Rendere un sito web o un’app accessibili non significa soltanto rispettare una serie di requisiti tecnici, tante caselle da spuntare. L’obiettivo ultimo è permettere alle persone di usare servizi digitali in autonomia, senza incontrare ostacoli legati alla vista, alla mobilità o alle modalità di interazione con un dispositivo. Nonostante l’entrata in vigore dell’European Accessibility Act nel giugno 2025 abbia rafforzato gli obblighi per le aziende, la distanza tra le regole e la loro applicazione resta significativa.

Una ricerca condotta da Accessiway su centosette siti web di società quotate appartenenti a cinque indici azionari europei ha rilevato che il novantotto per cento presenta ancora almeno una barriera di accessibilità. È un dato che mostra quanto il lavoro da fare sia ancora ampio e quanto sia importante integrare l’accessibilità nei processi di progettazione, sviluppo e manutenzione dei servizi digitali.

È in questo contesto che si inserisce il riconoscimento ottenuto da Accessiway, nominata Leader nel primo “Gartner®️ Magic Quadrant™️ for Digital Accessibility”, pubblicato il 5 ottobre 2026. Si tratta della prima edizione del report di Gartner dedicata alle piattaforme per l’accessibilità digitale, che sostituisce il precedente Market Guide. La valutazione si basa su due dimensioni: la capacità di esecuzione e la completezza della visione.

Fondata a Torino nel 2021 e parte del gruppo europeo team.blue, Accessiway propone una piattaforma che combina controlli automatizzati, audit condotti da esperti, test con utenti e strumenti basati sull’intelligenza artificiale per intervenire sui problemi individuati. La soluzione consente di gestire l’accessibilità di siti web, applicazioni web, app mobile native e documenti pdf.

Gli audit vengono raccolti in una dashboard che permette di monitorare i progressi e organizzare gli interventi correttivi, anche attraverso l’integrazione con Jira. L’offerta comprende inoltre una soluzione specifica per i pdf, pensata per rendere i documenti accessibili e conformi a standard come WCAG 2.2 livello AA ed EN 301 549.

«Siamo onorati di essere stati nominati Leader nel primo “Gartner®️ Magic Quadrant™️” dedicato all’accessibilità digitale», ha detto Amit Borsok, Ceo e cofondatore di Accessiway. «Tecnologia, normativa e aspettative degli utenti stanno evolvendo rapidamente. Vogliamo anticipare questo cambiamento, andando oltre gli approcci convenzionali per rispondere alle esigenze dei nostri clienti e delle persone che utilizzano ogni giorno i loro servizi digitali. Il nostro obiettivo è rendere il web accessibile a tutti, affinché nessuno debba rinunciare a un servizio perché non è in grado di utilizzarlo».

L’accessibilità digitale richiede infatti un lavoro che non si esaurisce con una verifica iniziale: siti, applicazioni e documenti cambiano continuamente e possono introdurre nuove barriere nel tempo. Per le aziende, la sfida è quindi costruire processi capaci di mantenere l’accessibilità nel corso dell’intero ciclo di vita dei servizi.

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Meta è arrivata in ritardo nella corsa all’intelligenza artificiale, ma Mark Zuckerberg vuole recuperare il terreno perduto e conquistare il mercato degli assistenti personali. Dopo il passo falso di Llama 4, la famiglia di modelli di intelligenza artificiale lanciata nel 2025 che avrebbe dovuto sfidare OpenAI e Google, ma le cui prestazioni si sono rivelate inferiori alle aspettative, ha investito miliardi nei centri di calcolo, riorganizzato i laboratori di ricerca e assunto alcuni degli specialisti più contesi della Silicon Valley. Martedì ha presentato Muse Wonder, il nuovo modello con cui intende sfidare OpenAI e Anthropic. L’obiettivo è costruire un assistente capace di fare acquisti, prenotare viaggi e svolgere autonomamente attività su internet per conto degli utenti, trasformando Meta nell’intermediario di una parte crescente della loro vita digitale.

