Un processo tra Usa e Cina

Data center, valorizzazione del capitale e sovranità digitale in Lombardia

La nuvola ha radici nella terra

Per anni la trasformazione digitale è stata raccontata attraverso un lessico apparentemente immateriale: i dati sono nella “nuvola”, i servizi vengono erogati dal cloud e l’intelligenza artificiale sembra operare in uno spazio separato dalla produzione materiale. Eppure, proprio mentre questa rappresentazione si afferma, diventa sempre più evidente che dietro ogni modello, piattaforma o servizio digitale esiste una base fisica fatta di semiconduttori, server, edifici, reti in fibra ottica, sottostazioni elettriche, sistemi di raffreddamento, acqua, energia e territorio.

I data center costituiscono questa base materiale. Al loro interno non vengono semplicemente conservati dati, ma viene prodotta la capacità di calcolo dalla quale dipendono ormai una parte crescente dell’industria, della logistica, del sistema bancario, della pubblica amministrazione e, soprattutto, dello sviluppo dell’intelligenza artificiale. Proprio per questo la questione non può essere ridotta al confronto tra innovazione e ambiente, perché, prima ancora di discutere quanto queste infrastrutture consumino risorse, occorre capire quale funzione stiano assumendo nel processo di accumulazione e chi controlla la ricchezza che esse rendono possibile.

La crescita degli investimenti mostra infatti che non siamo davanti a una componente marginale dell’economia digitale. Nel 2025 la spesa in conto capitale delle maggiori imprese tecnologiche mondiali ha raggiunto centinaia di miliardi di dollari e continua ad aumentare, fino a collocarsi su dimensioni confrontabili, e in alcuni casi superiori, con quelle dei grandi settori energetici tradizionali.

L’intelligenza artificiale, quindi, non rende il capitalismo meno materiale; al contrario, costringe il capitalismo delle piattaforme a poggiare su una quantità crescente di capitale fisso. Se Google, Amazon, Microsoft o Meta erano state spesso rappresentate come imprese capaci di valorizzarsi soprattutto attraverso software, dati e proprietà intellettuale, la nuova fase mostra come quella valorizzazione richieda ora [abbia sempre richiesto in realtà -ndR] enormi anticipazioni di capitale in infrastrutture energetiche e computazionali.

Questo non significa che la corsa all’intelligenza artificiale sia soltanto un modo per assorbire capitale eccedente, dal momento che le applicazioni della nuova tecnologia possono effettivamente trasformare produttività, organizzazione del lavoro e interi settori economici. Proprio perché questa trasformazione è reale, tuttavia, essa apre una nuova frontiera della valorizzazione e rende strategico il controllo della capacità di calcolo sulla quale quella trasformazione si fonda.

La concentrazione del mercato mostra già in quale direzione si stia procedendo: Amazon Web Services, Microsoft e Google controllano insieme la maggior parte del mercato mondiale delle infrastrutture cloud. Quanto più la capacità di calcolo diventa una condizione generale della produzione, tanto maggiore diventa quindi il potere economico di chi può determinarne accesso, prezzo e destinazione.

È in questo passaggio che il rapporto tra capitale e Stato assume un’importanza decisiva, perché la crescita dei data center non avviene attraverso il semplice funzionamento spontaneo del mercato. Quando una nuova infrastruttura diventa essenziale per la competitività e per la posizione geopolitica delle economie occidentali, gli Stati intervengono direttamente per costruirne le condizioni di sviluppo, finanziando nuove reti, semplificando le procedure, mettendo a disposizione territori e sostenendo gli investimenti.

Negli Stati Uniti questo avviene apertamente, perché la costruzione di data center, impianti per semiconduttori e nuova capacità energetica viene ormai considerata una condizione della competizione internazionale sull’intelligenza artificiale; l’Unione europea utilizza invece il linguaggio dell’“autonomia strategica” e della “sovranità tecnologica”, ma persegue anch’essa un’espansione accelerata della capacità computazionale, mobilitando risorse pubbliche con l’obiettivo dichiarato di attirare una quantità ancora maggiore di capitale privato.

La pianificazione, dunque, non è scomparsa sotto il neoliberismo; ciò che è cambiato è soprattutto il fine al quale viene subordinata. Lo Stato non pianifica necessariamente quali bisogni sociali soddisfare, ma organizza le condizioni generali affinché il capitale possa investire nei settori ritenuti strategici.

I data center rendono questo processo particolarmente evidente, perché il capitale privato può possedere edifici, server e sistemi di raffreddamento, ma non può costruire autonomamente la rete elettrica, le infrastrutture territoriali, le procedure urbanistiche e autorizzative, la disponibilità di energia e il quadro normativo necessari al funzionamento degli impianti. Le condizioni della produzione vengono quindi socializzate, mentre il controllo dell’infrastruttura e l’appropriazione della ricchezza rimangono privati.

L’Italia entra in questo processo con una contraddizione ancora più evidente, dal momento che il governo Meloni presenta l’espansione dei data center come parte della costruzione della “sovranità digitale”, mentre la propria strategia ufficiale è esplicitamente orientata all’attrazione degli investimenti esteri nel settore.

Agli investimenti già avviati dovrebbero aggiungersi nei prossimi anni decine di miliardi, con un ruolo rilevante di operatori globali come EdgeConneX, Equinix e K2 Strategic. La distanza tra sovranità proclamata e realtà non consiste tuttavia soltanto nell’origine straniera dei capitali, perché localizzare fisicamente un data center in Italia può certamente migliorare latenza, resilienza e giurisdizione sui dati, senza che ciò significhi controllare la capacità computazionale che vi è installata, dal momento che il capitale, le piattaforme cloud, i semiconduttori e i modelli di intelligenza artificiale possono continuare a dipendere da soggetti multinazionali.

La sovranità rischia così di ridursi alla capacità di ospitare sul territorio nazionale infrastrutture che rimangono inserite in catene del valore e di comando esterne. Lo Stato mantiene il controllo sul luogo nel quale vengono collocate le macchine, senza per questo acquisire il controllo sulle macchine stesse, sulla capacità computazionale che producono e sulla ricchezza che attraverso di esse viene generata.

È dentro questo processo generale che va collocata la crescita dei data center in Lombardia, dove nel marzo 2026 risultavano 49 impianti attivi, 33 dei quali nella Città metropolitana di Milano, nella quale si concentra circa il 68% della potenza nominale nazionale censita. A questi si aggiungono gli impianti in costruzione e quelli sottoposti a valutazione, che mostrano dimensioni molto maggiori rispetto alla generazione precedente.

Quando gli insediamenti passano da pochi megawatt a campus da decine o centinaia di megawatt, il problema non può più essere trattato come quello di una singola attività produttiva, perché la loro presenza comincia a incidere direttamente sulla pianificazione energetica e territoriale. Le richieste di connessione alla rete attribuite ai progetti di data center hanno ormai raggiunto in Lombardia valori dell’ordine delle decine di gigawatt; non tutta questa potenza verrà necessariamente realizzata, ma la sua dimensione è già sufficiente a influenzare la programmazione delle infrastrutture elettriche.

A questo punto la questione ambientale assume un significato politico più preciso. Non si tratta soltanto di misurare quanta energia o quanta acqua consumi il singolo impianto, perché anche un data center efficiente continua a utilizzare risorse che potrebbero essere destinate ad altri usi.

L’energia necessaria ad alimentare centinaia di megawatt di capacità computazionale può essere utilizzata anche per elettrificare i trasporti, decarbonizzare l’industria o ridurre il consumo di combustibili fossili negli edifici; allo stesso modo un terreno può essere destinato a un data center, all’agricoltura o a servizi, mentre un’area urbana dismessa può ospitare infrastrutture digitali ma anche edilizia pubblica, ricerca, produzione o verde.

Quando le risorse sono limitate, decidere come utilizzarle significa inevitabilmente stabilire una gerarchia tra bisogni differenti.

La legge regionale lombarda sui data center, approvata nel giugno 2026, rende visibile proprio questa contraddizione. Da un lato introduce criteri ambientali reali, privilegiando le aree dismesse, il recupero del calore e la riduzione dei consumi idrici; dall’altro afferma esplicitamente l’obiettivo di favorire gli investimenti attraverso semplificazioni e misure premiali.

Non siamo quindi davanti a una Regione che ignora gli impatti ambientali, bensì a un modello nel quale quegli impatti vengono trattati come variabili da governare affinché l’espansione possa continuare.

Il consumo di suolo lo dimostra bene: pur privilegiando le aree già compromesse, la legge non vieta in assoluto l’utilizzo di suolo agricolo, ma rende economicamente più onerosi gli interventi che lo consumano. Il limite naturale viene così trasformato in un costo che può essere incorporato nell’investimento.

La differenza tra due possibili forme di pianificazione emerge precisamente qui. Una pianificazione orientata ai bisogni collettivi può decidere che una determinata quantità di territorio, acqua o energia non sia disponibile perché necessaria ad altre finalità; una pianificazione orientata alla valorizzazione, invece, prende l’investimento come punto di partenza e cerca successivamente di renderlo compatibile, mitigando o compensando gli effetti prodotti.

Non sorprende, da questo punto di vista, che nella discussione regionale siano emerse forti resistenze nei confronti di una valutazione cumulativa più stringente degli insediamenti e di limiti rigidi alle localizzazioni, mentre nella stessa maggioranza è stata esplicitata la preoccupazione che norme troppo severe possano spingere gli investitori verso territori meno restrittivi.

Il capitale può scegliere dove localizzarsi; le istituzioni vengono quindi spinte a competere per rendere il proprio territorio sufficientemente attrattivo.

Milano riproduce la stessa contraddizione su scala urbana. Il progetto Rubattino 84, collocato interamente nel Comune di Milano, interessa circa 66 mila metri quadrati e viene presentato dall’amministrazione come parte della trasformazione dell’area in un polo tecnologico e infrastrutturale avanzato.

Nel caso di Rubattino l’investimento privato porta con sé opere pubbliche e interventi di riqualificazione, tra cui collegamenti ciclabili, mobilità e trasformazioni degli spazi circostanti. Il problema non è negarne l’utilità, ma osservare che il bisogno pubblico viene soddisfatto come conseguenza di una trasformazione privata dalla quale l’amministrazione cerca di ricavare una quota di utilità collettiva.

È lo stesso meccanismo che attraversa una parte della trasformazione urbanistica milanese: anziché partire dai bisogni della città per individuare gli investimenti necessari, si parte dall’investimento disponibile e si negoziano al suo interno servizi, verde e compensazioni.

Anche in questo caso, dunque, non manca la pianificazione; cambia il principio dal quale prende le mosse.

È questa logica che le mobilitazioni lombarde potrebbero mettere in discussione, qualora riuscissero a superare la dimensione della singola vertenza e a sottrarsi alla possibilità che il conflitto venga progressivamente ricondotto entro il terreno della compatibilità.

