Con l’IPO di SpaceX dello scorso 12 giugno, Elon Musk è diventato il primo trilionario della storia. Una ricchezza che un italiano medio potrebbe acquisire solo lavorando per oltre 3 milioni di anni.

Musk era già l’uomo più ricco del mondo con più di un quarto di quella fortuna derivante dalle azioni Tesla, l’azienda che nel 2010 era una startup pre-revenue sull’orlo del fallimento, salvata da un prestito di 465 milioni di dollari del Dipartimento dell’Energia americano, quando nessuna banca privata era disposta a finanziarla. Quel prestito è stato restituito nove anni prima della scadenza: lo Stato ha incassato 26 milioni di dollari in interessi. Gli azionisti, nel frattempo però, hanno visto la propria ricchezza crescere di centinaia di miliardi.

Questa storia è al centro del nostro nuovo paper per il Mossavar-Rahmani Center for Business and Government della Harvard Kennedy School, scritto insieme a John Haigh, Direttore del Centro, Edoardo Campanella, Direttore dell’UniCredit Investment Institute e Cameron Davis, Ricercatore. La domanda di fondo è semplice: se è il pubblico ad assumersi il rischio iniziale — finanziando la ricerca, garantendo prestiti, creando domanda quando il capitale privato si tira indietro nelle fasi iniziali di un’azienda — perché poi non partecipa, almeno in parte, ai profitti quando la scommessa si rivela vincente?

Tesla e Moderna, due storie diverse

Nel paper investighiamo questa domanda con due casi. Per Tesla, abbiamo dapprima messo su una bilancia i benefici sociali indirettamente generati dal 2010, anno del prestito ricevuto, al 2024 — salari, imposte versate, emissioni di CO2 evitate: circa 61 miliardi di dollari. Sull’altro piatto, i benefici privati incassati dall’azienda – i lauti incentivi a livello federale e statale – e dall’azionista di riferimento, Musk: oltre 263 miliardi. Ci siamo poi chiesti quanti soldi lo Stato abbia lasciato sul tavolo: se quel prestito pubblico fosse stato convertito in una quota azionaria simbolica dell’1%, oggi varrebbe 14 miliardi — 540x dei soli 26 milioni di interessi effettivamente incassati.

Moderna racconta una storia più equilibrata: il vaccino mRNA nasce da decenni di ricerca pubblica (NIH, DARPA) e viene portato su scala industriale con i 10,8 miliardi di Operation Warp Speed. Qui i benefici pubblici (circa 10 miliardi diretti, più centinaia di miliardi in vite salvate) sono molto più vicini ai 25 miliardi di benefici privati. Eppure, anche in questo caso, lo Stato americano ha dovuto attendere anni di cause legali per ottenere un accordo da 400 milioni sull’uso di un brevetto sviluppato dai suoi stessi ricercatori. Una semplice royalty concordata all’inizio avrebbe dato lo stesso risultato, senza il braccio di ferro in tribunale.

Cosa significa, in concreto, che lo Stato entra nel capitale

Qui arriviamo al punto che più interessa guardando al futuro: cosa vuol dire, davvero, partecipazione pubblica diretta nel capitale di grandi aziende come, ad esempio, le future Big Tech che sono in una fase di crescita ma non ancora di maturità? È bene sgombrare subito il campo da un equivoco. Non si parla di nazionalizzare Tesla o di mettere un funzionario pubblico a dirigere OpenAI. Si parla di qualcosa di molto più sobrio e già ampiamente collaudato nei mercati finanziari: quando lo Stato supporta un’impresa privata ad alto rischio, può farlo ottenendo in cambio non solo la restituzione del prestito, ma anche una piccola fetta del valore che quell’impresa creerà se avrà successo.

Gli strumenti a disposizione variano. All’estremo più conservativo c’è il sussidio a fondo perduto: lo Stato dà i soldi e non chiede nulla indietro, strumento dominante in Europa. Poi il prestito da restituire, che recupera capitale e interessi ma non partecipa al successo: è il caso Tesla. Più in là le royalties, una percentuale minima sui ricavi di un prodotto nato da ricerca pubblica, già norma negli accordi di licenza dei National Institutes of Health americani. E infine l’equity convertibile: un prestito che, al raggiungimento di un traguardo (per esempio la quotazione in borsa) o all’attivazione di una clausola, si trasforma automaticamente in una piccola quota azionaria di minoranza, magari senza diritto di voto, e con l’uscita già programmata una volta recuperato l’investimento.

Non è teoria. I grandi fondi sovrani — dalla Norvegia ai Paesi del Golfo — sono di fatto azionisti pubblici di mezza Silicon Valley. E la stessa amministrazione Trump, negli ultimi mesi, ha acquisito quote dirette in Intel e in società minerarie strategiche. La differenza tra fare tutto questo in modo improvvisato, caso per caso, e farlo in modo sistematico, scrivendolo nei contratti prima che il denaro esca dalle casse pubbliche, è enorme: nel primo caso lo Stato rincorre, nel secondo pianifica.

Una questione di giustizia, non solo di contabilità

In un’epoca segnata da disuguaglianze crescenti, continuare a finanziare l’innovazione privata senza alcun ritorno per la collettività non è solo un errore contabile ma anche politico. Rischia di alimentare proprio quella frattura tra chi vince e chi resta indietro che la politica industriale dovrebbe contribuire a ricucire. Non si tratta di punire il successo o di scoraggiare chi fa impresa — Musk e gli altri hanno costruito cose straordinarie — ma di riconoscere che, quando il successo è reso possibile da decenni di soldi e ricerca pubblica, una parte del frutto spetta legittimamente anche a chi quel rischio lo ha pagato con le proprie tasse.

Il tema è destinato a esplodere nell’era dell’AI. I colossi che oggi guidano la corsa vivono di un sostegno pubblico enorme: ricerca di base finanziata dallo Stato, energia e terreni agevolati per i data center, garanzie sul credito. È lo stesso schema di Tesla, su scala incomparabilmente più grande e con rischio similare: che i guadagni si concentrino in pochissime mani mentre i costi e i rischi restino socializzati.

Un cambiamento nell’approccio europeo e italiano

Negli Stati Uniti questo dibattito è già molto concreto, e attraversa entrambi i partiti. In Europa, e in particolare in Italia, resta marginale perché investiamo in ricerca e sviluppo molto meno di americani e cinesi e sembriamo aver perso la capacità di creare nuovi leader di settore. Ma diventerà inevitabilmente centrale nel momento in cui l’Europa dichiara di voler fare sul serio sulla sovranità tecnologica.

Si potrebbe obiettare che l’Europa lo faccia già – CDP Venture Capital in Italia, il Fondo Europeo per gli Investimenti. Ma il problema che solleviamo è diverso. Questi strumenti coprono una porzione minima del denaro pubblico che alimenta l’innovazione, e proprio quella dove il problema non si pone perché lì lo Stato la sua quota azionaria ce l’ha già. Il grosso degli aiuti passa altrove: crediti d’imposta, sussidi del PNRR a fondo perduto, garanzie, energia e terreni agevolati per gigafactory e data center. È lì, dove lo Stato finanzia il privato senza ottenere nulla in cambio del successo, che si annida l’asimmetria di Tesla e dove l’Europa rischia di ripeterla su scala più grande con i miliardi della sovranità tecnologica.

La proposta, vale la pena chiarirlo, non è un nuovo fondo, una nuova agenzia o un’altra regola in più in un continente che di burocrazia ne ha già a sufficienza. È l’opposto: una clausola, scritta una volta sola nel contratto di finanziamento, prima che il denaro esca dalle casse pubbliche nella forma di royalty minima o conversione in equity al raggiungimento di un traguardo. Nessun funzionario in consiglio d’amministrazione, nessun rallentamento per l’impresa. Solo il principio, oggi assente, che quando il rischio è pubblico anche una parte del premio lo sia.

Fare politica industriale costa cifre enormi, e quei soldi escono dalle tasche dei contribuenti. Per essere sostenibile nel tempo, politicamente prima ancora che finanziariamente, bisogna poter garantire loro che si tratta di investimenti per la collettività, e non di regali a privati che ne raccolgono quasi per intero i benefici. Lo Stato non deve diventare imprenditore al posto del mercato. Deve solo smettere di essere quel socio che mette tanti soldi e vede pochi utili.

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L’orbita terrestre è già una discarica fuori controllo?

L’orbita terrestre bassa non è vuota. È una “discarica” mobile che corre a 28.200 Km/h. Il problema è che ogni anno la situazione peggiora. Al momento, circa 44.870 oggetti sono monitorati dalle reti di sorveglianza spaziale. Di questi, solo circa 9.300 sono satelliti attivi. Il resto è costituito da detriti, spazzatura spaziale.

L’idea sembra uscita da un romanzo di fantascienza: costruire data center nello spazio per alimentare l’espansione dell’intelligenza artificiale (AI) sfruttando energia solare praticamente illimitata, temperature estreme e costi di lancio in costante diminuzione. Eppure, quello che per molti operatori tecnologici rappresenta il prossimo grande salto infrastrutturale potrebbe scontrarsi con una realtà molto meno futuristica: l’orbita terrestre bassa è sempre più affollata, congestionata e potenzialmente instabile.

Se il dibattito pubblico si concentra spesso sulle sfide tecniche dei data center spaziali, dalla dissipazione del calore alla resistenza alle radiazioni, o sulla enorme e pericolosa concentrazione di potere tecnologico, finanziario e geopolitico nelle mani di un pugno di super aziende (e di ultramiliardari), un tema emerge con crescente urgenza: la sostenibilità dell’ambiente orbitale che dovrebbe ospitarli.

L’orbita terrestre non è uno spazio vuoto

Come anticipato, stando ai dati dell’Agenzia spaziale europea (Esa), oggi vengono monitorati quasi 45 mila oggetti in orbita. Solo una parte è costituita da satelliti operativi. Il resto è composto da detriti spaziali: stadi di razzi abbandonati, satelliti fuori servizio, frammenti generati da collisioni ed esplosioni.

Il problema, però, è molto più grande di quanto suggeriscano i soli oggetti tracciabili. Le stime dell’Esa parlano di circa 1,2 milioni di frammenti tra uno e dieci centimetri e di oltre 140 milioni di particelle più piccole. Anche un oggetto di appena un centimetro, viaggiando a oltre 28 mila chilometri orari, può sviluppare un’energia sufficiente a distruggere un satellite.

La situazione continua a peggiorare. Solo nel 2024 diversi eventi di frammentazione hanno generato oltre 3 mila nuovi detriti catalogati, alimentando una crescita che procede più rapidamente della naturale eliminazione degli oggetti attraverso il rientro atmosferico.

L’AI guarda allo spazio, ma l’orbita si affolla

L’interesse per i data center orbitali nasce dalla necessità di sostenere la crescita esponenziale della domanda di capacità computazionale generata dall’intelligenza artificiale. Tra le iniziative più discusse, ha ricordato su qz.com il giornalistsa Anthony Lopopolo, figura Project Suncatcher, che immagina gruppi di satelliti operanti come veri e propri nodi di elaborazione distribuita nello spazio.

Anche SpaceX ha avanzato ipotesi estremamente ambiziose, arrivando a ipotizzare costellazioni dedicate che potrebbero raggiungere numeri senza precedenti. Il tema si inserisce in un contesto già caratterizzato dall’espansione delle mega-costellazioni per le telecomunicazioni, con Starlink che rappresenta oggi la quota maggioritaria dei satelliti manovrabili presenti in orbita.

L’aumento del traffico orbitale ha già conseguenze operative significative. I satelliti Starlink effettuano centinaia di migliaia di manovre anticollisione ogni anno per evitare impatti con altri oggetti. Ogni manovra consuma carburante, riduce la vita utile del satellite e aumenta la complessità della gestione del traffico spaziale.

