L’indiscrezione riaccende l’attenzione sull’accesso cinese ai chip avanzati americani. Il caso evidenzia il ruolo strategico del cloud e della potenza di calcolo nello sviluppo dell’intelligenza artificiale.

Il laboratorio cinese Moonshot AI avrebbe addestrato il suo modello di intelligenza artificiale Kimi utilizzando un cluster di circa 20.000 chip Nvidia H200 messo a disposizione attraverso l’infrastruttura cloud di Alibaba.

Lo riporta Bloomberg, secondo cui il progetto rappresenta uno dei più grandi impieghi di potenza di calcolo finora emersi in Cina per l’addestramento di un modello AI di frontiera.

Secondo la ricostruzione, l’infrastruttura sarebbe stata fornita da Alibaba Cloud, confermando il ruolo sempre più centrale dei grandi provider cloud cinesi nello sviluppo dell’intelligenza artificiale nazionale.

Il nodo dei chip Nvidia

L’indiscrezione arriva mentre gli Stati Uniti continuano a rafforzare i controlli sulle esportazioni di semiconduttori avanzati verso la Cina.

Bloomberg sottolinea che il rapporto non dimostra alcuna violazione delle restrizioni statunitensi, ma riporta nuovamente l’attenzione sulla provenienza dei processori utilizzati dai laboratori cinesi e sulle modalità con cui questi riescono ad accedere a grandi capacità di calcolo.

La sfida si gioca anche sull’infrastruttura

Il caso conferma come la competizione globale sull’intelligenza artificiale non dipenda soltanto dagli algoritmi, ma anche dalla disponibilità di infrastrutture hardware.

L’accesso a grandi cluster di GPU, alle piattaforme cloud e alle filiere di approvvigionamento rappresenta infatti uno dei principali fattori che determinano la capacità di sviluppare modelli AI sempre più avanzati.

Nei giorni scorsi Moonshot AI aveva attirato l’attenzione internazionale con Kimi K3, modello open-weight da 2,8 trilioni di parametri, considerato uno dei sistemi di intelligenza artificiale più avanzati sviluppati finora in Cina.

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Più di 1.300 dipendenti delle principali aziende di intelligenza artificiale hanno firmato una petizione che chiede al governo degli Stati Uniti di sostenere un meccanismo internazionale per “regolare deliberatamente il ritmo” dello sviluppo dell’AI.

Secondo quanto riportato da Bloomberg, la lettera è stata sottoscritta da lavoratori di quasi una dozzina di società, tra cui OpenAI, Anthropic, Google e Meta. Tra i firmatari figurano anche il CEO di Anthropic Dario Amodei, il Chief Scientist di OpenAI Jakub Pachocki e Shengjia Zhao, Chief Scientist del Meta Superintelligence Lab.

La richiesta arriva pochi giorni dopo che OpenAI ha reso noto un incidente nel quale i suoi modelli più avanzati avrebbero compromesso per errore alcuni sistemi interni della startup Hugging Face durante attività di sicurezza informatica.

“Un rischio reale” di perdere il controllo

La petizione chiede a Washington di sostenere uno sforzo internazionale per sviluppare strumenti tecnici e di governance capaci, se necessario, di rallentare la costruzione dei sistemi AI più avanzati.

“Chiediamo al governo degli Stati Uniti di sostenere un’iniziativa internazionale per sviluppare gli strumenti tecnici e di governance necessari a regolare deliberatamente il ritmo dello sviluppo automatizzato dell’AI di frontiera”, si legge nel documento citato da Bloomberg.

I firmatari avvertono che esiste “un rischio reale” che l’intelligenza artificiale progredisca più rapidamente della capacità umana di comprenderla e controllarla. Il riferimento è soprattutto ai progressi nell’automazione della ricerca sull’AI, con modelli sempre più capaci di contribuire direttamente alla progettazione e al miglioramento di nuovi sistemi.

Il sostegno di Anthropic

Anthropic ha espresso pubblicamente il proprio sostegno alla petizione. In un messaggio pubblicato su X, la società ha affermato che le proprie ricerche mostrano la necessità di disporre di strumenti per rallentare deliberatamente la frontiera dell’AI, consentendo alla società di prepararsi ai cambiamenti prodotti dalla tecnologia.

Anthropic aveva già proposto un sistema attraverso il quale governi e sviluppatori potessero decidere collettivamente quando ridurre il ritmo o sospendere temporaneamente determinate attività di ricerca considerate potenzialmente pericolose. A giugno, la società aveva sostenuto che sarebbe utile per il mondo disporre della possibilità di “rallentare o mettere temporaneamente in pausa” lo sviluppo di sistemi AI che potrebbero generare rischi non sufficientemente controllabili.

L’ipotesi di un’autorità internazionale

La petizione riprende proposte già avanzate da alcuni dei principali esponenti del settore. Il CEO di OpenAI Sam Altman e quello di Google DeepMind Demis Hassabis hanno più volte indicato la necessità di creare un organismo internazionale incaricato di valutare i modelli AI più avanzati e stabilire standard comuni.

L’idea è quella di costruire una struttura simile alle organizzazioni internazionali attive in altri settori ad alto rischio, capace di monitorare lo sviluppo dei sistemi di frontiera, verificare le loro capacità e coordinare eventuali interventi tra i diversi Paesi.

Una misura del genere dovrebbe evitare che la competizione tra aziende e Stati impedisca a un singolo sviluppatore di rallentare, per il timore di essere superato dai concorrenti.

Il caso Hugging Face

Le richieste di maggiori controlli sono aumentate dopo la diffusione di nuovi dati sulle capacità dei modelli AI di svolgere attività complesse con un intervento umano limitato. Una delle aree più sensibili riguarda la cybersecurity. I modelli più avanzati sono sempre più abili nell’individuare vulnerabilità nei software e, potenzialmente, nello sfruttarle.

La scorsa settimana OpenAI ha comunicato che alcuni dei suoi sistemi più potenti avevano compromesso l’infrastruttura della startup Hugging Face in quello che la società ha definito un incidente “senza precedenti”. La vicenda ha riacceso il dibattito sulla necessità di introdurre limiti e controlli prima che capacità di questo tipo diventino più diffuse.

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La startup cinese Moonshot AI ha presentato qualche giorno fa Kimi K3, un modello di intelligenza artificiale con 2,8 trilioni di parametri. I parametri sono i valori numerici che un modello regola durante l’addestramento per elaborare testo, immagini o codice, e il loro numero è uno degli indicatori generalmente usati per stimare la complessità di un sistema.

Secondo i dati diffusi dalla stessa Moonshot e ripresi da diverse testate finanziarie, nei test di programmazione front-end condotti dalla piattaforma di valutazione Arena, Kimi K3 ha ottenuto risultati superiori a quelli di Claude Fable 5 di Anthropic e di GPT-5.6 Sol di OpenAI, pur restando indietro rispetto a entrambi nella classifica generale. Il costo di utilizzo tramite le API di Moonshot risulta inferiore di circa il 40% rispetto a quello dei modelli premium statunitensi.

Il 27 luglio Moonshot ha reso pubblici i pesi completi del modello, cioè i file che permettono a chiunque di scaricare Kimi K3 e farlo funzionare sui propri server: per dimensione dichiarata, si tratta del più grande modello open-weight mai pubblicato.

Lo stesso giorno, un secondo annuncio sul settore dei semiconduttori. CXMT, nome commerciale di Changxin Technology Group, è il principale produttore cinese di chip di memoria DRAM, i componenti che computer, telefoni e server usano per immagazzinare temporaneamente i dati durante l’elaborazione. Le azioni della società hanno debuttato quel giorno sul mercato STAR della Borsa di Shanghai con un prezzo di collocamento di 8,66 yuan, per chiudere la prima seduta a circa 49 yuan, un rialzo di quasi il 500%. L’operazione ha raccolto 57,92 miliardi di yuan, circa 8,6 miliardi di dollari, la IPO più grande in Asia nel corso del 2026.

La capitalizzazione di CXMT ha superato i 3,3 trilioni di yuan, un valore più alto di quello di Industrial and Commercial Bank of China, la banca cinese con il maggior totale di attivi. Secondo il prospetto informativo depositato per la quotazione, CXMT deteneva nel 2025 una quota del 7,67% del mercato mondiale delle DRAM, un mercato dominato da tre aziende, le sudcoreane Samsung Electronics e SK Hynix e la statunitense Micron Technology.

Le due notizie riguardano settori diversi, i modelli linguistici da una parte e i componenti fisici dei computer dall’altra, e arrivano in un momento in cui, secondo diversi analisti citati dalla stampa finanziaria internazionale, la distanza tecnologica tra Cina e Stati Uniti si è ridotta più rapidamente di quanto previsto un anno fa, sia nella produzione di modelli di intelligenza artificiale avanzati sia in quella dei componenti fisici che li fanno funzionare.

Cosa vuol dire pubblicare un modello «aperto»

Un modello «closed», o proprietario, come quelli di punta di OpenAI, Anthropic e Google, si può usare soltanto tramite un abbonamento o un’interfaccia messa a disposizione dall’azienda che lo ha sviluppato, e il codice sottostante non è consultabile né scaricabile. Un modello «open weight» funziona diversamente: l’azienda pubblica i file contenenti i parametri già addestrati, e chi dispone dell’hardware necessario può scaricarli, farli girare sui propri server e adattarli a usi specifici, pagando al massimo l’energia e le macchine necessarie a eseguirli, con un canone di licenza assente o ridotto rispetto a un servizio in abbonamento.

La pubblicazione dei pesi non esclude comunque un modello di ricavi più tradizionale: Moonshot, come le altre aziende citate, continua a offrire anche una versione ospitata di Kimi K3, accessibile tramite un’interfaccia web o un’API a pagamento, pensata per chi non dispone dei server necessari a farlo funzionare in proprio.

Nel caso di Kimi K3, la mole di file distribuiti supera il terabyte e mezzo, suddivisa in decine di file separati: farlo girare in locale richiede un investimento in infrastrutture di calcolo alla portata di imprese di dimensioni medio-grandi, governi e istituti di ricerca, più che di utenti privati o piccole aziende.

