I modelli di intelligenza artificiale cinesi stanno invadendo il mercato globale e l'Europa deve decidere: adeguarsi o rimanere indietro

La pericolosa tentazione dell'IA: perché le aziende tedesche si affidano ora alla tecnologia cinese

Potere mondiale attraverso l'open source: l'ingegnoso piano della Cina per il dominio dell'IA

Le placche tettoniche del panorama tecnologico globale si stanno spostando a velocità vertiginosa. Per lungo tempo, gli Stati Uniti, guidati da giganti come OpenAI, Google e Anthropic, sono stati considerati i pionieri indiscussi dell'intelligenza artificiale. Ma questo consenso sta crollando. Con un'offensiva strategica senza precedenti, la Cina sta inondando il mercato globale con modelli open-source ad alte prestazioni e liberamente disponibili. Nomi come DeepSeek, Qwen e MiniMax non sono più prodotti di nicchia, ma seri concorrenti che surclassano di gran lunga i modelli premium occidentali in termini di prestazioni e, soprattutto, di prezzo. Per le aziende europee, dalle startup ambiziose alle medie imprese consolidate, questo sviluppo esercita un'enorme attrattiva economica. Ma optare per l'IA cinese, economicamente vantaggiosa, presenta delle insidie: chiunque avvii progetti di IA transfrontalieri si trova a operare in un campo di tensione estremamente complesso tra la protezione dei dati europea (GDPR), il controllo statale cinese e concreti rischi geopolitici. Il seguente articolo esamina il piano strategico della Cina per diventare una superpotenza nel campo dell'intelligenza artificiale e mostra come le aziende europee possano risolvere, a livello operativo, il dilemma strategico tra pragmatismo economico e sovranità in materia di politiche sui dati.

Progresso tecnologico con aspirazioni di dominio globale

L'ascesa della Cina a superpotenza globale nell'IA non è più una previsione, ma un dato di fatto misurabile. Entro il 2025, le aziende cinesi avevano rilasciato 1.509 modelli linguistici principali, circa il 40% di tutti i nuovi modelli di IA rilasciati a livello mondiale. Nove dei quattordici modelli open source leader a livello mondiale provenivano dalla Cina, mentre nessun modello open source statunitense era entrato nella top 14. La filosofia di fondo è notevole: la Cina dà priorità strategica all'apertura. Mentre i fornitori occidentali come OpenAI si affidano a modelli proprietari a pagamento, laboratori cinesi come DeepSeek, Qwen, Kimi e MiniMax stanno inondando la comunità internazionale di sviluppatori con codice liberamente disponibile.

La differenza di costo non è graduale, ma strutturale. DeepSeek R1 è stato addestrato su 2.000 GPU NVIDIA H800 per circa 5,6 milioni di dollari, mentre modelli occidentali comparabili richiedono budget da 80 a 100 milioni di dollari su infrastrutture cluster significativamente più grandi. La tariffazione delle API segue la stessa logica: Qwen 2.5-Max costa solo 0,38 dollari per milione di token elaborati, mentre i modelli premium statunitensi applicano tariffe comprese tra 4,50 e 15 dollari. Questo vantaggio in termini di costi ha conseguenze concrete: le aziende occidentali stanno già adottando modelli cinesi. Airbnb utilizza Qwen di Alibaba per i suoi bot di assistenza clienti, lo strumento di sviluppo codice Cursor impiega modelli cinesi e persino Meta starebbe utilizzando modelli Qwen per addestrare la propria IA, "Avocado".

Offensiva infrastrutturale alle spalle della Grande Muraglia

Le ambizioni della Cina nel settore informatico vanno ben oltre il lancio di singoli modelli. Il 3 dicembre 2025, la Cina ha attivato la più grande rete di calcolo distribuito al mondo per l'intelligenza artificiale: la Future Network Test Facility (FNTF), che si estende per oltre 2.000 chilometri, collega 40 città tramite 55.000 chilometri di cavi in ​​fibra ottica e, secondo i suoi gestori, raggiunge il 98% dell'efficienza di un singolo data center. A Zhengzhou, la Cina ha inaugurato un centro di calcolo con 30.000 chip specificamente dedicato alla prossima generazione di intelligenza artificiale fisica: robot e sistemi autonomi. La rete nazionale di supercalcolo comprende oltre 150.000 chip acceleratori e oltre due milioni di core CPU, a cui accedono già più di un milione di utenti tra ricercatori e aziende.