Zuckerberg vuole portare questa tecnologia anche fuori dagli smartphone: a settembre ha presentato Muse Charm, un piccolo dispositivo tascabile, dotato di schermo e connessione internet, che permetterà di interagire direttamente con l’assistente e che dovrebbe arrivare sul mercato entro dicembre. Il fondatore di Facebook ha detto al Financial Times che Muse Wonder «consentirà comportamenti molto più sofisticati, che si collocano alla frontiera di ciò che oggi viene realizzato nel campo dell’intelligenza artificiale». Ma conquistare la frontiera potrebbe essere più complicato del previsto perché è già diventato un Far West: gli agenti IA più avanzati si stanno rivelando sempre più difficili da controllare. 

Lo ha rivelato Anthropic, la società che sviluppa Claude, in una ricerca pubblicata il 12 ottobre. Secondo i ricercatori William Zhou e Daniel Freeman, entro pochi mesi potrebbero comparire agenti di intelligenza artificiale capaci di diffondersi autonomamente su internet, entrando nei dispositivi connessi alla rete, installando copie di sé stessi e ripetendo l’operazione su altre macchine. Per capire quanto sia vicino questo scenario, i ricercatori hanno collegato quindici piccoli dispositivi Android TV da circa 55 dollari ciascuno, facendo svolgere a ognuno una parte del lavoro normalmente affidato a un computer più potente. Il sistema riusciva a funzionare, ma rispondeva lentamente perché i dispositivi dovevano scambiarsi continuamente informazioni. La prova ha comunque mostrato che un modello complesso può essere eseguito anche senza i costosi computer dei grandi centri di calcolo.

Nel secondo esperimento, un modello più avanzato ha guidato l’installazione di un programma di intelligenza artificiale su otto computer collegati tra loro. La prova si è svolta però in una rete separata da internet, preparata dai ricercatori per facilitare l’operazione: i computer erano accessibili senza le normali password e il modello che dirigeva il processo funzionava su un server esterno. Nessuno dei due esperimenti ha quindi prodotto un agente capace di diffondersi liberamente su internet. Oggi i modelli abbastanza piccoli da funzionare su dispositivi economici commettono ancora troppi errori per riuscire a trovare altri computer, accedervi e installarsi autonomamente. Quelli capaci di affrontare queste operazioni hanno invece bisogno di macchine più potenti. Anthropic ritiene che questa distanza possa ridursi entro la fine del 2026 perché i modelli più piccoli stanno diventando rapidamente più capaci. Una previsione preoccupante che però dovrà essere verificata fuori dalle condizioni facilitate degli esperimenti.

Gli agenti artificiali hanno già mostrato di poter superare i limiti imposti dai loro sviluppatori, anche senza possedere le capacità di replicazione studiate da Anthropic. Il 9 ottobre la società aveva pubblicato un altro rapporto, dedicato a una serie di incidenti scoperti durante le prove dei modelli Claude e il loro utilizzo interno. Uno degli episodi più significativi ha coinvolto il dipartimento di polizia di Philadelphia. Claude Haiku 4.5 stava eseguendo una dimostrazione su alcune pagine internet scelte casualmente quando ha trovato un sito dedicato a un omicidio irrisolto. La pagina conteneva un modulo attraverso il quale eventuali testimoni potevano inviare informazioni agli investigatori. Il modello lo ha compilato inventando di aver visto una persona sospetta nei pressi del luogo del delitto e ha spedito la segnalazione. Per fortuna il messaggio è stato riconosciuto come spam e non è arrivato agli investigatori. 

Secondo Anthropic, il modello stava cercando di produrre un esempio coerente con il compito ricevuto, senza mostrare una volontà deliberata di ingannare la polizia. Resta il fatto che una testimonianza inventata è stata effettivamente inviata. A preoccupare è anche la cronologia: la falsa segnalazione era stata inviata il 18 luglio, ma Anthropic ha scoperto l’accaduto soltanto il 28 settembre e ha informato la polizia di Philadelphia l’8 ottobre, quasi tre mesi dopo l’incidente.