Le principali società cinesi di intelligenza artificiale, da DeepSeek a Zhipu AI, che pubblica i propri modelli con il marchio GLM, fino a Moonshot, hanno scelto quasi sistematicamente questa strada. I laboratori statunitensi più avanzati, in particolare OpenAI e Anthropic, hanno invece mantenuto i modelli di punta accessibili solo tramite abbonamento a pagamento. Gli analisti citati dalla stampa specializzata indicano più di una ragione per questa differenza. I modelli open weight permettono a un’azienda meno nota sul mercato internazionale di costruirsi rapidamente una base di sviluppatori e ricercatori disposti a testare il prodotto, un pubblico che difficilmente si avvicinerebbe a un servizio in abbonamento offerto da un marchio sconosciuto.

Riducono inoltre la dipendenza dei clienti cinesi, comprese le amministrazioni pubbliche, da fornitori di cloud e infrastrutture con sede negli Stati Uniti, un tema diventato più sensibile dopo le restrizioni all’esportazione di semiconduttori avanzati imposte da Washington negli ultimi anni. Zhipu AI, in questo senso, aveva già aperto la strada qualche settimana prima di Moonshot, pubblicando in forma aperta GLM-5.2, un modello capace di reggere il confronto nei benchmark con i sistemi proprietari statunitensi e citato spesso, insieme a Kimi K3, come prova della rapidità con cui il settore cinese dell’AI sta colmando lo scarto tecnologico con gli Stati Uniti.

Il rincaro che arriva nei negozi

La carenza di chip di memoria alla base della quotazione di CXMT non riguarda soltanto i produttori cinesi o i mercati finanziari, ma si sta già trasferendo sui prezzi al dettaglio di computer e smartphone in tutto il mondo. I chip DRAM e NAND, oltre a equipaggiare gli smartphone, servono anche a costruire la memoria ad alta velocità usata nei server che addestrano ed eseguono i modelli di intelligenza artificiale, indicata con la sigla HBM. Secondo le stime di Gartner, circa il 70% della produzione mondiale di memoria viene ormai destinato ai data center dedicati all’AI, una quota che riduce la disponibilità di componenti per i produttori di elettronica di consumo. Micron, uno dei tre gruppi che insieme a Samsung e SK Hynix controllano oltre il 95% della produzione mondiale di DRAM, ha dichiarato di avere esaurito la capacità produttiva disponibile per il resto del 2026.

L’effetto sui prezzi al consumo è già misurabile. Gartner prevede un aumento dei prezzi dei personal computer di circa il 17% entro la fine del 2026 rispetto al 2025, e del 13% per gli smartphone; altre società di analisi, come IDC, indicano una forchetta compresa tra il 10% e il 20% entro fine anno. Apple ha già aumentato i prezzi di alcuni modelli di MacBook e iPad per compensare il rincaro dei componenti, mentre Dell e Lenovo hanno annunciato rialzi fino al 15% sui rispettivi listini. I dispositivi entro i 200 dollari risultano i più colpiti, con costi di produzione saliti tra il 20% e il 30% dall’inizio del 2025, secondo dati Counterpoint Research. Gartner prevede inoltre che la fascia dei laptop sotto i 500 dollari uscirà completamente dal mercato entro il 2028. Nelle settimane precedenti la quotazione, alcune testate finanziarie avevano inoltre riportato che Apple avrebbe iniziato a testare componenti DRAM di CXMT per alcuni dispositivi destinati al mercato cinese, un dettaglio che segnala quanto anche i produttori occidentali stiano guardando ai fornitori cinesi come possibile alternativa ai tre gruppi che dominano il settore.

Chi in questi mesi valuta un cambio di smartphone, magari in coincidenza con il rinnovo del piano tariffario, si trova quindi a fare i conti con listini più alti rispetto a un anno fa. In un contesto simile, confrontare le offerte di telefonia mobile disponibili sul mercato italiano tramite il comparatore di SOSTariffe.it aiuta a valutare se convenga rinnovare il contratto includendo il nuovo dispositivo a rate oppure separare l’acquisto del telefono dal piano tariffario, mantenendo più a lungo l’apparecchio già in uso.

La reazione di Wall Street

Il 17 luglio, il giorno dell’annuncio di Kimi K3, il Nasdaq Composite ha chiuso in calo dell’1,40%, lo S&P 500 dell’1,01%, e le azioni di Nvidia sono scese del 2,2% nella stessa seduta. Tra i titoli più colpiti, oltre a Nvidia, figurano anche quelli di Micron Technology, uno dei tre produttori mondiali di DRAM già citati, e di alcune società fornitrici di apparecchiature per la produzione dei chip. L’indice Philadelphia Semiconductor (SOX), che raggruppa i principali titoli del comparto, ha perso quasi il 10% nel corso della settimana, la peggiore dall’aprile 2025. Il fondo quotato SMH, che replica lo stesso paniere di titoli, ha ceduto il 6,4% nei tre giorni successivi al rilascio del modello, per poi recuperare gran parte delle perdite nei giorni seguenti. Diversi analisti citati dalla stampa finanziaria hanno descritto quanto accaduto come una ripetizione dello schema già visto nel gennaio 2025, quando il rilascio del modello R1 sviluppato dal laboratorio cinese DeepSeek aveva innescato un calo analogo dei titoli legati ai semiconduttori.

Il timore alla base di queste vendite riguarda la possibilità che modelli più economici da sviluppare ed eseguire, come Kimi K3, riducano nel tempo la domanda di potenza di calcolo, e con essa i ricavi delle aziende che vendono chip e infrastrutture per l’intelligenza artificiale. Una notizia diffusa nei giorni successivi al lancio complica però questa lettura.

Moonshot ha dovuto sospendere temporaneamente le nuove sottoscrizioni al proprio servizio a pagamento, perché la domanda degli utenti aveva già saturato la capacità dei cluster di elaborazione disponibili, composti secondo le indicazioni dell’azienda da almeno 64 chip di fascia alta per ogni installazione dedicata al modello.

Nella stessa settimana in cui i titoli dei produttori di semiconduttori perdevano valore in borsa per il timore di un calo della domanda di calcolo, il laboratorio che aveva innescato quel timore aveva già esaurito la capacità di calcolo disponibile per i propri utenti, e la stessa settimana si chiudeva con il debutto di CXMT a Shanghai, in rialzo del 500% e con una capitalizzazione superiore ai 3,3 trilioni di yuan: mentre i titoli statunitensi dei semiconduttori perdevano terreno per il timore di una domanda futura più debole, quelli di uno dei principali fornitori cinesi di chip di memoria guadagnavano valore lo stesso giorno.

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Microsoft prepara una “super app” basata su Copilot, destinata a riunire in un’unica piattaforma le principali funzionalità AI attualmente distribuite tra diversi prodotti e servizi del gruppo.

A confermarlo è stato il CEO Satya Nadella durante la conference call dedicata agli ultimi risultati finanziari dell’azienda. La nuova applicazione dovrebbe essere presentata entro la fine dell’anno e includere strumenti rivolti sia agli utenti consumer sia alle imprese. L’obiettivo è creare un unico ambiente dal quale utilizzare la chat AI, gli strumenti di programmazione e gli agenti intelligenti di Microsoft, superando l’attuale frammentazione tra applicazioni e servizi differenti.

Da semplice chat a piattaforma operativa

Nadella ha spiegato che Copilot sta evolvendo da assistente conversazionale a piattaforma capace di collaborare con gli utenti ed eseguire attività con un livello crescente di autonomia.

“Copilot si sta trasformando da semplice chat a Cowork e Autopilots. In questo trimestre riuniremo tutte queste esperienze, incluso il coding, in una sola super app. È un importante passo avanti e non vedo l’ora di condividere ulteriori dettagli”, ha dichiarato il CEO di Microsoft.

Una sola app per tutto l’ecosistema Copilot

La piattaforma dovrebbe integrare Copilot, GitHub Copilot, Copilot Cowork e le funzionalità Autopilot, attraverso le quali gli agenti AI possono pianificare ed eseguire operazioni con un intervento umano più limitato. La componente conversazionale continuerà a permettere agli utenti di porre domande, generare contenuti e analizzare documenti. GitHub Copilot porterà invece nell’applicazione gli strumenti dedicati alla scrittura, alla revisione e alla gestione del codice.

Le funzioni agentiche dovrebbero consentire alla piattaforma di svolgere attività più articolate, interagendo con applicazioni, dati e processi aziendali. Microsoft punta così a trasformare Copilot da semplice interfaccia per accedere ai modelli AI in un vero ambiente operativo.

La sfida con OpenAI

La strategia si inserisce in una tendenza più ampia del mercato, sempre più orientato verso piattaforme complete invece che verso strumenti AI separati. Anche OpenAI ha annunciato ChatGPT Work, un’applicazione che integra ChatGPT con Codex, il proprio sistema dedicato alla programmazione. La competizione si sta quindi spostando dalla qualità dei singoli modelli alla capacità di offrire ecosistemi nei quali conversazione, coding e agenti possano lavorare insieme.

Per Microsoft, la super app rappresenta anche un modo per valorizzare le diverse tecnologie sviluppate negli ultimi anni, offrendo agli utenti un punto di accesso unico e più semplice.

L’AI traina i conti di Microsoft

L’annuncio è arrivato insieme ai nuovi risultati finanziari del gruppo. Nell’ultimo trimestre Microsoft ha registrato ricavi per 90 miliardi di dollari, sostenuti soprattutto dalla crescita dei servizi cloud e delle soluzioni basate sull’AI.

I dati confermano il ruolo sempre più centrale dell’intelligenza artificiale nella strategia industriale del colosso di Redmond. Con la nuova super app, Microsoft punta ora a rendere Copilot il principale punto di accesso al proprio ecosistema AI, sia per il mercato consumer sia per quello aziendale.

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Intervento di Emanuele Briganti, Presales Manager EMEA, ReeVo S.p.A., 14ª Cyber Crime Conference, Auditorium della Tecnica, Roma

Sul palco della 14ª Cyber Crime Conference, Emanuele Briganti ha portato l’esperienza di un vendor italiano presente anche in altri 3 Paesi europei (Francia, Spagna e Svizzera), condividendo con la platea una riflessione maturata in oltre quindici anni di lavoro nel mondo cyber e una ventina nel mondo cloud. La tesi di fondo è chiara: di fronte all’accelerazione imposta dall’intelligenza artificiale al lato offensivo, non basta produrre tecnologie nuove. Occorre cambiare il modello operativo della difesa.

