Il dilemma dell'intelligenza artificiale in Germania: quando la linea elettrica diventa il collo di bottiglia del futuro digitale
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Pubblicato il: 30 ottobre 2025 / Aggiornato il: 30 ottobre 2025 – Autore: Konrad Wolfenstein
Il dilemma dell'intelligenza artificiale in Germania: quando la linea elettrica diventa il collo di bottiglia del futuro digitale – Immagine: Xpert.Digital
Niente elettricità in futuro: ecco perché Amazon & Co. chiudono i loro data center in Germania
Blackout per l'economia: quanto costa la connessione digitale alla rete elettrica obsoleta della Germania
La Germania è alle porte di una nuova era tecnologica, ma il suo futuro digitale è minacciato da un blackout prima ancora di iniziare. Mentre politici e aziende promuovono l'intelligenza artificiale come la chiave per la competitività, la sua implementazione è ostacolata da un ostacolo fondamentale: la rete elettrica. A Francoforte, il cuore digitale dell'Europa, la crisi è già una realtà. A causa della mancanza di capacità di rete, nessun nuovo data center di intelligenza artificiale potrà essere connesso prima del 2030. Investimenti miliardari da parte di giganti della tecnologia come Oracle e Amazon sono in sospeso perché i tempi di attesa per un allacciamento alla rete elettrica possono arrivare fino a 13 anni: un'eternità nell'era frenetica dell'intelligenza artificiale.
Questo fallimento della politica infrastrutturale coincide con una duplice sfida: la crescita esponenziale della domanda energetica dei moderni modelli di intelligenza artificiale e i prezzi dell'elettricità più elevati a livello internazionale in Germania. Un singolo programma di addestramento all'intelligenza artificiale può consumare la stessa quantità di energia di una piccola città, rendendo i progetti antieconomici, considerando i costi dell'elettricità tedeschi che arrivano fino a 30 centesimi per kilowattora. Le conseguenze sono già misurabili: la Germania sta precipitando nella classifica mondiale dell'intelligenza artificiale e sta perdendo terreno rispetto a Stati Uniti, Cina e persino ai suoi vicini europei.
Eppure, in mezzo a questa crisi esistenziale, stanno emergendo soluzioni strategiche. Gli istituti di ricerca tedeschi stanno lavorando a tecnologie rivoluzionarie per l'efficienza energetica, come i chip neuromorfici, che potrebbero ridurre il consumo di elettricità di un fattore 1.000. Allo stesso tempo, la riattivazione di vecchie aree industriali dismesse con le loro attuali connessioni ad alte prestazioni offre un'opportunità per aggirare l'espansione della rete. La Germania si trova di fronte a una scelta cruciale: riuscirà a orientarsi verso la leadership in termini di efficienza e utilizzo intelligente delle infrastrutture, oppure resterà a guardare mentre la sua sovranità digitale crolla a causa della mancanza di cavi in rame?
Adatto a:
L'ambizione digitale è ostacolata dai cavi in rame, e questo potrebbe mandare in frantumi un'intera economia.
La Repubblica Federale di Germania si trova ad affrontare un paradosso di proporzioni storiche. Mentre politici e imprenditori esaltano instancabilmente l'importanza dell'intelligenza artificiale per la futura sostenibilità del Paese, la realtà crolla davanti al più banale degli ostacoli: la rete elettrica. Francoforte, tradizionalmente il cuore pulsante dell'infrastruttura digitale europea, sta inviando un segnale allarmante al resto del Paese. Non sarà possibile costruire ulteriori data center basati sull'intelligenza artificiale prima del 2030. Non per mancanza di investitori, né per mancanza di competenze, ma semplicemente perché non c'è abbastanza elettricità. Oracle ha dovuto abbandonare il suo progetto da due miliardi di dollari. Amazon è stata costretta a rinviare a tempo indeterminato un investimento da sette miliardi di euro. I tempi di attesa per l'allacciamento alla rete elettrica vanno dagli otto ai tredici anni: un'eternità in un settore in cui i cicli di innovazione si misurano in mesi.
