La corsa all’intelligenza artificiale rischia di trasformarsi per l’Unione europea in una corsa contro il tempo per costruire abbastanza infrastrutture di calcolo. La domanda cresce, trainata dall’adozione dell’AI nei settori economici e nei servizi pubblici, ma l’offerta di capacità dei data center potrebbe non riuscire a tenere lo stesso passo. Il risultato, se le tendenze attuali dovessero proseguire, sarebbe un divario tra domanda e offerta destinato ad allargarsi sensibilmente nel prossimo decennio.
A mettere in fila numeri, ostacoli e possibili risposte è il Cloud & AI Study, studio commissionato dalla Direzione generale Connect della Commissione europea e completato nel luglio 2026. Il documento, che precisa di riflettere le opinioni degli autori e non necessariamente quelle della Commissione, è stato realizzato per fornire una base empirica alla preparazione delle future politiche comunitarie e all’Impact Assessment di possibili iniziative. Le evidenze hanno accompagnato la valutazione di impatto del Cloud and AI Development Act (Cada), adottato lo scorso giugno, con l’obiettivo di aumentare la capacità di calcolo disponibile negli Stati membri e migliorare l’accesso al cosiddetto ‘computational capital’, in particolare per le piccole e medie imprese innovative.
Il quadro che emerge è quello di una doppia sfida. Da una parte c’è la necessità fisica di aumentare la capacità infrastrutturale, attraverso nuovi data center e risorse specializzate per l’addestramento, il fine-tuning e l’inferenza dei modelli. Dall’altra c’è un problema di adozione dei servizi, intrecciato alla forte concentrazione del mercato, ai rischi di lock-in, alle differenze nelle regole di procurement e alla difficoltà di scalare servizi e soluzioni attraverso le frontiere nazionali.
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Data center, nel 2025 mancano già circa 3 GW
Il primo dato di rilievo riguarda la capacità disponibile. Secondo la modellizzazione riportata nello studio, nel 2025 la domanda complessiva dei data center nei Ventisette ha raggiunto circa 15,3 GW, a fronte di un’offerta disponibile pari a circa 12,4 GW. Il divario esistente è quindi nell’ordine dei 3 GW.
Non è tanto il dato attuale, però, a destare attenzione quanto la traiettoria prospettica. Nello scenario di base, nel quale proseguono le tendenze e le misure già in essere, il gap tra domanda e offerta potrebbe salire a circa 14 GW nel 2030 e a circa 20 GW nel 2036. In scenari caratterizzati da una crescita ancora più sostenuta della domanda, il deficit sarebbe superiore.
Gli autori usano tuttavia una cautela importante: lo studio non sostiene che la carenza di capacità sia inevitabile. Identifica invece un rischio concreto che l’espansione infrastrutturale non riesca a tenere il passo con l’aumento delle esigenze di calcolo. La distinzione è essenziale, perché proprio sulla capacità di modificare questa traiettoria si concentra una buona parte delle opzioni di policy analizzate.
Il motore della crescita è soprattutto l’intelligenza artificiale. Training e inferenza richiedono hardware specializzato, elevata densità computazionale e infrastrutture ad alte prestazioni. Con la diffusione delle applicazioni AI in un numero crescente di comparti industriali e nelle amministrazioni pubbliche, la capacità di calcolo diventa così una componente sempre più strategica della competitività economica europea e, allo stesso tempo, della sua resilienza tecnologica.
Permessi fino a 48 mesi e reti energetiche sotto pressione
La questione non si risolve semplicemente decidendo di costruire più data center. Il rapporto individua una serie di colli di bottiglia che possono rallentare la realizzazione delle infrastrutture proprio nel momento in cui la domanda accelera.
Uno dei problemi principali riguarda procedure autorizzative lunghe e frammentate, che in alcuni casi possono richiedere fino a 48 mesi. Per un settore caratterizzato da cicli tecnologici molto rapidi, attendere quattro anni prima di poter portare a regime nuova capacità significa rischiare che domanda, tecnologie e condizioni di mercato cambino nel frattempo.
A questo si aggiunge il nodo dell’energia. I nuovi data center, in particolare quelli destinati ai workload di intelligenza artificiale, richiedono disponibilità di potenza elettrica, collegamenti adeguati alla rete e, in molti casi, significative risorse per il raffreddamento. Accesso all’energia, capacità delle reti elettriche e disponibilità di acqua diventano quindi vincoli industriali oltre che infrastrutturali.
Il tema è particolarmente delicato per l’Europa, dove l’espansione del sistema dei data center deve convivere con obiettivi di sostenibilità, sicurezza degli approvvigionamenti e decarbonizzazione. Non si tratta più soltanto di individuare terreni su cui costruire edifici e installare server: l’ubicazione della capacità computazionale dipende sempre più dalla disponibilità di un ecosistema energetico in grado di sostenerla.
