Dalla sperimentazione alla sostenibilità economica: Deeptech 2026 come svolta decisiva

La fine dei chatbot? Agenti di intelligenza artificiale autonomi prenderanno il controllo dell'economia globale dal 2026 in poi?

Mentre gli anni dal 2023 al 2025 sono stati caratterizzati da un clamore globale attorno all'intelligenza artificiale generativa, ai chatbot e alle possibilità teoriche, il 2026 segna un cambiamento fondamentale: la DeepTech esce dal regno della curiosità scientifica e si trasforma in un'infrastruttura economica solida. L'era della "proof-of-concept" è finita; ora inizia la fase di scalabilità industriale, in cui la tecnologia non viene più giudicata in base alla sua novità, ma spietatamente in base alla sua fattibilità economica.

Questa trasformazione è guidata da una rivoluzione silenziosa ma radicale: la transizione dall'intelligenza assistiva agli agenti autonomi. I sistemi di intelligenza artificiale non sono più semplici strumenti in attesa di input umani, ma stanno diventando attori di mercato indipendenti che prendono decisioni, negoziano risorse e ottimizzano i processi, spesso in modo più efficiente di qualsiasi essere umano. Questa nuova autonomia, tuttavia, sta cambiando le regole del gioco per l'intero settore. Sposta l'attenzione dalla pura potenza di calcolo all'efficienza energetica, rende l'elettricità la risorsa più preziosa ed eleva la "fiducia" da un fattore indiretto a una necessità tecnicamente verificabile.

Per l'Europa come sede aziendale, e in particolare per le PMI tedesche, questo scenario presenta un mix volatile di rischi e opportunità. Strette tra normative progressiste come l'AI Act e la mancanza di infrastrutture hardware sovrane, le aziende devono ora decidere come competere in un mondo in cui la sovranità dei dati e la disponibilità di energia determinano la leadership di mercato. Il testo che segue analizza in dettaglio come queste dinamiche si svilupperanno nel 2026 e perché il DeepTech rappresenti la leva cruciale per la competitività futura.

Dal laboratorio al bilancio: perché DeepTech imporrà un cambiamento radicale verso la redditività nel 2026

DeepTech, o "tecnologia profonda", si riferisce a una classe di aziende e innovazioni basate su fondamentali scoperte scientifiche e innovazioni ingegneristiche rivoluzionarie. A differenza dei modelli di business digitali, che spesso ottimizzano i processi esistenti (come una nuova app di consegna), DeepTech mira a creare capacità tecnologiche fondamentalmente nuove. Queste innovazioni, spesso caratterizzate da lunghi cicli di sviluppo, elevati requisiti di capitale e una forte attenzione alla proprietà intellettuale come i brevetti, hanno il potenziale per rivoluzionare interi settori e affrontare importanti sfide sociali in settori come la salute, il clima e l'energia.

Un esempio lampante del dinamismo e dell'importanza della DeepTech è l'Intelligenza Artificiale (IA). Tuttavia, è fondamentale fare una distinzione netta: nel contesto dell'IA, la DeepTech significa far progredire la tecnologia di base stessa, sia attraverso lo sviluppo di nuovi algoritmi, l'addestramento di modelli di base fondamentali (come GPT) o la creazione di hardware specializzato. Questo è in contrasto con la mera applicazione dell'IA, in cui i modelli esistenti vengono utilizzati per creare un prodotto specifico, come un chatbot per il servizio clienti. Sebbene entrambi siano preziosi, l'essenza della DeepTech risiede nella creazione della tecnologia di base e innovativa che spinge i confini del possibile.

L'ultima frontiera prima della produzione di massa: i sistemi autonomi come veri e propri attori aziendali

Il prossimo anno, il 2026, segnerà la transizione di un settore dalla fase delle possibilità teoriche a quella della necessità operativa. Dopo anni di implementazioni pilota e sperimentazioni frammentate, l'intelligenza artificiale, le architetture informatiche altamente specializzate e i sistemi infrastrutturali decentralizzati stanno ora convergendo per creare un nuovo livello di capacità produttiva. L'era degli esperimenti di laboratorio e delle prove di fattibilità sta finendo: sta iniziando l'era della scalabilità.