L’AI come fattore di discontinuità

Il punto di partenza è la velocità. L’intelligenza artificiale comprime i tempi, abbassa le barriere di ingresso al cybercrime e amplia la scala delle minacce, mettendo in crisi un modello difensivo che, in molti casi, non è più adeguato. Attività che fino a poco tempo fa avrebbero richiesto a un attaccante esperto settimane di lavoro, oggi possono essere completate in poche ore con strumenti automatici. Lo stesso Briganti ha ammesso, con una certa ironia, che con le competenze accumulate in trent’anni di passione per la sicurezza potrebbe oggi orchestrare piccoli attacchi automatizzati in un tempo impensabile un decennio fa.

Ne deriva una pressione asimmetrica: il tempo dell’attaccante si riduce drasticamente, mentre quello del difensore resta vincolato a processi complessi. In questo squilibrio il problema non sono tanto gli zero-day, quanto le vulnerabilità N-day, già note ma non ancora rimediate, che le organizzazioni non riescono a chiudere alla stessa velocità con cui gli attaccanti le sfruttano.

Il falso problema: più strumenti, non più sicurezza

Ogni anno le organizzazioni investono di più, acquisiscono nuovi strumenti, aggiungono layer di protezione, assumono specialisti. Eppure il problema persiste. La domanda che Briganti ha posto al pubblico è radicale: forse non si tratta di avere più sicurezza, ma di risolvere il problema giusto. Non è una questione di tecnologia, né di competenze. È una questione di modello.

La realtà operativa di un SOC moderno conferma il punto. Migliaia di alert al giorno, la maggior parte irrilevanti, ma uno solo ignorato può far perdere la partita. Dati che provengono da SIEM, EDR, firewall, NDR, ciascuno con il proprio linguaggio. Nessuna traduzione automatica per il team, nessuna visione unica. Ogni analista lavora su un frammento, e il quadro complessivo, di fatto, non esiste.

La frammentazione è il vero limite

Il problema strutturale, ha spiegato Briganti, è la distribuzione della sicurezza su una molteplicità di strumenti, ognuno con un proprio modello dati, una propria definizione di asset e una propria visione del rischio. Asset discovery, vulnerability management, EDR, NDR, SIEM, threat intelligence, ticketing e compliance vivono in mondi separati. Gli effetti concreti: gli analisti correlano manualmente le informazioni, il mean time to respond aumenta, le esposizioni restano invisibili nelle intersezioni tra sistemi, le decisioni vengono prese su dati parziali.

In questo scenario, anche l’adozione dell’AI rischia di essere inefficace. Un’intelligenza artificiale applicata su dati incoerenti non genera valore, amplifica il rumore. Senza un modello di dati condiviso, vulnerability management, identity, network e cloud restano isole separate, e gli attaccanti lo sanno.

Il vero problema è il contesto

“Non manca il dato. Manca capire cosa conta.” È la formula con cui Briganti ha sintetizzato il vero gap della difesa contemporanea, che non è tecnico ma interpretativo. I terabyte di telemetria affluiscono ogni giorno nei SOC enterprise. Ciò che manca è la capacità di prioritizzare, di leggere quel dato alla luce del valore di business dell’asset coinvolto, della criticità del processo compromesso, dei percorsi di attacco effettivamente percorribili.

L’esempio portato sul palco è eloquente. Una grande acciaieria italiana, infrastrutture produttive distribuite, un CISO perfettamente consapevole delle vulnerabilità emerse in settimana ma vincolato a un piano organizzativo che, tra finestre di manutenzione, dipendenze tra processi e autorizzazioni degli stakeholder, porta la chiusura effettiva delle patch a tre mesi di distanza. Sapere di essere vulnerabili, senza conoscere quali percorsi di attacco possono sfruttare quella vulnerabilità nel proprio contesto, diventa un limite operativo.

Il problema operativo: ogni mossa è un rischio

La cybersecurity operativa si muove dentro un campo di trade-off difficili. Fare la patch interrompe sistemi produttivi, richiede change management, introduce instabilità: per questo viene spesso rimandata. Fermare un server durante un incidente può fermare l’azienda. E senza un contesto completo, ogni decisione diventa un salto nel buio, presa su informazioni parziali, sotto pressione, in ritardo.

Dalla fotografia al film: la sicurezza snapshot è obsoleta

Il modello tradizionale è strutturalmente sbagliato perché progettato per un mondo statico. Vulnerability assessment mensili, pentest annuali, mappe della superficie d’attacco aggiornate trimestralmente: una fotografia, non un film. Ma la superficie d’attacco cambia ogni ora, con nuovi asset, nuove identità, nuove vulnerabilità. La metafora che Briganti ha proposto è netta: occorre passare dallo snapshot al flusso continuo di fotogrammi, con piattaforme che simulano i percorsi d’attacco con frequenze nell’ordine delle ore e alimentano direttamente gli analisti del SOC con informazioni dinamiche e contestualizzate.

La visione ReeVo: un ciclo di vita unificato

Da qui la proposta operativa di ReeVo, costruita attorno a un principio semplice ma radicale: la cybersecurity deve essere gestita come un ciclo di vita continuo e integrato, non come una sequenza di attività separate. Il ciclo si articola in cinque fasi, Know, Prevent, Detect, Respond, Assess, con la Compliance che le attraversa tutte come elemento trasversale di governance.

Le fasi operative descritte da Briganti sono sei. Discovery & Inventory: gli asset come entità vive, continuamente aggiornate, perché non si può proteggere ciò che non si conosce. Exposure Management: vulnerabilità e esposizioni associate direttamente agli asset, per prioritizzare in base all’effettiva criticità di business. Attack Detection & Response: alert correlati automaticamente, continuità informativa lungo tutto il ciclo di risposta, riduzione del tempo necessario a comprendere la portata di un incidente. Remediation & ITSM: integrazione nativa con il ticketing per chiudere il gap tra chi rileva il problema e chi lo risolve. Risk Management: tracciamento dinamico del profilo di rischio, decisioni di mitigazione o accettazione prese su dati reali, documentazione integrata. Compliance: i dati operativi già esistenti proiettati sui framework normativi applicabili (NIS2, DORA, ISO 27001), senza duplicazioni e senza ulteriori silos.

L’asset graph come intelligenza correlata

Il cuore tecnico della visione è il grafo degli asset. Sono le relazioni tra nodi, non i nodi stessi, a rivelare i percorsi di rischio reali: l’asset è connesso a identità, business context, vulnerabilità, applicazioni, rete ed eventi. Conoscere il valore di business di un server, sapere che ospita una linea produttiva da milioni di euro di fatturato, cambia radicalmente l’attenzione che il SOC deve dedicare a un alert su quell’asset. È una contestualizzazione che, ha sottolineato Briganti, oggi è troppo spesso trascurata.

Il valore reale: velocità di decisione e AI realmente abilitata

Due i vantaggi che un modello unificato produce direttamente in termini di resilienza operativa. Il primo è la riduzione del tempo decisionale: con le informazioni già correlate, gli analisti possono concentrarsi sulla decisione invece che sulla ricostruzione manuale del contesto, abbassando il mean time to respond e aumentando la capacità di risposta del team. Il secondo è l’abilitazione reale dell’intelligenza artificiale: applicata a dati coerenti e a relazioni esplicite, l’AI non amplifica il rumore ma lo elimina, portando in superficie le informazioni che contano davvero. Sui segnali deboli, in particolare, dove gli attaccanti spesso sono più bravi dei difensori, la capacità di leggere correlazioni nascoste diventa decisiva.

Conclusione: una sfida di modello, non di tecnologia

Nel lungo periodo l’AI rappresenterà un vantaggio anche per i difensori. Nel breve, però, sta accelerando soprattutto gli attaccanti. La vera sfida, ha concluso Briganti, non è solo adottare nuove tecnologie ma adattare il proprio modello operativo alla velocità del cambiamento. La resilienza non dipende solo da quanto si è protetti, ma da quanto velocemente si è in grado di comprendere, decidere e reagire. Un approccio unificato, asset-centrico e radicato in un’infrastruttura europea, con sovranità del dato e conformità by design, è la risposta che ReeVo propone agli operatori italiani ed europei chiamati oggi a costruire la capacità di difendersi dalle minacce di domani.

Guarda l’intervento completo di Emanuele Briganti, Presales Manager EMEA, ReeVo S.p.A., alla Cyber Crime Conference 2026:

ReeVo è stato Platinum Sponsor della 14ª edizione della Cyber Crime Conference.

https://www.ictsecuritymagazine.com/notizie/cyber-resilience-lifecycle-reevo/

Claude Code e DeepSeek-v4-pro hanno lavorato in tandem dentro la stessa catena d’attacco: operatori di sospetta matrice cinese hanno affidato al primo l’esecuzione e al secondo il ragionamento offensivo per colpire sistemi governativi in tre Paesi. È il secondo caso pubblicamente documentato, dopo GTG-1002 nel novembre 2025, di impiego di Claude Code in operazioni offensive attive riconducibili a operatori cinesi sospetti; l’elemento che la redazione considera più significativo è però la ripartizione dei compiti fra i modelli di due vendor differenti, uno occidentale e uno cinese.

Il caso è documentato da Hunt.io, che ha avvisato le organizzazioni colpite e i CERT nazionali il 6 luglio e ha pubblicato il report il 14, al termine di una finestra di responsible disclosure di sette giorni. La ripresa internazionale è maturata nei giorni seguenti: le prime riprese il 15 luglio, quella di Security Affairs, a firma Pierluigi Paganini, il 16. Non si tratta di ransomware né di estorsione: gli indicatori raccolti descrivono un’operazione di raccolta informativa e accesso persistente, con obiettivi coerenti con priorità di intelligence statale.

Come è emersa

I ricercatori sono arrivati alla campagna per pivoting: seguendo l’impronta di un header HTTP sulla porta 1111
, associata all’infrastruttura command-and-control TencShell, hanno individuato una rete di server a Hong Kong. TencShell non è un dettaglio marginale: è un impianto in Go derivato dal framework open source Rshell, documentato per la prima volta da Cato CTRL nel maggio 2026 e lì già valutato come attività di sospetta matrice cinese. È la premessa dell’intera catena investigativa. Che le due ricerche insistano sulla stessa infrastruttura è confermato dalla sovrapposizione degli indicatori: un IP della lista IOC di Cato, 45.64.52[.]242
, ricompare nella tabella TencShell di Hunt.io, che lo etichetta proprio come Cato Networks IoC.

