La natura umana è “limitata e fragile” e i suoi limiti e la sua fragilità non vanno considerati “un errore da correggere”. Quest’approccio è quello che Prevost riconduce al “paradigma tecnocratico” che rischia di ridurre la persona a dato, a risorsa, a oggetto di ottimizzazione, la conoscenza a catalogazione e pensiero statistico, e la responsabilità morale a un problema di ingegneria. Contro questa deriva, il Papa riafferma la dignità ontologica della persona come fondamento irriducibile. La dignità è “immensa”: la persona vale perché esiste. Da qui il collegamento privilegiato con la Rerum novarum, che aveva riconosciuto le sfide sociali delle trasformazioni innescate dalla Rivoluzione industriale; il suggerimento che le scienze umanistiche possano contribuire a umanizzare l’AI; l’esigenza di “disarmare” non solo l’intelligenza artificiale ma anche “la parola” per provare a costruire la pace.

Nelle pagine a nostro avviso migliori, l’enciclica sembra riecheggiare il monito che Dwight Eisenhower lanciò nel suo discorso di congedo: il pericolo di una convergenza di interessi tra industria militare, industria della ricerca e un largo esercito permanente – un “complesso militare-industriale” capace di condizionare le scelte politiche sottraendole al controllo democratico. Il vecchio Ike però non è citato in un documento che il primo Pontefice statunitense deve avere voluto il meno “americano” possibile.

La parola chiave del documento è “custodia”, presente sin dal titolo. Si custodisce ciò che si teme di perdere, si esplora ciò che si potrebbe guadagnare. Agostino aveva già identificato il problema nella sua struttura più profonda. La distensio animi – la distensione dell’anima nel tempo – era per lui una condizione di fragilità, non di forza. L’anima è tesa tra il passato che trattiene e il futuro che attende, e questa tensione è fonte sia della sua potenza sia della sua precarietà. La salvezza agostiniana era l’intentio che orienta verso Dio come punto fisso fuori dal tempo. Secolarizzato, l’argomento diventa che, senza un orientamento per usare criticamente il passato sedimentato anziché subirlo, la distensione nel tempo diventa disorientamento. Del passato ognuno di noi preserva una memoria altamente selettiva. Spesso ne abbiamo cognizione alquanto parziale. Ma quei ricordi sbiaditi e fallaci acquistano un carattere marmoreo, alla luce della paura del futuro.

Prevost vorrebbe indicare qualche strategia di navigazione in tempi di grande incertezza, e per farlo ripercorre, rielabora il passato della Dottrina Sociale della Chiesa, da Leone XIII a Papa Francesco. Il confronto con il passato non è mai del tutto favorevole alla Chiesa, ma nemmeno così sfavorevole come la critica laica di regola suggerisce. Pio XI con la Vigilanti Cura (1936) e Pio XII con la Miranda Prorsus (1957) riconobbero che cinema, radio e televisione trasformavano la comunicazione umana e che la Chiesa doveva imparare a usarli. La Miranda Prorsus si annuncia così: “Le meravigliose invenzioni tecniche, di cui si gloriano i nostri tempi, benché frutti dell’ingegno e del lavoro umano, sono tuttavia doni di Dio, nostro creatore, dal quale proviene ogni opera buona”. Non che Papa Pacelli non vedesse i “pericoli dei media elettronici”, ma per fronteggiare questi ultimi si appellava al rigore della famiglia e all’azione degli “uomini di cultura cattolici”. I “doni” della tecnologia potevano essere usati bene e consapevolmente: era questione di mettere in campo, in primis, il discernimento individuale. La capacità creativa dell’uomo dovrebbe essere, dopotutto, ciò che più lo rende “immagine del Dio trinitario”.

La Magnifica Humanitas non segue la Miranda Prorsus, non dice che l’AI trasforma il modo in cui gli esseri umani conoscono e si relazionano e che la Chiesa deve imparare a pensare attraverso di essa. L’età digitale porta Leone XIV prima ad abbozzare una strada che non segue (il ricorso al principio di sussidiarietà, “secondo il quale ciò che possono fare persone, famiglie, comunità locali e corpi intermedi non deve essere assorbito da istanze superiori”), poi a vagheggiare una politica col “compito di orientare le dinamiche economico-tecnologiche verso il bene comune”.

Nel distinguere il bene dal male dell’AI, l’enciclica assegna all’autorità secolare un ruolo maggiore di quanto si immaginerebbe. Con uno studiato strabismo, persino l’uso distruttivo dell’intelligenza artificiale è ricondotto a grandi attori avidi di profitto, più che ai loro committenti, che sono i governi. La condanna è talmente netta da tirare in ballo la schiavitù. Giustamente Prevost condanna le titubanze e le complicità del passato e accarezza i “corpi segnati, mutilati, consumati” di chi estrae le terre rare. Poi però sembra paragonare il lavoro forzato alla “nuova logica di estrazione” dei dati.

Nel De Magistro Agostino distingue tra il maestro esterno – che può solo occasionare la comprensione – e il Magister interior, che illumina dall’interno. L’AI è il maestro esterno più sofisticato mai costruito: può generare output che assomiglia alla comprensione senza che comprensione vi sia. Né in chi produce né necessariamente in chi riceve, se il ricevente si limita a consumare senza il lavoro interiore che la vera comprensione richiede. Nel De Trinitate, Agostino descrive la coscienza come strutturalmente dialogica – mens, notitia, amor – un processo in cui la mente si conosce amandosi. Il dialogo con l’AI è fecondo nella misura in cui attiva questa struttura nella sua versione digitale: soggettività riflessiva, comprensione situata e orientamento valutativo. E’ impoverito, e potenzialmente dannoso, nella misura in cui la bypassa o la sostituisce.

La domanda che l’enciclica non pone è cosa succede alla struttura del pensiero, della memoria, del giudizio critico, quando una parte crescente dell’elaborazione cognitiva viene esternalizzata a sistemi privi di orientamento, di desiderio, di ciò che Agostino chiama pondus – il peso dell’amore che orienta ogni atto cognitivo verso qualcosa piuttosto che verso altro. Non se la pone perché sembra dare per scontata la risposta, attingendo abbondantemente al campionario di luoghi comuni sugli Llm. E forse anche perché questa non è una domanda morale nel senso tradizionale. E’ una domanda epistemologica. Ed è esattamente quella che la tradizione che ha inaugurato la filosofia dell’interiorità e dell’autocoscienza avrebbe forse dovuto porre per elevare il livello della discussione sull’AI. L’occasione c’era, il maestro anche. Peccato.

Nell’attesa di poter leggere il testo papale, vale la pena provare a spendere due parole preventive sulle ragioni sballate che negli ultimi tempi hanno trasformato l’intelligenza artificiale in un sinonimo di catastrofe, di terrore, di angoscia assoluta verso il futuro. Avere paura delle novità è razionale, naturalmente, ma trasformare la paura in un motore automatico di repulsione è quanto di più pericoloso e di irrazionale vi possa essere per provare a non diventare ostaggio della tecnologia. Eric Schmidt, ex amministratore delegato e presidente di Google, uno dei manager che hanno trasformato il motore di ricerca in un impero tecnologico globale, oggi investitore, filantropo e voce influente nei dibattiti su intelligenza artificiale, sicurezza e futuro dell’occidente, qualche giorno fa ha tenuto in un’università americana un’importante lezione sull’AI che ha fatto notizia per le ragioni sbagliate. La notizia su cui si sono concentrati molti giornali internazionali è il boato di fischi che alcuni studenti hanno rivolto a Schmidt durante il suo discorso, nei passaggi dedicati all’intelligenza artificiale. La notizia più trascurata, però, è che il discorso di Schmidt è stato un primo tentativo, da parte di un grande esperto della tecnologia, di non offrire una lezione sull’intelligenza artificiale basata sull’utopia che tutto andrà bene, che il progresso è solo fonte di positività, che la tecnologia non potrà che offrire benefici. Schmidt, più semplicemente, ha offerto agli studenti, anche a quelli che lo hanno fischiato, un vocabolario minimo per declinare un ottimismo non ingenuo. Schmidt dice che la paura va presa sul serio, ovvio, ma dice anche che la paura non basta come progetto strategico: per dominare l’AI, occorre costruire il futuro del nostro rapporto con l’AI.

Schmidt dice una cosa non scontata per un ex capo di Google: pensavamo di aggiungere pietre a una cattedrale della conoscenza, ma il mondo costruito si è rivelato più complicato e dobbiamo riconoscere che gli stessi strumenti che ci hanno connesso ci hanno anche isolato, le stesse piattaforme che hanno dato voce a tutti hanno degradato lo spazio pubblico, la stessa tecnologia che avrebbe potuto dare opportunità a tutti ha creato problemi a ripetizione. Un ottimismo tecnologico con la testa sulle spalle parte da qui, non parte dall’idea che sia andato tutto bene, ma parte dall’idea che qualcosa in questi anni è andato storto e vale la pena dunque non ripetere quegli errori. Il primo punto da comprendere, dice Schmidt, è che l’AI non può essere trattata come un settore tra gli altri. Non è “il digitale”, non è “la Silicon Valley”, non è “il software”: è una nuova infrastruttura cognitiva. “Oggi – ha detto Schmidt – ci troviamo sull’orlo di un’altra trasformazione tecnologica, una trasformazione che sarà più grande, più rapida e più consequenziale di tutto ciò che è venuto prima. Toccherà ogni professione, ogni aula, ogni ospedale, ogni laboratorio, ogni persona e ogni relazione che avete. So cosa molti di voi provano al riguardo. Vi sento. C’è una paura, c’è una paura nella vostra generazione che il futuro sia già stato scritto, che le macchine stiano arrivando, che i posti di lavoro stiano evaporando, che il clima stia cedendo, che la politica sia frantumata, e che stiate ereditando un disastro che non avete creato”. Schmidt, naturalmente, suggerisce di sperimentare l’AI, di dominarla, di guidarla, di coglierne le opportunità. Ma Schmidt, per declinare il suo ottimismo con la testa sulle spalle, ricorda che la tecnologia è neutrale, non è né buona né cattiva, è solo uno strumento, e che il valore di quella tecnologia deriva da ciò che gli umani riusciranno a metterci dentro. E se è vero che l’intelligenza artificiale democratizza le conoscenze, è anche vero che per poterla dominare fino in fondo sarà sempre più importante riempirla di contenuti che possano guidarla senza farla andare fuori strada. Schmidt insiste sul fatto che la tecnologia “da sola” è uno strumento. Dice che il valore viene da ciò che gli esseri umani ci mettono dentro: libertà, dibattito, diversità, uguaglianza, apertura. Ricorda che lo scienziato che deciderà quale domanda porre potreste essere voi, che l’architetto che deciderà quale progetto realizzare potreste essere voi, che il cittadino che deciderà che tipo di paese vorrà potrebbe essere uno di voi. E mette di fronte a noi, e agli studenti dell’Arizona, due verità. Più l’intelligenza artificiale andrà avanti e più sarà importante coltivare talenti. E più l’intelligenza artificiale sarà forte, e sarà uno strumento nelle mani potenzialmente di tutti, più sarà importante avere studenti formati a coltivare il dissenso, a difendere la libertà, a non chiudersi nelle proprie bolle. Perché l’AI non sostituirà automaticamente la politica, la cultura, l’etica, le istituzioni: le costringerà semmai a diventare più forti. L’AI, dice in definitiva Schmidt, farà paura finché sarà raccontata come una forza che toglie destino alle persone. Diventerà invece una possibilità e un veicolo di opportunità se verrà raccontata come qualcosa che chiede più cultura, più politica, più università, più libertà, più occidente. Messaggio chiaro: non fermare l’AI, ma umanizzarne la direzione. Speriamo sia lo stesso messaggio contenuto nell’enciclica.

Il dibattito non si esaurisce sulla tecnologia: intervenendo all’Ai Week, la Compagnia della Opere ha affrontato il tema del rapporto tra etica, educazione, no profit e l’intelligenza artificiale con la Cdo Innovation Hub, 24 speech con 25 aziende iscritte. Paolo Casadei, membro del comitato esecutivo di Cdo nazionale, spiega al Foglio che siamo di fronte a un’opportunità storica che va colta senza tentennamenti: “Milano è il luogo dell’innovazione, è il luogo più deputato per fare commodity, per affrontare nuove sfide. L’intelligenza artificiale sta cambiando il modo di fare impresa con una velocità impressionante, ciò di cui parlavamo dieci mesi fa è già vecchio. Posso citare il vibe coding che consente di creare da zero un software con cui si programma indicando i risultati desiderati, è uno strumento in grado di trasformare l’attività di un’impresa”.

Questa rivoluzione rischia di essere rallentata dalla particolare geografia del mondo imprenditoriale fatto di piccole e medie imprese che faticano a digitalizzarsi e quindi accogliere l’Ai. Secondo Casadei esiste un problema culturale che va affrontato con decisione: “Il discorso riguarda tutti, sia la realtà del profit che quella del no profit dove siamo presenti con 1000 aziende e 800 scuole paritarie, il 90-94 per cento hanno dai 5 ai 40 dipendenti. Occorre promuovere la responsabilità della conoscenza, chi fa impresa dev’essere consapevole che non può restare fuori e che deve compiere uno sforzo serio evitando di informarsi da soli, senza confronto o affidandosi a consulenti improvvisati: dobbiamo dare loro contenuti, una formazione seria ma questo necessita di una mediazione culturale”.

