Immagine in evidenza rielaborata con intelligenza artificiale (ChatGPT) L’applicazione dell’intelligenza artificiale nella cybersicurezza genera, da sempre, sentimenti contrastanti. Le potenzialità dell’AI rappresentano, da una parte, un’opportunità per migliorare il livello di automazione nelle attività di rilevamento e risposta agli attacchi dei criminali informatici. L’altra faccia della medaglia è rappresentata dalla possibilità che gli stessi cybercriminali ne sfruttino le capacità per aumentare l’efficacia degli attacchi. È qualcosa che sta già accadendo e che viene messo nero su bianco, per esempio, nel Global Threat Report 2026 di CrowdStrike. Stando ai dati pubblicati dalla società di cybersecurity, gli attacchi portati utilizzando l’AI sarebbero aumentati dell’89% anno su anno. Ma l’impatto dell’AI non si esaurisce negli attacchi veri e propri. La stessa tecnologia che li accelera sta mettendo sotto pressione, in particolare, l’ecosistema che fino a oggi ha garantito l’attività di identificazione e analisi delle vulnerabilità software. In altre parole, l’AI sta rompendo gli equilibri che per anni hanno permesso di mitigare il rischio di attacchi informatici.  COME FUNZIONA LA VULNERABILITY DISCOVERY Per comprendere l’impatto dell’AI in questo particolarissimo settore è indispensabile comprenderne i meccanismi. La vulnerability discovery è infatti una macchina complicata, in cui si intrecciano interessi diversi e convivono varie contraddizioni.  Il concetto alla base del sistema è quello di individuare eventuali falle di sicurezza di software e sistemi operativi prima che questi vengano scovati dai cyber criminali. Un’attività che vede impegnate centinaia (migliaia) di aziende e ricercatori indipendenti, spesso all’interno dei cosiddetti programmi di bug bounty, cioè processi controllati attraverso i quali gli sviluppatori ricompensano economicamente chi segnala una nuova vulnerabilità potenzialmente pericolosa, permettendo loro di correggerla attraverso patch di aggiornamento.  L’importanza del fattore tempo emerge proprio nella fase finale del processo di responsible disclosure, quando vengono rilasciati l’aggiornamento e i dettagli della vulnerabilità. È in questo momento che si apre una finestra temporale particolarmente delicata: quella in cui un cybercriminale può sfruttare la vulnerabilità creando un exploit (la tecnica che permette di portare un attacco) in grado di “bucare” i sistemi non aggiornati.  Fino a oggi, il tempo necessario per realizzare il codice che sfrutta una falla di sicurezza per portare un attacco era, nella maggior parte dei casi, di settimane o al massimo di qualche giorno. Un margine sufficiente perché gli aggiornamenti venissero distribuiti. Di conseguenza, il rischio che qualcuno rimanesse “scoperto” era relativamente basso. A causa degli strumenti basati su intelligenza artificiale generativa, però, le cose sono cambiate. Utilizzando l’AI è possibile realizzare un exploit con una velocità prima impensabile. Secondo i ricercatori di sicurezza Efi Weiss e Nahman Khayet, autori di un progetto dedicato, per creare un exploit con l’AI partendo da una vulnerabilità nota sarebbero sufficienti anche solo 15 minuti.  UN’ONDATA DI SEGNALAZIONI Lo scorso 7 aprile, un comunicato ufficiale di Anthropic ha scosso il settore della cybersecurity. Oggetto dell’annuncio era il nuovo large language model Claude Mythos Preview, che gli sviluppatori dell’azienda californiana hanno sostanzialmente classificato come uno strumento troppo pericoloso per essere distribuito pubblicamente. Il motivo? Il nuovo LLM sarebbe in grado di individuare vulnerabilità all’interno dei software con un’efficacia senza precedenti. Rilasciarlo pubblicamente, di conseguenza, sarebbe troppo rischioso. L’azienda ha quindi deciso di avviare un progetto, battezzato con il nome di Project Glasswing, che coinvolge un numero limitato di soggetti come Microsoft, Apple, Google, AWS, Cisco, Nvidia e Linux Foundation. Qualche controindicazione, però, è emersa quasi subito. Lo stesso giorno dell’annuncio, il 7 aprile, un gruppo riunito in un forum Discord privato è riuscito ad accedere a Mythos — non con un attacco sofisticato, ma combinando le credenziali del dipendente di un fornitore terzo con un’ipotesi azzeccata sull’URL del modello. La vicenda è emersa pubblicamente circa due settimane dopo, grazie a un’inchiesta di Bloomberg. Considerato che Mythos era stato tratteggiato come una sorta di “arma fine di mondo”, con accesso soggetto a strettissime restrizioni, non si tratta proprio di un esordio rassicurante. Al netto del sensazionalismo dell’annuncio, che secondo molti rappresenta un marchio di fabbrica del marketing di Anthropic, la vicenda di Claude Mythos Preview si inserisce in un fenomeno più ampio, che gli esperti di sicurezza informatica stanno segnalando da tempo come estremamente problematico: la crescita esponenziale del numero di vulnerabilità segnalate. In sintesi, il problema non è tanto la possibilità che i gruppi dediti al cyber crimine riescano a sfruttare gli LLM avanzati per individuare nuove vulnerabilità zero-day (falle di sicurezza ancora sconosciute), quanto il fatto che l’implementazione di strumenti automatizzati per l’analisi dei software sta generando troppe segnalazioni rispetto a quelle che gli sviluppatori sono in grado di gestire.  Una cosa, infatti, è individuare una falla. Un’altra è correggere il codice per eliminare il rischio che la vulnerabilità venga sfruttata per portare un attacco. Qualsiasi aggiornamento di un software o – a maggior ragione – di un sistema operativo richiede infatti una serie di verifiche e test per validarne l’efficacia e, non ultimo, escludere eventuali conflitti o “effetti collaterali” indesiderati nel suo funzionamento. Insomma: rimediare a una vulnerabilità richiede più impegno e più tempo rispetto a sfruttarla per scopi malevoli. IL FATTORE TEMPO A livello intuitivo, si potrebbe pensare che questo squilibrio tra il numero di segnalazioni e la capacità di elaborarne il contenuto possa avere come conseguenza un semplice rallentamento delle operazioni. Non è così. Per prassi consolidata, infatti, il processo di responsible disclosure prevede che al destinatario della segnalazione sia concesso un termine – solitamente di 60-90 giorni – entro il quale deve rilasciare l’aggiornamento. Trascorso il termine, chi ha inviato la segnalazione è autorizzato a rendere pubblici i dettagli della vulnerabilità. Si tratta di un accorgimento che ha un duplice obiettivo. Il primo è quello di evitare che lo sviluppatore possa “snobbare” la segnalazione, anche solo per negare il meritato compenso del ricercatore che l’ha effettuata. La seconda è quella di ridurre il rischio che qualcun altro scopra la falla o che questa diventi pubblica per un qualsiasi motivo prima che l’aggiornamento sia disponibile.  Anche se piuttosto rari, in passato si sono verificati casi in cui gli sviluppatori non sono riusciti a rispettare la scadenza e si sono trovati di fronte a una pubblicazione dei dettagli di una vulnerabilità quando non avevano ancora preso le dovute contromisure. Nel nuovo scenario, in cui le segnalazioni piovono a una velocità impressionante, rispettare le scadenze rischia di diventare molto più difficile. I PRIMI SCRICCHIOLII La cronaca recente conferma tutti i timori legati al massiccio impiego dell’AI nell’individuazione delle vulnerabilità. La società di cybersecurity HackerOne ha sospeso il suo programma Internet Bug Bounty (IBB), attività finanziata in crowdfunding che gestisce dal 2013. Il motivo? L’eccessivo numero di segnalazioni stava mettendo in difficoltà chi ha il compito di correggere il codice del software. E questo soprattutto in ambito open source, dove la gestione dei progetti è spesso affidata a programmatori che prestano la loro opera a titolo volontario.  La pagina web di HackerOne è un perfetto riassunto dei problemi che vive il settore. Nelle sue policy, spiega che ricompenserà solo quelle vulnerabilità che “siano state segnalate in modo responsabile, riconosciute, analizzate (triage), risolte e divulgate tramite un Security Advisory o una CVE (Common Vulnerabilities and Exposures, un sistema di catalogazione pubblico e standardizzato delle vulnerabilità di sicurezza informatica note – ndR). Se una vulnerabilità viene segnalata da più persone ed è riconosciuta all’interno del security advisory, solo il primo segnalatore (come identificato dai maintainer del progetto) avrà diritto alla ricompensa”. In questo passaggio si leggono tutte le criticità legate a un ecosistema che è ormai andato fuori controllo. Traducendo dal “politically correct” adottato nelle policy, HackerOne ammette di trovarsi in una situazione in cui vengono segnalate vulnerabilità che non sono state sufficientemente approfondite, che in molti casi vengono scovate da più soggetti e per le quali non viene fornita una soluzione. Insomma: si trova ad avere a che fare con troppo “pattume” generato dall’AI. Motivazioni simili hanno indotto la piattaforma Bugcrowd a introdurre una serie di regole e restrizioni per contrastare il fenomeno che hanno battezzato come “sloptimism” (segnalazioni basate su AI inviate con troppa fiducia e poca verifica).  L’AI TROVA VERE VULNERABILITÀ? Guardando più nel dettaglio il fenomeno, emerge anche un altro dato. A gennaio 2026 i volontari che gestiscono cURL – software open source che gestisce lo scambio di dati con Internet e che, pur sconosciuto al grande pubblico, è installato in miliardi di dispositivi (telefoni, automobili, TV) – hanno annunciato che dal mese successivo avrebbero smesso di accettare segnalazioni tramite HackerOne. In un aggiornamento pubblicato ad aprile, il creatore Daniel Stenberg ha diffuso un grafico da cui emerge una tendenza abbastanza chiara: nonostante da febbraio non sia stata accettata alcuna segnalazione, il totale del 2026 era già arrivato a 87. Al di là della crescita esponenziale di segnalazioni, spicca il fatto che nel 2025 sono stati registrati numerosi report classificati come “likely AI slop” (probabile pattume AI), cioè vulnerabilità di bassissimo impatto o inventate dall’intelligenza artificiale. Il loro numero, però, è diminuito percentualmente nel corso dell’anno successivo. Prima di considerare questi dati come confortanti, è però opportuno considerare un altro aspetto: non tutte le vulnerabilità validate rappresentano un reale rischio di sicurezza. Come spiega Naz Bozdemir in un post sul blog di HackerOne, delle 22 vulnerabilità individuate da Claude Opus 4.6 nel codice di Mozilla Firefox – 14 delle quali ad alta gravità – soltanto due si sono rivelate effettivamente sfruttabili per costruire un exploit. In altre parole: erano tutte difetti reali, ma solo due rappresentavano un rischio imminente e concreto. L’idea che una maggiore efficienza porti automaticamente a più sicurezza, alla fine, si sta rivelando un’illusione. L’uso intensivo dell’AI sta dimostrando esattamente il contrario: senza la capacità di selezionare, comprendere e intervenire, rischia di generare semplicemente caos. L'articolo La fine del bug bounty? proviene da Guerre di Rete.

I governi e la società civile di tutto il mondo sembrano avere un obiettivo comune: proteggere bambini e giovani dai pericoli della navigazione sul web, dall’uso non supervisionato dei social media, da contenuti pornografici, violenti o pericolosi. La virata globale verso un Internet dove è necessario verificare la propria età ha però una serie di criticità, legate alle soluzioni che si stanno adottando e ai problemi che esse pongono in termini di privacy e sorveglianza. Alcune misure sono arrivate tramite leggi statali, come nel caso dell’Australia e del Regno Unito. Altre sono iniziative delle stesse piattaforme, come nel caso di Discord, che ha annunciato e poi ritirato una policy nota come teen by default (cioè che dà per scontato che tutti gli utenti siano minorenni). Nonostante il quadro frammentato, è chiaro che ci si stia spostando verso un modello di Internet in cui sarà sempre più spesso richiesto di identificarsi per dimostrare di essere adulti. Questo potrebbe radicalmente cambiare il modo in cui vivremo la rete in futuro. I METODI TECNICI DI VERIFICA DELL’ETÀ Esistono diversi approcci tecnologici per verificare l’età di un utente nel momento in cui entra o si iscrive a una piattaforma. Il primo è la stima dell’età sulla base di dati biometrici. Un software analizza un video o un selfie, dando un’indicazione di un’età presumibile. Un altro metodo prevede il confronto automatico tra una foto scattata live e la foto di un documento ufficiale. I siti possono inoltre richiedere una verifica dei dati bancari, o una piccola transazione da una carta di credito, per verificare che la persona intestataria sia maggiorenne. I controlli possono essere effettuati anche tramite l’operatore della rete mobile, che certifica che il numero da cui si sta effettuando una connessione sia associato a una persona adulta.  I metodi biometrici e quelli che richiedono di caricare le foto dei documenti presentano però evidenti problemi di privacy, dal momento che richiedono agli utenti di condividere informazioni estremamente sensibili con aziende private. I PROBLEMI DI DISCRIMINAZIONE Gli attivisti per i diritti digitali nutrono grande scetticismo nei confronti di queste soluzioni. Martin Sas e Jan Tobias Mühlberg, due ricercatori belga autori di un paper commissionato dai Verdi Europei, hanno scritto: “Questo requisito [di provare la propria età, ndr], oltre a costituire un’ingerenza nella privacy delle persone, può potenzialmente limitare la loro capacità di esprimersi liberamente e di interagire con gli altri, a meno che non forniscano i propri dati personali e siano in grado di completare una procedura di verifica dell’età”. Secondo l’Electronic Frontier Foundation, gli obblighi di verifica dell’età comportano una serie di possibili discriminazioni nei confronti di alcune categorie di persone già marginalizzate. Chi per esempio non dispone di documenti governativi validi e riconosciuti, come è il caso di alcune persone migranti, potrebbe trovarsi tagliato fuori da una buona fetta di servizi online. Negli Stati Uniti, riporta l’EFF, anche tanti adulti, soprattutto neri e ispanici, non hanno a disposizione documenti aggiornati con il nome o l’indirizzo corretto. La stessa cosa vale per le persone che stanno intraprendendo percorsi di affermazione o transizione di genere, che hanno meno probabilità di avere documenti aggiornati o foto ufficiali che corrispondono ai loro tratti somatici. L’analisi dell’EFF è incentrata sugli Stati Uniti, ma è indicativa di un problema più ampio:  “Il 43% degli americani transgender non dispone di documenti d’identità che riflettano correttamente il nome o genere. Per loro, la verifica dell’età pone una scelta impossibile: fornire documenti con nomi precedenti e indicatori di genere errati, rischiando così di essere costretti a un coming out, oppure perdere del tutto l’accesso alle piattaforme online”. Il metodo del riconoscimento facciale espone invece ai consueti bias algoritmici: i sistemi di intelligenza artificiale sono testati e funzionano soprattutto su persone bianche, sono però meno efficaci in caso di minoranze razziali ed etniche (ma anche, per esempio, di persone con disabilità). LE ALTERNATIVE PRIVACY FIRST Esistono però alternative più solide dal punto di vista della privacy. In Germania, per esempio, è in vigore un sistema di identità digitale che permette lo scambio di informazioni tra il server di un sito e un microprocessore contenuto nella carta d’identità elettronica nazionale. Tramite una chiave crittografica, il microprocessore dimostra di appartenere a una eID (una carta d’identità elettronica) rilasciata dal governo tramite una chiave crittografica, condivisa con altre 9.999 eID. “Ciò significa che l’unica informazione che la piattaforma ottiene è che una persona su 10mila si è registrata” hanno scritto Marten Risius e Johannes Sedlmeir su The Conversation. Successivamente, il servizio e il microprocessore si scambiano la data corrente e l’età minima richiesta, mentre il microprocessore invia la data di nascita dell’utente. A quel punto, l’autenticazione avviene esclusivamente sulla base di queste informazioni, senza che ulteriori dati siano condivisi con il sito web. Altri sistemi, come l’European Digital Identity Wallet (di cui parleremo più avanti) o il Google o Apple Wallet (che da qualche anno permettono di custodire documenti d’identità digitali sul telefono e di utilizzarli come prova dell’età), funzionano in modo leggermente diverso: non si basano su microprocessori integrati in carte fisiche, bensì su componenti hardware presenti nei telefoni cellulari. Queste soluzioni si avvalgono di un sistema crittografico che comunica alla piattaforma che una persona è in possesso di un documento digitale che attesta la sua maggiore età, senza tuttavia rivelare ulteriori dettagli. Il principio tecnico sottostante a entrambi questi esempi è la selective disclosure. Sempre Risius e Sedlmeir concludono: “Com’è evidente, i sistemi di verifica dell’età possono essere progettati ponendo al centro il principio della non tracciabilità. Ciò significa che né l’autorità né la piattaforma possono monitorare le attività di un utente, pur essendo in grado di verificare con precisione l’età”. LE LEGGI STATALI Una delle leggi più solide tra quelle in vigore è l’Online Safety Act del Regno Unito, che di fatto obbliga le piattaforme, i siti pornografici e i grandi motori di ricerca a impedire ai minori l’accesso a contenuti dannosi. Questi comprendono anche l’istigazione al suicidio, all’autolesionismo e la celebrazione dei disordini alimentari. Le regole sono in vigore dal luglio 2025. “In qualità di autorità di regolamentazione, non valuteremo i singoli contenuti né chiederemo ai servizi online di rimuovere materiale legale” si legge sul sito dell’Ofcom, l’autorità delle comunicazioni britannica (l’equivalente della nostra AGCOM) “Il nostro ruolo non è quello di impedire agli adulti di accedere a materiale pornografico legale, ma a partire dal 25 luglio saranno necessari controlli più rigorosi e, cosa fondamentale, non sarà più sufficiente spuntare una casella per dichiarare di avere più di 18 anni”. La legge, è fondamentale specificarlo, non obbliga tutte le piattaforme a verificare in modo diretto l’età di un utente, ma solo quelle che pubblicano materiale pornografico. Tutti gli altri siti devono comunque sottostare all’obbligo generale di impedire che i minori vengano in contatto con contenuti non appropriati. In Unione Europea molti paesi stanno considerando di adottare legislazioni per il controllo dell’età, che si concretizzano in particolare nel divieto per le persone al di sotto di un’età specifica di iscriversi e utilizzare piattaforme social. Nelle ultime settimane, la Grecia ha annunciato che dal 2027 proibirà l’accesso alle piattaforme social ai minori di 15 anni. In Germania il partito di governo ha dichiarato che proporrà un divieto per i minori di 14 anni. In Danimarca si è raggiunto un accordo politico per impedire l’accesso sotto i 15 anni. E poi c’è la Francia, dove all’inizio di aprile il Senato ha approvato un disegno di legge che prevede un sistema a due livelli: alcune piattaforme saranno del tutto proibite ai minori, mentre altre richiederanno l’approvazione di almeno un genitore per l’iscrizione. La legge deve ora tornare in discussione alla Camera, ma vale la pena segnalare come il presidente della Repubblica Emmanuel Macron sia un grande sostenitore del social media ban. Nel resto del mondo il dibattito segue direttrici simili. In Australia una legge considerata “storica” ha imposto alle principali piattaforme social di impedire l’accesso ai minori di 16 anni a partire da dicembre 2025, con sanzioni anche milionarie. In Brasile una legge entrata in vigore lo scorso marzo fa sì che i minorenni possano iscriversi alle piattaforme social solo se il loro account è collegato a quello di un supervisore adulto. IL QUADRO NEL DIRITTO DELL’UNIONE EUROPEA La legge di riferimento in Europa è invece il Digital Services Act (DSA). Il DSA non impone esplicitamente la verifica dell’età come requisito per operare sul territorio dell’Unione. Per le piattaforme online con più di 45 milioni di utenti mensili  (VLOP, acronimo