Anche il fattore economico pesa. Lo studio stima un costo medio di costruzione dei data center intorno a 12,7 milioni di euro per MW. Colmare il divario prospettato richiederebbe quindi investimenti nell’ordine di diverse decine di miliardi di euro nel prossimo decennio. La capacità di mobilitare capitale privato, strumenti finanziari pubblici e procedure autorizzative più rapide diventa parte della stessa equazione.
Hyperscaler extra-Ue al 72%, fornitori europei in ritirata
Il problema europeo non riguarda però soltanto quanta capacità di calcolo sarà disponibile. Conta anche chi la controlla, chi fornisce i servizi e quanto facilmente imprese e pubbliche amministrazioni possano cambiare piattaforma.
Il rapporto fotografa un mercato cloud fortemente concentrato. I provider hyperscale non europei detengono circa il 72% del mercato Ue, mentre la quota riconducibile ai fornitori europei è scesa dal 27% del 2017 al 13% del 2022.
La tendenza assume una portata ancora maggiore considerando l’integrazione verticale del settore. Gli hyperscaler, sottolinea lo studio, sono destinati a rappresentare oltre la metà della potenza globale dei data center entro il 2027. Il controllo di grandi infrastrutture computazionali si combina così con quello delle piattaforme software, dei servizi cloud e, sempre più, degli strumenti e dei modelli legati all’intelligenza artificiale.
Per Bruxelles la questione assume inevitabilmente una dimensione strategica. La disponibilità fisica di data center non equivale automaticamente ad autonomia tecnologica, soprattutto quando infrastrutture, piattaforme e servizi sono concentrati in un numero ristretto di operatori verticalmente integrati.
Lo studio collega a questo scenario anche i rischi di lock-in e mette al centro la necessità di migliorare portabilità e interoperabilità. L’obiettivo dichiarato è rendere più semplice lo spostamento di dati e workload, ridurre le barriere al cambio di fornitore e creare un ambiente nel quale le imprese europee possano competere e scalare con maggiore facilità.
Mercato unico ancora frammentato tra procurement e sicurezza
La concentrazione dell’offerta è soltanto una parte della questione. Secondo il rapporto, l’adozione del cloud e dell’intelligenza artificiale è frenata anche da barriere transfrontaliere che continuano a frammentare il mercato europeo.
Le pratiche di procurement possono cambiare sensibilmente tra Paesi e amministrazioni. A queste differenze si aggiungono requisiti di sicurezza e obblighi di compliance non sempre omogenei. Il risultato è un ambiente nel quale un servizio che può essere facilmente commercializzato in uno Stato membro non necessariamente riesce a scalare con la stessa facilità nel resto dell’Unione.
L’effetto può essere particolarmente rilevante nei casi d’uso sensibili, dalla pubblica amministrazione ai settori caratterizzati da requisiti stringenti sulla protezione delle informazioni. Proprio dove cloud e AI potrebbero generare guadagni di produttività significativi, l’incertezza sui requisiti, sulla governance o sulla possibilità di trasferire dati e workload può rendere più lenta la decisione di adottare nuove soluzioni.
Per questo gli obiettivi identificati dallo studio vanno oltre l’aumento della capacità infrastrutturale. Tra le priorità figurano la riduzione della frammentazione, il contenimento del lock-in attraverso maggiore interoperabilità e portabilità e il rafforzamento della capacità del settore pubblico di acquistare, governare e riutilizzare soluzioni cloud e AI, facendo ricorso anche all’open source quando appropriato.
Capacità, l’intervento europeo offre il rapporto costi-benefici più alto
Per affrontare il rischio di insufficienza della capacità lo studio mette a confronto tre diversi livelli di intervento.
Il primo approccio punta essenzialmente sul coordinamento. Prevede un ruolo più forte dell’Alliance for Industrial Data, Edge and Cloud, forum pubblico-privati e linee guida europee sui data center sostenibili. Il costo di implementazione stimato è di circa 13,09 milioni di euro, mentre i risparmi associati vengono quantificati in 470,34 milioni, per un rapporto benefici-costi pari a 35,92.
La seconda ipotesi sposta maggiormente il baricentro sugli Stati membri. Prevede semplificazione amministrativa, aree nelle quali accelerare la realizzazione delle infrastrutture e misure nazionali di sostegno agli investimenti. In questo caso, a fronte di costi stimati in 165,9 milioni di euro, i risparmi potrebbero raggiungere 16,6 miliardi, con un rapporto benefici-costi pari a 99,87.