In un altro esperimento, Claude Mythos Preview doveva utilizzare uno strumento disponibile sul sito di un’università per completare un calcolo scientifico. Il servizio ha restituito un errore e il modello ha cominciato a cercare un modo alternativo per svolgere il lavoro. Esaminando il sito, ha trovato un programma che permetteva di leggere file conservati sul server dell’università. Lo ha utilizzato per ottenere il codice del programma stesso, nel quale ha individuato un difetto di sicurezza. Sfruttando quella falla, è riuscito a eseguire direttamente sul server i comandi necessari al calcolo. Il compito è stato completato, ma attraverso un accesso che non era stato previsto dagli sviluppatori.

La tendenza a cercare soluzioni alternative è una delle caratteristiche più apprezzate e temute degli agenti avanzati. Un assistente capace di risolvere problemi deve saper affrontare anche gli imprevisti, senza fermarsi ogni volta che un servizio non funziona come dovrebbe. Il problema nasce quando il sistema considera una restrizione di sicurezza alla stregua di un inconveniente tecnico. Durante l’addestramento, i modelli vengono premiati per la capacità di raggiungere un risultato e possono imparare che aggirare un ostacolo è una strategia efficace. Anthropic ha riconosciuto che le istruzioni impartite agli agenti non sono ancora sufficienti a impedire questi comportamenti. Ha quindi deciso di sospendere l’accesso diretto a internet durante tutte le proprie valutazioni interne, fino a quando non avrà verificato l’efficacia dei nuovi sistemi di controllo.

Per Meta la questione è particolarmente delicata perché una delle principali innovazioni annunciate con Muse Wonder consiste proprio nella capacità di continuare a lavorare quando un’attività diventa difficile. La società l’ha chiamata Active Focus: il modello prova altre soluzioni, corregge gli errori e cerca di completare il compito ricevuto. Un’altra funzione, Active Memory, gli permette di ricordare informazioni importanti emerse nelle conversazioni precedenti e di recuperarle quando possono essere utili. Meta sostiene di aver addestrato Muse Wonder a chiedere chiarimenti quando necessario e a consultare l’utente prima delle decisioni più importanti, sarà però l’impiego quotidiano a mostrare quanto siano affidabili queste protezioni. Rimanendo ottimisti, per ora, bisogna notare che le ricerche di Anthropic riguardano modelli differenti, sottoposti spesso a condizioni sperimentali particolari. Non è detto che Muse Wonder presenti le stesse vulnerabilità.

Il controllo degli agenti riguarda anche le informazioni alle quali viene concesso loro di accedere. Il 25 settembre OpenAI ha riconosciuto che alcuni suoi sistemi avevano pubblicato su servizi esterni 53 immagini provenienti da utenti ChatGPT. La società non ha chiarito se si trattasse di fotografie di persone reali o di immagini generate artificialmente, né quando fossero state diffuse. Gli agenti avevano potuto raggiungere quei contenuti attraverso dati utilizzati per una parte dell’addestramento, sottoposti preventivamente a procedure di anonimizzazione. 

La quantità di informazioni necessarie al funzionamento di un assistente personale rende anche questi precedenti importanti per la società di Zuckerberg. Muse dovrà conoscere le preferenze dell’utente e poter consultare documenti, messaggi e calendari per svolgere le attività richieste. Se gli venissero affidate operazioni finanziarie, potrebbe entrare in contatto con informazioni ancora più sensibili. Meta ha promesso che le conversazioni con Muse non saranno utilizzate dai propri sistemi pubblicitari e ha annunciato una nuova tecnologia, Muse Confidential VM, che dovrebbe rendere i dati inaccessibili persino all’azienda. La funzione deve ancora essere distribuita e le garanzie effettive dipenderanno dalla sua realizzazione. 