di very large online platforms), la Commissione si aspetta però che vengano adottate misure concrete per mitigare i rischi sistemici, ovvero i rischi che gli ecosistemi online pongono al resto della società. La tutela dei minori assume quindi un ruolo di primo piano. “La questione della competenza in materia di verifica dell’età nei servizi digitali si colloca in una zona di intersezione tra il diritto dell’Unione e le prerogative nazionali, e può essere compresa correttamente solo se si abbandona una logica dicotomica per adottare una prospettiva di competenza mista, nella quale, tuttavia, il ruolo operativo degli Stati membri resta oggi decisivo”, spiega a Guerre di Rete Giovanni Ziccardi, professore di Informatica Giuridica presso l’Università di Milano. Il Digital Services Act adotta infatti un modello “risk based”, basato cioè sulla valutazione dei rischi, lasciando aperto un ventaglio di soluzioni adottabili. L’obbligo non è quello di adottare una soluzione unica, ma di dimostrare che il sistema scelto protegge effettivamente i minori dai rischi per la loro sicurezza e incolumità. “Questa impostazione, tuttavia, apre uno spazio normativo significativo per l’intervento degli Stati membri. In assenza di una armonizzazione piena a livello europeo, infatti, sono gli ordinamenti nazionali a mantenere la competenza sulle modalità concrete attraverso cui tale obiettivo deve essere perseguito. Ciò riguarda, in primo luogo, la definizione delle tecniche di verifica dell’età – che possono spaziare da sistemi documentali a soluzioni basate su intermediari certificati o su modelli di anonimizzazione – e, in secondo luogo, la determinazione dei limiti di accesso a determinati contenuti, soprattutto quando si tratta di materiali sensibili come quelli pornografici”, prosegue Ziccardi. Le autorità europee hanno recentemente fatto alcuni passi per attuare nel concreto le indicazioni del DSA. Dopo un’investigazione, terminata lo scorso marzo, è stato concluso che quattro siti pornografici (PornHub, Stripchat, XNXX e XVideos) non stanno mettendo in atto le protezioni sufficienti per evitare che i minorenni entrino in contatto con i loro contenuti (che sono, ovviamente, a sfondo sessuale). “La Commissione ha constatato, in via preliminare, che Pornhub, Stripchat, XNXX e XVideos non hanno adottato misure efficaci per impedire ai minori di accedere ai propri servizi, venendo così meno al proprio dovere di tutelare i diritti e il benessere dei minori. Sebbene nei loro Termini di servizio sia specificato che i servizi sono riservati esclusivamente agli adulti, tutte e quattro le piattaforme consentono ai minori di accedervi con un semplice clic, con cui confermano di avere più di 18 anni”, si legge nel comunicato stampa ufficiale. Un clic per confermare l’età non può più bastare. Se le conclusioni della Commissione dovessero essere confermate, le società rischiano sanzioni fino al 6% del loro fatturato annuo globale. LE SOLUZIONI TECNICHE PROPOSTE DALL’EUROPA “Accanto alla dimensione dell’enforcement si sviluppa, in parallelo, una seconda direttrice di natura tecnico-infrastrutturale, che riguarda la costruzione di standard europei comuni. L’Unione sta infatti lavorando alla definizione di soluzioni interoperabili di verifica dell’età, anche attraverso progetti pilota basati su applicazioni dedicate e, soprattutto, in prospettiva, mediante l’integrazione con il EU Digital Identity Wallet. L’obiettivo è duplice: da un lato, evitare la frammentazione derivante dalla proliferazione di modelli nazionali eterogenei; dall’altro, garantire che i sistemi adottati rispettino principi fondamentali, come la protezione dei dati personali e la minimizzazione delle informazioni trattate”, prosegue Ziccardi. Il regolamento quadro che introduce l’EU Digital Identity Wallet è entrato in vigore nel maggio del 2024 e gli stati membri saranno obbligati ad adottare la tecnologia entro la fine del 2026. “In questo contesto, assume particolare rilievo il paradigma della privacy by design, che si traduce nella ricerca di soluzioni capaci di attestare un requisito (per esempio, il superamento di una soglia di età) senza rivelare l’identità dell’utente”, prosegue Ziccardi. “Alcuni modelli già sperimentati, come quello della cosiddetta ‘doppia anonimizzazione’, prevedono la separazione tra il soggetto che verifica l’età e il servizio che eroga il contenuto, in modo da evitare la concentrazione di informazioni sensibili in un unico punto del sistema. Si tratta di un terreno nel quale diritto e tecnologia si influenzano reciprocamente: le esigenze di tutela giuridica orientano le soluzioni tecniche, mentre queste ultime ridefiniscono le possibilità concrete di regolazione”. La soluzione proposta dall’Europa si inserisce nel filone delle soluzioni privacy first e decentralizzate, che potrebbero costituire una modalità sicura e rispettosa della riservatezza per verificare l’età. Nel 2025, l’AGCOM ha imposto ai siti per adulti di controllare che gli utenti siano maggiorenni. L’applicazione della direttiva è stata frammentata e ben presto il TAR del Lazio ha messo un freno alle disposizioni. Il problema principale risiede nella natura transfrontaliera dei servizi digitali. “Una parte significativa dei siti interessati, infatti, è stabilita in altri Stati membri dell’Unione, con la conseguente applicazione del principio del paese d’origine, che costituisce uno degli assi portanti del Digital Services Act. Questo principio limita fortemente la possibilità per un’autorità nazionale di imporre direttamente obblighi a operatori stabiliti altrove, imponendo invece il ricorso a meccanismi di cooperazione tra autorità competenti” spiega Giovanni Ziccardi. Il caso italiano rappresenta bene la frizione che può crearsi in un contesto di governance a più livelli (statale e sovranazionale). I RISCHI CHE PERMANGONO E LE PROSPETTIVE FUTURE Rimane uno scarto tra le questioni tecniche e la realtà sociale del problema. Le soluzioni come l’identità digitale europea o il Google Wallet sono create per limitare la quantità di informazioni che il sito può raccogliere sull’utente. Ma non prendono in considerazione lo scenario più banale: quello di un minore che utilizza il telefono, le credenziali o il documento di un adulto. In altre parole, il sistema può anche contribuire a non esporre una quantità significativa di dati personali, ma non elimina del tutto il rischio di un raggiro. Lo scorso aprile, l’esperto di cybersicurezza Paul Moore ha affermato di essere riuscito a bypassare la crittografia del portafoglio digitale europeo in soli due minuti. Altri esperti hanno fatto eco a queste preoccupazioni: “Più dati raccolgono questi sistemi, più diventano appetibili per gli hacker”, ha dichiarato Hanna Bözakov, fondatrice del servizio di crittografia Tuta. Se si guarda infine al mercato delle VPN, si nota come siano diventate molto popolari nei contesti in cui si è introdotto l’obbligo di verifica dell’età. Le direttrici di rischio sono diverse. Oltre ai dubbi tecnici, emergono anche alcune questioni politiche e culturali sulla natura della rete. Molti sostengono, per esempio, che d’ora in poi sarà impossibile navigare sul web in modo anonimo. C’è anche chi ritiene che gli obblighi tecnici e legali di verifica siano un modo per sollevare le Big Tech dalle proprie responsabilità rispetto alla moderazione dei contenuti. Tra quest’ultimi c’è Eva Simon, direttrice del programma  su Tecnologia e Diritti della Civil Liberties Union in Europa: “Ci stiamo concentrando sull’accesso, ma il vero problema è il modo in cui le piattaforme catturano l’attenzione e promuovono i contenuti. È da lì che derivano i danni”.  Ma la verifica dell’età è ormai un orizzonte concreto, in Europa e nel mondo. “In questa cornice, la chiave interpretativa più convincente è forse quella che coglie una tensione tra forma e sostanza”, conclude Ziccardi. “L’obbligo di verifica dell’età non è ancora formalizzato in modo uniforme a livello europeo, ma si sta progressivamente imponendo come necessità sistemica. Il DSA richiede una protezione effettiva dei minori e, allo stato delle tecnologie e dei modelli organizzativi disponibili, la verifica dell’età rappresenta lo strumento più credibile per realizzarla. La questione centrale non riguarda più, dunque, la presenza o meno dell’obbligo, ma il modo in cui lo si impone: chi è legittimato a imporlo, attraverso quali strumenti tecnici deve essere attuato e, soprattutto, con quali garanzie in termini di tutela dei diritti fondamentali e della riservatezza degli utenti”. L'articolo Il labirinto della verifica dell’età proviene da Guerre di Rete.

YouTube, Facebook, Instagram, TikTok: sono le piattaforme social più utilizzate dagli italiani. Social media, e non social network, visto che – come sottolinea Kenobit nel suo nuovo saggio “Assalto alle piattaforme” (Agenzia X) – l’obiettivo è tenerci agganciati a consumare passivamente contenuti multimediali, invece che mobilitarci per creare rete. App come queste sono infatti caratterizzate dall’apparente gratuità e da un algoritmo esplicitamente progettato per generare dipendenza, stimolando uno scrolling destinato a non finire mai. Lo stesso Aza Raskin, il designer che nel 2006 ha ideato lo scrolling infinito (cioè il caricamento continuo e automatico di nuovi contenuti durante lo scorrimento, senza un punto di arresto naturale), a distanza di 20 anni si è dichiarato pentito della sua invenzione. Inoltre queste piattaforme intrappolano gli utenti in modo che non clicchino su link che rimandano a siti esterni, inibendo così l’uscita dalle piattaforme. “Il gioco è sempre lo stesso”, scrive Kenobit. “Visto che il profitto delle piattaforme è direttamente proporzionale al tempo che gli dedichiamo, i loro meccanismi sono studiati scientificamente per aumentarlo il più possibile. Produciamo valore quando creiamo contenuti, ma anche quando li consumiamo”. Per un utente che non cerca altro che intrattenimento, luoghi del genere sembrano l’Eldorado. E invece si tratta, antropologicamente parlando, di veri e propri non luoghi: spazi in cui non si creano connessioni, ma che si attraversano di passaggio per andare da un contenuto a un altro senza che resti all’utente alcun valore aggiunto. “Se non stai pagando per il prodotto, il prodotto sei tu”, verrebbe da dire, riprendendo le parole rese celebri dal film “The social dilemma”. Ed ecco una delle frasi che Kenobit punta a decostruire nel suo saggio: su queste piattaforme persino chi paga – le aziende e le attività che versano una quota per occupare spazi pubblicitari – è a sua volta un prodotto, perché genera ulteriori dati che le piattaforme raccolgono e sfruttano per arricchirsi vendendoli. Ma cosa – o meglio chi – sono queste piattaforme? Tra quelle citate, si possono raggruppare Facebook e Instagram (e WhatsApp), del gruppo Meta fondato da Mark Zuckerberg. C’è poi YouTube, proprietà come Google della holding Alphabet Inc., di cui i fondatori di Google, Larry Page e Sergey Brin, sono ancora i maggiori azionisti e membri del consiglio di amministrazione, detenendo di fatto il controllo dell’azienda, pur non essendo più amministratori delegati. Meta ha registrato un fatturato di 164,5 miliardi di dollari per l’intero anno 2024, segnando una crescita del 22% rispetto al 2023. Alphabet Inc. ha registrato ricavi annuali record, superando i 400 miliardi di dollari nel 2025, grazie alla crescita della pubblicità. C’è di più: entrambi i colossi hanno espliciti legami con il presidente degli Stati Uniti Donald Trump, e sono nella lista BDS (Boicottaggio, Disinvestimento e Sanzioni) per il loro coinvolgimento nel genocidio in Palestina. Ma se sono così poco etiche perché è tanto difficile abbandonare queste piattaforme? Probabilmente, perché non tutto ciò che avviene sui social è nocivo. Quante amicizie, progetti, idee, iniziative non sarebbero nate o diventate così note se non fosse stato per i social? Kenobit fa l’esempio delle mobilitazioni per la Palestina realizzate dal 7 ottobre 2023 in poi, in cui i social, nonostante le varie dinamiche di shadow ban – cioè di oscuramento della tematica, costringendo talvolta a utilizzare caratteri speciali per parlarne (per esempio scrivendo G4z4 invece di Gaza) – hanno avuto un ruolo fondamentale. Il ruolo dei social è stato centrale anche nella formazione di grandi movimenti di protesta come Fridays For Future, con la nascita di nuclei di attivisti in ogni parte del mondo, o Black Lives Matter, con la condivisione di massa del video della morte di George Floyd e la propagazione delle sue ultime parole “I can’t breathe”. Il problema è che, sui social, in breve tempo si passa oltre: nuovi contenuti, nuovi trend, nuove cose a cui prestare attenzione, togliendo forza al desiderio e all’urgenza di convergenza e di organizzazione. Tra i limiti dell’attivismo online c’è infatti la necessità di sottostare alle logiche algoritmiche delle piattaforme, con Meta che al contempo blocca la possibilità di promuovere post dal contenuto a sfondo politico o sociale e ne limita anche la diffusione organica, tramite l’impostazione che permette di non visualizzare contenuti politici tra quelli suggeriti nel proprio feed. Fare attivismo sui social significa inoltre rischiare di scivolare, talvolta senza rendersene nemmeno conto, in quello che viene definito slacktivism, o attivismo da poltrona, cioè un tipo di attivismo che si limita alla condivisione di contenuti sui propri canali, senza che questo gesto si concretizzi in nulla di più radicale o d’impatto. Inoltre, perché il proprio attivismo cambi le cose, l’obiettivo dev’essere quello di costruire comunità. Appoggiarsi alle piattaforme mainstream significa invece, come scrive Kenobit, “costruire a casa d’altri”, lasciando in mano loro il destino del nostro attivismo ed esponendosi al rischio che post, profili e gruppi vengano cancellati in qualsiasi momento, quasi senza possibilità di replica. “Queste piattaforme non sono democratiche”, scrive sempre Kenobit. Chi crea contenuti rischia, tra l’altro, di diventare schiavo dei numeri, piegandosi a trattare di temi non controversi o divisivi in modo da raggiungere il maggior numero di persone possibili – talvolta finendo per capitalizzare le lotte sponsorizzando prodotti che con queste hanno qualche punto di contatto (magliette, tote bag o oggetti figli, per esempio, del greenwashing). Così facendo, l’attivismo diventa un lavoro da influencer più che da potenziali leader politici. È POSSIBILE CAMBIARE PIATTAFORME? “Abbiamo davanti una lotta impari, contro un nemico ben fortificato, con risorse economiche e tecnologiche senza precedenti nella storia dell’umanità”, prosegue Kenobit nel saggio. “Non lo prenderemo mai per sfinimento, né possiamo sperare di batterlo sul suo stesso terreno. Le piattaforme possiedono tutto, incluso il campo di battaglia, e se anche riuscissimo a metterle in difficoltà in casa loro potrebbero semplicemente cambiare le regole del gioco. Per lo stesso motivo, anche se usare alcuni dei loro strumenti può avere dei meriti strategici, non possiamo sperare di cambiarle dall’interno. Non può esserci riformismo in una dittatura. La disparità è evidente anche sul fronte della comunicazione, perché le piattaforme, controllando la dimensione digitale, proiettano un’influenza tangibile sul reale”. Nonostante questa posizione, Kenobit è abilissimo nel fornire alternative valide a ciascuno dei problemi legati alle piattaforme, spiegando con parole comprensibili a tutti che cosa si può fare e perché dovremmo farlo. Per esempio, la proposta di passare al Fediverso come alternativa ai social media mainstream è legata all’eticità dell’utilizzo di un software open source, ovvero il cui codice è consultabile e utilizzabile praticamente da chiunque, invece che chiuso, proprietario e i cui meccanismi sono noti solo a pochi eletti. Come si legge in “Assalto alle piattaforme” (disponibile gratuitamente anche come audiolibro): Il software libero si basa su una filosofia completamente diversa. Come suggerisce il nome, è pensato per tutelare la nostra libertà. Nello specifico, quattro libertà: * ⁠  ⁠la libertà di eseguire il programma per qualsiasi scopo; * ⁠  ⁠la libertà di studiare come funziona il programma e di modificarlo in base alle proprie necessità; * ⁠  ⁠la libertà di ridistribuire copie del programma in modo da aiutare il prossimo; * ⁠ ⁠la libertà di migliorare il programma e di distribuirne pubblicamente i miglioramenti, in modo tale che tutta la comunità ne tragga beneficio. Kenobit elenca molti motivi per cui preferire i social del Fediverso a quelli ancora mainstream: tra questi, l’assenza di un algoritmo che determina che cosa mostrare a chi a favore di un feed che rispetta l’ordine cronologico delle pubblicazioni, garantendo a tutti di non perdersi nulla e di dare a ogni contenuto la giusta dignità e diffusione. “L’assenza di pubblicità vanifica la necessità di un algoritmo che seleziona al posto nostro cosa mostrarci”. Va da sé che è impossibile che il passaggio dai social mainstream al Fediverso sia rapido e collettivo. Per questo, una valida soluzione intermedia consiste nel mantenere i propri profili sui social tradizionali, ma smettendo gradualmente di postare contenuti e utilizzandoli soprattutto, come da tempo fa Kenobit, per sponsorizzare il passaggio ad altre piattaforme. PIÙ COOPERAZIONE E MENO COMPETIZIONE Il controllo che Big Tech può esercitare va però ben oltre le singole piattaforme. Durante una presentazione del libro che si è svolta a Torino, a Radio Blackout, l’11 febbraio 2026, è nato un dibattito sul possesso delle dorsali internet (backbone): infrastrutture fisiche ad altissima capacità, composte da cavi sottomarini in fibra ottica posati sui fondali oceanici. Trasportano oltre il 99% del traffico dati mondiale tra continenti, connettendo reti locali e garantendo la velocità della connessione web. Già questo aspetto pone un importante problema, perché, anche utilizzando piattaforme alternative a quelle mainstream, ci si continuerebbe ad appoggiare a questo sistema, che resta in buona parte in mano a colossi privati. Le dorsali sono infatti gestite da un consorzio di grandi aziende di telecomunicazioni internazionali, colossi tecnologici (Google, Meta, Amazon, Microsoft) e, in parte, da governi. In risposta a questa osservazione, Kenobit ha suggerito di cercare il sito di Antennine, che punta a costruire reti comunitarie. Citando il loro blog, “le reti comunitarie sono infrastrutture locali di telecomunicazione create da gruppi di persone (una comunità) per connettersi a Internet e fornire servizi di comunicazione digitale. Sono costruite e gestite come un bene comune, cioè una risorsa prodotta e mantenuta collettivamente, piuttosto che detenuta privatamente, come alternativa alle grandi reti commerciali o statali e ai fornitori di servizi Internet”. Sul sito di Antennine sono presenti le istruzioni per contattare gli organizzatori del progetto e unirsi alla rete. È solo un inizio, che rappresenta però un baluardo di resistenza per ricordarsi che costruire delle alternative è possibile. Altri esempi internazionali di gestione comunitaria e democratica dell’accesso a internet sono Guifi.net, nata in Catalogna nel 2004 e che punta a costruire una rete dal basso in modo da connettere aree rurali portando la connessione internet laddove non arrivano gli operatori commerciali tradizionali, e Freifunk, nata a Berlino, che ha come obiettivo quello di fornire una rete internet libera e accessibile a tutti. Un altro tema critico riguarda le conoscenze necessarie per poter usare – o anche solo entrare in contatto – con le piattaforme alternative. È necessaria in primis un’alfabetizzazione digitale, non scontata in un contesto in cui solo il 46% degli italiani possiede competenze di base in quest’ambito, ma anche una coscienza politica tale da problematizzare le piattaforme, oltre a contatti che tramite il passaparola permettano di accedere ad alternative come il Fediverso. Per fare effettivamente la differenza, c’è insomma prima di tutto bisogno di fare massa critica, scegliere che direzione prendere e costruirla insieme. Come scrive Kenobit, “abbiamo un’occasione imperdibile per rivendicare una dimensione digitale fondata sulla cooperazione invece che sulla competizione”. L'articolo Fuga da Big Tech proviene da Guerre di Rete.