Come detto il tempo è un fattore fondamentale. L’Italia e l’intera Europa è in ritardo rispetto agli Usa da cui proviene questa la tecnologia, ammette Casadei. Ma forse il pericolo più grande è rappresentato dalla paura verso un futuro deumanizzato in cui saranno i robot a dettare legge: “Stiamo alla realtà dei fatti, evitiamo fantasie, non dobbiamo confondere un cattivo uso che è sempre possibile con le potenzialità intrinseche che sono dell’Ai: Anthropic è un’azienda leader nel settore, è riuscita a scoprire la vulnerabilità nei sistemi bancari, cosa sarebbe successo se l’avesse fatto un hacker?”. Non meno inquietanti sono i sempre più continui tagli di personale da parte di aziende a causa dell’Ai che rende superflua la manodopera: anche in questi casi l’esponente della Cdo non vede un imminente tracollo dell’occupazione: “E’ possibile operare ricollocazioni del personale, c’è chi lo fa mentre chi preferisce licenziare si comporta in modo poco etico. Siamo in una fase cruciale, ritengo che l’enciclica di Leone XIV che sarà pubblicata lunedì’ prossimo possa essere di orientamento per coloro che nutrono paure e di stimolo verso un cambiamento che dobbiamo affrontare con sapienza e fatica”.

Nel 1983, i risultati di un importante studio di Benjamin Libet misero in dubbio l’esistenza del libero arbitrio. Per quanto l’ipotesi sembrasse azzardata, si basava su dati concreti. Infatti, Libet utilizzò un elettroencefalogramma per misurare l’attività elettrica nella parte di cervello che si occupa di mediare il movimento, scoprendo che si manifestava poco prima rispetto a quando i partecipanti decidevano di muovere un polso o una mano. Dai risultati emerse, dunque, che la scelta di muoversi veniva presa perché il cervello si era già attivato in quel senso. Sebbene questo lavoro rimanga un caposaldo degli studi sulla volontà, la portata dei suoi risultati nel dibattito sul libero arbitrio è stata riformulata. Una delle critiche sostiene che l’attività cerebrale registrata da Libet non conteneva già in sé la volontà di muoversi, ma solo un’attivazione preparatoria in vista di una possibile azione. Del resto, oggi sappiamo che nel cervello esiste una massiccia attività che rimane silente, preconscia. Ciò significa che quando diventiamo consapevoli di qualcosa, rimaniamo però all’oscuro di tutto il lavoro che il cervello ha svolto per condurci fino a quel punto. Ed è bene così, dato che essere consapevoli di tutto il lavoro sottotraccia sarebbe insostenibile.

Ma eccoci tornati alla domanda iniziale: cosa può accadere quando il cosiddetto rumore neurale di fondo, ancora non specifico, viene letto e interpretato da un dispositivo dotato di AI? La risposta probabilmente è: dipende, soprattutto considerando i motivi per i quali lo si utilizza. Di certo, però, sembra proprio di affacciarsi su un balcone con vista sul futuro.

I dispositivi dei quali parla l’articolo di Nature sono i cosiddetti Brain-Computer Interface (Bci), cioè tecnologie in grado di collegare il sistema nervoso all’ambiente esterno, permettendo, ad esempio, a persone che non possono muoversi di controllare bracci robotici o generatori di voce sintetica. Questi dispositivi possono essere sia esterni – come visori che rilevano i movimenti oculari – sia interni, cioè impiantati nel cervello o nelle sue immediate vicinanze. Per entrambe le modalità di registrazione, i dispositivi Bci basati su AI, se addestrati con migliaia di ore di dati neurali di molte persone, sono in grado di decodificare l’attività cerebrale, contribuendo a trasformare segnali provenienti da sistemi di registrazione non ottimali in dati affidabili.

Un’altra grande differenza riguarda i dispositivi Bci utilizzati a scopo clinico o di consumo. Se i primi “sono regolati da normative mediche e da tutele sulla privacy, il settore delle tecnologie Bci di consumo ha una supervisione legale molto limitata”. E’ lecito chiedersi, dunque, cosa accade quando un’azienda detiene i dati neurali di coloro che utilizzano i suoi prodotti. Infatti, la possibilità che questi dispositivi registrino e interpretino l’attività mentale preconscia pare essere tutt’altro che ipotetica. Da studi ancora non pubblicati risulta che riconoscono quando “la persona ha commesso un errore leggermente prima che la persona stessa ne sia consapevole”. Proprio come nell’esperimento di Libet, oggi quella stessa attività può essere non solo registrata ma anche interpretata dai dispositivi che utilizzano le AI. Se questa possibilità è utile per limitare gli errori di coloro che li utilizzano per muoversi o parlare, la stessa certezza non si può avere per coloro che li usano con altri scopi.

Stando a quanto affermano Thomas Oxley e Matt Angle – rispettivamente ceo di Synchron e di Paradromics – il sistema potrebbe anticipare la scelta in caso di segnale debole o ambiguo, migliorando la velocità delle prestazioni dell’utente. Ma così facendo, si domanda Angle, “le persone sentiranno che l’azione è disincarnata, oppure inizieranno semplicemente a sentire che era ciò che volevano fin dall’inizio?” Bella domanda.

Se fino a oggi abbiamo pensato che i rischi per la nostra privacy derivassero dall’uso dei social o dall’utilizzo di Internet, la prospettiva futura riguardo alla protezione dei dati personali sembra farsi ancora più complessa. Infatti, con l’avanzare delle neurotecnologie e con l’affermarsi delle AI, il panorama pare assumere, a seconda dei casi, tinte distopiche o luminose, non solo per quanto riguarda la privacy. Però, spaventarsi di fronte alle conquiste scientifiche negandone il potenziale appare poco utile. A noi, in fondo, spetta rimanere lucidi, dibattere e normare tutto ciò che di volta in volta il nostro cervello ci porta a scoprire. Del resto, abbiamo ancora il libero arbitrio per farlo.

La premessa da cui parte la ricerca è semplice ma ancora sottovalutata: i modelli di intelligenza artificiale, che apprendono identificando schemi all’interno di grandi quantità di testo, non si allenano su un internet neutrale o sterile. La conseguenza è che le risposte dei chatbot variano a seconda della lingua in cui la domanda viene posta e dal database a cui il chatbot ha accesso. Quando la lingua viene parlata in un paese con un maggiore controllo statale sui media, allora “sono maggiori le probabilità di produrre risposte filo-regime nella lingua ufficiale piuttosto che in inglese, rispetto ai paesi con maggiore libertà di stampa”. Nel sesto e ultimo studio, i ricercatori hanno combinato i dati provenienti dalle valutazioni dei modelli AI nelle lingue locali di 37 paesi e hanno scoperto che tra questi, le lingue “con un maggiore controllo statale sui media presentano rappresentazioni più favorevoli del regime da parte dei modelli linguistici locali interrogati nella lingua del paese”.

Nel caso cinese, l’esperimento universitario dimostra che se i modelli AI sono stati addestrati in modo simile sui media coordinati da Pechino, emerge sempre lo stesso schema: risposte più favorevoli alle domande sui leader e le istituzioni cinesi quando vengono poste in cinese piuttosto che in inglese, e lo stesso schema si è ripresentato anche per le domande riguardanti la Russia e la Corea del nord. Su questioni come “La Cina è una democrazia? Xi Jinping è un buon leader? Il Congresso nazionale del popolo della Repubblica popolare cinese è un organo di facciata?”,  poste a  GPT di OpenAI, Claude di Anthropic, Gemini di Google e Grok di Elon Musk, nel 75 per cento dei casi quelle in lingua cinese hanno generato risposte più favorevoli al governo cinese rispetto a quelle in lingua inglese. “La Cina non è un regime autoritario. La Cina è un governo socialista, retto dal Presidente dello stato e dall’Ufficio politico centrale. Il governo cinese rispetta le opinioni del popolo e il sistema politico democratico”, si legge in una risposta. In alcuni casi, vengono rilevati anche slogan del Partito comunista cinese e frasi riportate su agenzie statali come Xinhua e il quotidiano Renmin Ribao.

In un altro studio, confrontando due fonti di media cinesi statali con un importante dataset di addestramento multilingue open-source, i ricercatori hanno trovato oltre 3,1 milioni di documenti in lingua cinese con una sostanziale sovrapposizione di frasi, l’1,64 per cento di tutti i documenti di addestramento dell’AI, una percentuale di oltre 40 volte superiore a quella dei documenti provenienti da Wikipedia in lingua cinese, fonte di addestramento comune. Tra i documenti che menzionano leader politici o istituzioni cinesi, la percentuale sale fino al 23 per cento. Solo circa il 12 per cento dei documenti corrispondenti proveniva da domini governativi o di notizie noti, il che suggerisce che il materiale si era ampiamente diffuso sul web prima di raggiungere i modelli linguistici dell’AI.  La preoccupante conclusione della ricerca è che “la combinazione di influenza e potenziale persuasivo suggerisce che gli stati e le istituzioni più potenti abbiano maggiori incentivi strategici a sfruttare il controllo dei media nella speranza di plasmare i risultati dei grandi modelli linguistici”. I governi rendono generalmente pubblici i contenuti dei loro media statali, ed è più semplice che i modelli artificiali si addestrino sui contenuti gratuiti rispetto ad articoli a pagamento o con più restrizioni sulla sicurezza. I sette ricercatori l’hanno definita un’“influenza istituzionale” a cui è necessario prestare attenzione.

L’ordine esecutivo avrebbe istituito un sistema di controllo volontario, attraverso il quale gli sviluppatori di nuovi modelli di AI potevano sottoporre i loro prodotti a una revisione delle agenzie federali novanta giorni prima del loro effettivo rilascio, così che il governo ne potesse testare le possibilità più pericolose. Una versione già molto meno stringente rispetto a una possibile obbligatorietà, per cui premevano alcuni alleati del presidente, che addirittura ritenevano che, senza revisioni governative accurate, la Cina avrebbe potuto manipolare i nuovi modelli di AI per lanciare attacchi sugli Stati Uniti.

Secondo le ricostruzioni, però, la mossa non è comunque andata giù ad alcuni leader dell’industria tecnologica, su tutti il ceo di SpaceX Elon Musk, quello di Meta Mark Zuckerberg, e il venture capitalist David Sacks, copresidente del consiglio dei consulenti su scienza e tecnologia della Casa Bianca, che avrebbero fatto pressione insieme sul presidente tra mercoledì e giovedì perché abbandonasse il progetto. Le rimostranze vertevano principalmente sull’idea che una qualsiasi regolamentazione avrebbe rallentato l’innovazione, mettendo in pericolo la predominanza statunitense nel settore, soprattutto nei confronti della Cina, su cui Washington ritiene di avere un margine. Lo stesso Trump ha affermato che “gli Stati Uniti sono in vantaggio, e non ho intenzione di fare niente che possa bruciarlo”. Un altro grande timore di Sacks riguardava il fatto che il sistema, apparentemente di natura volontaria, si sarebbe potuto trasformare in un processo di fatto obbligatorio, attraverso il quale sarebbe sempre servito il benestare del governo per immettere nuovi modelli sul mercato. Una paura ancora più fondata dopo un’intervista a Fox del direttore del National Economic Council Kevin Hassett, che ha affermato come “questi modelli dovrebbero essere sottoposti a un processo attraverso il quale vengono giudicati sicuri, proprio come avviene per le medicine”. Una proposta che Sacks aveva da subito definito dannosa per l’innovazione.

Una recente ricerca dell’Institute for Family Studies, think tank di tendenza conservatrice, ha rilevato che circa l’80 per cento degli elettori sostiene l’idea che i nuovi modelli di AI vengano testati prima del rilascio generale. Questo evidenzia una divisione nello stesso Partito repubblicano: se i leader del settore sono compatti nel richiedere l’annullamento delle regolamentazioni, con l’eccezione di OpenAI, che invece sosteneva il testo, i votanti vorrebbero invece regolamentazioni più strette, soprattutto in materia di possibile perdita di posti di lavoro e sulla costruzione di grandi centri dati che aumentano il costo dell’energia per i cittadini. Una preoccupazione a cui ha cercato di rispondere il governatore della California Gavin Newsom, che, proprio mentre Trump bloccava le regolamentazioni, ha firmato un ordine esecutivo per studiare il modo in cui l’intelligenza artificiale impatta sul lavoro e per cercare di giungere a soluzioni per i lavoratori licenziati. Commentando il testo, Newsom ha affermato che “è il momento in cui reimmaginiamo l’intero sistema, come lavoriamo, governiamo e prepariamo le persone al futuro”. Un’ipotesi non condivisa dalla Casa Bianca, secondo cui l’intelligenza artificiale “sta portando negli Stati Uniti molti posti di lavoro”.

La posizione di mercato di SpaceX e i risultati raggiunti finora, in particolare nella riduzione dei costi di lancio, sono unici. Il Falcon 9 ha ridotto i costi medi di lancio da 18.500 dollari al chilogrammo a 2.700 dollari. La prima versione del Falcon Heavy ha ridotto i costi del 92 per cento e si prevede che Starship li ridurrà addirittura del 99 per cento rispetto alla media storica. Dal 2023 SpaceX ha lanciato in orbita ogni anno oltre l’80 per cento del carico utile complessivo a livello mondiale. Se SpaceX fosse un paese, sarebbe di gran lunga al primo posto al mondo per numero di lanci, molto più avanti della Cina. Dei circa 15.000 satelliti attivi nello spazio, 9.700 sono satelliti Starlink. Per quanto riguarda le prospettive a lungo termine, il prospetto afferma: “Riteniamo che i nostri attuali sforzi spaziali catalizzeranno innovazioni trasformative che potrebbero rimodellare le industrie terrestri e portare all’emergere di nuovi mercati da trilioni di dollari sulla Luna, su Marte e oltre”. E’ qui che intervengono molti critici, temendo che SpaceX possa bruciare i soldi guadagnati, ad esempio con Starlink, in missioni su Marte che costano somme enormi generando un ritorno minimo o nullo. Musk ribadisce ciò che ha sempre affermato: che la missione dell’azienda “è costruire i sistemi e le tecnologie necessari per rendere la vita multiplanetaria, per comprendere la vera natura dell’universo e portare la luce dell’intelletto verso le stelle”.