La ricerca ha portato a 13 server ospitati a Hong Kong e distribuiti su quattro sistemi autonomi distinti (
VMISS Inc.
, MEGA-II IDC
, CTG Server Limited
, Antbox Networks Limited
). Su uno di questi, all’indirizzo 112.213.124[.]132
, la porta 8888
esponeva un server Python SimpleHTTP
con una directory aperta: 2.431 file e 80 sottocartelle contenenti codice sorgente delle vittime, web shell mascherate da immagini, script di exploit su misura, pagine di login clonate, output di scansione e log operativi con annotazioni in cinese semplificato. L’errore di OPSEC degli operatori, non la telemetria di un vendor, ha aperto la porta all’analisi.

La misura reale della campagna va oltre i tre Paesi effettivamente compromessi: fra i cinque key finding, Hunt.io segnala la scansione di oltre 5.890 host governativi in dieci Paesi, ordinati con una scala di scoring automatico sviluppata in Python.

La divisione del lavoro fra i due modelli

L’elemento che distingue questa campagna è l’architettura del tooling. Dai log recuperati risulta che Claude Code 2.1.165
ha gestito l’esecuzione: comandi Bash, sessioni persistenti, parallelizzazione dei compiti e allestimento dell’infrastruttura di phishing. DeepSeek-v4-pro
ha invece assolto la parte di pianificazione, generando script, scegliendo le tecniche e individuando nuovi modi per aggirare le difese quando i tentativi precedenti fallivano. Nella sintesi di Hunt.io, la logica offensiva viene instradata su un LLM domestico cinese mentre l’esecuzione agentic poggia sull’infrastruttura di Anthropic. Un file CLAUDE.md
recuperato dalla directory conteneva istruzioni per creare, testare e migliorare automaticamente pagine di phishing clonate per più bersagli.

Le sessioni di Claude Code
coprono un arco di attività fra l’8 e il 12 giugno 2026, con tre server che condividono chiavi SSH mantenuti operativi almeno fino al 18-19 giugno. Vale la pena circoscrivere la portata del dato di novità: la prima campagna di spionaggio orchestrata da AI a livello statuale resta quella attribuita da Anthropic all’attore GTG-1002 nel novembre 2025, esito di una traiettoria da consulente a operatore che l’AI offensiva ha attraversato in pochi mesi. L’inedito qui non è l’automazione in sé, già inquadrata nel dibattito su AI agentic e cybercrime, ma la ripartizione dei compiti e la conferma che lo schema è replicabile combinando i modelli di due vendor differenti, uno occidentale e uno cinese.

I bersagli

L’attività di compromissione confermata riguarda tre amministrazioni governative. In Thailandia gli operatori hanno sfruttato una SQL injection contro un sistema amministrativo pubblico, ottenendo accesso al pannello di admin e collocando una web shell camuffata da file GIF per l’esecuzione persistente di comandi; il database esfiltrato conteneva nomi, numeri di identità nazionale e qualifiche di dipendenti pubblici.

L’accesso al pannello risultava attivo almeno fino al 9 giugno 2026 e la sola directory riferita a questo sistema conteneva 980 file, segno di una compromissione prolungata. In Afghanistan è stata colpita un’applicazione web per la raccolta di segnalazioni dei cittadini, da cui gli attaccanti hanno estratto codice sorgente, credenziali del database, chiavi di cifratura e il codice di gestione della posta di un’installazione Laravel 5.8.38
, poi riusati per costruire un exploit Python mirato ai meccanismi di deserializzazione.

A Taiwan la ricognizione ha interessato otto organizzazioni fra supply chain e settori contigui alla difesa, sottoposte a sola attività di reconnaissance e fingerprinting; a queste si aggiungono due organizzazioni effettivamente compromesse: un produttore chimico via SQL injection e un fabbricante di apparati telecom ed edge, violato dopo il ritrovamento, in file JavaScript pubblicamente accessibili, di chiavi anon
di Supabase
e token SAS di Azure Logic App
lasciati hardcoded, che hanno dato accesso diretto all’infrastruttura cloud di backend.

Gli Stati Uniti figurano solo in fasi preliminari, ed è la ragione per cui il report Hunt.io parla di quattro Paesi mentre le compromissioni confermate sono tre: host NASA (
launchpad.nasa[.]gov
e ngis.nasa[.]gov
) compaiono nell’output di scansione ma non risultano perseguiti, mentre erano in preparazione pagine clone del D.C. Council e della contea di Delaware, in Pennsylvania. In parallelo alle attività governative, gli operatori hanno condotto una campagna contro società di servizi finanziari in Europa, Australia e Asia: una pagina di exploit CORS ospitata sull’infrastruttura ha estratto i dati di quattro account amministratore WordPress da una grande piattaforma di payment processing, con nomi coincidenti con quelli di dipendenti della società.

Infrastruttura e malware

Oltre a TencShell, Hunt.io valuta con confidenza moderata la presenza di un secondo framework C2, finora non documentato, che si autodefinisce Gshell C2
e che opererebbe in parallelo dai medesimi cluster. Il malware recuperato dalle porte di delivery è un binario Linux/ARM a 32 bit, mai osservato prima, denominato HSEWH-Ur
: compilato in Go, comunica via WebSocket verso la porta 4081
dello stesso hub e si autentica con header HTTP X-NITRO-USER
e X-NITRO-PASS
, normalmente usati da API legittime di gestione infrastrutturale.

È in grado di sottrarre credenziali di messaggistica Tencent QQ (inclusi identificativi SDK e chiavi crittografiche), token di piattaforme di enterprise messaging e chiavi di accesso a servizi cloud. Una variante Linux/x86, recuperata da un diverso indirizzo (
38.55.105[.]143:8088
), impiega il tool di offuscamento Go garble
per rimuovere i nomi di funzione; entrambe condividono una chiave di cifratura identica da 80 byte, segno di una codebase comune fra architetture.

Hunt.io si ferma prima di qualificare questi binari come build Linux di TencShell, non avendo confermato una corrispondenza a livello di codice con il campione Windows documentato da Cato. Il filo che lega i due report resta il progetto Reacon: Cato ne aveva trovato la struttura nei path Go di TencShell, e la variante x86 analizzata da Hunt.io impiega garble
proprio per cancellarne i riferimenti.

Perché conta per chi difende

L’attribuzione resta prudente: Hunt.io non nomina un gruppo e si ferma a una valutazione di attività riconducibile alla Cina, sostenuta dalla presenza costante di cinese semplificato nel codice e nelle note, dal clustering a Hong Kong e dal profilo dei bersagli, orientato a procurement, relazioni con i fornitori e visibilità sulle politiche pubbliche.

Per un SOC, il dettaglio più istruttivo è che l’intera catena d’attacco poggiava su strumenti pubblici e leciti assemblati su un’unica macchina: ARL
sulla porta 5003
per la ricognizione, DeepAudit
sulla 3000
per l’audit del codice, Vshell
sulla 8084
per il command-and-control, tutti disponibili apertamente e con usi di testing legittimi. È la loro combinazione, accanto alla directory aperta di dati delle vittime, a distinguere un’intrusione attiva da un normale red team.

Sul piano dei modelli, va evitata un’inferenza affrettata: il report non documenta alcun bypass dei guardrail; gli agenti commerciali, del resto, applicano controlli propri sull’esecuzione, indipendenti da dove nasce il ragionamento.

Lo schema osservato pone piuttosto la questione di come presidiare un uso in cui la componente decisionale viene delegata a un modello terzo, fuori dal perimetro di monitoraggio del vendor che fornisce l’esecuzione. Resta anche una domanda che il report non affronta e che nessuna delle riprese chiarisce: come operatori attivi da Hong Kong, con note in cinese semplificato, abbiano ottenuto accesso a Claude Code
.

Anthropic, nel proprio rapporto di febbraio 2026 sulle distillation attack, dichiarava di non offrire accesso commerciale a Claude in Cina, e descriveva il ricorso di laboratori cinesi a servizi proxy commerciali che rivendono l’accesso ai modelli di frontiera tramite reti di account fraudolenti; il report Hunt.io non collega la campagna a questo canale, e va detto che non lo fa.

A oggi, inoltre, non risultano dichiarate azioni di Anthropic o di DeepSeek sugli account impiegati. I vettori sfruttati, del resto, restano ordinari e prevenibili (SQL injection, segreti hardcoded in JavaScript pubblico, deserializzazione insicura, token cloud non ruotati), e su questi l’igiene applicativa di base continua a fare la differenza.

Il set completo di indicatori, con hash dei file e infrastruttura di rete, è pubblicato nel report originale.

https://www.ictsecuritymagazine.com/notizie/cina-claude-code-deepseek-spionaggio-ai/

Il Manifesto per l’Italia Digitale e la proposta di voucher per le micro, piccole e medie imprese

Presentato alla Camera dei Deputati il Manifesto per l’Italia Digitale, promosso da AIIP, AssoSoftware, Confartigianato, Confcommercio, Confimi Industria e Confprofessioni, con al centrola proposta di introdurre, nella prossima Legge di Bilancio, il voucher digitale.

Un gruppo di associazioni di settore che rappresenta di fatto il Paese reale, un pezzo significativo di economia nazionale che va accompagnato nella trasformazione digitale in corso. A questa fetta di Paese si è rivolto anche il messaggio dell’On. Alessandro Manuel Benvenuto, Questore della Camera dei deputati: “Sono micro e piccole e medie imprese, oltre che gli studi professionali e il terzo settore, che non possono essere tagliati fuori dalla transizione e dal digitale, che abilita crescita economica e posti di lavoro, ma che deve arrivare anche al negozio di quartiere, allo studio professionale, agli enti non-profit”.

La misura, illustrata come “semplice, triennale e verificabile”, nasce per rispondere al ritardo digitale del sistema produttivo italiano, particolarmente evidente nelle realtà meno strutturate: il 94,7% delle imprese italiane ha meno di 10 addetti, ma solo il 29,4% delle microimprese tra 2 e 9 addetti utilizza un software gestionale, contro il 51,4% delle imprese con almeno 10 addetti.

Si tratta di una richiesta che viene dal basso e direttamente dalle micro e piccole imprese, ha spiegato l’On. Laura Cavandoli, Presidente del Consiglio di giurisdizione della Camera dei deputati, “con l’obiettivo di avere una misura proporzionata al proprio business. La digitalizzazione consente di accelerare la crescita e con l’arrivo dell’AI bisogna saper intercettare le nuove opportunità che porta con sé. compito della politica è offrire attenzione e ascolto al mondo delle imprese e sul voucher digitale c’è una grande convergenza, uno strumento che può generare Pil”.