“Hai ancora 90 minuti per aggiornare la notizia falsa. Se lo fai, risolverai in un attimo il problema più grave che ti sei creato in vita tua. E tra una settimana non ti ricorderai più di me”. Questo il messaggio che, secondo quanto riportato dal Washington Post, il corrispondente di guerra del The Times of Israel Emanuel Fabian ha ricevuto su WhatsApp cinque giorni dopo aver pubblicato un articolo in cui raccontava che un missile iraniano aveva colpito, senza ferire nessuno, un’area boschiva poco fuori la città di Beit Shemesh, alle porte di Gerusalemme. Una notizia piuttosto marginale che, però, ha reso il giornalista l’obiettivo di minacce e ritorsioni da parte di ignoti. Come raccontato da lui stesso, nelle ore successive alla pubblicazione Fabian ha cominciato a ricevere via email messaggi in ebraico che gli intimavano di modificare l’articolo, suggerendo che l’incidente fosse stato provocato da un missile intercettato “i cui rottami e frammenti erano caduti nel luogo dell’impatto”. Con il passare dei giorni, i messaggi si sono intensificati e le lamentele hanno raggiunto anche X, dove alcuni utenti hanno commentato la notizia condivisa dal giornalista, chiedendo se davvero si fosse trattato di un missile o meno. Ed è stato solo allora che, a quanto pare, Fabian ha compreso le ragioni del clamore sollevato dalla notizia pubblicata giorni prima: gli account X che avevano avanzato la richiesta di precisazioni erano collegati a Polymarket, la più grande piattaforma di prediction market al mondo, dove gli utenti avevano puntato più di 14 milioni di dollari sulla possibilità che un attacco missilistico iraniano colpisse Israele il 10 marzo. “Questa scommessa sarà vincente se l’Iran lancerà un attacco con droni, missili o aerei sul territorio israeliano nella data indicata, secondo l’ora di Israele. In caso contrario, la scommessa sarà perdente”, si legge chiaramente su Polymarket. Tuttavia, “i missili o i droni che vengono intercettati non saranno considerati sufficienti per una risoluzione ‘Sì’, indipendentemente dal fatto che atterrino sul territorio israeliano o causino danni”. Una clausola che spiega bene perché il giornalista del The Times of Israel abbia ricevuto tante richieste di modificare l’articolo pubblicato: se Fabian avesse precisato che l’incidente era stato provocato da un missile intercettato, infatti, chiunque avesse puntato sul “no” avrebbe riscosso una vincita considerevole. Ma il giornalista non ha ceduto alle minacce e ha messo a rischio la propria sicurezza pur di riportare la verità. “Il tentativo di questi giocatori d’azzardo di farmi pressione affinché modificassi i miei articoli per fargli vincere la scommessa non ha avuto successo e non lo avrà”, ha dichiarato. “Tuttavia, temo che altri giornalisti potrebbero non comportarsi in modo altrettanto etico, se venisse loro promessa una parte delle vincite”. Nonostante il “lieto fine”, la storia di Emanuel Fabian ha contribuito ad accendere i riflettori su Polymarket, il mercato predittivo che si sta dimostrando particolarmente abile nell’anticipare gli eventi geopolitici più emblematici della nostra epoca. Ma come può una piattaforma digitale prevedere quali saranno le decisioni dei governi più potenti al mondo? Chi sono gli investitori che sostengono il progetto e traggono profitto dalle sue scommesse milionarie? POLYMARKET, IL MERCATO PREDITTIVO PIÙ GRANDE AL MONDO La storia di Polymarket comincia come buona parte delle vicende delle aziende tech più note al mondo: solo che al posto di un garage, ci troviamo in un appartamento nel cuore di New York. Qui, nel pieno della pandemia di Covid-19, il giovanissimo Shayne Coplan, appassionato di tecnologia e criptovalute, in soli tre mesi crea una piattaforma che risponda ad alcuni dei quesiti che lo attanagliano durante il lockdown: “Quando finirà tutto questo? Quando sarà pronto il vaccino? Quando finiranno le misure di restrizione?”. E così nel 2020, ispirandosi ai mercati predittivi Augur e Gnosis, Coplan ha lanciato Polymarket, con l’obiettivo di fornire agli utenti una “fonte di informazione affidabile” contro la “disinformazione dilagante”. In quel momento, non sapeva che la sua piattaforma sarebbe diventata il mercato predittivo per eccellenza, e che gli avrebbe regalato il titolo di più giovane miliardario self-made al mondo. La strada per arrivare a questo risultato, come si può immaginare, è stata parecchio accidentata. Nel gennaio del 2022 la Commodity Futures Trading Commission (CFTC) ha imposto a Polymarket il pagamento di una multa da 1,4 milioni di dollari e il blocco degli utenti statunitensi, per aver operato senza aver richiesto l’approvazione delle autorità di regolamentazione, come previsto dalla legge. Una sanzione che non ha fermato l’ascesa della piattaforma che, appena un paio di anni dopo, ha raggiunto i 3,6 miliardi di dollari di scommesse sulla corsa presidenziale tra Trump e Biden. Un successo breve, ma intenso. Appena otto giorni dopo l’elezione di Donald Trump, l’FBI ha infatti fatto irruzione nell’appartamento newyorkese di Sheyn Coplan e ne ha sequestrato tutti i dispositivi elettronici, nell’ambito di un’indagine volta a verificare – ancora una volta – se Polymarket consentisse agli utenti americani di piazzare scommesse senza licenza. Dopo meno di un anno, la CFTC e il Dipartimento di Giustizia statunitensi hanno archiviato le indagini sul giovanissimo imprenditore, lasciandolo libero di godersi la sua ascesa. A luglio 2025, la piattaforma ha annunciato pubblicamente l’acquisizione da 112 milioni di dollari di QCX e QCXE, la holding di una borsa di derivati e una stanza di compensazione (l’infrastruttura che garantisce e regola le transazioni concluse sul mercato) autorizzate dalla Commodity Futures Trading Commission. “Ora, con l’acquisizione di QCEX, stiamo gettando le basi per riportare Polymarket a casa, rientrando negli Stati Uniti come piattaforma pienamente regolamentata e conforme che consentirà agli americani di scambiare le proprie opinioni”, ha commentato Coplan in quell’occasione, rassicurando (finalmente) gli utenti sulla legalità del suo mercato predittivo. Una mossa strategica apprezzata dalla CFTC, che a settembre 2025 ha approvato ufficialmente l’attività di Polymarket nel mercato statunitense, proprio pochi giorni dopo l’ingresso di Donald Trump Jr. nel comitato consultivo della compagnia, in cui ha investito circa 10 milioni di dollari. Nonostante questo percorso burrascoso, il progetto del giovane imprenditore di New York non ha mai modificato la sua natura. Sin dal lancio, Polymarket è una piattaforma in cui gli utenti possono scommettere su qualunque evento futuro – dall’elezione del presidente degli Stati Uniti alla data del matrimonio di Taylor Swift, dal ritorno di Gesù al prossimo conflitto geopolitico – semplicemente rispondendo sì o no ad alcune domande, accanto alle quali sono segnalate le probabilità di vincita, che variano mano a mano che gli utenti scommettono. “Si vince se si indovina. Si perde se si sbaglia”, ha chiosato Coplan in un’intervista a CBS News, spiegando il funzionamento semplice e intuitivo di Polymarket, che ha permesso agli utenti di guadagnare milioni di dollari nel corso degli anni. Ma non sono soltanto i soldi a interessare l’imprenditore, quanto la possibilità di offrire alle persone uno strumento di informazione che sia il più chiaro possibile. Secondo Coplan, i mercati predittivi sono “lo strumento più accurato di cui disponiamo attualmente come esseri umani, almeno finché qualcuno non inventerà una sorta di sfera di cristallo superpotente”. L’idea è che – viste le ingenti somme di denaro in gioco – le persone siano incentivate a esprimere previsioni ponderate e informate, più di quanto farebbero in un tradizionale sondaggio. Una lettura che sembra trovare riscontro concreto nel successo del progetto. IL CASO MADURO: LA PREVISIONE DELL’ATTACCO AL VENEZUELA Nella notte tra il 2 e il 3 gennaio 2026 gli Stati Uniti hanno attaccato il Venezuela, colpendo obiettivi militari e civili a Caracas e dintorni, e catturato il presidente Nicolás Maduro, accusato di narcotraffico e commercio illegale di armi. Appena cinque ore prima che le esplosioni scuotessero la capitale, su Polymarket un trader sconosciuto ha raddoppiato le puntate sull’invasione del Venezuela da parte degli Stati Uniti e sulla destituzione del presidente Maduro entro il 31 gennaio 2026, arrivando a guadagnare oltre 400mila dollari, con un ritorno sull’investimento pari a 12 volte la somma puntata. Una vincita che ha attirato subito l’attenzione, alimentando i sospetti che il trader potesse aver ottenuto segretamente informazioni sull’operazione militare statunitense. Stando alla ricostruzione del Washington Post, l’account del trader è stato creato a dicembre 2025, e ha cominciato a scommettere su un probabile attacco degli Stati Uniti al Venezuela già nel corso del mese, quando ancora non c’erano notizie sul tema. A destare sospetti, però, è il fatto che l’utente abbia puntato oltre 20mila dollari sull’ipotesi di un imminente attacco degli Stati Uniti al Venezuela lo stesso 2 gennaio, tra le 20.38 e le 21.58. Alle 22.46 dello stesso giorno, meno di un’ora dopo, Donald Trump ha autorizzato le operazioni militari statunitensi. Intorno all’una del 3 gennaio, i bombardamenti hanno cominciato a colpire Caracas, distruggendo indistintamente edifici governativi e quartieri residenziali. Alle 8.41 del mattino, il trader ha iniziato a incassare parte della sua vincita, pari a 410mila dollari. “È probabile che si tratti di un informatore interno. È una somma considerevole da investire, senza che ci siano molte notizie sul tema”, ha commentato Tre Upshaw, fondatore di Polysights, una startup che fornisce strumenti di analisi per i trader di Polymarket, inclusa una funzione per segnalare potenziali attività di insider trading. A confermare questa ipotesi è un’indagine del Wall Street Journal, secondo cui l’amministrazione Trump avrebbe tenuto segreta l’operazione venezuelana, limitando la condivisione di informazioni a una ristretta cerchia di consiglieri di alto livello, per preservarne l’effetto sorpresa. Le notizie su un probabile attacco, quindi, potrebbero essere arrivate solo e soltanto dalle persone più vicine al presidente degli Stati Uniti. Non a caso, a seguito della notizia della scommessa di Polymarket relativa al caso Maduro, il deputato democratico Ritchie Torres ha presentato un disegno di legge per vietare ai funzionari governativi di piazzare scommesse sulla piattaforma di prediction market, sfruttando a proprio vantaggio informazioni che non sono di dominio pubblico. Una proposta ancora in attesa di approvazione, che alimenta i sospetti sul coinvolgimento dei membri dell’amministrazione Trump nel giro dei mercati predittivi. IL CASO IRAN: LA PREVISIONE DELLE OPERAZIONI STATUNITENSI L’attacco al Venezuela e la destituzione di Maduro non sono i soli eventi geopolitici a essere stati anticipati da Polymarket, instillando nei ricercatori e negli esperti di sicurezza il dubbio che qualcuno vicino al presidente Donald Trump possa aver utilizzato informazioni riservate per piazzare scommesse sulla piattaforma. Anche la guerra in Iran, infatti, è stata un tema centrale per le previsioni di Polymarket. Secondo quanto riferito dalla società di analisi Bubblemaps SA, sei account di trader anonimi hanno guadagnato 1,2 milioni di dollari scommettendo su un attacco statunitense all’Iran entro la fine di febbraio, e mettendo così in evidenza uno schema ricorrente tra gli investitori della piattaforma. Proprio come accaduto nel caso di Maduro, anche questa volta gli account in questione sono stati creati nei giorni precedenti la scommessa, e hanno piazzato le loro puntate poche ore prima che i bombardamenti colpissero Teheran, guadagnando cifre da capogiro all’indomani dell’attacco statunitense. La questione, proprio come accaduto con il Venezuela, ha suscitato subito scalpore e indignazione, anche nella classe politica americana. “È assurdo che ciò sia legale”, ha commentato in un post su Bluesky il senatore Chris Murphy. “Le persone vicine a Trump stanno traendo profitto dalla guerra e dalla morte”. E non finisce qui. Nelle ultime settimane di marzo, gli account di ben otto trader – tutti creati attorno al 21 marzo – hanno scommesso un totale di 70mila dollari su una possibile tregua tra Stati Uniti e Iran, che sarebbe valsa loro la vincita di ben 820mila dollari. A suscitare sospetti sulle puntate, come ha riferito l’ex ricercatore di CoinTelegraph Ben Yorke, è stato il fatto che i suddetti account sembrassero “decisamente appartenere a qualcuno in possesso di informazioni confidenziali”. Inoltre, da un’analisi più approfondita è risultato che alcuni di questi account potessero appartenere a un unico investitore anonimo, che avrebbe preferito utilizzare portafogli digitali diversi per le sue scommesse sulla piattaforma. “In genere, quando si è in presenza di una frammentazione dei portafogli e di tentativi deliberati di occultare l’identità, si possono ipotizzare due scenari diversi”, ha commentato Yorke. “O è un investitore importante che cerca di proteggere la propria posizione dall’impatto del mercato, oppure è insider trading”. A rendere più che plausibile quest’ultima ipotesi c’è stato l’aumento evidente della probabilità di una tregua tra USA e Iran prima del 31 marzo, la cui valutazione su Polymarket è passata dal 6% del 21 marzo al 24% del 23 marzo. Eppure, nonostante i segnali evidenti, la piattaforma di Coplan ha sempre cercato di mantenere il focus sull’obiettivo informativo. “La promessa dei mercati predittivi è quella di sfruttare la conoscenza collettiva per creare previsioni accurate e imparziali sugli eventi più importanti per la società”, si legge nella nota che accompagna tutte le scommesse relative all’Iran presenti su Polymarket . “Questa capacità è particolarmente preziosa in tempi strazianti come quelli odierni. Dopo aver discusso con le persone direttamente colpite dagli attacchi, che avevano decine di domande, ci siamo resi conto che i mercati predittivi potevano dare loro le risposte di cui avevano bisogno, in un modo in cui i telegiornali e X non potevano fare”. Un’affermazione decisamente conveniente, che permette alla piattaforma di continuare a trarre profitto dalle guerre e dalla morte di migliaia di persone. E ai trader più informati di scommetterci. LE ACCUSE DI INSIDER TRADING E LO ZAMPINO DI TRUMP La destituzione di Maduro, l’attacco all’Iran e le anticipazioni di tanti degli eventi che hanno segnato gli ultimi mesi hanno messo in allerta esponenti della politica ed esperti di sicurezza, convincendoli che i mercati predittivi possano essere terreno fertile per l’insider trading. A ulteriore conferma di questa ipotesi arriva uno studio elaborato da un gruppo di ricercatori dell’Università di Harvard, che hanno stimato vittorie pari a 143 milioni di dollari per i trader che hanno scommesso cifre notevoli su Polymarket perché in possesso di informazioni riservate su un’ampia varietà di eventi, dal fidanzamento di Taylor Swift al vincitore del Premio Nobel per la Pace. Non stupisce, quindi, che di recente il deputato democratico Ritchie Torres abbia inviato una comunicazione alla Commodity Futures Trading Commission (CFTC) per chiedere di indagare sulle scommesse fatte dagli investitori a pochi minuti dall’inizio degli eventi. “Questo schema solleva serie preoccupazioni sul fatto che alcuni operatori di mercato possano aver avuto accesso a informazioni rilevanti e non di dominio pubblico, relative a un evento geopolitico in grado di influenzare il mercato”, ha scritto Torres nella lettera condivisa con l’Associated Press, chiedendo pubblicamente: “Qual è la probabilità statistica che qualcuno che non sia un insider trader piazzi una scommessa vincente 12 minuti prima di un annuncio presidenziale in grado di influenzare i mercati?”