega come l’intelligenza artificiale stia erodendo i tre pilastri dei sistemi di sicurezza sociale e come si possa porre rimedio.
La maggior parte degli articoli che ho letto riguarda l’impatto dell’IA sull’occupazione, in pratica “quanti posti di lavoro andranno persi”. Per la puntata di oggi, vorrei andare oltre e presentare un articolo sull’impatto dell’IA sui sistemi di sicurezza sociale.
L’articolo è di Zhuo Xian (卓贤), direttore e ricercatore senior presso il Dipartimento di Ricerca sullo Sviluppo Sociale e Culturale del Centro di Ricerca per lo Sviluppo del Consiglio di Stato. Il Centro di Ricerca per lo Sviluppo è uno dei think tank governativi più influenti della Cina e risponde direttamente al Consiglio di Stato.
Zhuo Xian (Fonte: Tencent)
Nella maggior parte dei paesi del mondo, i sistemi di previdenza sociale si basano su un’occupazione stabile, e la Cina non fa eccezione. Che si tratti di assicurazione contro la disoccupazione o di congedo di maternità, questi programmi sono stati concepiti per proteggere i lavoratori dal rischio di interruzioni di carriera. Tre pilastri garantiscono la sostenibilità finanziaria del sistema: rapporti stabili tra datore di lavoro e dipendente, salari che crescono di pari passo con la produttività e una struttura demografica favorevole. Zhuo avverte che, con la diffusione su larga scala dell’intelligenza artificiale, le aziende non hanno più bisogno di mantenere un’ampia forza lavoro formale e si stanno spostando verso un’economia dei lavoretti più frammentata. Allo stesso tempo, l’IA apprende più velocemente di qualsiasi individuo, minacciando di interrompere il meccanismo di “apprendimento pratico” che caratterizza l’accumulo di capitale umano. Con la riduzione delle posizioni di livello base, si riducono anche le opportunità di carriera per diventare esperti senior.
Sul fronte politico, Zhuo propone soluzioni a diversi livelli. Nel breve termine, auspica una “tassa sui robot” differenziata, offrendo incentivi fiscali per le tecnologie di intelligenza artificiale che potenziano le capacità umane, e negando agevolazioni o imponendo aliquote modeste alle tecnologie che sostituiscono completamente il lavoro. A livello operativo, suggerisce di ispirarsi all’approccio giapponese di destinare le entrate dell’imposta sui consumi specificamente alla previdenza sociale, in modo che il finanziamento dell’assicurazione sociale non dipenda più interamente dalle imposte sui salari. La logica è che, con il continuo calo della quota di reddito nazionale destinata al lavoro, è necessario individuare nuovi meccanismi per convogliare la ricchezza generata dall’intelligenza artificiale verso una rete di sicurezza sociale a beneficio dei cittadini comuni.
Nel lungo termine, Zhuo sostiene che, poiché la potenza di calcolo dell’IA diventerà un’infrastruttura fondamentale, lo Stato dovrebbe investire e mantenere la proprietà delle risorse informatiche di base per appropriarsi delle rendite economiche generate dall’IA. Ha fatto un paragone con il fondo sovrano norvegese per il petrolio, che contribuisce a immettere un “dividendo dell’IA” nel sistema di sicurezza sociale, spostando il modello dalla “tassazione del lavoro” alla “condivisione dei profitti dell’IA”.
Sul fronte dello sviluppo umano, egli ritiene che l’istruzione dovrebbe orientarsi verso la coltivazione delle capacità metacognitive e del pensiero interdisciplinare, piuttosto che puntare su specifiche competenze tecniche destinate a diventare rapidamente obsolete. Nel breve termine, il governo dovrebbe sovvenzionare i salari o coprire i contributi previdenziali per i giovani che entrano nel mondo del lavoro, riducendo i costi per le aziende che assumono personale junior e impedendo all’intelligenza artificiale di ostacolare l’accesso dei giovani alla carriera.
Il suo articolo riflette, in qualche modo, il modo in cui i consiglieri politici cinesi considerano l’intelligenza artificiale. Zhuo cita direttamente un passaggio della proposta del 15° Piano quinquennale sulla “costruzione di un modello di sviluppo favorevole all’occupazione”, il che potrebbe indicare che l’impatto dell’IA sul mercato del lavoro e sul tessuto sociale ha raggiunto la massima priorità nell’agenda politica cinese. Pechino considera l’IA innanzitutto come un problema di governance, che include la possibilità di pagare le pensioni puntualmente, la solvibilità dei fondi di previdenza sanitaria pubblica e la possibilità per i giovani di accedere alla classe media.
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Intelligenza artificiale, occupazione e previdenza sociale
Zhuo Xian — Direttore e ricercatore presso il Dipartimento di ricerca sullo sviluppo sociale e culturale del Centro di ricerca sullo sviluppo del Consiglio di Stato.
Il rapporto tra crescita economica e occupazione sta cambiando
Nella lunga era agraria precedente alla Rivoluzione Industriale, il basso progresso tecnologico comportava una crescita a ritmo lento, corrispondente a una bassa crescita demografica e a una bassa crescita dell’occupazione. La crescita economica era praticamente sinonimo di crescita dell’occupazione agricola.