Il punto di svolta centrale risiede nella trasformazione fondamentale dei sistemi di intelligenza artificiale: cessano di essere semplici assistenti e diventano decisori autonomi. Questi sistemi non negoziano più secondo regole predefinite, ma prendono decisioni basate su informazioni contestuali, conducono negoziazioni complesse e orchestrano processi in completa autonomia. Gli esperti definiscono questo processo come la transizione dall'intelligenza reattiva all'agentica proattiva. Questa trasformazione si basa su tre pilastri: meccanismi affidabili per la verifica dei dati, architetture di fiducia di nuova creazione ed estrema efficienza hardware.

Il potenziale economico di questa trasformazione è eccezionalmente vasto. Gli analisti della società di ricerche di mercato Gartner prevedono che entro il 2028, nove transazioni commerciali su dieci tra aziende saranno avviate ed eseguite da sistemi di intelligenza artificiale autonomi, per un volume d'affari cumulativo di oltre 15 trilioni di dollari, interamente gestito da macchine. La conseguente riduzione dei costi di transazione e delle perdite di carico potrebbe generare risparmi di almeno il 50% nei modelli di business orientati ai servizi entro il 2027. Questo è un segnale cruciale per l'industria tedesca e lo spazio economico europeo: le aziende che non riusciranno a sviluppare questa capacità di autonomia saranno estromesse dalla concorrenza.

Diversi cambiamenti economici paralleli stanno guidando questa rivoluzione dell'autonomia. Il primo è una rivalutazione del significato di "efficienza economica". L'era dei grandi modelli generici è finita, non perché siano obsoleti, ma perché sono antieconomici. La metrica economica che conta è il "costo per unità operativa" o "costo per inferenza", non la "dimensione del modello". I costi di inferenza per i modelli linguistici al livello di prestazioni di GPT-3.5 sono diminuiti di oltre 280 volte tra novembre 2022 e ottobre 2024. Questo drastico calo dei costi non è stato il risultato di un singolo momento di svolta, ma piuttosto di una combinazione di incrementi di efficienza hardware del 30% all'anno e miglioramenti dell'efficienza energetica del 40% all'anno.

Il secondo è lo smantellamento del "paradigma centralizzato del cloud". L'infrastruttura di intelligenza artificiale sta diventando distribuita. Invece di eseguire tutti i calcoli in enormi mega-data center, stanno emergendo architetture hardware specializzate, che consentono l'elaborazione in prossimità della fonte dei dati. Il mercato dell'intelligenza artificiale edge (intelligenza ai margini delle reti) sta crescendo a un tasso medio annuo del 21,84% e si prevede che passerà dal suo valore attuale di poco meno di 9 miliardi di dollari a oltre 66 miliardi di dollari entro il 2035. Si tratta di molto più di una tendenza hardware: si tratta di una radicale ristrutturazione del modo in cui l'economia globale gestisce i dati.

Il terzo cambiamento riguarda una ridistribuzione del potere all'interno dell'infrastruttura stessa. Il modello decennale del cloud ipercentralizzato, dominato da una manciata di mega-corporazioni come Amazon Web Services, Google Cloud e Microsoft Azure, sarà integrato e parzialmente sostituito da modelli decentralizzati, regionali e nazionali a partire dal 2026. Le organizzazioni stanno ora investendo massicciamente in data center distribuiti geograficamente, soluzioni di colocation all'interno delle proprie regioni e infrastrutture di intelligenza artificiale gestite localmente. Questa non è una motivazione puramente tecnica né puramente economica: è una dichiarazione geopolitica. Questa trasformazione si sta materializzando in quadri giuridici come l'EU AI Act e il prossimo Cloud and AI Development Act, che richiedono la sovranità su dati e infrastrutture.

