Il panorama tecnologico globale ha raggiunto un punto di svolta fondamentale, dove la discussione sull’intelligenza artificiale ha superato i confini della semplice produttività individuale per entrare nel dominio della strategia nazionale e della sicurezza dei dati. Durante un approfondimento registrato nel corso del World Economic Forum 2026 a Davos, i principali osservatori del settore e i vertici di Hewlett Packard Enterprise (HPE) hanno delineato le coordinate di una trasformazione che vede l’integrazione tra geopolitica e infrastruttura digitale come il nuovo asse portante dello sviluppo economico.
Indice degli argomenti
La transizione verso la sovereign AI e l’implementazione aziendale
Il 2026 si configura come l’anno in cui il mercato globale si lascia alle spalle la fase della pura sperimentazione basata sui Large Language Models (LLM) e sulla curiosità scaturita da strumenti come ChatGPT. Secondo quanto emerso dal confronto tra Antonio Neri, CEO di HPE, e gli analisti di Six Five Media, Daniel Newman e Patrick Moorhead, l’attenzione si è spostata in modo deciso verso la sovereign AI e l’IA aziendale. Questo cambiamento non riguarda solo la tecnologia in sé, ma il modo in cui i governi e le grandi organizzazioni intendono mantenere il controllo sui propri asset informativi in un clima di crescente incertezza geopolitica.
Neri ha evidenziato come molte realtà abbiano ormai completato la fase di esplorazione per entrare in quella dell’implementazione effettiva. In questo scenario, la sovereign AI emerge come una risposta alla necessità di proteggere la proprietà intellettuale e la sicurezza nazionale. Antonio Neri ha infatti precisato che: «Il luogo in cui effettuano l’addestramento conta davvero. Ovviamente, il concetto di sovranità e di protezione dei dati è un principio fondamentale di questa decisione».
Questa tendenza è particolarmente visibile in Europa e in Medio Oriente, dove il passaggio da una riflessione puramente concettuale alla pianificazione di infrastrutture concrete è diventato realtà attraverso l’avvio di processi di gara (RFP) per la costruzione di cloud dedicati all’IA sovrana.
Il superamento della concentrazione nel Cloud pubblico
Un tema centrale del dibattito riguarda il rischio di un’eccessiva dipendenza dai grandi hyperscaler del cloud pubblico. Sebbene questi attori rimangano i principali fornitori di potenza di calcolo, Daniel Newman ha rilevato una crescente volontà da parte delle aziende di mitigare i rischi legati alla concentrazione del controllo.
La risposta a questa esigenza risiede in un approccio che HPE definisce come la vera natura dell’IA: un carico di lavoro intrinsecamente ibrido.
L’adozione della Sovereign AI non implica un isolamento dal mercato globale, ma piuttosto una maggiore libertà di scelta. Neri ha chiarito che il possesso di un’infrastruttura sovrana non impedisce di operare a livello internazionale, poiché i clienti avranno la flessibilità di decidere dove svolgere i propri carichi di lavoro a seconda delle esigenze specifiche. In settori critici, la tendenza è quella di lavorare «più vicino a casa» per le operazioni sensibili, spostandosi verso l’apprendimento distribuito laddove la presenza geografica lo richiede.
L’architettura dell’IA fisica e il ruolo dell’Edge computing
Parallelamente alla sovranità dei dati, l’attenzione si è spostata sull’IA fisica e sull’edge AI. La necessità di elaborare informazioni in tempo reale sta spingendo le aziende a costruire data center edge, portando la potenza di calcolo direttamente dove il dato viene generato. Antonio Neri ha spiegato che questa evoluzione è guidata da una combinazione di domanda di mercato e vincoli fisici. La visione di un’impresa «incentrata sull’edge, abilitata dal cloud e guidata dai dati» formulata già nel 2018, trova oggi la sua piena realizzazione.
L’acquisizione di Juniper Networks da parte di HPE è stata descritta come un passaggio chiave per estendere questo portafoglio dall’edge al cloud, garantendo che la connettività sia il punto di partenza per ogni progetto di intelligenza artificiale. Nei contesti industriali, come linee di produzione, ospedali o stadi, la latenza e i costi giocano un ruolo determinante. Per questo motivo, l’implementazione di modelli di IA appropriati all’edge è essenziale per fornire decisioni istantanee.