Il rischio dell’effetto Kessler

A preoccupare gli esperti è soprattutto il cosiddetto “effetto Kessler”, la teoria elaborata dalla NASA negli anni Settanta secondo cui, superata una determinata soglia di densità orbitale, le collisioni tra oggetti possono generare una reazione a catena capace di moltiplicare esponenzialmente i detriti.

In questo scenario, ogni collisione produce nuovi frammenti che a loro volta provocano ulteriori collisioni, fino a rendere alcune orbite difficilmente utilizzabili.

Secondo diversi studiosi, alcune fasce dell’orbita terrestre bassa si stanno avvicinando a condizioni critiche. L’introduzione di migliaia di nuovi satelliti destinati all’elaborazione dei dati potrebbe aumentare ulteriormente la pressione su un ecosistema già sotto stress.

Le regioni orbitali protette

L’IADC – Inter-Agency Space Debris Coordination Committee, nelle Space Debris Mitigation Guidelines, definisce regioni orbitali protette quelle regioni nelle quali il pericolo rappresentato dai detriti spaziali è maggiormente presente e in cui opera la maggior parte dei satelliti attivi.

Si tratta delle regioni con altitudine minore di 2.000 chilometri, chiamate orbite LEO (orbite terrestri basse), nelle quali troviamo anche strutture imponenti come la Stazione Spaziale Internazionale-ISS, e la regione orbitale compresa tra la quota dell’orbita GEO (orbite geostazionarie), che si trova ad un altitudine di 35786 chilometri, meno 200 chilometri e la quota GEO più 200 chilometri.

I costi della spazzatura orbitale

L’aumento esponenziale del numero di detriti incrementa la possibilità di collisioni nello spazio, cosa che richiede di effettuare costanti e costose manovre di evasione, dette di Collision Avoidance (CAM), per salvaguardare i satelliti attivi.

Secondo delle stime dell’ESA, considerando il propellente impiegato e le interruzioni dei servizi da essi forniti, il costo di queste manovre si aggira intorno ai 25.000 € per un singolo satellite, ma per la Stazione Spaziale il costo può raggiungere anche un milione di euro secondo stime della NASA. Per non parlare dei costi di riparazione del danno che i detriti possono produrre: a fronte di un impatto con un detrito di taglia inferiore ai 10 centimetri, l’entità del danno si può aggirare anche intorno ai 200 milioni di euro.

Data center spaziali: infrastrutture più grandi, rischi maggiori ed effetto domino

A differenza dei satelliti per telecomunicazioni, i futuri data center orbitali sarebbero caratterizzati da una maggiore massa, da sistemi energetici più complessi e da configurazioni operative molto ravvicinate.

Alcuni studi evidenziano che, quando i satelliti operano a poche centinaia di metri di distanza l’uno dall’altro, un singolo incidente potrebbe propagarsi rapidamente all’intera formazione. Un impatto con un detrito o un guasto di manovra potrebbero trasformarsi in un effetto domino, compromettendo decine di unità contemporaneamente.

Per gli operatori economici il rischio non riguarda soltanto la perdita degli asset, ma anche la sostenibilità finanziaria di investimenti che richiederanno capitali miliardari e orizzonti temporali di lungo periodo.

Governance spaziale: le regole non tengono il passo

Se la tecnologia corre, la regolazione procede molto più lentamente. Le linee guida internazionali sulla mitigazione dei detriti spaziali restano in larga parte volontarie e non esiste oggi un’autorità globale con il potere di limitare le dimensioni delle costellazioni o imporre standard uniformi di gestione del traffico orbitale.

Negli Stati Uniti la Federal Communications Commission ha introdotto l’obbligo di deorbitare i satelliti entro cinque anni dalla fine della loro missione, ma il provvedimento riguarda soprattutto la fase finale del ciclo di vita e non affronta il tema della crescente densità orbitale.

L’Esa e numerosi organismi internazionali sostengono ormai la necessità di passare da semplici strategie di mitigazione a programmi attivi di rimozione dei detriti, considerati essenziali per preservare l’accessibilità dello spazio nel lungo termine.

La vera sfida dell’economia spaziale

L’idea di trasferire una parte dell’infrastruttura digitale globale nello spazio potrebbe rappresentare una delle evoluzioni più radicali dell’economia dell’intelligenza artificiale. Tuttavia, prima ancora delle sfide tecnologiche, emerge una questione di governance e sostenibilità.

Lo spazio sta rapidamente diventando una risorsa strategica condivisa, un bene comune da cui dipendono telecomunicazioni, osservazione della Terra, navigazione satellitare e, in futuro, capacità computazionale.  Ma è un bene finito. Senza regole più efficaci e una gestione coordinata del traffico orbitale, il rischio è che la corsa ai data center spaziali finisca per compromettere proprio l’ambiente che dovrebbe ospitarli, favorendo scenari di scarsità e di crescente ostilità tra gli attori principali di questo dominio, che già si sono detti pronti a tutto pur di raggiungere (come nel caso della Cina) o consolidare (come nel caso degli Stati Uniti) la leadership orbitale.

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Cloud e AI, la strategia europea c’è. Ma ora Bruxelles deve trovare i soldi

La Commissione europea ha presentato la sua strategia per rafforzare la sovranità tecnologica dell’Unione nel cloud e nell’intelligenza artificiale (AI). L’obiettivo politico è chiaro: ridurre la dipendenza da un numero ristretto di fornitori extraeuropei (in particolare quelli americani) e costruire capacità proprie in infrastrutture, calcolo, data center e servizi AI. La vera questione, adesso, è come finanziare questa ambizione.

Qualcosa su questo si trova nei documenti allegati alla proposta di Cloud and AI Development Act, o CADA, in cui Bruxelles non propone un fondo sovrano già pronto all’uso, perchè non c’è e va costruito. Disegna invece un modello di finanziamento ibrido da cui partire, che combina programmi europei esistenti, contributi degli Stati membri e investimenti privati, rinviando la piena scala industriale al prossimo quadro finanziario pluriennale. E qui si giocherà la vera partita della futura autonomia finanziaria dell’istituzione europea.

Il regolamento è esplicito: le iniziative per il cloud e l’AI “may be supported by funding from Union programmes and other instruments”, in particolare Horizon Europe, il Digital Europe Programme e InvestEU. La Commissione aggiunge che le stesse iniziative “may be supported by Member States” e anche da “private-sector investments”. In altre parole, non un unico fondo centrale, per il momento, ma una costruzione graduale di risorse pubbliche e private coordinate tra loro.

Virkkunen (Ue): “Creare capacità di investimento europea per sostenere le nostre migliori imprese nella competizione globale”

Il percorso l’ha ben illustrato la Vicepresidente esecutiva per la Sovranità tecnologica, la sicurezza e la democrazia, Henna Virkkunen, nel suo discorso in occasione della presentazione della strategia europea: “L’Europa sta perdendo terreno nella corsa tecnologica globale perché ha bisogno di più investimenti ad alto rischio nel settore dell’innovazione. Mentre i principali competitor internazionali stanno mobilitando ingenti capitali, il continente si trova ad affrontare un crescente deficit di investimenti strategici.
I finanziamenti pubblici rappresentano un punto di partenza importante, ma non possono essere i contribuenti a sostenere da soli questo sforzo. Se l’Europa vuole rafforzare la propria sovranità tecnologica e mantenere il controllo del proprio futuro digitale, è indispensabile che anche il capitale privato aumenti il proprio impegno, sostenendo i progetti più ambiziosi e strategici”.

“Per colmare questo divario, la Commissione europea avvierà con effetto immediato una consultazione con gli Stati membri, il Gruppo Banca europea per gli investimenti (BEI) e i principali attori del settore finanziario.
L’obiettivo è chiaro: creare una capacità europea di investimento in capitale di rischio su larga scala, in grado di garantire alle migliori imprese tecnologiche europee le risorse necessarie per competere e affermarsi sui mercati globali”, ha sottolineato la Vicepresidente della Commissione.

È qui che molti hanno letto tra le righe il richiamo ad un “fondo sovrano europeo” che poi sarebbe chiamato ad investire direttamente nelle società tecnologiche (ma anche energetiche e di altri settori strategici) con maggiori possibilità di competere a livello globale. Una sfida significativa, ma che probabilmente è nelle corde della Commissione e dell’Unione tutta.

Un modello ‘ibrido’ a tre livelli

Tornando al modello di finanziamento ibrido al momento individuato dalla Commissione, c’è già un primo livello di risorse europee disponibili. La Commissione punta su programmi esistenti per finanziare ricerca, sviluppo, infrastrutture e prima adozione industriale delle tecnologie cloud e AI. È un passaggio importante, perché mostra che Bruxelles non parte da zero, ma prova a riallocare strumenti già in essere verso gli obiettivi di sovranità tecnologica.

Il secondo livello è quello nazionale. Il testo prevede che gli Stati membri possano sostenere la strategia con misure di ricerca, sviluppo e innovazione, nel rispetto delle regole sugli aiuti di Stato. Questo significa che la Commissione immagina un cofinanziamento pubblico distribuito, in cui i governi nazionali restano parte attiva del processo, soprattutto nei progetti infrastrutturali e nei poli strategici.

Il terzo livello è quello del capitale privato. La Commissione chiede agli operatori industriali e finanziari di tenere conto della strategia nelle loro decisioni di investimento. Qui il messaggio è chiaro: l’obiettivo non è soltanto attrarre capitali, ma orientarli dentro un quadro coerente con le priorità europee, evitando frammentazione e duplicazioni.

Il ruolo del futuro fondo sovrano e un meccanismo di priorità nei finanziamenti

La parte più interessante del testo è però quella che collega la strategia al futuro European Competitiveness Fund. Nel considerando 43 si legge che i “data centre strategic projects” dovrebbero ricevere sostegno da programmi, fondi e strumenti finanziari dell’Unione, in linea con gli obiettivi dei singoli strumenti e senza pregiudicare il prossimo bilancio pluriennale 2028-2034.

Il passaggio più rilevante è quello in cui si afferma che questi progetti dovrebbero ottenere il “competitiveness seal” se soddisfano le condizioni previste dal futuro European Competitiveness Fund, cioè se sono considerati progetti di alta qualità che contribuiscono agli obiettivi del fondo.
Di fatto, si sta ragionando su un marchio di qualità da attribuire a progetti considerati validi e strategici, così da facilitarne il finanziamento con altre risorse pubbliche o private anche se non (ri)entrano direttamente nel programma UE originario.

In sostanza, la Commissione sta creando un meccanismo di priorità per far entrare i progetti cloud e data center nel perimetro dei futuri finanziamenti europei.

Questo non significa che il fondo sovrano esista già in forma pienamente operativa. Significa però che la Commissione ne sta preparando la funzione: selezionare, premiare e indirizzare i progetti industriali ritenuti strategici per la competitività europea. È un tassello fondamentale della strategia, perché lega la sovranità tecnologica non solo alla regolazione, ma anche alla futura architettura finanziaria dell’Unione.

Una strategia ancora da finanziare

Il punto politico resta lo stesso: la Commissione ha definito l’orizzonte, ma non ha ancora chiuso il capitolo delle risorse. Il documento mostra una scelta precisa: utilizzare i fondi UE esistenti nel breve periodo, coinvolgere gli Stati membri e il capitale privato nel medio periodo, e agganciare la piena scala industriale al prossimo quadro finanziario pluriennale.

È una costruzione pragmatica, ma anche una prova di forza. Perché la sovranità tecnologica non dipende solo dagli obiettivi industriali o dalle regole sul mercato, ma dalla capacità di mettere insieme risorse sufficienti per sostenere data center, cloud e infrastrutture AI su scala continentale.

