L’annuncio del ministro Adolfo Urso durante la XXVIII edizione di Futuro Direzione Nord ha ufficializzato la volontà dell’Italia di competere per una delle gigafactory previste dal programma InvestAI della Commissione europea. La proposta guidata dal consorzio Leonardo, Eni e dalla Fondazione di Torino viene presentata come un modello unico in Europa, grazie alla cooperazione tra grandi imprese e istituzioni. Tuttavia, dietro la retorica si nascondono complessità tecniche, energetiche e finanziarie che meritano un’analisi chiara.
La candidatura italiana poggia su un ecosistema HPC già esistente, ma la transizione da un livello di prova a una struttura di scala gigawatt richiede risposte concrete su più fronti. In questo articolo esploriamo le distinzioni tra progetti già finanziati e l’obiettivo InvestAI, i vincoli infrastrutturali che emergono sul territorio e le questioni finanziarie e di competenze che decideranno la credibilità dell’iniziativa.
Differenze tra AI Factory e la sfida delle gigafactory InvestAI
Occorre distinguere tra le AI Factory EuroHPC, già selezionate e finanziate, e le gigafactory InvestAI, ancora in fase di bando. L’Italia ha già realizzato un risultato concreto con IT4LIA, l’AI Factory attiva al Tecnopolo DAMA di Bologna, operativa dal settembre 2026 grazie a un investimento complessivo di 420 milioni di euro cofinanziati UE-Italia. Il contratto per il supercomputer, firmato il 22 aprile 2026, prevede 290 milioni per la macchina fornita da Dell Technologies e integrata da E4 Computer Engineering, con oltre 160 exaflops per inferenza.
IT4LIA: un punto fermo ma su un altro piano
Il successo di IT4LIA colloca Bologna nella rete di 19 AI Factory europee e dimostra capacità progettuali e operative. Tuttavia una gigafactory InvestAI implica un salto di scala: campus da circa 100.000 chip AI per il training di modelli di trilioni di parametri, finanziamenti molto più grandi e requisiti energetici e di rete di ordine diverso rispetto a una AI Factory.
Vincoli infrastrutturali: energia e connessioni di rete
Una singola gigafactory richiede tipicamente almeno 1 GW di potenza elettrica per operare stabilmente, una cifra comparabile al consumo di una città di medie dimensioni. In Italia la capacità attualmente dedicata ai data center è di circa 500 MW. Le proiezioni più ottimistiche del Politecnico di Milano e di Elettricità Futura ipotizzano tra 1,4 e 2 GW realizzabili entro il 2030 e fino a 4,5 GW al 2035, ma questi scenari restano complessi da raggiungere e non risolvono immediatamente il fabbisogno di una gigafactory.
Il collo di bottiglia delle connessioni
Il problema non è soltanto la generazione di energia, ma la capacità della rete di trasmissione di accogliere grandi carichi. A fine gennaio 2026 Terna segnalava 449 pratiche di connessione per data center con una richiesta complessiva di 78,79 GW: se tutte fossero accolte servirebbe un raddoppio della generazione nazionale. Inoltre oltre il 65% delle richieste è concentrato in Lombardia e Lazio, creando congestioni locali e tempi tecnici di allacciamento che possono vanificare piani industriali che richiedono rapidità.
Competizione, finanziamenti e gap di competenze
Il bando InvestAI, lanciato al Summit AI di Parigi nel febbraio 2026, mette sul tavolo fino a 20 miliardi di euro per quattro o cinque campus sovrani. A differenza delle AI Factory EuroHPC, dove il cofinanziamento UE può arrivare al 50%, per le gigafactory il contributo europeo è pari al 17% del CAPEX sull’infrastruttura di calcolo. Per un progetto stimato tra 3 e 5 miliardi — come la proposta italiana a doppio polo Lombardia-Puglia — l’apporto UE sarebbe compreso tra 500 e 850 milioni, lasciando il grosso a investitori nazionali e privati.
I finanziamenti annunciati, come i 450 milioni dal Fondo AI di CDP e i contributi dell’Istituto AI per l’Industria a Torino, sono quindi di un ordine di grandezza inferiore alle necessità residue. Sul fronte delle competenze, il ministro ha segnalato che il 37% delle imprese italiane indica carenze di figure AI e che l’adozione delle tecnologie AI nelle imprese con oltre 10 addetti è passata dall’8% al 16% in un anno, restando sotto la media UE del 20% e con oltre l’83% delle imprese che non utilizza soluzioni AI.
Questa discrepanza tra infrastrutture di punta e diffusione delle tecnologie nella base produttiva è ciò che possiamo chiamare scala spezzata. Perché la gigafactory non resti un monumento tecnologico fine a sé stesso servono piani di formazione e alleanze tra università, ITS e imprese che operino su orizzonti pluriennali, oltre a soluzioni finanziarie e di governance credibili e tempi di realizzazione compatibili con le esigenze industriali.
Credibilità della candidatura e passi necessari
Non tutto è negativo: la proposta consortile italiana è un vantaggio competitivo in un contesto con oltre settanta candidature da sedici Paesi. L’ecosistema HPC nazionale — con risorse come il supercalcolo di Leonardo a Bologna, Davinci-1 a Genova e HPC6 di Eni a Pavia — dimostra capacità realizzative, e la legge quadro sull’AI allineata all’AI Act e la Strategia nazionale 2026-2026 forniscono un quadro regolatorio rilevante per Bruxelles.
La prova di credibilità consisterà però nella capacità di mettere sul tavolo risposte concrete: riservare energia dedicata, accelerare i processi di permitting, assicurare connessioni di rete tempestive, definire un modello finanziario sostenibile e presentare un progetto di formazione e trasferimento tecnologico concreto. Senza questi elementi una candidatura rischia di restare un annuncio politico, mentre con essi può trasformarsi in un progetto industriale capace di legare la punta tecnologica al tessuto produttivo nazionale.
Per approfondire, il quadro normativo europeo è definito dal Regolamento (UE) 2026/150 che modifica il Regolamento (UE) 2026/1173 sulla EuroHPC Joint Undertaking; la call ufficiale InvestAI è attesa nel primo semestre 2026.