L'UE scommette 30 miliardi di euro sulle gigafactory AI per colmare il divario di calcolo
- L'UE ha indetto una gara d'appalto per fino a sette gigafabbriche per l'IA, offrendo circa 10 miliardi di euro di finanziamenti pubblici per mobilitare oltre 30 miliardi di euro di investimenti totali.
- Ogni struttura è destinata a fornire alle aziende europee l'accesso a capacità computazionali su larga scala per l'IA, riducendo la dipendenza dai provider cloud statunitensi per l'addestramento e il deployment di modelli avanzati.
- Il piano rafforza la spinta dell'Europa verso un'IA sovrana, ma il blocco continuerà a dipendere da produttori di chip stranieri come Nvidia, AMD e Qualcomm per l'hardware chiave.
L'Unione Europea ha avviato la procedura di appalto per ben sette AI “gigafactory” come parte del suo programma di approvvigionamento volto a mobilitare oltre 30 miliardi di euro di investimenti pubblici e privati e a consentire alle aziende europee di accedere alla potenza di calcolo necessaria per sviluppare modelli AI all'avanguardia.
Bruxelles desidera disporre di più dell'hardware necessario per le future tecnologie AI, invece di fare affidamento sulle offerte cloud delle aziende statunitensi.
Questa decisione arriva in un momento in cui la capacità di calcolo è diventata uno dei principali ostacoli in questo settore. I modelli AI avanzati possono essere addestrati solo utilizzando cluster contenenti decine di migliaia di acceleratori di prim'ordine, e i funzionari europei comprendono che l'infrastruttura pubblica esistente è sotto forte stress.
L'iniziativa fa parte di un piano più ampio della Commissione chiamato AI Continent, mirato a raggiungere una capacità di calcolo AI sovrana.
Inoltre, l'iniziativa mostra una tendenza identificata dall'Indice AI 2026 di Stanford, che rivela come i paesi di tutto il mondo stiano iniziando a trattare l'infrastruttura AI come un asset nazionale strategico agli stessi termini di semiconduttori, energia e dati.
Perché possedere l'hardware è diventato l'argomento principale
A parole di un alto funzionario della Commissione Europea, il problema dell'Europa può essere espresso in una frase:
“L'infrastruttura attuale è satura di domanda.”
Questo significa che la sfida più grande per l'AI in Europa oggi non è il talento nella ricerca disponibile, ma piuttosto la mancanza di capacità di calcolo.
Questa affermazione rafforza la conclusione di Stanford secondo cui lo sviluppo della tecnologia AI di frontiera tende a favorire le entità che possiedono grandi budget per allestire e gestire enormi fattorie di GPU.
Secondo il piano delle Gigafactory AI, ogni sito avrà una capacità di installare fino a 100.000 processori AI all'avanguardia potenziati con reti ultra-modern, software cloud, fonti affidabili di elettricità e tecnologia di raffreddamento all'avanguardia per gli scopi di addestramento e utilizzo di modelli giganteschi.
L'Europa ha già stabilito 19 AI Factory collegate a supercomputer pubblici. L'obiettivo di queste gigafactory è fornire un'alternativa a quelle strutture creando impianti di calcolo privati di maggiori dimensioni guidati dal settore privato.
L'obiettivo è garantire che lo sviluppo dell'AI avvenga all'interno dei già stabiliti quadri normativi europei e di governance dei dati. L'iniziativa corrisponde anche al Piano coordinato dell'UE sull'intelligenza artificiale, che mira a unire gli investimenti dei diversi stati membri dal 2018 invece di perseguire sforzi nazionali frammentati.
Come si aggiungono effettivamente i €30 miliardi
Il regime di finanziamento utilizza denaro statale per attrarre ulteriori investimenti dal settore privato.
In totale, si prevede che il finanziamento includa 10 miliardi di euro da fonti nazionali ed UE, che dovrebbero leverare 20 miliardi di euro da investitori privati, con il finanziamento pubblico limitato al solo 35% delle spese di progetto in generale.
Una parte del finanziamento dipenderà ancora dalle prossime negoziazioni riguardanti il bilancio UE. L'impresa comune europea per l'high-performance computing (EuroHPC JU) gestirà il processo di selezione competitiva, mantenendo la strategia UE di utilizzare fondi pubblici per attrarre investimenti privati in tecnologie critiche.
Due lotti, e molti chip
L'appalto è diviso in due categorie. Da un lato, si può sostenere fino a quattro gigafactory di medie dimensioni. Dall'altro, l'altro può sostenere fino a tre grandi strutture. A seconda del progetto, l'importo del finanziamento disponibile sia dall'UE che dai governi nazionali può variare da 1 miliardo a 2 miliardi di euro.