In questo senso, il Cloud and AI Development Act è insieme una strategia industriale e una promessa finanziaria ancora da completare, che peraltro dovrà fare i conti con le solite divergenze interne ai 27 Stati dell’Unione. Accetteranno di contribuire a livello finanziario? Condivideranno l’impostazione generale di questa architettura finanziaria? Saranno favorevoli ad aumentare la dote finanziaria dell’Unione? C’è anche da chiedersi se condividono a pieno gli obiettivi della strategia. La Commissione ha aperto il cantiere; ora deve trovare il modo di finanziarlo davvero e di convincere tutti e 27 a mettersi a lavorare.

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L’Italia non sta a guardare sull’intelligenza artificiale e presenta ChatMinerva, prima famiglia di Large Language Model sviluppata principalmente per la lingua italiana e addestrata da zero anche su testi italiani.

Da oggi infatti l’ateneo ha reso disponibile ChatMinerva, assistente Ai multimodale capace di leggere testi, interpretare immagini, analizzare documenti e navigare il web in tempo reale, il tutto dialogando in italiano con un livello di affidabilità inedito per un modello sviluppato interamente nel nostro Paese.

“Vogliamo dimostrare che è possibile costruire tecnologia IA di frontiera anche in Europa e in Italia – afferma Roberto Navigli, professore della Sapienza e responsabile del progetto – con un approccio aperto, scientificamente rigoroso e indipendente. ChatMinerva è stato costruito con molta più passione che budget, grazie al lavoro incessante di decine di ricercatori, dottorandi, studenti e collaboratori che credono nella possibilità di creare tecnologia IA italiana da cui partire per costruire prodotti competitivi – conclude Navigli – pur nascendo in un contesto molto diverso da quello dei grandi colossi globali”.

“Il lancio di ChatMinerva segna una nuova tappa nel percorso di innovazione del nostro Ateneo nel campo dell’intelligenza artificiale”, ha dichiarato la rettrice Antonella Polimeni. “L’evoluzione del progetto Minerva verso assistenti AI multimodali e interattivi conferma la capacità della Sapienza di trasformare la ricerca di frontiera in innovazione concreta, al servizio della conoscenza e della società”.

Il punto di forza? L’addestramento in lingua italiana

Minerva nasce invece con l’italiano come focus principale fin dall’inizio. Molti LLM oggi disponibili sono addestrati soprattutto su dati in inglese e solo in parte su altre lingue. Questo può incidere sulla qualità delle risposte in italiano, sulla fluidità, sulla comprensione delle sfumature culturali e sui tempi di generazione.

Secondo il gruppo di ricerca, questa impostazione permette al modello di gestire meglio vocabolario, sintassi e specificità culturali della lingua italiana, riducendo alcuni limiti tipici dei modelli addestrati principalmente in inglese.

Attenzione a non fare confusione: si tratta di un progetto di ricerca non un chatbot commerciale

Gli sviluppatori precisano che Minerva resta un progetto di ricerca. I modelli possono produrre risposte utili, ma non sono perfetti: possono contenere bias, generare informazioni errate o inappropriate e mostrare limiti su alcuni compiti.

Il confronto con chatbot commerciali come ChatGPT o Claude va quindi fatto con cautela. Quei sistemi sono addestrati su quantità di dati molto più ampie, spesso non documentate, e dispongono di centinaia di miliardi di parametri. Minerva punta invece su un approccio più trasparente, con dati e processo di addestramento descritti pubblicamente.

Perché un modello pensato per l’italiano

Il motivo principale riguarda il modo in cui gli LLM trattano le lingue. Nei modelli centrati sull’inglese, il vocabolario interno è ottimizzato soprattutto per quella lingua. Quando devono elaborare parole italiane, spesso le spezzano in più unità rispetto alle parole inglesi. Questo può aumentare i tempi di inferenza e ridurre la naturalezza del testo generato.

Nel progetto Minerva è stato sviluppato un tokenizer più adatto all’italiano. I dati tecnici pubblicati mostrano una migliore “fertility” rispetto a modelli come Mistral-7B-v0.1, cioè una minore frammentazione delle parole italiane in token. Questo può contribuire a risposte più efficienti e più naturali.

Come sono stati sviluppati i modelli base

La famiglia Minerva comprende modelli di dimensioni diverse, da 350 milioni a 7 miliardi di parametri. I modelli base sono stati addestrati su un insieme ampio di testi italiani e inglesi.

Le fonti includono Wikipedia, articoli di notizie, libri, documenti legali, contenuti web, Gazzetta Ufficiale, EurLex, Gutenberg, Wikisource e dataset aperti come RedPajama v2 e CulturaX. Il modello da 7 miliardi di parametri è stato addestrato su 2,48 trilioni di token, con una composizione bilanciata tra italiano e inglese e una quota di codice.

L’obiettivo è stato esporre il modello a registri linguistici diversi: testi enciclopedici, documenti normativi, contenuti web, linguaggio tecnico, testi conversazionali e materiale scientifico.

Il focus sulla sicurezza

La sicurezza è una parte rilevante del progetto Minerva. Il gruppo ha lavorato sulla base di ALERT, una tassonomia sviluppata da Babelscape per classificare contenuti rischiosi o dannosi.

È stato costruito un dataset di 21mila istruzioni in italiano con risposte desiderate, coprendo sei macro-categorie: hate speech e discriminazione, pianificazione criminale, sostanze regolamentate, contenuti sessuali, suicidio e autolesionismo, armi e strumenti illegali.

Nella demo chat viene inoltre usata una versione di LlamaGuard fine-tuned su questi dati, per identificare prompt e risposte che potrebbero violare le salvaguardie previste.

Addestramento con il supercomputer Leonardo

L’addestramento di Minerva ha richiesto una forte capacità di calcolo. Per questo il progetto si è appoggiato a CINECA e al supercomputer Leonardo.

Il modello da 7 miliardi di parametri è stato addestrato usando 128 GPU in parallelo. Il processo ha richiesto diverse settimane, confermando la complessità tecnica ed economica dell’addestramento di modelli linguistici di grandi dimensioni.

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Il primo contenzioso italiano fondato sull’operato di un agente autonomo non si giocherà soltanto sui log, ma sulla ricostruibilità della chain of delegation. Tradurre la tesi della forensics by design nel quadro della perizia tecnica italiana, fra schema OpenTelemetry GenAI, ricevute hash-chained, Non-Human Identity per-agente e metodologia Daubert-grade, significa anticipare oggi il contraddittorio di domani.

Una scena già reale: l’agente AI come fonte di prova

Un agente AI integrato nei sistemi di una banca approva un bonifico anomalo. Un altro, in una catena di delega multi-livello, modifica un parametro nel gestionale di un’azienda sanitaria. Un terzo, nei processi documentali della pubblica amministrazione, opera firme digitali su atti automatizzati. Nessuno di questi scenari appartiene al futuro: tutti rientrano nei perimetri operativi documentati dagli studi 2025-2026 di Cloud Security Alliance, ENISA e OWASP. Quando una di queste catene si rompe, qualcosa di nuovo entra nel circuito processuale italiano: una fonte di prova non umana, una condotta mediata da sistemi autonomi, una catena decisionale che non coincide più linearmente con l’azione di una persona fisica.

Il problema, per giudici, periti e difensori, non è la quantità di tracce lasciate dall’agente. È la loro tenuta probatoria. Il punto non sarà stabilire soltanto se un agente abbia eseguito un’azione, ma se quell’azione fosse il risultato di una delega umana verificabile, limitata nello scope e conservata in una forma tecnicamente opponibile.

È la sintesi che, alla 14ª Cyber Crime Conference (Roma, 6-7 maggio 2026), il consulente tecnico Cosimo de Pinto (IISFA, ONIF, Tribunale di Roma) ha condensato in una formula destinata a circolare: una risposta plausibile non è ancora una risposta difendibile. Una linea di ricerca che attraversa l’iniziativa OWASP Agentic Security (ASI), i gruppi di lavoro OpenTelemetry GenAI e la prima letteratura forense peer-reviewed sostiene la stessa tesi su scala sistemica: senza un’infrastruttura forense incorporata nel ciclo di vita dei sistemi agentic, l’evidenza digitale non sopravvive al controesame. È il principio del forensics by design: non si raccoglie ex post ciò che il sistema non è stato progettato per produrre ex ante.

Perché la digital forensics classica si incrina

La forensica informatica italiana ha un impianto consolidato. La legge 48/2008 di ratifica della Convenzione di Budapest ha imposto, modificando il codice di rito, che le attività di ispezione, perquisizione e sequestro di sistemi informatici siano condotte con “misure tecniche dirette ad assicurare la conservazione dei dati originali e a impedirne l’alterazione”. L’art. 260 comma 2 c.p.p. prescrive che la copia avvenga “su adeguati supporti, mediante procedura che assicuri la conformità della copia all’originale e la sua immodificabilità”. Sul piano operativo, le norme ISO/IEC 27037:2012, 27041:2015, 27042:2015 e 27043:2015 hanno definito il quadro procedurale: identificazione, raccolta, acquisizione, preservazione, analisi, con catena di custodia continua e impronta crittografica.

Questo apparato presuppone un oggetto stabile. Un disco è uguale a se stesso; una mailbox, un server log, uno snapshot sono riproducibili a parità di input. Un agente AI no. Uno studio empirico di Gruber e Hilgert (arXiv 2604.05589, aprile 2026) ha documentato che l’esecuzione mediata da agente introduce un livello di astrazione e una quantità di non-determinismo assenti nel software a regole: a parità di prompt, di contesto e di stato, lo stesso agente può scegliere un tool diverso, generare un piano differente, produrre un esito divergente.

È in questo punto che si gioca, sul piano forense, la differenza fra indizio operativo e prova: l’output non auditabile orienta l’indagine, ma non regge la contestazione, la ripetizione, la controperizia in dibattimento.

L’effetto sul processo penale italiano si misura su un punto preciso. La dicotomia fra accertamento tecnico ripetibile ex art. 359 c.p.p. e irripetibile ex art. 360 c.p.p. è il cardine procedurale della prova informatica: dal primo dipende la possibilità di operare senza preavviso alle parti; dal secondo discende il contraddittorio anticipato, con avviso al difensore e facoltà di nominare consulente tecnico di parte.

La giurisprudenza, dopo decenni di oscillazione, è arrivata a un punto di sintesi: la copia forense di un disco è atto ripetibile se condotta con metodologie idonee a non alterare l’originale. L’agente agentic, invece, opera per definizione in uno stato esso stesso mutevole. Come ha osservato di recente la dottrina, molti accertamenti sono ora “formalmente ripetibili” e “materialmente irripetibili”: si possono rifare in laboratorio, ma il risultato non sarà identico. È in questo scarto che la perizia su sistemi agentic deve trovare la propria forma.

I quattro pilastri del forensics by design

L’argomento operativo che sta maturando nella comunità tecnica si articola su quattro pilastri convergenti, che giudici e periti dovranno presto saper interrogare.

1. Uno schema comune di evidenza su OpenTelemetry GenAI

OpenTelemetry, standard de facto di osservabilità sostenuto dalla Cloud Native Computing Foundation, ha avviato in aprile 2024 un Special Interest Group dedicato alle convenzioni semantiche per GenAI. La specifica (status Development, versione 1.41.0 al maggio 2026) definisce uno schema unificato di attributi gen_ai.
per descrivere chiamate ai modelli, esecuzioni di tool, invocazioni di agenti e workflow multi-agente. Le convenzioni OpenTelemetry per agenti prevedono span tipizzati per le operazioni create_agent, invoke_agent, invoke_workflow ed execute_tool, con relazioni che ricostruiscono la gerarchia dell’esecuzione.