La nascita della Rete dei Comitati Cittadini Stop Data Center e il manifesto “Verso un movimento contro lo sviluppo irrazionale dei Data Center” indicano, da questo punto di vista, una possibilità interessante, perché il documento non rifiuta la digitalizzazione né l’intelligenza artificiale, ma pone il problema del modo in cui il loro sviluppo viene deciso, chiedendo un Piano nazionale capace di stabilire quali data center siano realmente necessari, dove possano essere localizzati e quali limiti energetici, idrici e territoriali debbano rispettare.

Se questa impostazione venisse portata fino alle sue conseguenze, il conflitto potrebbe spostarsi dalla compatibilità del singolo impianto alla finalità sociale dell’intero processo: perché domandare quali data center siano necessari significa inevitabilmente chiedere quanto siano necessari a chi, per produrre cosa e sotto il controllo di quale soggetto.

Non è però un esito scontato

Le mobilitazioni territoriali attraversano inevitabilmente contraddizioni politiche e sociali differenti e possono essere ricondotte, attraverso il rapporto con amministrazioni, forze istituzionali e associazioni ambientaliste, sul terreno della mitigazione e della compensazione. Il precedente di Bollate è istruttivo proprio perché mostra questa ambivalenza: il ricorso e la mobilitazione hanno prodotto risultati concreti sul piano delle compensazioni ambientali e della tutela di alcune aree, senza tuttavia impedire la realizzazione dell’infrastruttura, tanto che il conflitto ha potuto chiudersi attraverso un accordo tra le parti.

Non si tratta di liquidare quel risultato, che per il territorio può avere un valore reale, quanto di coglierne il limite politico: quando la discussione viene spostata esclusivamente sulla quantità della compensazione, la decisione fondamentale sull’utilità sociale dell’investimento torna fuori dal campo del conflitto.

Lo stesso rischio potrebbe riprodursi su scala regionale qualora la costruzione della rete dei comitati si limitasse a ottenere maggiori tutele, compensazioni o una distribuzione territorialmente meno impattante degli impianti, lasciando però intatto il principio secondo cui la quantità di capacità computazionale da costruire viene determinata dalla domanda del mercato e dalla disponibilità del capitale a investirvi.

La presenza, intorno alle mobilitazioni, di forze politiche e istituzionali che criticano alcuni aspetti dell’attuale sviluppo dei data center senza mettere necessariamente in discussione il modello di fondo rende questa possibilità tutt’altro che astratta. Ciò non significa attribuire ai comitati una regia esterna né negarne l’autonomia, ma riconoscere che ogni movimento attraversa una lotta sulla propria direzione politica e sul punto fino al quale è disposto a spingere le proprie rivendicazioni.

Se riuscisse a mantenere aperta la domanda sulla necessità degli impianti, sulla proprietà della capacità di calcolo e sulla destinazione delle risorse, la rete potrebbe quindi superare tanto il localismo quanto il rifiuto astratto della tecnologia; se invece il conflitto venisse ricondotto alla ricerca di un compromesso più sostenibile con lo stesso modello di sviluppo, il risultato potrebbe essere una forma più regolata e territorialmente compensata della medesima espansione.

La differenza è decisiva

Se la capacità di calcolo sta diventando una forza produttiva indispensabile alla ricerca, alla sanità, all’industria e ai servizi pubblici, proprio per questo la sua quantità, la sua localizzazione e il suo controllo non possono essere lasciati esclusivamente alla redditività degli investimenti privati.

Una pianificazione fondata sui bisogni sociali dovrebbe partire dalla quantità di capacità computazionale realmente necessaria e dalle funzioni alle quali destinarla, stabilendo poi quali risorse possano essere impiegate e quale forma di proprietà consenta di distribuire collettivamente i benefici prodotti. La pianificazione oggi dominante segue invece il percorso inverso: parte dalla nuova frontiera di valorizzazione, mobilita energia, territorio, reti e apparati pubblici affinché l’investimento si realizzi e interviene successivamente per mitigarne le conseguenze.

Nel primo caso sono i bisogni a determinare l’investimento; nel secondo è l’investimento a determinare quali bisogni possano trovare spazio.

La contraddizione che attraversa oggi la Lombardia non riguarda quindi soltanto alcuni data center. Essa mostra come, proprio mentre le condizioni della produzione diventano sempre più socializzate e dipendenti dall’intervento pubblico, il controllo delle nuove forze produttive e l’appropriazione della ricchezza rimangano concentrati.

Per questo i conflitti nati intorno ai terreni agricoli, alle sottostazioni, ai consumi idrici o ai nuovi insediamenti potrebbero diventare qualcosa di più di una resistenza periferica alla modernizzazione, nella misura in cui riuscissero a mettere in discussione non soltanto gli effetti della trasformazione digitale, ma il principio secondo il quale essa viene organizzata.

Fonte

La Cina prepara la sua corsa all'AI da 50 anni

IA: la bolla e lo spillo

È passato quasi un anno da quando avevamo proposto – condividendola con Guerre di Rete – una lettura attenta delle dinamiche finanziarie che andavano accompagnando lo sviluppo impetuoso dell’Intelligenza Artificiale negli Stati Uniti (il resto dell’Occidente, ancora oggi, sta a guardare).

I recenti sviluppi sembrano confermare, con l’autorevolezza di due studiosi di primo piano, il sospetto che la “bolla” dell’IA sia in un condizione molto più che critica. Se ne è accorto ormai anche Il Sole 24 Ore, organo di Confindustria. Non siamo al “si salvi chi può”, ma i cigni neri svolazzano da tutte le parti... 

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Lo scorso dicembre abbiamo realizzato uno studio dedicato all’ecosistema IA statunitense e alle elevate quotazioni raggiunte dai relativi titoli azionari (1).

Queste le nostre conclusioni di allora:

1. Le attuali quotazioni di borsa delle big tech Usa non sono del tutto giustificate dai fondamentali economici: il P/E ratio delle principali aziende statunitensi di alta tecnologia, infatti, sconta aspettative molto ottimistiche sugli utili futuri, come un orizzonte di medio termine.
2. Un ridimensionamento delle quotazioni è altamente probabile. Un primo scenario possibile vede una forte correzione dei prezzi di borsa limitata ad alcuni titoli, senza un’ampia generalizzazione. Non è però da escludere un secondo scenario, caratterizzato da effetti di contagio sull’intero spettro delle aziende del settore high tech.
3. Anche le imprese driver del cambiamento tecnologico sono a rischio. Diversi precedenti storici dimostrano, infatti, come sia possibile andare incontro a pesanti correzioni al ribasso delle quotazioni di mercato anche nel caso di imprese protagoniste di una rivoluzione tecnologica.
4. La rendita da monopolio tecnologico delle big tech Usa è minacciata dalla concorrenza globale. La Cina, in particolare, è dotata di un sistema di imprese innovatrici abbastanza vasto e avanzato da poter, in prospettiva, intaccare la rendita odierna delle grandi società tecnologiche statunitensi.

A poco più di un semestre di distanza torniamo a valutare i trend sintetizzati nei quattro punti, al fine di verificare se essi siano stati confermati o smentiti dagli sviluppi successivi, e di individuare l’eventuale emergere di nuove macrotendenze.

Punti 1-2: quotazioni e utili

Come si evince dalla tabella, i titoli azionari delle big tech statunitensi hanno registrato correzioni al
ribasso anche molto marcate rispetto ai loro picchi di valutazione. Anche i P/E Ratio – pur restando
mediamente elevati – hanno registrato significativi ribassi.

La positiva dinamica dei profitti ha a lungo evitato che il settore andasse incontro a una correzione, ma crescono le perplessità degli investitori in termini prospettici. Si assiste in effetti a un sostanziale consolidamento delle criticità a suo tempo da noi individuate.

Circolarità profitti-finanziamenti

A luglio il WSJ ha fatto trapelare la notizia di un accordo in fase di elaborazione tra OpenAI e Nvidia, in base al quale l’azienda di Jensen Huang si impegnerebbe a fornire fino a 250 miliardi di garanzia per l’investimento di Open AI in un datacenter da 10 GW in Ohio (2). È questo un pattern ormai ben noto al settore: aziende impegnate nello sviluppo di modelli IA come OpenAI comprano cloud e capacità computazionale da imprese quali Oracle e CoreWeave; Oracle e CoreWeave comprano GPU Nvidia; Nvidia investe o garantisce clienti e partner; OpenAI riceve o concede esposizioni azionarie a fornitori come Nvidia e AMD.

Insufficienza dei fondi propri

Il consensus degli analisti attorno alla sostenibilità dei capex degli hyperscaler appare in fase di ricalibrazione: se in un primo momento equity e free cash flow sembravano sufficienti a garantire la realizzazione dei progetti di investimento, diverse analisi oggi sottolineano una significativa sottostima dei costi, con pesanti conseguenze sul lato dei profitti. Secondo un numero crescente di analisti, infatti, i free cash flow dovrebbero scendere in territorio negativo – a livello aggregato degli hyperscaler – già nel 2026, tornando sopra lo zero solo nel 2028.

Coerentemente con questa dinamica, cresce il ricorso al debito: nel 2025 – riporta Reuters – le emissioni di bond corporate dei cinque maggiori hyperscaler hanno raggiunto i 121 miliardi, contro una media annua di 28 tra 2020 e 2024 (3). Non solo: secondo gli analisti di Goldman Sachs, queste cifre lieviteranno ulteriormente fino a 250 miliardi (+107%) nell’anno corrente e a 400 (+60%) nel 2027 (4).

Il rischio che alcune delle aziende coinvolte non riescano ad onorare i propri impegni appare così sempre più concreto, come evidente dall’aumento dei costi di assicurazione contro il loro default.

Punto 3: le aziende driver del cambiamento tecnologico

I ritracciamenti dei titoli azionari dell’ecosistema IA Usa negli ultimi mesi hanno interessato anche quelle società che, a prima vista, non potranno che beneficiare dei programmi di spesa degli hyperscaler. Tra queste in primis Nvidia, le cui azioni hanno raggiunto un picco il 14 maggio a 236,54 $, per poi scendere fino a quota 200 al 31 luglio (-15%).

La stessa dinamica ribassista ha coinvolto anche l’indice Kospi coreano, centrale per il mercato globale di chip e semiconduttori. Nonostante l’irrinunciabilità di questi prodotti, di cui Samsung Electronics e SK Hynix sono tra i maggiori produttori mondiali, dopo alcuni mesi di straordinaria crescita l’indice ha perso circa il 40% del proprio valore, ed è tutt’oggi di oltre il 30% al di sotto del picco del 22 giugno.

Punto 4: la concorrenza internazionale

Con il rilascio di Deepseek-R1 a gennaio dello scorso anno la Cina aveva già dimostrato di poter competere con gli Usa nella corsa all’IA. Ciò che negli ultimi mesi ha lasciato stupiti analisti e investitori è la rapidità con cui le imprese cinesi stanno realizzando progressi significativi, tanto sul lato tecnologico quanto su quello commerciale.

Lato tecnologico

Il 28 luglio 2026 Reuters ha riportato la notizia che la Cina sarebbe pronta a produrre in massa macchine litografiche DUV (Deep Ultraviolet) sviluppate in autonomo (5). Ciò avvicina notevolmente il Paese, in prospettiva, alla piena autonomia dalle forniture occidentali – in primis dell’olandese ASML – di macchine per la produzione di microchip.