Parallelamente, l'industria cinese sta aggirando le restrizioni statunitensi all'esportazione di chip NVIDIA all'avanguardia con soluzioni pragmatiche: Alibaba, ByteDance e altri giganti della tecnologia affittano tempo di calcolo in data center a Singapore e in Malesia, gestiti da società non cinesi. Questa pratica è perfettamente legale dopo l'abrogazione, da parte del presidente Trump, della "Diffusion Rule" dell'era Biden. Goldman Sachs prevede che le sole aziende internet cinesi investiranno oltre 70 miliardi di dollari in data center entro il 2026. Queste cifre dimostrano che la Cina non sta costruendo un laboratorio accademico, bensì un'infrastruttura industriale progettata per la scalabilità globale.

Il documento del Consiglio di Stato come progetto per le ambizioni di potenza mondiale

Il 21 agosto 2025, il Consiglio di Stato cinese ha pubblicato il documento strategico "Guofa n. 11", la cosiddetta "Azione AI+", un piano in 14 punti per la profonda integrazione dell'intelligenza artificiale in tutti i settori dell'economia e della società. Gli obiettivi sono precisi: entro il 2027, l'IA dovrà essere profondamente integrata in sei aree chiave, con una penetrazione di agenti IA e dispositivi intelligenti superiore al 70%. Entro il 2030, la cosiddetta "economia intelligente" dovrà diventare il principale motore della crescita, con un tasso di penetrazione superiore al 90%. L'obiettivo a lungo termine per il 2035 prevede una transizione completa verso un'economia e una società permeate dall'IA.

Parallelamente, il 26 luglio 2025, la Cina ha presentato un piano di politica estera analogo, il "Piano d'azione sulla governance globale dell'intelligenza artificiale", che mira a una governance dell'IA inclusiva e multilaterale, con un'attenzione esplicita al sostegno dei paesi in via di sviluppo nella creazione delle proprie capacità in questo campo. Mentre l'Europa discute di regolamentazione e gli Stati Uniti perseguono un approccio di deregolamentazione basato sul principio "Costruisci, costruisci, costruisci!", la Cina sta portando avanti una strategia a due livelli: a livello interno, una massiccia rivendicazione di controllo statale e, a livello internazionale, l'autopresentazione come partner equo e inclusivo del Sud del mondo. Questa combinazione di investimenti strategici in infrastrutture, apertura accademica attraverso modelli open source e strategia diplomatica rende l'offensiva cinese sull'IA un fenomeno la cui complessità è unica nella storia tecnologica moderna.

Il dilemma strategico dell'Europa: cooperazione a basso costo o regolamentazione onerosa?

Per le aziende europee, l'ascesa delle risorse cinesi nel campo dell'intelligenza artificiale rappresenta un'interessante opportunità economica. Il divario prestazionale tra i migliori modelli cinesi e statunitensi si è ridotto drasticamente: mentre all'inizio del 2024 superava i 100 punti nei benchmark di riferimento, all'inizio del 2025 si era ridotto a circa 20 punti. In settori specializzati come la matematica e la programmazione, i modelli cinesi superano ora persino quelli statunitensi. A ciò si aggiungono i significativi vantaggi in termini di costi: secondo i dati disponibili, i fornitori cinesi raggiungono il 90% delle prestazioni dei modelli statunitensi con costi di addestramento inferiori dell'82%.

Questa attrazione economica è praticamente impossibile da ignorare per le PMI e le startup europee. Chiunque sviluppi oggi un prodotto basato sull'intelligenza artificiale si trova di fronte a una scelta che solo due anni fa non si poneva nemmeno: pagare i prezzi elevati degli Stati Uniti per OpenAI o Anthropic, oppure utilizzare modelli open source cinesi da eseguire sulla propria infrastruttura? La risposta a questa domanda dipende non solo da criteri tecnici, ma soprattutto dalla propria propensione al rischio in termini di protezione dei dati, dipendenza geopolitica e conformità normativa. Perché è proprio qui che inizia la vera complessità dei progetti transfrontalieri di intelligenza artificiale che coinvolgono la Cina.