Questo sviluppo rivela un errore di calcolo fondamentale nella politica economica tedesca dell'ultimo decennio. Mentre miliardi di dollari sono confluiti in programmi di digitalizzazione e ricerca sull'intelligenza artificiale, l'infrastruttura fisica, senza la quale qualsiasi ambizione digitale diventa un sogno irrealizzabile, è stata sistematicamente trascurata. La regione Reno-Meno, che attualmente dispone di una capacità di data center di circa 2.730 megawatt e che avrebbe dovuto espandersi a oltre 4.800 megawatt entro il 2030, non riesce a raggiungere questa crescita. Le conseguenze si estendono ben oltre una singola regione. Incidono sulla competitività di un'intera economia, che è sull'orlo del fallimento nella corsa tecnologica globale.
L'aritmetica energetica dell'intelligenza artificiale
Per comprendere la portata della sfida, è necessario considerare le realtà energetiche dello sviluppo dell'intelligenza artificiale moderna. Un singolo ciclo di addestramento dei principali modelli di intelligenza artificiale consuma attualmente tra i 100 e i 150 megawatt di energia, paragonabile al consumo di elettricità di 80.000-100.000 famiglie. Queste cifre, tuttavia, segnano solo il punto di partenza di un aumento esponenziale. Entro il 2028, i singoli processi di addestramento potrebbero consumare da uno a due gigawatt, e entro il 2030 addirittura da quattro a sedici gigawatt. Per fare un confronto: un gigawatt corrisponde al consumo di elettricità di una città di un milione di abitanti e sedici gigawatt al consumo energetico di diversi milioni di famiglie.
L'addestramento del GPT-3 ha consumato 1.287 megawattora di energia elettrica. Il suo successore, il GPT-4, ne richiedeva già tra 51.773 e 62.319, ovvero da 40 a 48 volte di più rispetto al suo predecessore. Questa progressione illustra una verità fondamentale dello sviluppo dell'intelligenza artificiale: ogni balzo in avanti nelle prestazioni si traduce in un aumento esponenziale della domanda di energia. L'Agenzia Internazionale per l'Energia prevede che il consumo globale di elettricità dei data center più che raddoppierà, raggiungendo circa 945 terawattora entro il 2030, più dell'attuale consumo di elettricità del Giappone. In Germania, i data center potrebbero richiedere tra 78 e 116 terawattora entro il 2037, il che corrisponderebbe al 10% del consumo totale di elettricità del Paese.
Il consumo energetico si compone di due fasi distinte. L'addestramento, in cui vengono costruiti modelli basati su enormi quantità di dati, è la fase più dispendiosa in termini di energia. Tuttavia, anche l'inferenza, ovvero l'applicazione pratica dei modelli addestrati, ha un impatto considerevole. Una singola richiesta ChatGPT consuma tra 0,3 e un kilowattora, ovvero dieci volte l'energia di una ricerca su Google. Con milioni di richieste giornaliere, questi singoli valori si sommano a somme enormi. Attualmente, l'intelligenza artificiale e il calcolo ad alte prestazioni rappresentano circa il 15% della capacità dei data center in Germania. La previsione per il 2030 è di circa il 40%.
Adatto a:
Il problema fondamentale dei costi della Germania
L'aritmetica energetica dell'intelligenza artificiale si scontra con una realtà economica tedesca che mina qualsiasi competitività. Mentre i data center in Asia possono calcolare costi dell'elettricità di circa cinque centesimi per kilowattora, gli operatori in Germania pagano tra i 25 e i 30 centesimi. Nel confronto internazionale, questo colloca la Germania al quinto posto tra i paesi più costosi al mondo per l'elettricità. Solo Bermuda, Danimarca, Irlanda e Belgio superano questi costi. Per i grandi consumatori commerciali, il prezzo si aggira intorno ai 27 centesimi per kilowattora, più del doppio rispetto agli Stati Uniti o alla Cina.
Questa differenza di costo rende i progetti di intelligenza artificiale tedeschi fondamentalmente antieconomici. Un data center che richiedesse quattro gigawatt per l'addestramento dell'intelligenza artificiale nell'arco di diverse settimane accumulerebbe costi energetici pari a diverse centinaia di milioni di euro in Germania, molto più alti rispetto a quelli di sedi concorrenti. Gli operatori si trovano di fronte a un calcolo semplice: a parità di infrastruttura tecnologica e prestazioni comparabili, il prezzo dell'elettricità determina la redditività o la perdita. Nessuna azienda economicamente razionale investirebbe miliardi in una sede in cui i costi operativi sono strutturalmente proibitivi in queste condizioni.