Il livello di fiducia: un nuovo mercato per vecchi problemi

Mentre le fasi precedenti del settore dell'intelligenza artificiale si concentravano sul ridimensionamento dei parametri dei modelli e sull'accelerazione dei processi di elaborazione, il 2026 affronta una domanda esistenziale diversa: come ci si può fidare di un sistema che nemmeno il suo creatore riesce a comprendere appieno?

Questa non è una questione filosofica, ma una necessità aziendale immediata. Un sistema autonomo che prende decisioni sbagliate o può essere manipolato rappresenta un rischio, non un vantaggio. Ecco perché stanno emergendo livelli infrastrutturali completamente nuovi, che tecnicamente ancorano la fiducia. Questa infrastruttura di fiducia include sistemi per la verifica automatizzata dei contenuti generati dall'intelligenza artificiale, protocolli per l'autenticazione crittografica delle identità dei dispositivi e prove matematiche dell'integrità dei flussi di dati. La realtà aziendale è che questo livello di fiducia sta diventando il nuovo fondamento economico.

Le aziende stanno investendo massicciamente in infrastrutture a chiave pubblica (PKI), sistemi di gestione delle identità decentralizzati e meccanismi di autenticazione basati su blockchain. Non si tratta di una novità esotica, bensì di una necessità operativa immediata. Le aziende di sicurezza sottolineano che i tradizionali meccanismi di autenticazione basati su password sono perfettamente adeguati per i sistemi di intelligenza artificiale autonomi che operano alla velocità di una macchina. Un'intelligenza artificiale in grado di rilevare debolezze sistematiche nell'autenticazione può eseguire spostamenti laterali attraverso le reti a velocità esponenzialmente più elevate.

La regolamentazione europea ha guidato questo sviluppo, non in modo casuale. L'EU AI Act impone la piena conformità per i sistemi ad alto rischio a partire da agosto 2026, con un lungo elenco di requisiti: robustezza tecnica, sicurezza informatica di alto livello, accuratezza comprovata e supervisione umana continua. Per i sistemi di uso generale, ovvero i modelli linguistici di grandi dimensioni, specifici requisiti di trasparenza e obblighi di reporting si applicheranno a partire da agosto 2025, non appena verranno identificati rischi sistemici. Questa regolamentazione non si limita a creare oneri di conformità, ma crea nuovi mercati. Le aziende che offrono infrastrutture di fiducia – sistemi di gestione dei certificati, autenticazione dei dati e verifica dell'integrità dei modelli – stanno diventando fornitori essenziali.

Allo stesso tempo, stanno emergendo modelli di finanziamento alternativi per l'IA, basati su sistemi decentralizzati e tecnologie blockchain. Piattaforme come SingularityNET e altre consentono lo scambio di modelli di IA, risorse di calcolo e set di dati su mercati aperti e decentralizzati, coordinati da contratti intelligenti e ricompensati con token crittografici. Questi sistemi non sono ancora diffusi e presentano significative debolezze tecniche, ma rispondono a una crescente domanda del mercato: l'accesso all'IA specializzata senza dipendere da piattaforme statunitensi o cinesi.

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L'infrastruttura stessa sta diventando un collo di bottiglia economico

Un fenomeno controintuitivo ma cruciale sta plasmando il prossimo futuro: sebbene i chip semiconduttori siano abbondanti, l'elettricità sta diventando la risorsa più critica. La prossima generazione di modelli di intelligenza artificiale richiede aumenti esponenziali della potenza di calcolo. Addestrare un singolo modello linguistico di grandi dimensioni consuma già diversi megawatt di elettricità al giorno. L'inferenza in tempo reale per milioni di utenti richiede un'alimentazione stabile, continua e massiccia.