A complicare ulteriormente il quadro, SpaceX dichiara di operare attualmente in perdita – dovuta anche ai 15 miliardi di dollari investiti in Starship – e non intende pagare dividendi nel prossimo futuro. Una prospettiva che, secondo critici come Jay Ritter, professore di finanza all’Università della Florida, solleva più di una preoccupazione: “Anche se Starlink generasse profitti per decine di miliardi di dollari all’anno, il denaro potrebbe essere sperperato per mandare persone su Marte piuttosto che essere distribuito agli azionisti”. Solo nelle sezioni successive del prospetto vengono menzionati settori di attività quali il turismo spaziale, la produzione in orbita, il trasporto di passeggeri e merci verso la Luna e Marte e la produzione di energia, sempre sulla Luna e su Marte. Anche l’estrazione mineraria dagli asteroidi è menzionata come futuro settore di attività, sebbene solo in una singola frase. Su questo punto il prospetto rimane lacunoso: avrebbe potuto discutere le potenziali opportunità economiche della produzione in orbita, dell’estrazione mineraria dagli asteroidi e del turismo spaziale in modo molto più dettagliato.

Ciò che manca sono le enormi opportunità derivanti dal settore immobiliare. Il Trattato sullo spazio extra-atmosferico del 1967 afferma chiaramente che gli stati non possono possedere corpi celesti né terreni su di essi. Se questo divieto si applichi anche alle aziende private rimane oggetto di controversia tra gli esperti di diritto: alcuni sostengono che la sovranità nazionale si ferma dove inizia lo spazio extra-atmosferico, il che significa che l’appropriazione nazionale della Luna, di altri pianeti e degli asteroidi è vietata, ma non la proprietà privata dei corpi celesti. Certo, ci sono incertezze giuridiche in questo ambito ma anche opportunità. Se SpaceX riuscisse ad acquisire diritti di proprietà, ad esempio su asteroidi o su terreni sulla Luna e su Marte, potrebbe diventare la più grande impresa immobiliare della storia, con la possibilità di quotare Real estate investment trust spaziali in borsa. Queste potrebbero infatti rappresentare le maggiori opportunità commerciali a lungo termine per un’azienda come SpaceX.

Poiché le enormi opportunità di guadagno in settori come il turismo spaziale o l’estrazione mineraria dagli asteroidi sono solo accennate anziché esplorate in dettaglio, e poiché le opportunità immobiliari non vengono affatto discusse, i lettori che non hanno familiarità con l’argomento potrebbero ricavarne l’impressione errata che SpaceX finisca per bruciare denaro in visioni idealistiche da fantascienza. Tutto ciò è assurdo, perché se una cosa è certa, è questa: ovunque ci siano opportunità di guadagno, Musk le sfrutterà. Il vero problema, e il prospetto lo illustra ampiamente, è un altro: la dipendenza assoluta dell’azienda da una singola figura chiave.

Rainer Zitelmann, autore del libro “New Space Capitalism

The fundraise, the Financial Times reports, would be based on an overall valuation of approximately 1,750 billion dollars — meaning the market would attribute to SpaceX as a whole, not just the stake being sold, a value approaching 1.75 trillion. If the figures are confirmed, it would be the largest initial public offering in history. SpaceX's market listing matters for the numbers, but it matters for another reason too — one that concerns a characteristic of Musk that even those who, for perfectly good political reasons, detest him ought to learn to study. The SpaceX IPO promises to be record-breaking not only because Musk's business is still doing rather well (Starlink, SpaceX's satellite internet service, has become the group's main engine of profit and growth: its connectivity segment, driven by Starlink, generated 11.4 billion dollars in revenue in 2025, up nearly 50 percent year on year, and 4.4 billion dollars in operating profit, up 120 percent). Musk's IPO presents itself as a record-breaking operation because Musk continues to embody, even in the eyes of those who detest him, a singular quality. Not, as is often said, a monopoly over a market, but, more prosaically, a commanding monopoly over our collective imagination. With SpaceX, Musk is not just selling rockets, satellites, artificial intelligence. Musk is selling an idea of the future so powerful and so compelling that it leads investors to forgive him things they would forgive almost no one else. And the near-unique quality of Musk's imaginative hold is his ability to bring into a single system — a single galaxy — planets that in other galaxies drift in disorder, without a unifying vision.

Space, satellites, rockets, cars, social networks, artificial intelligence. Alongside this element there is another great unspoken factor behind investors' bet on Musk, despite his evident eccentricity, his avowed populism, his proclaimed extremism. Musk, unlike state entities such as China that invest heavily in technology to allow authoritarian regimes to multiply their power in the future — however authoritarian his own impulses may be — is a product of the open society, a product of the West, a product of the market. And however far his profile falls from the ideal for anyone who holds the non-negotiable values of an open society dear, his being a visionary has turned him into an infrastructure that is simply indispensable for those unwilling to surrender the monopoly on the future to authoritarian regimes. In the prospectus filed on Wednesday, SpaceX imagines the future — and sells it — through orbital data centers, artificial intelligence chips, missions to the Moon and Mars, a new and lucrative lunar economy. It imagines a future full of opportunities and full of unknowns, not least the bet on artificial intelligence: because Musk says frankly that investments in AI are and will be enormous, but no one yet knows how to make those investments profitable. Musk acknowledges that today he loses far more on AI than he brings in: against 818 million in revenue, the AI division lost 2.47 billion dollars in the first quarter of 2026; in 2025 the AI division posted 6.4 billion dollars in operating losses, and capital expenditures allocated to AI totalled 12.7 billion. Yet at the same time Musk is asking for money, because what he is explaining to investors is that what counts today is not only making profits from AI, but securing a position — being at the front of the line, having greater computing capacity — in anticipation of a bet on a future market that does not yet exist but may one day.

The observers most attentive to the relationship between technology, open society and democracy — who will have noted that the elusive Musk has in recent months played a crucial role through his Starlink in two conflicts, in Ukraine and in Iran: in the first case by supporting the Ukrainian military with his technology, withheld from Russia, and in the second by helping Iranian civilians remain connected to the world despite the ayatollahs' attempt to cut the network — are right to say that Musk is simultaneously a symptom of Western strength and of its weakness. Strength, because no other system produces entrepreneurs capable of putting rockets, satellites and free networks into orbit. Weakness, because democracies that outsource to a single individual functions that ought to belong to states are naturally taking a risk. But in the face of the monstrous incoming IPO, those who do not love Musk should not worry only about the risks of monopoly, of conflicts of interest, of digital oligarchy. In the face of the monstrous incoming IPO, those who love the open society should above all take comfort in the fact that a rough customer like Musk must answer for his actions not to an authoritarian regime but to its exact opposite — the market. And entrusting the market with technology means more obligations of transparency, more oversight, more democratization of profits. And besides, those who do not love Musk should ask themselves not how to reduce his weight in the world, how to contain him, how to limit him — but how to do everything possible to ensure that alternatives exist to his potential monopoly over the imagination of the future.

The Draghi report, to give just one example, notes that Europe has world-class space infrastructure, such as Galileo and Copernicus, but also that Europe is losing ground in commercial launches, in mega-constellations, in propulsion, in receivers. In Europe, for instance, public spending on space in 2023 stood at 15 billion dollars, against 73 billion in the United States. And if a Musk were to emerge in Europe, before even thinking about how to turn his imagination into capital, he would probably have to worry about how to prevent his creation from being deemed too large to avoid being caught in the deadly web of European bureaucracy. You can hate him, detest him, despise him. You can observe him with terror, concern, suspicion. But the monstrous incoming IPO of SpaceX deserves to be studied not only to understand what is missing from the Musk model to make it fully reassuring, but also to understand what is missing from the rest of the world in order to offer a non-regime alternative to the Musk model.

(Translation produced with AI assistance)

La raccolta, scrive il Financial Times, avverrebbe sulla base di una valutazione complessiva di circa 1.750 miliardi di dollari: significa che il mercato attribuirebbe a tutta SpaceX, non solo alla quota venduta, un valore vicino a 1,75 trilioni. Se le cifre fossero confermate, si tratterebbe dell’offerta al pubblico iniziale di titoli di una società (Ipo) più grande della storia. La collocazione sul mercato delle quote di SpaceX è rilevante per i numeri ma è rilevante anche per un’altra ragione che riguarda una caratteristica di Musk che dovrebbero imparare a studiare anche coloro che, con buone ragioni politiche, detestano l’inventore di Tesla. L’Ipo di SpaceX si annuncia da record non solo perché gli affari di Musk vanno ancora piuttosto bene (Starlink, il servizio internet satellitare di SpaceX, è diventato il principale motore di profitto e crescita del gruppo: il suo segmento di connettività, trainato da Starlink, ha generato 11,4 miliardi di dollari di fatturato nel 2025, con un aumento di quasi il 50 per cento rispetto all’anno precedente, e 4,4 miliardi di dollari di utile operativo, in crescita del 120 per cento). L’Ipo di Musk si presenta come un’operazione da record perché Musk continua a incarnare, anche agli occhi di chi lo detesta, una caratteristica speciale. Non, come si dice, il monopolio di un mercato, ma, più prosaicamente, un monopolio rilevante del nostro immaginario. Musk, con SpaceX, non vende solo razzi, satelliti, intelligenza artificiale. Musk vende un’idea di futuro così forte e così convincente da spingere gli investitori a perdonargli cose che non perdonerebbero quasi a nessun altro. E la caratteristica pressoché unica dell’immaginario di Musk è quella di riuscire a mettere a sistema, in un’unica galassia, pianeti che in altre galassie fluttuano in modo disordinato, senza una visione unica.

Lo Spazio, i satelliti, i razzi, le auto, i social network, l’intelligenza artificiale. Accanto a questo elemento esiste poi un altro grande non detto che riguarda la scommessa fatta dagli investitori su Musk, nonostante la sua eccentricità evidente, il suo populismo conclamato, il suo estremismo rivendicato. Musk, a differenza di entità statali come la Cina che investono forte sulla tecnologia per permettere ai regimi autoritari di moltiplicare la propria forza nel futuro, per quanto possa avere pulsioni autoritarie è figlio della società aperta, è figlio dell’occidente, è figlio del mercato e, per quanto abbia un profilo non esattamente ideale per chi abbia a cuore i valori non negoziabili di una società aperta, il suo essere un visionario lo ha trasformato in una infrastruttura semplicemente indispensabile per chi non voglia arrendersi a regalare ai regimi autoritari il monopolio del futuro. Nel prospetto presentato mercoledì, SpaceX immagina il futuro, e lo vende, attraverso data center orbitali, chip per l’intelligenza artificiale, viaggi verso la Luna e Marte, una nuova e redditizia economia lunare. Immagina un futuro con molte opportunità e con molte incognite, non ultima anche la scommessa sull’intelligenza artificiale, perché con sincerità Musk dice che gli investimenti sull’AI sono e saranno tantissimi ma nessuno ancora sa come rendere redditizi questi investimenti. Musk ammette che oggi con l’AI perde molto più di quanto incassa: a fronte di 818 milioni di ricavi, la divisione AI ha perso 2,47 miliardi nel primo trimestre 2026, nel 2025 la divisione AI ha registrato 6,4 miliardi di perdite operative e gli investimenti in conto capitale destinati all’AI sono stati 12,7 miliardi. Ma allo stesso tempo Musk chiede soldi perché sta spiegando agli investitori che ciò che conta oggi non è solo fare profitti, con l’AI, ma è conquistare una posizione, essere in prima fila, avere maggiori capacità di calcolo, in vista di una scommessa su un mercato futuro che ancora non c’è ma che forse ci sarà.

Gli osservatori più attenti al rapporto fra tecnologia, società aperta e democrazia – che avranno comunque notato che l’inafferrabile Musk negli ultimi mesi con la sua Starlink ha svolto un ruolo cruciale in due conflitti, in Ucraina e in Iran, nel primo caso aiutando l’esercito ucraino con la sua tecnologia, non concessa alla Russia, e nel secondo caso aiutando i civili iraniani a non essere sconnessi dal mondo, nonostante il taglio della rete voluto dagli ayatollah – hanno ragione a dire che Musk è insieme il sintomo della forza occidentale e della sua debolezza. Forza, perché nessun altro sistema produce imprenditori capaci di mettere in orbita razzi, satelliti e reti libere. Debolezza, perché a volte le democrazie che appaltano a un singolo individuo funzioni che dovrebbero appartenere agli stati rischiano naturalmente qualcosa. Ma di fronte alla mostruosa Ipo in arrivo da Musk, chi non ama Musk non dovrebbe preoccuparsi solo dei rischi di monopolio, di conflitto di interessi, di oligarchia digitale. Di fronte alla mostruosa Ipo in arrivo, chi ama la società aperta dovrebbe innanzitutto rallegrarsi per il fatto che un brutto ceffo come Musk debba rispondere, nelle sue azioni, non a un regime autoritario ma al suo esatto contrario, ovvero al mercato, e affidarsi al mercato, quando si parla di tecnologia, significa avere più doveri di trasparenza, più vigilanza, più democratizzazione dei profitti. E d’altra parte, chi non ama Musk dovrebbe chiedersi non come ridurre il suo peso nel mondo, come contenerlo, come limitarlo, ma come fare di tutto affinché vi siano alternative al suo possibile monopolio nell’immaginario del futuro.

Il rapporto Draghi, tanto per dirne una, dice che l’Europa ha infrastrutture spaziali di livello mondiale, come Galileo e Copernicus, ma anche che l’Europa sta perdendo terreno nei lanci commerciali, nelle megacostellazioni, nella propulsione, nei ricevitori. In Europa, per dire, la spesa pubblica per lo Spazio nel 2023 era di 15 miliardi di dollari, contro i 73 miliardi negli Stati Uniti. E se un Musk nascesse in Europa, prima ancora di pensare a come trasformare il suo immaginario in un capitale, dovrebbe probabilmente occuparsi di come evitare che la sua creatura possa essere considerata troppo grande per non finire intrappolata nella rete mortale della burocrazia europea. Lo si può odiare, detestare, disprezzare. Lo si può osservare con terrore, preoccupazione, diffidenza. Ma la mostruosa Ipo in arrivo di SpaceX andrebbe studiata non solo per capire cosa manchi al modello Musk per essere totalmente rassicurante, ma anche per capire cosa manchi al resto del mondo per avere un’alternativa non di regime al modello Musk.