La Rivoluzione Industriale ha infranto i limiti imposti dall’energia e dalla potenza, nonché dalle combinazioni esistenti di fattori di produzione, ampliando enormemente le frontiere della produzione umana. Industrializzazione e urbanizzazione si sono rafforzate reciprocamente grazie alle economie di scala. I prezzi dei prodotti industriali sono diminuiti con l’aumento della produttività, mentre i livelli salariali sono cresciuti di pari passo con la produttività. La produzione e il consumo su larga scala hanno formato un circolo virtuoso, e i posti di lavoro industriali per operai sono cresciuti rapidamente.
Il moderno sistema aziendale ha ampliato la portata della divisione sociale del lavoro e della collaborazione. Numerosi processi produttivi che in origine venivano svolti all’interno di un’unica impresa (come la logistica, il marketing e la consulenza legale) si sono scorporati in aziende specializzate, formando una vasta rete di input e servizi intermedi. Pur migliorando l’efficienza economica, questo ha anche portato a un’impennata di posizioni impiegatizie basate sulla conoscenza all’interno di strutture organizzative gerarchiche. Dopo la diffusione dei personal computer negli anni ’80, le posizioni di elaborazione dati come contabili, segretari e analisti sono cresciute relativamente in fretta.
La mercificazione del lavoro domestico è stata un altro importante motore di creazione di posti di lavoro. Con l’ingresso massiccio delle donne nel mercato del lavoro, il lavoro che in precedenza veniva svolto gratuitamente all’interno delle famiglie si è trasformato in servizi retribuiti e commercializzati, entrando a far parte della contabilità economica nazionale. Sono stati creati continuamente posti di lavoro nei settori dei servizi essenziali come le pulizie domestiche, la ristorazione, l’istruzione e l’intrattenimento.
Per gran parte del XX secolo, l’idea che “la prosperità economica equivalga alla piena occupazione” è stata una forma di cognizione sociale plasmata dalla civiltà industriale, ed è diventata la logica narrativa e il fondamento psicologico di molti modelli di business e istituzioni sociali attuali.
I diversi episodi di “crescita senza creazione di posti di lavoro” sperimentati dalle economie avanzate a cavallo tra il XXI e il XXI secolo hanno iniziato a mettere in discussione questo consenso. Le prime ricerche attribuivano la “crescita senza creazione di posti di lavoro” ai periodi post-crisi, considerandola principalmente un’anomalia ciclica derivante dall’aumento degli investimenti in attrezzature da parte delle imprese di nuova costituzione, piuttosto che un cambiamento strutturale nel rapporto tra occupazione e crescita. Tuttavia, ricerche successive hanno dimostrato che la scomparsa dei lavori cognitivi e manuali di routine non è avvenuta gradualmente, ma si è concentrata durante le recessioni economiche. Le imprese hanno utilizzato le crisi come un “meccanismo di pulizia” concentrato per eliminare definitivamente le posizioni a media qualifica che potevano essere sostituite dall’automazione. Quando l’economia si è ripresa, quei posti di lavoro non sono tornati. Sebbene il settore dei servizi abbia infine assorbito la maggior parte della forza lavoro, lo ha fatto a costo di sacrificare la crescita salariale e la stabilità occupazionale.
Sintetizzando la recente letteratura nazionale e internazionale sull’impatto dell’IA sull’occupazione, emerge che l’intelligenza artificiale non ha causato disoccupazione su larga scala. Molti studi hanno addirittura rilevato che, mentre il tasso di disoccupazione tra i lavoratori dei settori con un’elevata esposizione all’IA è effettivamente in aumento, quello tra i lavoratori con una minore esposizione cresce ancora più rapidamente. Una possibile spiegazione è che i lavoratori con un’elevata esposizione all’IA tendono ad avere livelli di istruzione più elevati e maggiori capacità di reinserimento lavorativo, e sono quindi meno colpiti. I pochi studi che dimostrano una maggiore disoccupazione tra coloro che sono esposti all’IA utilizzano principalmente modelli linguistici su larga scala per valutare il rischio che diverse professioni vengano sostituite dall’IA – in altre parole, “l’IA ci dice che l’IA sta peggiorando la disoccupazione” – e la significatività statistica non è elevata.
Sebbene l’impatto sui livelli occupazionali complessivi non sia evidente, nell’attuale era dell’intelligenza artificiale, il rapporto tra occupazione e crescita ha già mostrato alcune nuove tendenze, che possono essere riassunte come un “disaccoppiamento” in tre aree.
