Moricca (PagoPA): ‘Digitale chiave per una PA più trasparente ed efficiente’
“In Pago PA viviamo ogni giorno la sfida di rendere i servizi pubblici sempre più semplici, accessibili e vicini alle persone. Il digitale per noi è la chiave per creare una PA più trasparente, efficiente e capace di rispondere in tempo reale ai bisogni della società”. Lo ha detto Alessandro Moricca, Amministratore Unico di PagoPA nel suo intervento all’edizione 2025 del Digital Innovation Forum – ComoLake2025 in corso a Cernobbio. Key4Biz è media partner.
Digitale effetti concreti
In questi anni “abbiamo dimostrato che la digitalizzazione può produrre degli effetti concreti positivi” attraverso le principali piattaforme che compongono l’ecosistema digitale della PA, “per digitalizzare l’intero ciclo di vita di un servizio pubblico”, dice Moricca. Dalla comunicazione, alle notifiche, ai pagamenti al welfare e alla gestione dei dati.
Le diverse piattaforme della PA hanno tutte gli stessi standard, per garantire l’interoperabilità dei dati e la stessa esperienza a tutti i cittadini, in tutto il territorio nazionale.
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PagoPA e App IO
Le più mature e utilizzate sono PagoPA, la piattaforma per i pagamenti e degli incassi degli enti di pubblico servizio, e l’app IO, l’app mobile per l’accesso a tutti i servizi digitali della PA. “Servono tutti i giorni milioni d cittadini e decine di migliaia di enti”, dice Moricca.
Ma sono due i progetti al centro dell’attenzione al momento: “L’App IO come scelta di IT Wallet pubblico, i primi servizi sono ormai attivi, è usata dal 50% della popolazione adulta italiana e con essa presidiamo i tavoli europei per l’identità digitale”, aggiunge ricordando che in un anno sono stati rilasciati 11 milioni di documenti tramite la piattaforma, a fronte di 6 milioni di funzionalità.
Piattaforma SEND
Il secondo progetto di punta è SEND, il servizio di notifiche digitali lanciato nel luglio del 2023, grazie al quale la notifica degli atti amministrativi a valore legale diventa un processo totalmente digitale. Con SEND ad oggi sono state inviate più di 22 milioni di notifiche per conto di 6mila enti centrali e locali che sono attivi sulla piattaforma.
McKinsey, risparmi per 135 milioni con le piattaforme PagoPA
Secondo uno studio realizzato da McKinsey, c’è un risparmio di 135 milioni di euro grazie alla gestione centralizzata di convenzioni con i Psp e servizi di postalizzazioni, all’invio digitale di comunicazioni e notifiche, alla riduzione die costi del contante, contenzioso e interrogazione di banche dati. Anche grazie a questi dati, 9 enti su 10 riconoscono il contributo delle piattaforme pubbliche in termini di stimolo e promozione all’innovazione. Il 75% degli utenti attribuisce alle piattaforme della PA un miglioramento della propensione all’utilizzo di servizi digitali per i pagamenti, con un aumento del 22% dei pagamenti digitali al Sud e nelle isole nel periodo dal 2020 al 2024.
FIEG contro Google: “AI Overview è un traffic killer”. Chiesto l’intervento dell’Agcom per violazione del DSA
La Federazione Italiana Editori Giornali ha presentato all’Agcom, in qualità di Coordinatore nazionale dei Servizi Digitali, un reclamo formale contro AI Overview, il nuovo sistema di risposte generate dall’intelligenza artificiale di Google.
L’iniziativa, coordinata con l’ENPA (European Newspaper Publishers’ Association), punta a ottenere dalla Commissione Europea l’apertura di un’istruttoria ai sensi del Digital Services Act (DSA).
Secondo la FIEG, con l’introduzione di AI Overview in Italia – e ancor più con la recente estensione della modalità AI Mode – Google violerebbe diverse disposizioni fondamentali del regolamento europeo, “con effetti pregiudizievoli sugli utenti, i consumatori e le imprese editoriali”.
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Un traffic killer che riduce la visibilità delle fonti
Nel documento tecnico depositato all’Autorità, gli editori accusano Google di essersi trasformato in un vero e proprio traffic killer in quanto le risposte generate da Google Overview vengono visualizzate direttamente nella pagina dei risultati, spesso in cima, senza che l’utente debba cliccare sui link delle testate da cui quei contenuti provengono.
“Un prodotto che si pone in diretta concorrenza con i contenuti prodotti dalle aziende editoriali”, scrive la FIEG, “determinando una riduzione della loro visibilità e reperibilità, e quindi dei relativi introiti pubblicitari”.
Un effetto che, secondo gli editori, “minaccia la sostenibilità economica del settore, la pluralità dell’informazione e la qualità del dibattito democratico”.
A causa di Google Overview calo medio del traffico editoriale tra il 10% e il 15%
Come abbiamo scritto nel nostro approfondimento di settembre, “Calano gli accessi ai siti (anche in Italia) per colpa dell’AI Overview di Google. I dati”, l’effetto di AI Overview si è già fatto sentire sui numeri. Secondo le analisi di piattaforme di monitoraggio SEO e di diversi centri media, il traffico organico proveniente da Google verso i siti editoriali ha subito un calo medio tra il 10% e il 15%, con punte che in alcuni casi raggiungono il 25%.
