Gli operatori di telecomunicazioni stanno accelerando sull’intelligenza artificiale sovrana, ma la competizione non si giocherà soltanto sulla disponibilità di risorse tecnologiche. A indicarlo il paper “Making Sovereign AI Real“, pubblicato da TM Forum, secondo cui il 77% dei Communication service provider vede in questo ambito un’opportunità commerciale.
Il mercato, tuttavia, è ancora in fase di definizione. Il 72% degli operatori sta già investendo o esplorando iniziative legate all’AI sovrana, ma solo il 25% si dichiara molto fiducioso sulla domanda. Inoltre, il 67% ritiene che il significato stesso del termine non sia ancora compreso in modo uniforme.
Per TM Forum, il passaggio decisivo riguarda la capacità di tradurre la sovranità in regole operative applicabili ai sistemi di AI. Il 98% degli operatori sta adattando o valutando modifiche all’architettura di rete, mentre il 96% si sta allineando più strettamente alle policy nazionali o regionali.
“L’intelligenza artificiale sovrana è ancora in fase di definizione, e spesso viene semplificata eccessivamente, mentre la domanda di mercato e le politiche regolatorie si muovono più rapidamente della riflessione industriale – spiega Nik Willetts, ceo di TM Forum – Non si tratta di possedere Gpu o costruire data center. Si tratta di governare il modo in cui l’AI si comporta mentre è in movimento, in tempo reale. Con il contesto geopolitico che aumenta l’urgenza, la corsa è aperta: gli operatori devono trasformare il vantaggio della rete in capacità di presidio sull’AI”.
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La partita si gioca sull’assurance
Secondo la ricerca, i clienti attribuiscono un peso minore al luogo in cui l’intelligenza artificiale viene eseguita e guardano con maggiore attenzione al modo in cui si comporta all’interno di ambienti complessi e interconnessi. Le priorità riguardano il controllo dei flussi di dati attraverso i confini, la possibilità di verificare e documentare le decisioni prodotte dai sistemi e la garanzia che le soluzioni siano conformi e pronte per il confronto con i regolatori.
Il punto “dolente” è che solo il 43% degli operatori sta già investendo negli strumenti necessari per verificare, documentare e rendere applicabili queste garanzie. Il rischio è che gli investimenti restino concentrati sulla parte più visibile, senza costruire le funzioni necessarie a dimostrare la conformità dei sistemi.
Nel discussion paper, Willetts e il chairman di TM Forum, Steffen Roehn, indicano lo strato di enforcement e assurance come un nuovo terreno strategico per il settore. La tesi di partenza è che nessun attore possa affrontare da solo questa sfida: serviranno standard comuni, framework affidabili e approcci interoperabili per trasformare la governance di rete in un’opportunità di mercato scalabile.
“L’opportunità per gli operatori non consiste soltanto nel costruire infrastrutture per l’AI sovrana, ma nel creare attorno a esse lo strato di governance e assurance – prosegue Willetts – È lì che si conquisteranno valore di lungo periodo, fiducia e differenziazione”.
Dai data center alle decisioni in movimento
Il paper individua uno spostamento di priorità: dalla proprietà dell’infrastruttura, dalle strategie di localizzazione e dall’espansione della capacità verso l’applicazione delle policy in tempo reale, i servizi di audit e la monetizzazione della conformità.
In questa prospettiva, gli operatori che si muoveranno per primi potranno collocarsi non ai margini della catena del valore dell’intelligenza artificiale, ma nel livello in cui si definiscono responsabilità, verifiche e garanzie. La rete diventa il piano attraverso cui fornire tracciabilità e prova delle decisioni, elementi destinati a pesare in modo crescente nei rapporti con imprese, pubbliche amministrazioni e settori regolati.
Il tema è particolarmente rilevante con l’avanzare dell’agentic AI, cioè sistemi capaci di agire con maggiore autonomia e di prendere decisioni che incidono su persone, servizi pubblici, mercati finanziari e infrastrutture critiche. In questi scenari non basta dichiarare che una soluzione è affidabile: occorre poterlo dimostrare attraverso verifiche indipendenti e meccanismi applicabili su scala.
