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L’intelligenza artificiale (AI) sta rapidamente trascendendo il ruolo di mera tecnologia digitale per diventare una componente cruciale del mondo fisico oltre che un asset strategico e geopolitico. In questo contesto, sta emergendo con forza una tendenza globale che prende il nome di “AI Sovrana”. Questa strategia, sulla scorta della già nota (e mai raggiunta) “Sovranità Digitale”, vedrebbe governi e grandi aziende investire miliardi per sviluppare le proprie capacità di AI, al fine di garantirsi in questo campo un’autonomia tecnologica e definire il proprio ruolo indipendente nell’ecosistema emergente dell’AI.

AI Sovrana, una definizione

L’AI Sovrana non è un semplice trend tecnico, ma sempre più viene percepita come un imperativo strategico. Essa si riferisce alla “creazione, implementazione e governance dei sistemi di intelligenza artificiale all’interno di framework che mettono in primo piano la sovranità dei dati, la conformità normativa e il controllo dell’infrastruttura”. Significa che una nazione o un’organizzazione deve avere il controllo significativo su come l’AI viene costruita, utilizzata e protetta, allineata alle sue leggi, ai suoi valori e alle sue priorità strategiche.  Per uno Stato, possedere, controllare e sviluppare tecnologie AI è simbolo di autonomia strategica, potere economico e influenza diplomatica. Per realizzare questo obiettivo bisogna però controllare ogni strato dello “stack AI”, dallo storage localizzato dei dati all’orchestrazione indipendente dei modelli.

Perché i Governi cercano l’autonomia in campo AI

Storicamente, il controllo sulle infrastrutture critiche è stato un fattore decisivo nelle dinamiche di potere globale, e l’infrastruttura di AI non fa eccezione, essendo considerata uno strumento potente di strategia nazionale e differenziazione internazionale. L’urgenza di adottare l’AI Sovrana deriva da una serie di fattori critici:

1. Geopolitica e sicurezza nazionale: il timore principale è che le restrizioni future o le turbolenze geopolitiche possano limitare l’accesso ai sistemi di AI forniti da Big Tech statunitensi o cinesi. Per settori critici come la difesa, l’affidamento a sistemi stranieri (anche quelli statunitensi, come OpenAI) è spesso impedita dal rischio che i dati sensibili escano dal Paese. Inoltre, i modelli addestrati all’estero possono presentare vulnerabilità o contenere distorsioni geopolitiche.
   
2. Allineamento culturale e linguistico: i modelli AI più diffusi sono stati addestrati principalmente su dati in lingua inglese e presentano spesso un pregiudizio culturale anglosassone. Molti Paesi, come le “potenze medie” e i Paesi in via di sviluppo, necessitano di modelli che riflettino la loro lingua, i loro codici legali, i loro valori e le loro norme sociali.
   
3. Conformità normativa: l’AI Sovrana è essenziale per imporre la conformità con i requisiti normativi locali e globali fin dall’inizio, inclusi GDPR, HIPAA e l’EU AI Act. Le grandi aziende, in particolare, considerano la costruzione della propria piattaforma di AI sovrana come una priorità mission-critical per allinearsi alle norme.

Di seguito una serie di iniziative nazionali di Sovereign AI descritte da Sean Michael Kerner su TechTarget.

(Fonte:The future of sovereign AI and digital transformation, TechTarget, Sean Michael Kerner, 29 Jul 2025)

AI Sovrana, realtà o chimera?

Nonostante l’attrattiva strategica, l’AI Sovrana è un obiettivo difficile e costoso. L’addestramento di un modello avanzato può costare fino a 1 miliardo di dollari, e il mantenimento richiede ingenti investimenti in infrastrutture, energia e talenti. Per le potenze minori o medie, competere con le centinaia di miliardi di dollari che Stati Uniti e Cina stanno investendo è estremamente arduo.

Di fronte a questi costi, sorge un dibattito sull’efficacia di tali investimenti. Alcuni esperti avvertono che i governi potrebbero sprecare enormi somme di denaro pubblico se la loro strategia di AI Sovrana non dovesse tener conto della rapidità con cui si muove la frontiera tecnologica.

Dotarsi di un’AI sovrana significa, per una nazione, avere la capacità di produrre l’AI utilizzando la propria infrastruttura, i propri dati, la propria forza lavoro e le proprie reti. Significa avere un controllo significativo sul modo in cui l’AI è costruita, implementata, governata e protetta, allineata alle leggi, a valori e priorità strategiche della singola nazione.