Ciò sta già creando un riallineamento geografico delle infrastrutture globali. Le aziende stanno trasferendo i loro cluster di intelligenza artificiale in regioni con energia elettrica affidabile e conveniente. Le aziende tecnologiche stanno stipulando contratti diretti con centrali nucleari o acquistando capacità energetica da parchi eolici. Questo sviluppo ha conseguenze non solo tecniche, ma anche macroeconomiche. La redditività delle operazioni di intelligenza artificiale è direttamente collegata ai costi dell'elettricità. Paesi o regioni con elettricità abbondante e a basso costo stanno diventando superpotenze globali dell'intelligenza artificiale, mentre altri vengono emarginati.

La risposta tecnica è il calcolo eterogeneo. Invece di cluster di GPU omogenei, in cui tutti i calcoli vengono eseguiti su processori grafici identici, le aziende combinano hardware specializzato: CPU per il calcolo tradizionale, GPU per l'elaborazione parallela, TPU per attività specializzate e acceleratori specializzati per singoli tipi di modelli. Questo massimizza l'efficienza e riduce al minimo il consumo energetico per operazione. Ma richiede sistemi di orchestrazione completamente nuovi, nuovi modelli di programmazione e competenze di recente sviluppo. Il mercato del software per infrastrutture di intelligenza artificiale, ovvero strumenti per orchestrare risorse eterogenee, è esploso ed è diventato esso stesso un collo di bottiglia critico.

Un caso particolare merita di essere menzionato: l'inferenza dell'IA. Una volta addestrati, i modelli linguistici generali devono essere utilizzati milioni di volte al giorno. Tradizionalmente, questo viene fatto su GPU, gli stessi processori utilizzati per l'addestramento. Ma per l'inferenza pura, le GPU sono inefficienti. Consumano troppa energia per il lavoro di calcolo effettivo. Gli analisti dimostrano che le CPU, i processori convenzionali, spesso offrono un throughput del 19% migliore per l'inferenza dell'IA, utilizzando solo il 36% della potenza di un sistema basato su GPU. Questo può sembrare un dettaglio tecnico, ma rappresenta una radicale riorganizzazione dell'economia delle infrastrutture. L'inferenza, non l'addestramento, rappresenta l'85% di tutti i carichi di lavoro dell'IA. Un passaggio all'inferenza basata su CPU avrebbe implicazioni energetiche globali.

Sovranità, regolamentazione ed economia decentralizzata

Il panorama normativo europeo e tedesco è cambiato negli ultimi 18 mesi. Le leggi sulla protezione dei dati originariamente pensate per i dati degli utenti – il GDPR, il NIS-2 e il prossimo Cloud and AI Development Act – stanno ora diventando normative sulle infrastrutture. In sostanza, queste leggi stabiliscono: non è possibile archiviare la propria infrastruttura di intelligenza artificiale in scatole nere che controllano l'utente. È necessario sapere dove si trovano i dati, come vengono elaborati e chi vi ha accesso.

Ciò sta portando a una ristrutturazione del significato di "cloud computing". Le soluzioni di cloud pubblico puro, che delegano tutto ad AWS o Google Cloud, stanno diventando impossibili da gestire a livello normativo per molte aziende. Stanno invece emergendo modelli di cloud ibrido: i dati sensibili rimangono on-premise o in infrastrutture ospitate in Europa; i carichi di lavoro meno sensibili possono essere esternalizzati al cloud globale. Le aziende stanno ora investendo in capacità di intelligenza artificiale interne, costruendo piccoli data center e stringendo partnership con provider cloud europei.

Ciò porta alla redditività dei modelli linguistici specifici per dominio. Un modello linguistico generico e ampio è altamente inefficiente e costoso per applicazioni specializzate come finanza, medicina, diritto. Un modello specificamente addestrato sui dati medici è più accurato, più economico, più facile da monitorare e più semplice da classificare a fini normativi. Gartner prevede che entro il 2028, oltre il 50% di tutti i modelli di intelligenza artificiale generativa utilizzati dalle aziende sarà specifico per dominio. Ciò rappresenta un passaggio dall'innovazione centralizzata e generica alla creazione di valore decentralizzata e specializzata.

