Per capire davvero quello che sta accadendo bisogna allargare lo sguardo alle filiere industriali, all’energia, ai semiconduttori, al capitale umano, alla capacità produttiva e ai nuovi equilibri geopolitici.

È quello che abbiamo fatto in questa puntata del Marketing Garage dove Gianluca Testa ha intervistato Alessandro Aresu, consigliere scientifico di Limes, già consulente della Presidenza del Consiglio e autore, tra gli altri, di Geopolitica dell’intelligenza artificiale e La Cina ha vinto.

Un viaggio tra Cina, Stati Uniti ed Europa, passando per Nvidia, Huawei, TSMC, BYD, DeepSeek, Mistral, Apple, Meta, SpaceX e i nuovi protagonisti dell’economia tecnologica globale.

E il punto di partenza dell’intervista è già una provocazione.

«Gli Stati Uniti attraggono, la Cina scala, l’Europa rallenta.»

Una frase che riassume buona parte del nuovo equilibrio tecnologico mondiale.

La Cina copia ancora? È questa la domanda sbagliata

Per decenni siamo stati abituati a una rappresentazione molto semplice del mondo: gli Stati Uniti innovano, l’Europa regolamenta e la Cina copia.

Secondo Alessandro Aresu questa lettura non è più sufficiente.

La crescita tecnologica asiatica, infatti, non è iniziata ieri.

Prima della Cina c’è stato il Giappone, diventato una grande potenza industriale ed elettronica nel secondo dopoguerra. Poi la Corea del Sud, oggi capace di esercitare un enorme soft power attraverso tecnologia, cinema, musica e cultura.

Infine è arrivata la Cina.

Con le riforme iniziate alla fine degli anni Settanta, il Paese è entrato progressivamente nell’economia mondiale fino a diventare una potenza manifatturiera senza precedenti, costruendo competenze sempre più sofisticate nell’elettronica, nel software, nell’hardware, nelle batterie, nelle telecomunicazioni e oggi nell’intelligenza artificiale.

La sorpresa occidentale davanti alla crescita di aziende come Huawei, BYD, DJI, Xiaomi o DeepSeek deriva quindi anche da un errore di prospettiva: abbiamo sottovalutato per anni la trasformazione industriale dell’Asia.

Non si tratta più di chiedersi se la Cina sappia innovare.

La vera domanda è: quanto velocemente riesce a trasformare un’innovazione in produzione su scala?

Ed è proprio qui che si trova uno dei suoi maggiori vantaggi.

Il vero vantaggio cinese: la capacità di scalare

Negli Stati Uniti rimane una capacità straordinaria di attrarre capitali, ricercatori, imprenditori e talenti da tutto il mondo.

La Cina possiede però un’altra caratteristica formidabile: la capacità di collegare ricerca, industria, infrastrutture, supply chain e produzione.

Quando un settore diventa strategico, non nasce necessariamente una singola azienda vincente.

Nasce un ecosistema.

È successo con l’elettronica.

Sta succedendo con le batterie.

È successo con l’automotive elettrico.

Sta avvenendo con la robotica e con l’intelligenza artificiale.

A questo si aggiunge una quantità enorme di capitale umano: milioni di studenti e laureati nelle discipline scientifiche e tecnologiche alimentano università, centri di ricerca e aziende.

Anche l’immaginario dei giovani cinesi è cambiato.

Se in passato il modello aspirazionale era spesso l’imprenditore americano, oggi un giovane ingegnere cinese può guardare anche all’interno del proprio Paese e trovare aziende globali, imprenditori di successo e progetti tecnologici all’avanguardia.

Huawei, Xiaomi, BYD, DJI, DeepSeek sono diventati anche simboli culturali del successo tecnologico cinese.

Impresa privata e Partito Comunista: il difficile equilibrio cinese

C’è però un elemento che distingue profondamente il modello cinese da quello americano.

Il primato della politica.

Questo non significa, sottolinea Aresu, che ogni azienda cinese sia un’azienda di Stato o venga gestita direttamente dal Partito Comunista.

La realtà è molto più complessa.

Esistono enormi aziende pubbliche, aziende private e imprenditori diventati miliardari costruendo business globali.

Ma esistono settori e confini oltre i quali il potere economico non può mettere in discussione quello politico.

Il caso di Jack Ma e Ant Group è emblematico.

Alibaba rappresenta una risorsa fondamentale per l’economia digitale cinese. Il suo cloud, i suoi servizi e le sue attività nell’intelligenza artificiale sono strategiche.

Ma quando Ant ha iniziato a spingersi verso una trasformazione molto profonda del sistema finanziario cinese, il potere politico ha ricordato che esistono limiti che anche il più famoso imprenditore del Paese non può superare.

L’obiettivo, però, non è eliminare l’imprenditorialità.