Il doppio sistema giuridico: quando il GDPR e la legge sulla protezione dei dati personali si scontrano

I progetti transfrontalieri di intelligenza artificiale tra Europa e Cina operano in una zona grigia dal punto di vista legale, definita da due parti. Sul versante europeo, il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) stabilisce che i dati personali possono essere trasferiti verso paesi terzi solo se in tali paesi è garantito un livello adeguato di protezione dei dati – un requisito che non è ancora stato confermato per la Cina da una decisione formale di adeguatezza da parte della Commissione europea. Sul versante cinese, dal novembre 2021 è in vigore la Legge sulla protezione delle informazioni personali (PIPL). Pur essendo simile nella struttura di base al GDPR, se ne differenzia per aspetti chiave.

La legge sulla protezione dei dati personali (PIPL) ha validità extraterritoriale: anche le aziende europee che trattano dati di cittadini cinesi rientrano nel suo ambito di applicazione. Inoltre, obbliga i titolari del trattamento a gestire i dati personali secondo i principi di limitazione delle finalità, minimizzazione dei dati e trasparenza. Tuttavia, ciò che distingue strutturalmente la PIPL dal GDPR è il suo rapporto con gli enti statali: mentre il GDPR si applica anche agli organi statali, le autorità cinesi sono in gran parte esentate dalla PIPL. Questa lacuna non è casuale, ma intrinseca al sistema: la legge cinese sull'intelligence obbliga tutte le organizzazioni e gli individui a collaborare con le autorità di sicurezza, il che, secondo gli osservatori cinesi, si traduce di fatto in un diritto di accesso a tutti i dati archiviati nella Repubblica Popolare Cinese.

Il caso DeepSeek esemplifica queste tensioni. L'Ufficio federale tedesco per la sicurezza informatica (BSI) considera problematica la memorizzazione da parte di DeepSeek delle sequenze di digitazione, almeno in aree critiche per la sicurezza, poiché questi dati possono essere utilizzati per creare profili utente con l'ausilio dell'intelligenza artificiale. In base alla legge cinese, DeepSeek è obbligata a conservare tutti i dati degli utenti all'interno della Repubblica Popolare Cinese. Diversi paesi europei, tra cui Italia, Danimarca e Repubblica Ceca, hanno vietato alle proprie autorità l'utilizzo dei modelli di DeepSeek sui dispositivi ufficiali. Il Commissario federale tedesco per la protezione dei dati, Louisa Specht-Riemenschneider, ha chiesto la rimozione di DeepSeek dagli app store per violazione della legge europea, mentre diverse autorità tedesche per la protezione dei dati hanno avviato indagini.

Architettura operativa dei progetti transfrontalieri di intelligenza artificiale

Nonostante queste tensioni normative e di sicurezza, la pratica è più complessa di un semplice divieto o di un'autorizzazione. Le aziende europee che intendono utilizzare risorse di intelligenza artificiale cinesi per progetti transfrontalieri hanno a disposizione diversi modelli operativi, che rappresentano compromessi variabili tra prestazioni, risparmio sui costi ed esposizione al rischio.

Il modello più sicuro per le aziende europee è la cosiddetta implementazione on-premise: modelli open-source cinesi come DeepSeek-V3, Qwen o MiniMax vengono gestiti sui server dell'azienda all'interno dell'UE. In questo caso, nessun dato utente lascia l'infrastruttura europea, garantendo così sia la conformità al GDPR sia l'elusione della legge cinese sull'intelligence. Questo approccio si è già dimostrato efficace per le aziende tecnicamente competenti: sono stati creati oltre 180.000 modelli derivati ​​basati solo su Qwen di Alibaba, una parte significativa dei quali opera su infrastrutture europee. Il secondo modello, che utilizza API cloud cinesi direttamente dall'Europa, è legalmente rischioso finché non esiste un quadro di clausole contrattuali standard o una garanzia comparabile, poiché il trasferimento di dati personali in un paese senza una decisione di adeguatezza costituisce una violazione del GDPR.

Ciò si traduce in una chiara logica operativa per la gestione di progetti internazionali di IA: i project manager europei si assumono la responsabilità della classificazione dei dati, dell'architettura di conformità e del funzionamento dei sistemi più orientati alla produzione sull'infrastruttura europea. I team cinesi di ingegneria dei dati possono occuparsi dell'ottimizzazione, della messa a punto e del benchmarking dei modelli, a condizione che non vengano trasferiti in Cina dati sensibili del mondo reale, ma solo dati di addestramento anonimizzati o set di dati sintetici. Questa forma di divisione del lavoro non è solo più solida dal punto di vista legale, ma anche economicamente razionale: gli ingegneri di IA cinesi, in particolare i team specializzati in ingegneria dei dati, offrono un rapporto prezzo-prestazioni molto interessante rispetto alle loro controparti internazionali.