. A preoccupare, però, non è soltanto il fenomeno dell’insider trading. Giorno dopo giorno, ora dopo ora, Polymarket si riempie di informazioni predittive sulle operazioni dei governi più potenti al mondo, rappresentando un’enorme minaccia alla loro sicurezza. “Polymarket è diventato un mercato illecito per vendere e speculare su segreti di sicurezza nazionale senza precedenti nella storia e, di conseguenza, una potenziale fonte di informazioni per i servizi di intelligence stranieri che tengono d’occhio quelle stesse scommesse sospette”, ha commentato il senatore democratico Richard Blumenthal, seguito dal deputato repubblicano Blake Moore, che ha dichiarato di non voler neppure “immaginare un mondo in cui gli avversari dell’America utilizzino i mercati predittivi per anticipare la nostra prossima mossa”. La preoccupazione per la sicurezza del paese, quindi, sembra accomunare democratici e repubblicani, anche se non si può certo dire lo stesso dell’insider trading. Su quest’ultimo fronte, infatti, sono soprattutto i democratici a essersi esposti, avanzando proposte di legge che vietino ai funzionari governativi di scommettere su eventi di cui conoscono dettagli altamente riservati. Normative che, molto probabilmente, non saranno approvate, considerando il forte legame tra l’amministrazione Trump e i mercativi predittivi. Come anticipato, Donald Trump Jr. è investitore e consulente di Polymarket, oltre che uno dei consulenti del suo diretto competitor di settore, Kalshi. E lo stesso presidente degli Stati Uniti sembra avere un interesse per i mercati predittivi, come dimostrato dal progetto annunciato dall’agenzia mediatica di famiglia, di cui Donald Trump Jr. è amministratore: il mercato predittivo Truth Predictive. “Donald Trump e la sua famiglia sono completamente coinvolti e guadagnano da Kalshi e Polymarket”, ha commentato il senatore democratico Chris Murphy, confermando il forte legame tra il governo statunitense e le piattaforme. Eppure, secondo quanto riferito dal Wall Street Journal, mentre le operazioni in Iran erano ancora in corso la Casa Bianca ha inviato un’email a tutti i funzionari governativi, invitandoli a non utilizzare le informazioni in loro possesso per piazzare scommesse nei mercati predittivi. Una mossa che, a detta di alcuni, potrebbe essere servita a nascondere la predilezione del presidente per Polymarket e Kalshi, indissolubilmente legate al suo figlio maggiore, che in più di un’occasione ha preso le distanze dalle accuse di corruzione mosse contro di lui. Anche Andrew Surabian, portavoce di Donald Trump Jr., ha ribadito che il suo unico coinvolgimento nei mercati di previsione consiste nel fornire consulenza a Kalshi e Polymarket sulle strategie di marketing, e nel sostenere finanziariamente Polymarket, aggiungendo che non entra mai in contatto con il governo federale per conto delle società in cui ha investito o di cui è consulente. Ma nessuna di queste affermazioni, a quanto pare, è riuscita a placare le perplessità sulle puntate di investitori anonimi sugli eventi geopolitici che, fino a ora, hanno contraddistinto l’amministrazione Trump. L'articolo Polymarket e i pericoli dei mercati predittivi proviene da Guerre di Rete.

Immagine in evidenza da Rawpixel La guerra in Iran ci ha ricordato quanto il mare sia cruciale per il funzionamento dell’economia globale. Era già accaduto due anni fa con il blocco di Suez e, ancor prima, con l’incidente della Ever Given nello stesso canale. Eventi diversi, ma accomunati dalla capacità di farci toccare con mano l’importanza delle rotte marittime. Esiste tuttavia un’altra logistica marittima fondamentale, che scorre non sulla superficie degli oceani ma sui fondali. È una logistica per natura invisibile, fatta di cavi per la trasmissione di dati e di tubature per il trasporto di energia, ma essenziale quanto le rotte della logistica di superficie. La cosa più sorprendente è però quanto poco ancora si sappia del luogo in cui questa rete si dipana. I fondali oceanici restano infatti uno degli ambienti meno osservati e compresi del pianeta. Per dare un’idea di quanto sia scarsa questa conoscenza, basti dire che, ancora nel pieno del XXI secolo, non è raro che vengano individuate montagne sottomarine in aree che si ritenevano già mappate. La ragione della “nube di ignoranza” che ricopre tutto ciò che si trova al di sotto di una certa profondità delle acque è in primo luogo tecnologica. I sistemi che utilizziamo per osservare la superficie terrestre si basano sulla luce, che però penetra nell’acqua solo per poche centinaia di metri. Al di sotto di questa soglia – e considerando che le profondità oceaniche possono superare i 10mila metri – è necessario ricorrere ad altri strumenti. Il principale di questi è il sonar, che utilizza onde sonore per ricostruire la forma del fondale. Un metodo efficace, ma lento, costoso, legato alla presenza fisica di navi o piattaforme di rilevamento. Questo vincolo si riflette nei dati disponibili: ancora oggi, una parte significativa dei fondali non è stata mappata con standard moderni. E anche laddove i dati esistono, sono spesso frammentari e soprattutto non integrati tra loro. Arrivati a questo punto ci si potrebbe porre una domanda: è davvero così importante sapere cosa si trova a migliaia di chilometri sotto il mare? La risposta è: sì, è sempre più importante per svariate ragioni. I motivi sono in primo luogo economici. Il fondale marino, come detto, è una piattaforma su cui poggiano infrastrutture critiche globali. I cavi sottomarini trasportano oltre il 95% del traffico internet intercontinentale; le pipeline collegano giacimenti offshore ai sistemi energetici nazionali; nuove reti elettriche iniziano a connettere parchi eolici marini alla terraferma. Tutte queste infrastrutture devono essere progettate, installate e mantenute in ambienti complessi, dove la morfologia del fondale, la composizione dei sedimenti e le correnti possono fare la differenza tra stabilità e vulnerabilità. L’ELEMENTO STRATEGICO E MILITARE C’è però un secondo livello, meno evidente ma ancora più strategico. Conoscere un fondale significa infatti comprendere come si comporta il suono sott’acqua. E questo, a sua volta, è un elemento cruciale per la guerra sottomarina. I sottomarini – per definizione progettati per risultare invisibili – dipendono dalla capacità di sfruttare le caratteristiche dell’ambiente per nascondersi o per individuare altri mezzi. Temperatura, salinità, correnti e conformazione del terreno influenzano la propagazione delle onde sonore e quindi l’efficacia dei sistemi sonar. In altre parole, conoscere come è fatto un fondale significa poter operare meglio al suo interno, sia per attaccare sia per difendersi. Una volta che si comprende questo fatto fondamentale, si capisce anche perché la mappatura degli abissi sia recentemente diventata un ennesimo campo di competizione tra le due principali potenze della nostra epoca: Cina e Stati Uniti. Come raccontato lo scorso marzo da un ampio e ben documentato articolo della Reuters, la più attiva in questo ambito, negli ultimi anni, è stata la Cina. A partire dal 2020, Pechino ha avviato un’attività di mappatura e monitoraggio dei fondali su una scala difficilmente comparabile con quella di altri attori. Navi da ricerca, istituti universitari e agenzie statali operano in modo coordinato in diverse aree del globo: Pacifico occidentale, Oceano Indiano, fino ad arrivare alle rotte artiche. Formalmente, queste operazioni sono giustificate da obiettivi scientifici ed economici: studio dei fondali, ricerca di risorse, analisi climatica. In pratica, tuttavia, le attività di ricerca hanno caratteristiche che suggeriscono un uso duale dei dati ottenuti. Le traiettorie seguite dalle navi impiegate nella ricerca – spesso caratterizzate da movimenti ripetitivi e sistematici – sono infatti tipiche delle operazioni di mappatura ad alta risoluzione, il tipo di dato utile alle industrie della difesa. Il progetto più ambizioso in questo ambito è definito “Transparent Ocean”: una rete di sensori e piattaforme in grado di fornire una visione il più possibile completa delle condizioni del mare in aree selezionate. L’obiettivo dichiarato è scientifico, ma le applicazioni militari sono evidenti. Per la Cina, la conoscenza del dominio sottomarino risponde infatti a una duplice esigenza strategica. Da un lato, migliorare l’impiego dei propri sottomarini, sfruttando le caratteristiche dell’ambiente per aumentare furtività ed efficacia. Dall’altro, sviluppare strumenti per individuare e tracciare quelli altrui, in particolare nelle aree considerate più sensibili, come la famigerata “prima catena di isole” (la fascia di arcipelaghi tra Giappone, Taiwan e Filippine che delimita l’accesso della Cina al Pacifico). In questo senso, la mappatura dei fondali non è un’attività accessoria, ma una parte integrante dell’infrastruttura informativa della difesa marittima. Più che accumulare dati, si tratta di costruire un vantaggio conoscitivo che possa essere utilizzato in caso di crisi o conflitto. La scala e la continuità di questo sforzo suggeriscono che Pechino consideri il dominio sottomarino non come uno spazio da esplorare, ma come uno spazio da integrare stabilmente nella propria architettura strategica. CONFUSIONE AMERICANA Sull’altro versante strategico e geografico del Pacifico troviamo gli Stati Uniti. Per decenni gli USA hanno beneficiato di un vantaggio significativo nella conoscenza degli oceani, costruito attraverso una combinazione di ricerca scientifica, capacità militari e infrastrutture tecnologiche. Questo vantaggio si è tradotto, tra le altre cose, in una superiorità nelle operazioni sottomarine che si è rivelata utile in diversi frangenti della Guerra Fredda. Negli ultimi anni, tuttavia, questo quadro si è fatto più complesso. Da un lato, Washington ha lanciato iniziative ambiziose come la strategia NOMEC, con l’obiettivo di mappare le proprie acque entro il 2030-2040. Dall’altro, deve fare i conti con dati che mostrano come una parte rilevante (tra il 40 e il 50%) dei fondali statunitensi resti ancora poco conosciuta o mappata con tecnologie non aggiornate. Il problema americano, a detta di un report del governo in merito, non è tanto la scarsità di dati o la capacità di generarli, quanto la loro frammentazione e la difficoltà di integrarli. Le informazioni “oceaniche” americane sono raccolte da attori diversi – agenzie civili, istituzioni scientifiche, marina militare – con finalità e standard differenti. Questo rende più difficile costruire un quadro unitario e aggiornato del dominio sottomarino nazionale. NUOVE MINACCE E NUOVE SOLUZIONI Le ragioni per cui sia Cina che USA hanno iniziato a essere così preoccupate dalla loro scarsa conoscenza dei fondali è che, di recente, è cresciuta tanto l’importanza dei fondali quanto il numero delle minacce che operano in questo ambiente. Proprio come accade nel cielo, in fondo al mare oggi non si muovono solo colossi tecnologici da miliardi di dollari – come i sottomarini – ma anche droni subacquei a basso costo: piccoli dispositivi in grado di interferire con il regolare funzionamento di cavi o pipeline, e attraverso i quali vengono condotte operazioni di guerra ibrida di difficile attribuzione, soprattutto in assenza di un monitoraggio aggiornato e capillare. È per questo che, a detta degli esperti, serve un ulteriore balzo tecnologico, non tanto nella capacità di raccogliere dati, quanto in quella di interpretarli e integrarli. Ed è qui che entra in gioco l’intelligenza artificiale. Gli algoritmi di deep learning possono riconoscere pattern nei segnali sonar, distinguere tra anomalie naturali e oggetti artificiali, aggiornare mappe quasi in tempo reale integrando dati raccolti da fonti diverse. In prospettiva, possono anche contribuire a prevedere comportamenti: come si muovono le correnti, come cambia la propagazione del suono, dove è più probabile che un oggetto non identificato stia operando. In altre parole, le AI possono accelerare il passaggio in corso da una logica di “mappatura” dei fondali a una logica di “monitoraggio continuo”. Si tratta di un cambiamento che ha implicazioni profonde. Per esempio significa che la superiorità nel dominio strategico sottomarino non dipenderà più solo dal numero di navi o dalla qualità dei sottomarini, ma dalla capacità di costruire e gestire reti informative complesse. Significa anche che il confine tra ambito civile e militare diventa ancora più sfumato: gli stessi dati utilizzati per studiare gli ecosistemi marini o per progettare infrastrutture energetiche possono essere impiegati per finalità di sorveglianza e difesa. E soprattutto significa che il mare, da spazio opaco per definizione, diventa progressivamente più “trasparente”. Non nel senso di completamente visibile – obiettivo probabilmente impossibile da raggiungere – ma nel senso di sempre più leggibile per chi dispone di strumenti adeguati. In questo senso, il parallelo più evidente per ciò che sta accadendo sotto il pelo dell’acqua non è con la geografia o la cartografia tradizionali, ma con altri domini in cui l’informazione è la vera posta in gioco: il cyberspazio, lo spazio orbitale, persino il campo elettromagnetico. Anche lì, la competizione si gioca non solo sulla capacità di identificare gli oggetti fisici, ma su quella di costruire rappresentazioni affidabili e aggiornate dell’ambiente in cui si trovano immersi. Perché in un ambiente dove tutto è difficile da vedere, quello che più conta è capire cosa si sta guardando. L'articolo Cina, Stati Uniti e la sfida degli abissi proviene da Guerre di Rete.

