La corsa all’AI non si gioca sui modelli, ma sulle infrastrutture

Prima di tutto, il dibattito globale sull’AI si concentra quasi sempre sui modelli: quali sono più veloci, quali sono più potenti e quali hanno costi inferiori. L’affermazione di sistemi a basso costo sviluppati in Cina, come quelli di DeepSeek, z.ai e Moonshot, ha rafforzato questa attenzione, alimentando l’idea che il divario con i leader statunitensi si stia progressivamente riducendo.

L’ascesa di questi modelli di AI, sempre più performanti ed economici, rischia però di distogliere l’attenzione da una realtà fondamentale: finché gli Stati Uniti controlleranno l’infrastruttura che rende possibile l’intero ecosistema dell’AI, continueranno a mantenere la propria posizione dominante.

È facile interpretare la corsa all’AI come una competizione tra modelli differenti, come Fable di Anthropic o GPT di OpenAI da una parte e DeepSeek V4 o Kimi K3 di Moonshot dall’altra. Oppure, dal punto di vista dell’hardware, concentrare l’attenzione sui chip utilizzati per addestrare ed eseguire questi modelli.

In realtà, l’AI di frontiera dipende da un sistema molto più ampio e ad alta intensità di capitale: data center hyperscale, infrastrutture cloud, server dedicati all’AI e cavi sottomarini in fibra ottica che collegano queste infrastrutture. Oggi questi livelli dell’infrastruttura sono fortemente esposti ai controlli sulle esportazioni imposti dagli Stati Uniti, alle leggi extraterritoriali sull’accesso ai dati e agli effetti della stretta simbiosi tra settore commerciale e apparato militare americano.

L’ecosistema AI di Nvidia e l’egemonia tecnologica americana

Per capire come gli Stati Uniti dominino l’ecosistema dell’AI basta osservare il modello di business di Nvidia. L’azienda con la maggiore capitalizzazione di mercato al mondo deve la propria forza alle GPU (Graphics Processing Unit), i chip indispensabili per addestrare i modelli di AI di frontiera, segmento nel quale controlla circa l’85% del mercato globale.

L’ecosistema di Nvidia si estende ai produttori di hardware come Broadcom e ai grandi operatori cloud – Amazon Web Services, Google Cloud e Microsoft Azure – che mettono a disposizione l’infrastruttura utilizzata dagli sviluppatori di AI di base come Anthropic, OpenAI, Meta e Alphabet.

L’elemento che tiene insieme l’intero ecosistema è però CUDA, il livello software sviluppato da Nvidia. CUDA è diventato lo standard di riferimento per lo sviluppo dell’AI, creando costi di migrazione molto elevati per chiunque voglia abbandonare la piattaforma in favore di un concorrente.

Questo insieme di colossi tecnologici rappresenta, di fatto, il cuore di un nuovo complesso industriale americano dell’AI. Tutte queste aziende intrattengono rapporti consolidati con l’apparato della difesa e dell’intelligence statunitense attraverso contratti di grande valore. Il Dipartimento della Difesa ha infatti siglato accordi operativi con Google, OpenAI, Microsoft, Amazon Web Services, Oracle e Nvidia per distribuire i loro strumenti di AI di frontiera sulle reti militari classificate.

Il bilancio del Pentagono per l’anno fiscale 2027 destina oltre 54 miliardi di dollari ai sistemi di guerra autonoma e ai droni, finanziando anche il nuovo Defense Autonomous Warfare Group (DAWG). Nonostante le iniziali riserve sull’impiego delle proprie tecnologie, OpenAI, xAI e Google hanno sottoscritto contratti che autorizzano il Pentagono a qualsiasi utilizzo consentito dalla legge per finalità di difesa, comprese le armi autonome e i sistemi di sorveglianza di massa.

Anche Anthropic, pur continuando il contenzioso con il governo statunitense sulle modalità di utilizzo dei propri modelli, avrebbe inserito propri ingegneri all’interno della National Security Agency per adattare il modello Mythos alle operazioni informatiche offensive, potenzialmente rivolte contro reti in Cina e Iran.

La portata della simbiosi tra Washington e la Silicon Valley è enorme. Dieci delle maggiori aziende mondiali per capitalizzazione appartengono proprio a questo ecosistema tecnologico, quasi tutte statunitensi, con un valore complessivo di migliaia di miliardi di dollari. Parallelamente, Washington continua ad aumentare gli investimenti nell’AI: secondo la Brookings Institution, soltanto nel 2026 la spesa federale per i contratti legati all’AI aumenterà di 90,7 miliardi di dollari.