Agentic AI e l’efficienza operativa
Un elemento di novità discusso a Davos riguarda la crescita dell’Agentic AI, ovvero sistemi basati su agenti capaci di operare con un grado di autonomia superiore rispetto ai semplici chatbot. Questi modelli non richiedono necessariamente infrastrutture mastodontiche; Neri ha sottolineato che in molti casi può essere sufficiente un singolo server dotato di GPU con i giusti modelli integrati per effettuare inferenze efficaci.
Le aziende possono scegliere se applicare tecniche di Retrieval-Augmented Generation (RAG), effettuare il fine-tuning di modelli esistenti o costruirne di propri, decidendo poi se utilizzare GPU on-demand o infrastrutture on-premise per proteggere i dati durante l’addestramento. In questo contesto, piattaforme come HPE GreenLake cercano di unificare l’esperienza d’uso, permettendo di gestire carichi di lavoro ibridi in modo coerente e riducendo i costi attraverso l’uso dell’IA all’interno della piattaforma stessa.
Collaborazione e condivisione dei dati senza compromessi
Uno dei maggiori ostacoli alla diffusione della Sovereign AI è stata la percezione che un approccio focalizzato sulla sovranità potesse limitare l’accesso alle innovazioni globali. Tuttavia, l’evoluzione tecnologica sta offrendo soluzioni per superare questo dilemma. Neri ha citato l’importanza del Multi-Party Computation (MPC), una tecnica che permette di estrarre valore e apprendimento dai dati senza dover condividere i dati grezzi stessi.
Questa distinzione è fondamentale: le aziende e le nazioni possono collaborare condividendo solo l’intelligenza derivata. Neri ha affermato testualmente: «Puoi condividere solo l’apprendimento, non i dati effettivi. Quindi penso che sia una combinazione di diverse tecniche». Questo approccio è particolarmente rilevante per il mercato europeo, che sta adottando una posizione molto determinata sulla regolamentazione e sulla protezione dei dati nel contesto geopolitico attuale.
Strategie per i leader IT e ritorno sull’investimento
Nonostante l’entusiasmo tecnologico, molti responsabili dei sistemi informativi (CIO) mantengono un atteggiamento prudente, spesso frenati da preoccupazioni legate alla conformità, ai rischi e ai budget. Tuttavia, il messaggio emerso dall’incontro di Davos è un monito contro l’immobilismo. Neri ha avvertito che rimanere in una modalità di attesa significa rischiare di essere messi fuori mercato dalla concorrenza.
Le raccomandazioni per ottenere un ritorno sull’investimento (ROI) concreto nel 2026 si articolano su tre direttrici principali:
- Abbracciare l’innovazione attivamente: HPE stessa ha implementato oltre 70 casi d’uso interni, riscontrando benefici tangibili in termini di produttività e semplicità operativa.
- Adottare la filosofia del “fallire in fretta”: È necessario avviare numerosi Proof of Concept (PoC). Non tutti avranno successo, ma l’evoluzione costante è l’unica via per la riuscita a lungo termine.
- Diversificare i partner tecnologici: La complessità degli stack attuali richiede di non affidarsi a un unico fornitore, ma di scegliere più partner in base agli specifici casi d’uso.
La gestione dell’IA richiede inoltre una governance interna rigorosa che affronti temi etici e potenziali bias. Quando queste policy sono correttamente stabilite, la domanda interna esplode: in HPE sono state registrate oltre 300 richieste interne per l’implementazione di soluzioni basate sull’intelligenza artificiale.
Il 2026 rappresenta dunque il momento ideale per accelerare, poiché la tecnologia e i modelli sono ormai maturi e il mercato dispone di una solida base di best practice a cui attingere.
La sfida per le organizzazioni non è più chiedersi se adottare la Sovereign AI, ma come integrarla in una piattaforma unificata e aperta che permetta di gestire la complessità crescente senza sacrificare la sicurezza e il controllo.
