WAIC 2026 e la corsa verso una reale capacità di implementazione dell'IA: dalla dimostrazione alla creazione di valore

La fine del gioco dell'IA: perché la vera competizione tra i giganti della tecnologia è solo all'inizio

Basta record di riferimento: perché il mercato globale dell'IA sta affrontando il suo più grande sconvolgimento

L'intelligenza artificiale ha definitivamente superato la fase di affascinante trovata. Chiunque voglia comprendere l'industria tecnologica globale deve distogliere lo sguardo dai record spettacolari e dai robot danzanti e concentrarsi sulle dure realtà economiche: affidabilità, scalabilità e ritorno sull'investimento (ROI) misurabile. Questo radicale cambio di paradigma è stato particolarmente evidente alla World Artificial Intelligence Conference (WAIC) 2026 di Shanghai. La fiera leader del settore ha dimostrato senza mezzi termini che la vera competizione inizia solo quando la pura potenza di calcolo diventa una merce e i modelli di IA devono assumere compiti concreti in stabilimenti produttivi, centri logistici e infrastrutture digitali. Il seguente articolo analizza il passaggio cruciale dalla mera dimostrazione tecnologica alla reale capacità di implementazione industriale e mostra perché questa tendenza non solo sta rivoluzionando il mercato asiatico, ma sta anche diventando inevitabilmente una questione strategica di sopravvivenza per le aziende europee.

Quando il robot non deve più ballare, ma consegnare: un confronto anno per anno con implicazioni di segnalazione

Yu Yijun di Sino-Cooperation ha colto nel segno con la sua osservazione, che risuona ben oltre una semplice nota fieristica. Il suo paragone tra la World Artificial Intelligence Conference (WAIC) del 2025 e quella del 2026 a Shanghai riassume in una sola frase ciò che è accaduto in tutto il settore: l'intelligenza artificiale era una promessa per la vita di tutti i giorni l'anno scorso; quest'anno è diventata un requisito indispensabile per il mondo del lavoro. Questo cambiamento non è solo uno slogan di marketing, ma si riflette in dati concreti e decisioni di prodotto prese dalle oltre 1.100 aziende espositrici, che hanno presentato le loro tecnologie su oltre 100.000 metri quadrati di spazio espositivo. La nona edizione della conferenza, tenutasi dal 17 al 20 luglio 2026 con il motto "Partnership nell'IA per un futuro più luminoso", ha attratto oltre 400.000 visitatori in loco e rappresentanti provenienti da 102 paesi, mentre online ha totalizzato oltre tre miliardi di visualizzazioni di pagina. Tali dimensioni dimostrano che non si tratta più di un evento di nicchia per appassionati di tecnologia, bensì di uno dei principali motori del settore globale dell'intelligenza artificiale.

Ciò che colpisce è la sostanza economica che si cela dietro le quinte. Secondo i dati ufficiali, la conferenza ha generato intenzioni di acquisto per un totale di 20,36 miliardi di yuan, equivalenti a circa tre miliardi di dollari USA, con un incremento del 25% rispetto all'anno precedente. Questa cifra è significativa perché dimostra che l'evento non si limita più a generare attenzione e clamore mediatico, ma si basa su decisioni di acquisto concrete prese da 177 grandi delegazioni di acquirenti che hanno viaggiato appositamente per la conferenza. Pertanto, per comprendere WAIC 2026, è necessario considerarlo non come una vetrina tecnologica, ma come un mercato emergente per le applicazioni di intelligenza artificiale in ambito industriale.

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Dalla corsa agli armamenti dei parametri all'economia dei compiti

Per anni, il dibattito sui grandi modelli linguistici è stato caratterizzato da una logica che si potrebbe definire una corsa alla capacità: chi ha il modello più grande, il maggior numero di parametri, i risultati di benchmark più impressionanti? Questo modo di pensare è stato a lungo un indicatore utile, poiché la pura capacità del modello era effettivamente correlata alle prestazioni. Tuttavia, al WAIC 2026, è emerso un cambiamento fondamentale di prospettiva: la questione cruciale non è più quanto potente sia un modello in teoria, ma piuttosto quale compito specifico un agente di intelligenza artificiale possa svolgere in modo affidabile nelle attività quotidiane.