Innanzitutto, l’occupazione si sta disaccoppiando dagli investimenti. Nell’era dell’economia industriale e dei servizi, sia gli investimenti in infrastrutture che quelli in macchinari generavano una considerevole occupazione diretta e indiretta. Nell’era dell’intelligenza artificiale, le aziende tecnologiche stanno incrementando i propri capitali a una velocità senza precedenti, eppure l’effetto di creazione di posti di lavoro è in calo. A differenza della precedente ondata di investimenti in internet, il modello di espansione dell’era dell’IA si è spostato da un modello “asset-light, people-here” a un modello “capital-here, computing-here”, basato su investimenti ad alta densità in infrastrutture fisiche come data center e reti energetiche. Si prevede che le spese in conto capitale combinate di Microsoft, Amazon, Google e Meta nel 2025 raggiungeranno i 400 miliardi di dollari, una cifra che supera il PIL annuo di molti paesi di medie dimensioni. Eppure, allo stesso tempo, le aziende tecnologiche stanno implementando strategie di austerità in termini di capitale umano, tagliando centinaia di migliaia di posti di lavoro e bloccando le assunzioni di neolaureati. Ciò che è insolito è che queste azioni si verificano in un contesto di prezzi azionari record e di una solida crescita dei ricavi, riflettendo una logica decisionale volta a ridurre i costi del lavoro per liberare fondi da investire nelle infrastrutture informatiche.
In secondo luogo, il progresso tecnologico si sta disaccoppiando dallo sviluppo del capitale umano. In passato, i miglioramenti della produttività del lavoro derivavano sia dal capitale e dalla tecnologia incorporata nei macchinari, sia dal contributo del capitale umano accumulato attraverso l'”apprendimento pratico”. Nell’era dell’IA, è più probabile che gli aumenti di produttività del lavoro derivino da una diminuzione del denominatore di tale indicatore, ovvero la dimensione della forza lavoro, e il ritmo di sviluppo del capitale umano è di gran lunga inferiore alla velocità del progresso tecnologico dell’IA.
Da un lato, il percorso di “apprendimento attraverso la pratica” per l’accumulo di capitale umano si sta restringendo. In passato, i laureati acquisivano esperienza attraverso lavori di base e si sviluppavano gradualmente fino a diventare professionisti senior. Ora, l’intelligenza artificiale è sempre più competente nello svolgimento di compiti affidati ad analisti, programmatori e copywriter junior, e la domanda di neolaureati in alcune posizioni è in calo. Ad esempio, il modello tradizionale degli studi legali si basava su un gran numero di avvocati junior per svolgere attività di revisione documentale, ricerca legale e simili. L’intelligenza artificiale può ora completare questi compiti in pochi secondi, ma la domanda di casi come i procedimenti di divorzio non aumenta grazie all’IA, portando gli studi legali a ridurre drasticamente le assunzioni di avvocati junior. Ciò non solo contribuisce all’aumento della disoccupazione giovanile, ma potrebbe anche interrompere il consolidato percorso di crescita professionale per molte tipologie di sviluppo del capitale umano. Se le aziende non assumono più dipendenti junior, da dove verranno i futuri esperti senior?
D’altro canto, nella corsa tra tecnologia e istruzione, il ritmo lineare di accumulazione del capitale umano non riesce a tenere il passo con la velocità esponenziale dell’evoluzione tecnologica. Una delle principali soluzioni alle sfide occupazionali dell’era dell’IA è la formazione continua. Tuttavia, la trasformazione dei modelli educativi non è una panacea di fronte ai progressi tecnologici dell’IA. Per la maggior parte dei lavoratori, il ritmo di accumulazione del capitale umano non può più stare al passo con l’evoluzione dell’intelligenza artificiale. Ad esempio, nel momento in cui un’università lancia un corso di “ingegneria immediata”, i modelli più recenti potrebbero non richiedere più un’ottimizzazione immediata.
In terzo luogo, i salari dei lavoratori si stanno disaccoppiando dagli aumenti di produttività. Le ricerche sul mercato del lavoro statunitense dimostrano che il disaccoppiamento tra produttività del lavoro e salari reali è in atto dagli anni ’70 e l’accelerazione nell’adozione dell’IA potrebbe ampliare ulteriormente questo divario. Nell’era dell’IA, quest’ultima sta routinariando compiti cognitivi non di routine come la scrittura di codice di base, la redazione di documenti legali e l’analisi finanziaria fondamentale. I profitti in eccesso dei settori ad alta efficienza vengono sempre più convertiti in plusvalenze e crescita salariale per un numero ristretto di talenti chiave. I lavoratori che rimangono in ruoli ausiliari all’interno dei settori ad alta efficienza non solo sono in calo numerico – perché il loro contributo in termini di capitale umano è inferiore a quello dell’IA – ma anche la crescita dei loro salari non terrà il passo con gli aumenti di produttività del settore.
Il tradizionale meccanismo di condivisione della produttività “alla Baumol” sta fallendo. La teoria della “malattia dei costi” proposta da Baumol osservava che il plusvalore creato da settori ad alta produttività come quello manifatturiero si riversava – attraverso la concorrenza sul mercato del lavoro (offerta per la manodopera scarsa) o accordi istituzionali (contrattazione sindacale, salari minimi, ecc.) – in settori con una crescita della produttività più lenta come la sanità, l’assistenza e l’intrattenimento, determinando così un aumento generale dei salari in tutta la società. Questo meccanismo di trasmissione salariale intersettoriale manteneva un relativo equilibrio nel mercato del lavoro e fungeva da canale principale attraverso il quale i lavoratori dei settori a bassa efficienza partecipavano alla prosperità. Nell’era dell’intelligenza artificiale, poiché i settori ad alta efficienza non hanno più bisogno di più lavoratori, non devono aumentare continuamente i salari per mantenere la propria forza lavoro e, di conseguenza, non possono innalzare i livelli salariali a livello sociale attraverso un “effetto di dimostrazione salariale”. Quando i lavoratori con competenze intermedie, soppiantati dall’intelligenza artificiale (come impiegati, traduttori e programmatori junior), si spostano verso settori dei servizi con una crescita della produttività più lenta (come il trasporto privato, le consegne e l’assistenza domiciliare di base), l’offerta di lavoro supera la domanda e si interrompe il meccanismo per cui i salari nei settori a bassa efficienza aumentano di pari passo con quelli nei settori ad alta efficienza.