Sempre a luglio, poi, la cinese Moonshot AI ha rilasciato il proprio modello Kimi-K3. Le prestazioni di quest’ultimo – anche a giudizio di analisti indipendenti ed esterni alla Cina – sono vicine a quelle dei modelli di frontiera statunitensi e difficilmente possono essere state ottenute tramite “distillazione” da modelli di matrice Usa (6). In quanto open-weight, inoltre, Kimi-K3 offre indubbi vantaggi in termini di contenimento dei costi e trasparenza nell’utilizzo.

Lato commerciale

I progressi realizzati sul piano strettamente tecnico – uniti alla perdurante scelta strategica di mantenersi entro un paradigma di innovazione open-source o open weight – sembra stiano dando frutti sul piano commerciale. Si pensi, per esempio, all’utilizzo dei token (unità di testo elaborata dal modello) su una piattaforma ampiamente utilizzata da aziende e programmatori come OpenRouter: negli ultimi mesi oltre il 50% dei token utilizzati sulla piattaforma era da ricondursi a modelli cinesi, contro una percentuale trascurabile ancora a gennaio 2025.

Ciò, non significa che la Cina sia giunta a detenere la fetta più grande del mercato IA globale, ma è un chiaro segno di come tali modelli siano ormai pienamente capaci di fare concorrenza a quelli statunitensi.

Un’ulteriore conferma si ricava dal settore dei semiconduttori. Apple, per esempio, ha recentemente aperto trattative con la cinese CXMT, produttrice di microchip per la memoria nei dispositivi digitali (7). Quest’ultima è stata recentemente protagonista di un’IPO da record sulla borsa di Shanghai, con un rialzo del 466% il primo giorno di quotazione e senza profonde correzioni nelle giornate successive. Risultati tanto positivi, in effetti, rendono manifesto un crescente interesse da parte degli investitori internazionali per l’ecosistema high tech cinese, anche solo in funzione di diversificazione rispetto agli affollati mercati statunitensi.

Conclusioni: lo spillo cinese bucherà la bolla americana?

La principale novità rispetto allo scenario che avevamo delineato nella nostra precedente ricerca è la rapidità con cui la Cina sta colmando il proprio gap nell’ecosistema IA rispetto agli Stati Uniti. La questione non si esaurisce in un tema di performance dei modelli, ma riguarda soprattutto il rapporto tra prestazioni e costi.

A quasi quattro anni dal lancio di Chat GPT e a fronte di centinaia di miliardi già spesi in investimenti, all’IA sono oggi richiesti ritorni concreti in termini di efficienza dei processi aziendali, di produttività e, in ultima analisi, di profittabilità. Gli elevati costi di sviluppo e addestramento, tuttavia, fanno sì che questo esito sia tutt’altro che scontato, tanto per gli hyperscaler quanto per le aziende che dell’IA intendono servirsi nel proprio business.

Il crescente utilizzo di modelli cinesi è la conseguenza di tale dinamica: salvo che per i compiti più complessi, imprese occidentali come Airbnb, Uber Eats, Siemens e Coinbase – per citare alcuni nomi celebri – sembrano preferire le più economiche IA cinesi per gran parte delle attività, potendo contare su un livello qualitativo comunque relativamente elevato (8).

È uno scenario preoccupante per le grandi compagnie tecnologiche Usa, che rischiano non solo di perdere quote di mercato ma soprattutto di vedere il rendimento prospettico dei propri investimenti ridursi drasticamente.

È questa, del resto, una dinamica tipica di ogni ciclo di innovazione tecnologica, come avevamo sottolineato nel nostro precedente studio: con il tempo, la concorrenza conduce ad un abbassamento dei costi della nuova tecnologia, che diviene a tutti gli effetti una nuova “condizione di partenza” per tutte le imprese del sistema produttivo considerato.

La Cina, come evidente dal programma “AI+” all’interno dell’ultimo Piano Quinquennale 2026-2030, mira esplicitamente a tale esito di diffusione dell’IA su vasta scala e a prezzi contenuti (9). Se il successo di questa strategia dovesse consolidarsi e l’utilizzo dei modelli cinesi diffondersi anche in Paesi terzi e negli stessi Stati Uniti, le Big Tech statunitensi si troverebbero in difficoltà nel giustificare in termini di profittabilità futura gli investimenti da centinaia di miliardi finora sostenuti.

A ben vedere, le preoccupazioni che negli Stati Uniti diversi tra funzionari pubblici e stakeholder del settore stanno manifestando in relazione al tema della sicurezza dei modelli cinesi possono essere lette anche in questa chiave: è evidente, infatti, che misure protezionistiche giustificate in base a considerazioni di sicurezza nazionale potrebbero consentire ai giganti Usa del settore di conservare più a lungo il potere di mercato attualmente detenuto.

Esiste però la fondata possibilità che la rendita oligopolistica così garantita finisca d’altra parte per danneggiare nel più lungo periodo il mantenimento dell’hedge tecnologico da parte delle stesse imprese statunitensi, disincentivando l’innovazione. In ogni caso, la presenza di uno scenario competitivo più affollato di quello ipotizzabile anche solo un anno fa rende verosimili nuovi ribassi sui listini azionari tecnologici a stelle e strisce.

È del pari probabile che gli investitori che intendono continuare a puntare sullo sviluppo dell’IA e delle nuove tecnologie riservino maggiore attenzione alle borse cinesi (Cina continentale e Hong Kong), le quali vedranno in effetti una crescita delle IPO di imprese tecnologiche e l’affermarsi di attori high tech di standing internazionale.

Note

1 Banca del Fucino, IA: bolla o non bolla?, Dicembre 2025

2 A. Gardizy, A. Ramkumar, C. Driebusch, Nvidia in Talks With OpenAI to Guarantee $250 Billion Financing for Data Center, Wall Street Journal, July 26, 2026.

3 M. Tracy, Analysts revise AI hyperscaler debt forecasts after Amazon bond sale, Reuters, March 17, 2026.

4 P. Murugaboopathy, Hyperscaler debt binge pushes yields up as investor demand cools, Reuters, July 29, 2026

5 F. Potkin, EXCLUSIVE: China starts production of home-grown immersion DUV chipmaking tools, source says, Reuters, July 28, 2026.

6 S. Ghaffary, OpenAI president says Kimi K3 “pretty good”, unsure if distilled, Bloomberg, July 22, 2026.

7 Apple in pressing su Trump per via libera all’acquisto di chip dalla cinese Cxmt. Revocato il blocco su Mythos, Il sole 24 ore, 27 giugno 2026.

8 D. Levi, Western companies are quietly switching to Chinese AI models as US frontier AI prices rise, TechStartUps, June 29, 2026.

9 W. Chang, China’s “AI+” drive aims for integration across sectors: a wake-up call for Europe, Mercator Institute for China Studies, October 2, 2026.

Fonte

Un fantasma si aggira intorno all’intelligenza artificiale

La battaglia tecnologica che l’Occidente ha ingaggiato contro la Cina nasce da un imperativo strategico: impedire a Pechino di competere – e, in prospettiva, di assumere la leadership – nel complesso territorio dell’Intelligenza Artificiale (IA). La catena del valore di questo settore strategico comprende: le materie prime per la produzione di microprocessori (terre rare, minerali critici e tecnologie di litografia), l’addestramento continuo delle piattaforme e l’installazione di data center che richiedono enormi quantità di energia e acqua per il raffreddamento. In questo contesto, la scorsa settimana si è verificato un forte scossone globale in seguito alla notizia di un nuovo importante progresso tecnologico cinese. L’evento non è stato pubblicizzato, perché comporta un nuovo “momento DeepSeek”, paragonabile all’impatto registratosi all’inizio del 2025 quando un laboratorio cinese lanciò modelli di IA ad alte prestazioni a una frazione dei costi sostenuti dalla Silicon Valley.

Questo nuovo “cigno nero” 1 è stato annunciato dal gruppo statale Shanghai Aishengna Electronic Technology Group (SAETG), che ha comunicato l’avvio della produzione di macchine per litografia a ultravioletto profondo (DUV): apparecchiature che, fino alla scorsa settimana, venivano fabbricate esclusivamente negli Stati Uniti, in Europa e in Giappone. Le tecnologie litografiche sono diventate il nucleo del processo di produzione dei circuiti integrati più avanzati, consentendo la realizzazione di nodi compresi tra i due e i sette nanometri [misura corrispondente a un milionesimo di millimetro] saldati su microprocessori che possono misurare appena due millimetri. I macchinari DUV trasferiscono complessi schemi circuitali sulle cialde di silicio e definiscono le dimensioni critiche dei chip necessari all’intelligenza artificiale e alle sue applicazioni derivate: robotica, produzione di armamenti, guida missilistica, satelliti, controllo di dati sovrani, spionaggio e sorveglianza globale.

Questa novità tecnologica ha fatto scattare l’allarme all’interno della NATO e dei suoi partner. Ha innescato turbolenze sui mercati azionari che hanno portato alla chiusura della Borsa di Seul (KRX) il 28 e il 29 luglio 2026 e ha causato un forte calo del valore di Nvidia, l’azienda di maggior valore al mondo. L’azienda ha tentato di blindarsi concedendo credito ai clienti per garantirsi vendite future, di fronte alla possibilità che la Cina possa in futuro sviluppare la tecnologia necessaria per l’IA. Proprio il giorno della chiusura della Borsa di Seul, le azioni di Nvidia sono crollate, ravvivando il panico tra i “signori del tecnofeudalesimo”, già danneggiati da DeepSeek. Il rapporto dell’azienda statale cinese produttrice di macchinari per litografia DUV indica che quest’anno ne verranno prodotte cinque unità e venti nel 2027, riducendo parzialmente il divario tecnologico con l’Occidente, da cui la Cina acquistava quasi tutti i suoi microprocessori più avanzati. Esistono due tipi di macchine per litografia: DUV (che utilizzano luce ultravioletta profonda) ed EUV (che impiegano lunghezze d’onda ultraviolette estreme). Quest’ultima – la tecnologia più avanzata – rimane appannaggio esclusivo dell’Occidente tramite ASML, azienda con sede a Veldhoven, nei Paesi Bassi. Il consorzio è leader nella produzione delle macchine per litografia più moderne e dispone di ingenti investimenti statunitensi, operando nei limiti di regole imposte da Washington per ragioni di sicurezza nazionale. Ai suoi professionisti è vietato qualsiasi contatto con controparti aziendali cinesi e gli viene proibita la commercializzazione di determinati prodotti di ultima generazione.