Questo cambiamento può essere comprovato empiricamente. Secondo le analisi di mercato, si prevede che entro la fine del 2026 circa il 40% di tutte le applicazioni aziendali integrerà agenti di intelligenza artificiale specifici per determinate attività, rispetto a meno del 5% nel 2025: un balzo considerato una delle curve di adozione tecnologica più rapide della storia economica recente. Allo stesso tempo, tuttavia, emerge un risvolto negativo, tutt'altro che rassicurante, di questa euforia: le stime suggeriscono che fino all'88% dei progetti basati su agenti non raggiungerà mai la fase di produzione e che oltre il 40% di tutti i progetti di intelligenza artificiale basati su agenti potrebbe essere interrotto entro il 2027 a causa dell'aumento dei costi, di modelli di business poco chiari o di controlli del rischio inadeguati. Questa discrepanza tra ambizione e implementazione è proprio il punto evidenziato dall'osservazione citata all'inizio, secondo cui la vera competizione inizia solo quando la capacità tecnologica diventa una merce.

Per le aziende, questo significa una logica di valutazione radicalmente diversa. Se prima la questione era se una soluzione di IA fosse tecnicamente valida, oggi è necessario dimostrare che offra un ritorno sull'investimento affidabile. I sondaggi delineano un quadro complesso: il 66% delle aziende che hanno già implementato agenti di IA segnala aumenti di produttività misurabili e il 57% registra risparmi sui costi concreti. Allo stesso tempo, tuttavia, solo circa il 5,5% delle organizzazioni intervistate dichiara che oltre il 5% del proprio EBIT è già chiaramente attribuibile agli investimenti in IA. Questo dato evidenzia come la tanto discussa rivoluzione della produttività sia ancora in gran parte in una fase sperimentale, nonostante l'88% dei dirigenti preveda di incrementare ulteriormente i budget per l'IA nei prossimi dodici mesi.

L'infrastruttura alla base dell'economia dello spionaggio

Un aspetto chiave, sebbene spesso sottovalutato nel dibattito pubblico, del WAIC 2026 è stato lo spostamento dell'attenzione dai singoli prodotti di punta all'intera infrastruttura tecnologica che rende praticabile questa economia dell'IA agentiva. Huawei ha presentato l'Atlas 950 SuperPoD, un supernodo per l'IA considerato un significativo passo avanti per l'infrastruttura di calcolo dell'era dell'IA agentiva. Collega migliaia di chip per l'IA tramite protocolli ad alta velocità, consentendo loro di funzionare come un unico computer autonomo. Questa architettura può essere scalata in configurazioni da un minimo di 64 a 8.192 schede NPU ed è specificamente progettata per l'addestramento e l'inferenza di modelli con trilioni di parametri.

Parallelamente, l'azienda cinese Sugon ha presentato un supercluster di intelligenza artificiale con 100.000 schede, posizionandosi tra i sistemi di IA più grandi e avanzati nel campo scientifico. Degno di nota è anche il lancio, da parte della startup di chip con sede a Shanghai Oriental Compute Core Technology, di un chip 3D per IA definito via software e con memoria quasi inerte, interamente basato su una filiera produttiva nazionale: un segnale diretto del fatto che la Cina sta costantemente espandendo la propria sovranità tecnologica nella produzione di chip, nonostante le continue restrizioni all'esportazione di tecnologie avanzate per semiconduttori statunitensi. Oltre 100 aziende produttrici di chip, che rappresentano circa dieci architetture GPU nazionali concorrenti, erano presenti solo nella sezione di Zhangjiang della conferenza.

Questo sviluppo dimostra che il vero vantaggio competitivo non risiede più in un singolo chip eccezionalmente veloce, bensì nella capacità di fornire una base informatica altamente collaborativa e in continua evoluzione, sulla quale modelli e agenti possano operare in modo economicamente vantaggioso. Per le aziende europee, e in particolare tedesche, attive nei settori della digitalizzazione e dell'automazione industriale, questa dimensione infrastrutturale riveste una notevole importanza strategica, poiché dimostra quanto strettamente siano ormai interconnesse la sovranità tecnologica, le dipendenze geopolitiche e la competitività economica.