Il calo dei costi dell’IA spinge verso il basso il “tetto massimo” per gli aumenti salariali umani. Per un gran numero di compiti basati su regole, analisi logica, sintesi di informazioni e riconoscimento di modelli, l’IA offre una disponibilità pressoché infinita, superando la scarsità di capitale umano in questi settori e abbassando il prezzo di mercato delle competenze pertinenti. La tecnologia IA è intrinsecamente ad alta intensità energetica. Se il costo marginale dell’intelligenza converge infine verso i costi energetici, e questi ultimi continuano a diminuire grazie a innovazioni tecnologiche come la fusione nucleare controllata, l’energia eolica ad alta quota e l’energia solare spaziale, allora il tetto salariale per gli esseri umani che svolgono le mansioni attuali subisce una pressione al ribasso costante. Ad esempio, in una particolare mansione, quando il costo di implementazione dell’IA scende a 5 dollari l’ora, il salario di un lavoratore che svolge solo quella singola mansione non potrà mai superare i 5 dollari, indipendentemente da quanto sia migliorata la sua produttività.
Il sistema di previdenza sociale basato su un’occupazione stabile si trova ad affrontare delle sfide.
Basandosi su diverse ipotesi circa i tempi, la velocità e la portata degli effetti dell’IA sulla creazione e la sostituzione di posti di lavoro, le previsioni di varie istituzioni sull’impatto futuro dell’IA sul mercato del lavoro divergono notevolmente. Ad esempio, dal 2020, il World Economic Forum ha formulato tre giudizi consecutivi e contraddittori sulla possibilità che l’IA aumenti l’occupazione, con una differenza di 92 milioni di posti di lavoro previsti tra le stime di aumento e perdita netta di posti di lavoro nei prossimi cinque anni. Rispetto alle variazioni dei livelli occupazionali complessivi, questo articolo si concentra maggiormente sulle sfide che i cambiamenti strutturali del mercato del lavoro nell’era dell’IA pongono alla sicurezza sociale.
Il moderno sistema di previdenza sociale è un prodotto dell’era della grande industrializzazione. Che si tratti di pensioni e assicurazioni sanitarie pubbliche, di assicurazioni contro la disoccupazione, infortuni sul lavoro o maternità, il loro scopo originario è la distribuzione socializzata dei “rischi di interruzione dell’attività lavorativa per i lavoratori”. La struttura dei sistemi di sicurezza sociale è quindi strettamente legata ai contributi previdenziali e il loro funzionamento continuo dipende da tre pilastri: la crescita del numero di occupati trainata dal dividendo demografico, la standardizzazione dei rapporti di lavoro determinata dalla produzione industriale su larga scala e la crescita dei salari trainata dai miglioramenti della produttività. È stata la convergenza storica di queste tre condizioni nel XX secolo a rendere i sistemi di previdenza sociale finanziariamente sostenibili e politicamente operativi, affermandoli come un’istituzione fondamentale per gli Stati nella gestione del rischio sociale.
Il primo pilastro è una struttura demografica favorevole , che fornisce le basi attuariali per la previdenza sociale. Nell’ambito del sistema previdenziale, la crescita demografica stessa si trasforma in una particolare classe di attività. I trasferimenti intergenerazionali producono un implicito “tasso di rendimento biologico” che può persino superare l’accumulazione di capitale monetario. Se la somma del tasso di crescita demografica (n) e del tasso di crescita salariale reale (g) di un’economia supera il tasso di interesse reale di mercato (r), l’introduzione di un sistema previdenziale a ripartizione aumenta il benessere sociale complessivo. Nei decenni di “età dell’oro” successivi alla Seconda Guerra Mondiale, il baby boom ha reso possibile questo “rendimento senza capitale”. La partecipazione alla previdenza sociale non era semplicemente un obbligo, ma un investimento superiore al risparmio privato. Una struttura demografica favorevole ha sancito un contratto intergenerazionale di previdenza sociale con consenso sociale, trasferendo la gestione del rischio pensionistico dalle famiglie disperse a un sistema di previdenza sociale centralizzato.
Il secondo pilastro è rappresentato da rapporti di lavoro stabili e di lunga durata. A differenza dell’assistenza sociale basata sulla verifica dei mezzi di sussistenza, il moderno sistema di sicurezza sociale enfatizza la reciprocità di diritti e obblighi, ovvero l’entità delle prestazioni è strettamente legata alla storia contributiva. L’intento originario di questo sistema è quello di garantire una vita dignitosa ai lavoratori dopo il pensionamento. Rapporti di lavoro stabili e di lunga durata offrono ai lavoratori flussi di reddito chiari e continui, assicurando la fattibilità del collegamento tra “prestazioni pensionistiche” e “contributi da lavoro”. Rapporti di lavoro altamente organizzati non solo hanno creato una classe media stabile, ma hanno anche reso il reddito dei lavoratori trasparente, calcolabile e facilmente deducibile. Ciò ha trasformato il moderno sistema aziendale in un’estensione della capacità statale, rendendo le imprese agenti della riscossione dei contributi previdenziali da parte dello Stato, migliorando l’efficienza amministrativa della riscossione dei fondi previdenziali ed estendendone la copertura.