Per quanto riguarda i siti più piccoli, dovrebbero essere in grado di implementare in modo efficiente da 25.000 a 75.000 processori AI, mentre il più grande potrebbe superare i 100.000. Germania, Italia, Grecia, Portogallo e Spagna sono tra i paesi che mostrano interesse a gestire le strutture principali.
Un cluster di questa magnitudine permetterebbe a una gigafactory UE di essere classificata tra i più grandi setup di addestramento AI di alcune delle più grandi corporation statunitensi attualmente in attività, ma cadrebbe ancora al di sotto dei setup multi-migliaia di GPU pianificati da aziende come xAI. L'analogia mostra l'obiettivo di Bruxelles di creare tecnologie in grado di addestrare modelli AI all'avanguardia, invece di supercomputer di ricerca regolari.
La dipendenza che l'Europa non può progettare via
Stabilire un'infrastruttura AI indipendente da sola non può ridurre la dipendenza dell'Europa dai produttori stranieri di semiconduttori.
Dopo l'accordo commerciale UE-USA raggiunto nel luglio 2026, la Commissione ha firmato lettere di intenti con AMD, Nvidia e Qualcomm per aumentare l'accesso all'hardware in relazione ai progetti di gigafactory.
Tuttavia, i funzionari sono piuttosto realistici su questo sviluppo.
Si prevede che i futuri aggiornamenti hardware coinvolgeranno un numero maggiore di fornitori a causa dell'aumentata concorrenza, ma i soli chip non risolveranno il problema. L'Agenzia Internazionale per l'Energia ha anche sottolineato il fatto che i data center AI stanno contribuendo alla crescente domanda globale di elettricità e quindi esiste la necessità di concentrarsi su fonti di elettricità affidabili, sufficiente capacità di rete e sistemi di raffreddamento insieme a processori avanzati.
L'orologio è ora in movimento
Le candidature chiudono il 12 novembre 2026. I premi, basati su valutazioni condotte da EuroHPC, dovrebbero essere presentati all'inizio del 2027. Si prevede che i progetti selezionati inizieranno le operazioni circa 18 mesi dopo la firma del contratto.
Henna Virkkunen, Vicepresidente Esecutiva della Commissione Europea per la Sovranità Tecnologica, la Sicurezza e la Democrazia, ha dichiarato che il lancio è “un traguardo” per quanto riguarda le aspirazioni dell'AI del blocco.
L'interesse dell'UE per le gigafactory non si limita ad aumentare la capacità cloud delle economie, poiché c'è la visione che queste strutture possano fornire l'infrastruttura tanto necessaria per un'implementazione più rapida dell'AI in settori come la manifattura, la sanità, i trasporti e i servizi pubblici.
Tuttavia, l'analisi dell'OCSE mostra che il successo nell'adozione dell'AI in Europa non è uniforme, il che significa che i 30 miliardi di euro di potenza di calcolo aggiuntiva sono solo un piccolo pezzo nella battaglia importante per la competitività economica.
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Domande frequenti
Cosa sono le gigafabbriche per l'IA dell'UE?
Si tratta di strutture su larga scala per l'addestramento e l'esecuzione di modelli di IA di prossima generazione con trilioni di parametri; ciascuna dovrebbe raggruppare oltre 100.000 processori AI avanzati, secondo le pagine della strategia digitale della Commissione europea.
Quanto denaro è in gioco e da dove proviene?
Fino a 10 miliardi di euro di finanziamenti UE e nazionali dovrebbero attrarre almeno 20 miliardi di euro di investimenti privati, per un totale superiore ai 30 miliardi di euro; i finanziamenti pubblici saranno limitati al 35% del costo di ciascun progetto, ha dichiarato la Commissione.
Quando verranno costruite le gigafabbriche?
La scadenza per la presentazione delle offerte è fissata al 12 novembre 2026; le decisioni di aggiudicazione sono previste entro l'inizio del 2027, e i progetti selezionati avranno fino a 18 mesi dalla firma dei contratti per avviare le operazioni, secondo quanto stabilito dalla Commissione europea.
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Micah Abiodun
Micah Abiodun utilizza al meglio la sua laurea magistrale in Ingegneria Ambientale e Gestione (MSc) presso l'Università Tecnologica di Tallinn (TalTech) per affinare le notizie su contenuti e previsioni dei prezzi su Cryptopolitan. Ora al suo 7° anno nello spazio mediatico crypto, copre le principali criptovalute, altcoin, DeFi, stablecoin, trend macroeconomici e tecnologie emergenti.
