La Sovereign AI sta diventando uno dei pilastri più solidi della corsa globale alle infrastrutture per l’intelligenza artificiale. Su 933,6 miliardi di dollari di investimenti censiti da Mtn Consulting in 195 progetti annunciati dal 2025 in poi, 73 iniziative, per un valore complessivo di circa 367,4 miliardi, rientrano nella categoria delle infrastrutture AI sovrane. Significa che quasi il 39% della spesa monitorata è già riconducibile a progetti controllati dallo Stato, sostenuti da partnership governative oppure esplicitamente legati a obiettivi nazionali di autonomia tecnologica.
È un dato rilevante soprattutto perché emerge mentre sul mercato aumentano gli interrogativi sulla sostenibilità dell’attuale ciclo di investimenti nei data center. Ci si interroga anche sulla possibilità che una parte della capacità annunciata non venga mai effettivamente realizzata. Mtn Consulting ritiene che proprio la componente sovrana possa essere meno esposta di quella commerciale a un eventuale rallentamento. Gli investimenti non rispondono infatti soltanto alle aspettative sulla domanda di servizi AI, ma anche a esigenze di sicurezza, controllo dei dati, politica industriale e riduzione delle dipendenze tecnologiche.
La tendenza è già visibile nel numero dei progetti. Nel primo semestre 2026 29 delle 80 iniziative annunciate, il 36%, sono classificabili come Sovereign AI, contro 20 su 62, pari al 32%, nello stesso periodo del 2025.
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Quando un data center diventa “sovrano”
La distinzione è centrale perché la Sovereign AI rischia altrimenti di trasformarsi in un’etichetta applicata a qualsiasi investimento nazionale nell’intelligenza artificiale. Per Mtn Consulting un progetto può rientrare nella categoria se l’operatore è controllato in maggioranza dallo Stato o da un fondo sovrano. In alternativa, se esiste una partnership o un contratto formale con un governo collegato a obiettivi di politica nazionale o sovranazionale, oppure se l’infrastruttura viene esplicitamente presentata come capacità AI sovrana o nazionale.
Il criterio esclude quindi un semplice data center commerciale anche quando l’impianto assume un ruolo strategico per il Paese che lo ospita. Il documento utilizza proprio l’Italia per mostrare la differenza. IT4LIA AI Factory, a Bologna, rientra nel perimetro perché è infrastruttura di ricerca pubblica sostenuta da Cineca, Eurohpc e dal ministero dell’Università e della Ricerca. Il secondo campus milanese di Vantage, pur classificato come infrastruttura strategica ai sensi della normativa italiana, resta invece un progetto commerciale.
La distinzione mette a fuoco la vera natura del fenomeno. Non si tratta necessariamente di costruire tecnologie differenti da quelle utilizzate dagli hyperscaler. Si tratta di cambiare chi controlla la capacità di calcolo, con quali finalità e secondo quale catena di governance. Lo stesso studio sottolinea che architetture tecnologiche e progettazione dei siti non presentano differenze strutturali rispetto ai data center AI commerciali. La sovranità si gioca quindi soprattutto sul controllo dell’infrastruttura, dei dati e delle dipendenze dalla supply chain.
Europa davanti all’Asia per peso dei progetti sovrani
È in Europa che questo modello appare più sviluppato. Dei 79 progetti censiti nella regione, 34, pari al 43%, superano la soglia individuata da Mtn Consulting. Una quota praticamente identica si registra nell’area Medio Oriente e Africa, con 12 iniziative sovrane su 28. Nelle Americhe sono 7 su 17, il 41%. L’Asia, nonostante rappresenti il secondo mercato per numero di operazioni, si ferma al 28%, con 20 progetti qualificati su 71. Stati Uniti e Cina sono esclusi dall’analisi perché oggetto di attività di ricerca separate.
Il report mostra inoltre come il peso delle iniziative sovrane non proceda in modo lineare trimestre dopo trimestre, ma resti significativo anche durante le oscillazioni nel numero complessivo degli annunci.
Nel caso europeo, questa dinamica si sovrappone ormai direttamente alla politica industriale dell’Unione. La Commissione ha impostato la strategia per il continente dell’AI sulla creazione di 19 AI factory e sullo sviluppo di gigafactory. La componente infrastrutturale è dunque sempre meno separabile dal tema dell’autonomia strategica. Bruxelles punta esplicitamente a rafforzare capacità europee in semiconduttori, cloud, AI e open source.
Il caso italiano e la partita sulla capacità di calcolo
L’Italia entra in questa strategia attraverso IT4LIA, costruita intorno al Tecnopolo di Bologna e alle risorse di supercalcolo già disponibili attraverso Leonardo. La piattaforma integrerà anche un nuovo sistema ottimizzato per l’AI destinato a coprire attività che vanno dalla preparazione dei dati al training e all’inferenza. Nell’aprile 2026 Eurohpc ha inoltre firmato con E4 Computer Engineering e Dell Technologies il contratto per l’implementazione del nuovo supercomputer.
La rilevanza industriale va oltre la singola infrastruttura. In luglio Eurohpc ricordava che sono in implementazione 19 AI factory in Europa, affiancate da 13 antenne destinate ad ampliare l’accesso ai servizi, anche per Pmi e startup. A fine luglio è stata inoltre aperta la call europea per le AI gigafactory.