Mentre la Borsa di Seul chiudeva i battenti, crollavano anche le azioni di ASML. Il timore, come sempre, è sintomatico. Nel dicembre 2025, Reuters ha riferito che, a partire dal 2022, Xi Jinping ha promosso la realizzazione di un prototipo funzionante di tecnologia litografica ultravioletta estrema (EUV), il cui impianto ha sede a Shenzhen, all’interno di un perimetro di sicurezza che alcuni analisti paragonano al laboratorio di Los Alamos, sede del Progetto Manhattan 2. Le restrizioni sostenute principalmente da Washington perseguono un obiettivo fondamentale: rallentare, condizionare o arrestare la “Lunga Marcia” cinese verso la leadership globale, di cui l’intelligenza artificiale costituisce un capitolo decisivo. In questo contesto, le notizie sui nuovi prodotti litografici della SAETG mostrano ancora una volta la capacità della Cina di raggiungere una progressiva autonomia, basata su politiche di sostituzione delle importazioni e sul suo imponente apparato scientifico-tecnologico. Il panico dell’Occidente nasce dalla possibilità che si verifichino ulteriori “momenti DeepSeek”, tramite i quali Pechino raggiungerebbe la leadership tecnologico-produttiva, ma diventerebbe anche il centro di un’alternativa di civiltà che rifiuta i canti delle sirene inneggianti alla superiorità dei mercati e il conseguente disprezzo per gli Stati.

In tal senso, la disputa non è meramente geo-economica, ma anche politica e culturale. L’attuale strategia dell’Occidente mira a recuperare, attraverso l’IA, la competitività e la produttività perse a vantaggio della Cina. Tale prospettiva, tuttavia, si basa su un nuovo miraggio tecnocratico: un cyber-progresso generalizzato che preservi lo sfruttamento del lavoro e accentui l’oscena concentrazione della ricchezza. La fragilità di questa mossa sta iniziando a produrre alti livelli di incertezza tra investitori internazionali e analisti tecnologici, poiché:
(a) non vi è alcuna garanzia che l’IA occidentale riesca a superare la competitività produttiva cinese;
(b) permangono dubbi sul ritorno degli investimenti lungo la catena del valore legata a microprocessori e data center;
(c) riemerge lo spettro di una bolla speculativa legata all’IA simile alla debacle delle dot-com di fine Novecento e al ciclo di crisi aperto, quindici anni più tardi, dai mutui subprime, che ha scatenato una crisi economica strutturale che l’Occidente non è ancora riuscito a superare.

Il capitalismo occidentale sta attraversando un ciclo caratterizzato da investimenti limitati, bassa crescita, indebitamento crescente e calo della produttività. Tale quadro comprende un divario sempre più ampio tra il settore finanziario e l’economia reale. Tali squilibri sono stati alimentati dalla finanziarizzazione e dalla deindustrializzazione promosse dal neoliberismo, che cercava di ridurre i costi della forza lavoro interna mediante la delocalizzazione della produzione in aree caratterizzate da grandi riserve di manodopera precarizzabile, che Pechino ha progressivamente trasformato in occupazione di qualità.

Quell’abbandono della produzione industriale, attuato in nome di una fittizia economia degli “intangibili”, ha permesso alla Cina di conquistare la leadership nella competitività manifatturiera e persino di sfidare, nel prossimo decennio, l’egemonia occidentale su quelle fantasie di salvezza tecnologica attraverso le quali l’Occidente spera di recuperare il tempo perduto. Il dramma dell’Occidente non risiede soltanto nella perdita di fabbriche, saperi e catene del valore: consiste nella pretesa che una nuova bolla tecnologica prenda il posto di ciò che il neoliberismo ha smantellato. In questo scenario, Donald Trump, i suoi accoliti europei e i suoi burattini della destra latinoamericana non incarnano una rinascita produttiva, ma l’ansia di un blocco che confonde le sanzioni con la politica industriale e la propaganda maccartista con il potere globale.

Note 

1. Con “cigno nero” si indicano eventi inaspettati di grande portata e grandi conseguenze

2. L’autore si riferisce alla sede del progetto di ricerca per la costruzione della prima bomba atomica USA

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Il pacchetto sulla Sovranità Tecnologica Europea: troppo poco, troppo tardi

Lo scorso 3 giugno la commissione europea ha presentato alcune nuove proposte di legge che vanno a costituire lo European Technological Sovereignty Package. Questi provvedimenti andrebbero a regolamentare ed indirizzare vari aspetti dell’industria tecnologica continentale, a partire dalla produzione di semiconduttori, arrivando allo sviluppo di sistemi cloud e IA, fino all’ammodernamento della rete elettrica europea.

Il pacchetto si compone di quattro diverse inziative: il Chips Act 2.0, il Cloud and AI Development Act, la Open Source Strategy e la Strategic Roadmap for Digitalisation and AI in the Energy Sector.

Il Chips Act 2.0 intende aggiustare il tiro delle misure prese con il precedente Chips Act proposto nel 2022. La legge precedente mirava a raddoppiare il peso europeo nella produzione mondiale di microchip, facendolo passare dal 10% al 20% del mercato mondiale entro il 2030. Ad oggi siamo ancora lontani da questo obiettivo, la quota europea sarebbe arrivata nel 2025 a circa l’11%, comunque la nuova iniziativa europea mantiene questo obiettivo di aumento della produzione continentale di microchip.

Nonostante la legislazione precedente, la quota di microchip importati dall’estero utilizzati nell’industria europea è ancora dell’80%, quindi con il Chips Act 2.0 si vuole diminuire questa dipendenza dalle importazioni investendo sia sulla domanda sia sull’offerta, generando domanda del settore pubblico e creando degli attori intermedi che mettano in comunicazione i produttori e gli acquirenti.

Il Chips Act 2.0 pone anche l’obiettivo di iniziare a produrre nell’Unione Europea chip con il processo produttivo a 3 nm, il più avanzato presente sul mercato, sempre entro il 2030, nonostante ad oggi in UE si producano al massimo chip a 22 nm e l’industria europea utilizzi per la produzione nel settore dell’automotive e dei macchinari industriali principalmente chip con architetture meno sofisticate.

Il Cloud and AI Development Act invece mira a rinforzare i fornitori UE di soluzioni cloud e IA. Il principale scopo del programma è infatti creare un’infrastruttura digitale europea in grado di far diminuire il peso delle grandi aziende americane nel settore cloud, dove da sole Aws, Google e Microsoft coprono il 70% del mercato europeo, limitando anche l’accesso di attori stranieri ad informazioni sensibili. La legge inoltre pone l’obiettivo di triplicare i data center in territorio UE entro il 2030, snellendo la burocrazia necessaria per costruirli e adeguando le reti energetiche e idriche necessarie per il loro funzionamento, all’insegna di una fantomatica sostenibilità energetica e ambientale.

Proprio a questo si collega la Strategic Roadmap for Digitalisation and AI in the Energy Sector, che mira ad ammodernare con strumenti di IA la rete elettrica continentale, vista come asset strategico di primaria importanza, per essere in grado di sostenere l’enorme richiesta futura dei nuovi data center, che com’è noto richiedono imponenti quantità di energia elettrica per il loro funzionamento e causano importanti stress per le reti elettriche nazionali.

Infine, il pacchetto rilancia la European Open Source Strategy. Quest’ultima iniziativa mira a sviluppare e sostenere progetti open source che possano essere utilizzati sia dalle amministrazioni europee che dai privati come alternative alle soluzioni proprietarie più utilizzate, per la maggior parte provenienti dall’estero. Oltre a ciò ci si propone di sfruttare gli sviluppatori europei che contribuiscono a progetti open source anche per sviluppare l’IA europea, parallelamente all’aumento dei fondi per la ricerca.

Tutte queste misure, evidentemente mirate a rendere meno dipendente l’economia europea dalle big tech americane, hanno suscitato non pochi malumori nell’altra sponda dell’Atlantico. In particolare gli analisti a stelle e strisce marcano che seguendo la strada della sovranità tecnologica l’UE andrà a sottrarre introiti alle aziende d’oltreoceano, non riuscendo comunque a fornire ai clienti europei strumenti di un comparabile livello tecnologico, sia perché gli investimenti nei settori precedentemente citati sono arrivati troppo tardi, sia perché i fondi messi a disposizione sono di svariati ordini di grandezza inferiori a quelli a disposizione dei colossi statunitensi o cinesi.

Sembra infatti che il Chips Act originale abbia generato finanziamenti di circa 50 miliardi, la maggior parte dei quali soggetti alle decisioni degli stati membri e non gestiti in maniera centralizzata secondo gli obbiettivi della commissione europea, contro i centinaia di miliardi spesi annualmente dalle big tech.

Secondo un analista americano inoltre, la volontà di investire nell’IA sovrana da parte dell’UE andrebbe in ultima istanza ad avvantaggiare lo sviluppo dell’IA cinese, perché i mancati guadagni delle big tech a stelle e strisce rallenterebbero la corsa occidentale alla supremazia tecnologica in questo campo.

Al di là dei commenti degli osservatori statunitensi, appare chiaro che le misure intraprese dall’UE rischiano di essere troppo poco incisive per spostare l’ago della bilancia in favore del settore tecnologico europeo nella competizione internazionale.

Infatti, l’utilizzo pluridecennale da parte delle amministrazioni e delle aziende europee dei prodotti americani non ha incentivato la creazioni di robuste alternative europee. Il raffreddamento dei rapporti transatlantici ha trovato l’industria tecnologica europea impreparata ad un potenziale distacco dalle filiere statunitensi.

Se dal lato del software libero e della ricerca scientifica open access gli attori europei posso attingere ad uno stack di software e conoscenze molto esteso e anche tecnologicamente avanzato, non si può fare lo stesso con le fab di semiconduttori e la costruzione di data center.

Queste infrastrutture, infatti, richiedono risorse ingenti e anni per essere costruite e per entrare a regime ed in questo momento potrebbe risultare già troppo tardi per i sogni di gloria di Bruxelles.

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Un nuovo polo hi-tech contro la Cina

Gli Stati Uniti e le Filippine hanno annunciato un importante progetto industriale ed economico: la costruzione di quella che è stata definita una Zona per la Sicurezza Economica di circa 4.000 ettari a nord della capitale Manila. Il fulcro del piano sorgerà a New Clark City, un’area strategica dell’isola di Luzon che un tempo ospitava una delle più grandi basi aeree statunitensi nel Pacifico.

L’iniziativa, nata sotto l’egida della strategia statunitense denominata Pax Silica (la coalizione globale lanciata dall’amministrazione Trump per sfidare la Cina sulle catene tecnologiche più avanzate), punta a rafforzare le filiere legate all’approvvigionamento di semiconduttori e materie prime critiche, e anche allo sviluppo di strumenti elettronici e dell’intelligenza artificiale.

Va sottolineato che le Filippine sono il secondo produttore mondiale di nickel, elemento fondamentale nelle batterie a ioni di litio e per i dispositivi di accumulo di energia. Fino a oggi, una delle principali destinazioni di questo metallo era, non a caso, la Cina, e a un recente summit dell’Associazione delle Nazioni del Sud-Est Asiatico (ASEAN) è stato siglato un accordo strategico nel settore con l’Indonesia, altro attore globale del materiale.

