L'Europa si trova a un bivio cruciale nella sua corsa verso l'autonomia tecnologica, e il fronte dell'intelligenza artificiale rappresenta forse il campo di battaglia più delicato. Mentre Bruxelles tenta di costruire una propria sovranità digitale, la dipendenza dai modelli di AI sviluppati negli Stati Uniti emerge come un tallone d'Achille sempre più evidente. In questo contesto, si fa strada un interrogativo fondamentale: i modelli open source, in particolare quelli provenienti dalla Cina, possono rappresentare una via d'uscita credibile per il Vecchio Continente?
La questione non ammette risposte semplici, come sottolinea Anselm Küsters, analista del Cep Institute (Centres for European Policy Network), che ha analizzato in profondità le implicazioni strategiche di questa dipendenza tecnologica. Il panorama attuale vede il dominio incontrastato dei giganti americani – OpenAI, Google, Anthropic, Meta – che controllano non solo i modelli più avanzati ma anche l'infrastruttura di computing necessaria per il loro sviluppo e deployment.
L'alternativa open source apparentemente offerta dai modelli cinesi solleva però interrogativi complessi. Da un lato, questi sistemi promettono libertà di utilizzo e personalizzazione, elementi che potrebbero accelerare lo sviluppo di un ecosistema europeo indipendente. Dall'altro, la vera natura "open" di questi modelli rimane oggetto di dibattito, con preoccupazioni legate alla trasparenza dei dati di training, alle possibili backdoor e alla dipendenza da un altro attore geopolitico strategicamente sensibile.
L'analisi di Küsters evidenzia un paradosso fondamentale: mentre l'Unione Europea si è concentrata sulla regolamentazione dell'AI con l'AI Act, investendo energie considerevoli nella definizione di framework normativi, gli investimenti concreti in ricerca, sviluppo e infrastrutture computazionali rimangono drammaticamente inferiori rispetto ai competitor. Il divario in termini di FLOPS disponibili e di cluster GPU ad alte prestazioni si traduce in un handicap strutturale che nessuna normativa può colmare.
Il dibattito sull'utilizzo di modelli open source cinesi tocca anche questioni di sicurezza nazionale e protezione dei dati. I parametri di questi sistemi potrebbero contenere bias culturali o politici incorporati durante il training, mentre la mancanza di visibilità sui dataset utilizzati solleva interrogativi sulla compliance con le normative europee come il GDPR e il recente Digital Markets Act.
La strada verso l'autonomia tecnologica europea richiede scelte strategiche concrete: investimenti massicci in supercomputing dedicato all'AI, partnership tra settore pubblico e privato per lo sviluppo di LLM autoctoni, e la creazione di dataset europei di qualità per il training. Alternative che richiedono però risorse finanziarie e tempi di sviluppo che attualmente sembrano fuori portata per un continente frammentato in strategie nazionali spesso divergenti.
L'analisi del Cep Institute mette in luce come la questione trascenda la pura dimensione tecnica per toccare aspetti di competitività economica, sicurezza strategica e identità digitale europea. Affidarsi a modelli esterni, siano essi americani o cinesi, significa cedere il controllo su una tecnologia destinata a permeare ogni aspetto della società e dell'economia. La domanda resta aperta: l'Europa troverà la determinazione e le risorse per costruire la propria via all'intelligenza artificiale, o dovrà accettare un ruolo subordinato nell'era dell'AI?