L'Arabia Saudita offre ai clienti commerciali elettricità a poco meno di sette centesimi di dollaro USA per kilowattora. Gli Emirati Arabi Uniti ne applicano undici, e persino l'Oman, con 22 centesimi, rimane al di sotto dei livelli tedeschi. Queste differenze di prezzo non riflettono fluttuazioni temporanee del mercato, ma piuttosto differenze strutturali nella politica energetica. La Germania ha optato per un'ambiziosa transizione energetica, i cui costi sono in gran parte trasferiti ai consumatori attraverso le tariffe di rete e le imposte governative sui prezzi dell'elettricità. Ciò che appare coerente dal punto di vista della politica climatica si sta rivelando un boomerang nella politica industriale. Il risultato: Oracle sta trasferendo il suo data center multimiliardario in paesi con forniture elettriche affidabili e convenienti. Amazon sta sospendendo i suoi investimenti in Germania. Altri hyperscaler seguiranno l'esempio.
Il declino silenzioso della competizione globale dell'intelligenza artificiale
Le conseguenze di questa complessa situazione di politica energetica si stanno già manifestando in cambiamenti misurabili nelle posizioni competitive globali. La Germania, un tempo saldamente posizionata come polo dell'IA, è scivolata al 14° posto nell'Indice di Maturità dell'IA. Nel Global Skills Report, che confronta le competenze in materia di IA a livello internazionale, la Repubblica Federale è scesa dal terzo al nono posto. Dieci nazioni europee, tra cui Danimarca, Svizzera, Paesi Bassi e Finlandia, hanno superato la Germania in termini di preparazione all'IA. Nei settori della tecnologia e della scienza dei dati, la Germania ha perso quattro posizioni in classifica rispetto all'anno precedente.
Questi dati non documentano un declino casuale, ma una perdita sistematica di rilevanza. Sebbene la Germania abbia oltre 387.000 posizioni vacanti nel settore tecnologico, il problema principale non è la mancanza di lavoratori qualificati, ma piuttosto la mancanza di infrastrutture per utilizzare in modo produttivo queste competenze. La ricerca sull'intelligenza artificiale senza accesso a risorse di calcolo ad alte prestazioni degenera in un esercizio accademico. Le start-up che sviluppano algoritmi innovativi migrano dove possono addestrarli e adattarli. Le aziende affermate trasferiscono i loro dipartimenti di intelligenza artificiale in regioni con approvvigionamenti energetici affidabili.
Un confronto con gli Stati Uniti illustra l'entità di questa divergenza. Lì, la capacità dei data center basati sull'intelligenza artificiale cresce di centinaia di megawatt all'anno. Goldman Sachs prevede un aumento da 55 gigawatt all'inizio del 2025 a 84 gigawatt entro il 2027 e 122 gigawatt entro il 2030. Nei cinque maggiori mercati europei, la capacità è cresciuta di meno di 400 megawatt nel 2024. Si prevede che la Germania aumenterà il consumo dei suoi data center da 20 a 38 terawattora entro il 2037, una crescita che appare discutibile dati i colli di bottiglia della rete. Il divario tra obiettivi di crescita ambiziosi e la realtà infrastrutturale si sta ampliando.
La rivoluzione dell’efficienza come via d’uscita strategica
Alla luce di queste sfide esistenziali, la Germania potrebbe intraprendere un cambio di paradigma: dalla corsa alle dimensioni alla leadership in termini di efficienza. La Repubblica Federale possiede un'infrastruttura scientifica in grado di sviluppare tecnologie di intelligenza artificiale efficienti dal punto di vista energetico, trasformandole in un nuovo successo di esportazione. Diversi istituti di ricerca stanno lavorando ad approcci che potrebbero ridurre drasticamente il consumo energetico dell'intelligenza artificiale. Questa ricerca potrebbe trasformare la necessità in virtù e posizionare la Germania come pioniere nell'intelligenza artificiale efficiente dal punto di vista energetico.
