La Cina ha fissato un budget di 426,42 miliardi di yuan — circa 61,8 miliardi di dollari — destinati esclusivamente a scienza e tecnologia nel 2026. È il capitolo di bilancio che cresce di più, con un incremento del 10% su base annua. Mentre il target di crescita del PIL è sceso al 4,5-5%, il minimo dal 1991, gli investimenti strategici in tecnologia non rallentano. Il Premier Li Qiang ha parlato di "progressi rivoluzionari nelle tecnologie di base" nel discorso all'Assemblea Nazionale del Popolo.
La spesa cinese totale in ricerca e sviluppo nel 2024 aveva già superato i 3,6 trilioni di yuan, pari al 2,69% del PIL, con una crescita dell'8,9% su base annua. In termini assoluti, la Cina è il secondo investitore mondiale in R&S, subito dopo gli Stati Uniti che nel 2024 hanno superato i 993 miliardi di dollari. L'Europa, presa nel suo insieme, investe in ricerca una cifra stimata intorno al 2,1% del PIL — ma senza la coesione sistemica che caratterizza né il modello americano né quello cinese.
Il 2026 aggiunge ulteriore accelerazione. La ricerca di base — il segmento più critico per le scoperte scientifiche strutturali — cresce del 16,3%. Il piano quinquennale prevede di mantenere una crescita annuale della spesa in R&S superiore al 7% fino al 2030. I settori prioritari identificati nel progetto di bilancio includono intelligenza artificiale, energia avanzata, tecnologia quantistica, Internet satellitare, reti 6G e interfacce cervello-computer; definiscono la mappa di cosa conta nel prossimo decennio, secondo le autorità del colosso asiatico.
La potenza di fuoco finanziaria è amplificata dal capitale umano. La Cina dispone di oltre 80 milioni di professionisti qualificati — una cifra equivalente all'intera popolazione della Germania. Di questi, più di 10 milioni lavorano direttamente in attività di ricerca e sviluppo. Le università cinesi producono ogni anno oltre 5 milioni di laureati STEM, una cifra che la colloca al primo posto mondiale per laureati STEM e per pubblicazioni scientifiche. La Cina produce più dottori di ricerca in discipline STEM degli Stati Uniti e più del totale europeo.
C'è però un elemento nuovo nel bilancio di quest'anno che vale la pena segnalare. Per la prima volta, la leadership cinese ha sollevato pubblicamente la questione dell'impatto dell'AI sull'occupazione interna. Si inizia a discutere ufficialmente dei rischi occupazionali che quella stessa tecnologia potrebbe generare: è la prima ammissione che il processo ha una scala e una velocità tali da produrre effetti sociali non trascurabili, anche in un sistema che li può gestire con strumenti che i governi democratici non hanno.
L'Europa: tre modelli su quaranta
Guardando specificamente agli LLM, che sono la singola tecnologia con cui stiamo plasmando il futuro prossimo, il ruolo dell'Europa resta marginale, come mostrano i dati che Euronews ha pubblicato a gennaio 2026: gli Stati Uniti hanno sviluppato 40 modelli AI fondazionali. La Cina ne ha sviluppati 15. Tutta l'Europa insieme ne ha prodotti 3; l'articolo in questione non fa nomi specifici, ma probabilmente si parla di Mistral AI, Aleph Alpha e BLOOM.
Ritroviamo queste differenze quando guardiamo al flusso di denaro: gli investimenti VC in AI negli USA si attestano tra i 60 e i 70 miliardi di dollari, mentre in Europa si fermano tra i 7 e gli 8 miliardi. Nell'arco dell'ultimo decennio, gli investimenti privati in AI negli USA hanno superato i 400 miliardi di dollari; quelli di tutti i Paesi europei messi insieme hanno raggiunto circa 50 miliardi.
Le startup AI europee raccolgono in media 8,5 milioni di dollari nel loro primo round di finanziamento, contro i 13 milioni delle americane. I fondi di venture capital europei gestiscono circa 44 miliardi di dollari, sei volte meno dei 270 miliardi gestiti da quelli statunitensi.
Il confronto con la Cina sul fronte del venture capital è più complesso — il modello cinese è ibrido tra pubblico e privato, con fondi statali che finanziano direttamente i campioni tecnologici. Ma la direzione è identica: scala, velocità, disponibilità di capitale per chi vuole costruire.