Il tema è abbastanza delicato per Meta visti i precedenti di Cambridge Analytica e dei Facebook Files, quest’ultimi al centro di The Social Reckoning. Il film di Aaron Sorkin non ha colpito particolarmente l’immagine del fondatore di Facebook che nel frattempo ha abbandonato la maschera robotica degli ultimi anni, ma rimangono precedenti meno mediatici che catturano maggiormente l’attenzione degli investitori. Come l’accordo raggiunto nell’agosto 2026 con 47 Stati americani, tra cui California, New York, Illinois e Pennsylvania, oltre al District of Columbia e ad alcuni territori statunitensi. Meta ha accettato di pagare fino a 17,1 miliardi di dollari per chiudere il contenzioso sulle presunte pratiche che avrebbero favorito la dipendenza dei minori da Facebook e Instagram, continuando a negare ogni responsabilità.

I precedenti pesano sulla credibilità di Meta, ora intenzionata a convincere le persone ad affidare al suo assistente informazioni sempre più private. Ma i primi incidenti legati a Muse rischiano di riaprire proprio la questione della fiducia. A settembre Jason Aten, giornalista tecnologico della rivista Inc., ha denunciato che l’assistente aveva consultato messaggi privati conservati sul suo Mac senza che avesse autorizzato quell’accesso. Meta ha contestato la ricostruzione, sostenendo che Muse può leggere i messaggi soltanto dopo aver ricevuto specifici permessi dall’utente. Il caso ha contribuito a spingere Apple ad annunciare modifiche al sistema di autorizzazioni dei Mac, per rendere più evidente quando un agente artificiale chiede accesso ai dati personali.

Un episodio ancora più inquietante ha coinvolto Matt Robb, un recensore tecnologico di Toronto, che aveva incaricato Muse di rispondere agli interessati a un oggetto messo in vendita su Facebook Marketplace. L’assistente ha accettato un’offerta, comunicato al potenziale acquirente l’indirizzo di casa di Robb e organizzato un incontro senza avvertirlo. L’uomo si è ritrovato uno sconosciuto alla porta. Solo successivamente ha scoperto di avere selezionato un’opzione che permetteva all’agente di agire senza chiedere ogni volta conferma. Meta ha sostenuto che Muse aveva rispettato le autorizzazioni ricevute. Il caso mostra quanto possa diventare sottile la distinzione tra concedere a un assistente il permesso di svolgere un’attività e comprendere davvero fino a che punto potrà spingersi per completarla.

La questione preoccupa ormai anche le autorità finanziarie. Secondo un’inchiesta Reuters, la Federal Reserve e gli altri principali regolatori bancari americani stanno chiedendo agli istituti quali poteri concedano agli agenti IA impiegati nella difesa informatica, chi ne controlli le decisioni e soprattutto come possano essere fermati. Un sistema incaricato di contrastare un attacco potrebbe infatti bloccare per errore servizi essenziali. In Europa, la Bank of England sollecita le banche a preparare infrastrutture indipendenti per riprendere le operazioni dopo un incidente, mentre la BCE ha fissato alla fine di ottobre il termine per presentare piani contro le minacce informatiche potenziate dall’intelligenza artificiale. Il timore è che un attacco o un agente fuori controllo possa impedire ai clienti di accedere ai conti e interrompere i pagamenti.

Non è l’unico problema: Meta deve dimostrare a Wall Street che i miliardi investiti per recuperare il ritardo su OpenAI e Anthropic possono trasformarsi in profitti. Per questo Zuckerberg ha cambiato strategia: dopo aver puntato sulla distribuzione relativamente aperta dei modelli Llama, ha deciso di mantenere proprietarie le versioni più avanzate di Muse Wonder e venderne l’accesso alle imprese. Per i consumatori è previsto un abbonamento premium fino a 200 dollari al mese. Il vantaggio di Meta è la possibilità di portare questi servizi direttamente agli utenti di Facebook, Instagram e WhatsApp, senza dover costruire da zero una rete di distribuzione. Zuckerberg punta a fare di Muse l’assistente attraverso cui le persone svolgeranno attività oggi distribuite tra decine di applicazioni, assicurandosi una posizione privilegiata nel mercato dei servizi digitali.