L'Hasso Plattner Institute, guidato dal Professor Ralf Herbrich, sta sviluppando algoritmi a bassa precisione che dovrebbero consentire un risparmio energetico dell'89%. Contemporaneamente, l'istituto sta collaborando con il Massachusetts Institute of Technology su chip neuromorfici basati su materiali magnetici 2D, che potrebbero funzionare con un'efficienza energetica 100 volte superiore rispetto ai processori convenzionali. L'Università Tecnica di Berlino, in collaborazione con il MIT, ha creato chip ottici con sistemi laser VCSEL. I primi esperimenti hanno dimostrato che questi chip sono 100 volte più efficienti dal punto di vista energetico e offrono una potenza di calcolo per unità di superficie 20 volte superiore rispetto ai migliori processori digitali elettronici. Aumentando la frequenza di clock del laser, questi valori potrebbero probabilmente essere aumentati di un ulteriore fattore 100.
Nell'aprile 2025, l'Università Tecnica di Dresda ha commissionato il supercomputer neuromorfico SpiNNcloud. Basato sul chip SpiNNaker2, il sistema comprende 35.000 chip e oltre cinque milioni di core di elaborazione. Ispirato a principi biologici come la plasticità e la riconfigurabilità dinamica, il sistema si adatta automaticamente ad ambienti complessi e mutevoli. L'elaborazione in tempo reale con latenze inferiori al millisecondo apre nuove possibilità applicative in settori come le smart city e la guida autonoma. Il consumo energetico è significativamente inferiore rispetto a quello dei sistemi convenzionali: le architetture neuromorfiche possono ridurre il fabbisogno energetico di un fattore 1.000.
Il Fraunhofer Heinrich Hertz Institute, in collaborazione con l'Agenzia Tedesca per l'Energia (dena), ha dimostrato un risparmio energetico compreso tra il 31 e il 65% nelle applicazioni pratiche di intelligenza artificiale. Attraverso l'apprendimento federato, in cui i modelli vengono addestrati in modo decentralizzato e vengono trasmessi solo gli aggiornamenti dei modelli, è stato ottenuto un risparmio energetico del 65% durante il processo di trasmissione. Le architetture hardware FPGA ottimizzate hanno consentito un'ulteriore riduzione del 31% dei consumi. L'Università Tecnica di Monaco di Baviera ha sviluppato un metodo di addestramento probabilistico che addestra le reti neurali 100 volte più velocemente con una precisione comparabile. Invece di determinare i parametri in modo iterativo, l'approccio si basa su calcoli di probabilità e si concentra sui punti critici nei dati di addestramento.
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Brownfields invece di mega data center: la nuova strategia di localizzazione
L'apprendimento federato come alternativa decentralizzata
Questi guadagni di efficienza aprono una strada strategica che potrebbe trasformare la debolezza strutturale della Germania in un potenziale punto di forza. Invece di costruire giganteschi data center che consumano centinaia di megawatt di potenza concentrata, architetture decentralizzate basate sull'apprendimento federato potrebbero distribuire il carico di elaborazione. Con questo approccio, i dati rimangono locali sui dispositivi finali o in data center regionali più piccoli, mentre solo i parametri del modello addestrato vengono aggregati centralmente. Ciò non solo riduce l'energia richiesta per la trasmissione dei dati e la capacità di elaborazione centrale, ma risolve anche le sfide legate alla protezione dei dati.
Il Fraunhofer Institute ha dimostrato che la compressione della trasmissione nell'apprendimento federato richiede il 45% di energia in meno, nonostante la compressione e la decompressione aggiuntive. Con 10.000 partecipanti in 50 cicli di comunicazione, un modello ResNet18 ha ottenuto un risparmio di 37 kilowattora. Estrapolato a un modello delle dimensioni di GPT-3, che è 15.000 volte più grande, ciò si tradurrebbe in un risparmio di circa 555 megawattora. Questi dati illustrano il potenziale delle architetture decentralizzate. Invece di concentrare l'intero carico di elaborazione in pochi mega-data center, i sistemi distribuiti potrebbero utilizzare l'infrastruttura di rete esistente in modo più efficiente.