Per Manila, l’intesa con gli USA rappresenta un’occasione di rafforzare un legame storico e anche di vedere un significativo afflusso di capitali per la costruzione di un enorme parco industriale nella Zona per la Sicurezza Economica. La quale, inoltre, si inserisce nel Luzon Economic Corridor (LEC), un più ampio quadro infrastrutturale lanciato inizialmente come progetto trilaterale dal presidente filippino Marcos Jr insieme all’ex premier giapponese Kishida e all’ex presidente USA Biden.

Il corridoio ha subito un’importante accelerazione nelle ultime settimane, con otto paesi – Australia, Canada, Danimarca, Francia, Corea del Sud, Svezia, Regno Unito e anche Italia – che hanno annunciato la propria adesione ufficiale al LEC attraverso le proprie industrie e istituti finanziari.

Appare chiaro che l’importanza dell’Indo-Pacifico è un dato di fatto nella proiezione internazionale dell’Occidente collettivo, al di là delle faglie apertesi tra le due sponde dell’Atlantico. E lo è sia dal punto di vista dei settori principali della competizione economica globale, sia sotto quello di contenimento militare della Cina. Il LEC è pensato per integrarsi in un circuito di relazioni che coinvolge anche Taiwan.

Ma in realtà, la postura esplicitamente predatoria assunta dall’imperialismo statunitense ha portato frizioni anche tra Washington e Manila nella firma di questo accordo. Nei giorni scorsi, indiscrezioni rilanciate dal Wall Street Journal hanno rivelato che il governo filippino avrebbe nei fatti ceduto l’intera area della Zona per la Sicurezza Economica agli Stati Uniti, garantendo immunità diplomatica e l’applicazione del common law stelle-e-strisce. In sostanza, l’area si sarebbe trasformata in una sorta di enclave USA.

Durante l’inaugurazione del progetto a New Clark City, alla presenza del sottosegretario di Stato americano Jacob Helberg, Joshua Bingcang, presidente e amministratore delegato della Bases Conversion and Development Authority (BCDA), organismo di proprietà pubblica che si occupa della conversione di basi statunitensi dismesse, ha smentito questa possibilità, ma non ha negato che fosse stata avanzata.

“È stata una loro richiesta ma non l’abbiamo accettata. Non verrà concesso alcun trattamento speciale agli Stati Uniti”. Il progetto, ha precisato Bingcang, rimarrà rigorosamente sotto le leggi e la giurisdizione filippina. Tuttavia, Helberg non sembrava così convinto, dato che, interpellato dai giornalisti, ha affermato di non voler anticipare tali discussioni, dato che Washington e Manila hanno due anni per definire i dettagli operativi del progetto.

“Avremo conversazioni più dettagliate sul modo tecnico migliore per garantire la tutela degli investitori a lungo termine, assicurandoci al contempo che il nostro approccio sia valido anche per le Filippine”, ha detto Helberg. Toni che sembrano quelli di un padrone, più che di un alleato, che è anche ben consapevole dell’interesse di importanti settori della classe dominante filippina – in particolare l’establishment militare – a cementificare ulteriormente i rapporti con la Casa Bianca.

Visto il passo importante e il dibattito mediatico alzatosi in merito, per ribadire i buoni rapporti tra Washington e Manila il Segretario di Stato USA Marco Rubio ha intrattenuto una lunga chiacchierata telefonica col presidente filippino Ferdinand Marcos Jr., il 31 maggio. Al centro della telefonata, oltre alla stabilità nel Mar Cinese Meridionale, vi è stato il pieno supporto americano allo sviluppo del LEC. Difficile non pensare che sia solo retorica, mentre gli Stati Uniti preparano l’ennesima trappola.

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Corea del Sud - 18 giorni di sciopero alla Samsung, in pericolo la filiera internazionale dei chip

Non bastano le aperture dell’ultimo minuto e gli appelli alla responsabilità: il principale sindacato di Samsung Electronics ha confermato la volontà di procedere con uno sciopero di 18 giorni, a partire dal prossimo 21 maggio. La notizia ha scatenato il panico sui mercati, con il titolo del gigante tecnologico che è arrivato a perdere fino al 9,3% durante la sessione di venerdì, trascinando verso il basso l’intero indice azionario sudcoreano, il KOSPI.

Al centro della disputa c’è un profondo disaccordo sul sistema dei bonus e sulla ripartizione degli utili. Il sindacato, che rappresenta oltre 50.000 lavoratori, accusa l’azienda di aver creato un divario salariale inaccettabile rispetto alla rivale SK Hynix. Le richieste sono chiare: i dipendenti pretendono che il 15% dell’utile operativo venga destinato ai premi di produzione, oltre alla rimozione dei tetti massimi sui bonus.

Samsung, dal canto suo, ha cercato di mediare offrendo il 10% e un pacchetto di compensazione una tantum, ma il tavolo delle trattative mediato dal governo è saltato all’inizio della settimana. Nonostante l’azienda si sia detta pronta a riprendere i colloqui senza precondizioni e i vertici si siano recati personalmente al campus di Pyeongtaek per incontrare i leader sindacali, la linea dei lavoratori resta chiara: si torna a discutere dopo lo sciopero, che prenderà avvio il 21 maggio.

Le ripercussioni economiche di una mobilitazione così prolungata rappresentano una leva sindacale enorme. Secondo un rapporto di JPMorgan, l’impatto sull’utile operativo di Samsung potrebbe oscillare tra i 21 e i 31 trilioni di won (circa 14-20 miliardi di dollari), con una perdita di vendite stimata in 4,5 trilioni di won.

A preoccupare molti analisti è soprattutto la continuità delle forniture. Inoltre, l’incertezza sulla capacità di Samsung di onorare gli impegni con i clienti sta spingendo gli investitori verso i concorrenti. Già durante una manifestazione, lo scorso 23 aprile, il sindacato aveva rivendicato un calo del 58% nella produzione delle fonderie di chip e un calo del 18% nella produzione di memorie digitali.

Una chiusura di quasi tre settimane potrebbe paralizzare le catene di approvvigionamento globali. Questo ha spinto a muoversi persino il governo. Il Primo Ministro e il Ministro delle Finanze sudcoreani hanno avvertito che uno sciopero in Samsung rappresenta un rischio sistemico per la crescita economica e le esportazioni del paese.

Il Ministro dell’Industria, Kim Jung-kwan, è stato ancora più diretto, definendo il danno potenzialmente irreparabile e accennando alla possibilità di ricorrere all’arbitrato d’emergenza, uno strumento legale che solo il Ministro del Lavoro può attivare per interrompere forzatamente la protesta in settori critici per l’economia nazionale.

Dalla sua Blue House, la presidenza sudcoreana per ora predica cautela, sperando in una risoluzione diplomatica dell’ultimo minuto. Ma che l’azione di Samsung sia politicamente ed esplicitamente antioperaia lo confermano i risultati economici. Solo poche settimane fa, Samsung aveva annunciato risultati record per il primo trimestre dell’anno, con un utile operativo balzato del 750% grazie al boom della domanda di chip per l’intelligenza artificiale.

È proprio questa enorme disponibilità a spingere i lavoratori a chiedere una fetta più grande della torta, in quella che è ormai diventata la crisi sindacale più grande della storia del paese, probabilmente. Oggi si tenterà un ultimo round di mediazione, ma è evidente che rimane il punto politico: la rapacità della multinazionale contro i suoi lavoratori non deriva dalla congiuntura, e gli operai chiedono un riequilibrio delle relazioni industriali interne.

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Assalto al trono di Nvidia

A prima vista, le cose per Nvidia non potrebbero andare meglio. Il colosso statunitense delle GPU detiene oggi il 92% di questo specifico settore e una quota pari al 70-75% del più complessivo mercato dei chip impiegati nell’ambito IA. Nel 2025, la società fondata da Jensen Huang ha messo a segno ricavi per circa 200 miliardi di dollari (oltre il doppio di quanto fatturato nell’anno precedente), ha ottenuto guadagni per 32 miliardi nel corso di un unico trimestre e può vantare al momento la maggiore capitalizzazione di mercato al mondo (4.600 miliardi di dollari, contro i 3.900 della seconda classificata Apple).

Un dominio quasi inevitabile, per l’azienda che con le sue GPU – processori nati per l’elaborazione grafica dei videogiochi, ma che si sono dimostrati estremamente efficienti per l’addestramento e l’utilizzo dei sistemi d’intelligenza artificiale – ha reso possibile la rivoluzione del deep learning ed è oggi praticamente l’unica azienda in grado di guadagnare dal complicato, dal punto di vista economico, settore dell’IA generativa.

Il ruolo di Nvidia è talmente centrale che, lo scorso novembre, gli occhi di tutti gli operatori finanziari erano puntati proprio sui suoi risultati trimestrali, perché si temeva che una crescita anche solo leggermente inferiore alle attese avrebbe fatto scoppiare la bolla dell’intelligenza artificiale (pericolo per il momento scongiurato o almeno rinviato).

In questa fase, Nvidia può addirittura farsi carico dell’espansione infrastrutturale del settore dell’IA generativa, essendo diventata il fulcro di un complicatissimo meccanismo di prestiti e finanziamenti che ha ovviamente l’obiettivo finale di vendere un numero sempre maggiore di GPU. Nonostante alcuni inciampi (com’è il caso del promesso investimento in OpenAI, recentemente ritirato), questo meccanismo può essere sintetizzato così: Nvidia presta o investe capitale in startup e grandi sviluppatori di modelli, che utilizzano quei fondi per acquistare infrastruttura di calcolo – spesso proprio GPU Nvidia – alimentando una domanda che in parte contribuisce essa stessa a creare.

Se tutto ciò non bastasse, Jensen Huang ha ultimamente messo in atto la più classica pratica da monopolista della Silicon Valley, iniziando a inglobare le startup che potrebbero in futuro minacciarne la posizione dominante. È il caso del maxi-accordo da 20 miliardi di dollari con cui ha acquistato gli asset tecnologici e ha assunto parte del team di Groq, società che produce chip specializzati – in termini tecnici ASIC – nella fase di inferenza dell’intelligenza artificiale (vale a dire il carico di lavoro svolto durante l’utilizzo dei sistemi generativi).

Basterà tutto ciò a mettere al riparo Nvidia da un numero crescente di concorrenti sempre più agguerriti, che puntano a ridurre la loro dipendenza dalle GPU di Jensen Huang, a produrre chip specializzati dalle prestazioni ancora più elevate (in termini computazionali o di efficienza energetica) e a consentire alla seconda superpotenza tecnologica – la Cina – di liberare tutte le proprie potenzialità?

La minaccia di Google

“C’è la sensazione strategica, tra i clienti e nel mercato complessivo, che la dipendenza da Nvidia, e dai suoi prezzi elevati, debba essere interrotta”, ha spiegato, parlando con El País, l’analista Fernando Maldonado. “Tutti i principali fornitori di servizi cloud stanno progettando i loro specifici chip per compiti differenti. Più in là nel tempo, la quota di mercato di Nvidia potrebbe iniziare a ridursi”.