Il rilievo forense è immediato. Uno schema condiviso consente al perito di leggere telemetria proveniente da vendor e framework diversi (Google ADK, LiveKit, Spring AI, CrewAI, Microsoft Agent Framework) con una grammatica uniforme. Significa poter porre al sistema le stesse domande indipendentemente da chi l’ha costruito, condizione necessaria perché un accertamento sia metodologicamente confrontabile in dibattimento.

2. Ricevute hash-chained: dalla traccia all’evidenza

La telemetria, da sola, non è prova. Un log è un’asserzione di chi lo emette: può essere manipolato, sostituito, sovrascritto, e nelle architetture cloud condivise spesso non lascia neppure traccia di un’eventuale manomissione. La seconda linea di sviluppo introduce strutture append-only di tipo Merkle per registrare gli eventi del ciclo di vita degli agenti, producendo ricevute concatenate in hash che rendono tamper-evident ogni passo dell’esecuzione. La letteratura più recente sulla Context Lineage Assurance per Non-Human Identity in sistemi multi-agente critici (arXiv 2509.18415) formalizza il principio: ogni evento entra in un registro crittografico verificabile in modo indipendente.

Nel quadro italiano questo strato colma il vuoto che la legge 48/2008 ha lasciato intenzionalmente. La norma prescrive il risultato (conformità all’originale, immodificabilità), non il metodo, e demanda alle best practice il quadro procedurale. Per i sistemi agentic serve un’estensione: le ricevute concatenate operano non sui bit, ma sugli eventi semantici (la decisione di invocare un tool, la delega a un sotto-agente, il consumo di una credenziale). Resta utile, come quadro di partenza, la sintesi sulla legge 48/2008 e standard internazionali già pubblicata da questa rivista.

3. Non-Human Identity per-agente

Il terzo pilastro tocca un nervo che la Cloud Security Alliance ha definito “the defining security gap of the agentic AI era”. In molte implementazioni reali gli agenti operano con account di servizio condivisi, credenziali ereditate dall’utente che li invoca, token OAuth riutilizzati lungo catene di delega. Le rilevazioni Entro Labs H1 2025 stimano un rapporto NHI/identità umane di 144:1 nei contesti cloud-native; un’analisi CSA 2026 registra che oltre il 16% delle organizzazioni non traccia affatto la creazione di identità AI.

L’OWASP Top 10 for Agentic Applications (dicembre 2025), tra i cui co-lead figura John Sotiropoulos (Head of AI Security di Kainos e board member OWASP GenAI Security Project), colloca questo problema all’item ASI03, Identity and Privilege Abuse: catene di delega, credenziali ereditate e attribuzione debole abilitano privilege escalation e confused deputy. Per la prova in giudizio l’attribuzione è il punto di rottura: se cinque agenti hanno operato sotto lo stesso service account, dimostrare chi ha fatto cosa diventa congettura. La direzione tecnica indicata dal framework OWASP va verso la Non-Human Identity per-agente, con credenziali a vita breve, workload attestation runtime e policy legata al singolo task.

4. Metodologia Daubert-grade

Il quarto pilastro è già parzialmente riconosciuto dalla giurisprudenza italiana, ma chiede di essere esteso. La sentenza Cozzini (Cass. pen., Sez. IV, 17 settembre 2010, dep. 13 dicembre 2010, n. 43786) ha portato nel sistema italiano i criteri Daubert (testabilità, sottoposizione a peer review, tasso di errore noto, accettazione nella comunità scientifica), seppur, secondo costante dottrina, come criteri di valutazione e non di pura ammissibilità.

La perizia su un agente AI, per essere Daubert-grade, deve poter rispondere a quesiti operativi: il sistema è stato sottoposto a red-teaming documentato? Esistono protocolli di replay deterministici per ricostruire una decisione passata? Qual è il tasso di errore misurato e su quale base di test? Le procedure di validazione sono pubblicate o oggetto di documentazione tecnica ispezionabile?

Sul versante peritale italiano, la traduzione operativa più asciutta del criterio è stata proposta da de Pinto attraverso la catena di auditabilità a sei anelli: identità del modello (nome, versione, build, commit hash); provenienza dell’input (origine documentata, hash SHA-256); trasformazioni (normalizzazione, tokenizzazione, pulizia); parametri (prompt template, temperatura, Top-p, iperparametri); log di inferenza (timestamp UTC, session id, risorse, chiamate API); output duale, ossia la separazione documentale fra responso grezzo della macchina e interpretazione del consulente.

Se manca anche uno solo degli anelli, la prova si indebolisce: «firma il perito, attesta la macchina, e nessuno dei due può parlare per l’altro». Sulla stessa direttrice si muove la dottrina italiana più aggiornata: Giulio Ubertis, in Perizia, prova scientifica e intelligenza artificiale nel processo penale (in S. Patti, R. Poli, a cura di, La consulenza tecnica d’ufficio, Giappichelli, 2024; anche in Sistema Penale, 2024), sostiene che la perizia, lungi dal restare “prova neutra”, è il presidio attraverso cui garantire un meaningful human control sull’uso giudiziale dell’intelligenza artificiale.

Art. 220 c.p.p. e il perito davanti a un sistema non deterministico

Sul piano interno, l’art. 220 c.p.p. è strumento sufficientemente elastico per assorbire la sfida: la formula “specifiche competenze tecniche, scientifiche o artistiche” ammette, e di fatto già accoglie, la perizia informatica forense. Il problema non è dunque normativo, ma di domanda peritale e di profilo del consulente.

Sul piano del quesito, il magistrato dovrà superare il modello “leggere il log e verificarne l’integrità”. Le domande utili a un agente AI somigliano a quelle di un interrogatorio testimoniale, rivolte però all’infrastruttura, non al modello: chi ha configurato l’autorità dell’agente al tempo dei fatti? Quali dati erano nel suo contesto? I prompt erano statici o dinamici? Esiste un protocollo di replay deterministico? Quali approvazioni umane sono intervenute? Quali guardrail erano attivi?

Un quadro simile è già delineato anche dalla prima trattazione internazionale del tema (Riper, Agentic AI as Evidence, Secretariat-JD Supra, aprile 2026), in cui il “chi”, il “cosa”, il “dove” e il “quando” non risiedono più in una narrativa umana ma sono distribuiti tra file di configurazione, prompt, log e output.

A supporto del quesito peritale è utile una check-list di allerta derivabile dalla relazione di de Pinto, articolata in cinque indicatori: non-determinismo (stesso input, output differenti in assenza di aggiornamenti documentati); overconfidence (score di confidenza prossimi al 100% su dati ambigui o degradati, sintomo di miscalibration); correlazioni spurie (decisioni fondate su feature non causalmente legate alla conclusione, da verificare con tecniche XAI quali SHAP, LIME, Grad-CAM); assenza di logging adeguato (rilevante anche ex art. 12 AI Act per i sistemi ad alto rischio); impossibilità di triangolazione con fonti indipendenti. Quando più di un indicatore si attiva, il quesito peritale deve potersi spingere alle radici metodologiche dell’output, non fermarsi alla sua plausibilità di superficie.

Sul piano del profilo, la perizia su sistemi agentic richiede competenze ibride: informatica forense classica (ISO/IEC 27037 ss., catena di custodia, hashing), telemetria distribuita (OpenTelemetry, tracing), identità e crittografia (NHI, workload attestation, firme Ed25519, attestazioni verificabili), familiarità con modelli linguistici e framework multi-agente. Un profilo oggi raro fra i CTU iscritti: ordini professionali e scuole forensi dovranno aggiornare in tempi rapidi criteri di iscrizione e percorsi formativi.

Resta sullo sfondo l’art. 189 c.p.p. (prove non disciplinate dalla legge), che condiziona l’ammissione delle tecnologie nuove all’idoneità ad assicurare l’accertamento dei fatti e al rispetto della libertà morale della persona. Per l’evidenza agentic, l’idoneità si gioca proprio sui quattro pilastri: senza schema condiviso, ricevute concatenate, identità per-agente e validazione Daubert-grade, la prova rischia di tradursi in udienza in semplice asserzione.

L’AI Act art. 12 come terreno comune europeo

Un secondo livello normativo non potrà essere ignorato. Il Regolamento (UE) 2024/1689 (AI Act), all’art. 12, impone ai sistemi AI ad alto rischio di «consentire a livello tecnico la registrazione automatica degli eventi (“log”) per la durata del ciclo di vita del sistema», con un livello di tracciabilità “adeguato alla finalità prevista”. Per i sistemi ad alto rischio, il quadro applicativo dell’AI Act rende progressivamente centrale l’obbligo di logging previsto dall’art. 12, destinato a diventare un parametro tecnico-giuridico di conformità, fra l’altro nei perimetri della giustizia, delle infrastrutture critiche, dell’occupazione e dei servizi essenziali.

Per chi distribuisce o utilizza agenti AI in ambiti regolati, l’art. 12 trasforma il forensics by design da scelta architetturale in obbligo normativo. La traduzione operativa è in via di codifica nello standard prEN ISO/IEC 24970 (AI system logging), destinato a saldare requisito europeo e prassi tecnica. Per il perito italiano è un argomento di leva forte: l’assenza di log automatici, tracciabilità per-evento e integrità verificabile in un sistema ad alto rischio non è più solo carenza tecnica, ma indizio di non-conformità regolatoria, valutabile ex artt. 192 e 530 c.p.p. nel ragionamento probatorio.

FRE 707 e prospettiva comparata: cosa imparare, cosa evitare

Negli Stati Uniti, l’Advisory Committee on Evidence Rules ha posto in consultazione pubblica, chiusa il 16 febbraio 2026, la proposta di Federal Rule of Evidence 707, che assoggetta la machine-generated evidence offerta senza testimone esperto al medesimo gatekeeping di affidabilità previsto dalla Rule 702 per la prova peritale. Il Bolch Judicial Institute di Duke Law indica un iter di adozione FRE 707 con voto in primavera 2026 ed entrata in vigore prevista a dicembre 2027. Il dibattito ha già prodotto critiche sostanziali: l’AAJ ha chiesto di restringere la formula “machine-generated” alle sole evidenze prodotte da machine learning o AI, per non travolgere geolocalizzazione, videosorveglianza e cartelle cliniche elettroniche.

Per il giurista italiano la FRE 707 è uno specchio utile su tre piani. Primo, rende espresso in un ordinamento di common law ciò che il nostro art. 220 c.p.p. già consente in via interpretativa, ossia la sottoponibilità della prova machine-generated a un controllo peritale di affidabilità. Secondo, conferma che il problema non è circoscritto al deepfake (oggetto separato del progettato emendamento alla Rule 901(c)), ma riguarda l’intera classe degli output algoritmici offerti come prova. Terzo, indica al legislatore italiano una possibile traiettoria di codificazione esplicita, peraltro non urgente: l’impianto vigente (artt. 189, 220, 260, 359-360 c.p.p., legge 48/2008, criteri Cozzini, art. 12 AI Act) appare già capiente, a condizione di essere animato da una prassi peritale all’altezza.

La chain of delegation come nuovo baricentro probatorio

Le convergenze descritte tendono a un punto comune: in un processo riferito all’operato di un agente autonomo, il fulcro non sarà il singolo log dell’azione finale, ma la catena che lega quell’azione a un principio umano. Un protocollo recente, l’Human Delegation Provenance di Helixar (IETF Internet-Draft draft-helixar-hdp-agentic-delegation-00, marzo 2026), prova a rendere verificabile in modo crittografico questa catena: un token HDP vincola un evento di autorizzazione umana a una sessione, registra ciascuna delega come hop firmato in una struttura append-only, e consente la verifica offline con la sola chiave pubblica Ed25519 dell’emittente.

Per il perito, la quaestio non è più solo “quel comando è stato eseguito davvero?” ma “quel comando, in quel punto della catena, era stato legittimamente delegato dall’umano X all’agente Y, con quale scope, in quale finestra temporale?”. Il dato di partenza non è più il bit, ma la prova di delega. Si saldano qui due triangolazioni complementari: quella orizzontale, fra fonti indipendenti, da tempo presidio del metodo forense classico; e quella verticale, lungo la catena di delega, che la natura agentic del sistema impone come ulteriore livello di verifica.