I primi a risentirne sono stati i portali di informazione generalista, ma anche i siti verticali di tecnologia, salute e cultura hanno registrato flessioni importanti nelle visite provenienti da ricerca.
Le pagine che prima comparivano tra i primi risultati, oggi si trovano sotto i blocchi di risposte AI: snippet, box esplicativi e, sempre più spesso, un riassunto generato automaticamente che ingloba le informazioni principali prese dalle fonti originali.
In pratica, l’utente ottiene la risposta senza bisogno di visitare il sito: un cambiamento che – come confermano i dati – sta alterando la struttura stessa del traffico online.
La questione regolatoria e il DSA
La mossa della FIEG segna una svolta sul piano istituzionale. Il reclamo richiama direttamente il Digital Services Act, che impone alle grandi piattaforme obblighi di trasparenza, correttezza e non discriminazione verso i fornitori di contenuti.
Secondo gli editori, AI Overview viola questi principi, privilegiando un sistema chiuso che sfrutta contenuti di terzi senza adeguata visibilità o compensazione.
In parallelo, azioni simili sono in corso anche in altri Paesi dell’Unione, coordinate da ENPA, con l’obiettivo di spingere la Commissione a intervenire a livello comunitario. L’argomento è tutt’altro che tecnico: si tratta di stabilire se un prodotto come AI Overview debba essere considerato motore di ricerca o intermediario di contenuti, con tutte le conseguenze normative che questo comporta.
Un equilibrio sempre più fragile
Il reclamo della FIEG arriva in un momento cruciale per il rapporto tra AI e informazione. Gli editori denunciano che la combinazione di Overview e AI Mode rischia di “chiudere” il web dentro l’ecosistema Google, riducendo la libera circolazione dei contenuti e spostando l’attenzione su risposte sintetiche, spesso decontestualizzate.
Il rischio, dicono, è duplice: da un lato la perdita di entrate pubblicitarie e traffico qualificato; dall’altro, la diffusione di informazioni parziali o errate, perché la sintesi dell’AI non sempre restituisce la complessità delle notizie.
Un tema che si intreccia con la disinformazione, la mancanza di trasparenza sugli algoritmi e la necessità di regole condivise sull’uso dei contenuti generati da modelli di intelligenza artificiale.
Verso un “caso Google” europeo
Se la Commissione Europea dovesse accogliere la richiesta di istruttoria, si aprirebbe un precedente simile a quello che anni fa portò al negoziato su Google News Showcase e sulla remunerazione dei contenuti giornalistici. Ma questa volta la posta in gioco è più alta: non si parla solo di diritti economici, ma del modo stesso in cui l’informazione viene generata, distribuita e letta.
Francesco Carpentieri (Open Fiber): ‘La nostra rete esistente è già quantum ready’
Open Fiber, in collaborazione con Cisco e ThinkQuantum, hanno concluso con successo la sperimentazione di servizi Quantum-Safe sulla rete FTTH di Roma. Un test su 42 chilometri di fibra, che hanno permesso di abilitare comunicazioni sicure a prova di minaccia quantistica. Il tutto sulla rete e la componentistica esistente di Open Fiber. Ne abbiamo parlato con Francesco Carpentieri, Responsabile Ingegneria del Trasporto di Open Fiber.
Key4biz. Può contestualizzare la sperimentazione e l’accordo con Cisco e ThinkQuantum sulla minaccia quantistica?Perché è stato importante farla?
Francesco Carpentieri. L’ultimo Premio Nobel della Fisica di qualche giorno fa è John Martinis, che arriva da Google, uno dei primi che nel 2019 ha sottolineato l’importanza e l’hype del primo computer quantistico. Idealmente la minaccia quantistica nasce appunto nel 2019, quando Google annuncia la supremazia quantistica con il processore Sycamore, sviluppato dal team guidato punto da John Martinis, oggi Premio Nobel per la Fisica 2025. È lo stesso ecosistema Google da cui proviene anche Geoffrey Hinton, Nobel 2024, pioniere del deep learning e già ricercatore di Google Brain, dove sono nate molte delle basi dell’intelligenza artificiale moderna. Anche il LLM di ChatGPT nasce da un articolo scientifico di Google.
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Key4biz. Quindi, l’hype che stiamo vivendo tanto per quanto riguarda il quantum processing quanto per l’Intelligenza Artificiale provengono in origine entrambe da Google?
Francesco Carpentieri. Sì, sono entrambe ‘Google made’. C’è da dire che il processore Sycamore è stato lanciato in periodo di Covid e quindi per questo è passato un po’ in sordina.
Key4biz. Come si incrociano queste due traiettorie – l’IA e il calcolo quantistico – che poi sono significative per la sperimentazione di Open Fiber con Cisco e ThinkQuantum?
Francesco Carpentieri. Queste due traiettorie — l’IA e il calcolo quantistico — si sono intrecciate in Google, segnando un punto di svolta nella potenza computazionale: basti ricordare il caso AlphaGo, la prima IA capace di sconfiggere un campione mondiale di Go (un gioco cinese, una sorta di scacchi), simbolo di una nuova forma di intelligenza capace di apprendere e superare i limiti dell’intuizione umana.
