Il divario globale dell’intelligenza artificiale

(Fonte) Adam Satariano e Paul Mozur  21 giugno 2025

La rapida espansione dell’intelligenza artificiale sta creando un nuovo divario digitale tra le nazioni che possiedono la potenza di calcolo necessaria per sviluppare sistemi di intelligenza artificiale all’avanguardia e quelle che ne sono prive..

Stati Uniti, Cina e Unione Europea dominano la scena globale, controllando oltre la metà dei data center AI, mentre gran parte del Sud del mondo, come Africa e Sud America, ne è praticamente privo. Secondo uno studio dell’Università di Oxford, solo 32 paesi, ovvero circa il 16% delle nazioni, dispongono di queste grandi strutture dotate di microchip e computer, che forniscono loro quella che nel gergo industriale è nota come “potenza di calcolo”.
Questa concentrazione di infrastrutture ha implicazioni geopolitiche ed economiche: influenza la capacità di fare ricerca, sviluppare industrie locali e trattenere i talenti. La “potenza di calcolo” diventa così una risorsa strategica, paragonabile al petrolio, determinando nuove forme di dipendenza e controllo. Di fronte a questo squilibrio, alcuni Paesi iniziano a investire in infrastrutture pubbliche per garantirsi un minimo di sovranità digitale.

I ricercatori di Oxford nel mappare i data center di intelligenza artificiale nel mondo, hanno esaminato i siti web dei clienti di nove dei più grandi fornitori di servizi cloud al mondo: le statunitensi Amazon, Google e Microsoft; le cinesi Tencent, Alibaba e Huawei; e le europee Exoscale, Hetzner e OVHcloud: le aziende statunitensi gestivano 87 hub di elaborazione AI, che a volte possono includere più data center, ovvero quasi i due terzi del totale globale, rispetto ai 39 gestiti da aziende cinesi e ai sei da aziende europee, secondo la ricerca.

Negli ultimi anni, si pensava che il divario digitale tra Paesi ricchi e in via di sviluppo si stesse riducendo grazie alla diffusione di internet e degli smartphone. Tuttavia, l’ascesa dell’intelligenza artificiale sta invertendo questa tendenza. L’ONU ha avvertito che, senza interventi, l’IA rischia di ampliare drasticamente il divario, poiché solo un ristretto gruppo di aziende — soprattutto negli Stati Uniti e in Cina — controlla la maggior parte degli investimenti e delle infrastrutture necessarie.

Il cuore di questa disuguaglianza è rappresentato dalle GPU, chip altamente costosi e prodotti quasi esclusivamente da Nvidia, fondamentali per lo sviluppo dei modelli di IA. Qhala, una startup keniota, che sta sviluppando un sistema di intelligenza artificiale basato sulle lingue africane, illustra bene i problemi. Qhala non dispone di potenza di calcolo nelle vicinanze e si affida a data center situati al di fuori dell’Africa. I dipendenti concentrano il loro lavoro fino al mattino, quando la maggior parte dei programmatori americani dorme, quindi c’è meno traffico e i dati vengono trasferiti in tutto il mondo a velocità maggiori. 

La distribuzione non uniforme della potenza di calcolo dell’intelligenza artificiale ha diviso il mondo in due campi: le nazioni che dipendono dalla Cina e quelle che dipendono dagli Stati Uniti. Questi ultimi sfruttano il loro vantaggio tecnologico per esercitare la loro influenza, ad esempio adottando restrizioni commerciali, anche verso Paesi amici. La Cina ha utilizzato prestiti statali per incoraggiare le vendite di apparecchiature di rete e data center delle sue aziende.

Gli effetti dei tentativi di esercitare influenza da parte dei due Paesi attraverso l’IA sono evidenti nel Sud-est asiatico e nel Medio Oriente. In Africa, i responsabili politici stanno discutendo con Huawei, che sta sviluppando i propri chip di intelligenza artificiale, sulla possibilità di convertire i data center esistenti per includere chip di produzione cinese.

Allarmati dalla concentrazione del potere dell’IA, molti paesi africani, sudamericani, asiatici ed europei stanno cercando di colmare il divario. Stanno fornendo accesso a terreni ed energia a basso costo, accelerando i permessi di sviluppo e utilizzando fondi pubblici e altre risorse per acquistare chip e costruire data center per creare un'”IA sovrana”. Tuttavia, per colmare il divario sarà probabilmente comunque necessario l’aiuto degli Stati Uniti o della Cina.