Il policy brief pubblicato il 1° luglio 2026 dal think tank berlinese Interface sposta l’asse del dibattito europeo sull’infrastruttura pubblica per l’intelligenza artificiale. La domanda rilevante, secondo i ricercatori, riguarda per chi progettare il compute pubblico e a quali condizioni renderlo accessibile. Il documento si basa su dieci interviste con startup, abilitatori di ecosistema e un operatore di fabbrica in Polonia, il quarto paese per volume di finanziamenti europei ricevuti nell’ambito del programma AI factory, e fornisce evidenza empirica a un confronto rimasto finora prevalentemente teorico. Il paese ospita due strutture: PIAST a Poznań, gestita dal centro di supercalcolo PSNC, e GAIA a Cracovia, affidata a Cyfronet. Classificata come “innovatore emergente” dall’European Innovation Scoreboard, la Polonia è stata scelta proprio perché rappresenta un contesto in cui l’investimento pubblico deve dimostrare di generare valore aggiunto reale, vale a dire nuove opportunità che non sarebbero emerse senza quel sostegno.
Le startup europee chiedono di poter entrare e uscire liberamente dalle AI factory
Le cinque startup intervistate operano in mercati regolamentati e strategici per l’Unione Europea: tre sviluppano soluzioni per la sanità e le scienze della vita, le altre due per spazio e difesa. Nessuna costruisce modelli linguistici di grandi dimensioni. I requisiti che queste imprese pongono alle AI factory sono precisi e coerenti tra loro. La priorità assoluta è l’accesso gratuito alle infrastrutture di supercalcolo, con una procedura burocratica leggera e una risposta entro due o quattro settimane dalla presentazione della richiesta. A questa si affianca la protezione contrattuale della proprietà intellettuale: l’operatore della fabbrica deve impegnarsi esplicitamente a non commercializzare i dati che transitano sull’infrastruttura. La residenza europea dei dati viene indicata da tutti i dieci intervistati come un requisito di base, soprattutto per applicazioni sanitarie e di difesa che operano in ambienti normativi molto stringenti. Le startup chiedono anche la libertà di migrare i carichi di lavoro verso cloud commerciali senza barriere tecniche: le API delle fabbriche pubbliche dovrebbero seguire gli standard del cloud privato, per evitare che l’accesso sovvenzionato si trasformi in una dipendenza da un fornitore specifico difficile da abbandonare nel momento in cui il prodotto raggiunge la maturità.
Sei intervistati su dieci identificano i dati come il collo di bottiglia più urgente. La frammentazione dei dataset pubblici e le difficoltà operative nella preparazione dei training set rendono inutilizzabile nella pratica anche un’infrastruttura di supercalcolo ben configurata.
Cyfronet, l’operatore della fabbrica GAIA di Cracovia, descrive la propria offerta come quella di un incubatore. L’accesso è gratuito per startup e PMI senza acquisire quote del capitale aziendale in cambio, e l’uscita verso il cloud commerciale è parte integrante del modello: quando un prodotto raggiunge la maturità di mercato, la startup migra e la fabbrica libera capacità per le imprese successive. Il supporto umano locale viene indicato come un vantaggio strutturale difficile da replicare per i grandi operatori cloud, la cui densità di utenti per addetto rende l’assistenza tecnica un collo di bottiglia sistematico. Per una startup che opera a Cracovia, poter incontrare di persona un ingegnere Cyfronet, discutere le specifiche di un cluster e ricevere risposta per telefono vale quanto un accesso a costo zero.
Quattro ostacoli concreti che limitano il potenziale delle AI factory europee
Il primo problema è regolamentare. Ogni AI factory riceve il 50% dei fondi da EuroHPC e il restante 50% dal governo nazionale: la quota europea può essere erogata a costo zero grazie a un’esenzione specifica, ma quella nazionale dipende da meccanismi domestici sugli aiuti di Stato che la Polonia non ha ancora formalizzato, bloccando di fatto metà della capacità finanziaria dell’investimento.
Il secondo problema è culturale. Le AI factory ereditano dall’ambiente della ricerca accademica una cadenza operativa che mal si adatta ai cicli delle startup: i tempi di risposta e le modalità di accesso ai servizi risultano spesso incompatibili con le aspettative di chi lavora in logica commerciale. Il report suggerisce di pubblicare standard minimi di servizio prima che ogni fabbrica apra agli utenti privati, con track separati per utenti di ricerca e utenti aziendali. Il terzo ostacolo riguarda la formalizzazione delle garanzie sulla sovranità. Le startup richiedono impegni scritti su quattro aspetti: proprietà intellettuale, residenza europea dei dati, divieto per l’operatore di commercializzare i dataset in transito e accesso ad audit di sicurezza indipendenti. Cyfronet conferma che queste garanzie esistono nella pratica corrente, ma i contratti standard consultabili prima dell’adesione non sono ancora stati redatti. Il quarto problema è la portabilità: i sistemi HPC europei girano su stack hardware-software incompatibili, come AMD ROCm in Finlandia e NVIDIA CUDA in Spagna, e non esistono impegni espliciti sulla compatibilità con i cloud commerciali. La EuroHPC Federation Platform, lanciata ad aprile 2026, avvia l’integrazione tra le fabbriche europee, con quella relativa ai sistemi AI factory prevista per versioni successive. Le startup intervistate considerano le gigafabbriche un ampliamento di capacità rispetto alle strutture esistenti, con gli stessi requisiti operativi, piuttosto che una categoria tecnologica distinta.