Key4biz. Ma cosa significa?
Francesco Carpentieri. Con il Go ti sei spinto oltre la parte semplicemente razionale, visto che questo gioco cinese antichissimo prevede anche una componente marcata di fantasia, arrivando a sfidare e sconfiggere anche la componente intuitiva e dando così il via al concetto di quantum threat, la consapevolezza che i computer quantistici potranno in futuro compromettere gli attuali sistemi di cifratura. AlphaGo è stato poi portato anche in Cina, dove ha sconfitto il campione cinese di Go. Una svolta per la quantum threat.
Key4biz. Cosa c’entra tutto questo con la sperimentazione di Open Fiber, Cisco e ThinkQuantum?
Francesco Carpentieri. La sperimentazione condotta da ThinkQuantum, Cisco e Open Fiber nasce da questa sfida: dimostrare che tecnologia e infrastruttura sono già pronte per l’era della sicurezza quantistica. Grazie alla rete in fibra pervasiva di Open Fiber, capace di raggiungere in modo capillare territori e data center, è stato possibile testare la coesistenza di canali quantistici e i segnali ottici classici ad altissima capacità. Questo l’obiettivo del nostro test.
Key4biz. In altre parole, avete dimostrato che i canali quantistici possono coesistere con i canali classici della vostra rete.
Francesco Carpentieri. Esatto, abbiamo dimostrato che l’Italia dispone già della base fisica necessaria per evolvere verso reti quantum ready, dove la sicurezza dei dati è garantita dalle leggi della fisica, non solo dalla matematica.
Key4biz. Cosa significa “Quantum Safe”?
Francesco Carpentieri. Il termine quantum safe non indica un semplice aggiornamento software o un algoritmo più sofisticato, ma un vero cambio di paradigma. Le tecnologie quantum safe sono intrinsecamente protette, perché basano la loro sicurezza sulle leggi della fisica quantistica, non sulla complessità di calcoli matematici che un computer quantistico, un domani, potrebbe violare.
Key4biz. Si tratta di una minaccia che riguarda soltanto le comunicazioni sensibili dei Governi, delle agenzie della Difesa e delle grandi Istituzioni finanziarie?
Francesco Carpentieri. No. Quando si parla di rischio quantistico, non si tratta di un problema confinato a difesa e finanza: se le chiavi RSA e gli algoritmi tradizionali venissero superati, l’impatto sarebbe globale, toccando comunicazioni, sanità, imprese e cittadini. La paura è questa. Si parte chiaramente dai settori sensibili: difendi prima la Difesa, prima le applicazioni mission critical. Però con l’arrivo imminente dei nuovi device la minaccia sarà globale. Per questo il paradigma quantum safe rappresenta una necessità sistemica: costruire un’infrastruttura digitale che resti sicura anche di fronte alle rivoluzioni computazionali che stanno maturando nei laboratori.
Per affrontare questa minaccia futura, Open Fiber ha lavorato a livello fisico sulla sua rete.
Key4biz. Come si è svolta la sperimentazione?
Francesco Carpentieri. La sperimentazione è stata condotta utilizzando apparati commerciali, con l’obiettivo di verificare la propagazione di canali quantistici per la distribuzione di chiavi (QKD) affiancati a segnali ottici classici ad altissima capacità, tipici delle reti backbone moderne. Aggiungendo la complessità dei canali quantici, la rete Open Fiber e tutto l’ecosistema ha reagito positivamente. La trasmissione delle chiavi quantistiche è avvenuta senza interferenze con il traffico dati tradizionale, garantendo comunicazioni stabili e affidabili. Questo dimostra che la rete in fibra pervasiva di Open Fiber è tecnologicamente predisposta a ospitare e coesistere con la futura infrastruttura quantistica nazionale, a livello di fibra e di apparati commerciali.
Aldo Bisio (Engineering): “L’Italia deve puntare sugli SLM. Con EngGPT portiamo l’AI al servizio della crescita e della competitività”
Al Digital Innovation Forum di Cernobbio, Aldo Bisio, nuovo CEO di Engineering, ha presentato la visione del gruppo sull’evoluzione dell’intelligenza artificiale e sul ruolo dell’Italia in questa trasformazione. “Stiamo vivendo una grande accelerazione su tutto il tema dell’AI – ha detto – e in Engineering abbiamo deciso di spingere con decisione su questo fronte”. Bisio, alla guida dell’azienda da pochi mesi, ha sottolineato come abbia potuto costruire su una base solida grazie agli investimenti dei suoi predecessori.
“Abbiamo investito in modo importante per creare EngGPT, uno small language model caratterizzato sulla lingua italiana”, ha spiegato. “Crediamo che l’evoluzione dai frontier model agli small language model sia la strada giusta per i prossimi anni, soprattutto per l’Italia, che ha una struttura industriale più frammentata rispetto ai grandi concorrenti europei”.
Il futuro? Gli Small Language Model
Tra i motivi che spingono Engineering verso questa direzione, Bisio ha indicato la sostenibilità: “I modelli small consumano da 30 a 100 volte meno energia rispetto ai large. Un cervello umano, per risolvere un problema mediamente complesso, consuma un joule. Un Large Language Model (LLM) ne consuma un milione di volte di più. L’efficienza energetica è un tema centrale, e gli SLM rappresentano un primo passo verso sistemi più sostenibili, anche in Italia, dove il training dei grandi modelli richiede sforzi e risorse di diversi ordini di grandezza superiori”.