Il terzo pilastro è la crescita sincrona dei salari e della produttività dei lavoratori. La crescita sincrona di salari e produttività garantisce l’espansione endogena della base contributiva della previdenza sociale. Data una struttura demografica e un meccanismo di riscossione fissi, il miglioramento dei livelli delle prestazioni previdenziali e la solvibilità del fondo dipendono fondamentalmente dal tasso di crescita della base contributiva. Anche in caso di invecchiamento della popolazione e di calo o negatività di n, finché il tasso di crescita dei salari reali g si mantiene relativamente elevato, i livelli delle prestazioni previdenziali possono naturalmente aumentare insieme alla ricchezza sociale totale. Nei 30 anni successivi alla Seconda Guerra Mondiale, i paesi occidentali hanno vissuto un periodo d’oro di crescita della produttività. Gli alti tassi di sindacalizzazione hanno garantito che i guadagni di produttività si traducessero in crescita salariale, creando un circolo virtuoso di benefici di produttività ampiamente condivisi. La crescita composta derivante da un dividendo demografico sovrapposto a un dividendo di produttività ha fatto sì che ogni generazione dovesse contribuire solo con una piccola parte del proprio reddito per sostenere la generazione precedente, garantendole una vita migliore di quella che aveva avuto in gioventù.
Il moderno sistema di previdenza sociale è un assetto istituzionale attraverso il quale la società umana, mediante una progettazione razionale, gestisce i rischi dell’industrializzazione. Ha interiorizzato con successo tre specifiche condizioni macro-storiche nei parametri del suo funzionamento istituzionale, rafforzando la coesione sociale e migliorando la stabilità economica e sociale. Tuttavia, dalla fine del XX secolo, l’invecchiamento della popolazione ha scosso la logica attuariale del primo pilastro, e anche il secondo e il terzo pilastro si trovano ad affrontare delle sfide a causa del rapido progresso dell’intelligenza artificiale.
L’impatto dell’invecchiamento della popolazione sul primo pilastro è stato ampiamente discusso e non verrà ulteriormente approfondito in questa sede. Tuttavia, è opportuno sottolineare che l’impatto dell’invecchiamento sul sistema di previdenza sociale è graduale e prevedibile, mentre il progresso dell’intelligenza artificiale è non lineare ed esponenziale, ponendo potenzialmente sfide più rapide, ampie e su vasta scala al secondo e al terzo pilastro dell’attuale modello di sicurezza sociale.
In primo luogo, l’intelligenza artificiale cambierà il modello di organizzazione della produzione e le forme imprenditoriali della civiltà industriale, frammentando i rapporti di lavoro formali esistenti e scuotendo il secondo pilastro.
Da un lato, l’intelligenza artificiale riduce i costi di transazione del mercato e favorisce la gig-ificazione dei lavoratori della conoscenza. Se il mercato è un meccanismo efficiente per l’allocazione delle risorse, perché esistono le imprese? La risposta di Coase è che le transazioni di mercato implicano costi di ricerca, negoziazione, contrattualistica e monitoraggio. Quando i costi organizzativi interni a un’impresa sono inferiori ai costi di transazione sul mercato esterno, le imprese emergono e si espandono. Con l’applicazione della tecnologia IA alle piattaforme del mercato del lavoro, i costi di transazione dell'”assunzione per mansione” diventano trascurabili rispetto all'”assunzione per lavoro”. L’unità di lavoro di base si sposterà gradualmente da un “lavoro” – un insieme di compiti raggruppati, a lungo termine e vagamente definiti – a un “compito” – un singolo risultato finale, chiaramente definito e a breve termine – raggiungendo potenzialmente quella che è stata definita la “Singolarità di Coase”. Nell’ambito della Singolarità di Coase, un gran numero di compiti che in precedenza appartenevano al nucleo dell’impresa possono essere esternalizzati, dando persino origine a “aziende unipersonali”, poiché i lavoratori precedentemente impiegati a lungo termine e in modo stabile diventano personale esterno. I report finanziari delle piattaforme globali di freelance come Upwork e Fiverr mostrano che le grandi aziende stanno sistematicamente sostituendo i dipendenti a tempo pieno con freelance altamente qualificati. Se l'”impresa” – il nodo centrale della riscossione dei contributi previdenziali – viene sostituita da una “rete di transazioni” di attività basate sulla conoscenza, aumenta la probabilità che un numero maggiore di posizioni impiegatizie in ufficio passi da un impiego a tempo indeterminato a un lavoro a progetto.