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La tutela della proprietà intellettuale come collo di bottiglia critico in qualsiasi cooperazione

Oltre alla sovranità dei dati, la protezione della proprietà intellettuale rappresenta il secondo punto debole strategico della cooperazione transfrontaliera con la Cina nel campo dell'intelligenza artificiale. In nessun altro ambito della cooperazione tecnologica la discrepanza tra il quadro giuridico formale e la realtà operativa è maggiore. Da anni, la Cina dispone di un sofisticato sistema di brevetti e diritti d'autore che, sulla carta, soddisfa gli standard internazionali. In pratica, tuttavia, l'accesso ai rimedi legali per le aziende straniere in caso di violazione della proprietà intellettuale rimane complesso, dispendioso in termini di tempo e irto di rischi considerevoli.

Con 1.576.000 brevetti nel campo dell'IA, la Cina detiene una quota del 38,6% del mercato globale: una cifra che riflette sia l'alto livello di innovazione sia l'importanza strategica della protezione della proprietà intellettuale nel panorama cinese dell'IA. Per le aziende europee che conducono progetti di IA con team cinesi, ciò si traduce in una chiara raccomandazione da parte degli esperti: tutti gli algoritmi proprietari, i pesi dei modelli addestrati e le architetture devono essere completamente documentati prima dell'inizio del progetto, protetti tramite domande di brevetto internazionali e tutelati da clausole contrattuali relative alla riservatezza e al trasferimento della proprietà. Particolare attenzione deve essere prestata alla gestione delle infrastrutture di addestramento: chiunque addestri o ottimizzi dati o modelli proprietari su server cinesi rischia, in assenza di protezione contrattuale, di divulgare di fatto informazioni di addestramento a terzi.

I consulenti esperti del mercato cinese raccomandano inoltre di strutturare i contratti di sviluppo di IA secondo standard riconosciuti a livello internazionale, con clausole esplicite relative ai diritti di proprietà sui modelli addestrati, all'attribuzione dei diritti di miglioramento e alla gestione delle opere derivate. Il cosiddetto principio del "lavoro su commissione", che si applica secondo la legge statunitense e rende automaticamente il cliente proprietario dell'opera commissionata (regolamentato in modo analogo dalla legge tedesca sul diritto d'autore per quanto riguarda i diritti di utilizzo), non è obbligatorio in questa forma secondo la legge cinese. In assenza di una regolamentazione esplicita, possono sorgere zone grigie in cui i committenti cinesi potrebbero avanzare pretese sui componenti dei modelli sviluppati.

La legge europea sull'intelligenza artificiale come paradigma normativo globale

Mentre Cina e Stati Uniti concentrano le proprie strategie sull'IA sulla crescita e sulla penetrazione del mercato, l'Unione Europea ha varato il primo quadro normativo completo al mondo in materia di IA con l'AI Act. Il regolamento è entrato in vigore il 2 agosto 2024 e la sua attuazione è graduale: dal 2 febbraio 2025 sono in vigore i divieti per i sistemi di IA che presentano rischi inaccettabili. Le norme di governance e gli obblighi aggiuntivi per i fornitori di sistemi di IA generici sono entrati in vigore il 2 agosto 2025. L'obbligo di conformità per i sistemi di IA ad alto rischio seguirà il 2 agosto 2026, con la piena implementazione prevista per il 2027.

La legge sull'intelligenza artificiale si applica extraterritorialmente a tutti i sistemi di intelligenza artificiale immessi sul mercato nell'UE o il cui utilizzo ha un impatto sui cittadini dell'UE, indipendentemente dalla sede del fornitore. Ciò significa che i fornitori cinesi di intelligenza artificiale che intendono servire clienti europei devono rispettare gli stessi obblighi di trasparenza, documentazione e conformità previsti per i fornitori statunitensi o europei. I nuovi modelli saranno esaminati dall'Ufficio dell'UE per l'intelligenza artificiale a partire dal 2026, mentre quelli esistenti a partire dal 2027. I fornitori che violano le norme rischiano sanzioni fino a 35 milioni di euro o al 7% del loro fatturato annuo globale.