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“L’Intelligenza Artificiale sta vivendo una nuova evoluzione: i Large Language Model continuano a rappresentare il cuore pulsante dell’AI generativa, ma nel frattempo gli Small Language Model stanno rendendo più accessibile l’AI e aprendo la strada agli Agentic AI. Quest’ultimi sono sistemi capaci di pianificare, agire e adattarsi in tempo reale, segnando il passaggio verso forme di Intelligenza Artificiale realmente autonome. È una trasformazione profonda, che crea ecosistemi digitali più efficienti, multimodali e sostenibili.
Con EngGPT aiutiamo aziende e PA a trasformare l’AI in un motore di crescita e competitività”
A conclusione del suo intervento al ComoLake 2025, il CEO di Engineering Aldo Bisio ha spiegato: “In Engineering crediamo che l’Intelligenza Artificiale debba essere un motore di progresso, accessibile, etico e al servizio delle persone. La nostra vision è “AI First”: abbiamo reso questa tecnologia un elemento strutturale dei processi industriali, dei servizi pubblici e della vita quotidiana. Usiamo l’AI e la Generative AI in tutti i settori strategici – industria, energia, sanità, finanza, pubblica amministrazione – per trasformare dati in conoscenza e conoscenza in valore reale.
Con EngGPT, la nostra piattaforma di Private GenAI conforme all’AI Act, diamo alle organizzazioni strumenti per sviluppare la propria intelligenza digitale in modo sicuro e personalizzato. Il nostro obiettivo è accompagnare imprese e istituzioni verso un futuro in cui l’AI non sostituisce, ma amplifica le capacità umane, costruendo un’economia più competitiva, sostenibile e inclusiva.”
Il CEO di Apple, Tim Cook, ha promesso che l’azienda continuerà ad aumentare gli investimenti in Cina. Lo ha riferito il ministro cinese dell’Industria e dell’Informazione, LiLecheng, durante la visita in corso del manager statunitense a Pechino.
Il ministro cinese Li ha invitato Apple a rafforzare la collaborazione con i fornitori locali, mentre Cook ha confermato l’impegno a intensificare la cooperazione con la Cina. Il Paese è il più grande mercato di Apple al di fuori degli Stati Uniti e resta un polo produttivo strategico per la società di Cupertino.
Le dichiarazioni arrivano mentre il produttore dell’iPhone cerca di aggirare i dazi imposti da Washington sulle spedizioni provenienti da Paesi come la Cina e l’India – dove si concentrano i principali stabilimenti produttivi – aumentando gli investimenti negli Stati Uniti fino a 600 miliardi di dollari nei prossimi quattro anni.
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Durante la visita, ha scritto Bloomberg, Cook ha incontrato figure di spicco dell’industria tecnologica e ha annunciato una donazione all’Università Tsinghua, una delle più prestigiose del Paese. Nei giorni precedenti era stato a Shanghai, dove ha visitato l’Apple Store, incontrato sviluppatori di videogiochi locali e il designer delle popolari bambole Labubu, che gli ha anche regalato un esemplare personalizzato.
Cook ha inoltre confermato che l’iPhone Air sarà in vendita in Cina dal 22 ottobre, dopo un ritardo dovuto a questioni regolatorie.
Tim Cook non abbandona la Cina, il motivo? Gli ingegneri
Nonostante la volontà di Trump di riportare la produzione negli Stati Uniti, la realtà è che Apple continua a considerare la Cina il cuore pulsante della propria filiera. Cupertino sta cercando di diversificare la catena produttiva spostando parte della manifattura in Vietnam e India, ma con risultati altalenanti: Foxconn, uno dei principali fornitori, ha recentemente richiamato ingegneri cinesi dalle fabbriche di iPhone in India, segno che il modello produttivo cinese resta, per ora, insostituibile.
Tim Cook ha spiegato in una recente intervista che Apple produce in Cina non per il basso costo della manodopera — perché non è più il Paese dei salari minimi come anni fa — ma per le competenze tecniche straordinarie che si concentrano lì. “In Cina – ha detto – ci sono tantissime competenze in un unico posto. Le persone che lavorano nella filiera hanno una formazione solida, spesso anche umanistica che agli ingegneri americani manca, e forse è anche per questo che sanno risolvere problemi complessi con metodo e creatività”.
Walmart, partnership con OpenAI per permettere agli utenti di acquistare direttamente su ChatGPT
Walmart ha annunciato una partnership strategica con OpenAI per consentire agli utenti di effettuare acquisti direttamente all’interno di ChatGPT, grazie alla nuova funzione ‘Instant Checkout’.
Questa innovazione rappresenta un significativo passo verso l’adozione di un commercio digitale ‘agentico’, in cui l’AI non si limita a rispondere alle richieste ma anticipa e prevede le necessità dei consumatori.
Walmart e OpenAI: al via la rivoluzione?
Utilizzando il chatbot conversazionale, i clienti potranno cercare prodotti, ricevere suggerimenti personalizzati e completare transazioni senza uscire dall’app. La collaborazione mira a trasformare radicalmente l’esperienza d’acquisto, rendendola più fluida, interattiva e centrata sulle esigenze individuali.