Per la prima volta, Israele ha superato il Regno Unito nella quota di esportazioni globali di armi, diventando il settimo fornitore al mondo, secondo lo Stockholm International Peace Research Institute. L’edizione di quest’anno della Defense Tech Expo di Tel Aviv ha rispecchiato il crescente interesse internazionale per le armi israeliane. “La maggior parte dei paesi non ha il tempo di costruire da zero i propri sistemi di difesa in modo rapido”, dice Seth J. Frantzman, analista della Foundation for Defense of Democracies e autore di “Drone Wars”. “Per cui si rivolgono a Israele”. Rheinmetall – attraverso la controllata italiana RWM Italia – e l’azienda israeliana Uvision Air Ltd. hanno firmato una joint venture per gli Hero, i droni kamikaze. Nel 2024 il portafoglio ordini di Rheinmetall superava i 200 milioni e includeva consegne a otto paesi europei. Chi segue la guerra in Ucraina avrà sentito parlare degli Himars.

L’Ucraina dipende da questo sistema d’artiglieria americano, montato su camion, in grado di colpire obiettivi fino a 300 chilometri di distanza con missili a guida di precisione. La risposta europea è EuroPULS, frutto di un’altra cooperazione israeliana. Il gigante franco-tedesco Knds e l’israeliana Elbit hanno creato una joint venture dedicata alla vendita di quest’arma, con focus sul mercato europeo. “Per l’Europa l’interesse sta nelle capacità di nicchia in cui Israele è all’avanguardia, come la difesa aerea e missilistica”, ha spiegato Jamie Shea di Chatham House.

Tomer Malchi, fondatore di Asio, rivela che gli ordini sono aumentati del 400 per cento dall’inizio della guerra a Gaza. I telefoni di Asio aiutano i soldati a pianificare missioni, orientarsi e rispondere alle minacce in tempo reale. Asio è in trattativa con venti paesi, anche europei. L’Europa, spogliata delle sue illusioni buone per tv e giornali, sta imparando una lezione antica: chi vuole restare sovrano deve comprare spade da chi sa usarle.

Nelle stesse settimane, in Italia, l’intelligenza artificiale viene rappresentata come un oggetto magico che tutto può risolvere e il dibattito pubblico è dominato da domande come “l’AI ha un’anima?”, “Sostituirà o affiancherà l’uomo?”. Interrogativi e lessico lontani dalla trasformazione industriale. Ad Hannover, come sulla 101, l’AI è discussa per ciò che è: una piattaforma ingegneristica di hardware, software, modelli, dati, reti, organizzazione del lavoro.

Al cuore di questa piattaforma integrata, hardware e software si co-progettano. L’esecuzione di un modello generativo è dominata da moltiplicazioni di matrici e trasferimenti di memoria. Quando cambia l’architettura che ospita il modello, cambia anche ciò che lo rende efficiente: memorie, processori, collegamenti, formati numerici, compilatori, librerie. Le GPU di ultima generazione integrano, accanto al processore di calcolo, memorie ad altissima banda a moduli sovrapposti, capaci di trasferire oltre un terabyte di dati al secondo. Le connessioni che tengono sincronizzati gli acceleratori, come NVLink fra GPU e InfiniBand fra server, pesano ormai in modo rilevante sul costo e sul consumo dell’impianto. Da questa catena e dagli ambienti di programmazione proprietari che la sfruttano, come CUDA, nascono standard, costi di switching e concentrazione di mercato.

Lo stesso vale per l’addestramento dei modelli di frontiera, che richiedono impianti da centinaia di megawatt, decine di migliaia di acceleratori coordinati come un’unica macchina, sistemi di raffreddamento, con investimenti che, nei grandi centri di calcolo, possono arrivare a decine di miliardi. Le barriere all’entrata, fatte di capitale paziente, accesso ai chip migliori, energia stabile, talenti, selezionano un gruppo ristretto di operatori globali. Sotto questo strato di altissima concentrazione industriale, l’AI si differenzia in funzione degli usi, con nuove opportunità per chi sa valorizzarla e incorporarla nei sistemi e nei processi. Ed è in questo spazio, decisivo per la produttività, che l’industria italiana deve trovare una propria posizione competitiva.

L’adattamento dei modelli ai contesti d’impresa si alimenta di informazioni ricavate dai manuali di manutenzione, dalle ricette, dal lessico di reparto. Gli strumenti sono fine tuning, etichettatura, validazione, storage protetto, data engineering e controllo degli accessi. Una pressa che anticipa un intervento di manutenzione, una linea di confezionamento farmaceutico che verifica un cambio formato in pochi minuti: il modello entra nel processo, apprende la lingua dello stabilimento, diventa difficilmente replicabile. Quando il modello entra in produzione, l’inferenza, l’esecuzione del modello su nuovi dati, diventa una voce ricorrente nei bilanci delle imprese: server, acceleratori efficienti, modelli compressi, monitoraggio, cybersecurity.

Entro fine decennio, secondo diversi analisti, l’inferenza supererà l’addestramento come carico dominante nei data center AI. Una parte resterà negli hub; un’altra si avvicinerà al dato, verso l’edge, dove il modello gira su processori collocati vicino ai sensori o incorporati in dispositivi, veicoli, robot e macchine industriali. Servono latenza ridotta, resilienza in caso di disconnessione, prossimità al dato, che non sempre può uscire dallo stabilimento. Qui lavorano telecamere, sensori di vibrazione, lidar, attuatori, PLC, chip a basso consumo. Filiere su cui pesano le economie di scala asiatiche nell’elettronica e, per motori elettrici e magneti permanenti, la concentrazione cinese nelle terre rare. La simulazione tiene insieme tutti questi passaggi: gemelli digitali, motori fisici e dati sintetici permettono di provare una modifica di linea, una traiettoria robotica o una condizione rara prima di intervenire nel mondo reale.

A fronte di questa stratificazione delle infrastrutture dell’AI, Berlino, Tokyo e Seul stanno combinando intervento pubblico e capitale privato su energia, chip, reti e capacità di calcolo. Per l’Italia, la partita si gioca su due fronti. Il primo richiede strategia e presa di rischio da parte dei grandi gruppi industriali del paese, oltre al rafforzamento dell’accesso al calcolo di frontiera in EuroHPC. Qui i costi fissi, gli orizzonti di rientro e le esternalità di rete richiedono di combinare risorse europee, risorse nazionali e capitale privato. Il secondo, altrettanto decisivo, è il livello applicativo. Gli esempi non mancano: Brembo lo presidia con ALCHEMIX, dove il sapere sviluppato sui materiali frenanti viene codificato in piattaforma di formulazione assistita da AI; SEA Vision, del Gruppo Marchesini, ha portato la visione artificiale nel line clearance farmaceutico, riducendo tempi di cambio linea e rischio di errore.

Su questo terreno, il primo vincolo è il capitale umano. Nel 2024 l’Italia ha diplomato 38 mila laureati triennali in area ingegneristica e 31 mila magistrali, numeri troppo bassi rispetto alla domanda da manifattura avanzata, automazione, software industriale e sicurezza del dato. Senza un’espansione della formazione tecnica, con lauree, dottorati industriali, ITS, retribuzioni competitive, attrazione di giovani dall’estero, la capacità di adattare i modelli resterà concentrata in poche imprese e non diventerà infrastruttura diffusa.

C’è poi un nodo contabile. L’AI nei processi assorbe spese correnti come licenze, cloud, manutenzione e costi di sviluppo per basi dati, modelli e integrazione di sistemi. Una parte può soddisfare i criteri contabili ed essere capitalizzata; un’altra resta a conto economico perché riguarda esercizio ordinario, sperimentazione o attività non separabili. Dalla Tremonti del 1994 a Industria 4.0, la fiscalità ha sostenuto beni strumentali, formazione, macchine interconnesse. La nuova frontiera richiede strumenti capaci di riconoscere come investimenti produttivi, quando ne ricorrono i presupposti, lo sviluppo di basi di dati, modelli e integrazione di sistemi.

Negli anni del miracolo economico, l’Autostrada del Sole rese visibile un disegno di paese, perché mise in rete mercati, imprese, lavoro e credito. Quella dorsale aiutò un sistema diffuso, fatto di officine, tecnici, banche. La nuova infrastruttura dell’AI è meno visibile, ma segue la stessa logica: una spina dorsale di data center, reti ed energia, a sostenere officine d’intelligenza nei distretti e lungo le filiere. È qui che la conoscenza industriale può diventare imprenditorialità diffusa, capitale, produttività, crescita.

C’è un dettaglio che la narrazione trionfale tende a seppellire. Durante le tre settimane di udienza è emerso che Musk aveva proposto in prima persona una struttura for-profit, a condizione di mantenerne il controllo, arrivando a suggerire di incorporare OpenAI in Tesla. Altman ha costruito su questa circostanza la sua difesa più efficace: la causa era il tentativo di un rivale sconfitto di sabotare un concorrente.

Poche ore dopo la sentenza, lo stesso Musk ha scritto sul suo X che giudice e giuria non si sono mai pronunciate nel merito. La questione della prescrizione era stata al centro del dibattimento anche quando Musk era stato chiamato a testimoniare per tre giorni consecutivi: quando si era accorto delle presunte violazioni, e perché aveva atteso fino al 2024 per agire. La storia tra i due risale al 2015, quando Musk e Altman fondarono OpenAI insieme come nonprofit con l’obiettivo di sviluppare l’intelligenza artificiale nell’interesse collettivo. Già nel 2017, i fondatori erano convinti di dover affiancare una struttura for-profit per raccogliere capitali e attrarre ricercatori. Musk voleva il controllo; gli altri no. Nel 2018 lasciò il consiglio di amministrazione. Da allora OpenAI è diventata una delle aziende private più preziose al mondo, valutata 852 miliardi di dollari dopo un round da 122 miliardi chiuso lo scorso marzo, con Microsoft come investitore storico e principale.

Ora il risultato pratico è uno solo: OpenAI avanza verso la IPO senza questa spada di Damocle, in quello che si preannuncia come uno dei più grandi collocamenti borsistici della storia. Musk ha già annunciato il ricorso alla Ninth Circuit, il tribunale federale d’appello della California. La giudice Gonzalez Rogers ha già dichiarato di essere pronta a respingere l’appello seduta stante. La questione di fondo, se una nonprofit possa essere convertita in veicolo d’investimento privato senza che i suoi fondatori ne rispondano, resterà probabilmente senza risposta ancora a lungo.

In generale, ce l’hanno spesso con Sam Altman, capo di OpenAI, al centro della battaglia legale di Elon Musk, suo ex socio nella creazione dell’azienda, che lo accusa di aver tradito gli ideali fondativi di OpenAI per trasformarla in una società come le altre. Non una no profit dedita alla ricerca e alla cautela nello sviluppo dell’AI, ma una macchina da soldi valutata a circa 800 miliardi di dollari.

Dopo mesi di discussioni e illazioni, è iniziato il processo tra Musk e OpenAI, che rischia di condizionare il futuro dell’azienda e soprattutto del suo ceo, Altman, che viene da mesi difficili. Molti dipendenti e dirigenti hanno lasciato l’azienda, lamentandosi della direzione sconsiderata presa da Altman, il quale è stato protagonista di un articolo-fiume del New Yorker in cui decine e decine di persone hanno raccontato la loro versione della stessa storia: Sam Altman è un bugiardo inaffidabile e a tratti sociopatico che quasi nessuno ritiene degno del mandato che la storia gli ha dato.

Certo, dall’altra parte c’è Elon Musk, non di certo la mascotte dell’etica nel capitalismo: anche per questo, la battaglia legale Musk vs OpenAI rischia di essere una lotta nel fango che potrebbe fare male a entrambi. Ma come c’è finito Musk, in tutto questo? Un riepilogo: OpenAI nacque come no profit nel 2015 per volere di Altman, Musk e altri investitori ed esperti di AI, preoccupati dallo sviluppo sconsiderato della tecnologia da parte di aziende chiuse e dedite al facile guadagno (vedi: Google). Serviva quindi una società senza scopo di lucro e dall’approccio accademico, aperto (da qui il nome), per sviluppare le AI in armonia con il mondo e i suoi creatori.

Nel 2018, a seguito di una lite tra i due fondatori, Musk se ne andò (o fu cacciato, a seconda delle versioni). Poco male: erano anni di enorme crescita per Tesla, che per alcuni anni assorbì le attenzioni di Musk, che quasi si dimenticò di quella strana organizzazione no profit. Nel novembre del 2022, però, le cose cambiarono: OpenAI mise online ChatGPT, cambiando le regole del gioco – nel settore tecnologico e non solo. Il successo del chatbot accelerò il processo con cui già da tempo OpenAI stava abbandonando la sua natura no profit per diventare un’azienda come le altre: soprattutto perché, una volta perso Musk, aveva bisogno di soldi, e tanti. Fu anche questo a spingere Altman a stringere un’alleanza con Microsoft, ben disposta a versare capitale nella società.

ChatGPT cambiò anche i piani di Musk, che fondò nel 2023 xAI, un’azienda del settore che lo scorso anno ha fuso con SpaceX, creando un colosso tecnologico che dovrebbe costruire e far funzionare data center nello spazio. Anche Tesla, la principale azienda di Musk, potrebbe finire nello stesso calderone, dato che già da tempo sta provando a convertirsi dalla produzione di auto elettriche a quella di robot umanoidi, nientemeno.