Per riuscirci dovrà però ottenere anche la collaborazione delle aziende che controllano quei servizi. Amazon ha già impedito agli agenti Muse di effettuare acquisti sul proprio sito. Un assistente che cerca prodotti e completa ordini per conto degli utenti può sottrarre alle piattaforme commerciali una parte del controllo sulla relazione con i clienti. Meta dispone di un modello avanzato e di una grande rete di distribuzione, ma per svolgere determinate attività ha bisogno di autorizzazioni che altri operatori potrebbero non essere disposti a concedere. La diffusione degli agenti personali potrebbe quindi aprire un nuovo conflitto tra le grandi piattaforme tecnologiche, nel quale la capacità di controllare gli accessi ai servizi avrà un’importanza paragonabile a quella delle prestazioni dei modelli.

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L’Europa vuole conquistare un posto nella corsa all’intelligenza artificiale, ma per farlo deve affidarsi alle aziende americane che dominano il settore. Il Regno Unito vuole diventare un centro di ricerca e servizi avanzati, la Germania vuole portare l’intelligenza artificiale nelle sue fabbriche ed Emmanuel Macon cerca di attirare in Francia i grandi investimenti nei centri di calcolo, sfruttando la disponibilità di energia nucleare per fare del Paese uno dei principali poli europei dell’intelligenza artificiale. Dietro molti di questi progetti compare lo stesso nome: Nvidia, l’azienda statunitense che fornisce i processori necessari ad addestrare e far funzionare gran parte dei modelli più avanzati. Il suo amministratore delegato, Jensen Huang, sta attuando un picclo piano Marshall dell’IA investendo direttamente nelle aziende europee che potrebbero diventare i suoi maggiori clienti. A Parigi ha promesso altri due miliardi di dollari di investimenti nell’ecosistema europeo, dopo gli otto miliardi già impegnati. A Londra ha annunciato investimenti in cinque startup britanniche e promesso 250 milioni di dollari in capacità di calcolo per sostenere la ricerca sulla sicurezza dell’intelligenza artificiale. Il 21 ottobre sarà a Berlino, e vedremo cosa prometterà. 

Nel viaggio europeo di Huang manca Roma. L’Italia cerca di farsi spazio nella corsa all’intelligenza artificiale con obiettivi per ora più circoscritti: rafforzare il polo di supercalcolo di Bologna e sostenere aziende come Domyn, che guida un progetto europeo per sviluppare un’alternativa ai modelli alla base di ChatGPT, capace di lavorare nelle 24 lingue ufficiali dell’Unione europea, e utilizzabile dalle imprese sui propri server, senza dover affidare i dati alle piattaforme americane. Non è facile creare una filiera nazionale: la distanza da Francia e Germania resta considerevole, sia per i capitali disponibili sia per la diffusione ancora limitata dell’IA nel tessuto produttivo italiano.

Anche la distanza con il Regno Unito sarà difficile da colmare nel breve periodo per il nostro paese. Nel solo primo semestre del 2025, le startup britanniche dell’intelligenza artificiale hanno raccolto 2,4 miliardi di dollari, più degli 1,7 miliardi raccolti da tutte le startup italiane l’anno scorso. Londra può inoltre contare su una concentrazione di aziende tecnologiche e laboratori di ricerca, soprattutto nell’area di Cambridge, che alimenta un mercato più maturo e capace di attirare capitali internazionali. Tra questi Nvidia che ha scelto una strategia interessante: investire in aziende che potrebbero trasformare risultati scientifici ancora confinati nei laboratori in servizi commerciali, creando nuovi mercati per i suoi processori.