In termini tecnici, l’AI sovrana richiede il controllo dell’intero stack di intelligenza artificiale:

1. Dati: dalla raccolta e archiviazione alla governance e alla residenza.
2. Computing & Network: data center, connettività resiliente e hardware specializzato.
3. Pipeline ditalenti: sviluppo di una forza lavoro nazionale qualificata in tecnologie AI.
4. Sviluppo di modelli di intelligenza artificiale: garantiscono la proprietà locale, la formazione e la governance dell’implementazione.
5. Sicurezza: protezione dei sistemi, dei dati e dell’infrastruttura di intelligenza artificiale dalle minacce in evoluzione.

In altre parole, la sovranità dell’AI non è necessariamente determinata dal fatto che le nazioni possano sviluppare o meno l’AI con le tecnologie locali, ma dal fatto che l’AI possa riflettere le loro norme etiche e culturali, possa sostenerne la crescita economica e promuovere la diversità.

Lo sviluppo di un’AI sovrana comporta molteplici sforzi in almeno sette ambiti: (1) infrastruttura di calcolo, (2) provider di calcolo, (3) regolamentazione e governance, (4) modelli di AI, (5) base di ricerca e sviluppo, (6) base di talenti qualificati e (7) capacità legati ai processori di base (chip). Secondo alcune stime, l’AI sovrana potrebbe rappresentare circa il 15% della spesa globale annuale per le infrastrutture di AI nel prossimo futuro, traducendosi in un’opportunità di 50 miliardi di dollari all’anno.

(Fonte: Sovereign AI: pathways to strategic autonomy, IISS, Virpratap Vikram Singh, 28th August 2025)

Alla base della strategia è fondamentale dotarsi di un’infrastruttura solida e localizzata. La realizzazione tangibile di Sovereign AI dipende infatti dalla robustezza e dalla sovranità della sua infrastruttura. Reti specializzate dedicate, ad alte prestazioni e a bassissima latenza, ottimizzate esclusivamente per i carichi di lavoro di intelligenza artificiale: in sostanza, il concetto di AI Factory. Datacenter in grado di assicurare:

• Capacità scalabili per i carichi di lavoro AI.
• Efficienza energetica e ottimizzazione dello spazio fisico.
• Rispondenza a una rigorosa giurisdizione nazionale, sicurezza zero-trust.
• Distribuzione geografica per garantire un‘elevata resilienza.

Si noti che le società di telecomunicazioni, con le loro strutture di datacenter esistenti e le robuste reti in fibra, potrebbero emergere come partner fondamentali in questa direzione.

Modelli di implementazione: investimenti in infrastruttura e stretta cooperazione

Per superare la dipendenza tecnologica e prepararsi a esigenze future di AI Sovrana, le nazioni stanno adottando diverse strategie:

1. Fondamenta infrastrutturali: la realizzazione dell’AI Sovrana poggia su un fondamento non negoziabile, un’infrastruttura robusta e localizzata. Ciò implica la costruzione di AI Factories che forniscono capacità su scala petascale o exascale. Inoltre, si sta investendo in piattaforme software che integrino i dati e l’AI in un’unica architettura operativa e che siano hybrid-by-design (in grado di operare on-prem, in cloud sovrani o in ambienti ibridi).

 

2. Cooperazione multilaterale: per i paesi che non possono sostenere da soli l’onere finanziario, la collaborazione è la risposta. Proposte come “An Airbus for AI” (fa riferimento al consorzio aerospaziale europeo) suggeriscono la creazione di una realtà distribuita tra un consorzio di Paesi a reddito medio (come UK, Canada, Germania, Giappone e Singapore), che uniscono le risorse per competere con i giganti statunitensi e cinesi. Consorzi internazionali come JAIS (guidato da Paesi arabi) dimostrano come la collaborazione possa aiutare a condividere costi, talenti e capacità.

 

3. Modelli ibridi: pochissime nazioni possono raggiungere un’autonomia completa su ogni strato dello stack AI. Molti potrebbero quindi optare per un approccio ibrido, che bilanci l’impegno collaborativo con partner internazionali con il mantenimento di un controllo decisivo sui componenti e sui dati critici e sensibili.

In conclusione, l’AI Sovrana è una realtà globale in evoluzione. Non è solo una questione di se le nazioni ne abbiano bisogno, ma di quanto velocemente potranno costruirla in modo sostenibile, bilanciando il desiderio di indipendenza tecnologica con la necessità di non isolarsi dall’ecosistema globale di ricerca e innovazione.