Perché il Partito stesso sa che senza capacità imprenditoriale, innovazione e competenze tecniche si rischierebbe una sorta di “sovietizzazione” del sistema.

La Cina prova quindi a mantenere un equilibrio molto particolare: lasciare sprigionare le energie imprenditoriali, intervenendo però quando queste entrano in conflitto con le priorità politiche.

Perché Nvidia domina ancora l’intelligenza artificiale

Una parte centrale della conversazione è inevitabilmente dedicata a Nvidia.

Aresu le ha dedicato una parte fondamentale del suo libro Geopolitica dell’intelligenza artificiale, iniziato quando la società aveva ancora una capitalizzazione enormemente inferiore a quella raggiunta successivamente.

Per capire Nvidia bisogna evitare un errore: considerarla semplicemente come l’azienda che produce le GPU utilizzate per addestrare i modelli AI.

Nvidia ormai vende molto più di un chip.

Ha costruito nel tempo una piattaforma e una supply chain estremamente difficile da replicare.

CUDA crea una barriera software.

I rapporti con TSMC e con centinaia di fornitori asiatici costruiscono la parte produttiva.

L’acquisizione di Mellanox ha rafforzato la capacità di networking e interconnessione necessaria nei grandi data center.

E tutto questo è stato costruito prima dell’esplosione di ChatGPT.

Questa è una delle ragioni per cui le previsioni secondo cui il valore dell’AI si sarebbe rapidamente spostato dall’hardware al software non si sono ancora realizzate.

L’intelligenza artificiale generativa continua a richiedere enormi quantità di infrastruttura fisica.

E Jensen Huang non è soltanto un grande ingegnere.

È anche, secondo Aresu, un venditore straordinario.

Capace di parlare con governi, clienti, sviluppatori e soprattutto con quella rete di fornitori asiatici che costituisce uno dei maggiori vantaggi competitivi della società.

Il paradosso è che alcuni dei clienti più importanti di Nvidia sono anche i suoi potenziali concorrenti.

Google sviluppa le proprie TPU.

Amazon investe nei propri acceleratori.

Gli hyperscaler hanno quindi tutto l’interesse a ridurre progressivamente la loro dipendenza da Nvidia.

La partita è tutt’altro che chiusa.

Taiwan: il cuore invisibile dell’economia digitale

E parlando di Nvidia è impossibile non arrivare a Taiwan.

Taiwan concentra una porzione straordinaria della capacità mondiale nella produzione dei semiconduttori più avanzati e TSMC rappresenta uno dei nodi fondamentali dell’intera economia digitale.

Smartphone, cloud, data center, AI, automotive e sistemi militari dipendono direttamente o indirettamente da questa piccola isola di circa 23 milioni di abitanti.

Ma la centralità tecnologica di Taiwan non nasce improvvisamente con l’intelligenza artificiale.

È il risultato di decenni di sviluppo industriale.

Aziende taiwanesi sono state determinanti per la produzione di notebook, elettronica di consumo e smartphone molto prima del boom dell’AI.

Il modello stesso di TSMC — separare la progettazione dei semiconduttori dalla loro produzione — viene descritto da Aresu come una delle grandi innovazioni della storia del business.

Questa concentrazione rappresenta però anche un rischio.

Per questo gli Stati Uniti stanno cercando di aumentare la capacità produttiva interna, favorendo anche la costruzione di impianti TSMC in Arizona.

Alla questione geopolitica si aggiunge inoltre un problema spesso meno discusso: la demografia.

Taiwan, come altre economie dell’Asia orientale, presenta un tasso di natalità estremamente basso.

Nel lungo periodo la domanda diventa inevitabile: chi lavorerà nelle fabbriche e nei centri tecnologici che oggi costituiscono un asset strategico mondiale?

L’AI è una torta a più strati

Uno dei concetti più interessanti dell’intervista arriva quando Aresu riprende una rappresentazione utilizzata da Jensen Huang.

L’intelligenza artificiale può essere vista come una torta composta da diversi strati:

• energia;

• semiconduttori;

• infrastrutture;

• cloud;

• modelli;

• applicazioni.

Questo cambia completamente il modo in cui dovremmo leggere la competizione sull’AI.

Quando discutiamo continuamente di OpenAI, Anthropic, Gemini, DeepSeek o Mistral stiamo infatti osservando soltanto una parte del sistema.

Sotto ogni modello esistono data center.

Sotto i data center esistono chip.

Per produrre quei chip servono fabbriche, macchinari, software di progettazione, materiali, chimica e quantità enormi di energia.

La competizione per l’intelligenza artificiale è quindi prima di tutto una competizione di filiera.

DeepSeek e la strategia cinese sull’intelligenza artificiale

In questo contesto si comprende meglio anche il fenomeno DeepSeek.

La Cina possiede un enorme bacino di ricercatori specializzati in intelligenza artificiale e computer science.