La realtà dell'autonomia nell'industria e nel commercio

Per anni, fabbriche e magazzini sono stati i banchi di prova per i sistemi autonomi. Entro il 2026, i progetti pilota diventeranno operativi di serie. I sistemi di trasporto senza conducente – veicoli a guida automatica (AGV) e robot mobili autonomi (AMR) – sono già impiegati a milioni in magazzini e fabbriche. I robot industriali con sistemi di visione controllati dall'intelligenza artificiale eseguono complesse attività di assemblaggio. Gli investimenti cumulativi nell'automazione robotica dei processi e nella robotica collaborativa stanno ora producendo risultati economici misurabili.

Ma la trasformazione più sostanziale è più sottile: l'ottimizzazione autonoma dei processi produttivi stessi sta diventando operativa. I sistemi intelligenti di esecuzione della produzione (MES) analizzano i dati in tempo reale provenienti da macchine, magazzini e supply chain e adattano dinamicamente i piani di produzione. L'apprendimento automatico sui dati di produzione consente la manutenzione predittiva (la manutenzione viene eseguita prima che si verifichino guasti), l'utilizzo ottimale della capacità produttiva e una massiccia riduzione dei tassi di scarto. Le aziende stanno già segnalando incrementi di efficienza tra il 10 e il 15% e riduzioni dei tempi di fermo macchina non pianificati tra il 20 e il 30%.

Il settore della vendita al dettaglio sta attraversando trasformazioni simili. I sistemi intelligenti di gestione dell'inventario non si basano più sui dati storici delle vendite, ma piuttosto su segnali in tempo reale (eventi locali, andamenti meteorologici, velocità della domanda) per ottimizzare i livelli di stock. Le grandi catene di vendita al dettaglio dispongono già di sistemi di distribuzione basati sull'intelligenza artificiale che calcolano livelli di inventario personalizzati per ogni singolo punto vendita. I rivenditori segnalano costi di magazzino significativamente inferiori, minori carenze (mancanza di scorte) e minori perdite per obsolescenza delle scorte.

Il modello economico stesso sta cambiando. L'automazione tradizionale richiede ingenti investimenti in conto capitale: le fabbriche devono essere ricostruite per ospitare robot, la logistica dei magazzini deve essere riprogettata. Questo limita l'accesso all'automazione alle grandi aziende. Ma i nuovi modelli – Robotics-as-a-Service (RaaS) – trasformano gli investimenti in conto capitale in costi operativi. Un'azienda di medie dimensioni può ora noleggiare robot invece di acquistarli e testare l'automazione senza impegni a lungo termine. Questo democratizza l'automazione e apre segmenti di mercato prima inaccessibili.

Il contesto geopolitico ed energetico

Una delle realtà economiche trascurate: la competitività futura non è limitata dalla capacità delle GPU (ci sono chip sufficienti). È limitata dall'elettricità. Questa non è teoria, è già una realtà operativa. I fornitori di servizi cloud segnalano di avere migliaia di opportunità per acquistare nuovi cluster GPU, ma non hanno spazio per collegarli perché le reti elettriche locali sono sovraccariche.

Ciò porta a una nuova logica geografica. I data center sono ubicati dove è disponibile una fornitura di energia sicura ed economica. L'Islanda, con la sua abbondante energia geotermica, e la Norvegia e la Svezia, con la loro energia idroelettrica, stanno diventando hub globali dell'intelligenza artificiale. I paesi con reti elettriche instabili o costose vengono esclusi dalla competizione globale per le infrastrutture di intelligenza artificiale. Ciò ha profonde implicazioni geopolitiche: il settore energetico è ora un'infrastruttura di intelligenza artificiale.

Gli Stati Uniti stanno investendo massicciamente in infrastrutture energetiche e cluster regionali di data center. La Cina sta facendo lo stesso. L'Europa è frammentata. La Germania e l'Europa continentale presentano vantaggi concettuali – elevati standard normativi, competenze tecniche, una base industriale esistente – ma un importante svantaggio strutturale: infrastrutture energetiche frammentate, costi elevati dell'elettricità e mancanza di una pianificazione centralizzata per le esigenze di elaborazione dell'intelligenza artificiale. Questo non è un problema che le aziende tecnologiche possono risolvere: richiede una strategia nazionale ed europea.