È precisamente in questa sovrapposizione fra capitali pubblici e privati che il concetto di Sovereign AI assume valore economico. Per governi e istituzioni, disporre di capacità controllabile significa poter sostenere ricerca, servizi pubblici, industria e settori regolamentati senza affidare l’intero ciclo dell’AI a piattaforme esterne. Per telco, operatori di data center e fornitori Ict si apre invece una nuova categoria di domanda: contratti di lunga durata, requisiti di sicurezza elevati e una maggiore attenzione alla localizzazione delle infrastrutture.
Nvidia domina il compute, ma il valore si distribuisce lungo tutta la filiera
L’accelerazione della Sovereign AI non riguarda soltanto chi costruisce i data center. Mtn Consulting traccia relazioni con i fornitori in dieci segmenti, dal compute al networking, fino a trasmissione, apparati elettrici, energia, raffreddamento, storage, fibra e infrastrutture fisiche. È una filiera molto più ampia del mercato degli acceleratori.
Sul fronte del compute la concentrazione resta però evidente. Nvidia compare come principale fornitore in 39 dei 73 progetti sovrani, mentre Amd viene citata in sei casi. La Sovereign AI, almeno nella sua fase attuale, non coincide quindi automaticamente con sovranità della tecnologia sottostante. Un Paese può controllare l’infrastruttura e i dati continuando a dipendere fortemente da chip, networking e software prodotti da un numero ristretto di gruppi internazionali.
È una delle contraddizioni destinate a condizionare il mercato. Costruire capacità domestica consente di ridurre l’esposizione agli hyperscaler, ma non elimina la dipendenza dalla supply chain globale dei semiconduttori. Per l’Europa questo spiega perché il dibattito sulla sovranità dell’AI stia progressivamente includendo cloud, chip, open source, energia e infrastrutture di rete. La Commissione collega esplicitamente le future gigafactory anche al rafforzamento dell’ecosistema europeo dei semiconduttori.
Energia e raffreddamento diventano parte della politica AI
L’altro limite fisico è l’energia. L’aumento della densità dei rack e l’utilizzo massiccio di acceleratori rendono alimentazione e raffreddamento variabili strategiche quanto la disponibilità dei processori. Mtn Consulting segnala che nei progetti europei sta emergendo anche il riutilizzo del calore: otto dei dieci impegni di recupero termico monitorati sono localizzati tra Germania, Danimarca, Finlandia, Norvegia e Svezia. Tra gli esempi figurano il data center AI di Schwarz Digits a Lübbenau e l’Industrial AI Cloud di Deutsche Telekom e Nvidia a Monaco, entrambi progettati per trasferire il calore recuperato alle reti locali di teleriscaldamento.
Il punto è destinato a diventare sempre più rilevante. Più la capacità AI entra nelle strategie nazionali, più le decisioni sui data center interagiscono con disponibilità della rete elettrica, pianificazione territoriale, tempi autorizzativi e obiettivi ambientali. La sovranità computazionale non può quindi essere separata dalla capacità di garantire energia, connettività e infrastrutture fisiche in modo economicamente sostenibile.
Perché la Sovereign AI potrebbe resistere a una correzione del mercato
La tesi più significativa del report riguarda però il futuro. Mtn Consulting riconosce che i timori di una bolla nella spesa infrastrutturale per l’AI sono fondati e che non tutta la capacità annunciata verrà necessariamente costruita. Allo stesso tempo ritiene più resiliente la domanda legata alla sovranità, perché sostenuta da obiettivi politici che vanno oltre il ritorno finanziario immediato di un singolo data center.
Questo non significa che i progetti pubblici siano immuni da ritardi o ridimensionamenti. Budget, disponibilità energetica, scarsità di componenti avanzati, procedure di procurement e rapidità dell’evoluzione tecnologica possono modificare drasticamente costi e tempi. Inoltre, il valore di 367,4 miliardi di dollari rappresenta la spesa associata ai progetti censiti, non la garanzia che l’intero capitale annunciato si trasformi in infrastruttura installata. È una distinzione essenziale in una fase nella quale gli annunci di nuovi campus e gigawatt precedono spesso di anni la capacità effettivamente disponibile.
Il segnale di fondo resta però difficile da ignorare. L’AI sta passando da tecnologia acquistata prevalentemente come servizio a infrastruttura considerata strategica dagli Stati, con una dinamica che ricorda, almeno sul piano della politica industriale, telecomunicazioni, energia e semiconduttori. Per gli operatori digitali la conseguenza è un mercato nel quale la domanda pubblica e para-pubblica può diventare uno stabilizzatore degli investimenti, ma anche imporre nuovi requisiti su localizzazione, sicurezza, governance e controllo dei dati.
Se il ciclo degli hyperscaler dovesse rallentare, sarà proprio questa differenza a misurare la maturità della Sovereign AI. Non conterà soltanto quanti nuovi data center saranno annunciati, ma quanti Paesi saranno disposti a considerare la capacità di calcolo un asset strategico da finanziare e presidiare nel lungo periodo.
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