La presidente della Banca centrale europea Christine Lagarde ha lanciato un allarme sulla concentrazione dello sviluppo dell'intelligenza artificiale negli Stati Uniti, paragonando la situazione attuale al crollo finanziario europeo del 1873. Nel suo intervento, Lagarde sottolinea che l'Europa si trova di fronte a una scelta difficile: adottare rapidamente l'IA e diventare dipendente, oppure tutelare i propri dati e rinunciare alla crescita economica.
Lagarde traccia un parallelo storico significativo con la fine dell'era vittoriana europea. Nell'epoca del "Gründerzeit" (era dei fondatori), prima del 1873, i risparmiatori di Vienna, Berlino, Parigi e Londra finanziavano su larga scala le tecnologie trasformative del tempo: i francesi costruirono il Canale di Suez, mentre i britannici e i tedeschi investirono massicciamente nelle ferrovie americane. Quando il mercato azionario di Vienna crollò nel 1873, seguito quattro mesi dopo dal crollo di Wall Street, l'Europa subì danni duraturi. Sebbene avesse fornito il capitale, gli infrastrutture e la crescita rimasero negli Stati Uniti, mentre il Vecchio Continente attraversò due decenni di stagnazione economica. Entro la fine del secolo, l'economia americana era diventata la più grande del mondo.
Il parallelo con gli investimenti odierni
Oggi la storia sembra ripetersi. Le famiglie dell'area dell'euro detengono circa 440 miliardi di euro investiti in imprese tecnologiche statunitensi, finanziando di fatto la rivoluzione dell'intelligenza artificiale. La disparità di sviluppo tra i due continenti è già evidente: negli ultimi due anni l'investimento digitale americano è cresciuto il doppio rispetto all'area dell'euro. I lavoratori statunitensi utilizzano l'IA per due o tre volte più ore alla settimana rispetto a quelli nelle principali economie europee.
Nonostante ciò, l'Europa non rimane completamente inerte. Le imprese dell'area dell'euro dedicheranno circa il 10% del totale degli investimenti all'IA nel 2026, mentre i prestiti legati all'intelligenza artificiale hanno rappresentato circa un quarto della crescita del credito alle imprese nel primo trimestre di quest'anno, secondo le stime della Banca centrale europea. Inoltre, la quota di lavoratori europei che utilizza quotidianamente l'IA sul lavoro è raddoppiata in due anni, superando oggi il 50%: un livello che la diffusione di internet ha impiegato circa un decennio per raggiungere.
Perché l'IA è urgente per l'Europa
Tuttavia, questo progresso non è sufficientemente veloce. Lagarde evidenzia che l'Europa affronta pressioni economiche strutturali che rendono l'IA non solo desiderabile ma necessaria. Una società in invecchiamento sta mettendo a dura prova il modello sociale europeo, mentre i nuovi bisogni di investimento strategico aumentano la spesa pubblica. L'analisi della BCE stima che gli attuali bilanci e gli strumenti europei lasciano scoperta una quota di almeno 100 miliardi di euro all'anno dei fabbisogni di investimento pubblico. Con una forza lavoro destinata a ridursi di più di un milione di persone all'anno nei prossimi 25 anni, non esiste modo di finanziare tutto questo senza una crescita della produttività significativamente più rapida. L'IA potrebbe essere la soluzione: secondo le stime della BCE, un'adozione veloce potrebbe aumentare il livello di produttività fino al 4% in un decennio, un risultato trasformativo per le finanze pubbliche. Il rapporto Draghi ha stimato che un aumento di produttività del 2% nello stesso arco temporale coprirebbe fino a un terzo dei costi fiscali degli investimenti strategici europei.
La situazione è complicata dalla velocità stessa dell'espansione dell'IA. Gli investimenti crescono così rapidamente, soprattutto negli Stati Uniti, che i flussi di cassa dei grandi fornitori di servizi cloud (hyperscalers) non sono più sufficienti a coprirli. Queste aziende hanno emesso più di 100 miliardi di dollari in obbligazioni lo scorso anno, prevalentemente a lungo termine, e rappresentano ora quasi un decimo della nuova emissione di obbligazioni da parte di società non finanziarie. Sebbene questa cifra sia significativa, non risulta senza precedenti rispetto all'economia: rappresenta circa metà della dimensione del boom informatico della fine degli anni Novanta. Tuttavia, arriva in un momento in cui i deficit pubblici e il debito sono elevati, e gli analisti di mercato attribuiscono parte dell'aumento dei rendimenti reali statunitensi a lungo termine ai prestiti collegati all'IA. Poiché i tassi europei a lungo termine si muovono insieme a quelli americani, l'Europa sopporterà parte del costo di questo boom nei propri costi di finanziamento, indipendentemente dal fatto che condivida la crescita che ne consegue.