L'Europa ha circa il 30% in più di professionisti AI per capita rispetto agli USA. Tuttavia, tre quarti degli studenti europei di dottorato in AI nelle università americane restano negli USA per almeno cinque anni. Un terzo di tutti gli specialisti AI non statunitensi si trasferisce negli Stati Uniti. Clark Parsons, leader dell'European Startup Network, è diretto: "Il problema principale è il finanziamento. Gli USA hanno pool di capitale estremamente profondi." Lovable, la startup AI a crescita più rapida d'Europa nel 2025, ha aperto la sua sede principale negli Stati Uniti.
Il Rapporto Draghi: diagnosi corretta, implementazione quasi zero
Il punto di riferimento europeo più autorevole sul tema resta il Rapporto Draghi, pubblicato nel settembre 2024. Le sue parole sono rimaste nella memoria: se l'Europa non recupera il ritardo tecnologico, andrà incontro a una "agonia lenta." Draghi ha scritto che l'UE "ha bisogno di molto più coordinamento di politica industriale, decisioni più rapide e investimenti massicci per tenere il passo con rivali come gli Stati Uniti e la Cina."
Il Draghi Observatory & Implementation Index, lanciato dall'European Policy Innovation Council nel settembre 2025, ha verificato lo stato di attuazione delle 383 raccomandazioni: solo 43 (11,2%) erano state pienamente implementate a un anno dalla pubblicazione. 87 (22,7%) non erano state toccate. Le aree con i progressi peggiori sono esattamente le più critiche: clean technologies, digitalizzazione ed energia. Antonios Nestoras, direttore esecutivo di EPIC, ha commentato che l'Europa "invece di sostenere la propria eccellenza 'Made in Europe', continua a produrre gabbie burocratiche e labirinti regolatori di livello mondiale."
Draghi stesso, intervenendo alla conferenza di settembre 2025, si è mostrato pessimista: ogni sfida indicata nel rapporto si era aggravata. Von der Leyen, nel frattempo, annunciava l'"AI first" all'AI Action Summit di Parigi nel febbraio 2025 e prometteva di "non risparmiare sforzi per fare dell'Europa un continente AI." All'atto pratico, l'iniziativa InvestAI ha mobilitato 200 miliardi di euro e sono previste cinque AI gigafactory, ognuna con più di 100.000 chip avanzati. Considerando ciò che stanno facendo Cina e USA, viene da chiedersi se sia abbastanza.
Uno dei temi centrali, forse quello di cui si parla più spesso, è quello regolatorio. L'Europa ha creato norme solide e pioneristiche come l'AI Act, il GDPR, il Digital Markets Act. Un lavoro enorme che ha permesso di creare un framework condiviso, dove aziende e istituzioni possono collaborare allo sviluppo industriale e tecnologico. Tuttavia, per quelle stesse aziende la necessità di restare entro le norme ha un evidente effetto frenante. La lentezza nel costruire nuove infrastrutture dipende anche dalle molte regole.
Gli sforzi regolatori si confermano dunque un'arma a doppio taglio: necessari per assicurarsi che lo sviluppo tecnologico sia veramente un beneficio per tutti, e per mettersi al riparo (per quanto possibile) dai molti possibili rischi. Allo stesso tempo, tuttavia, se le troppe norme allontanano investimenti, talenti e aziende, potrebbero rivelarsi molto meno utili.
"L'UE dovrebbe smettere di congratularsi con se stessa per essere il regolatore mondiale della tecnologia. Abbiamo passato troppo tempo a pensare a come regolare invece di chiederci ogni giorno come rendere l'Europa il posto più competitivo del pianeta", ha osservato Clark Parsons, CEO dell'European Startup Network (ESN), la principale organizzazione di rappresentanza degli ecosistemi startup europei.
La distanza che separa l'Europa dalla Cina non si misura solo in miliardi di yuan. Si misura nel fatto che Pechino ha un piano di indipendenza tecnologica che copre tutto lo stack — ricerca di base, semiconduttori, AI, 6G, quantum — con orizzonte 2030, sostenuto da un capitale umano che produce 5 milioni di laureati STEM all'anno e da una leadership che ha reso la tecnologia una questione di sopravvivenza geopolitica. L'Europa ha il talento. Ha anche la capacità di produrre le migliori analisi del problema. Quello che ancora manca — come dimostra un tasso di implementazione dell'11,2% — è la volontà di agire alla stessa velocità del problema.