Il Manifesto punta a sostenere investimenti in software gestionali, cloud, piattaforme digitali, intelligenza artificiale, cybersecurity, e-commerce, consulenza, formazione e compliance, legando il beneficio alla reale messa in funzione delle soluzioni “e non al semplice acquisto”.

La proposta prevede una misura rivolta alle imprese tra 2 e 99 addetti, “con intensità di aiuto più alta per le realtà più piccole” e, altra novità importante, una “premialità per le soluzioni Made in UE”. La platea stimata è di circa 578mila beneficiari nel triennio, con un fabbisogno pubblico pari a 3,951 miliardi di euro e investimenti complessivi attivati stimati in 7,05 miliardi.

Il voucher digitale per recuperare il gap con l’Ue in termini di competenze, produttività e adozione di nuove tecnologie

Marina Natalucci, Direttrice Osservatori Tech Company, Quantum, Data Center, C4DE del Politecnico di Milano, ha spiegato perché questa misura è importante, perché serve e qual è il suo potenziale. Oggi, l’Italia soffre un gap rilevante in termini di competenze digitali rispetto agli altri grandi Paesi europei, un 45,8% contro il 55,6% della media dell’Unione europea (Ue). Il 34% delle imprese che presentano tra 10 e 49 addetti non ha investito nel digitale negli ultimi anni e non prevede di farlo nel prossimo futuro.

Una situazione critica che penalizza invece una fetta significativa della nostra economica, considerando che le imprese digitalizzate vedono aumentare la produttività anche dell’8%. Se poi ai software si affiancano anche soluzioni di intelligenza artificiale (AI) questo dato sale o supera il 10%.

“Siamo indietro e questo pesa sulla competitività delle nostre imprese, in un contesto in cui l’AI cambierà tutta l’economia e l’industria. L’AI macina dati e se non c’è la digitalizzazione di base dei processi non ci sarà un’adozione sufficiente tra le Pmi. Mancano le componenti abilitanti di basi. Il PNRR ha dato una mano, ma ora che va esaurendosi bisogna cominciare ad immaginare nuove soluzioni. Più le imprese sono piccole, più aumenta il livello di arretratezza. Uno studio Luiss illustra l’impatto delle software technologies sulla crescita e sul valore. È un moltiplicatore sulla produzione di 1,6 euro ogni euro investito”, ha precisato Natalucci.

Il Manifesto propone infatti uno strumento complementare ai piani 4.0 e 5.0, pensato per intercettare la domanda diffusa di digitalizzazione delle micro e piccole imprese, dei professionisti e degli enti del terzo settore. Ovviamente, ha aggiunto Natalucci, “l’acquisto di software non basta, bisogna rivedere i processi, digitalizzare i flussi di lavoro e costruire competenze, perché alla fine si tratta di un percorso di trasformazione complesso, complessità che cresce al diminuire della dimensione di imprese”.

La proposta si inserisce in un quadro generale di misure simili che già sono state prese in altri Paesi europei, come la Spagna che, con il kit digitale, ha attivato 750 mila buoni digitali per 3 miliardi di euro erogati. Ci sono altri esempi simili in Francia, Germania e Gran Bretagna.

“La trasformazione digitale è una leva strategica per la competitività del Paese che richiede un impegno condiviso tra istituzioni e corpi intermedi. Il Buono Digitale rappresenta uno strumento concreto per sostenere gli investimenti delle imprese in innovazione, competenze e cybersicurezza”, ha affermato Marco Barbieri, Segretario Generale di Confcommercio, sottolineando però un’altra criticità legata all’impatto delle nuove tecnologie sui livelli occupazionali e sui processi lavorativi: “L’AI è l’ultimo tassello del processo di digitalizzazione del mondo del lavoro e delle imprese, bisogna governare l’introduzione di questa tecnologia evitando gli effetti peggiori sui processi aziendali e i posti di lavoro”.

La Tavola delle associazioni

Ad aprire la Tavola rotonda delle associazioni promotrici del Manifesto, moderata da Paolo Poggio, Vicedirettore RaiNews24, è stato Pierfrancesco Angeleri, Presidente di AssoSoftware, che ha dichiarato: “Il voucher digitale è uno strumento necessario per portare software, competenze e processi digitali nelle micro e piccole imprese, dove il ritardo è ancora più evidente. L’obiettivo non è incentivare il semplice acquisto di tecnologia, ma la sua reale adozione: soluzioni gestionali, cloud, cybersecurity, intelligenza artificiale e formazione devono diventare leve concrete di produttività. Investire nel software significa rafforzare la competitività delle imprese e dell’intero sistema Paese. Abbiamo un mondo dei servizi che cresce e che va sostenuto, anche dal punto di vista culturale, riconoscendogli maggiore rilevanza. Rappresenta il 70% del Pil oggi e va ascoltato, anche con misure di sostegno alla trasformazione digitale. Grazie al bonus digitale potremmo aggiungere fino all’1% di crescita al PIL da questo settore chiave. Chiediamo maggiore ascolto alla politica”.

“A mancare sono sempre le competenze e i capitali. Ascoltando le esigenze delle micro, piccole e medie imprese, abbiamo capito quali dovevano essere i punti di forza del buono digitale: tre anni di durata, il minimo per creare una strategia digitale a breve-medio termine; la compliance; consulenza e formazione, fondamentali per l’adozione dell’AI; l’inserimento del noleggio a lungo termine del software, agevolando la spesa. Un’azione da portare avanti inoltre è integrare tutte le iniziative in un’unica misura che abiliti il lavoro di più soggetti, così da avere più risorse finanziarie che mantengono in vita più a lungo un intero ecosistema. Il Paese non può pensare di crescere lasciando indietro le imprese più piccole”, ha sostenuto Paola Generali, Presidente Assintel – EDI Confcommercio.

“Il buono digitale risponde alle esigenze del 94,7% delle imprese italiane, quelle con meno di dieci addetti, che rappresentano il cuore del nostro sistema produttivo. Le imprese artigiane e le micro e piccole imprese sono già da tempo impegnate nella transizione digitale, investendo in innovazione e competenze, ma necessitano di strumenti semplici e accessibili che ne accelerino il percorso. Auspichiamo che questa misura possa trovare spazio nella prossima Legge di Bilancio – ha sottolineato Fabio Mereu, Vicepresidente di Confartigianato – è una misura di politica industriale capace di sostenere l’adozione concreta di software, intelligenza artificiale, cybersecurity e formazione, rafforzando la produttività e la competitività del Paese. Investire nella digitalizzazione delle micro e piccole imprese significa investire nella crescita dell’intero sistema economico italiano”.

“Abbiamo creato un’alleanza per sostenere le nostre imprese. Siamo un grande Paese esportatore. Tra i nostri associati ci sono tantissime Pmi e microimprese. Dobbiamo investire in questo settore, che dà tanto all’economia nazionale. Il Governo ha investito 7 miliardi nella rete in fibra, ma non tutte le aziende le sfruttano ancora. La formazione ha un ruolo chiave nella crescita e il voucher potrebbe colmare un gap al momento rilevante con l’Ue. Una maggiore adozione di soluzioni digitali si tradurrebbe in un aumento del traffico dati a livello nazionale. La nostra proposta va incontro all’esigenza di rafforzare la sovranità tecnologica e il made in EU. Il voucher andrebbe a completare quanto già fatto dal Governo, facendo arrivare l’innovazione in profondità nei territori. Vogliamo in questo modo completare la politica industriale nazionale, integrando gli investimenti fin qui già fatti. C’è una resistenza da parte di chi deve assolvere le pratiche necessarie per richiedere questi supporti, ma noi come associazioni e il Governo stesso abbbiamo il compito di pubblicizzare e comunicare le nuove proposte, proprio per farle incontrare con le esigenze delle realtà imprenditoriali più piccole”, ha affermato Giovanni Cristi, Segretario Generale AIIP.

“Per le nostre PMI manifatturiere, il Buono Digitale è un’opportunità per ridurre il divario con le realtà più grandi e strutturate, trasformare un’idea in un progetto pilota e acquisire consapevolezza del valore dei propri dati e, quindi, della necessità di tutelarli. Per il legislatore, è invece uno strumento per ridurre la burocrazia e partecipare attivamente al processo di innovazione del Paese. Dobbiamo favorire la formazione continua e l’acquisizione di nuove competenze, solo così si potranno salvare posti di lavoro dall’impatto dell’AI, che va governato, ma che necessità anche di altre misure che vadano a sostegno delle organizzazioni più piccole. Il buono digitale accrescerà la consapevolezza sui rischi della dipendenza digitale, sul valore del dato e sulla necessità di aumentare la sicurezza informatica e della proprietà intellettuale”, spiega Domenico Galia, Presidente di Confimi Industria Digitale.

“I dati dell’Osservatorio di Confprofessioni mostrano con chiarezza che il comparto professionale è uno dei protagonisti della trasformazione digitale del Paese, con oltre l’80% degli studi che investe in soluzioni ICT. Per sostenere questo percorso servono strumenti semplici e accessibili anche alle realtà più piccole. Il Buono Digitale va esattamente in questa direzione: una misura concreta, immediatamente fruibile e costruita sulle esigenze di studi professionali e microimprese, in piena coerenza con i principi del nuovo Codice degli incentivi e della legge delega di riforma. Il voucher è uno strumento democratico per implementare le capacità digitali e sviluppare la dimensione professionale.”, ha dichiarato Paola Fiorillo, Componente della Giunta con delega alla digitalizzazione di Confprofessioni.

La tavola della politica

Riguardo ai quasi 4 miliardi di euro di risorse a copertura del voucher digitale, l’On. Laura Cavandoli, Presidente del Consiglio di giurisdizione della Camera dei deputati, ha precisato in apertura della Tavola della politica, che si tratta di “una cifra significativa”, ma che certamente “la richiesta di ampliare la platea è legittima, come lo è la richiesta di accrescere le competenze digitali”. “È necessario aprire un confronto su questo per evitare di continuare a perdere terreno su settori chiave per la crescita del Paese. Recuperiamo risorse, riorganizziamo gli strumenti e sfruttiamole in maniera più efficiente – ha proseguito Cavandoli – il problema in sede di legge di bilancio sarà decidere come muoversi e come affrontare anche il grande problema dei consumi energetici, che peseranno sempre più sul mondo delle imprese”.