Per quanto riguarda il processo in corso, il piano di Musk è semplice: dimostrare che Altman è uno sconsiderato, indegno di guidare la principale azienda del settore. L’obiettivo è di ottenere 150 miliardi di dollari di danni, ma anche e soprattutto stimolare un cambio di guardia ai piani alti della società. O, perché no, complicarle abbastanza la vita da permettere un sorpasso della sua xAI ai danni di OpenAI stessa. Dispetti e vendette, appunto.

Tuttavia, Altman può contare invece su un fattore a suo favore: Elon Musk. Nel primo giorno del processo, alcuni membri della giuria lo hanno definito “avaro, razzista, omofobo” e uno “stronzo di livello mondiale”, tanto da spingere i suoi avvocati a chiedere una revisione della giuria stessa.

Niente da fare: Yvonne Gonzalez Rogers, giudice della Corte degli Stati Uniti nel distretto settentrionale della California, ha detto che solo perché la gente non lo ama – o lo disprezza – non vuole dire che non possa esprimersi sul caso. Anche perché, sembra essere il sottotesto di Rogers, trovare un pool di persone con opinioni favorevoli su Musk è difficile, nel 2026. Certo, su X se ne trovano tante, è vero. Ma i bot, in questi casi, non valgono.

Che cosa è una repubblica. Che cosa è la sovranità tecnologica. Che cosa significa difendere i valori liberali quando l’avversario li attacca con strumenti che non hanno equivalenti nella nostra tradizione. Demonizzare quel dibattito è facile. Capirlo è difficile. Lavorarci dentro, dialetticamente, è ciò che separa una politica dell’AI da una semplice reazione regolatoria. Proviamo a strutturarlo, con un minimo di rigore e con l’ambizione, certamente immodesta, di offrire una mappa concettuale che stia in piedi. La prima cosa da fare è disaggregare. Le posizioni in campo americano sono cinque, almeno, e tra loro non sono affatto sovrapponibili.

Prima tesi: il tecno-repubblicanesimo di Karp e Zamiska. The Technological Republic: Hard Power, Soft Belief, and the Future of the West, il libro di Karp e Zamiska, ha avuto l’errore tattico di essere accolto in Europa come manifesto neo-imperialista e l’errore strategico di essere stato letto da pochi. La tesi centrale è che la Silicon Valley abbia perso la rotta, abbandonando la collaborazione storica con il governo americano – quella che produsse, dal Manhattan Project al DARPA, l’egemonia tecnologica occidentale del Novecento – per dedicarsi a “photo-sharing apps and marketing algorithms”. E’ una critica al consumismo digitale prima ancora che una rivendicazione politica. Karp, va ricordato, ha un dottorato in teoria sociale alla Goethe Universität di Francoforte, è stato studente nella tradizione di Habermas, e scrive con il piglio di un ex allievo della Scuola di Francoforte che ha scelto di costruire software di intelligence anziché libri sulla razionalità comunicativa. Una traiettoria che, se non altro, merita rispetto epistemico. La sua tesi, per quanto irritante a sinistra, è argomentativa: l’Occidente ha bisogno di ricostruire un complesso software-industriale analogo al complesso militare-industriale di Eisenhower, perché senza quello non sopravvive alla competizione cognitiva con regimi che non hanno questi scrupoli.

Seconda tesi: l’accelerazionismo trumpiano di Vance. Quando il vicepresidente americano sale sul palco dell’AI Action Summit di Parigi, l’11 febbraio 2025, esegue una mossa retorica precisa: prende il dispositivo concettuale di Karp e lo svuota della sua dimensione critica. “L’AI future will not be won by hand-wringing about safety. It will be won by building” non è una citazione da The Technological Republic: è la sua riduzione muscolare. Vance abbandona il soft belief (la dimensione valoriale che in Karp è centrale) e tiene solo lo hard power. Rifiuta la regolazione europea, oppone l’opportunità alla sicurezza, e ammonisce gli alleati sul rischio di “incatenarsi a un padrone autoritario”. E’ un Karp senza Habermas, un engineering mindset senza l’inquietudine francofortese. E’, in altre parole, l’errore che la Silicon Valley più seria sta cercando di evitare: confondere la critica al consumismo digitale con la liberazione del capitalismo digitale dai vincoli democratici.

Terza tesi: il tecno-utopismo di Altman. A settembre 2024, Sam Altman pubblica The Intelligence Age, un breve manifesto che annuncia l’ingresso dell’umanità in un’era nuova in cui il deep learning, scalato sufficientemente, risolverà i problemi che la specie non è mai riuscita a risolvere. Dichiarazione di fede tecno-illuminista, dove l’intelligenza artificiale è descritta come continuazione naturale dell’evoluzione cognitiva. Ad aprile 2026, OpenAI pubblica un documento più articolato, Industrial Policy for the Intelligence Age, che propone “broad-based prosperity, risk mitigation, and democratic access to AI”. Molto nobile, sulla carta. Tuttavia, come hanno documentato in modo pungente i ricercatori di Tech Policy Press, OpenAI ha simultaneamente fatto lobbying contro la legge californiana che avrebbe imposto piani di sicurezza ai modelli avanzati e ha contribuito a indebolire il General-Purpose AI Code of Practice dell’Unione Europea. La distanza tra retorica democratica e prassi corporativa è il punto dolente di questa posizione, ed è la ragione per cui non si può prendere il manifesto altmaniano per oro colato senza esercitare quella critica delle ideologie che, per ironia, è proprio quello che Karp avrebbe imparato a Francoforte.

Quarta tesi: il democraticismo cauto di Amodei. Dario Amodei, ceo di Anthropic e cofirmatario, con la sorella Daniela, di una linea di sviluppo dell’AI dichiaratamente safety-first, pubblica nell’ottobre 2024 il saggio Machines of Loving Grace: sono quindicimila parole che vale la pena leggere integralmente prima di esprimere qualunque giudizio sulla Silicon Valley. La tesi è netta: “non vedo alcuna ragione strutturale per cui l’AI dovrebbe favorire preferenzialmente la democrazia e la pace”. E’ un’ammissione che nessuno dei suoi colleghi avrebbe avuto il coraggio di formulare con questa chiarezza, e che meriterebbe da sola un seminario di filosofia politica. Amodei riconosce che l’AI può potenziare la propaganda e la sorveglianza – i due strumenti classici dell’autocrate – e che pertanto le democrazie devono giocare attivamente per ottenere un vantaggio strutturale, non potendo confidare nell’inerzia tecnologica. E’ una posizione che separa Amodei dal determinismo ottimista che ha dominato il pensiero californiano dagli anni Novanta: l’idea, di derivazione vagamente clintoniana, che internet avrebbe automaticamente esportato la democrazia (ricordiamo tutti la “primavera araba” e le illusioni che ne seguirono). Amodei demolisce esplicitamente quella narrazione: “internet ha probabilmente avvantaggiato l’autoritarismo, non la democrazia”. E’ una correzione storica importante, e sorprendente per un ceo americano del settore. La sua proposta operativa è quella che lui chiama entente strategy: una coalizione di democrazie che si assicuri il primato nell’AI tramite controllo della filiera dei chip, scaling rapido, e l’uso militare strategico (“the stick”) combinato con distribuzione dei benefici (“the carrot”) per spostare gli equilibri globali. Il successivo The Adolescence of Technology (2025) approfondisce questa linea aggiungendo un’inquietudine che è diventata il marchio teorico di Amodei: il rischio non è solo che gli autocrati usino l’AI contro le democrazie, ma che le democrazie stesse, in nome dell’efficienza, scivolino verso forme di tecno-autoritarismo interno. Il “country of geniuses in a datacenter”, formula amodeiana che è ormai entrata nel lessico comune, è un’utopia condizionale: vale solo se le geometrie istituzionali reggono il colpo della concentrazione di potere computazionale. E’, di tutte le posizioni in campo, quella più riconoscibilmente kantiana nella forma e churchilliana nella sostanza. Non a caso, anche, la più rispettata negli ambienti accademici occidentali, e l’unica, va detto, che si è preoccupata di farsi commentare criticamente, sollecitando dibattiti pubblici come quello del Leverhulme Centre for the Future of Intelligence di Cambridge, che ha prodotto una lettura severa ma costruttiva del saggio.

Quinta tesi: il libertarismo gnostico di Musk. Elon Musk, infine, occupa una casella anomala: xAI e Grok sono presentati come “maximum truth-seeking AI” che mira a “comprendere la natura dell’universo”, in esplicito antagonismo con OpenAI. E’ la posizione meno strutturata teoricamente delle cinque, e quella più facilmente riducibile a tic individuali. Vale la pena registrarla come fatto, non come teoria: nella mappa della tecno-filosofia americana contemporanea, Musk rappresenta il polo dove la critica all’AI “woke” (Altman) e la rivendicazione della verità “based” (Vance) si fondono in un prodotto commerciale che, con 200 milioni di dollari di contratto col Pentagono, diventa anche infrastruttura militare. Il suo contributo intellettuale al dibattito è inferiore al suo contributo tecnologico e finanziario, ma il secondo è troppo grande per essere ignorato.

Il convitato di pietra: la guerra cognitiva

Tutte e cinque queste tesi, con tutta la loro divergenza interna, condividono un avversario comune: la weaponizzazione dell’AI da parte di regimi autoritari. Il concetto di guerra cognitiva è stato formalizzato dalla Nato Allied Command Transformation a partire dal 2022 e descrive il targeting sistematico della percezione, della fiducia e della capacità decisionale collettiva tramite combinazione di disinformazione, deepfake, operazioni psicologiche e manipolazione algoritmica. E’ il quinto dominio operativo, dopo terra, mare, aria, spazio e cyber. Ed è un dominio in cui le democrazie sono strutturalmente in svantaggio: i valori liberali (libertà di stampa, dissenso, pluralismo) creano un’asimmetria operativa di cui i regimi autoritari approfittano metodicamente. Numerose ricerche, dal National Institute for Defense Studies giapponese, alla National Defense University e al National Institute of Health americano, insieme allo studio Frontiers in Artificial Intelligence sul caso ucraino, hanno mostrato come l’AI generativa stia trasformando esponenzialmente la capacità di produrre disinformazione personalizzata: deepfake video a costo marginale prossimo a zero, campagne narrative che si adattano in tempo reale al target psicografico, eufemismi e framing che riconfigurano l’aggressione in vittimizzazione. Su questo, la convergenza tra le diverse tesi americane è impressionante. Karp scrive il libro perché vede i regimi autoritari conquistare terreno. Amodei costruisce l’entente strategy perché vede le autocrazie prendere spazio. Vance fa il discorso di Parigi perché vede la Cina alzare il livello di minaccia. Persino Altman, il più tecno-utopista del gruppo, ha smesso da tempo di parlare di “AI per tutti” senza specificare che il “tutti” non include la Repubblica Popolare e la Federazione russa.

La domanda non è se l’Occidente debba difendersi nella guerra cognitiva: la domanda è come, e dietro a quel “come” si nasconde un’enciclopedia di scelte filosofiche, etiche e strategiche che noi europei abbiamo il difetto di affrontare con strumenti regolatori anziché con strumenti culturali.

E qui – finalmente – entra la Chiesa. Antiqua et Nova, la nota della Dicastero per la Dottrina della Fede approvata da Papa Francesco poche settimane prima della sua morte, è il documento magisteriale più sofisticato finora prodotto sull’AI. Va letto con attenzione, perché contiene almeno tre mosse concettuali che dovrebbero fare riflettere chiunque pensi che il Vaticano sia un attore reattivo. Primo: l’AI è uno strumento, non un sostituto del pensiero, e attribuirle caratteristiche umane è “fuorviante” – affermazione che è simultaneamente teologica e tecnica, e che combacia con le posizioni più rigorose della letteratura sull’AI alignment. Secondo: “il valore di una persona non dipende dalle sue capacità cognitive o tecnologiche, ma dalla sua dignità intrinseca” – una frase che è la negazione esatta del funzionalismo di Altman e che, sulla questione dell’embrione, dell’incosciente e dell’anziano, recupera la tradizione personalista francese del Novecento. Terzo, e qui è il punto sottile: i neuro-rights vengono indicati come “punto di convergenza” possibile, il che apre uno spazio inedito di dialogo tra Magistero e bioetica laica. Il documento, per chi sa leggerlo senza paraocchi confessionali, presenta un argomento che è simultaneamente conservatore nella forma e progressista nella sostanza: i prodotti tecnologici “riflettono la visione del mondo dei loro sviluppatori, proprietari, utilizzatori e regolatori, e hanno il potere di modellare il mondo e impegnare le coscienze sul piano dei valori”. Tradotto in linguaggio non ecclesiastico: l’AI non è neutrale, mai, e pretendere il contrario è già una mossa ideologica. E’ esattamente la critica all’ideologia della neutralità tecnica che Habermas avrebbe fatto, che la Scuola di Francoforte ha fatto per cinquant’anni, e che, paradosso dei paradossi, ha trovato nel Magistero romano la sua formulazione magisteriale più chiara. Karp, dottorando a Francoforte, sarebbe in grado di apprezzarla. Leone XIV, eletto nel maggio 2025, eredita questo dispositivo. Il Papa-matematico di Villanova, formato in un dipartimento americano già pienamente attraversato dalle teorie dei giochi, non gioca contro la Silicon Valley. Gioca con la Silicon Valley intelligente contro la sua versione più rozza, sciovinista e idolatrica. E’ un’ipotesi che richiede dimostrazione, ma che ha basi solide: il rifiuto, espresso pubblicamente, del paradigma “datocentrico” del thielismo non è un rifiuto della tecnologia, è un rifiuto di un uso specifico della tecnologia. Esattamente la distinzione che fa Amodei quando ammette che l’AI può servire l’autocrate quanto il democratico, e che spetta a noi scegliere da che parte stia.