È però la terza soluzione a registrare, nelle stime dello studio, l’indicatore più elevato. L’intervento legislativo e finanziario a livello europeo combina risorse comunitarie per ricerca e sviluppo e per gli ecosistemi di innovazione con progetti strategici di deployment e identificazione a livello Ue di aree nelle quali accelerare le procedure. I costi sono stimati in 44,1 milioni di euro, a fronte di 8,5 miliardi di risparmi e di un rapporto benefici-costi pari a 193,20.
Il dato non significa automaticamente che questa opzione sarà quella scelta dalla Commissione: il documento è uno studio a supporto della preparazione delle politiche, non una decisione legislativa. Mostra però come, nella modellizzazione effettuata, gli interventi più strutturati risultino preferibili rispetto al semplice mantenimento dello status quo.
Data center, operatori e Pmi non indicano la stessa strada
Anche le preferenze degli stakeholder non sono uniformi. Per il problema della disponibilità di capacità, tutte e tre le opzioni considerate dallo studio superano lo scenario di base nella valutazione multicriterio, ma le soluzioni che prevedono interventi più incisivi, a livello nazionale o comunitario, risultano generalmente favorite rispetto al semplice quadro collaborativo.
Gli operatori economici e i provider di cloud e data center indicano più frequentemente come preferibile la soluzione fondata su semplificazioni, fast track e misure nazionali di supporto. Le autorità pubbliche nazionali e le piccole e medie imprese tendono invece a favorire maggiormente l’intervento europeo, che combina finanziamenti per ricerca e innovazione con progetti strategici e individuazione comunitaria delle aree di deployment accelerato.
È una differenza che riflette interessi e prospettive diverse. Chi realizza e gestisce infrastrutture punta comprensibilmente su misure in grado di ridurre direttamente tempi e ostacoli amministrativi nei singoli mercati. Per amministrazioni e Pmi, invece, una regia comunitaria può offrire maggiore coerenza, accesso più uniforme alle risorse e minori squilibri tra Stati membri.
La sfida per il legislatore sarà quindi combinare la dimensione locale della costruzione fisica dei data center, che dipende da autorizzazioni, energia e territorio, con la necessità di una politica industriale che eviti di moltiplicare approcci nazionali divergenti.
Servizi sovrani, Bruxelles studia una definizione comune
Il secondo gruppo di misure affronta il problema dell’adozione. Qui entra direttamente in gioco uno dei concetti più dibattuti nel mercato tecnologico europeo: quello di cloud e servizi AI “sovrani”.
La prima opzione analizzata prevede una definizione europea dei servizi cloud e AI sovrani, accompagnata da linee guida per il procurement, attività di standardizzazione e iniziative volte ad aumentare trasparenza e visibilità dell’offerta. Si tratta della soluzione meno costosa, con oneri stimati in 30,4 milioni di euro.
I risparmi calcolati, tuttavia, si fermano a 7,6 milioni nello scenario centrale, con un rapporto benefici-costi di 0,25. Il range delle stime è ampio, ma il dato centrale mostra come un intervento concentrato soprattutto su definizioni, informazioni e standardizzazione possa avere un impatto economico più limitato rispetto a misure direttamente rivolte all’adozione.
La questione resta comunque strategica. Una definizione condivisa a livello europeo potrebbe ridurre l’incertezza che oggi accompagna l’utilizzo del termine sovranità in ambito cloud, soprattutto nelle gare pubbliche e nei settori regolamentati. Il problema è trovare criteri sufficientemente chiari senza creare nuove barriere che restringano ulteriormente la concorrenza.
Pubblica amministrazione al centro della partita
La seconda opzione sul fronte dell’adozione sposta l’attenzione sulla domanda. Prevede criteri di procurement, una Public Sector Cloud Federation, meccanismi volontari di autorizzazione, certificazione delle competenze e audit di sovranità.
In questo caso i costi di implementazione stimati salgono a 879,8 milioni di euro, ma i risparmi arrivano a 16,2 miliardi. Il rapporto benefici-costi risulta pari a 18,37.
Il ruolo attribuito al settore pubblico è significativo. La pubblica amministrazione non viene considerata soltanto come uno dei grandi utilizzatori potenziali di servizi cloud e AI, ma anche come strumento attraverso cui orientare il mercato, favorire standard comuni, sostenere soluzioni interoperabili e creare una domanda sufficientemente strutturata da facilitare la crescita dell’ecosistema.
La proposta di una federazione cloud del settore pubblico si inserisce proprio in questa logica: collegare esperienze e infrastrutture, favorire il riuso e aumentare la capacità delle amministrazioni di acquistare tecnologie complesse senza dipendere completamente dalle competenze dei singoli fornitori.
Marketplace e acquisti congiunti, il piano più ambizioso vale 4,6 miliardi
Ancora più ampia è la terza opzione analizzata per sostenere l’adozione. Il modello prevede strumenti di coordinamento a livello Ue, procurement congiunto, un Cloud and AI Marketplace, sostegno alle Pmi e misure dedicate all’open source.