D’altro canto, l’intelligenza artificiale riduce i costi di coordinamento all’interno delle imprese e potrebbe portare al “collasso del livello intermedio”. Nelle imprese tradizionali, le funzioni principali dei quadri intermedi sono la trasmissione delle informazioni, l’assegnazione dei compiti e il monitoraggio dei processi. Gli agenti di intelligenza artificiale stanno iniziando a eseguire flussi di lavoro complessi senza un continuo intervento umano, completando queste attività di coordinamento a costi estremamente bassi. Ciò potrebbe portare a un appiattimento delle strutture organizzative, in cui i dirigenti di livello superiore possono supervisionare direttamente un maggior numero di unità aziendali e i quadri intermedi, responsabili del coordinamento e dell’elaborazione delle informazioni, diventano superflui. Gartner prevede che entro il 2026 il 20% delle organizzazioni utilizzerà l’intelligenza artificiale per appiattire le proprie strutture organizzative e che oltre la metà delle posizioni di quadro intermedio non sarà più necessaria.
Entrambe queste tendenze porteranno all’espansione della gig economy dai suoi attuali ambiti di edilizia, manifatturiero, consegna di cibo e servizi di corriere verso i servizi di produzione dominati dai lavoratori della conoscenza, con conseguente aumento dei rapporti di lavoro non a lungo termine. Ciò comporterà una diminuzione degli obblighi contributivi previdenziali a carico dei datori di lavoro e un aumento degli obblighi contributivi e dell’esposizione al rischio per i singoli lavoratori.
Inoltre, se l’accumulo di capitale su scala ultra-ampia dovuto all’IA dovesse continuare al ritmo attuale, la distorsione della distribuzione del reddito nazionale a favore dei detentori di capitale e di un piccolo numero di individui altamente qualificati scuoterebbe il terzo pilastro.
L’intelligenza artificiale potrebbe rendere difficile per i redditi salariali dei gruppi a reddito medio tenere il passo con la crescita della produttività. La principale fonte di finanziamento del sistema di previdenza sociale è costituita da un’ampia popolazione a reddito medio. A differenza delle precedenti rivoluzioni industriali, che hanno principalmente sostituito il lavoro manuale degli operai, l’intelligenza artificiale generativa accelera la routinizzazione della cognizione non routinaria, trasformando le capacità cognitive di livello medio-alto in servizi replicabili a livello industriale. Il suo impatto principale si ripercuote sulla classe dei colletti bianchi – i lavoratori istruiti impegnati in attività cognitive – un gruppo che gode di un’occupazione stabile, salari relativamente elevati e alti tassi di contribuzione.
La diminuzione della quota di reddito da lavoro comporta una relativa riduzione della base imponibile della previdenza sociale. I dati dell’OCSE e dell’Organizzazione Internazionale del Lavoro mostrano entrambi che, nei settori più digitalizzati, la quota di reddito da lavoro sul valore aggiunto sta diminuendo a un ritmo accelerato. Ciò significa che i dividendi del progresso tecnologico affluiscono sempre più ai detentori di capitale che possiedono algoritmi, dati e potenza di calcolo. Poiché i redditi più elevati sono soggetti a limiti massimi di contribuzione per l’assicurazione pensionistica di base, l’assicurazione sanitaria e l’assicurazione contro la disoccupazione, un’ulteriore crescita del reddito per questo gruppo non contribuisce quasi per nulla ai fondi previdenziali. Se l’intensificazione del capitale nell’era dell’intelligenza artificiale porta a una riduzione della quota di reddito da lavoro, in particolare della quota di reddito dei gruppi a reddito medio, la base imponibile della previdenza sociale in proporzione al prodotto interno lordo diminuirà e la crescita economica non si tradurrà in una crescita proporzionale dei fondi previdenziali.
Costruire un modello di sviluppo favorevole all’occupazione nell’era dell’intelligenza artificiale
La tecnologia in sé è neutrale, ma l’innovazione tecnologica non è intrinsecamente orientata al benessere umano. Se lo scopo dell’intelligenza artificiale è quello di potenziare il potenziale umano e migliorare la qualità della vita, piuttosto che “come sostituire le persone con le macchine”, tutte le sfide descritte in precedenza potrebbero essere facilmente affrontate e il dividendo tecnologico potrebbe compensare la scomparsa del dividendo demografico. Ad esempio, l’associazione europea dell’industria delle tecnologie mediche stima che l’applicazione diffusa dell’IA nel settore sanitario potrebbe far risparmiare ai sistemi sanitari europei tra i 170 e i 210 miliardi di euro all’anno, con i soli dispositivi indossabili basati sull’IA che potrebbero far risparmiare circa 50 miliardi di euro all’anno, alleviando direttamente la pressione sui fondi di assicurazione sanitaria per l’acquisto di farmaci. Un altro esempio importante per risolvere la crisi pensionistica è quello di estendere gli anni contributivi. La tecnologia basata sull’intelligenza artificiale può eliminare le barriere fisiologiche e cognitive che impediscono alle persone anziane di partecipare al mercato del lavoro, consentendo ai lavoratori più anziani di concentrarsi su attività ad alto valore aggiunto che richiedono giudizio, empatia e capacità decisionali complesse, riducendo la stanchezza lavorativa e permettendo loro di optare per un modello di “pensionamento graduale”, ovvero una transizione dal lavoro a tempo pieno a quello part-time anziché un’interruzione improvvisa della propria fonte di reddito.