L’AI sovrana, quindi, non viene presentata da TM Forum come un semplice vincolo nazionale o organizzativo, ma come una componente essenziale dell’AI affidabile. La questione riguarda l’intero ciclo operativo dei sistemi: dalle istruzioni ricevute dagli agenti fino agli effetti prodotti nei processi aziendali e nei servizi critici.
Perché la sola infrastruttura non basta
Secondo il paper, gli investimenti attuali in AI sovrana si stanno concentrando soprattutto sull’infrastruttura, che è la componente più visibile ma anche la più difficile da differenziare nel medio periodo. Il vantaggio dei primi investitori potrebbe ridursi quando l’offerta di capacità computazionale diventerà più ampia e normalizzata.
Il nodo emerge quando i sistemi entrano in funzione: dati, istruzioni e decisioni attraversano ambienti diversi, richiamano servizi esterni e producono effetti che devono essere tracciabili. È in questa fase che gli operatori possono mettere a frutto il presidio della rete.
TM Forum richiama un approccio zero trust, già familiare nel campo della sicurezza: ogni componente va considerato potenzialmente vulnerabile e sottoposto a verifiche continue. Per gli operatori, questo può tradursi in un nuovo prodotto: uno strato regolato e verificabile di enforcement per l’intelligenza artificiale, oggi assente dai portafogli tradizionali.
La credibilità degli operatori deriva anche dal loro status di soggetti regolati, sottoposti a obblighi di audit indipendente. I registri e le evidenze prodotti dalla rete possono quindi acquisire un valore diverso rispetto alle sole attestazioni dei fornitori tecnologici.
Nuovi ricavi oltre la connettività
Il caso commerciale, secondo TM Forum, è rilevante anche perché la connettività enterprise continua a commoditizzarsi, con il prezzo che spesso diventa il principale fattore competitivo. Le nuove funzioni di verifica e garanzia possono offrire agli operatori una via per rafforzare le relazioni con i clienti, generare ricavi da servizi gestiti e spostarsi dalla vendita di connettività alla vendita di risultati misurabili.
Il mercato potenziale viene descritto come consistente. Il paper richiama le stime di McKinsey, secondo cui il 30-40% della spesa globale in intelligenza artificiale, pari a 500-600 miliardi di dollari entro il 2030, potrebbe essere influenzato da requisiti di sovranità. Viene inoltre citata Gartner, che prevede per il 2026 una spesa in sovereign cloud infrastructure as a service pari a 80 miliardi di dollari, con una crescita annua del 35%.
Il quadro regolatorio aumenta la pressione. Il Cloud and AI Development Act proposto dall’Unione europea nel giugno 2026, secondo TM Forum, introduce per la prima volta l’AI sovrana come requisito legale verificabile, lasciando però aperta la questione degli standard. Questo spazio può diventare decisivo per gli operatori, a patto che riescano a costruire soluzioni comuni e interoperabili.
Al centro l’AI affidabile
La questione dell’AI affidabile riguarda governi, imprese e industrie regolamentate: quando gli agenti di intelligenza artificiale iniziano ad agire autonomamente e a prendere decisioni con impatti reali, diventa necessario stabilire chi sia responsabile e come si possa dimostrare una gestione corretta dei sistemi.
Per TM Forum, l’AI affidabile è quella il cui comportamento non viene soltanto dichiarato dal fornitore, ma verificato in modo indipendente da soggetti esterni al sistema che la eroga. In questo schema, l’AI sovrana diventa uno dei pilastri necessari, perché consente di mantenere i sistemi sotto controllo nazionale o organizzativo.
Il tempo a disposizione, però, è limitato. Gli hyperscaler stanno già conquistando contratti pubblici e privati legati all’intelligenza artificiale, mentre le scelte fondamentali sull’AI sovrana iniziano a consolidarsi. E, secondo TM Forum, gli operatori hanno una finestra di 18-24 mesi per definire il proprio ruolo, prima che il mercato consolidi modelli e leadership difficili da rimettere in discussione.
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