Immagine in evidenza rielaborata con IA Quanto è difficile parlare di cybersicurezza con le aziende. E ciò vale anche per quelle dei trasporti: un settore in apparenza lontano dagli attacchi dei cracker, ma che mostra invece parecchie vulnerabilità oltre a un ampio potenziale di rischio. Provare ad affrontare il tema della sicurezza informatica con alcune delle più grandi realtà del paese produce come minimo un irrigidimento; nel peggiore dei casi, il silenzio. Mail senza risposta, telefoni che squillano a vuoto, repliche vaghe: quasi nessuno si presta a rispondere alle domande del cronista, e molti si eclissano dopo un primo contatto di prammatica. LA CYBERSICUREZZA DELLE AUTOSTRADE ITALIANE Prendiamo Autostrade per l’Italia (ASPI), la stessa società che qualche anno fa (non molti: era il 2018) finì sotto la lente di ingrandimento per il caso del ponte Morandi, crollato a Genova a metà agosto. Un disastro che aveva sollevato interrogativi profondi sui sistemi di controllo e sulla cultura della sicurezza del gruppo. Ci si aspetterebbe che queste procedure, fisiche e cyber, siano diventate il fiore all’occhiello del gruppo. E che – stando così le cose – non sia un problema comunicarlo all’esterno. Sbagliato. Svariati tentativi di contatto via email sono caduti nel vuoto. Non va meglio al telefono, con l’apparecchio dell’ufficio stampa che squilla senza che nessuno risponda. Quando si attiva la segreteria, lo fa solo per rimandare al medesimo indirizzo di posta elettronica, che rimane muto.  La società Movyon si definisce il “centro di eccellenza per la ricerca e innovazione del gruppo ASPI” e offre “soluzioni tecnologiche end-to-end per gestori di infrastrutture stradali e autostradali, pubbliche amministrazioni e service provider, supportandoli nella creazione di una mobilità più intelligente, accessibile, sostenibile e sicura a favore della comunità”. Il logo si trova, per esempio, sulle sbarre che si alzano e si abbassano ai caselli. Sembra la porta giusta a cui bussare per parlare di cybersicurezza con ASPI. Del resto, la stessa Movyon sviluppa applicazioni tecnologicamente avanzate come quelle per il monitoraggio delle merci pericolose in viaggio sulla rete, il cosiddetto V2X (vehicle to everything): un sistema che, si legge nella presentazione, “monitora in tempo reale i veicoli che trasportano materiali pericolosi e avvisa i conducenti di eventuali situazioni di pericolo, come la presenza di altri veicoli con merci pericolose nelle vicinanze o situazioni anomale lungo la strada”. Il sistema non si limita al minimo indispensabile, ma, viene spiegato, arricchisce i messaggi con informazioni aggiuntive rispetto agli standard di settore. Lecito chiedersi: cosa succederebbe se venisse attaccato?  Estendendo il discorso, ci sono altre domande da porsi. Cosa accadrebbe se qualcuno tentasse di azzerare tutti i pedaggi, rubare i dati delle carte di credito degli automobilisti, o cambiare i messaggi nei cartelli a led che puntellano la rete, magari consigliando di effettuare deviazioni non necessarie al solo scopo di creare il caos? È già accaduto in passato? Quali misure sono state prese? Chi è il responsabile della sicurezza? Domande la cui risposta possiamo soltanto immaginare, perché neanche Movyon ha risposto alla nostra richiesta di contatto. LE FERROVIE DELLO STATO Anche il trasporto ferroviario non è esente da rischi cyber. Che possono riguardare gli apparati di gestione elettronica della rete e dei convogli, ma anche il sistema dei pagamenti. Nel mese di novembre 2025 un attore malevolo ha rubato e diffuso online 2,3 terabyte di dati di Almaviva (un provider di servizi web) e Ferrovie dello Stato, che a esso si appoggiava.  L’attacco è stato confermato dalla stessa Almaviva in una nota, dopo essere trapelato alla stampa. Secondo la rivendicazione dei cracker, il leak conterrebbe repository aziendali condivisi e documentazione tecnica riservata, inclusi contratti. Ma ci sarebbero anche dati personali dei passeggeri e dei dipendenti di quasi tutte le società del gruppo FS, da Mercitalia a Rete Ferroviaria Italiana, da Trenitalia a Italferr (da poco ribattezzata FS Engineering).  “L’episodio che ci riguarda è riconducibile a un accesso non autorizzato che ha interessato un vecchio data center in dismissione della società Almaviva”, rispondono le Ferrovie dello Stato a una richiesta di informazioni da parte di Guerre di Rete. “L’attenzione è concentrata sull’accertamento tecnico dei fatti, sulla tutela delle informazioni e sulla piena collaborazione con Almaviva, società obiettivo dell’attacco, e le autorità competenti”. Le FS non forniscono ulteriori dettagli “per rispetto delle indagini”, ma aggiungono che sono in corso “attività di verifica tecnica e monitoraggio di tutti i nostri sistemi”. Almaviva, viene spiegato dalle Ferrovie, ha “informato anche gli organismi competenti per la protezione dei dati personali, mentre il Gruppo FS collabora per ciò che riguarda tutti i profili di propria competenza”. Che provvedimenti sono stati presi? “Appena emersa la vicenda, il Gruppo FS, grazie alla sinergia tra FS Security e FS Technology e in coordinamento con Almaviva e con le autorità, ha attivato tutte le misure di sicurezza e mitigazione necessarie”, risponde la società. “Sono stati predisposti backup alternativi, rafforzate le attività di monitoraggio e continuità operativa e condivise le azioni da intraprendere con le strutture di Security del gruppo e con gli organismi di vigilanza competenti. Parallelamente, prosegue il monitoraggio del web e dei canali specializzati per intercettare tempestivamente eventuali pubblicazioni di materiali riconducibili all’attacco. Anche Almaviva ha dichiarato di aver isolato l’attacco, attivato il proprio team specializzato e garantito la continuità dei servizi critici”. FS definisce “fondamentale” il presidio dell’intera filiera tecnologica – considerando che tutti i grandi gruppi si avvalgono di fornitori che possono essere “bucati” – e ammette che non è sufficiente monitorare i sistemi interni. “I fornitori e i partner tecnologici sono tenuti a rispettare requisiti stringenti sul piano della sicurezza informatica, della protezione dei dati, della continuità operativa e della gestione degli incidenti. Tali presidi sono definiti nell’ambito dei rapporti contrattuali, dei processi di qualifica e delle verifiche periodiche, con livelli di attenzione coerenti con la criticità dei servizi affidati”. L’errore è sempre possibile, ed è in queste lunghe catene di fornitura che provano a infilarsi i cattivi della rete.  IL TRASPORTO AEREO Già, il problema delle filiere. Sempre più complesse, e, per questo, sempre più vulnerabili.  Pensare a un attacco al sistema ferroviario può spaventare, ma immaginare che sia il sistema di controllo di un aeroplano a essere bucato scatena il terrore. Guerre di Rete ha provato a contattare Ita Airways, compagnia di bandiera (o forse non più: dipende dai punti di vista) italiana. Alla nostra richiesta di intervista, gli uffici hanno opposto un no-comment. Non è stato possibile, dunque, parlare con il CISO (chief internet security officer, cioè il capo della sicurezza informatica) né domandare che tipo di procedure di sicurezza, almeno a livello basilare, siano prese a tutela dei viaggiatori.  Ma perché questa paura di parlare, quando si tratta di cybersecurity? A rispondere è l’ENAC, l’Ente nazionale per l’aviazione civile, che fa capo al governo ed è l’autorità che fissa le regole del settore in Italia basandosi su normative europee (come la NIS2) e nazionali. “La sicurezza, in generale, sta alle spalle dei processi operativi: per questo è prassi comune che non se ne parli, e che le misure prese non vengano condivise”, riflette l’ingegnere Sebastiano Veccia, a capo della sicurezza dell’ENAC. Nella sua interpretazione, “non è ritrosia, ma una forma di cultura di sicurezza: si fa, ma non si dice”.  Resta il fatto che il pubblico ha domande sul rischio di volare, soprattutto in tempi di guerre asimmetriche che coinvolgono obiettivi non militari. Chiediamo se è possibile far cadere un aereo per mezzo di un attacco informatico. “Mi sento di escluderlo”, risponde Veccia. “Certo, un caso molto diverso come quello dell’11 settembre insegna che tutto è possibile, ma si tratta di una probabilità estremamente bassa”. È possibile invece inserirsi nei sistemi  di comunicazione con i piloti? “I sistemi di comunicazione tra l’aeromobile e la torre di controllo sono avanti anni luce”, risponde il dirigente.  E se invece qualcuno riuscisse a infiltrarsi nelle ditte che producono gli aeroplani, e quindi anche il software che li governa, per inserire codice malevolo? In fondo gli incidenti del Boeing 737 Max paiono legati a sensori difettosi e software. “È il problema ben noto dei cosiddetti insider nell’industria. In Italia e in Europa, per le figure che entrano a contatto con aree e attività sensibili, viene richiesto alle forze di polizia un controllo dei precedenti penali del soggetto. Per ruoli di particolare criticità si richiede, in aggiunta, un background check rafforzato, che non si limita ai precedenti penali, ma guarda anche agli ambienti e alle compagnie che la persona frequenta”. Indagini di intelligence che servono a capire se il soggetto è radicalizzato, o vicino ad aree politiche pericolose. “La prevenzione si fa a monte, e lo stesso approccio degli aeroporti vale anche per i costruttori aeronautici e chi fa manutenzione degli aeromobili. Anche per chi è incaricato di caricare i dati sui pc di bordo c’è una procedura blindata”. Veccia è consapevole che la sicurezza è un gioco tra guardie e ladri: l’inseguimento è costante. Si prova a isolare i dispositivi critici dal mondo esterno. “Le chiavette di manutenzione vengono controllate, sterilizzate e infine distrutte. Non solo: in aviazione le stesse attività di controllo si espletano in loco e non, come spesso accade oggi, da remoto. La programmazione degli interventi di sicurezza è importante, così come lo è preparare una matrice dei rischi: perché  il 90% delle emergenze è dovuto a cattiva pianificazione. Faccio comunque notare che energia nucleare e aeronautica sono sempre stati i due settori più controllati”.  La visione di Veccia è confermata da una nostra fonte interna al settore. Che, al tavolo di un ristorante, racconta come “negli ultimi trent’anni non ci sono mai stati due incidenti aeronautici per lo stesso motivo, e questo perché ogni volta che ne accade uno lo si analizza nei dettagli e si corre ai ripari. Questo, in altri settori dove le procedure sono molto più lasse, viene preso per eccesso di pignoleria”. Un esempio è quello dei trasporti marittimi, con i porti che rappresentano la via di ingresso privilegiata per le merci che finiscono sugli scaffali, per il petrolio, ma anche per molto altro. LA SICUREZZA INFORMATICA DEI PORTI Sarebbe sbagliato sottovalutare l’importanza della cybersicurezza nei porti: quantità enormi di merci viaggiano via mare. Ma ci sono anche droga, armi, materiale illegale. E persone. Si comincia dai controlli all’ingresso per camion e autoveicoli. Entrare liberamente nell’area portuale significa avere una sorta di lasciapassare, utilissimo se si sa dove mettere le mani. Sistemi di controllo esistono, certo. Ma, come racconta la nostra fonte, le maglie sono larghe: “Quando si fanno le gare di appalto, per esempio per le telecamere da installare, solitamente si sceglie il prodotto che ha il prezzo più basso, che di norma è cinese. Queste telecamere possono avere delle backdoor, delle porte software nascoste che sono in grado di esfiltrare i dati e che cambiano a ogni aggiornamento. In sostanza, non controllando la tecnologia che usiamo potremmo offrire a un paese straniero la possibilità di fare intelligence sulle nostre informazioni”. Pechino è la principale indagata.  Ma c’è di più. L’andirivieni di un porto è basato su un sistema di riconoscimento delle targhe automobilistiche: camion di autotrasportatori noti trovano porte aperte e sbarre alzate ai varchi. I controlli sono a campione. Facile capire come, con un attacco mirato, sia facile far entrare anche chi non sarebbe autorizzato. Basta inserire una targa in più nel gestionale e il gioco è fatto. Le procedure manuali sarebbero più efficaci, ma sono troppo lente per i volumi di traffico dei grandi hub. Senza considerare che gli spazi sulle banchine sono affittati e gestiti tramite un software gestionale estremamente complesso, che sa esattamente chi e dove farà cosa con mesi di anticipo: anche in questo caso, un cybercriminale che riuscisse a entrare nel sistema potrebbe creare il caos operativo, paralizzando le attività. Guerre di Rete ha contattato il porto di Gioia Tauro, principale scalo merci italiano: nessuna risposta, neanche dopo svariati tentativi telefonici e via mail. Ha risposto, invece, l’autorità portuale di Genova.  “In merito alla richiesta pervenutaci, siamo nella necessità di non poter aderire all’iniziativa proposta”, afferma la replica pervenuta tramite posta elettronica. “La cybersecurity costituisce un ambito di particolare sensibilità per le infrastrutture critiche nazionali, categoria alla quale i sistemi portuali appartengono a pieno titolo. La normativa vigente in materia, unitamente alle linee guida emanate dall’Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale (ACN), raccomanda la massima prudenza nella comunicazione pubblica relativa a sistemi, procedure e strategie di protezione informatica. La policy dell’Ente prevede pertanto di non rilasciare interviste su tali tematiche al di fuori dei canali istituzionali preposti”. Insomma, nulla da dichiarare.  TUTTO BENE? Il breve viaggio intrapreso offre un quadro allarmante. E le contromisure non possono essere solo tecniche. Veccia, dirigente dell’ENAC, sottolinea quanto la cultura aziendale giochi un ruolo centrale: “La formazione del personale è importante. C’è ancora chi lascia le proprie password attaccate al PC con dei post-it. Per questo va ribadito: anche se fare corsi può sembrare noioso ai dipendenti, quest’attività si rivela utile quando ci si trova di fronte a un caso sospetto, e si torna con la mente alle lezioni in aula per sapere come reagire”.  Ci sono anche altre questioni, più difficili da affrontare. Come spiega la nostra fonte, “molte delle soluzioni di cybersecurity nel nostro paese vengono vendute dallo stesso gruppo di persone, poche decine di soggetti che si conoscono tra loro e che possono essere avvicinati senza grossi problemi da chi è dotato di argomenti convincenti, e di una certa disponibilità economica”. Accade di continuo, spiega. Ma questo è un tema per un altro giorno. L'articolo Le troppe falle nella cybersicurezza dei trasporti italiani proviene da Guerre di Rete.