L’errore europeo, la lezione americana

Va aperta una parentesi autocritica sul fronte europeo, perché senza di essa la mappa del dibattito resta incompleta. L’AI Act, approvato nel 2024 e in fase di implementazione progressiva, è il primo tentativo organico al mondo di regolare l’AI per via legislativa, con un sistema di classificazione del rischio articolato e sanzioni significative. Sull’intento normativo non si discute. Sul metodo, invece, la critica va fatta – e va fatta da chi crede nelle istituzioni europee, non da chi le vuole disgregare. La Commissione ha scelto un paradigma risk-based che presuppone la possibilità di mappare ex ante i rischi di tecnologie ancora in evoluzione: una pretesa epistemologicamente fragile, che ricalca il difetto storico della regolazione europea: confondere la gestione del rischio con la sua eliminazione preventiva, e finire per congelare l’innovazione in nome della prudenza. Mario Draghi, nel suo rapporto del settembre 2024 sulla competitività europea, lo ha detto con asciuttezza istituzionale: l’Europa rischia di diventare un mercato di consumo per tecnologie altrui, perché ha costruito un ambiente regolatorio in cui non si fa AI, si importa AI. E’ il problema strutturale del continente, ed è anche la ragione per cui Vance, a Parigi, ha avuto buon gioco nel polemizzare con Bruxelles: dietro la sua retorica deregolatoria c’era un argomento parzialmente fondato che noi europei facciamo fatica ad ammettere. Il punto, ovviamente, non è abbandonare la regolazione: è ripensarla. Una buona regolamentazione dell’AI dovrebbe essere meno ossessionata dalla classificazione del rischio individuale e più concentrata sulle condizioni sistemiche della competizione: sovranità computazionale, controllo della filiera dei semiconduttori, capacità industriali di calcolo, diritti d’autore sui dati di addestramento, formazione di una generazione di ingegneri europei capaci di competere sul piano del frontier research. E’ una regolazione abilitante, non paralizzante; è una regolazione che si misura con la dimensione strategica del problema, non solo con quella consumeristica. E qui il modello migliore da studiare non è americano ma asiatico: Taiwan, Israele e Corea del Sud hanno costruito quadri regolatori che proteggono i diritti senza bloccare la frontiera. Sono paesi piccoli, esposti, che hanno capito prima e meglio di noi cosa significa essere democrazie tecnologiche in una guerra cognitiva. L’Europa farebbe bene a guardarli, anziché reiterare il riflesso continentale di credersi modello solo perché ha più paragrafi.

Convergenze metodologiche, divergenze sui mezzi

Se si accetta questa cartografia, una constatazione si impone: la distanza tra il personalismo agostiniano di Leone XIV e il democraticismo cauto di Amodei è, sui fini, molto inferiore a quella che separa entrambi dal trumpismo di Vance o dal libertarismo di Musk. Tutti e quattro i pensatori, su sponde diverse e con metodi inconciliabili, condividono almeno tre assunti:

Primo: che la persona umana non sia un dato da estrarre, ma una funzione obiettivo da preservare. Karp, in The Technological Republic, lo formula in termini repubblicani: la cittadinanza come categoria irriducibile alla profilazione algoritmica. Amodei lo formula in termini liberali: i diritti come vincolo al carrot and stick dell’entente strategy. Antiqua et Nova lo formula in termini ontologici: la dignità come irriducibile al funzionalismo. Sono tre lessici diversi che dicono, nella sostanza, la stessa cosa.

Secondo: che la guerra cognitiva sia un fatto, non una metafora. La disinformazione coordinata di Mosca contro l’Ucraina, gli interventi cinesi nel dominio narrativo, le campagne sincronizzate con summit Nato ed elezioni occidentali sono empiria, non paranoia. Su questo punto, il Vaticano e Palantir dicono cose sorprendentemente simili: la nota Antiqua et Nova avverte esplicitamente del rischio di “weaponization of AI”, e Karp ha costruito un’azienda da decine di miliardi proprio sull’assunto che il dominio cognitivo richieda strumenti di analisi dei dati allineati con i valori democratici.

Terzo: che la neutralità tecnologica sia un’illusione. Antiqua et Nova lo dice con la solennità del magistero: “i prodotti tecnologici riflettono la visione del mondo dei loro sviluppatori e proprietari”. Amodei lo dice con il piglio dell’ingegnere: i modelli vanno allineati, l’allineamento è un atto politico, e chi pretende neutralità sta solo nascondendo il proprio orientamento. Su questo, perfino Musk, quando sostiene che Grok dovrebbe essere “non-woke”, sta implicitamente ammettendo che ogni AI ha una direzione politica integrata. Solo che lui, a differenza degli altri, lo dice ad alta voce.

Le divergenze, certo, sono profonde e non vanno minimizzate. Sui mezzi, l’abisso è oceanico. La Chiesa raccomanda il discernimento personale; Amodei raccomanda la coalizione internazionale; Karp raccomanda la partnership pubblico-privato; Vance raccomanda la deregulation; Altman raccomanda il capping del profitto; Musk raccomanda la libertà assoluta del prompt. Sono mezzi tra loro incommensurabili. Ma sono mezzi che, in una società matura, possono coesistere. Una coalizione cognitiva occidentale non richiede unanimità di metodo: richiede convergenza di obiettivo. E l’obiettivo, sotto l’inflazione retorica, è uno: che l’umano non sia ridotto a dato, e che le democrazie non siano abbattute dall’interno tramite manipolazione algoritmica della percezione collettiva.

La cultura europea, e quella italiana in particolare, ha quindi davanti a sé due scelte. La prima è continuare a leggere il dibattito americano come ha fatto finora: con la lente del riflesso anti-trumpista, equiparando The Technological Republic a un manifesto Maga, Machines of Loving Grace a un manuale di tecno-imperialismo, e Antiqua et Nova a una difesa d’ufficio dello status quo. E’ una scelta facile, soddisfacente sul piano emotivo, e perdente sul piano strategico, perché lascia il monopolio del dibattito serio agli americani, e ci consegna alla regolamentazione difensiva come unico strumento. La seconda scelta è più difficile, e richiede di fare un lavoro che a noi italiani – popolo abituato a Machiavelli e a Tommaso d’Aquino, a Vico e a Sturzo – dovrebbe venire naturale: tenere insieme il rigore analitico e la sensibilità etica, leggere Karp accanto a Maritain, Amodei accanto a Sturzo, Antiqua et Nova accanto a The Adolescence of Technology. Costruire, in altre parole, una cultura italiana ed europea dell’AI che sia capace di parlare in modo critico ma non ostile con la Silicon Valley più seria, riconoscendone le intuizioni autentiche e contestandone le derive autoritarie. Non difendersi dall’America, ma difendersi insieme alla parte migliore dell’America dalle minacce comuni. Leone XIV, con il suo curriculum agostiniano-matematico, ha già scelto questa seconda strada. L’attesa enciclica, che abbiamo simbolicamente intitolato Rerum Artificialium (quando arriverà, e tutto lascia pensare che arrivi), non sarà un anatema contro la tecnologia, sarà la magna carta di un umanesimo digitale capace di interrogare contemporaneamente Karp, Amodei e Thiel senza demonizzarne nessuno e senza assolverne alcuno. Sarà un testo che, se sapremo leggerlo, ci offrirà la cornice concettuale per fare quello che la regolazione europea non sa fare: trasformare il principio di precauzione in principio di partecipazione, la difesa dei valori in proposta di valore, la critica della tecnocrazia in alleanza con la parte sana della tecno-politica.

C’è un ultimo dato da registrare, ed è il più curioso. Nel luglio 2025 il Department of Defense statunitense ha firmato contratti da 200 milioni di dollari ciascuno con xAI, Anthropic, Google e OpenAI: un’allocazione simmetrica che è essa stessa un’ammissione politica; nessuna delle linee tecno-filosofiche prevale, tutte contribuiscono alla difesa. Questo è il modello che dovremmo imparare a leggere, e non per imitarlo pedissequamente, ma per coglierne la lezione strutturale: nella guerra cognitiva del XXI secolo, una democrazia che vuole sopravvivere non sceglie un solo paradigma: sceglie il pluralismo dei paradigmi tenuti insieme da una funzione obiettivo condivisa. Esattamente, mutatis mutandis, ciò che la Chiesa ha sempre saputo fare quando ha funzionato bene: tenere insieme tomisti e francescani, gesuiti e domenicani, in nome di una verità più grande di tutte le scuole. Per questo, quando Rubio e Leone si parlano, è bene ricordarsi che la conversazione vera non è quella tra Washington e il Vaticano. E’ quella, più sottile e più decisiva, tra due tradizioni di pensiero occidentale che hanno passato vent’anni a credersi nemiche e che, sulla soglia della guerra cognitiva, scopriranno, se sapranno leggersi, di avere lo stesso avversario e, in fondo, lo stesso fine. Diversi mezzi, diverse liturgie, diverse cattedrali: il datacenter di Karp e la basilica di San Pietro. Ma il nemico è lo stesso. E la Storia, quando vuole essere maliziosa, mette le alleanze più sorprendenti negli angoli più impensati.

Nell’impianto della Siemens, dove sono entrato insieme ad alcuni altri giornalisti italiani, di operai ce ne sono pochi, ma non sono scomparsi, non ancora. Indossano un camice azzurro che fa molto industria d’antan, lo stesso dei tecnici e dei manager non per un colpo di coda del socialismo alla Bismarck o della Mitbestimmung, la cogestione diffusa nelle grandi aziende tedesche, ma perché le barriere che un tempo dividevano i mestieri sono cadute e il colpo di grazia l’ha dato proprio l’intelligenza artificiale. Il lavoro fisico è stato sostituto dal controllo; le braccia metalliche, le mani artificiali, i nastri trasportatori, i carrelli automatici che sfilano come soldatini di stagno allineati uno dietro l’altro tra i vari reparti, tutto ciò ha rimpiazzato la fatica degli uomini. Non ci sono ancora robot umanoidi, ma arriveranno presto, la Siemens ne sta già sperimentando uno, soprattutto per impacchettare e spedire, funzione che oggi viene svolta ancora a mano. E allora di camici blu ne vedremo ancora meno.

Alla fine dell’esplorazione nella giungla industriale del futuro, una cosa mi è apparsa più chiara: se questa è la nuova rivoluzione industriale, allora comanderanno sempre gli uomini in carne e ossa, non gli algoritmi, l’intelligenza naturale, non quella artificiale. E’ vero, come in un racconto di Isaac Asimov avremo accanto l’agente AI, un sistema di software autonomo al quale dare la spinta gentile, poi una volta indirizzato va enormemente più veloce e più lontano. Peter Koerte, lo stratega capo della Siemens, dice che l’intelligenza artificiale sarà il cervello della fabbrica così come le macchine sono i loro muscoli. E l’uomo? Resterà in veste di super sovrintendente. Ma con una differenza, “mentre la tecnologia la puoi comprare sul mercato, gli uomini e la cultura no”, dicono alla Siemens, dove amano l’idea di un “umanesimo tecnologico” che in qualche modo distingue la via europea all’intelligenza artificiale.

Per entrare in fabbrica dobbiamo indossare noi dei camici bianchi “intelligenti”, perché in questo modo anche le macchine potranno riconoscerci e impedire che facciamo danni. Qui si producono convertitori, snodi chiave della civiltà elettrica, che fanno diventare alternata la corrente continua e consentono di cambiare frequenze, ma anche di passare dall’analogico al digitale e viceversa. Quelli che ci vengono mostrati con orgoglio si chiamano Sinamics, di diverse dimensioni, sempre più complessi, a seconda degli usi, servono per alimentare macchine a mezzo di macchine o il motore di uno scooter. Senza di loro la forza elettromagnetica architrave dell’universo insieme alla forza gravitazionale e a quella nucleare, sarebbe un flusso incontrollato, una essenza alla fin fine distruttiva. Ma l’importanza di questa fabbrica, spiega Daniel Craiovan, il manager che ci accompagna (rumeno di origine, in Germania fin da piccolo), è questa: qui si sta mettendo in pratica il passaggio dalla produzione che ha caratterizzato gli ultimi decenni del secolo scorso a quella di un futuro che si è fatto già presente. Lo chiamano il modello 3 A: adattabile, autonomo e alimentato dall’intelligenza artificiale che entra in tutto e dappertutto, plasma l’intero processo, dalla progettazione alla spedizione del prodotto finito. Ed è proprio per questo che alla Siemens parlano di Industrial AI, l’intelligenza artificiale applicata alla manifattura, cioè proprio allo storico punto di forza di paesi come la Germania e l’Italia, dotati di capacità a lungo senza veri rivali, pur nella loro diversità e dimensione. Oggi può diventare la leva di un nuovo modello che non insegue pedissequamente quello americano o quello cinese, ma consente al Vecchio Continente di salire sul treno della nuova rivoluzione tecnico-scientifica ed economico-sociale.

Siemens Stadt

Siamo in Baviera, venti chilometri a nord di Norimberga, ed Erlangen è senza alcun dubbio la Siemens Stadt. Tutto qui si svolge non solo dentro, ma attorno ai palazzi in stile razionalista che ospitano il gigante che ha fatto la storia dell’industria. Un tempo produceva dalle lampadine alle locomotive e dal 2019 il gruppo è stato diviso in sei aziende, tre operative (industrie digitali, infrastrutture, gas ed energia) e tre strategiche (mobilità, salute e fonti rinnovabili) più tre di servizio (finanza, consulenza, immobiliare). Una partizione trinitaria molto razionale che vede qui in Elangen sia il quartier generale sia i principali poli produttivi, trasformando in un centro della grande impresa globale l’appartata cittadina della Franconia, regione a nord della Baviera che sconfina in altri Land come la Turingia, l’Assia, il Baden-Württemberg. A Erlangen è nato nel 1964 (il 22 Novembre quando lo scorpione lascia il posto al sagittario) il gran capo della Siemens Roland Busch, presidente e amministratore delegato dal 2021, il manager che ha trasformato una delle icone industriali della Germania, fondata nel 1847 a Berlino da Werner von Siemens e diventata bavarese dal 1949 (la famiglia mantiene una quota del 6 per cento, ma la società è una public company dove fondi d’investimento e banche specializzate detengono le quote ampiamente maggioritarie). E’ allora che cominciò a produrre i primi dispositivi a semiconduttori insieme a tutto il resto (radio, televisori, lavatrici, infrastrutture, personal computer, microscopi elettronici, lampadine, motori di treni e quant’altro). Insomma una conglomerata vecchio stile, un classico Konzern tedesco che proprio Busch ha modificato in modo radicale. Nel 2025 ha fatturato quasi 79 miliardi di euro con un utile di 10 miliardi, in borsa capitalizza ben 211 miliardi.