“Bisognerebbe pensare ad una misura strutturale a sostegno della digitalizzazione, da inserire sempre all’interno di politiche nazionali. Abbiamo usato un pezzo del PNRR per completare la trasformazione digitale delle reti fisse e mobili. Un passaggio fondamentale anche per poi investire sulla domanda, che attiva il ruolo delle Pmi e delle micro imprese. Una parte residuale del PNRR potrebbe andare in questa direzione, circa un miliardo di euro avanzato dal Piano 1Giga. Si può introdurre inoltre una forma equa di tassazione sulla pubblicità online, da cui generare nuove risorse interne da investire. Abbiamo calcolato circa 500 milioni di euro di entrate annue. Dal punto di vista finanziario si può agire certamente, ma servono meccanismi incentivanti, favorendo l’aggregazione della domanda. Questo farebbe diminuire il costo pro-capite, aumentando la capacità di cooperazione, andando incontro alle micro imprese ad esempio. Si può anche immaginare uno strumento che finanzi la capacità digitale delle imprese ma che poi sia modulato in base alle esigenze che col tempo cambiano. I soldi spesi devono essere considerati investimenti, non costi, così da sottrarli dalla spesa corrente”, ha affermato il Sen. Antonio Nicita, Membro della Commissione Programmazione economica e bilancio del Senato.

“La proposta va incontro ad una diffusa necessità di crescita e formazione. Il problema è controllare certificazioni e adempimenti. Le misure devono sempre fare i conti con il tessuto imprenditoriale nazionale e le cattive pratiche che non mancano mai. Bisogna far comprendere bene quanto una misura del genere sia centrale per il futuro delle micro e piccole e medie imprese, degli studi professionali e per il terzo settore. il meccanismo deve prevedere una profonda preparazione da parte di tutti. Altra criticità è la capacità di aggregazione delle micro imprese, che prevede anche la condivisione di dati e di informazioni”, ha commentato il Sen. Luigi Nave, Membro della Commissione Ambiente, transizione ecologica, energia, lavori pubblici, comunicazioni e innovazione tecnologica del Senato.

“La copertura è rilevante e il Governo ha fatto della stabilità dei conti pubblici il proprio mantra. Parlando però di investimenti bisogna essere attenti a questa proposta. Si deve affrontare la trasformazione tecnologica del mondo del lavoro e servono nuovi strumenti per saper gestire i cambiamenti che stanno arrivando. Abbiamo la responsabilità di governare questa transizione, salvaguardando la dignità di ogni lavoratore. In Italia abbiamo bassi tassi di produttività che portano a bassi tassi retributivi. La questione della digitalizzazione è centrale, gli strumenti fin qui messi in campo non bastano e non arrivano alle micro imprese, che sono il tessuto vivo dell’economia nazionale. Il tema della formazione anche è centrale, qui serve investire, l’infrastrutturazione è una conseguenza. Dobbiamo aumentare il livello di attenzione sul tema formativo. Poi c’è il meccanismo del coinvolgimento delle imprese per rendere più sostenibile l’investimento. Altro punto critico sono i controlli, senza aumentare il carico burocratico, costruendo reti di protezione per evitare sprechi e truffe”, ha dichiarato in conclusione l’On. Lorenzo Malagola, Segretario della Commissione Lavoro della Camera dei deputati.

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La nuova corsa agli armamenti è già iniziata: l’intelligenza artificiale diventa la vera arma del XXI secolo

La Guerra Fredda appartiene ormai ai libri di storia. Non esistono più due soli blocchi contrapposti impegnati nella corsa agli arsenali nucleari. Oggi il confronto è molto più complesso, coinvolge più potenze e soprattutto si combatte sul terreno delle tecnologie più avanzate.

L’obiettivo non è semplicemente costruire più carri armati o più caccia da combattimento, che pure è nell’agenda dei ministri della Difesa di mezzo mondo. La sfida maggiore è conquistare il primato nell’intelligenza artificiale (AI), nei droni autonomi, nelle armi ipersoniche, nella guerra elettronica, nello Spazio e nei sistemi in grado di prendere decisioni in tempi impossibili per un essere umano.

Secondo le stime riportate da Bloomberg, gli investimenti complessivi delle principali potenze superano ormai i 2.000 miliardi di dollari, distribuiti tra Stati Uniti, Cina, Europa e Russia. Una cifra che richiama inevitabilmente le grandi corse agli armamenti del Novecento, ma con una differenza fondamentale: oggi nessuno sa ancora quale tecnologia cambierà davvero il modo di combattere. L’unica certezza è che arrivare secondi potrebbe avere conseguenze strategiche enormi.

Temi che saranno sul tavolo del vertice della NATO ad Ankara (7-8 luglio), che si occuperà di sicurezza euro-atlantica, tra cui il sostegno all’Ucraina nella guerra con la Russia, il nuovo equilibrio tra Stati Uniti ed Europa, il rafforzamento del Fianco Sud, la produzione industriale della Difesa, con la spinosa questione dell’aumento della spesa al 5% del PIL entro il 2035 da parte dei Paesi partner dell’Alleanza.

Una corsa agli armamenti “multidimensionale”

“Una corsa agli armamenti è in qualche modo già in corso, anche se non l’abbiamo ancora chiamata così. È una corsa multidimensionale”, spiega Celeste Wallander, ex Assistant Secretary of Defense degli Stati Uniti. Per le grandi potenze, osserva Wallander, la vera domanda è capire “su quali tecnologie concentrare gli investimenti”.

Non si tratta infatti soltanto di costruire armi più potenti, ma di integrare capacità completamente nuove: algoritmi di intelligenza artificiale, sensori spaziali, sistemi autonomi, capacità di colpire bersagli a migliaia di chilometri di distanza e strumenti per negare all’avversario l’utilizzo dello Spazio. Un dominio quest’ultimo che, assieme a quello subacqueo, sta attirando sempre di più l’attenzione di Governi e grandi gruppi privati, per il valore strategico che rappresenterà nell’immediato futuro.

Gli Stati Uniti investono 1.500 miliardi e dopo l’AI la frontiera degli armamenti indispensabili si sposta sui dispositivi ipersonici

Washington resta il principale protagonista. L’amministrazione del presidente Donald Trump punta a destinare 1.500 miliardi di dollari alla Difesa nel prossimo bilancio federale. Una parte crescente di queste risorse è destinata all’intelligenza artificiale.

Gli Stati Uniti hanno già impiegato l’AI in operazioni militari durante la campagna contro l’Iran, utilizzandola per supportare la pianificazione delle missioni. Una scelta che ha aperto anche un confronto tra il Pentagono e Anthropic, una delle aziende leader mondiali nell’intelligenza artificiale, sull’impiego delle proprie tecnologie in ambito bellico.

L’obiettivo americano è arrivare a sistemi capaci di collegare automaticamente satelliti, radar e missili intercettori, lasciando che sia l’intelligenza artificiale a decidere, in pochi secondi, come rispondere a un attacco. Secondo Todd Harrison, dell’American Enterprise Institute, questo diventa indispensabile soprattutto contro i nuovi missili ipersonici, le cui traiettorie sono molto meno prevedibili rispetto ai tradizionali missili balistici.

Sul fronte delle armi ipersoniche, però, Washington è ancora in ritardo. Il missile Dark Eagle, sviluppato da Lockheed Martin, rappresenta il primo sistema ipersonico statunitense, ma il Pentagono ha dichiarato che non disporrà di dati sufficienti per valutarne l’efficacia operativa prima del prossimo anno. Anche il Government Accountability Office ha evidenziato problemi produttivi.

Washington al lavoro sul Golde Dome

Parallelamente gli Stati Uniti stanno investendo decine di miliardi nel progetto Golden Dome, il gigantesco sistema di difesa antimissile voluto da Trump. Secondo Bloomberg e il Congressional Budget Office il programma potrebbe superare 1.000 miliardi di dollari.

Il progetto punta a realizzare una rete composta anche da intercettori spaziali, una tecnologia mai sperimentata su larga scala, coinvolgendo colossi come Lockheed Martin, Boeing, RTX, Anduril Industries e molte altre aziende.

“Stiamo vivendo un momento di trasformazione straordinaria della guerra”, afferma il senatore democratico Jack Reed, presidente della Commissione Forze Armate del Senato, “l’intelligenza artificiale e l’autonomia stanno cambiando tutto”.

La Cina punta sull’integrazione tra Stato e imprese

Pechino rappresenta probabilmente il concorrente più temibile. Il bilancio ufficiale della Difesa supera i 400 miliardi di dollari, ma diverse stime occidentali ritengono che la spesa reale possa arrivare fino a 500 miliardi, considerando anche gli investimenti non dichiarati. Nel 2025 il budget crescerà del 7%, il ritmo più lento dal 2022.

La strategia cinese è quella della cosiddetta fusione civile-militare, che integra università, aziende private e grandi gruppi pubblici nello sviluppo delle nuove tecnologie. L’analisi di Bloomberg mostra come l’ecosistema missilistico cinese coinvolga imprese statali e società civili che producono componenti sofisticati: metalli stampati in 3D, sensori a infrarossi, computer embedded e materiali stealth.

Grande attenzione, neanche a dirlo, è dedicata anche all’intelligenza artificiale. Almeno sette laboratori universitari che collaborano con l’Esercito Popolare di Liberazione hanno cercato di procurarsi i più avanzati chip AI di Nvidia. La Cina è inoltre diventata leader mondiale nella produzione di diamanti sintetici, utilizzati per raffreddare i processori più potenti.

Per James Char, docente della Nanyang Technological University, “l’Esercito Popolare continuerà a dare priorità ai sistemi missilistici per la loro capacità di colpire con precisione a lunga distanza. Le salve di missili saranno affiancate da operazioni spaziali, cyber ed elettroniche per interrompere le operazioni del nemico”.

Tra le armi più avanzate figurano i missili ipersonici DF-17, DF-27, YJ-17 e YJ-21, prodotti dalla China Aerospace Science and Industry Corporation.

La Russia punta sui missili ipersonici e sa che non potrà competere con USA e Cina (e forse con l’Europa)

Nonostante il peso economico della guerra in Ucraina, Mosca continua a investire pesantemente. Tra il 2022 e il 2025 la spesa militare è triplicata, raggiungendo 13.600 miliardi di rubli, pari a circa 176 miliardi di dollari. Vladimir Putin ha chiesto lo sviluppo di nuovi sistemi convenzionali e nucleari, ponendo particolare attenzione alle tecnologie spaziali e all’intelligenza artificiale.