Quando i robot non ballano più, ma devono lavorare

La seconda osservazione principale della nota citata all'inizio riguarda la robotica, e anche in questo caso la tesi trova conferma empirica. Mentre nel 2025 i robot umanoidi attiravano l'attenzione principalmente attraverso performance come il canto e la danza, nel 2026 l'attenzione si è spostata decisamente verso compiti reali e flussi di lavoro collaborativi. Il numero di espositori nel campo dell'intelligenza incarnata, ovvero le aziende di robotica, è aumentato da circa 80 dell'anno precedente a oltre 200 aziende, con un incremento di 2,5 volte in soli dodici mesi.

Una frase particolarmente rivelatrice, spesso citata durante la conferenza, è la seguente: "Prima ci si chiedeva se un robot sapesse ballare. Ora ci si chiede se sia in grado di lavorare 24 ore di fila e ripetere un movimento diecimila volte senza guasti". Questo cambiamento di prospettiva segna il passaggio dalle semplici dimostrazioni di capacità ai test di affidabilità industriale. Casi d'uso concreti sottolineano questa trasformazione: Agibot, in collaborazione con JD Logistics, ha implementato il robot G2 Max in un magazzino logistico operativo – a quanto pare la prima implementazione confermata di un robot umanoide in un vero magazzino logistico di terze parti, con una capacità di carico utile a doppio braccio fino a 50 chilogrammi in operazioni di pallettizzazione automatizzate e ininterrotte. Anche la soluzione per farmacie Lingbo di Ant Group è già operativa nelle filiali della catena di farmacie Guoda a Shanghai, e non è più solo un progetto pilota.

Questo passaggio dalle dimostrazioni al funzionamento continuo ha significative conseguenze economiche, poiché modifica radicalmente i criteri di valutazione per investitori e acquirenti. Il successo sul mercato non è più determinato dalla dimostrazione più spettacolare, ma da dati operativi affidabili come i tempi di inattività, il tasso di successo delle attività e il tempo medio tra i guasti. Tuttavia, gli analisti sottolineano anche che né Agibot né Ant Group hanno ancora pubblicato metriche operative affidabili o il costo totale di proprietà che consentirebbero una valutazione economica indipendente rispetto alle soluzioni di automazione consolidate. Questa mancanza di trasparenza rimane quindi una delle questioni aperte più importanti per i prossimi anni di conferenze.

Addio al dogma umanoide

Un altro cambiamento significativo riguarda la forma stessa della robotica. Mentre negli anni precedenti si dava spesso per scontato che una maggiore somiglianza con l'uomo equivalesse automaticamente a una maggiore maturità tecnologica, nel 2026 questo modo di pensare è diventato decisamente più pragmatico. La questione non è più quanto un robot possa essere simile a un essere umano, ma piuttosto quale design sia effettivamente il più economicamente vantaggioso per uno specifico compito. Questo sviluppo si riflette nella crescente varietà di robot su ruote, quadrupedi e sistemi ibridi presentati alla conferenza.

Un esempio particolarmente lampante di questa flessibilità è il T1 di Qiyuan Robotics, che implementa la cosiddetta architettura Transformer Cross-Embodiment. Questa architettura permette al robot di passare autonomamente da una configurazione bipede a una quadrupede, su ruote, risolvendo il conflitto tra capacità fuoristrada e raggio di manipolazione senza la necessità di sistemi di controllo separati. Anche il robot Xingzai di ZTE illustra questa tendenza alla specializzazione: con un'altezza di soli 1,6 metri e un peso inferiore a 30 chilogrammi – il valore più basso pubblicato finora per un umanoide a grandezza naturale – l'azienda ha optato deliberatamente per un'architettura di attuatori leggera basata su tendini con una pelle a rete flessibile, anziché massimizzare l'antropometria umana.

Questa diversificazione è economicamente vantaggiosa. In un capannone industriale con pavimento piano, un telaio su ruote può essere più conveniente, stabile ed efficiente dal punto di vista energetico rispetto a un sistema di trazione a due gambe, e per molte attività logistiche, un sistema di presa a dieci dita è semplicemente sovradimensionato e inutilmente costoso. Gu Jie, CEO di Fourier Intelligence, ha riassunto in modo efficace la principale divisione tecnologica del settore: l'architettura hardware dei robot incarnati è chiaramente convergente, ma ciò che non lo è è il cervello, ovvero i modelli di visione-linguaggio-azione che traducono i dati dei sensori in comandi di movimento. Secondo la maggior parte dei partecipanti alla conferenza, è proprio qui che risiede il vero fattore di differenziazione dei prossimi anni: nell'intelligenza di controllo visuomotorio.