Per la difesa, il rilievo è altrettanto chiaro: senza catena di delega ricostruibile, l’imputabilità rischia di sciogliersi nel non-determinismo del modello, con conseguenze immediate sull’art. 27 della Costituzione e sulla regola del ragionevole dubbio. È la stessa questione che, sul versante dei rischi sistemici, la governance dell’AI agentica discussa da questa testata pone già da tempo.

Indicazioni operative

Quattro direzioni di lavoro chiudono il quadro.

Per la magistratura, il quesito peritale ai sensi dell’art. 220 c.p.p. dovrebbe includere, accanto alla classica acquisizione forensic-grade, la verifica dell’esistenza e dell’integrità delle ricevute concatenate, della tracciabilità conforme alle convenzioni gen_ai.
, della NHI per singolo agente e della disponibilità di un protocollo di replay. In sede di ammissione ex art. 189 c.p.p., la richiesta di documentazione Daubert-grade va resa esplicita, e l’inquadramento ex art. 359 o 360 c.p.p. va deciso valutando la mutevolezza materiale dello stato del sistema, non solo la sua copiabilità formale.

Per periti e CTU, è il momento di integrare nei capitolati le competenze su OpenTelemetry GenAI, NHI governance e crittografia delle ricevute. La catena di custodia, in ambiente agentic, è la catena di delega; i sei anelli di auditabilità ne sono il presidio quotidiano.

Per i progettisti di sistemi agentic destinati a operare in ambiti regolati (sanità, finanza, PA, giustizia), il forensics by design non è un costo opzionale: oltre a costituire requisito di conformità all’art. 12 dell’AI Act, è la condizione perché ogni futuro contenzioso si giochi su prove utilizzabili.

Per il legislatore, la lezione della FRE 707 suggerisce di non legiferare a botta calda. Gli strumenti del codice di rito penale italiano, integrati dai criteri di matrice Daubert e dagli obblighi dell’AI Act, sono capienti; un intervento mirato sarebbe utile sulle modalità di certificazione delle copie di dati agent-generated nell’art. 260 comma 2 c.p.p. e sull’introduzione di un quadro nazionale per la perizia su evidenza agentic, eventualmente in raccordo con il Tavolo permanente sulla giustizia digitale.

Resta una consapevolezza: la prima udienza italiana con un agente autonomo come fonte di prova si avvicina. La domanda non è se accadrà, ma se l’infrastruttura forense sarà pronta a reggere il contraddittorio. Se continueremo a trattare l’evidenza agentic come un semplice problema di logging, la risposta è già scritta: non reggerà.

https://www.ictsecuritymagazine.com/notizie/forensics-by-design-art-220-c-p-p-agente-ai-in-un-tribunale-italiano/

Von der Leyen (Ue): “Non possiamo permetterci di dipendere da altri”. Il pacchetto per la sovranità tecnologica

Presentato il tanto atteso pacchetto europeo sulla sovranità tecnologica, con le misure volte a rafforzare la capacità dell’Unione europea in materia di semiconduttori, intelligenza artificiale (AI), cloud e open source, ma anche di efficienza energetica.

“Non possiamo permetterci di dipendere da altri per le tecnologie che mantengono in funzione i nostri ospedali, le nostre reti energetiche stabili e i nostri servizi sicuri. Si tratta di proteggere i nostri cittadini, difendere i nostri interessi e fare le nostre scelte. L’Europa ha il talento, l’eccellenza della ricerca, la base industriale e il mercato unico. Insieme, dobbiamo trasformare questi punti di forza in sovranità tecnologica”. Ha dichiarato la Presidente della Commissione europea, Ursula von der Leyen.

I punti chiave del pacchetto comprendono: la legge sui chip 2.0 e la legge sullo sviluppo del cloud e dell’IA, la strategia open source e una tabella di marcia strategica per la digitalizzazione e l’AI nel settore dell’energia.

Il cloud computing è uno dei settori in cui la dipendenza europea è più evidente. Attualmente, le piattaforme statunitensi dominano il mercato. I tre principali fornitori (Microsoft, Amazon Web Services e Google) detengono circa il 70% del mercato europeo.
Secondo un rapporto del 2025 della società di consulenza francese Asteres, l’Unione europea spende circa 264 miliardi di euro all’anno per l’acquisto di software per il cloud computing che è sviluppato negli Stati Uniti.

Si rilancia e si torna di fatto il tema ineludibile dell’indipendenza digitale. Come ha spiegato il nostro direttore Luigi Garofalo nei giorni scorsi: “La Commissione Europea ha capito che dal punto di vista dell’innovazione tecnologica l’Europa deve iniziare ad agire in modo autonomo. Non più solo a normare, ma a fare innovazione – oggi dipende dal punto di vista digitale per l’80% da fornitori extra-UE – e a creare un’offerta tecnologica “made in Europe”, facendo crescere, allo stesso tempo, la domanda di Pubbliche Amministrazioni e aziende verso “uno stack tecnologico europeo completo”, con servizi e infrastrutture realizzati da aziende europee“.

Chip 2.0, serve una produzione made in Eu

Oggi, ha precisato Ursula von der Leyen, “per oltre l’80% dei nostri prodotti, servizi e infrastrutture digitali, ci affidiamo a fornitori extra-UE“. “Chi promuove l’innovazione tecnologica plasmerà il futuro, e noi dobbiamo garantire che l’Europa svolga un ruolo di primo piano in questo processo. La sovranità tecnologica non significa protezionismo. L’Europa rimane fondata sui principi di apertura, partenariato e concorrenza leale – ha aggiunto la Presidente della Commissione – ma vogliamo essere in grado di fare le nostre scelte, evitando di dipendere da fornitori unici e dominanti, soprattutto provenienti da paesi che non condividono la sua stessa visione“.

“Il pacchetto odierno ha tre obiettivi fondamentali: trasformare la nostra economia promuovendo l’adozione di nuove tecnologie e dell’intelligenza artificiale; rafforzare la resilienza delle nostre catene di approvvigionamento; promuovere il modello europeo di sovranità tecnologica“, ha precisato von der Leyen.

Obiettivi saranno raggiunti attraverso quattro azioni contenute nel pacchetto sulla sovranità tecnologica: la legge Chips 2.0; la legge sullo sviluppo del cloud e dell’intelligenza artificiale; una strategia europea per l’open source; una tabella di marcia strategica per la digitalizzazione e l’intelligenza artificiale nel settore energetico.

La normativa sui semiconduttori o Chips Act 2.0 è finalizzata a rispondere prontamente alle vulnerabilità critiche nella catena di approvvigionamento globale dei semiconduttori, dato che l’Europa dipende ancora fortemente dai paesi terzi per la produzione avanzata e la progettazione di chip.

Con la legge Chip 2.0 l’Ue intende accelerare le procedure di autorizzazione, approfondire la cooperazione con i partner che condividono gli stessi principi e introdurre un nuovo marchio di eccellenza per le regioni europee dei semiconduttori.

I chip sono anche un’industria globale cruciale per la crescita in Europa. Sono il terzo prodotto più commercializzato al mondo, subito dopo petrolio e veicoli. Nel 2025 il mercato è stato valutato circa 595 miliardi di euro e si prevede che continuerà a crescere, superando la soglia dei trilioni di euro entro il 2030, con componenti legati all’AI che rappresentano oltre il 70 % del mercato globale dei semiconduttori.

L’intento della Commissione è sia avvicinare i produttori di chip europei ai loro clienti, a partire dalla domanda dei settori in crescita, come i data center, i fornitori di cloud e le Gigafactory di IA, sia sostenere gli investimenti e i progetti strategici, affrontando così le vulnerabilità che potrebbero mettere a rischio l’approvvigionamento.

Promuovere lo sviluppo dell’AI e del cloud

L’obiettivo annunciato oggi è triplicare la capacità dei data center in Europa nei prossimi cinque-sette anni e rafforzare il ruolo della strategia Apply AI per promuoverne l’adozione.

Per fare questo è necessario però tenere alto il principio della sostenibilità e quindi rispettare la tabella della transizione energetica: “bilanciando nel contempo le ambizioni in materia di AI con gli impegni in materia di clima”.

La legge sullo sviluppo dell’AI e il cloud l’introduzione di un quadro unico a livello “la sovranità del cloud e dell’AI”, mantenendo comunque “un mercato aperto ai partner che condividono gli stessi principi”. Viene da chiedersi, tra questi ci saranno o no le Big Tech?

“Viviamo in un mondo in cui geopolitica e tecnologia sono inseparabili. Coloro che promuovono l’innovazione tecnologica daranno forma al futuro e dobbiamo garantire che l’Europa svolga un ruolo guida in questo senso. Il pacchetto odierno segna un importante cambiamento nel modo in cui l’Europa si avvicina alla sovranità tecnologica. È tempo che l’Europa abbia il controllo dei suoi dati, delle sue catene di approvvigionamento e del suo futuro in modo pulito e sostenibile. Stiamo rafforzando l’autonomia e la resilienza digitali dell’Europa, mantenendo nel contempo la nostra economia aperta ai partner di tutto il mondo”, ha commentato Henna Virkkunen, Vicepresidente esecutiva per la Sovranità tecnologica, la sicurezza e la democrazia.

Il mercato europeo del cloud e dell’AI sta crescendo rapidamente, passando da 70 miliardi di euro nel 2022 a 200 miliardi previsti entro il 2028. Queste tecnologie aumentano la produttività, migliorano i servizi pubblici e cambiano la vita quotidiana. Ad oggi, però, il loro pieno potenziale non è ancora pienamente realizzato in Europa.

La sovranità tecnologica passa per l’open source

Il pacchetto punta dritto all’open source per rafforzare l’autonomia digitale del continente: “Abbiamo oltre tre milioni di contributor open source. Forniscono soluzioni digitali realizzate in Europa, per l’Europa, sulla base di principi e valori europei”.

Seguendo questo principio, si capisce che l’Europa porterà avanti una strategia mirata a sviluppare e sostenere alternative open source in settori prioritari quali il cloud, l’AI, le tecnologie internet, la cibersicurezza e i semiconduttori.

Per ottenere un ecosistema open source più forte bisogna investire nelle competenze, sostenendo le startup open source e migliorando la manutenzione e la sicurezza a lungo termine dell’infrastruttura digitale open source europea. Altro punto chiave è il maggiore utilizzo dell’open source nelle pubbliche amministrazioni, da promuovere secondo quanto riportato nel documento ufficiale attraverso orientamenti chiari e più specifici in materia di appalti e best practice.

Jørgensen (Ue): “Non può esserci sovranità digitale senza sovranità energetica“

Altro problema non da poco, come abbiamo sperimentato sulla nostra pelle da qualche anno a questa parte è l’elevato costo dell’energia. Qui la Commissione vede come unica strada maestra la digitalizzazione del settore energetico dell’Unione.

Le guerre e le tensioni geopolitiche sempre più profonde ci obbligano ad agire con fermezza e rapidità, anche in considerazione dell’aumento della domanda di energia legato all’esplosione delle infrastrutture digitali necessarie a cloud e AI.

La strategia presentata oggi, è spiegato nel comunicato, stabilisce in che modo l’AI e altre soluzioni digitali possono garantire l’integrazione sostenibile dell’infrastruttura digitale critica nel nostro sistema energetico, contribuendo nel contempo a rendere più efficiente il sistema energetico dell’Unione.

“Dobbiamo integrare le infrastrutture digitali nel nostro sistema energetico in modo sostenibile. Perché non può esserci sovranità digitale senza sovranità energetica“, ha dichiarato secco Dan Jørgensen, Commissario per l’Energia e l’edilizia abitativa.