La Germania vanta un'infrastruttura digitale ben sviluppata con numerosi data center di medie e piccole dimensioni. Questa struttura decentralizzata, spesso considerata uno svantaggio rispetto ai provider cloud hyperscale, potrebbe trasformarsi in un vantaggio nel contesto di un'intelligenza artificiale efficiente dal punto di vista energetico. I data center regionali con un carico connesso da cinque a venti megawatt ciascuno potrebbero fungere da nodi di un sistema di apprendimento federato. Inoltre, il calore di scarto di queste unità più piccole può essere immesso più facilmente nelle reti di teleriscaldamento esistenti, aumentando ulteriormente l'efficienza energetica. Francoforte ha già sviluppato un concetto per le aree idonee e quelle escluse, che individua nuovi data center in cui il calore di scarto può essere utilizzato efficacemente. Sono previsti ventuno data center secondo questo principio.
Adatto a:
L'occasione mancata delle aree industriali dismesse
Un altro approccio strategico per affrontare la crisi infrastrutturale risiede nella riattivazione delle aree dismesse. La Germania possiede numerose ex aree industriali le cui infrastrutture sarebbero idonee per i data center. Queste aree dismesse offrono spesso già connessioni di rete ad alta capacità, progettate per infrastrutture di ricarica estese o applicazioni ad alto consumo energetico. Ciò che era stato originariamente progettato per la produzione automobilistica o l'industria pesante potrebbe alimentare i data center senza richiedere anni di espansione della rete.
Nel 2024, il 38% dei nuovi progetti logistici era già in fase di sviluppo su aree dismesse, sei punti percentuali in più rispetto all'anno precedente. Prologis ha sviluppato un impianto logistico di 57.000 metri quadrati su un'area dismessa a Bottrop. Mercedes-Benz sta costruendo il suo più grande centro logistico, con una superficie di 130.000 metri quadrati, sul sito di un'ex fabbrica di pannelli truciolari. Questi esempi dimostrano che la riqualificazione di aree dismesse è tecnicamente ed economicamente fattibile. Secondo un'analisi di Logivest, circa 5,5 milioni di metri quadrati di aree dismesse saranno disponibili per nuovi progetti di costruzione a partire dal 2024.
Tali ubicazioni offrono vantaggi cruciali per i data center. Gli allacciamenti alla rete elettrica sono spesso già progettati per diversi megawatt di capacità. Sono disponibili le forniture idriche per i sistemi di raffreddamento. Esistono strade di accesso e collegamenti di trasporto. Le procedure di autorizzazione potrebbero essere accelerate, poiché non è richiesta alcuna nuova designazione di terreni commerciali. Sebbene i costi di bonifica dei siti contaminati siano considerevoli, l'investimento potrebbe essere ripagato considerando l'alternativa: anni di attesa per gli allacciamenti alla rete in siti greenfield. Il governo federale dovrebbe creare incentivi per gli sviluppi brownfield e coprire una parte dei costi di bonifica quando il terreno viene utilizzato per infrastrutture a prova di futuro come i data center.
La dimensione politica del fallimento
La crisi energetica che affligge i data center tedeschi rivela un fallimento fondamentale nella pianificazione strategica. La crescente domanda di energia delle infrastrutture digitali era prevedibile da anni. Già nel 2020, i data center in Germania consumavano circa 16 miliardi di kilowattora di elettricità e si prevede che questa cifra salirà a 22 miliardi di kilowattora entro il 2025. Questi sviluppi non erano inaspettati. Ciononostante, non c'è stata un'espansione coordinata della rete, né una fornitura proattiva di capacità di connessione nelle regioni rilevanti per l'IA. Il risultato: gli investitori sono pronti con miliardi di euro, ma sono ostacolati dalla mancanza di linee elettriche.
L'Agenzia Federale per le Reti ha recentemente rivisto al rialzo le sue stime sul futuro consumo energetico dei data center. Si prevede che il consumo di elettricità raggiungerà tra 78 e 116 terawattora entro il 2037, il che corrisponderebbe fino al 10% del consumo totale di elettricità della Germania. Queste cifre illustrano la portata del problema. La Germania deve più che triplicare la sua fornitura di elettricità per i data center nei prossimi dodici anni, accelerando contemporaneamente la transizione energetica, dismettendo le centrali elettriche a combustibili fossili e collegando alla rete milioni di veicoli elettrici e pompe di calore. Senza una massiccia accelerazione dell'espansione della rete e un aumento significativo della capacità di generazione di elettricità, questo compito apparentemente impossibile non potrà essere portato a termine.