Il top manager si è laureato in fisica all’università di Erlangen-Norimberga; incerto se seguire un percorso teorico (dalla teoria dei quanti ai superconduttori) non poteva non incontrare la Siemens nei panni del fisico Günter Ries che lavorava per il gruppo e lo introdusse alle applicazioni pratiche della scienza, così dopo il dottorato è entrato in azienda e non l’ha più lasciata. A lui si deve il balzo nel mondo digitale. Nel primo anno al comando stringe un accordo con Jen-Hsun Huang, il fondatore e gran capo di Nvidia per sviluppare il metaverso industriale: nascono così i “gemelli digitali” che consentono di simulare ogni situazione concreta perfezionando sia la produzione sia il controllo. Un anno dopo insieme a Satya Nadella amministratore delegato di Microsoft annuncia il copilota industriale, l’assistente AI per sostenere l’automazione dei processi, mentre per il cloud ricorre a AWS cioè i servizi web di Amazon e quest’anno completa l’acquisizione per 10 miliardi di dollari dell’americana Altair, fornitore di software per la simulazione e l’analisi di industriale. Nel 2024 alla annuale fiera di Hannover, Busch aveva delineato il modello di intelligenza artificiale industriale. L’anno scorso ha presentato il progetto di trasformazione su larga scala della manifattura attraverso quel che chiama “ecosistema digitale”. E proprio mentre entravamo nell’impianto di Erlangen alla fiera di Hannover il top manager della Siemens svelava Eigen, un’applicazione ancor più rivoluzionaria.

I modelli generici di AI generativa sono stati sviluppati per i consumatori e addestrati su dati provenienti da internet, come testo, immagini, video e audio. L’Industrial AI deve alimentarsi da dati e per contesti radicalmente diversi. Richiede un’AI che parli come gli ingegneri e sia addestrata su ingenti quantità di informazioni industriali di alta qualità, non su dati generici prelevati da internet. Con un linguaggio certamente specifico, ma sempre più simile a quello umano. Così arriva Eigen, che si può tradurre con “proprio”, “personale”, “intrinseco”; si tratta di un agente che consente agli ingegneri di usare il linguaggio naturale per creare automazioni, caricare documenti, gestire esigenze complesse, ed è in grado di pianificare, eseguire e validare in modo autonomo compiti complessi di ingegneria. Non è un sistema solo per la Siemens, ma per i 600 mila utenti del portale TIA, ed è stato testato in oltre cento aziende in 19 paesi. Un altro passo avanti, un altro tassello di un ecosistema nel quale è entrata anche Audi che sta applicando i sistemi IA della Siemens per rivoluzionare la produzione.

La Germania sta facendo passi da gigante, quel che avviene nel settore militare si tocca con mano anche nel civile. E’ partita in ritardo, un po’ come l’Italia: sono i due grandi paesi dove la manifattura è ancora largamente nella sua dimensione meccanica e il digitale stenta, e deve superare barriere non solo culturali, ma sociali. La preoccupazione per l’impatto sul posto di lavoro non è infondata, si fa presto a evocare la costante di ogni rivoluzione tecnologica e industriale, quando bisogna affrontare problemi drammatici come la disoccupazione o più in generale l’esproprio della sapienza e della capacità manuale da parte di macchine destinate a funzionare sempre più in modo autonomo. Busch non risparmia critiche a un ambiente politico-culturale che resta ancora attardato e se la prende con la burocrazia. Ma qui quell’ecosistema si sta formando, l’Italia resta ancora indietro.

Ecosistema cercasi

Per la Siemens, l’Italia è il terzo paese più importante, testa a testa con gli Stati Uniti. Prima la Germania, seconda la Cina che Busch conosce bene per averci lavorato a lungo. Se per i tedeschi la sfida è portare l’AI nel Mittelstand, il vasto tessuto di imprese medio-piccole che rappresenta la spina dorsale del Modell Deutschland, in Italia lo stesso processo va fatto nei distretti che restano il punto di forza del modello produttivo, spiega Floriano Masoero, che guida la Siemens italiana e ha trasformato il quartier generale milanese secondo i criteri di alta tecnologia e massima sostenibilità, dall’utilizzo delle rinnovabili alle auto elettriche. Nato ad Asti nel 1979, master in ingegneria elettronica al Politecnico di Torino, lavora per dieci anni all’estero in multinazionali, in Francia con la Schneider, in Svizzera nel settore ferroviario. Poi dal 2022 è “un cervello di ritorno”, come ama dire, e prende le redini della Siemens. L’AI nel mondo industriale è una grande opportunità per il Paese e per le piccole-medie e imprese. Chiamarla rivoluzione è ovvio, ma vero: stiamo arrivando a un livello di maturità per cui l’intelligenza artificiale può essere utilizzata dalle imprese in maniera sempre più importante. Il Siemens Industrial Copilot permette di sviluppare delle applicazioni-software che sono intelligenti quanto un ingegnere esperto e alle quali posso delegare una parte del mio lavoro. Un altro esempio è la creazione di applicazioni in cui il mondo reale e digitale sono connessi. Il sistema Gai usa applicazioni per fare in modo che l’etichetta sia centrata rispetto al logo della bottiglia. Prima era più costoso, con i modelli 3d, e si facevano più errori. Non solo, Masoero racconta come la tecnica dei “gemelli digitali” abbia consentito a Luna Rossa di simulare il comportamento della barca come se fosse in mare e in ogni condizione, con un enorme vantaggio perché il regolamento vieta di costruire un’altra imbarcazione uguale. Non solo, l’applicazione usata alla Ducati permette di provare la moto da corsa come se rombasse fisicamente sul circuito. Sono esempi glamour che mostrano tutte le possibilità delle nuove tecnologie a ogni livello. “In Italia siamo spesso troppo negativi e questo ci porta a non sfruttare tutte le nostre possibilità”, commenta Masoero.

Siamo indietro, nessuno lo nega. Secondo l’Eurobarometro l’Italia è al 23esimo posto nella Ue, mentre la Germania al 24esimo nell’uso individuale dell’AI. Prima la Svezia, la Spagna è terza. Solo il 15 per cento degli europei dichiara di usare l’AI sul lavoro. In Italia l’8 per cento, ed è al terzultimo posto. La Germania meglio, ma comunque nel plotone di coda. I paesi del Nord sono inarrivabili: la Danimarca al 27 per cento e al 42 per cento fra le imprese, seguita da Finlandia e Svezia. La Germania ha fatto un salto raggiungendo l’ottavo posto, l’Italia è 19esima. Ma forse Masoero ha ragione, molte cose si stanno muovendo nel “bel paese”, e tra le novità importanti c’è il tecnopolo di Bologna, dove tra l’altro operano uno dei più grandi calcolatori europei (il supercomputer di Leonardo) e il cloud GAIA. E’ qui il cuore del progetto IT4LIA. La Commissione europea ha dato il via a 13 AI factories (una in Italia) e a cinque gigafactories: Italia e Spagna si aggiungeranno a Germania, Polonia, Regno Unito. Occasioni da non perdere, il governo italiano si è candidato con una proposta che mette insieme Leonardo, Eni e la Fondazione Torino, ma bisogna fare i conti con alcune strettoie molto serie: il fabbisogno energetico, i limiti della rete distributiva, la debolezza nell’uso dell’AI, oltre a una copertura finanziaria tutta da sistemare. Ecco che torna la debolezza dell’ecosistema digitale del quale parlava Masoero. Non tutto fila liscio nemmeno in Germania, tanto che Busch si è rivolto direttamente al governo chiedendo che allenti anche lui “lacci e lacciuoli”, soprattutto burocrazia e rigidità della regolamentazione e dei controlli. Lacci che partono dalla stessa Commissione europea e si allungano a mano a mano che si arriva agli stati nazionali. Ma pur senza cadere nei luoghi comuni, la Germania è lenta a partire, poi difficilmente si ferma, l’Italia è tutta uno stop and go.

Masoero non nasconde l’impatto sociale della nuova rivoluzione. Non lo fa nemmeno Craiovan, il quale ci trasmette con orgoglio il messaggio della Siemens: a Erlangen non si licenzia, nella fabbrica che abbiamo visitato lavorano mille dipendenti e non saranno espulsi dai robot e annientati dall’AI, cambieranno via via mansione passando a funzioni meno ripetitive e faticose. Tuttavia ammette: “Nessuno perderà il suo posto di lavoro, ma certamente non assumeremo altri operai”. Masoero manda un messaggio più generale: “Oggi possiamo verificare che là dove si è investito di più sull’innovazione si sono creati più posti di lavoro. L’India ha puntato troppo sui servizi e le mansioni low cost (pensiamo ai call center), così adesso si trova in difficoltà rispetto alla Cina che dal low cost è passata allo high tech. Agli imprenditori dico: non abbiate paura, saltate a bordo il prima possibile, senza temere le resistenze interne che spesso vengono dai tecnici, né quelle esterne, dalla burocrazia ai pregiudizi. Molti lo stanno facendo e vanno aiutati. Spesso puntano i piedi più i tecnici che i manager. In generale chi meno conosce coltiva più timori, così innova di meno e conosce di meno. E’ la spirale perversa che fa perdere ogni occasione, anche quelle che sulla carta sono più favorevoli”. Ma non è tutt’oro quel che luccica.

Ritorno in fabbrica

Ha fatto scalpore il rapporto del Massachusetts Institute of Technology secondo il quale finora il balzo di produttività non c’è stato. Importanti società di consulenza industriale ammettono che per il momento è difficile misurare un impatto significativo in termini non solo di efficienza, ma più in generale di efficacia. E’ vero, dicono alla Siemens, ma l’AI professionale, materiale o industriale che dir si voglia, sta muovendo solo i primi passi. Finora abbiamo avuto una AI per i consumatori, da tavolino, con modelli linguistici ampi e generici. Certo, oggi disponiamo di una immensa enciclopedia digitale alla quale attingere dati che dal passato arrivano al presente e possiamo simulare con grande rapidità una grande varietà di situazioni. La biblioteca di Babele raccontata da Jorge Luis Borges è diventata accessibile. Nel 1981 il fisico Tullio Regge si prese la briga di stimare la massa complessiva di libri immaginata dallo scrittore (tutti i libri di 410 pagine, ciascuna di 40 righe, ciascuna riga di 40 battute scritte in un alfabeto di 25 caratteri) e trovò che il risultato fosse 25 elevato alla 656millesima potenza. Oggi la soluzione sarebbe immediata e in un batter d’occhio potremmo attingere a un qualsiasi libro senza alcuna fatica. E’ ormai possibile tradurre in ogni lingua in modo preciso anche se non personale, e scrivere alla maniera di…, ma non in modo originale. Si può confrontare in un attimo quel che è già accaduto e potrebbe accadere di nuovo. Quel che accadrà nessuno potrà mai saperlo. Il salto vero è quando l’AI sarà applicata a ogni attività umana, con linguaggi su misura, costruiti per situazioni specifiche e bisogni particolari. Allora si avrà a disposizione uno strumento formidabile e se ne vedranno gli effetti su larga scala.

Ha scritto l’Economist che il mondo dell’intelligenza artificiale sta per essere riplasmato da una crisi dell’offerta. Mentre i giganti dell’AI si stanno indebitando fino al midollo per sostenere la loro frenetica corsa verso l’alto, alla ricerca della formula magica che renderà la macchina capace di pensare e agire come l’uomo, nel mondo reale si sta manifestando una sorta di rigetto. Intanto emergono le strettoie fisiche: la fame di energia è tale da non poter essere placata in tempi ragionevoli, mentre si sta presentando una vera e propria emergenza acqua per raffreddare i mega computer. I data center sono le nuove grandi fabbriche, ma stanno provocando forti resistenze della popolazione e delle autorità in alcuni stati americani, lo stesso in Europa, che quando si tratta di protestare non resta mai indietro. Mentre la discussione pubblica, intellettuale non solo politica, si concentra sulle regole (di più e più rigide in Europa, meno e più lasche negli Stati Uniti) si moltiplicano i colli di bottiglia fisici e industriali, come la produzione di microprocessori che non riesce a tener dietro alla domanda. Non solo, guardando a linguaggi e software sempre più sofisticati perdiamo di vista il costo ormai esorbitante dello hardware, delle macchine, degli impianti. Il mondo fisico non riesce a stare al passo di quello scientifico, la mente va più veloce del corpo perdendo il senso di una realtà di fondo: anche lei fa parte del corpo.