Sino-Cooperation è una piattaforma con sede in Cina e Germania

Sino-Cooperation è una piattaforma con sede in Cina e Germania che promuove lo scambio e la cooperazione tra aziende tedesche e cinesi, in particolare attraverso eventi, format digitali e una piattaforma online per lo scambio di informazioni sull'ingresso nel mercato e la creazione di partnership.

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La nuova categoria delle abilità motorie fini

Un dettaglio tecnico, apparentemente insignificante a prima vista ma di notevole importanza economica, riguarda l'introduzione delle mani robotiche dotate di intelligenza artificiale come categoria di prodotto a sé stante nel programma ufficiale della conferenza WAIC 2026 – per la prima volta nella storia dell'evento. Questo segnale strutturale dimostra che l'attenzione tecnologica del settore si è spostata dalla semplice locomozione alla manipolazione motoria fine, poiché camminare in spazi interni strutturati è ormai considerato un problema ampiamente risolto, mentre le attività di manipolazione che richiedono un contatto intenso rappresentano ancora un ostacolo tecnologico significativo.

Esempi concreti illustrano i progressi in questo campo. L'OmniHand 3 Ultra-M di Agibot è dotato di 20 gradi di libertà, sensori visivo-tattili su tutte e cinque le dita e sensori tattili tridimensionali distribuiti su tutto il palmo, il che lo rende adatto a compiti di manipolazione ad alto contatto e all'acquisizione di dati per la teleoperazione. L'Università di Fudan ha presentato un sensore visivo-tattile di propria progettazione con circa 40.000 punti sensore per centimetro quadrato sulla punta del dito, applicato all'assemblaggio di precisione dei fari automobilistici, mentre Tashan Technology ha esteso la tecnologia dei sensori tattili a un intero corpo robotico, comprendente braccio, busto e pianta del piede. Questi sviluppi dimostrano che l'industria robotica sta attraversando un processo di maturazione simile a quello vissuto in passato dall'industria dei veicoli elettrici: dallo sviluppo interno verticalmente integrato a una catena di fornitura specializzata per mani robotiche, sensori tattili e modelli incarnati come fasi di creazione di valore indipendenti e strutturalmente autonome.

La consegna come parola chiave della conferenza

La tesi centrale dell'osservazione citata all'inizio – ovvero che la parola chiave al WAIC 2026 non sia "IA incarnata" ma "consegna" – è confermata da diversi relatori della conferenza. Hu Chunxu, Vicepresidente dell'ecosistema di sviluppatori di Horizon Robotics, l'ha espressa così: prima la domanda era se un robot potesse ballare, mentre oggi la domanda è se possa lavorare ininterrottamente 24 ore su 24 e ripetere un'azione decine di migliaia di volte. Questo spostamento del parametro di riferimento dalla dimostrabilità all'affidabilità operativa industriale è l'essenza stessa dello spirito della conferenza di quest'anno.

Questa logica si applica anche al lato software. Non appena gli agenti di intelligenza artificiale, i modelli di visione-linguaggio-azione o i robot umanoidi diventano tecnicamente accessibili a un numero crescente di aziende, la competizione si sposta inevitabilmente dalla mera fattibilità alla penetrazione del mercato. Le domande cruciali diventano quindi: chi troverà clienti paganti reali? Chi individuerà casi d'uso con un valore economico dimostrabile? Chi sarà in grado di produrre, scalare e garantire in modo affidabile un servizio clienti funzionante, compreso il supporto post-vendita? E, in definitiva, per chi l'investimento si rivelerà effettivamente redditizio?

A queste domande, ovviamente, non si può rispondere con una presentazione di grande impatto, ma sono necessari dati operativi affidabili raccolti nel corso di mesi e anni. Gli indicatori macroeconomici del settore cinese dell'IA sottolineano la serietà con cui questa transizione viene già affrontata: la Cina ha ormai istituito oltre 30 basi pilota nazionali per le applicazioni di IA e il tasso di penetrazione dell'IA nei settori chiave ha già superato l'80%, con oltre il 30% delle grandi aziende industriali che già utilizzano applicazioni concrete di IA.