La posizione europeo-tedesca: regolamentazione senza potere

La Germania e l'Europa si trovano in una situazione strategica paradossale. L'Unione Europea ha emanato il primo quadro normativo completo al mondo per l'IA: l'AI Act. Questo quadro normativo stabilisce standard elevati in termini di sicurezza, trasparenza e responsabilità. Questa normativa crea potenziali vantaggi competitivi: le aziende europee in grado di soddisfare questi standard diventeranno "leader di fiducia" nei mercati globali. Le aziende e i consumatori che cercano fiducia nei sistemi di IA potrebbero preferire le soluzioni europee.

Tuttavia, senza un'infrastruttura adeguata, questo vantaggio è limitato e instabile. L'Europa non dispone di fornitori di infrastrutture di intelligenza artificiale comparabili come AWS, Google Cloud, Alibaba Cloud o le nuove alternative cinesi. Le aziende europee si affidano a infrastrutture esterne, per lo più provider cloud americani o cinesi. Ciò significa che le aziende europee non dispongono del controllo fisico necessario per garantire la conformità agli standard richiesti dalle normative europee. Ciò crea un vero e proprio paradosso di fiducia.

La risposta strategica: fabbriche europee di intelligenza artificiale e infrastrutture sovrane di intelligenza artificiale. Esistono iniziative – il programma di calcolo dell'IA dell'UE, l'annuncio di fabbriche di chip europee, investimenti tedeschi e francesi nei data center nazionali – volte a colmare questo divario. Ma il tempo è essenziale. Il 2026 sarà un anno cruciale. Se il 2026 trascorrerà senza che una sostanziale capacità infrastrutturale europea di intelligenza artificiale sia online, l'Europa rimarrà ulteriormente indietro, sia tecnologicamente che strategicamente.

Si apre un'importante opportunità per le PMI tedesche. La maggior parte delle medie imprese non può investire in un'infrastruttura di intelligenza artificiale indipendente e globale. Tuttavia, possono implementare agenti di intelligenza artificiale sul proprio hardware o in un'infrastruttura cloud europea conforme alle normative. Ciò richiede categorie di servizi completamente nuove, come l'abilitazione di funzionalità di intelligenza artificiale per piccoli team, la consulenza sulla sovranità dei dati e la formazione personalizzata di modelli su dati proprietari, che non esistono ancora in questa forma.

La posizione del cambiamento: Quo Vadis Deeptech nel 2026

In sintesi: il 2026 è l'anno in cui la tecnologia avanzata passerà dai laboratori e dai progetti pilota alla produzione di massa e alla scala di mercato. Le tecnologie sperimentate tra il 2023 e il 2025 vengono ora implementate su larga scala. I parametri economici stanno calando drasticamente. I guadagni di efficienza derivanti dai sistemi autonomi si stanno traducendo da miglioramenti economici teorici a miglioramenti operativi e misurabili.

Allo stesso tempo, i colli di bottiglia critici stanno diventando evidenti. Non è l'hardware: i chip sono abbondanti. Non è il software: i modelli di intelligenza artificiale sono sempre più accessibili. I colli di bottiglia sono: l'elettricità (dove sarà ubicata la prossima infrastruttura), l'infrastruttura di fiducia (come verrà garantita l'affidabilità dell'intelligenza artificiale) e la sovranità dei dati (come si mantiene il controllo). Queste domande stanno cambiando il modo in cui vengono pianificate le infrastrutture, come vengono progettate le normative e come le aziende effettuano i loro investimenti strategici nell'intelligenza artificiale.

Il 2026 sarà l'anno in cui l'autonomia diventerà la norma. Non si tratta più di speculazioni o fantascienza: diventerà la nuova base operativa ed economica dell'economia globale.

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