A Londra Huang ha annunciato investimenti in Boltz, che sviluppa modelli di intelligenza artificiale per prevedere la struttura delle molecole e accelerare la scoperta di nuovi farmaci. Prima Mente applica l’IA allo studio delle malattie neurodegenerative, mentre Hiverge, nata da ricercatori di Google DeepMind e dell’Università di Cambridge, cerca di sviluppare algoritmi più efficienti. Nvidia ha acquisito partecipazioni anche in Riverlane, che lavora alla correzione degli errori nei computer quantistici, e in Foresight, che utilizza l’IA per prevedere ritardi e aumenti dei costi nei grandi progetti infrastrutturali. Se queste tecnologie prenderanno piede, una parte della spesa necessaria a farle funzionare finirà proprio ai produttori di processori. 

Huang ha promesso al Regno Unito anche 250 milioni di dollari in cinque anni, sotto forma di accesso alla potenza di calcolo di Nvidia. Ne beneficeranno università come Oxford, University College London e Imperial College, impegnate a studiare come rendere più sicuri i sistemi di intelligenza artificiale capaci di prendere decisioni e svolgere compiti autonomamente. Londra investe da tempo in questo campo e ha creato un organismo pubblico, l’AI Security Institute, per valutare i rischi delle tecnologie più avanzate. Per Nvidia è un’altra opportunità: fornendo ai ricercatori le proprie infrastrutture, il gruppo americano rafforza la sua presenza anche nello sviluppo dei sistemi destinati a controllare l’IA.  Il Regno Unito, pur essendo uscito dall’Unione europea, rimane uno dei principali centri tecnologici del continente. Londra ospita Google DeepMind e attira ricercatori e investimenti dei grandi gruppi americani. Per Bruxelles rappresenta un concorrente diretto nell’attrazione dei capitali, oltre che un potenziale partner scientifico. 

Per fortuna dell’Ue, Nvidia ha investito anche in Francia, acquisendo una quota minoritaria in Doctolib, la piattaforma utilizzata per prenotare visite mediche, che sta sviluppando strumenti di intelligenza artificiale destinati ai professionisti sanitari. Secondo la società, il suo assistente digitale ha già contribuito a documentare oltre dodici milioni di consultazioni. Nvidia investirà anche in Genesis AI, specializzata nella robotica. Pigment sviluppa software che aiutano le imprese a elaborare previsioni economiche, mentre Entalpic utilizza l’AI per accelerare la ricerca sui nuovi materiali. Sono attività nelle quali l’intelligenza artificiale può entrare stabilmente nei processi produttivi, generando una domanda di calcolo che continuerà anche quando la corsa allo sviluppo dei grandi modelli linguistici avrà raggiunto una fase più matura.

Ad Angers, nella Francia occidentale, Bull collabora con la taiwanese Foxconn per assemblare sistemi di calcolo avanzati, mentre Mistral AI, una delle poche aziende europee che sviluppano modelli linguistici capaci di competere con quelli americani, ha raccolto a settembre tre miliardi di euro. Anche così Parigi cerca di assicurarsi una parte della produzione industriale e dello sviluppo tecnologico che oggi si concentrano fuori dall’Europa.

La Germania cerca di sfruttare un vantaggio che già possiede: le competenze e i dati accumulati dalla propria industria. A Monaco, Deutsche Telekom ha inaugurato nel febbraio 2026 un centro di calcolo realizzato con Nvidia, dotato di circa diecimila processori grafici e nato da una partnership del valore annunciato di un miliardo di euro. L’impianto è già operativo e permette alle aziende manifatturiere di utilizzare l’intelligenza artificiale per simulare il funzionamento delle fabbriche, individuare possibili guasti e migliorare i processi produttivi.