“La digitalizzazione del sistema energetico è la possibilità per l’Europa di ottenere di più dalle stesse infrastrutture di cui disponiamo e di ridurre le bollette per i consumatori. Questo pacchetto coglie questa opportunità e garantisce che la crescente domanda dei centri dati funzioni con la rete, non contro di essa, quindi l’ambizione digitale dell’Europa alimenta la transizione energetica piuttosto che competere con essa”, ha affermato Teresa Ribera, Vicepresidente esecutiva per una Transizione pulita, giusta e competitiva.

A tal fine, la tabella di marcia dovrebbe garantire che i data center siano integrati nel nostro sistema energetico “in modo sostenibile e trasparente”.
Nel 2024, i data center europei hanno consumato energia elettrica sufficiente ad alimentare quasi 20 milioni di famiglie. Entro il 2030, l’Ue stima che questa domanda raddoppierà.

“Introdurremo a breve un sistema di classificazione europeo per i data center. Promuoveremo inoltre un modello di accordo tra autorità pubbliche, gestori di data center e operatori del settore energetico. La nostra attenzione si concentrerà sull’integrazione nella rete elettrica, sulla fornitura di energia pulita, sulla flessibilità e sull’efficienza energetica, unitamente alla tutela delle risorse idriche e al rispetto degli standard ambientali“, ha aggiunto il Commissario per l’Energia.

La Commissione, di suo, lavorerà per facilitare “la cooperazione tra i settori dell’energia e del digitale” per garantire l’integrazione efficiente nella rete di queste infrastrutture e il necessario approvvigionamento di energia pulita per aliimentarle, salvaguardando nel contempo le risorse idriche ed energetiche.

Come più volte è stato detto, le stesse tecnologie digitali, in primis l’AI, saranno fondamentali per migliorare i livelli di efficienza energetica in generale e di efficienza della rete elettrica europea. A tal fine è considerata di primaria importanza la diffusione dei contatori di nuova generazione per il migliore controllo sui consumi dell’energia e quindi sui costi in bolletta.

In ultima analisi, la digitalizzazione dell’energia contribuirà a costruire modelli AI sovrani e sicuri per il settore energetico, formati sui dati europei e sviluppati dalle imprese europee: “Vogliamo creare un nuovo modello di intelligenza artificiale per il settore energetico, addestrato su dati europei e sviluppato da aziende europee. Si tratta di una questione di sovranità tecnologica europea e di autonomia strategica. Per questo motivo, svilupperemo modelli di intelligenza artificiale lungo tutta la catena del valore e istituiremo un quadro normativo a livello UE per semplificare lo scambio transfrontaliero di dati energetici“.

“Stiamo vivendo una rivoluzione digitale globale e una corsa mondiale per plasmare il futuro dell’intelligenza artificiale. Queste tecnologie stanno trasformando il nostro modo di vivere, lavorare e alimentare le nostre economie. L’Europa non deve semplicemente partecipare a questa trasformazione, deve guidarla. Ma leadership significa farlo in un modo che rifletta i nostri valori: responsabile, sostenibile e a beneficio di tutti i consumatori e di tutti i settori. Il nostro compito è chiaro: gestire le crescenti esigenze energetiche della digitalizzazione, liberando nel contempo le immense opportunità che l’innovazione pone alla nostra portata”, ha spiegato Jørgensen.

Da migliorare, infine, la sicurezza informatica dei dispositivi critici, come gli impianti solari, contestualmente ad un utilizzo più sicuro dell’intelligenza artificiale.

In arrivo il bando per le gigafactory AI

A questo punto si attende per luglio l’invito a presentare proposte per la rete di gigafactory AI europee.

La Commissione avvierà inoltre una consultazione con gli Stati membri, la Banca europea per gli investimenti e altre parti interessate per raccogliere le risorse necessarie a finanziare le ambizioni europee in materia di sovranità tecnologica.

Tutte le proposte legislative presentate oggi dovranno comunque essere negoziate dal Parlamento europeo e dal Consiglio dell’Unione europea nelle prossime settimane.

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Testare e valutare i modelli AI più potenti per rafforzare la sicurezza nazionale, l’ordine esecutivo firmato da Trump

Non sarà un obbligo imposto alle Big Tech come OpenAI, Google oAnthropic, ma un meccanismo volontario di collaborazione con il Governo degli Stati Uniti. È quanto prevede l’ultimo ordine esecutivo firmato dal presidente Donald Trump, che pone le basi per una nuova fase di sperimentazione e valutazione dei modelli di intelligenza artificiale più avanzati a livello federale.

Ufficialmente, come si legge nel documento pubblicato dalla Casa Bianca, l’iniziativa ha l’obiettivo di rafforzare il coordinamento tra i principali dipartimenti federali, dal Dipartimento della Difesa a quello del Tesoro, passando per la Sicurezza Nazionale e l’Homeland Security, per potenziare la protezione informatica del Paese e delle infrastrutture critiche.

Prima dell’implementazione e del rilascio sul mercato dei modelli AI più potenti, l’amministrazione Trump ha dunque espresso la volontà di valutarne preventivamente gli aspetti di sicurezza, con l’obiettivo dichiarato di tutelare gli interessi nazionali.

“Le capacità avanzate dell’intelligenza artificiale rendono la nostra nazione più forte, ma introducono anche nuove implicazioni per la sicurezza nazionale che richiedono un’azione coordinata tra dipartimenti e agenzie esecutive”, si legge nell’ordine esecutivo. Il documento sottolinea inoltre che l’amministrazione Trump “lavorerà a stretto contatto con l’industria per garantire che le tecnologie più avanzate e sicure vengano implementate rapidamente per contrastare qualsiasi minaccia al Paese”.

Firma posticipata di 10 giorni per no danneggiare le Big Tech?

Secondo quanto riportato da NBC News, il decreto avrebbe dovuto essere firmato il 21 maggio nel corso di una cerimonia pubblica alla presenza degli amministratori delegati delle principali aziende tecnologiche statunitensi. All’ultimo momento, tuttavia, Trump avrebbe annullato l’evento, rinviando la firma del provvedimento, poi avvenuta ieri a porte chiuse.

Una scelta che, secondo l’emittente americana, sarebbe stata motivata dal timore di penalizzare le stesse Big Tech e di compromettere la competitività dell’industria tecnologica statunitense nei confronti della Cina.

Non solo. Il rinvio potrebbe aver consentito all’amministrazione di introdurre modifiche sostanziali al testo. L’ordinanza stabilisce infatti che il programma di test volontario consentirà al Governo federale di accedere ai modelli di intelligenza artificiale di frontiera fino a 30 giorni prima della loro distribuzione ad altri partner considerati affidabili, rispetto ai 90 giorni previsti nella bozza iniziale.

Il documento dispone inoltre che i procuratori generali attribuiscano priorità ai procedimenti che coinvolgono l’utilizzo dell’intelligenza artificiale, con particolare attenzione agli agenti AI e ai sistemi autonomi impiegati in attività di criminalità informatica.

In questo contesto, il caso Mythos di Anthropic potrebbe aver contribuito ad accelerare un processo interno di maggiore attenzione da parte del Governo federale ai temi della cybersecurity nazionale.

Se l’AI finisce nelle mani sbagliate …

Se da un lato il modello potrebbe rappresentare uno strumento utile per aiutare aziende e organizzazioni a individuare vulnerabilità nei propri sistemi di sicurezza informatica, dall’altro diversi esperti, così come numerosi esponenti dell’amministrazione, temono che tali capacità possano essere sfruttate da attori malevoli per identificare e colpire debolezze presenti nei software e nelle infrastrutture digitali.

È relativamente raro che l’amministrazione Trump intervenga con misure che introducono forme di supervisione sulle tecnologie più avanzate. Finora, infatti, l’approccio è stato prevalentemente orientato nella direzione opposta, con una forte opposizione sia alle proposte normative federali sia alle iniziative legislative dei singoli Stati che, secondo la Casa Bianca, rischierebbero di rallentare l’innovazione americana nel settore dell’intelligenza artificiale.

Dalla partecipazione volontaria a quella obbligatoria?

Non mancano, tuttavia, le critiche all’approccio adottato dalla Casa Bianca, come riportato da Politico. Caleb Knapp, responsabile senior delle politiche dell’Alliance for Secure AI, ha definito l’ordinanza “un buon punto di partenza per costruire le capacità istituzionali necessarie a una supervisione efficace dei modelli di intelligenza artificiale avanzata“.
Secondo Knapp, però, un sistema basato esclusivamente sulla partecipazione volontaria delle aziende non sarebbe sufficiente a garantire un controllo adeguato delle tecnologie più potenti. Per questo motivo ha invitato il Congresso a intervenire con una normativa più stringente, introducendo l’obbligo per gli sviluppatori di sottoporre i propri modelli a una revisione governativa prima del rilascio. Una posizione che evidenzia il dibattito in corso negli Stati Uniti tra chi ritiene necessario rafforzare gli strumenti di vigilanza e chi teme che un eccesso di regolamentazione possa rallentare l’innovazione.

Anche Caleb Max, presidente e CEO della National Artificial Intelligence Association, ha sottolineato come le iniziative volontarie rappresentino spesso soltanto una prima fase del processo normativo: “Raramente il governo adotta misure destinate a rimanere esclusivamente volontarie. In genere, le regole tendono a diventare più restrittive nel tempo, non più permissive“.

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L’Italia alla ministeriale ICT del G7 con il sottosegretario all’Innovazione Alessio Butti e il ministro delle Imprese Adolfo Urso

Promuovere lo sviluppo responsabile dell’intelligenza artificiale (AI) al servizio del bene pubblico e dell’Hiroshima AI Process Reporting Framework. Rafforzare l’adozione dell’intelligenza artificiale come leva di crescita economica, con particolare attenzione alle politiche a supporto delle piccole e medie imprese.

Sono queste le due sessioni del G7 Digitale e Tecnologie di Parigi presiedute per l’Italia, rispettivamente dal sottosegretario alla Presidenza del Consiglio con delega all’Innovazione, Alessio Butti, e dal ministro delle Imprese e del Made in Italy, Adolfo Urso.

Butti: “L’apertura, la trasparenza e una governance chiara possono accelerare l’adozione dell’AI e ridurre la dipendenza tecnologica”

“L’incontro odierno dimostra chiaramente che l’AI non è più solo una questione tecnologica: riguarda anche la sicurezza, la resilienza economica, la democrazia e l’autonomia strategica”, ha affermato il sottosegretario alla presidenza del Consiglio con la delega all’Innovazione, Butti, incontrando la stampa a margine al vertice ministeriale.

“Per questo continuiamo a sostenere un approccio antropocentrico e basato sul rischio, coerente con l’AI Act europeo: l’intelligenza artificiale deve supportare le decisioni umane, non sostituire la responsabilità delle persone, soprattutto nei settori più sensibili come sanità, giustizia, istruzione e pubblica amministrazione“.

“Durante i negoziati – ha precisato il sottosegretario – l’Italia si è adoperata per trovare un equilibrio tra innovazione e fiducia. Abbiamo sostenuto un approccio incentrato sull’uomo e basato sul rischio, in linea con l’AI Act europeo. L’AI dovrebbe supportare le decisioni umane, non sostituirsi alla responsabilità umana“.

“L’Italia ha inoltre contribuito – ha sottolineato Butti – a rafforzare il Processo di Hiroshima sull’IA per migliorare la cooperazione e il coordinamento tra gli attori pubblici e privati in materia di valutazione e mitigazione dei rischi legati all’IA. Abbiamo sollecitato un’azione più incisiva contro i deepfake e i contenuti sintetici, che minacciano la fiducia, favoriscono le frodi e comportano gravi rischi, soprattutto per i minori“.