Il dilemma della sovranità tecnologica è il cuore della questione posta da Lagarde. A differenza del 1873, quando le ferrovie erano un'invenzione europea e gli Stati Uniti stavano recuperando il ritardo, oggi le aziende vengono costruite altrove. Nel corso dell'ultimo anno gli Stati Uniti hanno prodotto 59 modelli di IA notevoli e la Cina 35, mentre la Francia e il Regno Unito ne hanno prodotto uno ciascuno. Lungo tutta la catena del valore dell'IA la situazione è analoga: gli Stati Uniti ospitano il 75% della capacità di calcolo mondiale per l'IA, mentre l'Europa ne ospita solo il 5%.
Il rischio della sovranità sui dati
Non c'è nulla di intrinsecamente negativo nell'importare anziché produrre nuove tecnologie. Storicamente, i guadagni dalle grandi innovazioni sono andati principalmente a coloro che le hanno adottate, e l'Europa beneficia sicuramente dall'investimento americano in IA. Tuttavia, emerge una questione cruciale legata ai dati. Nella moderna economia digitale, gran parte di ciò che un'azienda conosce risiede nei suoi dati: questa conoscenza è ciò che la distingue dai concorrenti e rappresenta un valore economico in sé. Quando un'azienda europea adotta l'IA, deve far passare i propri dati attraverso un sistema che appartiene a qualcun altro e opera sotto la legge di un altro Paese. Nel caso del cloud computing, il rischio è più limitato poiché la nuvola si limita a immagazzinare i dati. Con i modelli di IA, il rischio è maggiore: il fornitore del modello ha la possibilità di imparare cosa conosce un'intera industria e potenzialmente competere con essa. Le imprese europee comprendono perfettamente questo rischio, e senza alternative domestiche molte scelgono di astenersi. Quando Eurostat ha chiesto alle aziende che avevano considerato l'IA e poi deciso contro di adottarla quale fosse il motivo della loro scelta, quasi la metà ha citato preoccupazioni relative alla protezione dei dati.
Le tecnologie del passato, una volta adottate, restavano con chi le utilizzava. I binari ferroviari finanziati dai risparmiatori negli anni Settanta dell'Ottocento non potevano essere smontati da Londra o Berlino. Dove l'Europa è rimasta dipendente da altri per input o servizi, i danni di un eventuale interruzione sono stati dolorosi ma circoscritti. Lagarde fornisce un esempio concreto: dimezzare le importazioni di input critici dalla Cina comporterebbe una perdita del 2-3% del valore aggiunto manifatturiero. Con l'IA, la perdita sarebbe di natura diversa e molto più pervasiva. Nel giro di pochi anni, l'intelligenza artificiale controllerà l'ispezione delle merci ai confini, deciderà quali dichiarazioni dei redditi controllare, farà funzionare i treni, monitorerà i pazienti negli ospedali e autorizzerà i pagamenti alle banche. Un ritiro dell'accesso, o una modifica delle sue condizioni, raggiungerebbe simultaneamente ogni settore dell'economia. Questo rappresenterebbe una leva di negoziazione senza precedenti che nessun partner commerciale ha mai detenuto sull'Europa, e potrebbe essere utilizzata in qualsiasi negoziazione, su tariffe o tasse digitali.
Il percorso verso una mitigazione di questo rischio passa attraverso la moltiplicazione dei modelli disponibili, inclusi quelli aperti. Se il mercato si muove verso una pluralità di fornitori, la minaccia di un'esclusione diminuirà. Per la maggior parte dell'economia, un modello con un anno di ritardo rispetto al migliore disponibile sarebbe sufficiente. Tuttavia, anche in questo scenario, il controllo della frontiera tecnologica rimane critico nei settori più innovativi. Dove la concorrenza è spietata, un piccolo vantaggio in capacità può generare guadagni sproporzionatamente grandi. Settori come farmaceutica, finanza e difesa funzionano così, e queste dinamiche possono produrre effetti "winner-takes-all": l'azienda con il miglior modello guadagna di più e può investire di più nel prossimo, consolidando il proprio vantaggio indefinitivamente.
Di fronte a queste caratteristiche strutturali dell'IA, Lagarde conclude che l'Europa si trova davanti a una scelta scomoda. Può decidere di trattenere l'adozione dell'IA poiché non riesce a proteggere i propri dati, perdendo così la crescita economica di cui ha disperatamente bisogno. Oppure può adottare l'IA rapidamente, diventare altamente dipendente da fornitori stranieri, e rischiare di perdere la libertà di organizzare la propria economia secondo i propri valori e interessi strategici. Non viene proposta una terza via definita, ma il sottotesto è che l'Europa deve affrontare questa scelta con consapevolezza e intenzionalità.