Immagine in evidenza da Unitree A fine marzo, l’azienda cinese AgiBot ha annunciato di aver prodotto in serie il suo robot umanoide numero diecimila. La startup con sede a Shanghai, fondata da alcuni ex ingegneri di Huawei, è nata nel 2023 con l’obiettivo di sviluppare humanoid robots per applicazioni industriali e di servizio. Dopo una prima fase di ricerca e prototipazione, nel 2024 ha avviato la produzione di massa dei primi modelli operativi, avviando una rapida scalata industriale che l’ha portata a raggiungere le cinquemila unità prodotte nel 2025 e poi al traguardo delle 10mila macchine: tutto nell’arco di tre anni. Qualche settimana prima di questo traguardo, sul palco del Gala del Capodanno lunare – lo show televisivo più seguito in Cina – una schiera di robot dalle sembianze antropomorfe si è esibita in perfetta sincronia con ballerini in carne e ossa, eseguendo con naturalezza una coreografia fatta di mosse di kung fu e danza. In questo caso, i “device” erano soprattutto di un’altra azienda concorrente: Unitree Robotics. Dietro la suggestione della performance, tra capriole a mezz’aria e calci acrobatici, si è intravisto un segnale chiaro: la dimostrazione plastica del vantaggio accumulato in una corsa tecnologica che Pechino ambisce a dominare su scala globale. La vera partita legata al mercato dei robot umanoidi, tuttavia, non si gioca sui palchi: si gioca nelle fabbriche e nei centri logistici. In altre parole, nel cuore pulsante dell’economia reale. Nell’ultimo decennio la Cina ha identificato nella robotica uno dei cardini della propria trasformazione economica. Il settore era già stato inserito tra le priorità nel piano industriale Made in China 2025, anche se in una prima fase l’attenzione si era concentrata prevalentemente sull’automazione industriale tradizionale. Oggi, invece, il focus si sta spostando proprio verso gli humanoid robots: macchine progettate per operare negli stessi contesti degli esseri umani e per svolgere attività che richiedono adattabilità, coordinazione e capacità di interazione con l’ambiente reale. PREZZI, SUPPLY CHAIN E OPEN SOURCE Alla base di questo ambito salto tecnologico c’è, naturalmente, l’intelligenza artificiale. L’integrazione tra sistemi di visione, linguaggio e movimento sta dando forma alla cosiddetta embodied AI: algoritmi che non si limitano a elaborare dati, ma agiscono fisicamente nello spazio attraverso un corpo robotico. In un Paese alle prese con l’invecchiamento della popolazione e con una forza lavoro in progressiva contrazione, questa prospettiva assume un valore strategico. I robot vengono infatti sempre più considerati una possibile risposta alla carenza di manodopera e uno strumento per incrementare la produttività industriale. I numeri aiutano a mettere in prospettiva il fenomeno. Nel 2025 le spedizioni globali di robot umanoidi si sono fermate poco sopra le 13mila unità, pur registrando una crescita superiore a cinque volte rispetto all’anno precedente. I dati parlano di un business ancora microscopico, ma in fortissima accelerazione: secondo la società di ricerca Omdia, il settore potrebbe crescere rapidamente fino a raggiungere circa 2,6 milioni di unità vendute entro il 2035, mentre UBS stima che la popolazione globale di robot umanoidi potrebbe superare i 300 milioni entro il 2050. Una ricerca di Citigroup si spinge persino oltre, parlando di oltre 600 milioni entro la metà del secolo. In questo scenario, la Repubblica Popolare si è ritagliata una posizione dominante: nel 2024, AgiBot ha spedito oltre 5.000 unità, mentre Unitree Robotics ha superato le 5.500 nel 2025. La principale leva competitiva dei modelli cinesi sta nel prezzo. Unitree propone modelli entry-level attorno ai seimila dollari, mentre AgiBot offre versioni ridotte dei propri sistemi per circa 14mila dollari. Tesla, con il progetto Optimus, ha indicato un range tra i 20mila e i 30mila dollari senza aver ancora avviato una produzione su larga scala. A gennaio, dal palco del World Economic Forum di Davos, Elon Musk ha indicato la fine del 2027 come orizzonte per il lancio del modello; nel frattempo, l’azienda ha già annunciato l’obiettivo di avviare le linee produttive entro l’anno in vista della commercializzazione. L’esperienza, tuttavia, ci insegna che le tempistiche di Musk tendono a slittare e lui stesso ha più volte riconosciuto una propensione sistematica a promettere scadenze più ambiziose di quanto poi riesca a mantenere. Sul fronte statunitense, anche Figure AI ha iniziato a consegnare i propri modelli (Figure 02) a clienti paganti in scenari industriali, ma senza aver comunicato ancora un listino pubblico e operando solo tramite contratti su misura.  Un altro vantaggio decisivo è la catena di approvvigionamento. Negli ultimi anni la Cina ha dato vita a una supply chain hardware estremamente efficiente, spinta soprattutto dall’exploit del settore dei veicoli elettrici e dell’elettronica di consumo. La produzione di batterie, sensori, attuatori e altri elementi elettronici può avvenire in tempi brevi e con costi contenuti, permettendo alle imprese di sviluppare e testare rapidamente nuovi prototipi e di immetterli sul mercato con una rapidità difficilmente replicabile in altri contesti. Uno dei fattori chiave spesso dimenticati, invece, è il software. “I cinesi hanno saputo intercettare per tempo un trend che ha dato loro un vantaggio competitivo enorme: l’open source”, spiega Bruno Siciliano, professore ordinario di Automatica e robotica all’Università Federico II, luminare tra i massimi esperti europei del settore, insignito nel 2024 dell’IEEE Ras Pioneer in Robotics and Automation Award, tra i più prestigiosi riconoscimenti a livello mondiale. “L’intuizione brillante è stata realizzare piattaforme aperte per la condivisione di dataset per gli algoritmi che controllano il robot”. In Cina l’adozione dell’open source sta creando da tempo un ecosistema collaborativo e, al tempo stesso, propulsivo. Lo abbiamo imparato con Deepseek: modelli AI aperti e a basso costo sviluppati anche da aziende come Alibaba, Moonshot AI e MiniMax stanno rapidamente scalando le classifiche globali di utilizzo su piattaforme come Hugging Face e OpenRouter. Anche sul fronte della robotica, startup come RoboParty hanno aperto l’intero stack – dall’hardware al software fino ai dataset – dei propri robot umanoidi, favorendo la nascita di una comunità di sviluppatori sempre più gremita e interconnessa.  Un fenomeno, quest’ultimo, che rappresenta “l’unico vero modo di competere con gli Stati Uniti”. Bruno Siciliano dirige il Prisma Lab, laboratorio dell’Università di Napoli specializzato in robotica industriale, meccatronica e automazione, che ha in dotazione “un robot umanoide di Unitree Robotics, con cui stiamo sviluppando tecniche di controllo per la deambulazione e, soprattutto, per l’esecuzione di operazioni di contatto in cooperazione con esseri umani. Stiamo lavorando su approcci avanzati di model predictive control che integrano algoritmi di intelligenza artificiale open source. Possiamo farlo proprio perché abbiamo acquistato una piattaforma dedicata open source, dal costo comunque significativo: circa 100mila euro”. IL PROBLEMA DELLE MANI Dal punto di vista prettamente tecnico, la difficoltà di introdurre dei robot umanoidi nella dimensione industriale riguarda soprattutto il tatto. È quello che Elon Musk ha definito “the hands problem”: senza mani realmente versatili, un robot resta limitato e l’utilizzo universale in ambienti sconosciuti resta una chimera. Replicare la mano umana significa integrare controllo di precisione e percezione distribuito: alcuni dei prototipi statunitensi più avanzati, come quelli sviluppati alla Northwestern University, utilizzano sensori nei polpastrelli che misurano variazioni elettriche per inferire il contatto. Ma la complessità tecnologica resta, e afferrare una penna richiede di ricevere feedback attraverso varie parti delle dita, non solo sulla punta. “La vera sfida dei robot umanoidi, è sviluppare entità che possano interagire con gli umani in totale sicurezza”, prosegue Siciliano. “Quando vediamo i video spettacolari dei robot che ballano durante lo spettacolo del capodanno cinese, ci impressioniamo. Ma quelle macchine non stanno interagendo con le persone. Nel momento in cui c’è un contatto, cambia tutto. Il vero ostacolo è il tatto: un conto è fare movimenti ‘in freestyle’, un altro è fare una qualunque operazione robotica, come un montaggio, in cui c’è uno scambio di forze”. VERSO LA KILLER APP Eppure, nonostante tutte le difficoltà, molti colossi sembrano già aver imboccato questa direzione. Un segnale concreto arriva dall’automotive, dove i robot umanoidi stanno entrando nelle fabbriche. Renault prevede di introdurre circa 350 unità entro il 2027, già testate nello stabilimento francese di Douai con il robot Calvin per la movimentazione di componenti, con l’obiettivo dichiarato di ridurre del 30% le ore necessarie per produrre un veicolo. Le stesse case automobilistiche cinesi, come Byd, Nio e Zeekr – marchio del gruppo Geely – stanno testando robot umanoidi sviluppati da UBTech all’interno delle proprie fabbriche. Questi vengono impiegati per la movimentazione dei materiali, l’ispezione dei componenti e il supporto agli operai nelle attività più ripetitive. In uno stabilimento Zeekr a Ningbo, per esempio, alcuni robot del modello Walker di UBTech vengono utilizzati per trasportare scatole e parti tra diverse linee di assemblaggio. Anche in Europa diversi grandi gruppi industriali stanno esplorando soluzioni simili: Mercedes-Benz, per esempio, ha avviato test con robot umanoidi realizzati dalla startup americana Apptronik nei propri impianti, mentre BMW ha sperimentato i robot di Figure AI nello stabilimento di Spartanburg, negli Stati Uniti, per operazioni come la movimentazione di componenti metallici. Hyundai Motor Group, invece, punta a introdurre migliaia di robot del modello Atlas, sviluppati da Boston Dynamics, società acquisita dal gruppo nel 2021. Proprio il colosso coreano dell’automotive vuole inserirsi a gamba tesa in uno scenario competitivo che, almeno sulla carta, sembra delineare un duopolio sempre più serrato tra Cina e Stati Uniti. L’annuncio al CES di Las Vegas di quest’anno potrebbe segnare una svolta dirompente. Boston Dynamics ha infatti siglato un accordo strategico con DeepMind (il laboratorio di Google che ha dato vita a Gemini) per potenziare Atlas, attraverso l’integrazione dei modelli Gemini Robotics. L’obiettivo è rafforzarne le capacità cognitive, migliorando al contempo l’interazione con l’ambiente e l’autonomia operativa. “Quello di gennaio è un annuncio importantissimo”, sottolinea Siciliano. “Questi grossi investimenti, ovviamente, fanno da traino per tutti gli altri, innescando una dinamica di mercato che potrebbe accelerare l’individuazione della prima vera applicazione industriale su larga scala”, la cosiddetta killer application capace di cambiare gli equilibri del settore. Perché sarà l’azienda capace di sviluppare il primo prodotto di massa, realmente pervasivo, a conquistare un vantaggio decisivo e ad aprire una nuova fase del mercato. Una rivoluzione destinata a toccare anche l’Europa e il nostro Paese: “Oggi è difficile fare delle stime su quando vedremo i robot umanoidi nelle fabbriche italiane. Tuttavia, ragionevolmente, la larga diffusione entro un decennio è verosimile”. L'articolo La Cina è in vantaggio sui robot umanoidi proviene da Guerre di Rete.

Immagine in evidenza generata con l’ausilio dell’intelligenza artificiale “La guerra è il dominio dell’incertezza: tre quarti delle cose su cui si basa l’azione bellica giacciono nella nebbia di un’incertezza più o meno grande”. A due secoli di distanza dal trattato di strategia militare Della guerra di Von Clausewitz, potremmo dire che, oggi, uno dei principali obiettivi dell’impiego dei sistemi d’intelligenza artificiale in ambito bellico è proprio quello di dissipare quanto più possibile la celeberrima “nebbia della guerra” teorizzata nell’Ottocento dal generale prussiano. Navigare e pattugliare territori estesi attraverso droni a guida autonoma, riconoscere e classificare rapidamente gli obiettivi che compaiono in video e immagini, ottenere un’analisi predittiva delle minacce, stimare i potenziali danni collaterali, rilevare anomalie. Tutti gli impieghi militari dell’intelligenza artificiale hanno principalmente due scopi: ridurre l’incertezza – raccogliendo, filtrando e interpretando enormi quantità di dati provenienti da sensori, satelliti, droni e sistemi di intelligence – e aumentare la velocità decisionale, valutando le opzioni operative in tempi ridotti, stimando rischi e conseguenze, coordinando le unità e reagendo quasi in tempo reale agli sviluppi del conflitto. Il paradosso è che questi algoritmi predittivi – che aggregano migliaia di dati di intelligence raccolti da centinaia di fonti diverse – in molti casi rischiano di infittire, invece che diradare, la nebbia della guerra, perché producono una tale quantità di informazioni da rendere la loro interpretazione e gestione particolarmente complessa. Ed è qui che entrano in gioco i modelli linguistici di OpenAI, Anthropic, xAI e, in Europa, Mistral, il cui compito è aiutare a dissipare la coltre di nebbia provocata dall’enorme mole di dati prodotti dai sistemi predittivi. IL RUOLO CRUCIALE DELL’AI PREDITTIVA Che cosa fa infatti un chatbot pressoché identico a quelli che usiamo nella vita quotidiana quando è utilizzato in ambito bellico? Prima di tutto, bisogna chiarire alcuni aspetti importanti. Come mostrato anche da un paper della NATO Science and Technology Organization, si tende infatti a fare confusione tra gli impieghi degli algoritmi predittivi (che analizzano dati per individuare schemi, classificare eventi e stimare probabilità future) e quelli invece generativi (capaci di generare probabilisticamente testo, immagini, video o altro). I large language model non possono riconoscere automaticamente i bersagli, non guidano i missili o i droni, non raccolgono informazioni, non analizzano direttamente i dati dei sensori e non eseguono autonomamente azioni nel mondo reale. La capacità fondamentale di ChatGPT e dei suoi compagni è infatti (provare a) comprendere, elaborare e generare il linguaggio umano sulla base del dataset testuale su cui sono stati addestrati. Sul campo di battaglia, il grosso del lavoro sporco lo svolgono quindi i sistemi basati su algoritmi predittivi. Due dei casi più (tristemente) noti sono quelli relativi alle piattaforme di intelligenza artificiale massicciamente impiegate dall’esercito israeliano durante l’invasione di Gaza: The Gospel e Lavender. The Gospel analizza direttamente i dati raccolti tramite intelligence e sorveglianza per identificare obiettivi infrastrutturali – edifici, tunnel, depositi – che vengono poi colpiti dall’esercito. Secondo l’ex capo dell’IDF Aviv Kochavi, questo sistema è in grado di individuare fino a 100 bersagli al giorno: “Per dare una prospettiva”, ha spiegato Kochavi, “in passato ottenevamo 50 obiettivi all’anno”. Lavender è invece un sistema statistico che assegna a ogni individuo presente nella Striscia di Gaza un punteggio relativo alla probabilità di appartenenza a gruppi armati, elaborando dati provenienti anche in questo caso da intelligence e sorveglianza, oltre a segnali comportamentali e indicatori demografici. Secondo le inchieste del magazine israeliano +972, nel corso del conflitto Lavender ha identificato – con un margine di errore accettato del 10% – circa 37mila palestinesi come potenziali bersagli. Per quanto invece riguarda gli Stati Uniti (e la NATO), il più diffuso sistema di supporto decisionale (DSS, decision support system) è il Maven Smart System. Sviluppato a partire dal 2017 da Palantir – subentrata dopo il passo indietro di Google, che al tempo aveva rinunciato in seguito alle proteste dei dipendenti – in collaborazione con Amazon (che fornisce in appoggio la piattaforma cloud AWS), una prima versione di Maven è stata impiegata nel 2021 durante il ritiro statunitense dall’Afghanistan. Successivamente è stato utilizzato in supporto a Israele durante l’invasione di Gaza ed è fino a oggi stato impiegato anche per gli attacchi contro l’Iran. A differenza di The Gospel, Maven non è solo un sistema di AI assisted targeting, ma una piattaforma di comando e controllo che offre anche “consapevolezza situazionale in tempo reale” — ovvero una rappresentazione di ciò che accade sul terreno, comprese posizioni delle forze amiche e nemiche, asset disponibili e minacce attive — e supporto alla pianificazione operativa: dalla generazione e valutazione delle azioni potenziali alla stesura di elementi utili per gli ordini operativi. Secondo gli stessi funzionari della NATO, che hanno siglato nel 2025 un contratto con Palantir per il suo utilizzo, Maven fornisce ai comandanti delle “abilità in stile videogioco” di supervisionare ciò che avviene sul campo di battaglia.   Open embedded content from YouTube CHE COSA FANNO I MODELLI LINGUISTICI E allora i large language model? Prima di vedere i loro usi più avanzati e il modo in cui Claude prima e ChatGPT poi (dopo lo scontro tra Anthropic e il Pentagono) stanno venendo integrati in Maven e in altri sistemi bellici, partiamo dagli impieghi più semplici. In modo non dissimile dai suoi utilizzi civili – ma sfruttando delle versioni appositamente ottimizzate – i modelli linguistici vengono impiegati dagli eserciti per riassumere i manuali operativi, i rapporti delle missioni, i briefing dell’intelligence e altro ancora. Viceversa, possono essere utilizzati anche per generare, a partire dalle indicazioni dei soldati, rapporti, traduzioni, trascrizioni e documentazione di vario tipo. Durante le esercitazioni, questi sistemi possono anche contribuire alla generazione di scenari bellici; mentre nell’ambito della medicina militare, gli LLM vengono utilizzati per sintetizzare cartelle cliniche e storia medica dei pazienti, consentendo ai medici di campo un accesso rapido alle informazioni essenziali. Possono inoltre essere usati – in maniera simile al “civile” Claude for Healthcare – come strumenti di supporto decisionale, in grado di confrontare opzioni terapeutiche e assistere i medici nelle loro valutazioni. Nei casi più avanzati, bisogna invece immaginare l’impiego bellico di Claude o ChatGPT come una “interfaccia conversazionale” integrata, per esempio, in Maven Smart System, che permette agli utenti di interpretare più facilmente le informazioni provenienti dalle piattaforme di supporto decisionale. Messa così, può sembrare una cosa da poco. In realtà – come scrive James O’Donnell sulla MIT Tech Review – “è difficile sopravvalutare tutto ciò: l’intelligenza artificiale già da tempo svolge compiti di analisi per i militari, estraendo informazioni utili da un oceano di dati”. Oltre a permettere di navigarli sfruttando il linguaggio naturale e ricevendo risposte immediatamente comprensibili, “l’uso dell’AI generativa permette di ottenere consigli su quale azione intraprendere sul campo, una funzione che sta venendo testata sul serio per la prima volta in Iran”. Il large language model viene quindi integrato nelle piattaforme predittive per rendere più facilmente comprensibile la complessità delle informazioni da essi ricavate: “Una possibile applicazione potrebbe consistere nell’assistere i comandanti militari nel prendere la decisione giusta alla velocità richiesta, supportando lo staff nello sviluppo, nella valutazione e nella raccomandazione delle opzioni operative disponibili (Courses of Action, COA)”, si legge sulla rivista del Joint Air Power Competence Centre (un centro di ricerca della NATO). “Gli LLM potrebbero inoltre aiutare l’operatore umano nell’analisi e nella valutazione dei dati in tempo reale, accorciando così il ciclo operativo e fornendo un vantaggio decisivo sul campo di battaglia”. Per fare un (teorico) esempio concreto, possiamo immaginare il seguente scenario: durante un conflitto, i sistemi predittivi rilevano un’anomalia termica in un complesso industriale nemico, i sensori intercettano un picco di comunicazioni crittografate nella stessa area e un drone cattura immagini di veicoli classificati come lanciatori missilistici mobili. Il modello linguistico integrato nella piattaforma di comando incrocia questi dati, provenienti da tre sistemi diversi, con i rapporti di intelligence ricevuti nelle settimane precedenti. In questo modo, individua che lo stesso sito era già stato segnalato come possibile deposito e che il pattern delle comunicazioni somiglia a quelli osservati prima di lanci precedenti. In pochi minuti — anziché nelle ore che servirebbero a un team di analisti — genera un briefing sintetico con tre possibili azioni: attacco, sorveglianza intensificata, richiesta di conferma. Il comandante lo legge, interroga il sistema su ulteriori aspetti specifici e decide il da farsi. In sintesi, Maven unisce