Tuttavia, almeno quattro fattori attualmente orientano la direzione dell’innovazione nell’IA in modi sfavorevoli all’occupazione e alla sicurezza sociale. Il primo è la “trappola di Turing” guidata dal capitale. Erik Brynjolfsson dell’Università di Stanford ha proposto il concetto di “trappola di Turing”, sottolineando come l’attuale ricerca e sviluppo nell’IA sia eccessivamente focalizzata sul “pensare e agire come gli esseri umani”, sviluppando un'”intelligenza simile a quella umana” piuttosto che potenziare le capacità umane. Ciò è il risultato di un’innovazione guidata dal capitale che risponde alla scarsità. I prezzi, in quanto segnali di scarsità, orientano il corso del cambiamento tecnologico, indirizzando l’innovazione verso la sostituzione dei fattori di produzione su larga scala e ad alto costo. Nelle economie avanzate, questo indirizza l’innovazione verso la sostituzione della manodopera ad alto costo. In secondo luogo, la geoeconomia promuove un percorso di innovazione che consente di risparmiare manodopera. Negli ultimi anni, sotto l’influenza della geoeconomia, le economie avanzate hanno spinto per il rientro della produzione industriale in patria, ma si trovano ad affrontare una grave carenza di manodopera qualificata. Per evitare incertezze negli investimenti transfrontalieri, nelle politiche migratorie e tariffarie, le aziende stanno riorientando i propri investimenti tecnologici verso direzioni che consentano di “risparmiare manodopera”. In terzo luogo, la domanda infinita del mondo digitale aggrava la scarsità nel mondo fisico. L’innovazione dell’IA non può superare direttamente la scarsità di atomi. Permangono vincoli fisici su terra, acqua dolce, litio, cobalto e altri minerali critici, e la scarsità che alimenta la crescita economica si sposta sull’energia, sulla capacità ambientale e sulle materie prime chiave. Dal punto di vista occupazionale, si tratta di settori con una domanda di lavoro limitata; accelerarne lo sviluppo potrebbe persino creare un problema di competizione tra l’IA e il benessere umano per le risorse scarse. In quarto luogo, i limiti dell’innovazione dell’IA per la Scienza. Uno studio che ha analizzato 67 milioni di articoli in sei principali campi – biologia, chimica, geologia, scienza dei materiali, medicina e fisica – ha rilevato che, sebbene gli strumenti di IA abbiano migliorato la produttività dei singoli scienziati, hanno portato a una convergenza degli argomenti di ricerca. Gli scienziati tendono a studiare aree ricche di dati che l’intelligenza artificiale può elaborare facilmente, mentre i campi con pochi dati o marginali, difficili da modellare per l’IA, vengono trascurati. Questa tendenza può restringere l’ampiezza della scoperta scientifica e ridurre il potenziale di innovazioni rivoluzionarie che aprono nuove aree di domanda e occupazione per l’umanità.
Il progresso tecnologico è dipendente dal percorso intrapreso. Una volta che un determinato paradigma tecnologico raggiunge la sua posizione dominante, le capacità ingegneristiche, le infrastrutture e le abitudini cognitive della società si sviluppano attorno ad esso, rafforzandosi a vicenda e “bloccando” il modello di sviluppo su una traiettoria specifica. La proposta per il 15° Piano quinquennale auspica la “costruzione di un modello di sviluppo favorevole all’occupazione” e afferma esplicitamente la necessità di “migliorare la valutazione e il monitoraggio dell’impatto occupazionale e i sistemi di allerta precoce” per affrontare “l’impatto dei nuovi sviluppi tecnologici sull’occupazione”. Ciò rappresenta l’unità tra sviluppo di alta qualità e piena occupazione di alta qualità, e riveste grande importanza per orientare la direzione dello sviluppo della tecnologia dell’intelligenza artificiale.
A differenza degli Stati Uniti, che investono la maggior parte delle proprie risorse per l’innovazione incrementale nelle fasi di addestramento e inferenza dell’IA, il piano d’azione cinese “AI+” pone l’accento sull’applicazione tecnologica su larga scala, distribuendo le risorse per l’innovazione in modo più equo tra le fasi di addestramento, inferenza e applicazione dell’IA. Ciò non solo accorcia il ciclo di ritorno dell’investimento nell’innovazione tecnologica, ma facilita anche la creazione di posti di lavoro attraverso lo sviluppo di scenari applicativi dell’IA nei settori della produzione, del consumo e della distribuzione. Inoltre, i costi del lavoro in Cina sono di gran lunga inferiori a quelli degli Stati Uniti, il che rende meno rilevanti i vantaggi derivanti dalla sostituzione del lavoro umano con l’IA e lascia più spazio alle politiche pubbliche per orientare lo sviluppo dell’IA “verso il bene comune”. Oltre alle politiche convenzionali già in atto, questo articolo propone diverse direzioni politiche da discutere.