Per il modello di cooperazione tra aziende europee e team cinesi di IA, ciò ha una conseguenza diretta: la gestione del progetto europeo, in quanto "operatore" ai sensi della legge sull'IA, è responsabile della conformità normativa dei sistemi di IA utilizzati, indipendentemente dal fatto che i modelli sottostanti provengano dalla Cina, dagli Stati Uniti o dall'Europa. Questa ripartizione delle responsabilità rende indispensabile un'attenta classificazione del rischio di ciascun modulo di IA utilizzato nella fase di progettazione del progetto. In particolare, nelle applicazioni in settori ad alto rischio definiti dalla legge sull'IA, come le risorse umane, i prestiti o la diagnostica medica, l'intero processo di creazione di valore tramite IA deve essere completamente documentato e tutelato da meccanismi di supervisione umana.

Asimmetrie geopolitiche e dipendenze strategiche

L'attrattiva economica delle risorse cinesi di intelligenza artificiale non può essere separata dal loro contesto geopolitico. La Cina persegue la sua strategia sull'IA come parte integrante della sua politica industriale statale e della sua strategia di sicurezza nazionale. Il Consiglio di Stato non solo controlla e sovvenziona lo sviluppo dei modelli, ma, attraverso la Legge sull'intelligence nazionale del 2017, ha anche creato il quadro giuridico entro il quale le aziende private sono obbligate a cooperare con i servizi segreti. Questa situazione non è direttamente paragonabile a quella dei fornitori di servizi cloud occidentali: sebbene il Cloud Act statunitense garantisca anch'esso al governo l'accesso ai dati archiviati all'estero da aziende statunitensi, tale accesso è soggetto a revisione giudiziaria e ad accordi diplomatici che ne regolano l'utilizzo.

Dodici dei quindici principali modelli di intelligenza artificiale open source provengono ora dalla Cina. Questa constatazione ha due implicazioni contrastanti. Da un lato, la strategia open source cinese democratizza l'accesso globale a potenti modelli di intelligenza artificiale e riduce la dipendenza dai fornitori statunitensi che si assicurano il monopolio attraverso prezzi elevati e termini di utilizzo restrittivi. Dall'altro lato, una dipendenza strutturale da modelli di base cinesi, anche quando eseguiti in locale, comporta il rischio che preferenze incorporate, distorsioni nei dati di addestramento o restrizioni di contenuto motivate politicamente possano inavvertitamente permeare le applicazioni europee. La questione se i modelli cinesi presentino deliberatamente punti ciechi su determinati argomenti – Taiwan, Tibet, Piazza Tiananmen – è ben documentata empiricamente e rappresenta un rischio concreto per la qualità delle aziende in determinati casi d'uso.

Inoltre, sussiste il rischio di dipendenza dal percorso tecnologico: chiunque costruisca la propria infrastruttura di sviluppo su un modello di base cinese investe in personalizzazioni, ottimizzazioni e interfacce di integrazione che andranno completamente perse migrando a un fornitore diverso. Sebbene questo rischio di dipendenza sia inferiore con i modelli open source rispetto alle API proprietarie, non è del tutto eliminato, soprattutto quando si utilizzano estensioni proprietarie o architetture di modello specifiche che non garantiscono la piena portabilità.

Fattori di successo operativo per i team di progetto internazionali di intelligenza artificiale

I progetti transfrontalieri di intelligenza artificiale che coinvolgono la Cina raramente falliscono per carenze tecniche, bensì per problemi di coordinamento strutturale derivanti da metodi di lavoro, norme di comunicazione e quadri istituzionali differenti. L'esperienza dei progetti tecnologici tedesco-cinesi dimostra ripetutamente che la competenza interculturale e un protocollo di escalation ben definito sono spesso più importanti della mera eccellenza tecnica dei team partecipanti.

Diversi principi si sono dimostrati efficaci nella pratica per la collaborazione tra project manager europei e team cinesi di ingegneria dei dati. In primo luogo, la strategia dei dati dovrebbe essere definita in modo completo prima dell'inizio del progetto: quali dati escono dall'UE e a quali condizioni? Quali schemi di classificazione si applicano? Quali standard di anonimizzazione e pseudonimizzazione vengono utilizzati? In secondo luogo, l'architettura di conformità richiede una responsabilità condivisa e continua: la parte europea è responsabile della conformità al GDPR e all'AI Act, mentre la parte cinese è responsabile della conformità al PIPL (Personal Information Protection and Privacy Act) quando elabora dati di cittadini o aziende cinesi. In terzo luogo, le strutture di proprietà intellettuale devono essere chiaramente definite in un contratto prima ancora di scrivere una singola riga di codice congiuntamente.