Il Hiroshima AI Process (HAIP) Reporting Framework è un sistema volontario di reporting globale lanciato l’8 febbraio 2025 per monitorare come le organizzazioni applicano il Codice di Condotta Internazionale G7 per lo sviluppo di sistemi AI avanzati. Il framework si basa sulle 11 azioni del Codice di Condotta Hiroshima.

Il sottosegretario ha quindi ricordato che “L’apertura dei modelli e l’open-source AI possono ridurre le barriere all’ingresso, aiutare le piccole e medie imprese, migliorare trasparenza e accountability, evitando nuove dipendenze da pochi grandi operatori globali. Ma apertura significa anche governance: regole chiare, definizioni solide, responsabilità“.

Infine, Butti ha rilanciato “il ruolo sempre più strategico delle tecnologie quantistiche. Talenti, proprietà intellettuale, hardware quantistico, componenti criogeniche e supply chain sicure sono ormai asset industriali e geopolitici. La sovranità digitale non significa isolamento. Significa avere la capacità di partecipare, da protagonisti, a un ecosistema globale aperto, competitivo e sicuro“.

Urso rilancia il messaggio di Papa Leone XIV: “Sovranità digitale non significa escludere gli altri, ma coinvolgerli”

“Sovranità digitale non significa escludere gli altri, ma coinvolgerli, con l’obiettivo di rafforzare la nostra capacità i scegliere e quindi la nostra autonomia strategica”. È quanto dichiarato dal nostro ministro delle Imprese e del Made in Italy, Adolfo Urso, all’apertura dei lavori della riunione dei Ministri del G7 dedicata a Digitale e Tecnologie in corso a Bercy, a Parigi.

L’autonomia strategica che passa per l’indipendenza tecnologica è uno degli obiettivi chiave dell’Unione europea e del nostro Governo, ma certo bisogna decidere anche con quali regole e secondo quali principi va raggiunto questo obiettivo.

Urso porta l’esempio di Papa Leone XIV e della sua prima enciclica presentata pochi giorni fa a Roma dal titolo “Magnifica Humanitas“, dedicata proprio all’intelligenza artificiale (AI). Documento che si rivolge a tutti e non solo ai credenti, ha commentato Urso, perché “l’AI non ha confini, ma l’uomo e il nostro mondo hanno precisi confini”.
Uno dei quali, ha ricordato Urso, lo si ritrova “tra chi, come noi, condivide il principio fondamentale della libertà e chi ritiene che le tecnologie possano servire a controllare meglio le libertà. L’uomo, invece, aspira a superare il confine dell’infinito, rispetto al quale però l’AI non ha e non può dare soluzioni.

“Per questo – ha aggiunto il ministro delle Imprese del nostro Paese – siamo d’accordo con il Sommo Pontefice: la persona deve sempre rimanere al centro, secondo quella visione antropocentrica che è a fondamento della nostra civiltà. Dobbiamo lavorare insieme, innanzitutto con chi condivide questi valori, senza escludere alcuno, perché vale per tutti il principio della condivisione“.

Sovranità digitale, un percorso comune tra Italia e Francia

“Con la Francia stiamo costruendo un percorso per rafforzare la sovranità digitale europea e sviluppare un ecosistema dell’intelligenza artificiale competitivo, sicuro e fondato su una visione antropocentrica. A Parigi, a margine della Ministeriale G7 Digitale e Tecnologie, insieme al sottosegretario Alessio Butti, ho incontrato la ministra francese per l’Intelligenza Artificiale e le Tecnologie Digitali, Anne Le Hénanff, con la quale abbiamo approfondito i temi delle infrastrutture digitali, della capacità computazionale, del cloud e dell’identità digitale europea, confermando la volontà di rafforzare ulteriormente la cooperazione strategica tra i nostri Paesi“, ha scritto su X il ministro Urso.

“Abbiamo illustrato a Le Hénanff – ha aggiunto Urso – le iniziative messe in campo dal Governo italiano per sostenere gli investimenti nel campo dell’intelligenza artificiale e la sua diffusione nelle imprese, condividendo l’esigenza di dotare l’Europa di infrastrutture e competenze adeguate per affrontare le sfide tecnologiche del futuro. Con la ministra Le Hénanff abbiamo quindi convenuto sulla necessità di accelerare la realizzazione di un’autentica autonomia digitale europea, riducendo le dipendenze strategiche nei servizi critici e promuovendo soluzioni europee innovative al servizio di cittadini e imprese“.

Il G7 e la tutela dei minori online: sette principi per un ambiente digitale più sicuro

Un ulteriore tema chiave su cui i ministri del digitale del G7 si sono affrontati è stato quello di creare e assicurare uno spazio digitale sicuro e protetto per i minori. Argomento sensibili che sarà centrale anche nella dichiarazione finale che i leader del G7 dovranno adottare a giugno, dal 15 al 17 giugno 2026 a Evian, in occasione del Vertice dei capi di Stato e di governo.

Sette i principi comuni adottati dal G7 per promuovere uno spazio digitale più sicuro e protetto per bambini e adolescenti. L’iniziativa si inserisce nel solco delle attività già avviate dall’Unione europea e mira a garantire che i minori possano beneficiare delle opportunità offerte dalle tecnologie digitali senza compromettere la loro sicurezza, la privacy e i diritti fondamentali.

L’obiettivo è creare un quadro condiviso che coinvolga piattaforme digitali, istituzioni, famiglie, scuole e società civile nella protezione dei più giovani online.

Sicurezza integrata fin dalla progettazione e verifica dell’età rispettosa della privacy

Il primo principio riguarda l’adozione di sistemi efficaci di valutazione e gestione dei rischi. Le piattaforme e i servizi digitali dovranno integrare la sicurezza già nelle fasi di progettazione e sviluppo (“safety by design”), prevedendo misure preventive e una maggiore trasparenza sul funzionamento dei servizi e sugli eventuali rischi per i minori.

Il G7 sottolinea la necessità di sviluppare strumenti affidabili per la verifica dell’età degli utenti. Queste soluzioni dovranno essere efficaci nel limitare l’accesso dei minori a contenuti o servizi non adatti alla loro età, ma allo stesso tempo rispettare la privacy degli utenti, evitando raccolte eccessive di dati personali.

Maggiore controllo, protezione per gli account dei minori e contrasto agli abusi e allo sfruttamento online

Le piattaforme sono invitate a garantire elevati standard di sicurezza e riservatezza per gli account dei più giovani. Particolare attenzione viene dedicata ai sistemi di raccomandazione algoritmica, che dovrebbero essere progettati per evitare forme di utilizzo eccessivo o dipendenza dalle piattaforme. I minori dovrebbero inoltre disporre di strumenti che consentano loro di gestire meglio la propria esperienza online.

Uno dei punti centrali del documento riguarda la lotta alla diffusione di materiale pedopornografico e di immagini intime condivise senza consenso. Il G7 chiede misure più incisive per prevenire la produzione e la distribuzione di questi contenuti, anche quando vengono generati attraverso sistemi di intelligenza artificiale. Parallelamente, viene richiesta la creazione di adeguati servizi di supporto per le vittime.

Strumenti efficaci per genitori e tutori, educazione digitale per famiglie, scuole e giovani

I ministri evidenziano l’importanza di mettere a disposizione di genitori e tutori strumenti semplici, interoperabili e facilmente utilizzabili per monitorare e accompagnare l’attività online dei minori. L’obiettivo non è solo il controllo, ma anche il sostegno educativo nell’uso consapevole delle tecnologie.

Un altro pilastro dell’iniziativa riguarda la promozione dell’alfabetizzazione digitale. Il G7 auspica programmi formativi accessibili a genitori, insegnanti e ragazzi, per aiutarli a comprendere il funzionamento degli ecosistemi digitali, riconoscere i rischi online e sviluppare competenze critiche anche rispetto alle nuove applicazioni dell’intelligenza artificiale generativa.

Collaborazione con il mondo della ricerca

Infine, il documento incoraggia una maggiore cooperazione tra piattaforme digitali e comunità scientifica. La condivisione dei dati con ricercatori qualificati potrà contribuire a comprendere meglio gli effetti dei servizi digitali sui minori e a sviluppare soluzioni più efficaci per la loro tutela.

Un impegno condiviso

I Paesi del G7 invitano ora i fornitori di servizi digitali a trasformare questi principi in azioni concrete. La protezione dei minori online viene considerata una responsabilità collettiva che richiede il contributo di aziende tecnologiche, autorità pubbliche, scuole, famiglie e degli stessi ragazzi, i cui diritti e interessi devono rimanere al centro delle politiche digitali.

L’attuazione dei principi sarà accompagnata da un piano d’azione internazionale che prevede iniziative specifiche per rendere l’ambiente digitale più sicuro e per rafforzare le conoscenze scientifiche sugli impatti delle tecnologie digitali sui minori. In questo contesto, la cooperazione tra i Paesi del G7 viene considerata un elemento essenziale per affrontare sfide che hanno una dimensione sempre più globale.

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Anthropic sceglie Milano: la capitale italiana dei data center e dell’AI accelera la sua corsa digitale (trainando l’Italia intera)

L’intelligenza artificiale (AI) sta ridefinendo le geografie dell’innovazione globale e Milano si candida sempre più a diventare uno degli hub digitali di riferimento europei per questa trasformazione. A confermarlo è la scelta di Anthropic, una delle aziende più influenti nel panorama mondiale dell’AI, di aprire un nuovo ufficio nel capoluogo lombardo (il primo nel nostro Paese), inaugurando una presenza che va ben oltre la semplice espansione commerciale e che si inserisce in un più ampio processo di consolidamento dell’ecosistema tecnologico italiano.

L’annuncio arriva in una fase di crescita straordinaria per la società fondata nel 2021 da Dario Amodei insieme ad altri ex ricercatori di OpenAI. Anthropic, sviluppatrice dell’assistente AI Claude, ha appena chiuso un nuovo round di finanziamento da 65 miliardi di dollari che porta la sua valutazione post-money a 965 miliardi di dollari, superando quella di OpenAI e diventando la startup AI con il più alto valore al mondo.

L’operazione, denominata Series H, è stata guidata da Altimeter Capital, Dragoneer, Greenoaks e Sequoia Capital, con la partecipazione di Capital Group, Coatue, D1 Capital Partners, GIC, ICONIQ e XN. Nel finanziamento sono inclusi anche 15 miliardi di dollari di investimenti precedentemente impegnati da grandi operatori infrastrutturali del settore tecnologico, tra cui Amazon con 5 miliardi di dollari. Solo pochi mesi fa, a febbraio, Anthropic era valutata 380 miliardi di dollari: in meno di un anno il valore della società è aumentato di oltre due volte e mezzo.

Anthropic in espansione finanziaria

A sostenere questa crescita è soprattutto l’espansione del business. All’inizio del mese il fatturato annualizzato di Anthropic ha superato i 47 miliardi di dollari, dopo che l’azienda aveva già rivisto al rialzo una precedente stima di 30 miliardi. Una progressione che porta il gruppo a viaggiare a una velocità circa cinque volte superiore rispetto a quella registrata l’anno precedente. Una quota significativa di questo sviluppo deriva dagli strumenti di AI per la programmazione software, tra cui Claude Code, sempre più adottati dalle imprese.

“Questo finanziamento ci aiuterà a soddisfare la domanda storica che stiamo registrando, a rimanere all’avanguardia nella ricerca e a portare Claude in un numero crescente di luoghi in cui si svolge il lavoro”, ha dichiarato Krishna Rao, Chief Financial Officer di Anthropic.

Contestualmente alla raccolta di capitale, la società ha presentato Claude Opus 4.8, nuova versione della famiglia di modelli Opus che promette prestazioni superiori nelle attività di coding, nei sistemi agentici e nelle applicazioni professionali avanzate.