Gli hyperscaler dell’AI e le infrastrutture strategiche

Mentre i grandi operatori cloud americani espandono la capacità dei propri data center nel mondo, stanno costruendo anche reti sottomarine private in fibra ottica. Meta prevede di realizzare un cavo sottomarino lungo circa 40.000 chilometri che circumnavigherà il pianeta, con un costo stimato di 10 miliardi di dollari. Google, attraverso la Pacific Connect Initiative, investirà oltre 1 miliardo di dollari per rafforzare i collegamenti tra il Giappone e il Pacifico meridionale.

Queste infrastrutture, possedute e gestite dai giganti della Silicon Valley, rappresentano circa il 70% dei cavi sottomarini utilizzabili nel 2026. Washington, tuttavia, mantiene il diritto di decidere dove queste reti possano essere realizzate e chi possa accedervi. Nel 2020, ad esempio, le autorità statunitensi bloccarono il tratto verso Hong Kong del Pacific Light Cable Network, un progetto sostenuto da Google e Meta, costringendo le aziende ad abbandonare il collegamento diretto tra Stati Uniti e Hong Kong per timori legati allo spionaggio cinese. Circa 13.000 chilometri di cavi già posati sul fondale oceanico rimasero inutilizzati.

Persino i laboratori cinesi che sviluppano modelli di AI di frontiera su infrastrutture ospitate nel Paese continuano a dipendere dai cavi sottomarini americani ogni volta che i loro modelli interagiscono con Internet globale, sia per raccogliere dati di addestramento sia per fornire servizi e API agli utenti internazionali.

La Cina sta quindi accelerando la costruzione di una rete alternativa di cavi sottomarini nell’ambito della cosiddetta “Via della Seta digitale”, con l’obiettivo di ridurre la dipendenza dall’infrastruttura americana e limitare l’esposizione al controllo esercitato dagli Stati Uniti sui diversi livelli dell’infrastruttura fisica che sostiene l’ecosistema globale dell’AI.

Gli hyperscaler sono inoltre soggetti a una serie di normative extraterritoriali statunitensi in materia di dati. Il CLOUD Act, ad esempio, obbliga i fornitori cloud con sede negli Stati Uniti a consegnare i dati in loro possesso, custodia o controllo anche quando questi sono archiviati al di fuori del territorio americano.

Attraverso gli strumenti previsti dalla legge, le autorità statunitensi possono ottenere non solo i dati archiviati, ma anche una dettagliata traccia digitale delle attività svolte tramite l’AI: i prompt inseriti dagli utenti, le risposte generate dai modelli, l’identità di chi ha utilizzato un sistema, quando e da dove vi ha avuto accesso e i registri tecnici che consentono di ricostruire i comportamenti degli utenti. Se Washington decidesse di sfruttare pienamente questo potere, potrebbe esercitare un’enorme influenza sull’intero ecosistema dell’AI.

I limiti del predominio statunitense

È vero che il dominio degli Stati Uniti sull’intera filiera dell’AI non è assoluto. La produzione di semiconduttori, server per l’AI e altri componenti essenziali è concentrata in Asia. La catena di fornitura di Nvidia, ad esempio, comprende TSMC, SK Hynix e Samsung, oltre a integratori di sistema come Foxconn, Quanta e Wistron.

Lo scorso mese il CEO di Nvidia, Jensen Huang, ha annunciato nuovi investimenti e contratti per miliardi di dollari a Taiwan e in Corea del Sud. A Taiwan, Nvidia ha commissionato a TSMC chip avanzati e servizi di packaging, oltre a server e apparecchiature di rete prodotti da Quanta Computer e altri fornitori. In Corea del Sud ha siglato accordi miliardari con i produttori di memorie SK Hynix e Samsung, oltre a nuove collaborazioni con LG, Hyundai Motor Group e Doosan Robotics.

È tuttavia improbabile che Taiwan e Corea del Sud decidano di utilizzare la propria posizione nella catena del valore dell’AI come leva geopolitica. Entrambi i Paesi hanno infatti interesse a preservare i ricavi derivanti dalla loro integrazione in una filiera tecnologica statunitense costruita tra Paesi alleati.

In futuro potrebbero emergere due ecosistemi distinti dell’AI: uno guidato dagli Stati Uniti e uno dalla Cina, con standard, infrastrutture e modelli di governance differenti.

Ma finché questa alternativa non sarà pienamente sviluppata, saranno gli Stati Uniti a mantenere una solida presa sull’intero ecosistema globale dell’AI.

L’articolo originale è su Fortune.com