PMI e accesso all'economia dell'agenzia

Un aspetto spesso trascurato nei report internazionali riguarda la partecipazione delle piccole e medie imprese (PMI) a questa nuova economia degli agenti. Al WAIC 2026, esperti come Pu Yapeng, vicedirettore della Commissione municipale per l'economia e l'informatizzazione di Shanghai, hanno esplicitamente sottolineato la necessità di continuare a impegnarsi per rendere le infrastrutture e gli strumenti di intelligenza artificiale più accessibili alle PMI, in quanto considerate gli utenti più agili e concreti di questa tecnologia emergente. Questa osservazione è di diretta rilevanza per le PMI tedesche, poiché dimostra che la questione cruciale per la competitività nei prossimi anni non sarà solo chi svilupperà i modelli più potenti, ma anche chi creerà la barriera d'ingresso più bassa per le piccole imprese verso strumenti di intelligenza artificiale pronti per la produzione.

Contemporaneamente, la conferenza ha favorito un ecosistema di innovazione straordinariamente aperto per giovani sviluppatori e startup. La prima edizione dell'"OPC Independent Pioneer Challenge" si è concentrata interamente su originalità, open source e singoli sviluppatori, fornendo un'importante piattaforma per i programmatori indipendenti. Parallelamente, la matrice di venture capital "WAIC Future Tech" ha selezionato quasi 180 progetti promettenti tra oltre 1.200 candidature provenienti da tutto il mondo, con oltre il 70% di questi team fondati meno di tre anni fa e più della metà dei fondatori nati negli anni '90. Per le startup in fase iniziale, l'ostacolo maggiore spesso non è la tecnologia in sé, ma la visibilità e la validazione del mercato, e il programma ha colmato con successo questo divario in passato attraverso 2.000 sessioni di matchmaking e manifestazioni di interesse per acquisizioni per un valore complessivo equivalente a 268 milioni di yuan.

Geopolitica e governance globale come asse portante della conferenza

WAIC 2026 si è evoluta non solo in una fiera di settore, ma anche in un polo centrale per la governance internazionale dell'IA. A margine della conferenza, i rappresentanti di 29 paesi hanno firmato un accordo per la creazione della World Artificial Intelligence Cooperation Organization (WAICO), un'organizzazione intergovernativa internazionale indipendente con sede a Shanghai. Inoltre, sono stati adottati un piano d'azione per la cooperazione e lo sviluppo dell'IA, nonché un piano d'azione internazionale per la governance etica dell'IA.

Questa dimensione istituzionale riveste una notevole importanza per la valutazione economica della conferenza, poiché dimostra come la Cina stia posizionando strategicamente il WAIC come strumento diplomatico per contribuire a definire gli standard globali e i quadri di cooperazione, fornendo al contempo un sostegno sostanziale alle aziende tecnologiche nazionali. Il vicesindaco di Shanghai, Chen Jie, ha descritto la conferenza come uno dei più grandi e influenti incontri internazionali nel campo dell'intelligenza artificiale a livello globale e il primo evento diplomatico di alto livello in Cina nel settore dell'IA. Durante la conferenza, sono stati firmati 32 importanti progetti di IA a Shanghai, con un volume di investimenti complessivo superiore a 40,9 miliardi di yuan, a cui si aggiunge il progetto "UniAI" di China Unicom, che rappresenta un investimento di oltre 25 miliardi di yuan in infrastrutture per data center intelligenti a Shanghai.

Per gli osservatori occidentali, in particolare quelli provenienti da Germania e Unione Europea, ciò rappresenta un duplice messaggio strategicamente rilevante: da un lato, la Cina sta dimostrando una notevole rapidità nell'applicazione industriale delle tecnologie di intelligenza artificiale; dall'altro, il Paese si sta attivamente ponendo come co-creatore di standard normativi globali, esercitando ulteriore pressione sulla posizione dell'Europa nella competizione internazionale sull'IA. Chiunque in Germania si occupi di sviluppo commerciale B2B o pianifichi l'ingresso nei mercati internazionali dovrebbe interpretare questo sviluppo come un segnale precoce delle future dinamiche commerciali e normative.