Per Aresu era quindi poco realistico immaginare che, avendo talenti, capitale, mercato e una base industriale così vasta, non sarebbero nate aziende cinesi competitive nel settore.

DeepSeek rappresenta proprio questa evoluzione.

Ma il vero obiettivo non può essere soltanto produrre un modello.

Il passaggio decisivo sarà trasformarlo in applicazioni utilizzate dalle imprese, dagli ospedali, dalle infrastrutture e dall’industria cinese.

È lo stesso principio che spiega una parte del successo di Anthropic negli Stati Uniti: non concentrarsi soltanto sulla notorietà consumer, ma costruire una forte penetrazione nelle grandi aziende.

Ancora una volta, quindi, la partita si sposta dai benchmark all’economia reale.

E l’Europa? Non possiamo competere solo con Mistral

Quando si parla di intelligenza artificiale europea il nome che emerge più spesso è Mistral AI.

Ma pensare che il futuro tecnologico europeo dipenda esclusivamente dalla capacità di costruire un grande modello europeo significa tornare allo stesso errore.

Bisogna guardare tutta la filiera.

Il primo problema è l’energia.

I sistemi di AI richiedono enormi quantità di elettricità e il costo energetico europeo rappresenta un fattore competitivo importante.

Poi arrivano i semiconduttori.

L’Europa è più debole nella progettazione dei chip rispetto agli Stati Uniti, ma possiede aziende fondamentali in alcune nicchie della supply chain, a partire dai macchinari per la produzione dei semiconduttori e dalla chimica.

Ed è proprio il concetto di nicchia strategica uno dei passaggi più interessanti dell’intervista.

Non è necessario dominare ogni livello della filiera per avere potere tecnologico.

Possedere una tecnologia difficilmente sostituibile può generare un’enorme influenza economica e geopolitica.

La sfida europea consiste quindi anche nel riconoscere, proteggere e sviluppare le proprie eccellenze industriali.

E soprattutto creare un ecosistema capace di collegare queste eccellenze alle applicazioni dell’intelligenza artificiale.

Il problema italiano: parlare di AI non significa adottarla

Il ragionamento diventa ancora più interessante quando arriva all’Italia.

Secondo Aresu esiste ancora una distanza tra la grande attenzione mediatica dedicata all’intelligenza artificiale e la capacità delle aziende di realizzare investimenti strutturali e pervasivi.

Fare un convegno sull’AI è relativamente semplice.

Integrare l’intelligenza artificiale nei processi, investire nelle competenze, modificare l’organizzazione e costruire applicazioni concrete è molto più difficile.

Ed è proprio qui che rischia di aumentare il divario tra chi utilizza l’AI come semplice strumento e chi la trasforma invece in infrastruttura competitiva dell’impresa.

BYD e il “suicidio” dell’automotive europeo

Se c’è un settore nel quale la capacità industriale cinese è diventata evidente è quello dell’automobile elettrica.

BYD, CATL e gli altri protagonisti cinesi hanno costruito in pochi anni dimensioni, capacità produttiva, integrazione verticale e competenze tecnologiche impressionanti.

BYD, per esempio, non assembla semplicemente automobili.

Possiede competenze nei semiconduttori, nelle batterie, nell’elettronica e nella produzione.

CATL ha costruito una posizione formidabile nel settore delle batterie.

Dietro questo successo ci sono politiche industriali, investimenti, capitale umano e soprattutto scala.

Ma Aresu sottolinea anche l’altra faccia della medaglia: una parte della crisi dell’automotive europeo è stata autoinflitta.

Se un’azienda distribuisce risorse agli azionisti senza investire abbastanza in elettronica, software, nuovi prodotti e capacità industriale, prima o poi il mercato presenta il conto.

Il marchio da solo non rappresenta una protezione eterna.

La lezione è semplice e dura:

Se non innovi, nessun brand è realmente al sicuro.

Huawei: quando le sanzioni rafforzano l’ecosistema che volevano indebolire

Huawei rappresenta forse uno dei casi più interessanti della competizione tecnologica tra Stati Uniti e Cina.

Le restrizioni americane hanno colpito profondamente l’azienda, limitandone l’accesso a tecnologie e fornitori fondamentali.

L’obiettivo era ridurne drasticamente la capacità competitiva.

Huawei ha però reagito cercando di ricostruire progressivamente le parti mancanti della propria filiera attraverso software, hardware, networking, investimenti in altre aziende e tecnologie cinesi.

Il risultato non è una perfetta sostituzione delle tecnologie occidentali.

Ma Huawei non è scomparsa.

Anzi, le restrizioni hanno contribuito indirettamente a spingere l’intero ecosistema tecnologico cinese verso una maggiore integrazione interna e una maggiore ricerca dell’autonomia.

