In 3 Sorsi – Secondo il Global Sovereignty Forecast di Forrester (16 luglio 2026), tra il 2025 e il 2030 il punteggio medio di sovranità tecnologica di 14 economie salirà solo dal 39% al 40%. UE, India e Giappone puntano sulla regolazione, ma rischiano di restare dipendenti da USA e Cina.
1. LE MEDIE POTENZE CERCANO AUTONOMIA DIGITALE
La crescita dell’intelligenza artificiale ha consolidato due grandi ecosistemi tecnologici, con filiere di approvvigionamento (supply chain) distribuite in tutto il mondo e centri decisionali concentrati negli Stati Uniti e, in misura minore, in Cina.
Washington ha rafforzato questa posizione con due ordini esecutivi: l’Executive Order 14179 del gennaio 2025, che mira a “mantenere e rafforzare il dominio globale americano nell’IA” e ha rimosso l’impostazione regolatoria precedente, e l’Executive Order 14320 del luglio 2025, che promuove l’export di pacchetti completi di tecnologia IA americana, dai chip al cloud ai modelli.
Ne deriva un’interdipendenza asimmetrica: molti Paesi usano tecnologie che non controllano. Alcune medie potenze, europee ed extraeuropee, stanno quindi adottando strategie nazionali per ridurre la dipendenza dal duopolio sino-statunitense.
Fig. 1 – Michael McGrath, Commissario europeo per la Giustizia, al vertice internazionale sull’IA di Dublino, 14 ottobre 2026
2. LA REGOLAZIONE COME LEVA DI SOVRANITÀ
Alla competizione tra ecosistemi digitali, la cosiddetta battaglia degli stack (cioè dei livelli tecnologici che vanno dai chip ai modelli fino alle applicazioni), si aggiunge un confronto su norme e standard. Dopo le politiche industriali e commerciali, la regolazione diventa uno strumento per conquistare spazi di sovranità digitale, con scelte molto diverse.
L’UE usa l’AI Act, un quadro basato sul rischio che punta a influenzare gli standard globali grazie al peso del mercato unico. I timori per l’innovazione europea hanno però spinto Bruxelles a correggere il tiro: con il Digital Omnibus sull’IA, approvato dal Consiglio il 29 giugno 2026, gli obblighi per i sistemi ad alto rischio slittano al dicembre 2027 e all’agosto 2028.
L’India, con l’IndiaAI Mission, punta su modelli linguistici nazionali: a febbraio 2026, all’AI Impact Summit di Nuova Delhi, sono stati presentati quelli di Sarvam AI e BharatGen. Il punto debole resta l’hardware: la capacità di calcolo della missione, oltre 38mila processori grafici (GPU), poggia in gran parte su chip statunitensi, come ricostruito da Business Today.
Il Giappone ha scelto con l’AI Promotion Act del maggio 2025 una legge quadro senza sanzioni, con l’obiettivo dichiarato di diventare il paese più favorevole allo sviluppo e all’uso dell’IA.
I risultati restano modesti. Secondo il Global Sovereignty Forecast di Forrester, la media dei 14 paesi esaminati, Usa e Cina compresi, salirà solo dal 39% al 40% entro il 2030, mentre Cina e Usa guidano la classifica con l’82% e il 79%.
Fig. 2 – Un visitatore prova Trakr, un cane robot per sorveglianza, ispezioni e sicurezza, all’AI Impact Summit di Nuova Delhi, 18 febbraio 2026
3. DUOPOLIO O MULTIPOLARISMO DIGITALE
La regolazione da sola fatica a ridurre la dipendenza, perché alcuni segmenti della filiera restano globali e difficili da replicare nel breve periodo: estrazione e raffinazione delle materie prime critiche, software di progettazione dei chip, macchinari per incidere i circuiti sui dischi di silicio (wafer). Altri livelli lasciano più margine alle politiche nazionali: i dati per addestrare i modelli, il loro adattamento a usi specifici (fine tuning), i data center.
Lo scenario più probabile è la persistenza del duopolio: le medie potenze restano dipendenti dalla tecnologia statunitense e, in misura minore, cinese, ritagliandosi nicchie nei livelli più alti dello stack. Uno scenario meno probabile nel medio periodo è un multipolarismo digitale, in cui le medie potenze diversificano fornitori e partner tecnologici (hedging) fino a ridurre in modo sensibile la dipendenza.
Le variabili da monitorare sono l’accesso ai chip avanzati e i controlli statunitensi sull’export, l’applicazione effettiva dell’AI Act dopo il rinvio, la capacità della domanda pubblica di sostenere fornitori nazionali e la diffusione dei modelli nazionali, a partire da quelli indiani.
Paolo Chirafisi – Master in Intelligence UNICAL
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