Limiti all'euforia e rischi rilevanti

Nonostante le cifre impressionanti e gli evidenti progressi tecnologici, sarebbe un errore interpretare acriticamente il WAIC 2026 come prova di una trasformazione digitale basata sull'IA già completata. Le statistiche sull'adozione citate in precedenza rivelano un divario significativo tra i progetti pilota e l'effettiva implementazione su larga scala: secondo i sondaggi, due terzi delle organizzazioni sono ancora in fase sperimentale o pilota e solo circa un terzo ha effettivamente implementato applicazioni di IA su vasta scala. Questa discrepanza tra la percezione dei media e la realtà aziendale è uno schema ricorrente nelle ondate di tecnologie disruptive e dovrebbe essere considerata in ogni decisione di investimento.

Anche nel campo della robotica, permangono importanti colli di bottiglia tecnici irrisolti. Gli analisti hanno individuato in particolare tre ostacoli strutturali: l'implementazione di modelli visione-linguaggio-azione direttamente sul robot è limitata dalla memoria e dalla potenza di calcolo dei processori edge embedded, mentre l'inferenza basata su cloud introduce una latenza incompatibile con i sistemi di controllo motore a circuito chiuso. La distillazione del modello, l'accelerazione dell'inferenza basata su chip e le architetture di controllo gerarchiche veloci-lente sono considerate soluzioni tecniche attive, ma nessuno di questi approcci si è ancora affermato come dominante. Queste problematiche tecniche irrisolte attenuano l'impressione di un settore pienamente maturo.

Inoltre, sussiste una fondamentale lacuna di trasparenza per quanto riguarda gli indicatori economici delle implementazioni reali. Né la soluzione logistica di Agibot e JD, né l'applicazione per farmacie di Ant Group hanno pubblicato dati operativi affidabili sui tassi di disponibilità o sul costo totale di proprietà, che consentirebbero un confronto valido con le soluzioni di automazione convenzionali. Questa mancanza di dati rende considerevolmente più difficile per i potenziali clienti calcolare in anticipo il reale ritorno sull'investimento e sarà probabilmente uno dei punti di discussione più importanti nelle prossime conferenze.

Classificazione e prospettive economiche

Dal punto di vista economico, il WAIC 2026 può essere interpretato come un momento cruciale in cui un settore tecnologico passa dalla fase di dimostrazione delle capacità alla fase di test operativi. Questa osservazione si allinea con i modelli tipici dei cicli tecnologici storici: una volta stabilita la fattibilità tecnica fondamentale, l'attenzione competitiva si sposta inevitabilmente dalle prestazioni di ricerca alle vendite, all'assistenza e alla scalabilità. Sembra che sia proprio ciò che sta accadendo attualmente nel settore cinese dell'intelligenza artificiale e della robotica, con implicazioni di vasta portata per fornitori, concorrenti e investitori internazionali.

Per le aziende europee attive nella digitalizzazione, nell'ottimizzazione della logistica o nell'automazione industriale, questo sviluppo offre un concreto impulso strategico all'azione. In primo luogo, la valutazione delle partnership e degli investimenti nell'IA dovrebbe concentrarsi maggiormente su metriche operative affidabili e meno su spettacolari dimostrazioni di prodotto. In secondo luogo, la diversificazione delle forme dei robot dimostra che le aziende non devono necessariamente affidarsi a soluzioni umanoidi nella pianificazione dell'automazione, ma dovrebbero invece scegliere il design economicamente più valido per la specifica applicazione. In terzo luogo, il rapido sviluppo delle infrastrutture in Cina dimostra che la sovranità tecnologica e la potenza di calcolo stanno diventando sempre più un fattore competitivo geopolitico ed economico indipendente, il che probabilmente susciterà crescente interesse anche nella politica industriale europea.

Forse la sintesi più azzeccata dello spirito di questa conferenza è che, nel 2025, l'intelligenza artificiale doveva ancora dimostrare di essere effettivamente desiderata, mentre nel 2026 dovrà dimostrare che le aziende possono effettivamente farvi affidamento. La competizione si è quindi spostata definitivamente dal livello puramente tecnologico a quello dell'implementazione, ed è proprio lì, nella sobria realtà aziendale fatta di affidabilità, scalabilità e ritorno sull'investimento, che i prossimi anni determineranno quali fornitori saranno in grado di trasformare l'attuale mentalità da corsa all'oro in una sostanza economica duratura.

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