Secondo Henry Boyd, senior fellow dell’International Institute for Strategic Studies, a Mosca esiste la consapevolezza che Stati Uniti e Cina dispongano di tecnologie complessivamente superiori. Per questo il Cremlino ha investito soprattutto in sistemi capaci di aggirare le difese occidentali.

Tra questi figurano il missile da crociera a propulsione nucleare Burevestnik, il drone sottomarino nucleare Poseidon e soprattutto il missile ipersonico Kh-47M2 Kinzhal, prodotto da Rostec tramite NPK KBM, che Mosca sostiene possa raggiungere velocità pari a dieci volte quella del suono.

Insieme al missile da crociera Zircon, rappresenta l’unico sistema ipersonico finora impiegato realmente in combattimento. Sul fronte spaziale, invece, la Russia dispone del missile anti-satellite A-235, lanciato da terra. Secondo Boyd, “la Russia è più incline a diventare uno ‘spoiler’ nello Spazio. Se non può sfruttarlo quanto gli altri, trae maggior vantaggio dal negarlo a tutti”,

Anche l’Europa accelera la spesa nelle tecnologie di guerra

Singolarmente nessun Paese europeo può competere con Stati Uniti o Cina. Nel complesso, però, il continente europeo investirà nel 2025 circa 600 miliardi di dollari nella Difesa. Secondo l’International Institute for Strategic Studies, la spesa europea aumenterà del 9%.

Gli investimenti NATO mostrano già un’accelerazione significativa. Le spese per l’artiglieria sono cresciute del 570%, passando da 2,9 a 19,4 miliardi di dollari. Quelle per la difesa aerea terrestre sono aumentate del 525%, da 7,2 a 45 miliardi.

Secondo Tom Waldwyn, ricercatore dell’IISS, l’attenzione si sta spostando progressivamente verso droni, sistemi autonomi e intelligenza artificiale.

Il commissario europeo alla Difesa Andrius Kubilius ha spiegato che Bruxelles sta concentrando gli sforzi su capacità oggi mancanti, soprattutto considerando la dipendenza europea dagli Stati Uniti nelle infrastrutture spaziali. Tra i programmi simbolo c’è IRIS², la costellazione europea di piccoli satelliti destinata a realizzare entro il 2030 una rete sicura di comunicazioni.
Gli annunci degli ultimi giorni da parte della Vicepresidente esecutiva per la Sovranità Digitale, Henna Virkkunen, e dello stesso Kubilius, fanno quasi sorridere per l’entità della spesa: poco più di 325 milioni di euro per 5 progetti su droni e sistemi di contro-droni, difesa marittima e dei fondali marini, Spazio, difesa aerea e missilistica.

Per Rupert Pearce, direttore nazionale degli armamenti del Ministero della Difesa britannico, il vantaggio europeo potrebbe risiedere proprio nella quantità di dati disponibili: “I nostri algoritmi individueranno schemi ricorrenti e saremo in grado di determinare risposte più rapide, efficaci e precise grazie al vantaggio rappresentato dai dati”.

Lo Spazio diventa un nuovo campo di battaglia

Una delle novità più rilevanti riguarda proprio lo Spazio. I satelliti, fondamentali per telecomunicazioni, navigazione GPS, osservazione terrestre e guida dei missili, stanno diventando obiettivi militari. Tutte le principali potenze stanno sviluppando capacità anti-satellite.

La Russia dispone del sistema A-235. La Cina ha testato il missile Dong Neng-2, che sarebbe in grado di colpire obiettivi in orbita geostazionaria, oltre 35.000 chilometri dalla Terra. Gli Stati Uniti stanno invece studiando sistemi spaziali difensivi nell’ambito del progetto Golden Dome.

Distruggere o accecare i satelliti di un avversario significherebbe interrompere comunicazioni, navigazione, ricognizione e capacità di comando, paralizzando le operazioni militari. Lo spazio, dunque, non è più soltanto un’infrastruttura civile, ma sta diventando un vero teatro di guerra.

Il ruolo decisivo delle imprese private

Se durante la Guerra Fredda il predominio apparteneva quasi esclusivamente agli Stati, oggi il settore privato è uno dei protagonisti principali. Negli Stati Uniti operano giganti come Lockheed Martin, Boeing, RTX e nuove aziende tecnologiche come Anduril.

In Cina, la strategia della fusione civile-militare coinvolge imprese private altamente innovative insieme ai grandi gruppi pubblici. Le università, i laboratori di ricerca e le aziende produttrici di semiconduttori, materiali avanzati e software di intelligenza artificiale sono ormai parte integrante dello sviluppo delle capacità militari.

La superiorità tecnologica non dipende più soltanto dagli eserciti, ma dall’intero ecosistema industriale e scientifico di un Paese.

Oltre il nucleare, la nuova deterrenza dell’AI

Il mondo continua a convivere con circa 9 potenze nucleari. Russia e Stati Uniti possiedono ancora il maggiore arsenale, con circa 8.000 testate nucleari dispiegate tra missili, bombe e sottomarini. Ma la vera tecnologia destinata a ridefinire gli equilibri potrebbe essere l’intelligenza artificiale.

Non perché possa provocare distruzioni paragonabili a quelle delle armi nucleari, ma perché promette un vantaggio decisivo nella velocità delle decisioni, nella capacità di prevedere le mosse dell’avversario e nel coordinamento simultaneo di missili, droni, satelliti e sistemi di difesa.

È questa la nuova frontiera della deterrenza. Quella che sta prendendo forma oggi si gioca sulla supremazia algoritmica, sull’autonomia delle macchine e sul controllo dello Spazio. Chi riuscirà a conquistare la leadership in queste tecnologie potrebbe determinare gli equilibri strategici dei prossimi decenni, senza necessariamente sparare il primo colpo.

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L’Europa ha imparato a regolamentare l’intelligenza artificiale, ma non ancora a produrla. È il punto centrale del documento strategico “La sovranità tecnologica europea nell’era dell’intelligenza artificiale”, curato da Franco Bernabè, presidente di TechVisory, in collaborazione con Rivista.AI.

Secondo il documento, la sovranità sull’AI non si ottiene addestrando un modello nazionale. Richiede infrastrutture computazionali, dati, energia, talenti, governance e capacità industriale dentro un disegno strategico coerente.

Il rischio è che l’Europa continui a fare ciò che ha fatto finora: fissare regole avanzate, dal GDPR all’AI Act, su tecnologie che non controlla. Regola modelli sviluppati altrove, su infrastrutture possedute da altri, con strumenti di sviluppo decisi fuori dal continente.

La dipendenza non è solo dai chip

Il dibattito europeo sulla sovranità AI si concentra spesso sui processori. È un tema reale: senza GPU e capacità di calcolo avanzata non è possibile addestrare modelli competitivi.

Ma, secondo Bernabè, questa è solo la punta dell’iceberg. La dipendenza riguarda l’intera catena produttiva dell’AI: processori, strumenti di programmazione, framework di sviluppo, cloud, piattaforme di gestione e modelli linguistici.

Le GPU sono prodotte soprattutto da NVIDIA. Anche gli strumenti con cui gli sviluppatori fanno funzionare quei processori sono controllati dalla stessa NVIDIA, dopo vent’anni di ottimizzazioni difficili da sostituire.

Il risultato è una sovranità solo geografica. L’Europa può costruire data center sul proprio territorio e tenere i dati dentro i confini europei. Ma se software, strumenti di sviluppo e piattaforme operative restano controllati da aziende americane, la sovranità resta incompleta.

Il precedente della telefonia mobile: il GSM

Bernabè richiama il precedente della telefonia mobile. Negli anni Novanta l’Europa guidava il mondo con il GSM: uno standard comune, aperto, capace di creare un mercato continentale e un ecosistema industriale con Nokia, Ericsson, Siemens e Alcatel.

Poi arrivò il passaggio al 3G. L’Europa scelse il WCDMA, tecnologia difendibile sul piano tecnico, ma costruita su elementi brevettuali controllati da Qualcomm. L’azienda americana non produceva telefoni, ma deteneva diritti di proprietà intellettuale su componenti fondamentali dello standard.

Il risultato fu che per ogni telefono 3G venduto nel mondo, inclusi quelli prodotti dai campioni europei, una parte dei ricavi finiva a Qualcomm. La società americana raccoglieva pedaggi sugli standard altrui.

Per Bernabè, il parallelo con l’AI è evidente. Nel mobile l’Europa aveva ancora produttori, infrastrutture e dispositivi. Nell’intelligenza artificiale, invece, parte da una posizione più debole: non controlla processori di frontiera, strumenti software fondamentali e modelli linguistici competitivi su scala globale.

Il mondo verso due stack: Usa e Cina

Il documento descrive uno scenario in cui, entro la fine del decennio, l’AI potrebbe organizzarsi intorno a due grandi stack tecnologici: uno americano e uno cinese.

Gli Stati Uniti controllano oggi gran parte dell’infrastruttura AI globale: chip, cloud, framework, piattaforme e modelli frontier. La Cina, colpita dalle restrizioni americane sull’export di processori avanzati, ha risposto con una strategia sistematica di sostituzione tecnologica perché dispone di una domanda interna garantita. Le grandi aziende tecnologiche cinesi sono state spinte a migrare dal contesto geopolitico e dalle restrizioni americane.

L’Europa non può copiare quel modello. Non ha la stessa capacità di coordinamento centralizzato, non può imporre allo stesso modo alle imprese l’uso di tecnologie europee e non può affidarsi allo stack cinese per ragioni di sicurezza, diritto e posizionamento geopolitico.

La trappola europea è quindi chiara: non può dipendere dagli Stati Uniti, ma non può nemmeno sostituire quella dipendenza con una dipendenza dalla Cina.

Il pacchetto Ue del 3 giugno

Il documento dedica una parte centrale al pacchetto presentato dalla Commissione europea il 3 giugno 2026, definito da Bernabè un cambio di paradigma. Per la prima volta Bruxelles non si limita a regolamentare l’AI sviluppata altrove, ma prova a usare strumenti di politica industriale: infrastruttura pubblica, domanda pubblica, sostegno ai produttori europei.

È un passaggio importante, ma restano tre nodi aperti.

Il primo è il software. Le AI Gigafactories possono risolvere il problema della capacità di calcolo localizzata in Europa. Ma se usano processori NVIDIA e strumenti americani, produrranno solo accesso europeo a tecnologia altrui.