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Attraverso Sparky, l’assistente AI sviluppato da Walmart, gli utenti avranno accesso a consigli contestuali, proposte di meal planning e possibilità di rifornire prodotti abituali con un semplice scambio di battute. L’amministratore delegato Doug McMillon ha evidenziato che il classico modello di e-commerce basato su motori di ricerca e lunghe liste di articoli è ormai superato.
La nuova generazione di AI promette un’interazione più coinvolgente e orientata al supporto pratico. Anche Amazon sta sperimentando funzionalità simili con la funzione ‘Buy for Me’, confermando una crescente tendenza del settore verso modelli in cui bot intelligenti assumono ruoli sempre più attivi nei processi di acquisto.
Questo sviluppo pone nuove sfide e opportunità nell’ambito della personalizzazione, dell’efficienza e della relazione cliente-marchio.
EU Chips Act. Status speciale per quattro impianti di semiconduttori tra Germania, Italia e Austria
Riconosciuto status speciale a quattro fabbriche europee di semiconduttori – La notizia in breve
La Commissione europea ha riconosciuto per la prima volta quattro impianti come Integrated Production Facility (IPF) e Open EU Foundry (OEF) nell’ambito dell’EU Chips Act;
i progetti riguardano ESMC (Germania, OEF con TSMC, Bosch, Infineon, NXP), Ams-OSRAM (Austria, IPF), Infineon Technologies Dresden (Germania, IPF) e STMicroelectronics (Italia, IPF per il carburo di silicio), con l’obiettivo di coprire l’intera filiera europea dei chip, dai wafer alla produzione finale.
La Commissione UE riconosce i primi quattro impianti IPF e OEF per la produzione di semiconduttori sotto il Chips Act
La Commissione europea ha ufficialmente riconosciuto quattro progetti di produzione di semiconduttori come Integrated Production Facilities (IPF) e Open EU Foundries (OEF) nell’ambito dell’EU Chips Act, il regolamento varato per rafforzare la capacità produttiva e la sicurezza delle catene di fornitura nel settore dei microchip.
Si tratta della prima volta che Bruxelles attribuisce questi due status speciali, che garantiscono corsie preferenziali nei permessi, accesso facilitato ai programmi di ricerca europei e sostegno prioritario in caso di crisi di approvvigionamento.
Che cosa sono IPF e OEF
Gli OEF (Open EU Foundries) sono impianti produttivi “aperti”, in grado di fabbricare chip anche per clienti esterni, non solo per uso interno. Servono a rafforzare la resilienza delle filiere globali e a rendere l’Europa un attore più competitivo nella produzione di semiconduttori.
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Gli IPF (Integrated Production Facilities) sono invece impianti integrati verticalmente, capaci di gestire internamente tutte le fasi di produzione, dal design al packaging. Il loro ruolo è strategico per ridurre la dipendenza tecnologica dell’Unione da Paesi terzi, soprattutto in un contesto geopolitico segnato dalla competizione tra Stati Uniti, Cina e Taiwan.
Quali sono i quattro progetti europei
1. ESMC (Germania) – Open EU Foundry (OEF)
Il progetto più ambizioso è quello di ESMC (European Semiconductor Manufacturing Company), joint venture fra TSMC (Taiwan Semiconductor Manufacturing Company), Bosch, Infineon e NXP. L’impianto, che sorgerà in Germania, produrrà chip ad alte prestazioni e a basso consumo basati su tecnologia FinFET a 300 mm. La capacità produttiva prevista è di 480.000 wafer l’anno entro il 2029, con l’obiettivo di servire un’ampia gamma di clienti europei e internazionali, non solo i soci fondatori. Si tratta di un progetto chiave per attrarre in Europa la tecnologia di punta di TSMC, oggi leader mondiale nella produzione conto terzi di semiconduttori.
2. Ams-OSRAM (Austria) – Integrated Production Facility (IPF)
In Austria, la società Ams-OSRAM realizzerà un impianto IPF dedicato alla produzione front-end per tecnologie mixed signal a 180 nanometri e automotive grade. L’obiettivo è rafforzare la presenza europea nel segmento dei chip per sensoristica avanzata e applicazioni automobilistiche, due ambiti chiave per la transizione digitale e verde del continente.
3. Infineon Technologies Dresden (Germania) – Integrated Production Facility (IPF)
La tedesca Infineon Technologies espanderà il sito di Dresda con una fabbrica integrata per la produzione di dispositivi di potenza e circuiti analogici/mixed-signal, appartenenti a due famiglie tecnologiche eterogenee. L’impianto mira a consolidare la leadership europea nel settore dei chip per la gestione dell’energia, fondamentali per auto elettriche, rinnovabili e industria intelligente.
4. STMicroelectronics (Italia) – Integrated Production Facility (IPF)
Il quarto progetto riguarda STMicroelectronics, che in Italia svilupperà un impianto IPF dedicato alla produzione integrata di semiconduttori in carburo di silicio (SiC) su wafer da 8 pollici. Sarà il primo impianto europeo a integrare l’intera catena del valore del SiC, dai wafer al dispositivo finito. Il carburo di silicio è un materiale semiconduttore strategico per veicoli elettrici, infrastrutture di ricarica e apparecchiature industriali ad alta efficienza energetica.