Dei vari concorrenti che stanno scaldando i motori nessuno è più minaccioso di Google: azienda storicamente leader nel campo dell’intelligenza artificiale, che ha reso possibile l’avvento dei large language model, sviluppando nel 2017 l’architettura Transformer, e che per il loro addestramento sfrutta da sempre una combinazione di GPU Nvidia e delle sue TPU (Tensor Processing Unit), ovvero acceleratori hardware progettati internamente, in collaborazione con Broadcom, e ottimizzati per il calcolo delle reti neurali.

Questa coabitazione di GPU e TPU potrebbe presto giungere al termine: Gemini 3 – il più avanzato large language model di Google – è stato infatti addestrato utilizzando esclusivamente le TPU prodotte dal colosso di Mountain View, prefigurando quindi un futuro in cui Nvidia potrebbe perdere uno dei suoi più importanti clienti. Ma c’è altro: Google ha infatti iniziato a stringere accordi commerciali che consentono a varie società del settore di utilizzare le proprie TPU al posto delle GPU di Nvidia.

Il più importante di questi accordi è stato stipulato a ottobre 2025 e prevede che Anthropic – una delle principali realtà dell’intelligenza artificiale e sviluppatrice di Claude – spenda “decine di miliardi di dollari” per accedere fino a un milione delle TPU di Google. Un accordo simile, ma su scala più ridotta, è stato siglato con la startup Safe Superintelligence (fondata dall’ex di OpenAI Ilya Sutskever).

Fino a oggi, gli sviluppatori di intelligenza artificiale potevano accedere alle TPU soltanto attraverso i data center di proprietà di Google, rendendoli così dipendenti dal suo ecosistema cloud e consentendo una flessibilità molto inferiore rispetto alle GPU di Nvidia, che si acquistano invece fisicamente e poi si sfruttano a piacimento (al netto della lunghissima lista d’attesa). Adesso la situazione è cambiata: Google ha da pochissimo iniziato, secondo le ultime notizie, a vendere direttamente i propri acceleratori.

Tra i clienti troviamo ancora una volta Anthropic (con un acquisto completato da dieci miliardi di dollari e un secondo ordine da 11 miliardi già concordato) e secondo le indiscrezioni anche Meta, che collocherebbe fisicamente le TPU nei propri data center, dove fino a oggi avevano trovato spazio soprattutto le GPU di Nvidia. È questa evoluzione di Google, che si sta quindi trasformando in un vero e proprio produttore di chip, ad aver fatto salire le sue azioni quasi del 50% negli ultimi sei mesi, mentre quelle di Nvidia hanno fatto registrare soltanto un +5%.

“La capitalizzazione di mercato è cresciuta di quasi mille miliardi a partire dall’ottobre scorso, anche grazie alla decisione di Warren Buffett di acquistare 4,9 miliardi di azioni durante il terzo trimestre del 2025 e al più generale entusiasmo di Wall Street per le iniziative di Google nel campo dell’intelligenza artificiale”, si legge su Bloomberg. “Google è sempre stato il vero outsider nella corsa dell’intelligenza artificiale. Un gigante per qualche tempo dormiente, ma che adesso si è pienamente risvegliato”.

Amazon e non solo

Google è sicuramente il rivale più temibile per Nvidia, ma non è l’unico. Ormai da qualche tempo, Amazon (per la precisione AWS) ha iniziato a sviluppare acceleratori per l’intelligenza artificiale – chiamati Trainium – e dall’anno scorso li sta usando nei propri data center, vendendo l’accesso a svariate realtà del settore. Tra queste troviamo ancora una volta Anthropic, la società di “data intelligence” Databricks, l’azienda giapponese di servizi per l’assistenza clienti Karakuri e parecchie altre. Stando alle dichiarazioni del CEO di Amazon Andy Jassy, gli introiti garantiti dai chip Trainium e Graviton (classiche CPU usate internamente in ambito cloud) sono oggi di “circa 10 miliardi di dollari” e crescono “a tripla cifra” anno dopo anno.

Come spiega il New York Times, “sebbene non siano potenti come quelli di Google o Nvidia, Amazon sta installando il doppio dei suoi chip all’interno di ciascun data center, nella speranza di offrire maggiore potenza computazionale usando la stessa quantità di energia” (grazie alla loro migliore efficienza energetica, ndA). Al momento, Anthropic è l’unico vero grande cliente dei Trainium di Amazon, ma in futuro le cose potrebbero cambiare: “Gli esperti ritengono che una partnership di questo calibro possa prefigurare cambiamenti ancor più importanti: quando Anthropic utilizza i chip di Amazon o di Google mostra al resto del mercato che le GPU di Nvidia non sono l’unica opzione”.

Al contrario: le alternative continuano ad aumentare. La CEO di AMD, Lisa Su, aveva annunciato qualche mese fa l’intenzione di centrare la produzione aziendale sull’IA generativa, scommettendo che la “domanda insaziabile di capacità di calcolo” non si sarebbe esaurita nel giro di pochi trimestri. Finora i numeri sembrano darle ragione: la capitalizzazione di mercato di AMD è quasi quadruplicata, superando i 350 miliardi di dollari, e l’azienda ha firmato accordi rilevanti per fornire chip a OpenAI e Oracle.

Anche Broadcom si sta ritagliando uno spazio crescente grazie alla produzione di chip – le cosiddette XPU – progettati per compiti di calcolo specifici, oltre a hardware di rete indispensabile per collegare tra loro i giganteschi rack di server che popolano i data center dell’IA. Intel, uno dei nomi storici della Silicon Valley, ha clamorosamente mancato la prima ondata dell’I Agenerativa, ma sta adesso investendo massicciamente sia nella progettazione sia nella produzione di processori avanzati per i data center, nel tentativo di recuperare terreno. E infine c’è Qualcomm, tradizionalmente associata ai chip per smartphone e automobili, ma che nell’ottobre scorso ha annunciato il lancio di due nuovi acceleratori per l’intelligenza artificiale, l’AI200 e l’AI250, caratterizzati da un’attenzione particolare all’efficienza energetica.

L’ascesa delle startup

La scommessa è quindi duplice: da una parte che la richiesta di processori da utilizzare nell’ambito dell’intelligenza artificiale continuerà ad aumentare; dall’altra che si aprano maggiori opportunità per chi produce hardware specializzato, laddove fino a oggi hanno dominato i processori programmabili e generalisti di Nvidia. “Se si osserva il tasso di crescita del settore, si vede [aumentare la domanda] di hardware specializzato”, ha spiegato Alex Davies, CTO della società finanziaria Jump. “È sempre stato così in tutta la storia dell’ingegneria: si inizia con qualcosa di più generico, poi si cresce a grandissima velocità e alla fine qualcuno capisce che non si può avere un unico prodotto per tutto”.

Fino a questo momento, la versatilità delle GPU ha rappresentato il principale vantaggio di Nvidia, che attraverso la piattaforma software CUDA consente di programmare i suoi processori in base alle specifiche esigenze aziendali, fidelizzando inoltre una vastissima schiera di programmatori. I chip di uso generale hanno però i loro svantaggi: “C’è un costo energetico da pagare, perché ci sono parti del processore che non si utilizzano per ciò che serve ma consumano comunque energia”, ha spiegato ancora Maldonado a El País.

Considerando quanto sta crescendo il mercato, c’è sicuramente spazio per tutte le soluzioni: dai processori generalisti e programmabili di Nvidia fino alle architetture ASIC più specifiche. Nel complesso, si stima che il giro di affari degli acceleratori per sistemi d’intelligenza artificiale dovrebbe crescere del 16% su base annua fino a raggiungere i 604 miliardi di dollari nel 2033: “Certo, Nvidia continuerà a controllare una parte significativa del mercato, ma anche una piccola percentuale può valere miliardi di dollari”, ha spiegato al New York Times l’analista Jordan Nanos.

Mentre i colossi si riorganizzano per aumentare la loro presenza in questo ricchissimo mercato, una serie di startup ambisce a conquistare una fetta della torta, presentando nuove soluzioni: Cerebras è una startup californiana, guidata da Andrew Feldman, che progetta processori creati esclusivamente per l’intelligenza artificiale. Processori, tra l’altro, dalle dimensioni inusuali: “Il nostro chip è grande quanto un piatto da tavola, mentre quello di una GPU ha le dimensioni di un francobollo”, ha spiegato Feldman parlando con l’Economist.

Potrebbe sembrare una mossa controintuitiva, visto che il progresso tecnologico è sempre stato anche una corsa alla miniaturizzazione. Eppure, Cerebras permette di usare un solo, enorme chip laddove con le GPU di Nvidia bisogna collegarne un gran numero. Questo permette alle connessioni tra i vari core presenti nel chip di operare migliaia di volte più rapidamente di quanto avviene con le connessioni tra GPU separate.

Il suo Wafer-Scale Engine 3 (WSE-3) – il più grande chip per IA mai costruito, con circa 4mila miliardi di transistor e 900mila core – è attualmente impiegato da OpenAI (per Codex-Spark, un LLM ottimizzato per la generazione di codice), Mistral, Perplexity e anche dai laboratori scientifici statunitensi (che lo hanno impiegato, per esempio, nell’ambito della “simulazione molecolare dinamica”). Una lista di clienti impressionante, che ha convinto gli investitori a finanziare Cerebras con un miliardo di dollari per una valutazione da 23 miliardi.

Cerebras non è però l’unica startup che partecipa alla grande corsa per ritagliarsi uno spazio nel mondo degli acceleratori per IA. Un’altra realtà californiana, fondata da ex ingegneri di Google, è MatX, che sta sviluppando processori che mirano a fare piazza pulita di tutti gli elementi delle GPU non necessari per l’addestramento degli LLM. In poche parole, MatX punta a creare processori che facciano meno cose, ma in maniera più efficiente. La startup nata nel 2022 ha appena raccolto oltre 500 milioni di dollari in un nuovo round di finanziamento e punta a completare il design del suo chip nel 2026, con spedizioni previste nel 2027. L’elenco delle startup include anche le statunitensi d-Matrix e SambaNova, l’israeliana Hailo, la britannica Graphcore (acquistata nel 2024 da SoftBank), la canadese-statunitense Tenstorrent e tantissime altre.

La Cina punta all’autosufficienza

Le maggiori sorprese per Nvidia potrebbero però arrivare dall’altro lato del Pacifico. Non è un caso che Jensen Huang abbia pubblicamente espresso la sua contrarietà alle sanzioni che impediscono la vendita delle GPU più avanzate alla Cina (per quanto recentemente allentate), argomentando che questa politica rischia di accelerare la corsa della Repubblica Popolare per rendersi del tutto autonoma dai processori statunitensi (e quindi intaccando il fatturato di Nvidia, proveniente per il 13% dal mercato cinese).

Che la Cina sia dietro agli Stati Uniti soltanto di “pochi nanosecondi” – come affermato dallo stesso Huang – è un’esagerazione, ma i progressi fatti dai produttori di chip del colosso asiatico sono molto significativi. Al momento, le prestazioni del modello H20 – il chip più potente che Nvidia può vendere in Cina, variante dell’H200 – sono già state ampiamente superate da numerosi processori cinesi, tra cui l’Ascend 910C di Huawei e il BW1000 di Hygon (per capacità di calcolo grezza e al netto di un maggiore consumo energetico).