È uno degli esempi più evidenti di quanto sia difficile utilizzare la tecnologia come arma geopolitica senza produrre anche conseguenze inattese.

Apple e il rischio di perdere talento

Nell’intervista affrontiamo anche la posizione apparentemente attendista di Apple nell’intelligenza artificiale.

Aresu considera razionale una parte della strategia dell’azienda.

Apple possiede ancora un enorme vantaggio nell’hardware, nella distribuzione e nella propria piattaforma.

E costruire hardware è molto più difficile di quanto possa sembrare osservando il settore dall’esterno.

La conoscenza accumulata da aziende come Apple, TSMC, Foxconn o altri specialisti industriali non può essere sostituita semplicemente investendo grandi quantità di capitale.

Il vero rischio per Apple potrebbe essere però un altro: perdere troppo talento interno sull’intelligenza artificiale.

Anche affidandosi a tecnologie sviluppate da altri, l’azienda deve mantenere competenze sufficienti per comprenderle, integrarle e adattarle alla propria piattaforma.

Altrimenti rischierebbe, nel lungo periodo, di perdere parte del proprio potere.

Siamo entrati nell’era del “capitalismo politico”

Tecnologia e geopolitica stanno diventando sempre più difficili da separare.

Aresu utilizza un’espressione particolarmente efficace: capitalismo politico.

Le decisioni economiche non sono più determinate soltanto dal mercato.

Acquisizioni, investimenti, proprietà intellettuale, infrastrutture, chip e aziende digitali vengono analizzati sempre più spesso attraverso la lente della sicurezza nazionale.

Un governo può bloccare un’acquisizione.

Può imporre condizioni.

Può perfino intervenire su operazioni che sembravano già concluse.

La competizione tra Stati Uniti e Cina è quindi diventata un gigantesco tavolo negoziale nel quale finiscono contemporaneamente semiconduttori, AI, terre rare, investimenti, commercio e politica internazionale.

La tecnologia è ormai geopolitica.

Come studia Alessandro Aresu: meno news, più classici e più corsa

Nella parte finale del Garage lasciamo geopolitica e tecnologia per entrare nel metodo personale di Alessandro Aresu.

E qui emerge un principio sorprendentemente coerente con tutta l’intervista.

Per capire il cambiamento bisogna imparare anche a staccarsi dall’attualità.

Siamo bombardati continuamente dall’ultima notizia su AI, mercati, politica internazionale e tecnologia.

Ma se ogni giorno crediamo che il mondo sia completamente cambiato, alla fine dell’anno dovremmo concludere che sia cambiato migliaia di volte.

Non funziona così.

Aresu racconta quindi di cercare una certa distanza dal flusso continuo delle news e di tornare anche ai classici dell’economia e delle scienze sociali.

Schumpeter, Keynes, Polanyi e altri autori scritti decenni fa continuano a offrire strumenti utilissimi per interpretare ciò che vediamo oggi.

Un altro elemento centrale del suo metodo è lo sport.

Corre, pratica allenamento funzionale e utilizza le ore di corsa anche per ascoltare conferenze e approfondimenti.

Racconta, ad esempio, di aver ascoltato decine di ore di interventi pubblici di Jensen Huang per comprenderne non soltanto le idee, ma anche il modo di pensare e comunicare.

La corsa diventa contemporaneamente strumento di disciplina, apprendimento e distanza mentale.

Il riferimento è L’arte di correre di Haruki Murakami: un libro che, per Aresu, racconta perfettamente come la disciplina fisica possa aiutare a mettere ordine nel disordine della vita.

Curiosità come motore

Alla domanda su quale sia il suo “perché”, la risposta arriva senza grandi formule:

la curiosità.

Curiosità intellettuale.

Curiosità verso ciò che è nuovo.

Curiosità sufficiente a studiare per anni industrie apparentemente lontanissime tra loro, passando dalla filosofia ai semiconduttori, dalla geopolitica alle supply chain, dall’intelligenza artificiale alle aziende taiwanesi.

Forse è proprio questa la chiave dell’intera conversazione.

In un momento storico in cui tutto viene raccontato attraverso slogan — Cina contro America, hardware contro software, Europa contro Big Tech, AI contro lavoro — comprendere davvero quello che sta accadendo richiede di andare sotto la superficie.

Guardare le filiere.

Studiare le aziende.

Capire la storia.

Seguire il capitale umano.

Osservare chi controlla l’energia, chi produce i chip, chi possiede i macchinari, chi costruisce le applicazioni e soprattutto chi riesce a trasformare tutto questo in scala industriale.

Alla fine dell’intervista abbiamo fatto ad Alessandro la domanda con cui chiudiamo tradizionalmente le puntate del Garage:

Il meglio deve ancora venire?

La risposta è stata semplice.

Sì. Il meglio deve ancora venire.

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