Perchè i semiconduttori sono importanti per la sovranità tecnologica europea
Con questi quattro progetti, l’Unione europea compie un passo concreto verso l’obiettivo del 20% della produzione mondiale di semiconduttori entro il 2030, previsto dal Chips Act da 43 miliardi di euro.
La designazione come IPF e OEF non solo garantisce accelerazione burocratica e accesso privilegiato ai fondi di ricerca del programma “Chips for Europe”, ma impone anche un dovere: in caso di emergenze, queste fabbriche dovranno dare priorità agli ordini strategici per la sicurezza e la resilienza dell’Unione.
L’Europa, dopo anni di ritardo, inizia così a costruire le sue “fabbriche di chip”, un’infrastruttura industriale essenziale per la transizione digitale, la difesa, l’automotive e l’energia.
I nuovi impianti europei di semiconduttori (IPF e OEF) – Domande e Risposte (FAQ)
1. Che cosa sono gli IPF e gli OEF del Chips Act europeo? Gli IPF (Integrated Production Facilities) sono impianti integrati verticalmente che gestiscono internamente tutte le fasi della produzione di semiconduttori, dal design al packaging. Gli OEF (Open EU Foundries) sono invece fonderie “aperte” che producono chip anche per clienti esterni, contribuendo alla resilienza delle catene di approvvigionamento globali.
2. Qual è l’obiettivo dell’Unione europea con queste designazioni? L’UE punta a raddoppiare la propria quota di produzione globale di semiconduttori, arrivando al 20% entro il 2030, per ridurre la dipendenza tecnologica da Asia e Stati Uniti e garantire la sicurezza industriale e digitale del continente.
3. Quali sono i quattro progetti riconosciuti da Bruxelles? ESMC (Germania) – Open EU Foundry: joint venture tra TSMC, Bosch, Infineon e NXP, con una produzione prevista di 480.000 wafer l’anno entro il 2029. Ams-OSRAM (Austria) – Integrated Production Facility: impianto per chip mixed signal a 180 nm e applicazioni automotive. Infineon Technologies Dresden (Germania) – Integrated Production Facility: produzione di dispositivi di potenza e circuiti analogici/mixed-signal. STMicroelectronics (Italia) – Integrated Production Facility: prima fabbrica europea completamente integrata per chip in carburo di silicio (SiC) su wafer da 8 pollici.
4. Che vantaggi ottengono le aziende e cosa significa per l’Europa? Gli impianti riconosciuti come IPF o OEF beneficeranno di iter autorizzativi semplificati, accesso prioritario ai fondi di ricerca e sviluppo del programma Chips for Europe e supporto in caso di crisi di fornitura. Per l’Europa significa rafforzare la propria sovranità tecnologica, creare nuovi posti di lavoro qualificati e consolidare una filiera dei chip interamente europea.
Mézard (Univ. Bocconi): “Perché la I di AI sta per ignoranza”
AI, una storia che inizia negli anni ’50 del secolo scorso
L’intelligenza artificiale (AI) è una delle tecnologie più affascinanti e rivoluzionarie del nostro tempo. Ma come siamo arrivati a creare macchine capaci di scrivere testi, riconoscere volti e persino generare opere d’arte? Ripercorriamo insieme le tappe principali di questa straordinaria evoluzione. Negli anni ’40 e ’50, matematici e filosofi iniziano a chiedersi se una macchina possa pensare. Il geniale Alan Turing propone un test per valutare l’intelligenza di una macchina: se riesce a dialogare con un essere umano senza farsi riconoscere, allora è “intelligente”.
Nel 1956, durante una conferenza a Dartmouth College, nasce ufficialmente il termine intelligenza artificiale. L’obiettivo? Far sì che le macchine imitino il ragionamento umano. Parte da qui la Keynote Lecture al Digital Innovation Forum – ComoLake 2025 di Cernobbio di Marc Mézard (vincitore del Premio dei Tre FIsici, ex Direttore École Normale Supérieure, Professore ordinario all’Università Bocconi) dal titolo “L’Intelligenza Artificiale: Una Rivoluzione Tecnologica in Attesa di una Teoria”.
Il punto di svolta con le reti neurali
Dopo decenni di sperimentazioni e passi in avanti (e anche passi falsi), si arriva agli anni ’90 del secolo scorso: l’attenzione si sposta sull’apprendimento automatico (machine learning): invece di programmare ogni comportamento, si insegna alla macchina a riconoscere schemi nei dati. Nascono le reti neurali, ispirate al cervello umano, che permettono alle macchine di migliorare con l’esperienza.
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Il vero punto di svolta è arrivato nel 2012, un gruppo di ricercatori guidato da Alex Krizhevsky, insieme a Geoffrey Hinton e Ilya Sutskever, ha presentato AlexNet, “una rete neurale profonda, deep neural network, progettata per riconoscere immagini”.
Il modello in questione prese alla competizione ImageNet, “una sfida internazionale per classificare milioni di immagini in migliaia di categorie. AlexNet ha superato di gran lunga tutti gli altri algoritmi, riducendo l’errore di classificazione di oltre il 10%, un risultato mai visto prima”, ha raccontato Mézard.