È il pacchetto economicamente più impegnativo tra quelli valutati: il costo centrale è stimato in 4,60 miliardi di euro, con una forchetta compresa tra 3,34 e 9,89 miliardi. I risparmi potenziali vengono però quantificati in 50,65 miliardi, con un intervallo che va da 23,34 a 133,09 miliardi.
Il rapporto benefici-costi nello scenario centrale è pari a 11,02, inferiore a quello dell’opzione focalizzata sul miglioramento dell’adozione ma comunque positivo. Il punto di forza di questo modello non sarebbe quindi soltanto il ritorno economico unitario, ma l’ampiezza dell’intervento e il tentativo di affrontare contemporaneamente domanda, coordinamento, accesso per le piccole imprese e disponibilità di alternative open source.
Nella valutazione multicriterio riportata dallo studio, questa opzione è la più frequentemente preferita nel complesso per affrontare le barriere all’adozione. Gli operatori economici e i fornitori di servizi cloud e AI tendono a favorirla, mentre le autorità pubbliche nazionali mostrano una maggiore preferenza per le misure incentrate sulla diffusione e sulla Public Sector Cloud Federation. Le Pmi, al contrario, indicano più spesso la soluzione meno invasiva basata su trasparenza, definizioni e linee guida.
Il nodo strategico: più infrastrutture senza aumentare la dipendenza
È in questo intreccio tra capacità e mercato che il rapporto assume il maggiore rilievo per la strategia digitale europea. Costruire più data center è necessario, ma non sufficiente. Se la nuova capacità viene realizzata in un ecosistema sempre più concentrato nelle mani di pochi grandi hyperscaler extra-Ue, l’aumento dell’offerta computazionale non si traduce automaticamente in un rafforzamento dell’autonomia e della competitività dell’industria europea.
Allo stesso modo, perseguire la sovranità attraverso vincoli e requisiti troppo frammentati rischierebbe di ottenere l’effetto opposto, rendendo ancora più difficile per gli operatori europei raggiungere la scala necessaria. La sfida consiste dunque nel tenere insieme sicurezza, resilienza e apertura del mercato.
Portabilità, interoperabilità e open source diventano, in questa prospettiva, strumenti industriali oltre che tecnologici. Ridurre i costi di switching significa ridimensionare il rischio di lock-in e aumentare la capacità negoziale degli utenti, mentre standard e procurement comuni possono contribuire a creare un mercato più omogeneo.
Per le Pmi il tema è ancora più rilevante. L’accesso a risorse computazionali avanzate sta diventando un elemento decisivo per sviluppare e portare sul mercato applicazioni basate sull’intelligenza artificiale. È proprio in questo senso che il documento richiama l’esigenza di migliorare l’accesso al ‘computational capital’: la potenza di calcolo tende progressivamente ad assumere un ruolo paragonabile a quello di altre risorse produttive essenziali.
La futura legge europea si giocherà tra energia, investimenti e concorrenza
Il Cloud & AI Study non definisce quale sarà la forma finale del futuro intervento europeo. Fornisce però una mappa molto chiara dei problemi che Bruxelles dovrà affrontare nella preparazione del Cloud and AI Development Act e di eventuali misure collegate.
Il primo è quantitativo: evitare che il gap tra domanda e offerta di capacità passi dagli attuali circa 3 GW ai 14 GW stimati per il 2030 e ai 20 GW del 2036 nello scenario di base. Il secondo è procedurale: ridurre tempi autorizzativi che possono arrivare a quattro anni e risolvere i colli di bottiglia nell’accesso all’energia, alle reti e alle risorse necessarie per il raffreddamento.
Il terzo riguarda il mercato. Con gli hyperscaler extra-Ue al 72% e i provider europei scesi al 13% nel 2022, ogni strategia sull’infrastruttura sarà inevitabilmente anche una politica sulla concorrenza, sull’autonomia tecnologica e sulla capacità delle imprese continentali di crescere.
Infine c’è la domanda. La capacità può essere disponibile senza essere utilizzata pienamente se imprese e amministrazioni si scontrano con competenze insufficienti, regole divergenti, procurement complessi e timori legati alla sicurezza o alla dipendenza tecnologica.
È per questo che il dossier cloud e intelligenza artificiale si prepara a diventare uno dei capitoli centrali della politica industriale digitale europea. Non si tratta soltanto di aggiungere server, acceleratori e megawatt. In gioco c’è la possibilità di costruire un mercato nel quale la crescente domanda di potenza di calcolo possa essere soddisfatta con infrastrutture sostenibili, regole comuni, maggiore possibilità di scelta e un ecosistema europeo capace di occupare uno spazio più ampio nella catena del valore.
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