i dati provenienti da satelliti, droni, report di intelligence e segnali radar. Claude o ChatGPT, integrati nella stessa piattaforma, analizzano questi dati, li rendono consultabili in linguaggio naturale e possono fornire suggerimenti sull’azione da intraprendere o la forza da impiegare. Nel corso degli attacchi in Iran, scrive il Washington Post, “Maven ha suggerito centinaia di obiettivi, fornito coordinate di localizzazione precise e dato priorità a questi obiettivi in base alla loro importanza. L’integrazione tra Maven e Claude ha creato uno strumento che sta accelerando il ritmo della campagna, riducendo la capacità dell’Iran di contrattaccare e trasformando una pianificazione delle operazioni che richiedeva settimane in operazioni in tempo reale”. Uno studio della Georgetown University ha invece analizzato i modi in cui il 18° Airborne Corps dell’esercito statunitense utilizza Maven e Claude, concludendo, tra le altre cose, che consente di fare con una squadra di 20 persone ciò che prima ne avrebbe richieste duemila. Nel 2024 è stata poi siglata una collaborazione tra Anduril – startup che produce armi autonome e semiautonome,  come il drone Altius-600M, l’aereo da guerra autonomo Fury e il sottomarino da battaglia Dive-LD – e OpenAI. Come si legge ancora sulla MIT Tech Review, “Anduril addestra da tempo i propri modelli di intelligenza artificiale per analizzare riprese video e dati dei sensori al fine di identificare le minacce. Ciò su cui si concentra meno sono invece i sistemi di AI conversazionale che consentono ai soldati di interrogare direttamente questi sistemi o ricevere indicazioni in linguaggio naturale. Ed è in questo spazio che i modelli di OpenAI potrebbero inserirsi”. Qualcosa si muove anche in Europa, dove la francese Mistral AI ha siglato alla fine del 2025 un accordo quadro triennale con il ministero delle Forze Armate di Parigi per integrare i propri modelli linguistici nelle operazioni di esercito, marina e aviazione, oltre che in enti strategici come il commissariato per l’energia atomica e il centro di ricerca aerospaziale ONERA. Gli impieghi previsti sono simili a quelli statunitensi: analisi documentale, traduzione, redazione di briefing, supporto decisionale. In questo caso, Mistral sfrutta esclusivamente l’infrastruttura informatica francese, al riparo dai potenziali sguardi indiscreti del cloud statunitense. LE CRITICITÀ DELL’AI IN GUERRA In sintesi, i modelli linguistici impiegati in ambito militare sono complementari ai modelli predittivi e spesso integrati nelle stesse piattaforme, permettendo, tra le altre cose, di analizzare con maggiore facilità e rapidità la grande mole di dati raccolta ed elaborata dai sistemi di supporto decisionale. Che cosa succede, però, quando l’obiettivo principale per il quale si sfruttano questi sistemi di “supporto decisionale” – in cui quindi l’ultima parola spetta agli esseri umani – è aumentare al massimo la velocità con cui si opta per una particolare strategia o si reagisce a uno scenario inatteso? “Avevo a disposizione 20 secondi per ciascun bersaglio, valutandone dozzine ogni giorno”, ha raccontato al Guardian un soldato israeliano che utilizzava Lavender. “Non avevo nessun valore aggiunto come essere umano, se non il fatto di apporre il timbro di approvazione”. Nel momento in cui la velocità diventa l’imperativo fondamentale, l’essere umano è quasi d’intralcio alla macchina, che quindi da sistema di supporto decisionale rischia di diventare il “sistema decisionale”, mentre i soldati e gli ufficiali si limitano a certificare la loro approvazione alle decisioni prese dalla macchina. Una situazione che è ulteriormente esacerbata dall’integrazione dei modelli linguistici: “Mentre l’interfaccia di Maven costringe gli utenti a ispezionare e interpretare direttamente i dati presenti sulla mappa, i risultati forniti dai modelli generativi sono più semplici da ottenere ma più difficili da verificare”, scrive ancora James O’Donnell. “Il cambio di paradigma cruciale è che l’AI permette all’esercito statunitense di individuare bersagli alla velocità della macchina invece che a quella umana”, ha spiegato, parlando con il Washington Post, Paule Scharre, vicepresidente del Center for a New American Security. “Il lato negativo è che l’intelligenza artificiale sbaglia e abbiamo bisogno di esseri umani per controllare i suoi output, soprattutto quando ci sono in ballo delle vite”. Il controllo umano è però tanto indispensabile quanto problematico. Prima di tutto perché, inevitabilmente, riduce la velocità, ma anche perché la capacità degli esseri umani di supervisionare, correggere o ignorare le decisioni della macchina è regolarmente sovrastimata. Le ragioni sono varie e in parte già note: uno studio pubblicato di recente dalla Wharton School definisce “resa cognitiva” il fenomeno per cui gli utenti dei modelli linguistici tendono a dedicare sempre meno tempo alla verifica dei risultati. È una sorta di versione ancora più insidiosa del noto “automation bias”, secondo cui le persone si fidano del giudizio della macchina a causa della patina di oggettività che circonda (erroneamente) questi strumenti statistici e del modo in cui le loro capacità vengono magnificate senza essere adeguatamente problematizzate. Un altro elemento che sta emergendo è quello del de-skilling causato dalla necessità di prendere decisioni sempre più rapide, che spinge a delegare un numero crescente di responsabilità decisionali alla macchina: “Stiamo riducendo le nostre stesse abilità”, ha spiegato Elke Schwarz, docente del dipartimento di Studi bellici dell’Università di Londra. “I comandanti stanno diventando sempre meno abili a identificare ciò di cui sono responsabili in un campo di battaglia”. Tutto ciò è ulteriormente complicato dalla tendenza di questi sistemi – ormai accertata e anche ammessa dagli stessi sviluppatori – a dare ragione agli utenti con troppa facilità (fenomeno chiamato AI Sycophancy). Per certi versi, è il contrario dell’automation bias: se nel primo caso sono gli umani che si fidano troppo della macchina, in questo caso sono le macchine che tendono a confermare ciò che gli umani vogliono sentirsi dire, con il rischio che, sul campo di battaglia, i soldati sfruttino questi sistemi, magari inconsapevolmente, per ottenere una conferma di decisioni già prese, indipendentemente dalla loro bontà. C’è poi il noto e ineliminabile problema delle allucinazioni (quando un sistema di intelligenza artificiale presenta come se fosse certa un’informazione invece sbagliata o completamente inventata), che potrebbero annidarsi in ogni sintesi di report, documento generato a partire dai dati o traduzione. Criticità che diventa ancora più allarmante se combinata alla tendenza dei modelli generativi, recentemente osservata, a prediligere nelle simulazioni l’escalation bellica rispetto a soluzioni più caute. E questo senza nemmeno aver aperto il fondamentale capitolo dell’etica, della responsabilità (e tracciabilità) decisionale e della trasparenza, soprattutto considerando che – come riporta l’Independent – l’esercito statunitense non tiene traccia del ruolo giocato dall’AI nei singoli attacchi. “Uno stato ha la responsabilità di sapere se l’intelligenza artificiale è stata impiegata in uno qualsiasi dei suoi attacchi”, ha affermato Jessica Dorsey, professoressa di diritto internazionale dell’Università di Utrecht. “I comandanti dovrebbero avere accesso alle informazioni di intelligence su cui si basano i loro attacchi”. Da questo punto di vista, un recente e tragico episodio avvenuto agli inizi dei bombardamenti sull’Iran riassume perfettamente quanto ciò possa essere problematico. Un numero schiacciante di prove indica che gli Stati Uniti siano responsabili dell’attacco alla scuola di Minab, in Iran, in cui hanno perso la vita 175 persone, la maggior parte delle quali studentesse. Attacco che potrebbe essere stato condotto a causa di dati di intelligence obsoleti, risalenti a quando il sito faceva effettivamente parte di una base navale adiacente delle Guardie Rivoluzionarie iraniane. Considerando che Maven ha generato oltre mille opzioni di attacco solo nelle prime 24 ore, viene da porsi una domanda: e se l’errore fosse stato causato da una decisione sbagliata dell’intelligenza artificiale (come tra l’altro sospettato), magari a causa di un “pacchetto di bersagli” obsoleto ma che l’AI ha riciclato presentandolo in maniera convincente? Oppure se, più semplicemente, la quantità di bersagli individuati in un tempo rapidissimo non avesse dato ai militari il tempo necessario a verificare che fossero quelli giusti? L’intelligenza artificiale potrebbe non essere responsabile di questa strage, ma di sicuro sta rendendo più complesso risalire la catena delle responsabilità. Tutti questi rischi e queste criticità vengono sollevate da anni dalle organizzazioni che chiedono di vietare – o almeno regolamentare rigidamente, a livello internazionale – l’impiego dell’intelligenza artificiale in ambito bellico. Quel treno, ormai, sembra però essere passato. L'articolo Che cosa fa l’intelligenza artificiale in guerra proviene da Guerre di Rete.

Immagine in evidenza rielaborata con AI Il 10 febbraio scorso la Commissione Europea ha approvato senza condizioni l’acquisizione di Wiz da parte di Google, conclusa poi a marzo per un valore di 32 miliardi di dollari. Wiz è un’azienda israelo-americana fondata nel 2020: opera nel settore della cybersecurity e ha sviluppato una piattaforma che consente alle aziende di monitorare e proteggere le proprie “superfici di attacco” sul cloud. Tra i suoi clienti ci sono i servizi cloud di molte grandi aziende globali. Teresa Ribera Rodriguez, commissaria europea per la concorrenza, ha dichiarato in una nota ufficiale che “Google si posiziona dietro ad Amazon e Microsoft in termini di quote di mercato nelle infrastrutture cloud e la nostra valutazione ha confermato che i clienti continueranno ad avere alternative valide e la possibilità di cambiare fornitore”. In termini di concorrenza e rischio di monopolio del mercato, quindi, nulla osta all’acquisizione da parte dell’azienda di Mountain View.  Ma è davvero così? Una recente analisi pubblicata a novembre su ArXiv.org suggerisce che in realtà gli organi di controllo antitrust non siano riusciti a intercettare la vera portata dell’influenza di Google nel settore digitale globale, permettendo all’azienda americana di costituire quello che i tre autori definiscono “l’impero nascosto di Google”.  Secondo gli autori – Aline Blankertz, Brianna Rock e Nicholas Shaxson – oggi Google “ha accumulato un impero di oltre seimila aziende che ha acquisito, supportato o in cui ha investito, nell’economia digitale e non solo”. Tutto ciò sarebbe stato possibile per una concomitanza di fattori, a cominciare dalla strategia di Google di sfruttare investimenti di minoranza nelle società che sfuggono agli organi di controllo e dalle prospettive troppo stringenti che le stesse autorità antitrust adottano nel giudicare gli investimenti e le acquisizioni. GOOGLE CONTROLLA OLTRE 6000 AZIENDE La base di dati principale usata nello studio proviene da PitchBook, un’azienda specializzata nel fornire dati sui movimenti di capitale tra aziende. A questa, i tre autori hanno aggiunto ulteriori ricerche, includendo anche altre aziende della galassia Google (DeepMind, YouTube, Google Ventures, Google for Startups e altre) e un’ulteriore analisi delle informazioni fatte circolare dall’agenzia di stampa Bloomberg. Dai dati risulta che negli ultimi 15 anni Google ha costruito la sua rete di influenza – che, come detto, coinvolge migliaia di aziende digitali – a livello globale. Questa circostanza mette Google in una posizione di netto vantaggio rispetto alle altre Big Tech digitali e, come ha commentato un’autrice dello studio, l’economista tedesca specializzata in piattaforme digitali Aline Blankertz a Guerre di Rete via email, rappresenta “un’enorme concentrazione di potere”. La differenza rispetto a situazioni simili che si sono verificate, per esempio, nel settore finanziario, “sta nel fatto che Google esercita un’influenza molto diretta sui tipi di tecnologie da sviluppare, che sono solo quelle che avvantaggiano il suo modello di business”, continua Blankertz. “Questo le consente di permeare un numero ancora maggiore di ambiti della vita [delle persone] senza dover rendere conto della propria influenza, poiché tali investimenti non sono soggetti ad alcun tipo di supervisione”. Nel suo database, PitchBook distingue, infatti, tra “acquisizione”, cioè la presa del controllo di un’azienda da parte di un’altra attraverso l’acquisto di quote di capitale, e gli “investimenti”, in cui l’acquisto di capitale dà invece diritto a una percentuale inferiore al 15% nei diritti di voto all’interno dei consigli di amministrazione. Seguendo questa distinzione, gli autori hanno analizzato il comportamento di Google tra il 2010 e il 2024. I dati raccontano un incremento della strategia di investimento e una progressiva diminuzione delle acquisizioni e delle fusioni nello stesso periodo.  Un altro fattore importante è che non tutte le aziende in cui Google investe sono nello stesso settore, pur facendo comunque parte del mondo della tecnologia digitale. Ciò consente a Google di esercitare un controllo che non è verticale, ma più simile a un “controllo ecosistemico”, restando però sotto il radar delle autorità di controllo. Delle quasi 6000 aziende in cui ha investito rimanendo sotto la soglia fatidica del 15% dei diritti di voto in CdA, molte sono state sostenute da Google non solo attraverso capitale, ma anche risorse: crediti cloud, mentoring, accesso all’ecosistema. Il risultato è una forma di “controllo senza proprietà”: Google non possiede le startup, ma ne orienta le tecnologie e i modelli di business. E mentre queste si appoggiano sempre più alla sua infrastruttura, finiscono per rafforzarne la posizione sul mercato. Poiché l’antitrust si concentra soprattutto su fusioni e acquisizioni, questa rete di investimenti sfugge in gran parte ai controlli. Così facendo, l’influenza di Google sull’economia digitale mondiale si sarebbe espansa grandemente senza incontrare ostacoli. IL CASO DI DOUBLECLICK All’interno della strategia di Google, le acquisizioni continuano comunque ad avere un peso importante, nonostante il loro numero ridotto negli anni. Non tanto per l’acquisizione diretta di fette di mercato in settori vicini, ma soprattutto per l’integrazione tecnologica. Per spiegare meglio come funzioni, gli autori dell’analisi descrivono il caso di studio dell’acquisizione di DoubleClick avvenuta nel 2007.  DoubleClick era un’azienda americana nata nel 1995 e specializzata nei servizi di pubblicità online. I regolatori americani ed europei che dovevano esprimere un parere sull’acquisizione non individuarono problemi perché ritenevano che Google non avesse abbastanza potere sul mercato e la competizione sarebbe rimasta alta.  In particolare, la Federal Trade Commission statunitense (FTC), respinse “la preoccupazione che Google potesse integrare la propria offerta di pubblicità online con il software di DoubleClick, discriminando così la concorrenza”, perché non sarebbe stata una scelta economicamente vantaggiosa. Eppure è esattamente quello che è successo. Google ha progressivamente integrato DoubleClick nel proprio ecosistema pubblicitario, diventando l’attore dominante dell’intero panorama della pubblicità digitale. Con il paradosso che negli anni successivi le autorità hanno accusato Google di favoritismo e condotta anticoncorrenziale, con pesanti sanzioni dell’antitrust. Secondo Blankertz e gli altri autori, la lezione da portare a casa da questo “peccato originale” è che gli enti regolatori sottostimano l’integrazione verticale. Concentrandosi sul lato economico delle acquisizioni, le autorità si preoccupano soprattutto delle “acquisizioni orizzontali”, cioè aziende simili che operano nello stesso settore di mercato e che, fondendosi, ne potrebbero controllare una fetta troppo grossa, penalizzando la concorrenza.  Le “acquisizioni verticali” sono invece quelle che prevedono di acquisire un fornitore, un cliente o un soggetto di un altro anello della catena di approvvigionamento. Per capire meglio la differenza, nell’articolo viene fatto un esempio relativo al settore agricolo: “L’acquisizione di un altro produttore di pesticidi da parte di un produttore di pesticidi potrebbe sollevare preoccupazioni di natura orizzontale, mentre l’acquisizione di un produttore di semi di soia e mais da parte di un produttore di pesticidi solleverebbe preoccupazioni di natura verticale”. In questo secondo tipo ricade anche l’acquisizione di DoubleClick da parte di Google, che, di fatto, ne ha acquisito la tecnologia integrandola nel proprio ecosistema. IL CASO FITBIT Acquisire una tecnologia entrando in società con un’altra azienda è il tema anche dell’altro caso di studio presentato, quello relativo all’acquisizione di FitBit nel 2020. FitBit era un’azienda che operava acquisendo dati relativi alla salute dei clienti e monitorando le loro abitudini.  Seppure con alcune riserve, sia la Commissione Europea che l’FTC hanno approvato l’operazione, a patto che Google si impegnasse a prevenire un uso improprio dei dati sulla salute dei clienti e che si impegnasse a garantire una competizione equa nel mercato. Gli enti regolatori erano preoccupati che Google potesse utilizzare i dati sensibili di FitBit relativi alla salute e al fitness per rafforzare la propria posizione dominante nella pubblicità online, limitare l’accesso dei concorrenti ai dati o al software e sfruttare il proprio ecosistema Android nel mercato dei dispositivi indossabili.  Google ha accettato senza troppi problemi le indicazioni, perché quelle preoccupazioni erano lontane dal toccare il suo vero interesse strategico. Google sembra infatti aver consentito il declino di FitBit, come dimostrano il calo degli utenti, la riduzione delle vendite e la minore rilevanza del prodotto. Nel frattempo, ha spostato l’attenzione sui propri dispositivi e partnership, come il Pixel Watch e le collaborazioni con Samsung nel settore dei dispositivi mobile. Questo risultato suggerisce che l’acquisizione potrebbe aver funzionato come una “killer acquisition”, neutralizzando un potenziale concorrente anziché rafforzarlo. Il problema, quindi, è che se i regolatori si concentrano solamente sui risvolti di economia “classica” delle acquisizioni e delle fusioni, possono completamente perdere di vista la reale strategia tecnologica che sottostà alle operazioni finanziarie. IL RUOLO DELLA POLITICA E DELLA POLICY Attraverso questo “impero nascosto”, avvertono gli autori dello studio, Google si trova in una posizione dominante per indirizzare lo sviluppo della tecnologia del prossimo futuro. Ovviamente, cercando di spingerla verso una direzione che sia il più profittevole possibile per sé stessa. Ma c’è uno spostamento importante che viene rilevato. Fino a pochi anni fa, Google provava ad assumere una posizione dominante nel mercato grazie al suo peso in termini economici. Oggi, dopo lo spostamento di strategia descritto, Google starebbe cercando di aumentare la propria rilevanza attraverso un posizionamento strategico in settori chiave, come per esempio quelli dell’AI, dell’infrastruttura della cybersecurity e del cloud. Tutti centrali anche nell’acquisizione appena confermata di Wiz. Inoltre, Google sta acquisendo ancora più centralità attraverso una relazione sempre più stretta con gli uffici governativi americani. L’attività di lobbying presso il governo americano è tale per cui, scrivono gli analisti nel paper, “Google presenta le proprie tecnologie cloud e di intelligenza artificiale come indispensabili per affermarsi a livello geopolitico. Questo crea una situazione in cui il governo potrebbe sentirsi in dovere di soprassedere su alcuni dubbi relativi all’espansione di Google e, al contrario, impiegare le proprie risorse per rafforzare l’azienda, invece che controllarla e limitarla”. In questo senso, “l’acquisizione di Wiz può essere considerata un caso di studio per questa dinamica emergente”. E che sembra rappresentare il nuovo paradigma in cui è intenzionata a operare Google. Si può intervenire in termini di policy, magari provando a limitare questo tipo di operazioni da parte di un attore del mercato? Aline Blankertz non nasconde il suo pessimismo: “Il problema è che siamo troppo in ritardo. Se vogliamo creare un mercato in cui le aziende europee possano competere nel settore digitale e in cui i governi possano contare su un’infrastruttura digitale sicura, dobbiamo prendere in considerazione interventi efficaci come lo smembramento delle imprese”. Come a dire: non essendo riusciti a prevenire questa situazione, adesso si dovrebbe rompere un sistema già consolidato. Non sarà facile. L'articolo L’impero nascosto di Google mostra le debolezze dell’antitrust proviene da Guerre di Rete.