Il dibattito politico, nel frattempo, rimane impantanato nel rituale. Ogni cerimonia di inaugurazione di nuovi parchi eolici, ogni installazione fotovoltaica da record viene celebrata. Ma la domanda cruciale viene ignorata: come arriva l'elettricità dove serve? La pianificazione della rete in Germania si basa su criteri concepiti per un'economia industriale del XX secolo. La crescita esponenziale di consumatori ad alta potenza concentrati in aree specifiche, come i data center, non è stata presa in considerazione in questi modelli di pianificazione. I gestori di rete regionali sono sopraffatti quando improvvisamente arrivano sulle loro scrivanie richieste per diverse centinaia di megawatt di carico connesso. I processi di approvazione richiedono anni e la costruzione delle linee elettriche richiede ancora più tempo. Quando un data center viene connesso alla rete, le tecnologie installate sono spesso già obsolete.
La corsa all'infrastruttura dell'intelligenza artificiale
Mentre la Germania esita, il resto del mondo sta investendo massicciamente nelle infrastrutture di intelligenza artificiale. Gli Stati Uniti hanno annunciato Stargate, un programma multimiliardario per espandere i data center. La Cina sta sistematicamente rafforzando la sua posizione di superpotenza dell'intelligenza artificiale. Anche economie più piccole come gli Emirati Arabi Uniti e l'Arabia Saudita si stanno posizionando in modo aggressivo come sedi di data center. L'Arabia Saudita beneficia non solo dei bassi prezzi dell'elettricità, ma anche di un contesto normativo che, dal 2024, ha facilitato i servizi di data center e promosso partnership con altri fornitori di servizi.
Oracle, che inizialmente aveva pianificato di investire due miliardi di dollari a Francoforte, ora si affida alle celle a combustibile di Bloom Energy per alimentare i suoi data center AI off-grid. Queste celle a combustibile possono essere installate in soli 90 giorni, una frazione del tempo necessario per ottenere l'autorizzazione alla connessione alla rete in Germania. Questo sviluppo illustra un cambiamento fondamentale: gli hyperscaler stanno bypassando l'infrastruttura di rete esistente costruendo i propri impianti di generazione di energia. Microsoft sta sperimentando piccoli reattori modulari per alimentare direttamente i data center. Amazon sta investendo in impianti solari che alimentano esclusivamente la sua infrastruttura cloud.
La Germania è in ritardo in questo sviluppo. Gli ostacoli normativi per la produzione energetica decentralizzata sono elevati e le procedure di approvazione sono lunghe. Allo stesso tempo, manca la volontà politica di classificare i data center come infrastrutture critiche e di dare loro la priorità di conseguenza. Sebbene la legge sull'efficienza energetica del 2023 obblighi i data center a utilizzare solo elettricità da fonti rinnovabili e a immettere il calore di scarto nelle reti di teleriscaldamento a partire dal 2027, queste normative sono di scarso aiuto se non è garantita la fornitura elettrica di base. È assurdo definire standard di sostenibilità mentre miliardi di euro di investimenti falliscono a causa della mancanza di connessione alla rete.
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Le tre domande cruciali
La situazione si riduce a tre domande fondamentali che determineranno il futuro digitale della Germania. Primo: le aree industriali dismesse possono essere la salvezza dell'IA in Germania, o siamo semplicemente troppo lenti? La disponibilità teorica di 5,5 milioni di metri quadrati di aree industriali dismesse è una cosa. L'implementazione pratica è un'altra. Ognuno di questi progetti richiede valutazioni di impatto ambientale complete, piani di bonifica e procedure di autorizzazione. Anche se tutte le parti coinvolte lavorano con la massima priorità, trascorrono diversi anni dal contatto iniziale alla messa in servizio di un data center. Durante questo periodo, i concorrenti di altri Paesi costruiscono dieci nuove strutture. La questione non è se la Germania abbia teoricamente la capacità, ma se riesca a raccogliere la velocità amministrativa e di pianificazione per realizzarla concretamente.