Probabilmente proprio allo scopo di aumentare l’adozione di chip autoctoni, Pechino sta adesso a sua volta ostacolando l’acquisto dei chip Nvidia da parte delle aziende cinesi, complicando ulteriormente una situazione già molto difficile. In sintesi: al momento gli Stati Uniti hanno riammesso la vendita dei processori H20, ma è ora la Cina che ne blocca l’acquisto da parte delle sue aziende, adducendo ragioni di sicurezza nazionale.

La situazione è caotica e in continua evoluzione, ma l’impressione è che la Cina voglia approfittare della guerra commerciale per aumentare la quota dei suoi campioni nazionali (Huawei, Hygon, Cambricon, MetaX), che oggi detengono il 40% del mercato – per un valore di circa 38 miliardi di dollari – e che potrebbero crescere fino al 50% nel giro di un paio d’anni. Dal punto di vista tecnologico, un aiuto importante potrebbe giungere dai progressi fatti dalla Semiconductor Manufacturing International Corporation (SMIC): l’azienda cinese che si occupa di fabbricare concretamente i chip progettati da Huawei e dagli altri.

SMIC è oggi il cuore della strategia industriale cinese nel campo dei processori. Secondo alcuni report, l’azienda sarebbe ormai in grado di produrre anche chip a 5 nanometri, seppur con costi più elevati e rese inferiori rispetto a quelli realizzati dal colosso taiwanese TSMC per i marchi occidentali, le cui dimensioni hanno da poco raggiunto la soglia dei 2 nanometri. Allo stesso tempo, Huawei starebbe investendo per dare vita a delle proprie strutture produttive, diventando quindi un concorrente di SMIC con l’obiettivo di far progredire ulteriormente la capacità cinese di produrre chip avanzati.

Ci vorrà ancora parecchio tempo prima che le prestazioni dei chip cinesi possano effettivamente raggiungere quelle statunitensi, ma i timori di Jensen Huang sono fondati: SMIC, Huawei e gli altri campioni di Pechino o Shenzhen stanno facendo rapidi e importanti passi avanti. E un domani potrebbero contribuire ad allargare le crepe del dominio di Nvidia.

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Silicio e sangue. La strategia contro la furia del debitore armato

Qualche giorno fa, l’osservatore che ha sfogliato la stampa internazionale si è trovato di fronte a una dissonanza cognitiva quasi perfetta. Da un lato, il Wall Street Journal pubblica in prima pagina un’autopsia dell’economia cinese intitolata A Doom Loop of Deflation (Una spirale negativa di deflazione), descrivendo un Paese paralizzato dalla sfiducia, con consumatori che non spendono e aziende intrappolate in una competizione suicida.

Dall’altro, l’ambasciatore cinese Xu Feihong rivendica in un editoriale sul quotidiano indiano The Hindu una crescita del 5% trainata da “nuove forze produttive” e consumi di qualità, rigettando con sdegno l’accusa di sovrapproduzione. Chi mente?

La risposta non si trova nelle colonne dei giornali, ma qualche utile indizio lo si può rintracciare nei movimenti sotterranei del silicio. La notizia, battuta lo scorso mercoledì da Reuters, del via libera di Pechino all’importazione dei chip Nvidia H200 è la pistola fumante che smentisce la narrazione del collasso e rivela una strategia industriale di una lucidità disarmante.

Per capire perché la “spirale negativa” del Wsj sia una lettura parziale, bisogna analizzare la coreografia dei semiconduttori andata in scena negli ultimi mesi. La storia è nota: Washington vieta l’export dei chip di punta e Nvidia, per non perdere il suo mercato più grande, crea una versione depotenziata ma performante, l’H200, specificamente calibrata per aggirare le restrizioni dirette verso la Cina.

Qui avviene l’imprevisto: Pechino inizialmente rifiuta. Secondo la logica del Wsj – un paese disperato e in ritardo tecnologico – la Cina avrebbe dovuto accaparrarsi qualsiasi chip disponibile. Invece, il governo ha bloccato o rallentato gli ordini. Perché?

La chiave di volta risiede nella condizionalità strategica che accompagna la riapertura di ieri. Pechino ha sfruttato il proprio potere di mercato non per subire, ma per imporre quote vincolanti di adozione interna. Secondo fonti accreditate, il semaforo verde alle Big Tech (Alibaba, Tencent, ByteDance) per l’importazione dei processori americani è subordinato a un preciso do ut des: l’acquisto contestuale di volumi paralleli di chip domestici, in primis la serie Ascend di Huawei.

Questo non è il comportamento di un’economia in “Doom Loop” che annaspa. È la mossa di uno Stato che orienta la liquidità delle sue aziende (che il Wsj definisce in crisi) per finanziare l’indipendenza tecnologica.

La smentita alla tesi del declino arriva anche dalla natura stessa dello sviluppo della IA cinese. Mentre l’Occidente misura il successo con l’hype dei chatbot generativi, la Cina ha intrapreso la via di una IA “pragmatica”. Il caso DeepSeek è emblematico. Invece di cercare la forza bruta computazionale (che richiederebbe infiniti chip americani), i laboratori cinesi hanno lavorato sull’architettura, sviluppando innovazioni che trasformano la scarsità di hardware in efficienza software, abbattendo drasticamente i requisiti di memoria.

Come evidenziato dall’ambasciatore Xu Feihong, l’obiettivo non è il consumismo digitale, ma l’integrazione nelle filiere industriali complete. L’IA in Cina non serve a scrivere poesie, ma a ottimizzare la rete elettrica, gestire i porti automatizzati e coordinare la logistica.

Questa visione “materialista” dell’IA rende la Cina meno vulnerabile alle restrizioni di quanto Washington speri. Se l’obiettivo è l’efficienza industriale e si dispone di algoritmi ottimizzati (DeepSeek) che girano su componenti ibridi (Nvidia H200 + Huawei Ascend), il ritardo tecnologico tende a ridursi sensibilmente ai fini della competizione manifatturiera.

Con una realtà industriale così dinamica e solvibile, perché il Wsj insiste sulla narrazione della trappola deflazionistica? La risposta ci obbliga a entrare nel campo della sopravvivenza imperiale.

Come evidenziato dagli studi di economisti quali Emiliano Brancaccio, gli Stati Uniti hanno accumulato una posizione debitoria netta verso il resto del mondo che ha sfondato la soglia dei 18mila miliardi di dollari. Questa cifra rappresenta una voragine di ricchezza reale: Washington non ha i mezzi fisici per onorare questo debito colossale verso i suoi creditori (Cina in testa) senza cedere la proprietà dei propri asset nazionali.

Di fronte all’impossibilità di onorare i propri debiti, il “debitore armato” ha una sola opzione: usare tutti i mezzi, inclusa la forza, per svalutare il credito altrui. Sembra proprio che il Wsj operi, nell’inchiesta in questione, una proiezione psicologica per distruggere la credibilità del creditore. Ma, soprattutto, la strategia americana si è rapidamente evoluta, nei tempi più recenti, lungo tre scenari di insolvenza aggressiva che spiegano perché è vitale dipingere la Cina come un paese morente.

La “Dottrina Donroe” in Venezuela

Washington ha spostato il baricentro delle transazioni con l’interdizione marittima e il sequestro dei carichi, rivendicando de facto il controllo su export e ricavi. Questo colpisce direttamente il modello oil-for-loans con la Cina: se i barili che servivano a ripagare Pechino vengono bloccati o dirottati, il credito cinese perde la sua garanzia materiale (il flusso di greggio).

Il Board of Peace e l'Asia occidentale

Gli Usa “esternalizzano” la spesa per mantenere l’impero: Washington definisce cornice e priorità, ma i costi della gestione coloniale di Gaza e della regione sono coperti da un finanziamento strutturato come contributo internazionale ad “alto ticket”.

In questo schema, gli Stati ricchi del Golfo sono i candidati obbligati a sostenere progetti e flussi. È la privatizzazione dell’occupazione: i creditori arabi pagano Washington per mantenere un “ordine” che serve agli interessi americani e sionisti.

A questo quadro si aggiunge la pressione sull’Iran, dove la strategia del debitore armato si fa ancora più esplicita. Qui, l’economia strangolata dalle sanzioni, le mai dimostrate violazioni sulla gestione del nucleare e le rivolte colorate vengono strumentalizzate per favorire un regime change. Colpire Teheran significa turbare le politiche energetiche della Cina.

L’Iran è un rubinetto petrolifero strategico per Pechino; destabilizzarlo o favorire un governo fantoccio filo-occidentale equivarrebbe a chiudere un altro canale di approvvigionamento di asset reali, costringendo il creditore cinese a evidenti criticità riguardanti i rifornimenti.

Patrimoni di guerre sostenute o minacciate (Ucraina e Groenlandia)

Washington sta perfezionando la conversione forzata del debito in asset reali. In Ucraina, gli aiuti militari vengono convertiti in un fondo di ricostruzione, trasformando di fatto le munizioni di ieri nei diritti di estrazione del titanio di domani. Parallelamente, in Groenlandia, la strategia è l’annessione delle risorse senza acquisto del territorio.

Usando la leva della sicurezza Nato, gli Usa hanno stimolato la revoca di alcune concessioni cinesi puntando dritto all’accesso fisico alle materie prime locali.

La Cina, in questo quadro, appare come un “creditore sotto minaccia”

I suoi surplus commerciali non possono essere reinvestiti liberamente perché il debitore armato (gli Usa) sta sistematicamente sequestrando gli asset reali (energia, metalli, terre rare) su cui quei surplus dovrebbero atterrare.

Nonostante ciò, la riapertura ai chip H200 è sintomatica del fatto che la narrazione del “Doom Loop” si rivela un sedativo rassicurante per un Occidente distratto da metodi protezionisti, pericolose corse al riarmo e faticoso inseguimento del consenso elettorale, ma strategicamente letale.

Mentre il Wall Street Journal celebra il funerale dell’economia cinese, Pechino sta installando il motore (leggi “H200”) per far girare la sua nuova macchina industriale, forgiata su una IA efficiente e su una competizione che seleziona le aziende più resilienti.

Lo scenario che emerge non è quello di un fallimento della Cina, ma che Pechino abbia intrapreso il completamento della transizione verso l’alta tecnologia proprio mentre l’Occidente vorrebbe persuadersi che il suo rivale stia morendo.

Assistiamo alla collisione ormai irreversibile tra due potenze che si fronteggiano in fortezze opposte

Da un lato, il debitore armato (Usa), costretto a usare la forza militare e il sequestro fisico delle risorse per mascherare la propria insolvenza finanziaria; dall’altro, il creditore reindustrializzato (Cina), che converte la tecnologia in asset reali per rompere l’assedio del dollaro armato.

In questo scenario di default sistemico, il pragmatismo non è più un auspicio diplomatico, ma un imperativo di sopravvivenza: o si impone una correzione strutturale a questi squilibri, oppure la guerra finanziaria in corso è destinata a perdere ogni freno inibitore, rendendo lo scontro atomico l’unica forma di ‘liquidazione’ del debito rimasta sul tavolo.