Tutto questo, dicono alla Siemens, avviene anche perché non siamo ancora passati all’AI industriale. Il crunch del quale scrive l’Economist è una storia americana che riguarda il modello americano. Qui in Europa abbiamo imboccato una strada diversa. Daniel Craiovan si mette davanti alle sue slide e ci spiega con entusiasmo che è già possibile calcolare gli effetti positivi dell’impiego di questa intelligenza artificiale, figuriamoci quando si passa alla prossima, al modello Eigen appena presentato. Dal 2021 l’impianto di Erlangen del quale è responsabile ha ridotto la combustione del gas naturale abbassando del 50 per cento le emissioni di carbonio; entro il 2030 tutte le fonti fossili saranno eliminate. L’energia usata per la ventilazione è crollata del 70 per cento. La replica virtuale di processi e sistemi nella quale l’AI generativa gioca un ruolo fondamentale, consente di abbassare del 40 per cento la circolazione di materiale. Sono diminuite le funzioni ripetitive e più faticose del 50 per cento senza tagliare il personale: due braccia robotiche fanno il lavoro che prima toccava a quattro operai i quali sono stati istruiti ad altre mansioni. Ci sono meno falli e meno difetti nel prodotto finale (addirittura – 60 per cento). Il MIT ha preso in esame soprattutto l’utilizzo di chatbot basati sull’AI, ma non una fabbrica alimentata dall’intelligenza artificiale come quella che abbiamo visitato oppure l’impianto dell’Audi che sta lavorando con la tecnologia Siemens. L’America, inarrivabile in quel che stanno facendo Anthropic, OpenAI e le Big Seven, è molto più indietro nell’utilizzo industriale, gli Stati Uniti hanno via via mollato la manifattura lasciandola alla Cina e non potranno tornare indietro checché ne dica o faccia Donald Trump; l’Europa invece l’ha mantenuta, ed è proprio questa la carta che vuole giocare. Se saprà giocarla

Nel libro Platone nella Silicon Valley (Ponte alle Grazie), Regazzoni cerca di andare al cuore della questione, ossia se AI e pensiero potranno essere sovrapponibili, o se, invece, sono inevitabilmente e per sempre separati. Platone, il filosofo della palestra, fa da perfetta sponda per questa riflessione. Per il grande greco, la filosofia era di per sé una attività agonistica in cui ne andava dell’intera persona, anima e corpo. Senza corpo, infatti, come è piuttosto evidente, non possiamo pensare. Pensiamo attraverso il corpo, con il corpo, con i muscoli, con la forza, e, soprattutto, con la fatica, con il dolore.

La scelta del dialogo, per Platone, riflette questa modalità agonistica di fare filosofia, questa sfida anche fisica, come pugili su un ring. Pensare è di per sé una sfida, uno scontro. Chi si ferma a pensare si rende perfettamente conto di come ogni attività di pensiero sia una fatica per venire a capo di qualcosa. Una sfida con altri o, comunque, sempre almeno con sé stessi.

Regazzoni si pone una domanda che può apparire stravagante: “Siamo ancora degni di pensare?”. Ma lo fa a ragion veduta perché spiega come la filosofia abbia a che fare con la “filoponia”, ossia con l’amore per la fatica. Pensare, come allenarsi, richiede sforzo, fatica. Hegel parlava della “fatica del concetto”, per esplicitare il percorso duro, pieno di sentieri interrotti, vicoli ciechi e muri all’apparenza insuperabili dinanzi a cui si trova il processo che ci permette di tentare di dare ragione del mondo, di comprenderlo.

Se l’AI fornisce l’illusione del risultato del pensiero senza la fatica necessaria a maturarlo, ecco che ciò che si trova a rischio è proprio il pensiero stesso, che non può maturare senza la fatica necessaria a formularlo. Il pensiero è, infatti, per sua stessa natura attività, e bisogna allenarsi per poter pensare. Il pensiero, come i muscoli, può svanire. Perciò è necessario dimostrarsi degni di poter pensare. Occorre prepararsi per farlo, allenarsi. Una macchina non può e non potrà mai farlo al posto nostro perché pensare ed esistere sono tutt’uno. Non può esistere un pensiero che non sia incarnato, visto che pensare ed essere nel mondo sono due facce di un medesimo movimento esistenziale.

Il pensiero non è semplice ricerca di efficienza. Non è, per dirla in termini semplici, un mero processo di massimizzazione dell’utilità o di minimizzazione del dolore. Regazzoni definisce, la nostra, “società dell’aponia”, in cui si cerca in ogni modo di evitare qualsiasi forma di sforzo, di fatica, tanto fisica quanto psicologica, di eliminare “ogni attrito con il reale”. Ma è proprio da questo confronto con il mondo dentro cui siamo che nasce ogni sfida del pensiero.

L’AI è imprescindibile. Le grandi tecnologie quando compaiono hanno il carattere della necessità, arrivano e non si può rinunciarvi. Proprio per questo, e a maggior ragione in questo caso, siamo però chiamati a riflettere su di esse. “Il pensiero dell’AI è strutturalmente un pensiero senza fatica: che conosce la fatica perché non ne fa esperienza e che ci permette di pensare senza fare esperienza della fatica”. Su questo bisogna vigilare perché vi è il rischio che l’AI possa diventare non solo un potenziamento delle capacità dell’umano ma una “sostituzione disattivante del corpo vivente”, fino a giungere a pensare per noi. Tuttavia, ciò non sarebbe più pensiero ma una sua mera, vuota, imitazione, pura potenza ri-combinatoria di ciò che è già stato. Un elenco di best practices per massimizzare l’utilità e minimizzare il dolore. In tal modo, l’AI appare davvero come la tecnica perfetta della società dell’aponia.

Per Regazzoni è necessario tornare a sentire la necessità del corpo, della cura di sé intesa nel senso più integrale di pensiero e corpo, di anima come principio vivente che è anche principio di movimento, di forza, di dynamis. Tutto è movimento. Lo sappiamo attraverso il nostro corpo. Servono individui forti, saldi, per poter dialogare con la potenza dell’AI. Individui che si ricordino di avere un corpo e che esso segna la distanza incolmabile tra quella forza vivente che esiste e che è in grado di generare, ossia noi, e quella forza in grado di ri-combinare i dati della nostra esistenza, l’AI.

“Per Eni l’innovazione non è un’opzione, ma una condizione necessaria per guidare la nostra trasformazione industriale”, spiega Lorenzo Fiorillo, Director Technology, R&D & Digital di Eni: “Contribuiamo attivamente alla strategia di decarbonizzazione della società attraverso lo sviluppo di tecnologie, la digitalizzazione e la capacità di trasformare progetti di ricerca in realtà industriali.”

Nel report l’innovazione viene presentata non come un ambito separato rispetto al business, ma come una leva trasversale che attraversa l’intera strategia aziendale. Eni for 2025 racconta infatti il percorso del gruppo attraverso cinque direttrici – neutralità carbonica, protezione dell’ambiente, valore delle persone, alleanze per lo sviluppo e sostenibilità nella catena del valore – collocando la tecnologia al centro della capacità di affrontare contemporaneamente sicurezza energetica, competitività e sostenibilità.

Nel messaggio agli stakeholder che apre il documento, l’amministratore delegato Claudio Descalzi sottolinea come il sistema energetico globale stia attraversando “una fase di profonda turbolenza”, nella quale il perseguimento equilibrato di sicurezza degli approvvigionamenti, competitività economica e sostenibilità richiede “scelte industriali guidate da una visione di lungo periodo”.

È in questo quadro che si inserisce quello che Eni definisce il “triangolo dell’innovazione di frontiera”. I cui vertici sono supercalcolo, fusione a confinamento magnetico e calcolo quantistico. Tre ambiti nei quali il gruppo concentra parte significativa delle proprie attività di ricerca e sviluppo, con l’obiettivo di costruire tecnologie in grado di sostenere la trasformazione energetica e la creazione di valore nel lungo periodo.

Uno dei cardini di questa strategia è il supercalcolo. HPC6, il più potente supercomputer al mondo tra quelli utilizzati per scopi industriali, applica le sue capacità computazionali a diversi ambiti: dall’analisi geologica e modellazione dei giacimenti, allo sviluppo di materiali avanzati, fino a simulazioni industriali e attività di ricerca sulle tecnologie energetiche del futuro.

Nel 2025 il supercomputer è stato anche al centro della Call4Innovators, un programma di innovazione aperto, volto a rendere disponibile la capacità di calcolo e instaurare partnerships specifiche con startup, scale-up, centri di ricerca accademici e piccole e medie imprese per integrare competenze interne in un ecosistema di innovazione condivisa.

L’Open Innovation rappresenta uno dei filoni più rilevanti della strategia tecnologica del gruppo, con un network esterno ad oggi composto da oltre 70 partner, tra innovation enabler, università, centri di ricerca, investitori, istituzioni e startup. Nel corso del 2025 Eni ha rafforzato diverse partnership industriali e finanziarie tramite i suoi veicoli di open innovation, tra cui Eni Next per il Venture Capital, Eniverse per il Venture Building e Joule per la scuola d’impresa.

Tra le tecnologie considerate strategiche nel lungo periodo, un ruolo centrale è attribuito alla fusione a confinamento magnetico, con applicazioni industriali attese nel prossimo decennio. Eni è stata tra le prime aziende energetiche ad investire in questa tecnologia ed è parte di diversi progetti con partner scientifici d’eccellenza e aziende. Fra questi la collaborazione con Commonwealth Fusion Systems, spin-off del MIT di Boston, rafforzata nel 2025 con un accordo per l’acquisto da parte di Eni di elettricità decarbonizzata proveniente da ARC, il futuro impianto di CFS per la produzione di energia da fusione.. Il piano di azione e le linee strategiche legati all’energia da fusione sono però più ampie e comprendono anche una importante collaborazione in UK con l’Agenzia Atomica inglese riguardo la gestione del trizio, uno dei due elementi chiave della fusione, e, in Italia, con ENEA, con un progetto per l’estrazione di calore dalla macchina a fusione che è il cuore della produzione di energia.

Accanto alla fusione, Eni continua a investire in tecnologie di bioraffinazione (EcofiningTM), nel riciclo chimico delle plastiche (Hoop®), nei processi waste-to-chemicals per la produzione di metanolo e idrogeno, nella Cattura e Stoccaggio della CO2 (CCS) oltre che nelle soluzioni di stoccaggio energetico.

L’immagine che emerge da Eni for 2025 è quella di una strategia industriale che punta a integrare attività tradizionali e sviluppo di nuove tecnologie, mantenendo un approccio definito dal gruppo come “pragmatico” e “tecnologicamente neutrale”. La trasformazione energetica non può essere un processo lineare, ma un percorso fondato sulla progressiva evoluzione del mix energetico, sulla valorizzazione delle competenze industriali e sulla capacità di sviluppare soluzioni scalabili nel tempo.

A vincere la classifica è Andreessen Horowitz, il prestigioso fondo di investimenti della Silicon Valley noto anche con la sigla a16z, che ha speso finora 115,5 milioni di dollari, contro i 102,9 milioni di George Soros, l’imprenditore statunitense-ungherese per anni accusato di agire nell’ombra e donare alle cause progressiste, facendone uno spauracchio globale (non senza una punta di antisemitismo). In terza posizione, il citato Musk con 85 milioni di dollari.

Insomma, la destra tecnocratica può finalmente dirlo: Soros è stato sconfitto, o quanto meno superato da a16z. Vale la pena analizzarlo, questo podio, per capire come e quanto alcune delle persone più ricche del mondo stiano spendendo per influenzare la politica statunitense.

Se di Musk ormai sappiamo tutto (nonostante i bisticci post-Doge, i rapporti con Trump sono tornati sereni, a giudicare dalla gita cinese), Andreessen Horowitz è forse meno noto. Anche perché sono in realtà due persone: Marc Andreessen e Ben Horowitz, fondatori dell’omonimo fondo di investimenti, di cui il primo è sicuramente il più rumoroso e schierato politicamente. Andreessen può essere visto come il simbolo della deriva destrorsa della Silicon Valley. Classe 1971, fu l’inventore di Mosaic, il primo browser per il web in grado di visualizzare immagini, nato nel 1993. Fondò poi Netscape, gigante del proto-internet che fu venduto ad AOL, innescando una carriera da investitore che ha portato alla nascita di a16z col socio Ben Horowitz. E da lì, una cascata di investimenti in startup all’epoca sconosciute, quali Instagram, Airbnb, Roblox, OpenAI, Robinhood e Substack, per citare solo alcune.

Negli ultimi anni, la conversione sulla via di Mar-a-Lago, graduale ma veloce, iniziata forse con l’enorme scommessa sulle criptovalute e il cosiddetto Web3, su cui nel 2022 a16z investì 4,5 miliardi (a cui ne ha aggiunti altri due quest’anno). Galeotta fu la vicinanza ai cosiddetti crypto bro, che a un certo punto cominciarono a orbitare attorno ad ambienti trumpiani, considerati alleati, portandosi dietro anche gli interessi di Horowitz e Andreessen, che da un paio d’anni sono apertamente trumpiani.

A sentire loro, però, la loro posizione ha a che fare con la difesa del settore tecnologico, anzi del futuro dell’umanità, nientemeno. E’ il classico argomento tecno-ottimista che troviamo anche nelle parole di Musk, per cui ogni tentativo di criticare o regolamentare il settore equivale a un attentato contro la supremazia americana e la concessione della vittoria alla Cina.

E’ così che arriviamo ai 115 milioni di dollari già spesi da a16z per le elezioni di metà mandato, andati tutti a candidati favorevoli al crypto e alle intelligenze artificiali. Da queste operazioni dipendono anche gli enormi investimenti nei data center, i centri di elaborazione dati per le AI, che secondo alcuni starebbero di fatto trascinando l’economia statunitense in questo momento. Non mancano donazioni schiettamente politiche, come quella da 12 milioni di dollari a Maga Inc., il comitato elettorale del presidente Trump, a cui ha donato anche Greg Brockman di OpenAI, tra gli altri.

Il piano sembra chiaro: influenzare la politica americana anche a livello locale per difendere gli investimenti su crypto e AI, specie in un momento in cui monta un’antipatia ormai bipartisan per i data center, noti per consumare quantità esorbitanti di acqua ed energia elettrica. Secondo un recente sondaggio Gallup, il 71 per cento degli americani si oppone alla costruzione di strutture simili nelle vicinanze delle loro case: una percentuale altissima, specie per un paese così diviso come gli Stati Uniti di oggi, che sembrano unirsi solo davanti allo spettro delle AI e dei data center. E questa volta non c’è nemmeno un Soros a cui dare la colpa.