In secondo luogo: un'attenzione radicale all'efficienza è sufficiente a compensare lo svantaggio energetico? I risultati della ricerca presentata sull'intelligenza artificiale a basso consumo energetico sono impressionanti. Risparmi energetici dell'89% grazie ad algoritmi a bassa precisione, chip neuromorfici 100 volte più efficienti, un addestramento 100 volte più rapido grazie a metodi probabilistici: queste innovazioni potrebbero davvero segnare un cambio di paradigma. Tuttavia, c'è ancora molta strada da fare tra il laboratorio e la produzione di massa. I chip laser VCSEL esistono come prototipi; la loro scalabilità industriale richiederà anni. Processori neuromorfici come SpiNNaker2 dimostrano in modo impressionante le loro capacità, ma sono ancora lontani dall'essere pronti per applicazioni commerciali di intelligenza artificiale. Anche se la Germania diventasse il leader mondiale nella tecnologia di intelligenza artificiale a basso consumo energetico, potrebbero volerci dai cinque ai dieci anni prima che queste tecnologie siano pronte per il mercato e disponibili in quantità significative.
Terzo: o tra cinque anni staremo semplicemente a guardare mentre altri dominano il mercato? Questa domanda è la più scottante. Perché la proiezione più probabile degli sviluppi attuali è proprio questo scenario. Mentre la Germania lotta con i processi di approvazione, discute sugli standard di sostenibilità e attende l'espansione della rete, le dinamiche di potere globali stanno cambiando radicalmente. I principali modelli linguistici del futuro saranno formati in data center americani, cinesi o mediorientali. Le applicazioni di intelligenza artificiale che permeano il business e la società saranno sviluppate da aziende con accesso a una potenza di calcolo illimitata. Le aziende tedesche saranno relegate al ruolo di consumatori di queste tecnologie invece di plasmarle autonomamente. La sovranità tecnologica invocata nei discorsi politici si sta rivelando un'illusione.
La sottile linea tra ambizione e realtà
La Germania si trova a un bivio. Una strada conduce a un futuro da centro di eccellenza europeo per l'intelligenza artificiale efficiente dal punto di vista energetico. Un Paese che trasforma la necessità in virtù e conquista la leadership mondiale nelle tecnologie di intelligenza artificiale sostenibili. Questa visione non è irrealistica. Le basi scientifiche esistono, gli istituti di ricerca stanno ottenendo risultati impressionanti e sono disponibili competenze industriali nell'ingegneria meccanica e nella tecnologia dei semiconduttori. Con finanziamenti mirati, processi di approvazione accelerati per i progetti brownfield, una massiccia espansione dell'infrastruttura di rete e una chiara definizione delle priorità strategiche, questa strada potrebbe essere perseguita.
L'altra direzione porta all'irrilevanza. Un Paese che osserva la migrazione degli investimenti, la partenza delle sue menti migliori, la creazione di valore digitale altrove. Un Paese che, nel 2035, si ritrova con l'intera infrastruttura di intelligenza artificiale in mani straniere, con ogni applicazione critica che accede a server negli Stati Uniti o in Cina, con la dipendenza della propria economia dai fornitori di cloud esteri tanto quanto lo era in precedenza dal gas russo. Questo scenario non è distopico, ma la logica conseguenza degli sviluppi attuali, se non si adottano contromisure radicali.
La decisione verrà presa nei prossimi 24-36 mesi. Dopodiché, si definirà la rotta. Lo sviluppo dell'intelligenza artificiale segue curve esponenziali che non consentono tempi di recupero. Una volta rimasti indietro, non si può recuperare. Gli effetti di rete nel settore dell'intelligenza artificiale sono troppo forti, i vantaggi del pioniere troppo pronunciati. O la Germania riesce a creare l'infrastruttura necessaria ora, guidando contemporaneamente la rivoluzione dell'efficienza, oppure accetta la sua discesa verso la periferia tecnologica. Non ci sono vie di mezzo in questa competizione. La storia giudicherà senza pietà una generazione di decisori che hanno sottovalutato l'importanza delle linee elettriche per la sovranità digitale. La questione non è più se la Germania debba fare qualcosa. La questione è se abbia ancora la forza, la volontà e la velocità per fare ciò che è necessario prima che sia definitivamente troppo tardi.
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