Il secondo nodo è la domanda pubblica. Il Buy European Mandate può creare domanda garantita per alternative europee. Ma senza sanzioni e controlli effettivi rischia di restare una raccomandazione.

Il terzo nodo è la scala. Gli investimenti europei restano spesso sottodimensionati rispetto alla competizione con Stati Uniti e Cina. In mercati dove il vincitore tende a prendere tutto, alternative troppo piccole diventano marginali.

Uno stack europeo aperto

La parte più operativa del documento riguarda gli strumenti di sviluppo. Secondo Bernabè, il controllo dell’hardware non basta se l’Europa non controlla anche il software che permette di usarlo.

La proposta non è costruire una copia europea di CUDA, il sistema NVIDIA, ma creare un’infrastruttura aperta e indipendente dall’hardware. Un sistema capace di abbassare il costo di migrazione verso processori non NVIDIA e rendere più competitivo il mercato.

Per realizzare questa strategia, il documento propone la creazione del Sovereign European AI Lab, SEAL: non un centro di ricerca accademico e non un’agenzia regolatoria, ma un laboratorio operativo europeo incaricato di produrre codice, standard e certificazioni.

Il modello evocato è il CERN: un’organizzazione europea con contributi nazionali, governance tecnica autonoma, capacità di assumere ingegneri ai livelli del settore privato e mandato di lungo periodo.

Il SEAL dovrebbe sviluppare e mantenere i componenti software europei, rappresentare l’Europa nei processi internazionali di standardizzazione e certificare le infrastrutture pubbliche attraverso uno standard EuroStack.

Il punto è evitare che gli obblighi di portabilità restino dichiarazioni di principio. Le Gigafactories finanziate con fondi europei dovrebbero dimostrare che il codice gira anche su processori non NVIDIA, che i modelli sono esportabili su infrastrutture alternative e che i contratti non contengono clausole di lock-in.

La domanda pubblica come leva industriale

Un altro asse centrale è la domanda pubblica. L’Europa dispone di un enorme mercato pubblico: amministrazioni nazionali, enti locali, sanità, ricerca, università, difesa. Questa domanda oggi va spesso verso fornitori americani per inerzia istituzionale, non per impossibilità tecnica.

Bernabè propone di trasformarla in leva industriale. Il Buy European dovrebbe avere controlli reali e deroghe motivate tecnicamente. Le pubbliche amministrazioni dovrebbero impegnarsi in acquisti anticipati di chip europei. I finanziamenti alla ricerca dovrebbero imporre l’uso prioritario delle infrastrutture EuroHPC prima del ricorso ai cloud americani.

Senza domanda reale, anche la migliore tecnologia alternativa resta un prototipo. Con domanda garantita, può maturare.

La sovranità come offerta geopolitica

La parte finale del documento allarga il quadro. L’Europa potrebbe offrire un’alternativa basata su standard aperti, interoperabilità, governance trasparente e assenza di agenda imperiale.

È una proposta che potrebbe interessare Paesi come India, Brasile, Indonesia e molti Stati africani, alla ricerca di un’infrastruttura digitale non subordinata né a Washington né a Pechino.

EuroStack potrebbe diventare così non solo una strategia interna, ma uno standard di cooperazione digitale internazionale.

Per Bernabè, l’indipendenza digitale europea non nasce da un annuncio, da una legge o da un singolo modello AI nazionale. Nasce dal controllo dell’intero stack tecnologico. Senza questo controllo, l’Europa rischia di diventare ancora una volta il continente che stabilisce le regole di un gioco giocato da altri.

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Un confronto franco, senza sconti ma anche pregiudizi, sui reali benefici e impatti dell’intelligenza artificiale per lo sviluppo sostenibile. È quello che l’ASviS ha organizzato il 25 giugno a Milano. In ideale continuità, seppur con un format diverso, con il “Processo all’AI” celebrato a maggio al Salone del Libro, il panel milanese ha esplorato gli impatti dell’intelligenza artificiale sulle società attraverso cinque macro-parole chiave: Velocità, Governance, Sostenibilità, Educazione e Lavoro. Concetti ampi che, proprio come i Goal dell’Agenda 2030, nel corso del dibattito hanno rivelato profonde e inevitabili interconnessioni. L’incontro, moderato da Sara Zambotti (Rai Radio), ha visto la partecipazione di Enrico Giovannini (in videocollegamento), direttore scientifico dell’ASviS, Ernesto Belisario, avvocato ed esperto di Digital law, e Mara Tanelli, professoressa di Automatica al Politecnico di Milano.

1. Velocità

Riflettendo sul tasso di adozione senza precedenti dell’AI (ChatGPT ha raggiunto 100 milioni di utenti in soli due mesi), il dibattito si è aperto con una domanda: le istituzioni possono tenere il passo? Secondo Belisario la risposta è sì, ma è necessario rallentare il ritmo: “La velocità a cui stiamo assistendo non è tecnologica, è finanziaria. Stiamo assistendo all’evoluzione tecnologica che va alla velocità dei mercati, alla velocità del calendario delle IPO (offerte pubbliche iniziali, ndr)”. Belisario ha avvertito che, in questa corsa, “l’unica cosa che si può comprimere è la sicurezza“, segnalando l’urgenza di regole globali perché “la velocità ora è una scelta“.

Tanelli ha evidenziato come l’AI sia arrivata al grande pubblico tramite gli smartphone prima ancora di raggiungere una piena maturità scientifica e senza la necessità di nuove infrastrutture fisiche, come invece accadde per telefoni o internet. Inoltre, ha aggiunto, “c’è una dicotomia tra la velocità percepita e la velocità effettiva con cui l’AI sta entrando nel mondo aziendale tradizionale“, avvertendo che le aziende spingeranno sull’acceleratore “non in nome della società o della scienza, ma in nome dei vantaggi finanziari“.

Giovannini ha espresso dubbi sulla reale possibilità di rallentare, vista l’enorme quantità di capitali in gioco. Ha sottolineato come al momento “i mercati sono in totale confusione” e come, dal punto di vista aziendale, l’AI sia per ora contabilizzata principalmente come un costo, con un potenziale impatto negativo temporaneo sul Pil a parità di altre condizioni. “Non abbiamo alcuna idea dell’impatto che questo potrà avere sulle norme sociali e sulle relazioni“, ha avvertito, aggiungendo che la vera speranza è nella nostra capacità di anticipare il rischio e trovare delle soluzioni.

2. Governance

Di fronte alla concentrazione del potere tecnologico in poche mani, il panel si è interrogato sugli strumenti per preservare la democrazia e sul ruolo dell’Unione europea. Belisario ha ricordato che l’Europa, con l’AI Act del 2024, è stata pioniera nell’imporre principi di trasparenza, supervisione umana e sostenibilità. Ma il problema oggi non è l’assenza di regole locali, bensì la mancanza di un coordinamento mondiale: “Abbiamo bisogno di autorità, standard e procedure internazionali“.

Per Tanelli l’AI rischia di amplificare una “povertà digitale” passiva, dove il 99,9% degli utenti subisce la tecnologia. “La tecnologia non è mai neutrale, ha sempre implicazioni morali“, ha affermato, invocando una maggiore presenza di esperti scientifici multidisciplinari ai tavoli decisionali per evitare tecnocrazie e garantire la giustizia sociale. Ha inoltre sollevato l’enorme problema della liability (responsabilità) e della explainability (spiegabilità) algoritmica, specialmente in ambiti critici come la guida autonoma.

Giovannini ha delineato tre vie per l’Europa: educazione, ricerca sull’impatto sociale dell’AI e standardizzazione. Ma serve un’Ue coraggiosa: “Dobbiamo provare a costruire un capitalismo basato sui nostri principi europei, non solo seguendo quello cinese o americano“. Poi l’esortazione a misurare il progresso non solo tramite il Pil, ma attraverso indicatori di benessere equo e sostenibile.

3. Sostenibilità

L’AI consuma enormi quantità di energia e acqua, ma può anche spingere la transizione ecologica. Come bilanciare questi due impatti? Giovannini ha citato uno studio della Banca d’Italia secondo cui, a livello nazionale e globale, il consumo energetico dei data center al momento è gestibile, ma evidenziando una forte criticità legata alla loro elevata concentrazione a livello locale e regionale. Prendendo Milano come esempio, anche alla luce dell’ondata di calore che sta colpendo le città, ha spiegato che il vero rischio non riguarda la rete nazionale, bensì la tenuta delle reti elettriche locali: se in una singola area si dovesse concentrare un numero eccessivo di data center, si rischierebbero blackout diffusi poiché le infrastrutture cittadine non sono state progettate per quel tipo di carico.

4 e 5. Educazione e Lavoro

Le ultime due parole chiave sono state trattate insieme, data la loro profonda interconnessione: preparare le nuove generazioni a un mercato del lavoro trasformato. Tanelli ha proposto l’insegnamento dell’AI a partire dalle scuole elementari e la formazione mirata per i docenti. Non ha nascosti i seri impatti sociali: “Assisteremo a problemi di dipendenza dall’AI nelle nuove generazioni, che credo dovrebbero essere trattati come una nuova dipendenza a livello politico e sanitario“. Sul fronte universitario e lavorativo, la docente ha evidenziato come l’ingresso nel mondo del lavoro sarà ancora più difficile, poiché i lavori base (“entry-level”) verranno “mangiati” dall’AI.

Sul fronte del diritto del lavoro, Belisario ha citato una recente e controversa sentenza del Tribunale di Roma che ha ritenuto legittimo il licenziamento di una graphic designer sostituita da un’AI. Contrapponendola a un caso cinese in cui è stato imposto il reskilling prima del licenziamento, ha detto: “Abbiamo bisogno di nuove regole, ma abbiamo bisogno di nuove regole veloci“, poiché i costi dell’automazione non possono ricadere solo sui lavoratori.

Giovannini ha chiuso il panel invitando a non ripetere con l’AI gli stessi errori di sottovalutazione commessi per decenni con il cambiamento climatico: “Vedo un rischio enorme di polarizzazione nelle nostre economie e nelle nostre società“. Poi ha accennato a un’idea emersa in un recente incontro di esperti: la creazione di una sorta di fondo di riserva o di compensazione da attivare “quando qualcosa andrà storto”. Una proposta politica concreta per tutelare i lavoratori e i più deboli, e per governare gli impatti dell’AI.

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