Da allora, ogni 2-3 anni ci sono stati successi significativi, fino ai Large Language Model (LLM) e al machine learning (ML)
“Sul futuro dell’AI – ha proseguito il Professore della Bocconi – ci sono diverse visioni, dall’Artificial General Intelligence alla Transformative AI, che potrebbe automatizzare gran parte del lavoro intellettuale. È importante considerare le trasformazioni sociali e l’impatto dell’AI sulla scienza e sulla ricerca. Le applicazioni includono nuove molecole, nuovi materiali e il linguaggio”.
I rischi dell’AI
Ma, ha sottolineato Mézard: “bisogna tenere a mente i pericoli, come la sorveglianza di massa, la generazione di realtà false, il brain reading e le armi autonome. Le sfide sono legate al modo in cui si allena l’AI con il machine learning, che richiede molti dati. A differenza dei bambini, che imparano generalizzando da pochi esempi, i Large Language Model richiedono milioni di esempi”.
“L’AI non ha una vera intelligenza generale – ha precisato il fisico teorico – non ha una relazione con il mondo, non ha la consciousness, non ha l’attenzione e non è capace di capire le causalità. Ci sono problemi legati ai dati. Le sfide più importanti sono la connessione con la computational neuroscience”.
L’interpretabilità è un altro problema, ha detto Mézard: “anche se si conoscono tutti i parametri di un LLM, si capisce poco del suo funzionamento. Questo è legato al fenomeno dell’emergence, in cui l’informazione viene trattata collettivamente da tutti i neuroni”.
In pratica, quando si aumenta la dimensione di un modello linguistico (più parametri, più dati, più potenza di calcolo), compaiono capacità nuove che non erano presenti nei modelli più piccoli. E non si manifestano gradualmente, ma improvvisamente, come se il modello “sbloccasse” una nuova abilità.
AI: ‘A’ come accelerazione delle scoperte e ‘I’ come ignoranza dei suoi meccanismi di base
In conclusione, ha aggiunto Mézard, si tratta di una rivoluzione tecnologica che sta aspettando di sviluppare una teoria. L’accelerazione delle scoperte è una sfida per tutti: “Dovete ricordarvi due lettere di questa mia presentazione: A, che sta per accelerazione e che rappresenta una vera sfida per tutti, anche per lo sviluppo di una teoria; e I, che sta per ignoranza, perché ancora non capiamo bene fino in fondo i meccanismi di base, non possiamo dire neanche se produrrà o meno allucinazioni”.
“L’Europa ha enormi capacità nell’AI, soprattutto nella ricerca, ma è indietro nello sviluppo dei nuovi modelli e nelle applicazioni, ha un problema di competitività. L’Europa deve trovare un modo per investire nell’AI di frontiera”, ha sottolineato il Professore della Bocconi, “solo così sarà possibile investire nel modo giusto per aumentare capacità e sviluppare modelli all’avanguardia per realizzare in Europa un cero centro di ricerca nell’AI“.
AI, Sandei (Almawave): ‘L’AI non è la bacchetta magica, va accompagnata nei processi di aziende e PA’
“Da oltre un anno ci occupiamo anche di AI generativa, con una famiglia di modelli che si chiamano Velvet (proprio oggi ne abbia rilasciati altri due, che coprono tutte le 24 lingue ufficiali della Ue) per un totale di quattro modelli più una serie di altri che si chiamano fine tuning riadattati a scopi particolari”. Così Valeria Sandei, amministratore delegato di Almawave, società italiana quotata sul mercato Euronext Growth Milan e parte del Gruppo Almaviva attiva in ambito Data & Artificial Intelligence, nel suo intervento al Digital Innovation Forum – ComoLake2025 in corso a Cernobbio. Key4Biz è media partner.
Modello fondazionale basato su AI Act
L’azienda dispone di un modello fondazionale di AI, basato sull’AI Act. “Siamo partiti da dati aperti, ma poi pur partendo con addestramenti da 15 trilioni di token, ne abbiamo usati soltanto 7 trilioni, perché gli altri non rispondevano ai criteri di attenzione alla proprietà intellettuale e ai criteri ACD, OMS e di privacy e così abbiamo ridotto i dati di addestramento di conseguenza”.
Sandei: ‘Nostri modelli non sono anglocentrici’
Un altro aspetto importante è il peso delle lingue nella fase di addestramento. “Abbiamo creato dei nostri algoritmi per far sì che i modelli Velvet non siano anglocentrici, ponderando il peso delle varie lingue che sono meno rappresentate a livello di peso di dati e quindi più difficili da interpretare”.
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Il mondo tecnologico attuale evolve di giorno in giorno e dunque “è fondamentale non fermarsi mai – aggiunge Sandei – perché tutto si basa sulla capacità di testare e sperimentare nuove architetture”.
L’azienda ha anche rilasciato un nuovo modello multimodale di AI da 2 miliardi di parametri, testo-voce.
Modelli applicabili in PA, Sanità, Trasporti e Finanza
In quali ambiti può essere più efficace il modello Velvet? Nell’estrazione di informazioni dai testi? Nella generazione di contenuti multilingue? “Noi siamo sempre stati molto pratici e concreti nello sviluppo della tecnologia – dice Sandei – modelli che fossero utili in contesti che meglio conosciamo come la sanità, pubblica amministrazione, dei trasporti, della finanza”.