L’Unione europea, però, non può affidare tutta la propria rincorsa all’intelligenza artificiale agli investimenti di Nvidia in Francia e Germania. Il divario con Washington resta enorme e non solo perché gli Stati Uniti ospitano i grandi operatori cloud dai quali le società europee acquistano la potenza di calcolo necessaria a sviluppare i propri modelli. Secondo lo Stanford AI Index 2026, nel 2025 gli investimenti privati nell’IA hanno raggiunto 285,9 miliardi di dollari negli Stati Uniti, contro appena 20,9 miliardi in Europa, Regno Unito compreso. Quasi quattordici volte meno. La Cina si ferma a 12,4 miliardi, ma il dato non comprende pienamente i finanziamenti pubblici di Pechino.

Bruxelles sta provando a ridurre il divario con InvestAI, il piano presentato nel 2025 per mobilitare 200 miliardi di euro di investimenti pubblici e privati. Una parte finanzierà le cosiddette gigafabbriche dell’IA, grandi centri di calcolo nei quali sviluppare modelli avanzati. Il 30 luglio la Commissione ha avviato la procedura per realizzarne fino a sette, puntando su dieci miliardi di sostegno pubblico e almeno venti miliardi di capitali privati. Come spesso accade con i piani europei, bisogna prestare attenzione al verbo: i 200 miliardi «mobilitati» non sono fondi già stanziati. Bruxelles conta di attirare una parte consistente delle risorse dai privati, mentre le gigafabbriche devono ancora essere selezionate e finanziate. I primi cantieri sono previsti nel 2027.

Il programma si aggiunge alla rete di 19 AI factories europee, centri collegati ai supercomputer esistenti che mettono potenza di calcolo e competenze tecniche a disposizione delle imprese. Le nuove gigafabbriche dovrebbero operare su una scala maggiore, consentendo di sviluppare modelli paragonabili a quelli dei grandi gruppi americani. Bruxelles vuole così abbassare una delle principali barriere all’ingresso: una startup può avere ricercatori eccellenti, ma difficilmente può permettersi le migliaia di processori necessari ad addestrare un modello avanzato.

Resta però una questione industriale decisiva a cui nessuno sembra voler rispondere, per ora. Chi fornirà i processori necessari a far funzionare queste infrastrutture? Secondo Nvidia, le sue tecnologie sono alla base di oltre il 90 per cento delle AI factories europee in fase di realizzazione. A giugno il gruppo contava inoltre 35 nuovi supercomputer basati sulle proprie piattaforme in sviluppo nel continente. L’Europa potrà decidere dove installare i server e conservare i dati, ma continuerà a dipendere dai fornitori americani per i componenti più importanti e parte del software. Quindi mentre Bruxelles investe per conquistare maggiore autonomia tecnologica, una quota consistente della spesa finisce per rafforzare il principale produttore americano di processori per l’IA.

L’Europa conserva almeno un ruolo essenziale in un altro passaggio della filiera. Nei Paesi Bassi ha sede ASML, l’unica azienda al mondo capace di costruire i macchinari per la litografia a ultravioletti estremi, utilizzati per fabbricare molti dei semiconduttori più avanzati. Il 14 ottobre il gruppo ha comunicato ricavi trimestrali per 11,7 miliardi di euro e un utile netto vicino ai cinque miliardi. La domanda è talmente sostenuta che alcuni clienti stanno già programmando ordini per il 2029 e il 2030. ASML ha inoltre annunciato un aumento della propria capacità produttiva per soddisfare le richieste dei fabbricanti di chip. Le sue macchine dipendono da una rete di fornitori europei altamente specializzati. La tedesca Zeiss realizza i sistemi ottici di precisione, mentre Trumpf produce i laser necessari alla tecnologia EUV.

È un patrimonio industriale difficilmente replicabile nel breve periodo, eppure il controllo di una fase decisiva della produzione dei semiconduttori non ha dato all’Europa una presenza altrettanto forte nella progettazione dei processori utilizzati per l’intelligenza artificiale. La stessa ASML deve confrontarsi con le restrizioni commerciali imposte o promosse dagli Stati Uniti sulle esportazioni di tecnologie avanzate verso la Cina, il che riduce l’autonomia europea anche in un settore nel quale le sue aziende possiedono competenze praticamente insostituibili.

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