Sulla “tassa sui robot”. Poiché alcuni Paesi offrono crediti d’imposta o ammortamenti accelerati per le apparecchiature di automazione, pur applicando elevate imposte sui salari (compresi i contributi previdenziali) al lavoro, di fatto si sovvenziona la sostituzione dei lavoratori umani con la tecnologia dell’intelligenza artificiale. Sebbene molti studi abbiano proposto una tassa sui robot, nessun Paese l’ha ancora implementata. Il governo coreano, spesso erroneamente citato come colui che ha introdotto la “prima tassa sui robot al mondo”, non ha tassato direttamente i robot, ma ha ridotto i crediti d’imposta per gli investimenti aziendali in apparecchiature di automazione. In teoria, una tassa sui robot potrebbe internalizzare i costi sociali dello sviluppo dell’IA (come la disoccupazione) e rallentare l’eccessiva perdita di posti di lavoro. In pratica, tuttavia, si scontra con problemi di definizione: ad esempio, cosa si intende per “robot” e un foglio di calcolo Excel migliorato dalla tecnologia dell’IA dovrebbe essere tassato? Un approccio più fattibile sarebbe quello di implementare aliquote fiscali differenziate in base al tipo di tecnologia di intelligenza artificiale: concedendo crediti d’imposta per le tecnologie che “potenziano il lavoro”, come gli esoscheletri e gli occhiali per la realtà aumentata che assistono i lavoratori, e negando incentivi fiscali o imponendo tasse moderate alle tecnologie che si limitano a sostituire il lavoro umano.
Un approccio al finanziamento della sicurezza sociale basato sul coordinamento tra imposte e contributi. A differenza del modello adottato nei paesi dell’Europa continentale come Germania e Francia, che si fonda principalmente sui contributi di datori di lavoro e dipendenti, paesi come la Danimarca hanno scelto di finanziare la sicurezza sociale principalmente attraverso la tassazione generale, con una quota minore di contributi. Il Giappone, una delle società più anziane al mondo, ha aumentato l’aliquota dell’imposta sui consumi dall’8% al 10% nel 2019, destinando esplicitamente le maggiori entrate alle spese per la sicurezza sociale, tra cui pensioni, assistenza sanitaria e assistenza a lungo termine. Sebbene le strutture di finanziamento della sicurezza sociale attuate dalle riforme di Danimarca e Giappone non fossero state originariamente concepite per affrontare la disruption dell’IA, un approccio al finanziamento della sicurezza sociale basato sul coordinamento tra imposte e contributi può convogliare i dividendi di ricchezza creati dall’IA verso la rete di protezione sociale, mitigando gli shock ai tre pilastri della sicurezza sociale. Per quanto riguarda gli strumenti fiscali specifici, basandosi sulle prassi politiche di diversi paesi, le opzioni includono l’imposta sul valore aggiunto (o imposta sui consumi), le imposte ambientali e le imposte sulle plusvalenze; alcuni istituti di ricerca hanno anche proposto di introdurre una “tassa sugli extraprofitti” derivanti dall’IA.
Sulle infrastrutture sovrane per l’IA. Se la potenza di calcolo dell’IA, come suggeriscono alcuni ricercatori, diventerà la valuta del futuro, allora controllare le infrastrutture per l’IA significa controllare il signoraggio futuro. La costruzione di “infrastrutture sovrane per l’IA” non è solo una questione di sicurezza nazionale, ma potrebbe anche diventare un nuovo canale di finanziamento della previdenza sociale. Paesi come il Regno Unito, la Francia, il Canada e Singapore stanno investendo nella creazione di “cloud di ricerca nazionali” di proprietà statale, ovvero cluster di calcolo sovrani per l’IA. Attraverso investimenti nazionali nelle infrastrutture informatiche di base, i governi possono catturare direttamente le rendite economiche generate dall’IA in futuro. Dopo la commercializzazione su larga scala dell’IA, questo “dividendo dell’IA” potrebbe svolgere un ruolo simile a quello dell’attuale fondo petrolifero norvegese, iniettando direttamente nel sistema di previdenza sociale, realizzando un passaggio dalla “tassazione del lavoro” alla “partecipazione ai dividendi dell’IA” e consentendo al sistema di previdenza sociale di beneficiare dell’apprezzamento del capitale generato dall’IA.
Sull’accumulo di capitale umano nell’era dell’IA. Uno studio del think tank europeo Bruegel ha rilevato che negli annunci di lavoro relativi all’IA, le menzioni di titoli di studio universitari sono diminuite del 23%, mentre le menzioni di competenze specifiche sono aumentate significativamente. Sia nell’istruzione di base che in quella superiore, poiché la durata utile di specifici percorsi professionali e competenze si sta riducendo, l’istruzione deve orientarsi verso la coltivazione di capacità “metacognitive”, pensiero critico e capacità di integrazione di sistemi interdisciplinari. Sul fronte dell’occupazione giovanile, con l’IA che si sta affermando nei lavori di livello base e con il restringersi del percorso di “apprendimento pratico” per l’acquisizione di capitale umano, è necessario ideare nuovi meccanismi di incentivazione per tirocini e apprendistati per laureati. Un’opzione è quella di utilizzare fondi pubblici per sovvenzionare i salari o i contributi previdenziali dei giovani che entrano nel mondo del lavoro, incoraggiando le imprese ad assumere giovani lavoratori e a sviluppare la collaborazione e la crescita congiunta tra uomo e IA sul posto di lavoro.
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