“In questi ambiti determinante non è soltanto la tecnologia di base, cioè l’LLM – aggiunge – ma proprio la capacità di portare questa tecnologia nella pratica”. Passare dalla fase di test a quella di produzione su vasta scalasignifica scontrarsi anche con varie tematiche che sembrano di minor conto, ma sono anch’esse molto importanti. “Usa questi modelli come orchestratori in grado di attivare altre componenti di AI per risolvere attività o task specifici significa, ad esempio, come ottimizzare queste risorse.Quando il modello deve ragionare e quando no, perché ogni ragionamento implica un maggior dispendio energetico computazionale”.
Sandei: ‘L’AI da sola non basta, bisogna conoscere i processi’
C’è poi un tema di guard railing, di agenti guardiani capaci di capire queste tecnologie stanno lavorando bene e correttamente “se le tecnologie stanno eseguendo il task richiesto che vogliamo rendere automatico nella maniera che ci aspettiamo”. E infine c’è un tema di pratica. “Se tutto questo deve essere calato in processi complessi, questi processi vanno conosciuti – chiude Sandei – Non dobbiamo pensare che l’AI sia una bacchetta magica che risolve fantomaticamente tutto soltanto perché siamo riusciti a gestire una piccola base di conoscenza estraendo dei contenuti. Implementare dei processi che funzionino nella PA o in ambiti sensibili come la Sanità richiede conoscere quei processi, ma anche saperli trasformare con nuove applicazioni più efficienti e più efficaci. Serve quindi una visione fino all’ultimo miglio”.
Nvidia, ‘Spark’ il supercomputer personale per l’AI in vendita dal 15 ottobre
Nvidia ha annunciato il lancio di Spark, un compatto e potente ‘supercomputer personale per l’AI’ che sarà disponibile a partire dal 15 ottobre. Questo dispositivo, presentato inizialmente come Digits, è ora ufficialmente il DGX Spark ed è progettato per rendere accessibile l’elaborazione avanzata dell’AI a ricercatori, studenti e sviluppatori.
Con una configurazione che include il superchip GB10 Grace Blackwell, 128 GB di memoria unificata e fino a 4 TB di storage NVMe SSD, Spark è in grado di elaborare modelli fino a 200 miliardi di parametri, erogando un petaflop di potenza computazionale.
Nonostante le specifiche da data center, il DGX Spark si distingue per le sue dimensioni ridotte, tanto da poter essere collocato comodamente su una scrivania e alimentato da una normale presa di corrente. Il prezzo, inizialmente previsto a 3.000 dollari, è stato aggiornato a 3.999 dollari.
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La commercializzazione avverrà sia tramite il sito ufficiale Nvidia che attraverso partner selezionati. Il CEO Jensen Huang ha sottolineato l’importanza di democratizzare l’AI, immaginando un mondo in cui ogni ricercatore o studente abbia un supercomputer AI sulla propria scrivania.
Oltre alla versione originale, diversi produttori – tra cui Acer, Asus, Dell, HP, Lenovo, MSI e Gigabyte – presenteranno modelli personalizzati basati su Spark, mantenendo le specifiche principali ma con possibili variazioni estetiche o funzionali.
Questo lancio segna una tappa importante nella miniaturizzazione dell’hardware AI, favorendo un accesso più ampio agli strumenti avanzati di calcolo e accelerando la sperimentazione in ambienti non industriali.
Il Premio Nobel 2025 evidenzia innovazione e distruzione creativa nell’era dell’AI
Il Premio Nobelper l’economia 2025 è stato assegnato a JoelMokyr, Philippe Aghion e Peter Howitt per aver teorizzato come l’innovazione alimenti la crescita economica attraverso un meccanismo di ‘distruzione creativa’.
Il riconoscimento arriva in un momento storico in cui l’adozione accelerata dell’AI pone sfide cruciali per l’equilibrio sociale e istituzionale. La loro ricerca sottolinea che il progresso tecnologico, se non accompagnato da adeguate riforme nelle istituzioni, nei mercati del lavoro e nella governance, rischia di alimentare tensioni e disuguaglianze.
L’articolo mette in luce come il dibattito odierno sull’AI rievochi antichi conflitti: da una parte i ‘doomer’, che temono scenari apocalittici causati da intelligenze fuori controllo; dall’altra gli ‘accelerationist’, favorevoli a uno sviluppo senza freni per cogliere ogni opportunità.
Al centro, la vera preoccupazione: l’adattamento delle società. Aghion individua tre minacce principali alla continuità della crescita: la chiusura dei mercati, la crisi climatica e la concentrazione del potere in poche aziende che dominano il settore AI.
Il premio evidenzia che l’innovazione non può prescindere da contesti culturali aperti, politiche pubbliche efficaci e investimenti nella ricerca di base. L’adozione dell’AI, secondo l’autore, non può essere né frenata irrazionalmente né lasciata a una logica puramente di mercato.
Serve un’azione regolatoria intelligente, formazione continua per i lavoratori, e politiche antitrust che garantiscano una concorrenza sana. Il rischio, altrimenti, è che la nuova ‘distruzione creativa’ frantumi le fondamenta stesse della coesione sociale e dell’equità economica.
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