L’espansione finanziaria è accompagnata da una massiccia strategia infrastrutturale. Tra i nuovi partner figurano Micron, Samsung e SK hynix, coinvolti per supportare l’aumento della capacità di calcolo necessaria a sostenere la domanda globale di servizi AI. Anthropic ha inoltre sottoscritto accordi con Amazon per fino a cinque gigawatt di nuova capacità computazionale, con Google e Broadcom per ulteriori cinque gigawatt basati sulle nuove generazioni di TPU e con SpaceX per l’accesso a capacità GPU dedicate.

Perché Anthropic ha scelto Milano

È in questo scenario che si inserisce la decisione di aprire una sede italiana a Milano, il sesto ufficio europeo dopo Londra, Dublino, Parigi, Zurigo e Monaco.

La struttura sarà il punto di riferimento per le relazioni con le imprese italiane e con la comunità nazionale degli sviluppatori, si legge in un comunicato ufficiale della società, con l’obiettivo di favorire la diffusione di Claude e promuovere un utilizzo responsabile dell’intelligenza artificiale. Il team milanese lavorerà inoltre per contribuire al dibattito sull’impatto economico e sociale dell’AI nel sistema produttivo italiano.

L’annuncio è arrivato pochi giorni dopo la pubblicazione di Magnifica Humanitas, la prima enciclica di Papa Leone XIV dedicata all’intelligenza artificiale e il primo documento pontificio ad affrontare direttamente il tema. Alla presentazione ha partecipato anche Chris Olah, co-founder di Anthropic, che ha richiamato l’attenzione sulle implicazioni etiche della tecnologia, sostenendo la necessità che comunità religiose, società civile, università e governi contribuiscano insieme a orientarne lo sviluppo verso benefici concreti per l’umanità.

La presenza italiana dell’azienda è già una realtà. Guidato da Thomas Remy, Head of Southern Europe di Anthropic, il team locale collabora con alcuni dei principali gruppi industriali nazionali. Nel settore finanziario figurano Generali Group e Unipol Group; nelle life sciences Angelini Pharma e Bracco Group; nell’energia Enel Group; nell’automotive Pirelli.

L’espansione italiana di Anthropic

Anthropic ha inoltre avviato una partnership con JAKALA, tra i maggiori operatori europei nel settore Data & AI. L’accordo prevede l’estensione dell’utilizzo di Claude a oltre 3.000 collaboratori, con l’obiettivo di liberare circa il 70% del tempo del management senior per attività strategiche ad alto valore aggiunto.

Anche il tessuto dell’innovazione italiana sta adottando rapidamente la piattaforma. Satispay, utilizzata da oltre sei milioni di utenti, ha introdotto Claude all’interno dei propri team di ingegneria riuscendo a comprimere una roadmap prevista in 18 mesi a soli sette mesi e accelerando di dieci volte l’aggiornamento del sistema di pagamento core. In Bending Spoons, una delle aziende tecnologiche italiane più internazionalizzate, la maggior parte delle modifiche al codice viene oggi sviluppata con il supporto di Claude Code.

La società guarda inoltre al mondo creativo. Durante la Milano Design Week ha collaborato con Alcova Milano per un workshop dedicato a designer e professionisti della progettazione, mostrando come l’intelligenza artificiale possa integrarsi nei processi di design industriale, dell’arredo e degli spazi.

“Siamo in Italia per accompagnare grandi aziende e supportare ricerca e cultura in una transizione sicura verso l’intelligenza artificiale. L’Italia è un Paese che ha sempre saputo accogliere trasformazioni profonde e siamo ottimisti riguardo a ciò che la frontier AI può offrire a questo Paese, a grandi gruppi industriali, imprenditori, università e istituzioni culturali”, ha dichiarato Chris Ciauri, Managing Director International di Anthropic.

Milano sempre più hub europeo delle tecnologie strategiche

La scelta di Anthropic non è un caso isolato. Negli ultimi mesi Milano è diventata una delle principali destinazioni europee per gli investimenti nelle tecnologie emergenti e nelle infrastrutture digitali.

Un segnale significativo arriva da Algorithmiq, società specializzata nello sviluppo di software quantistico, che ha deciso di trasferire il proprio quartier generale globale dalla Finlandia a Milano, pur mantenendo importanti attività operative nel Paese nordico. La decisione è stata presa dopo il lancio della Strategia Nazionale Quantistica italiana del 2025, che punta alla costruzione di una solida infrastruttura nazionale per le tecnologie quantistiche.

Contestualmente, Algorithmiq ha raccolto 18 milioni di euro in un round guidato da United Ventures e CDP Venture Capital, con la partecipazione di Inventure VC. L’operazione porta a 36 milioni di euro il totale dei capitali raccolti dalla società e rappresenta il più grande investimento di venture capital mai realizzato in Italia nel settore delle startup quantistiche.

Guidata dalla CEO e co-fondatrice Sabrina Maniscalco, insieme al CSO e co-fondatore Guillermo García-Pérez, al CTO e co-fondatore Matteo Rossi e al Lead Researcher e co-fondatore Boris Sokolov, Algorithmiq utilizzerà Milano come base per sviluppare relazioni commerciali con i principali produttori mondiali di hardware quantistico.

Nel corso del 2025 la società ha inoltre siglato accordi strategici con Microsoft, IBM e Rigetti, rafforzando il proprio posizionamento come partner software di riferimento per alcune delle più importanti aziende tecnologiche globali.

Il ruolo dei data center e la centralità della Lombardia

Dietro l’arrivo di aziende come Anthropic e Algorithmiq c’è anche una ragione infrastrutturale. L’intelligenza artificiale e il quantum computing richiedono enormi capacità di elaborazione dati e disponibilità energetica. In questo contesto la Lombardia rappresenta il principale polo italiano.

Secondo i dati regionali, nel 2024 erano operativi 67 data center in Lombardia, di cui 33 nella sola Milano, su un totale nazionale di 168 strutture nazionali.Si tratta della più elevata concentrazione italiana e di una delle più importanti in Europa.

Le prospettive di crescita sono altrettanto significative. Nei prossimi cinque anni il settore prevede investimenti per 22 miliardi di euro in Italia, dei quali circa 11 miliardi destinati alla Lombardia. Il fabbisogno energetico stimato raggiungerà i 3 gigawatt a livello nazionale, con circa 1,5 gigawatt concentrati nella regione.

Non è un caso che a Milano hanno aperto uffici negli ultimi anni altre grandi società tecnologiche, tra cui Cisco, Ericsson, Capgemini, IBM, Accenture, Avenade e DXC Technology, ma già prima avevano preso posto giganti del calibro di Microsoft, Google, Meta, Amazon, Samsung, SAP e Oracle.

Per governare questa espansione, il Consiglio regionale lombardo ha approvato una nuova legge dedicata all’insediamento dei data center. Il provvedimento punta a favorire il riutilizzo di aree industriali dismesse e siti di rigenerazione urbana, limitando il consumo di nuovo suolo e introducendo procedure autorizzative coordinate attraverso uno Sportello regionale dedicato.

Data center fondamentali per la crescita e la competitività, ma attenzioni alla questione ambientale e sociale

L’obiettivo è trasformare la crescita delle infrastrutture digitali in un fattore di sviluppo sostenibile e competitivo, capace di attrarre investimenti internazionali senza compromettere l’equilibrio ambientale del territorio.

In questo quadro, l’apertura della sede milanese di Anthropic assume un significato che va oltre la singola azienda. È il segnale di una trasformazione più profonda: Milano si sta consolidando come punto di incontro tra capitale finanziario, ricerca avanzata, infrastrutture digitali e innovazione industriale. Un ecosistema che oggi attrae alcune delle imprese più importanti al mondo dell’intelligenza artificiale e che potrebbe diventare uno dei principali motori della competitività tecnologica italiana ed europea nei prossimi anni.

Tutto questo però ha un costo, energetico in primis, ma anche ambientale e quindi sociale. Non sono poche le resistenze politiche all’arrivo dei data center sui territori e le comunità locali si iniziano ad organizzare per chiedere maggiore attenzione ai consumi energetici, idrici e di suolo di queste infrastrutture vitali, sì, ma anche dall’elevato impatto ambientale. Un nuovo capitolo questo che si è appena iniziato a scrivere e che probabilmente vedrà crescere critiche e opposizioni ai data center, come già sta accadendo in altri Paesi, tra cui certamente gli Stati Uniti.

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Fastweb + Vodafone presenta ROSS, il nuovo assistente di intelligenza artificiale agentica pensato per semplificare il lavoro quotidiano di persone e professionisti. L’obiettivo è liberare tempo, ridurre il peso delle attività operative e permettere agli utenti di concentrarsi su compiti più strategici e creativi.

La soluzione è sviluppata da NextMindLab, startup innovativa italiana detenuta al 100% da Fastweb Spa, e si propone come un agente AI capace non solo di rispondere a domande, ma anche di comprendere le richieste dell’utente, trasformarle in attività concrete ed eseguirle direttamente al suo posto.

Cos’è ROSS e cosa può fare

ROSS non si limita a produrre testi o risposte, ma può gestire autonomamente una serie di attività operative.

Tra le funzioni indicate ci sono la gestione dell’agenda, la conduzione di ricerche approfondite, la redazione di documenti, la creazione di un sito web in pochi click, il monitoraggio di notizie rilevanti e la pianificazione di attività complesse.

L’assistente è inoltre pensato per memorizzare preferenze, priorità e contesto specifico dell’utente, migliorando progressivamente la propria capacità di supporto nel tempo. In questo modo può diventare non solo uno strumento di produttività, ma un vero assistente personale digitale, capace di anticipare bisogni e adattarsi al modo di lavorare dell’utente.

Giovanni Germani: “AI concreta, utile e responsabile”

“Con ROSS non parliamo dell’ennesima corsa all’hype dell’intelligenza artificiale, ma di una tecnologia progettata per essere concretamente utile nella vita quotidiana e lavorativa delle persone. ROSS è l’AI che non si limita a rispondere: agisce davvero. Aver creato uno spin-off ci permette di muoverci con velocità, ascoltare quotidianamente i clienti e trasformare esigenze reali in prodotti concreti. Crediamo che il futuro dell’intelligenza artificiale non appartenga solo ai grandi colossi tecnologici, ma anche a startup capaci di innovare con responsabilità, trasparenza e visione”, ha dichiarato Giovanni Germani, Head of AI di Fastweb + Vodafone.

Sicurezza, privacy e modelli europei

Uno degli elementi centrali del progetto riguarda sicurezza e privacy. Fastweb + Vodafone sottolinea che i modelli linguistici e le infrastrutture di ROSS sono conformi al Regolamento europeo sulla protezione dei dati e all’AI Act europeo.

La società evidenzia inoltre che tutti gli applicativi nelle conversazioni con ROSS non vengono mai impiegati per addestrare modelli AI, né proprietari né di terze parti. La privacy viene garantita anche attraverso una segregazione dello spazio in cui i dati vengono conservati: ogni utente dispone di un ambiente privato e dedicato, separato da quello degli altri utenti. L’utente può inoltre chiedere in qualsiasi momento la cancellazione completa di tutti i dati utilizzati e caricati.

Pensato per diverse esigenze

ROSS è progettato per adattarsi a necessità differenti, sia professionali sia personali. La piattaforma viene presentata come accessibile, senza barriere tecniche e con un’interfaccia semplice e intuitiva.

L’assistente è disponibile su heyross.ai con tre piani tariffari pensati per esigenze diverse. L’utente può iniziare usando la versione gratuita dell’AI, pensata per esplorare le potenzialità dello strumento, oppure scegliere piani più completi per semplificare le attività quotidiane, organizzare meglio il proprio tempo e sfruttare al massimo le funzionalità dell’assistente.

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