Inoltre, l'infrastruttura tecnica dovrebbe essere progettata in modo tale da salvaguardare il principio della sovranità dei dati attraverso decisioni architetturali, e non solo tramite promesse contrattuali. I modelli di implementazione ibridi – in cui le fasi di elaborazione dei dati sensibili sono obbligatorie sui server europei, mentre le attività di formazione non personali e computazionalmente intensive possono essere eseguite su infrastrutture internazionali o cinesi – offrono un compromesso pratico tra efficienza economica e conformità legale.

La strategia europea di sovranità sull'IA come contrappeso

L'Unione Europea ha riconosciuto la sfida e sta rispondendo con una propria iniziativa di investimento. Il "Piano d'azione continentale per l'IA" si concentra su cinque pilastri strategici: espansione delle infrastrutture informatiche, comprese le gigafactory per l'IA previste con investimenti fino a 20 miliardi di euro; miglioramento dell'accesso ai dati; sviluppo mirato di competenze in materia di IA; sviluppo di algoritmi affidabili; e semplificazione dei processi normativi. L'iniziativa di punta GenAI4EU prevede quasi 700 milioni di euro per lo sviluppo e l'implementazione dell'IA generativa in settori strategici europei.

Parallelamente, le aziende industriali tedesche stanno investendo in proprie infrastrutture locali per l'intelligenza artificiale. Bosch, Trumpf e Siemens stanno lavorando a soluzioni proprietarie di IA che mirano all'indipendenza sia dai giganti del cloud statunitensi sia dai modelli cinesi. Questa tendenza verso infrastrutture di IA autonome, tuttavia, non contraddice l'utilizzo di modelli open source cinesi come componenti principali, bensì definisce le condizioni in base alle quali tale utilizzo è responsabile: hosting locale, pieno controllo del modello, elaborazione dei dati conforme al GDPR e documentazione trasparente per le autorità di regolamentazione.

La vera questione per l'Europa non è se utilizzare i modelli di intelligenza artificiale cinesi – da un punto di vista economico, è quasi inevitabile se si vuole rimanere competitivi. La questione cruciale è come strutturare tale utilizzo in modo che l'Europa non rinunci né alla sovranità tecnologica né al controllo sulla politica dei dati. I progetti transfrontalieri di intelligenza artificiale sotto la guida europea, che considerano le capacità di sviluppo cinesi come una risorsa e non come una dipendenza strategica, non sono una contraddizione: rappresentano la forma più complessa, ma anche la più realistica, di strategia europea per l'intelligenza artificiale nell'era della competizione tecnologica globale.

Sei aree di decisione strategica

Le aziende europee che intraprendono progetti transfrontalieri di intelligenza artificiale con la Cina devono contribuire attivamente a definire sei aree decisionali strategiche inscindibili: la sovranità dei dati attraverso l'architettura, piuttosto che esclusivamente tramite contratti; la dualità della conformità nella tensione tra GDPR e PIPL; la protezione della proprietà intellettuale prima dell'avvio del progetto attraverso brevetti internazionali e clausole precise sulla titolarità; la conformità all'AI Act in qualità di operatore, anche con modelli sviluppati esternamente; la gestione del rischio geopolitico attraverso il monitoraggio continuo degli sviluppi normativi e politici; e la gestione interculturale del progetto, che integri in modo produttivo le diverse culture lavorative e comunicative anziché ignorarle.

L'offensiva cinese nel campo dell'intelligenza artificiale è reale: ben finanziata, tecnologicamente competitiva e strategicamente orientata. Le aziende europee che ignorano queste risorse rinunciano a un potenziale economico. Quelle che, al contrario, le utilizzano in modo acritico e senza una struttura di governance ben definita, rischiano di compromettere la sovranità dei dati, i segreti commerciali e la conformità normativa. La verità – come spesso accade con le questioni di politica economica più urgenti – non risiede in una scelta binaria, ma nella qualità della gestione dell'inevitabile complessità.

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