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Quella voglia matta di “indipendenza” dagli Usa

Se si esce dalla nebbia delle dichiarazioni di principio o di bon ton diplomatico si vede subito che l’area euro-atlantica sta diventando ex. Al punto che la testata POLITICO ha individuato un indipendence moment per l’Europa. Un momento che racchiude necessità impellenti, dipendenze da eliminare, alternative da trovare. Quasi impensabile solo un anno fa, quando la fedeltà euro-atlantica era un presupposto per essere ammessi in società, assunti nei media, candidati alle elezioni, rilevati nei sondaggi e anche essere inclusi tra gli “umani”...

Già limitandosi a questa nuova consapevolezza, senza neanche entrare nel merito delle diverse questioni, appare evidente che l’Unione Europea, così come è stata costruita, non è in grado di affrontare la realtà. Costruita su trattati influenzati da una teoria economica fasulla secondo cui la spesa pubblica è sempre sbagliata e “il mercato” va lasciato agire in libertà, anzi favorito e “non disturbato” (Meloni dixit) in quanto spazio “neutro”, si ritrova improvvisamente in una congiuntura in cui l’economia e il commercio sono utilizzati come strumenti di forza e sopraffazione, rispondendo ad input decisi politicamente. Fuori gioco e fuori fase, insomma.

La dirigenza europea selezionata in base a quella impostazione, e abituata ad adottare decisioni già preconfezionate da un “pilota automatico”, non può neanche elaborare un piano organico di lunga durata che prevede competenze da “statisti” (visione, progetto, gestione del rischio, immaginazione creativa, ecc.).

L’allontanamento deciso degli Stati Uniti ha lasciato in piedi molte dipendenze senza più compensarle con altre politiche “di favore”.

Per esempio. Dopo aver troncato l’importazione di idrocarburi dalla Russia, sostanzialmente a buon mercato, l'UE si ritrova ora a dipendere dall’importazione di gnl costosissimo dall’America. E contemporaneamente deve occuparsi dei costi dell’appoggio all’Ucraina continuando a comprare armi statunitensi e senza più godere della certezza di una “copertura nucleare” fornita da Washington.

Peggio ancora. Scopre che anche molti armamenti che sono costati un occhio della testa, come gli F35, sono inutilizzabili senza il consenso operativo statunitense. In pratica, non si accendono i motori se il software non viene sbloccato da uno yankee. Il che, diciamo così, li riduce a pezzi di ferro nel caso di un contenzioso sulla Groenlandia o in Medio Oriente che possa vedere gli europei non allineati con Washington. E ancora di più in caso di divergenza duratura e strategica tra le due rive dell’Atlantico.

Ma è sulle innovazioni tecnologiche che l’Europa filo-americana si scopre nuda. Intelligenza artificiale e chip sono settori pressoché inesistenti nell’apparato industriale del Vecchio Continente. Per non dire dei “materiali critici” come le terre rare, dei farmaci generici, ecc.

Soprattutto nell’IA il problema ha diversi aspetti. Da un lato quello relativo al software e dall’altro ai data center “fisici” necessari per elaborare l’immensa quantità di dati che fa da base alle “risposte”. Al momento, sul lato software, c’è solo la francese Mistral (non proprio il top, a livello mondiale). Ma c’è anche da scegliere quale tipo di modello IA si privilegia: se quello closed source statunitense (ChatGpt, Gemini, ecc.) oppure quello open source offerto dalla cinese Deepseek ed altre.

Il modello closed crea e consolida una dipendenza, perché non solo si paga per utilizzarlo ma anche per ottenere la possibilità di programmare applicazioni su misura per le proprie necessità. Il che significa lasciare al “fornitore” libero accesso ai propri dati senza poter né sapere né decidere del loro utilizzo.

Nello schema open source avviene ovviamente l’opposto, e la paura della dipendenza viene spostata dall’immediato – non si paga nulla, si può programmare qualsiasi app – a un indeterminato futuro in cui, acquisita la “clientela” europea le società IA cinesi potrebbero chiudere il cerchio trasformandosi in closed e appropriandosi così dei dati europei.

Chiaro che, in una logica tutta “competitiva” e mai “collaborativa” con nessuno (il capitalismo e il colonialismo sono del resto nati in Europa...) si tratta di “contare solo su se stessi” e creare una propria IA. Resta il problema di sapere quale dei 27 paesi aprirebbe per primo un’opa, in modo da fregare tutti gli altri.

Idem per i data center – l’hardware dell’IA – dove, al momento, tutta l’Europa non raggiunge metà della capacità computazionale presente nella sola area di Pechino. In pratica meno del 4% a livello globale.

Sommando tutti i comparti in cui l’Europa risulta arretrata o quasi assente vien fuori che per costruire “l’indipendenza da ritrovare” servono non solo una capacità di progettazione strategica perduta per strada, ma anche alcune migliaia di miliardi. Che gli Stati non possono investire – “sarebbe contro le regole europee”, che diamine! – e, in fondo, neanche la UE nel suo insieme. Se non cercandoli “sui mercati”, ossia facendo quel “debito pubblico comune” che fa venire l’orticaria a Germania, Olanda, e gli altri “virtuosi” dell’austerità.

Bel rebus, vero? Per ora le uniche vere mosse “indipendenti” sono i due accordi firmati con il Mercosur (ma non ratificato dal parlamento UE, quindi bloccato) e l’India, chiarendo che l’alternativa agli Usa – che restano comunque il principale partner commerciale – viene cercata in queste direzioni, piuttosto che verso la Cina. Dove peraltro è invece volato il premier britannico Keir Starmer per cercare di riallacciare rapporti economici che la stessa Londra aveva semidistrutto accusando Pechino di qualunque nefandezza (dallo spionaggio al “putinismo”).

Sul piano degli investimenti tecnologici, invece, non si va per ora oltre il “comprate europeo”, poco più di un consiglio (se non ci sono prodotti continentali per soddisfare un certo bisogno, cosa si fa?), che si traduce nella stesura di appalti “riservati” esclusivamente a produttori europei. Per esempio quello, recentissimo, del colosso franco-tedesco dell’aerospazio Airbus per i servizi digitali.

Una strada un po’ contorta e stretta – tra necessità impellenti, investimenti fermi, voglia di “indipendenza” e vincoli posti dai trattati – che prefigura tempi di realizzazione secolari per il raggiungimento dell’obiettivo geostrategico voluto.

E come il saggio scriveva già un secolo fa, “nel lungo periodo saremo tutti morti”. O, almeno, lo sarà la UE...

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Il “Progetto Manhattan” cinese: così Pechino lancia all’Occidente la sfida sui chip

Se non è un game over definitivo poco ci manca. La Cina è riuscita a fare quello che gli Stati Uniti hanno provato a impedirle per anni (e in tutti i modi possibili): costruire un prototipo di macchinario in grado di realizzare semiconduttori all’avanguardia per alimentare l’intelligenza artificiale, gli smartphone e le armi.

Pechino avrebbe dunque tra le mani ciò che serve per dominare – e nel lungo periodo forse addirittura superare – l’Occidente tanto sul lato tecnologico quanto su quello militare. La vicenda è stata raccontata nei minimi dettagli dall’agenzia Reuters, secondo la quale il dispositivo, completato all’inizio del 2025 e ancora in fase di test, occuperebbe quasi un intero piano di una fabbrica di Shenzhen.

Ma c’è un altro aspetto ancora più rilevante: pare che sia stato sviluppato da un team di ex ingegneri della gigante olandese dei semiconduttori ASML, un team che avrebbe retro-ingegnerizzato le macchine di litografia a ultravioletti estremi (EUV) della compagnia europea.

Ricordiamo che le suddette macchine, fino a ora appannaggio dell’Occidente, utilizzano fasci di luce ultravioletta estrema per incidere circuiti migliaia di volte più sottili di un capello umano su wafer di silicio. Non è certo un fatto di poco conto, visto che più piccoli sono i circuiti e più potenti sono i chip.

Il “Progetto Manhattan” cinese sui chip

La macchina cinese genererebbe con successo luce ultravioletta estrema, ma non avrebbe ancora prodotto chip funzionanti. In ogni caso la situazione sarebbe ben diversa da quella illustrata lo scorso aprile da Christophe Fouquet, CEO di ASML, per il quale la Cina avrebbe avuto bisogno di “molti, molti anni” ancora prima di sviluppare tale tecnologia.

Profezia sbagliata: se le indiscrezioni di Reuters dovessero rivelarsi corrette, Pechino potrebbe essere vicinissima a raggiungere l’indipendenza nello strategico settore dei semiconduttori. Certo, la strada per il Dragone è ancora in salita per svariati motivi. Per esempio, il gigante asiatico ha ancora difficoltà nel replicare i sistemi ottici di precisione prodotti dai fornitori occidentali, per non parlare poi della scarsa disponibilità di pezzi di ricambio. E ancora: la disponibilità di parti provenienti da macchine ASML più vecchie, individuate nei mercati secondari, ha permesso alla Cina di costruire un prototipo, ma con l’obiettivo del governo di produrre chip funzionanti entro il 2028 o il 2030.

Nel frattempo, c’è chi ha definito il Grande Balzo in Avanti di Pechino sul fronte dei chip come la versione cinese del Manhattan Project, ossia l’iniziativa bellica statunitense ideata per sviluppare la bomba atomica. “L’obiettivo è che la Cina possa eventualmente produrre chip avanzati su macchine completamente costruite in Cina. La Cina vuole estromettere gli Stati Uniti al 100% dalle sue catene di approvvigionamento”, ha spiegato una fonte a conoscenza del dossier a Reuters.

Una mossa a sorpresa

Nessuno in Occidente poteva immaginarsi un simile sprint da parte della Cina. In base a quanto emerso, la gestione del dossier relativo ai semiconduttori sarebbe nelle mani del confidente di Xi Jinping, Ding Xuexiang, la stessa figura che presiede la Commissione Centrale per la Scienza e la Tecnologia del Partito Comunista Cinese.

Non solo: in mezzo alla scena, il gigante dell’elettronica cinese Huawei avrebbe giocato un ruolo fondamentale nel coordinare una rete di aziende e istituti di ricerca statali in tutto il Paese, e nel coinvolgere migliaia di ingegneri.

Fin qui, solo una compagnia ha dominato la tecnologia EUV: la citata ASML, con sede a Veldhoven, nei Paesi Bassi. Le sue macchine, che costano circa 250 milioni di dollari l’una, sono indispensabili per produrre i chip più avanzati progettati da aziende come Nvidia e AMD, e prodotti da produttori di chip come TSMC, Intel e Samsung.

ASML ha costruito il suo primo prototipo funzionante di tecnologia EUV nel 2001, e ha spiegato che ci sono voluti quasi venti anni e miliardi di euro in spese per R&D prima di produrre, nel 2019, i primi chip disponibili sul commercio. I sistemi EUV di ASML sono disponibili per gli alleati degli Stati Uniti, tra cui Taiwan, Corea del Sud e Giappone. Non per la Cina che però, in qualche modo, sarebbe riuscita a bypassare l’ostacolo...

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