Immagine in evidenza rielaborata con AI Lo scorso 4 febbraio 2026, un report del Financial Times ha acceso i riflettori sulle attività di spionaggio da parte dei russi ai danni di alcuni satelliti europei. La denuncia, resa nel corso di un’intervista dal generale di divisione Luftwaffe della Bundeswehr tedesca Michael Traut, riguarda operazioni che hanno portato due satelliti russi di classe Luch-1 e Luch-2 a posizionarsi nelle vicinanze di quelli europei, con il possibile obiettivo di intercettare i dati trasmessi o, addirittura, di avviare attività che potrebbero portare al sabotaggio dei satelliti stessi. Stando a quanto riporta il quotidiano, attività di questo tipo non sono una novità. Nel nuovo contesto geopolitico, l’attenzione per la sicurezza delle infrastrutture di telecomunicazione satellitari è però cresciuta enormemente e a contribuirvi è stata sia la centralità di questi sistemi emersa nel conflitto russo-ucraino, sia le tensioni nei rapporti tra Stati Uniti ed Europa, che hanno messo in luce la pericolosa dipendenza del vecchio continente dalle infrastrutture USA.  NON È SOLO UNA QUESTIONE DI SICUREZZA La rinnovata attenzione per il ruolo delle costellazioni satellitari in orbita intorno al pianeta non ha soltanto motivazioni legate al settore militare, e il riferimento al concetto di “guerra ibrida” nel caso delle operazioni russe lo conferma. I satelliti interessati sono infatti di tipo “dual use”, hanno cioè funzioni sia legate alle comunicazioni militari, sia a quelle civili.  Le conseguenze di un’eventuale azione di spionaggio o sabotaggio avrebbe conseguenze su entrambi i piani e non è detto che quello militare sia necessariamente il più sensibile. Oltre alla gestione delle telecomunicazioni, i satelliti forniscono infatti servizi critici anche in altri settori. I satelliti dedicati alla geolocalizzazione, per esempio, rappresentano un’infrastruttura fondamentale per la gestione del traffico aereo civile, ma non solo. Gli orologi atomici – impiegati per calcolare la posizione esatta di velivoli, battelli e semplici dispositivi commerciali come navigatori e smartphone – vengono infatti utilizzati anche da molti istituti di credito per certificare la data e ora esatta delle transazioni finanziarie. Un eventuale black out dei sistemi di localizzazione satellitare provocherebbe, quindi, anche il blocco di una parte del sistema bancario. Lo stesso vale per le reti telefoniche mobili e numerosi altri servizi. Un discorso simile vale per le reti di comunicazione satellitari, che rappresentano il principale backup delle infrastrutture terrestri. È infatti sempre il caso della guerra russo-ucraina ad aver acceso i riflettori sull’importanza di poter contare su un sistema che sia in grado di garantire le comunicazioni in caso di conflitto.  LO STATO DELL’ARTE DEL SISTEMA DI GEOLOCALIZZAZIONE Per quanto riguarda la geolocalizzazione basata su satelliti (GNSS – Global Navigation Satellite System), l’Europa può fare affidamento sulla collaudata ed efficiente costellazione Galileo, composta da oltre 24 satelliti operativi e perfettamente sovrapponibile ai sistemi statunitense (GPS), russo (GLONASS) e cinese (BeiDou). Le quattro reti sono liberamente accessibili da chiunque per usi civili e forniscono anche servizi criptati per usi governativi e militari.  In termini di sovranità, l’Europa può quindi considerarsi “coperta”. Come le costellazioni concorrenti, Galileo è in costante aggiornamento (l’ultimo lancio di satelliti è stato effettuato lo scorso 17 dicembre 2025) e può contare sulla sinergia con EGNOS (European Geostationary Navigation Overlay Service). Quest’ultimo è un sistema basato su satelliti geostazionari che fornisce un servizio di correzione dei dati per sistemi come Galileo e GPS, assicurando una maggiore precisione.  A differenza delle controparti statunitensi, russe e cinesi, Galileo è gestito da un soggetto civile: l’Agenzia per il Programma Spaziale Europeo (EUSPA). Lo sviluppo e l’ingegnerizzazione dei satelliti è invece affidato all’Agenzia Spaziale Europea (ESA). Sotto questo aspetto, i paesi europei possono quindi dormire sonni relativamente tranquilli. Anche nell’ipotesi di un’eventuale balcanizzazione dei servizi legata a conflitti o tensioni geopolitiche, il vecchio continente avrebbe comunque a disposizione un GNSS autonomo e affidabile. Ulteriore tassello è quello della sovranità tecnologica che caratterizza il progetto. Sotto l’aspetto della componentistica hardware, software e di integrazione, l’Europa riveste infatti un ruolo di primo piano con una partecipazione al mercato GNSS del 25%, seconda solo a quella degli Stati Uniti (30%). Nella progettazione e produzione dei satelliti della costellazione Galileo, ESA si allinea al concetto di European first, ricorrendo cioè a tecnologie per quanto possibile “nostrane”. IL TASTO DOLENTE DELLE COMUNICAZIONI STRATEGICHE Dove l’Europa sconta un ritardo importante è nel settore delle comunicazioni satellitari. Parlare di un vero e proprio “sistema satellitare europeo” in senso stretto, a oggi, rischia addirittura di essere fuorviante. Le costellazioni che fanno riferimento all’Agenzia Spaziale Europea (ESA) sono solo il già citato Galileo e Copernicus, dedicato all’osservazione del pianeta con obiettivi scientifici. Per il settore delle comunicazioni, i governi europei fanno invece affidamento su progetti nazionali o cooperazioni che coinvolgono altre nazioni del vecchio continente, ma non tutta l’Unione Europea. Soprattutto nel settore della difesa, per il momento vige una forma di “autarchia” con satelliti prodotti e gestiti dai singoli paesi e che vede tra i più attivi Francia, Germania, Italia e Spagna. Le cose, però, potrebbero cambiare rapidamente. L’iniziativa che mira a unificare questo quadro frammentato è GOVSATCOM, un progetto avviato nel 2026 e che ha l’obiettivo di “mettere in rete” i satelliti esistenti, aprendo l’accesso ai servizi di comunicazione a tutti i paesi europei. L’operazione dovrebbe coinvolgere la rete Syracuse francese, l’italiana SICRAL e la spagnola Spainsat NG. Si tratta però di satelliti in orbita geostazionaria a quota elevata (GEO), che permettono di ottenere una grande copertura ma scontano limiti a livello di banda e di latenza.  Insomma: questo tipo di reti può permettere di sostenere comunicazioni governative e in situazioni di emergenza come guerre o calamità naturali, ma non può rappresentare un’alternativa credibile come backup delle strutture terrestri. Anche il prossimo lancio dei due satelliti SICRAL 3, affidato a una partnership italo-francese, non cambierà di molto la situazione.  La nuova frontiera è infatti quella delle costellazioni satellitari Low Earth Orbit (LEO) sul modello di Starlink, che detiene un’indiscussa supremazia nel settore con 9.800 satelliti. L’unica considerabile come “europea” è OneWeb, rete controllata dalla francese Eutelsat, che conta circa 600 satelliti a bassa orbita. Non è un caso che, come ha riportato l’Espresso nel gennaio 2025, l’ambasciata italiana a Teheran abbia utilizzato Starlink per garantirsi l’accesso a Internet aggirando le restrizioni messe in atto dal governo iraniano alla vigilia dell’attacco israeliano-statunitense.  Il cambio di passo per l’Europa nel settore dovrebbe avvenire con Iris2, la rete satellitare la cui operatività era stata originariamente programmata per il 2030 e alla quale l’Unione ha recentemente impresso un’accelerazione.  COME L’UE STA PREPARANDO IL TERRENO PER IRIS2 Nonostante il ritardo rispetto ad altri progetti del genere, Iris2 promette di offrire una rete di comunicazione indipendente e, soprattutto, tecnologicamente avanzata. Il progetto, nella sua ultima evoluzione, ha imboccato con decisione la via della sovranità tecnologica. Prevede infatti l’utilizzo di tecnologie e componenti di produzione esclusivamente europea, con investimenti a bilancio di 2,4 miliardi di euro. Altri capitali, nelle intenzioni della Commissione, dovrebbero arrivare dalle partnership con soggetti privati. Dal punto di vista tecnologico, prevede l’implementazione di crittografia di nuova generazione e, in particolare, l’integrazione con una rete di comunicazione a uso governativo denominata Euro QCI, che sfrutta sistemi basati sulla fisica quantistica. La tecnologia alla base del sistema è la Quantum Key Distribution (QKD), sviluppata attraverso il progetto OPENQKD.  I 290 satelliti che comporranno Iris2 non avranno però un uso solo a scopo governativo o militare. Il progetto prevede infatti di fornire anche la connettività necessaria in ambiti commerciali come i trasporti, l’energia, il settore bancario, le attività industriali offshore, l’erogazione di servizi sanitari a distanza e la connettività rurale. La copertura prevista comprende l’Europa, la regione artica e l’Africa. In sostanza, Iris2 rappresenterebbe un’infrastruttura in grado di garantire l’indipendenza di tutte quelle attività “critiche” per i membri dell’Unione e non solo. Ai membri UE si aggiungerà infatti probabilmente anche la Norvegia, già coinvolta in altri programmi dell’ESA come Galileo e Copernicus. L'articolo Sovranità satellitare proviene da Guerre di Rete.

Immagine in evidenza rielaborata con AI Mentre il conflitto si estende in Iran, dal 28 febbraio le autorità della nazione mediorientale hanno attuato una nuova chiusura di Internet, che segue quella avvenuta durante le proteste di gennaio e che sta lasciando circa 90 milioni di persone senza accesso alle comunicazioni. Secondo quanto riporta l’associazione di giornalismo investigativo Netblocks, il giorno in cui è scoppiata la guerra la connettività Internet in Iran è scesa al 4%, segnando l’inizio di un blackout che persiste tuttora e che ha ormai superato le 100 ore. Situazione blackout Internet in Iran fino al 5 marzo: fonte Netblocks.org Questo blocco si sta verificando nel bel mezzo di un conflitto armato, rendendo estremamente difficoltosa la raccolta di informazioni da parte dei giornalisti all’estero e delle organizzazioni per i diritti umani. Ad oggi i dati mostrano che l’Iran sta attraversando una sospensione totale di Internet, con la connettività che si aggira intorno all’1%. Il blocco digitale di gennaio rimane però, al momento, il più sofisticato e devastante nella storia dell’Iran, superando anche quello del 2019, che all’epoca era stato descritto dagli esperti come il più grave mai affrontato dal paese. L’8 gennaio le persone si sono ritrovate nel giro di pochi minuti impossibilitate a chiamare o inviare messaggi, sia all’interno che all’esterno dell’Iran, con Internet e le linee telefoniche completamente interrotte. Questa misura è stata adottata dalle autorità iraniane per impedire la diffusione delle notizie sul massacro compiuto dalle forze di sicurezza in risposta alle numerose proteste contro il regime e per bloccare la possibilità di coordinamento delle rivolte (secondo il Time, solo tra l’8 e il 9 gennaio potrebbero essere state uccise dalle forze di sicurezza oltre 30mila persone). Questo shutdown ha segnato una svolta radicale nel livello di censura imposto dal governo iraniano. Secondo il report IRAN: 2026 Shutdown Technical Analysis, pubblicato da FilterWach, la disconnessione di gennaio non si è limitata a bloccare l’accesso ai siti stranieri e ai social media – com’era invece successo durante la sospensione digitale del 2022, nel corso delle manifestazioni di “Donna – Vita – Libertà” – ma ha interessato anche l’intranet nazionale iraniana NIN (National Information Network: una intranet statale ispirata al Great Firewall cinese e al RuNet russo, progettata per separare l’Internet nazionale dalla rete globale), le SIM bianche (linee di telecomunicazione che eludono il sistema di filtraggio nazionale) e le linee telefoniche fisse.  Ciò ha impedito l’accesso a servizi essenziali come pagamenti, trasferimenti di denaro, piattaforme di lavoro, logistica e coordinamento sanitario, che erano invece rimasti attivi nel 2022. Questo blackout dunque è stato totale e ha interessato anche Starlink, colpito dal tentativo delle autorità iraniane di disabilitarlo, utilizzando disturbi di tipo militare diretti contro i satelliti. L’innalzamento di questo muro di censura riflette la paranoia e il timore del regime, convinto che il sistema della Repubblica islamica possa essere minacciato dalle comunicazioni tra i cittadini; di conseguenza persino delle semplici app di ridesharing o di shopping vengono considerate una potenziale minaccia.  Questa misura non è però stata priva di conseguenze per l’economia iraniana. Il 26 gennaio, il ministro delle Tecnologie dell’Informazione e della Comunicazione, Sattar Hashemi, ha comunicato che il blackout totale è costato all’economia nazionale circa 5mila miliardi di Toman al giorno. Per questo motivo, informa FilterWatch, verso metà gennaio le autorità iraniane hanno optato per l’attuazione del sistema di whitelist. DAL BLACKOUT ALLA WHITELIST Prima del blackout, i cittadini iraniani avevano bisogno di una VPN per accedere ad alcune piattaforme, siti web e app vietati e inseriti in una lista nera. Ora, con le “liste bianche”, l’approccio alla censura sembra capovolgersi, limitando ulteriormente ciò che può essere visibile e fruibile.  La whitelist è infatti un ambiente digitale restrittivo in cui l’accesso è consentito esclusivamente a un elenco predefinito e approvato di siti web, indirizzi IP o applicazioni. Tutto ciò che non è esplicitamente incluso nella lista viene bloccato. Tra le piattaforme e servizi internazionali che a metà gennaio sono stati “whitelisted”, ossia ripristinati, figurano: Google, Bing, Google Meet, Gmail, Outlook, Play Store, App Store, Apple, ChatGPT, GitHub e Google Maps. È bene però precisare che il segnale Internet non è uniforme in tutto il territorio iraniano e varia a seconda del fornitore. Per quanto riguarda i social media e le piattaforme di messaggistica, invece, Instagram, Telegram, YouTube, WhatsApp e X erano accessibili solo attraverso strumenti di elusione, presentando comunque caratteri di instabilità. L’eventualità di passare alle whitelist non è stata una decisione improvvisa, ma, al contrario, una scelta calcolata e annunciata con diverse ore di anticipo. Le analisi degli esperti di Kentik hanno dimostrato che già dalla mattina dell’8 gennaio le nuove rotte IPv6 – ovvero le informazioni che permettono a Internet di raggiungere gli indirizzi di rete – sono state ritirate, mentre la maggior parte delle vecchie rotte IPv4 è rimasta visibile all’esterno. Il mantenimento delle rotte IPv4 indica un cambiamento strategico, volto a esercitare un controllo più preciso. Questo potrebbe essere stato fatto, appunto, per limitare l’accesso esclusivamente a determinati servizi governativi selezionati attraverso whitelisting. Lo shutdown di gennaio però presenta un’altra caratteristica particolare. Oltre aver attivato le whitelist, il governo iraniano ha selezionato una serie di utenti autorizzati (media filogovernativi, università, centri di ricerca e aziende specifiche) consentendo loro una connettività limitata. A spiegare come funziona questo modello “di permessi” è stato il report di Zoomit, che ha preso come riferimento il suo uso all’interno della Camera di Commercio di Teheran.  In pratica, i commercianti sono stati obbligati a registrare fisicamente i loro biglietti da visita e gli indirizzi IP dei dispositivi, generando una “traccia digitale” che legava ogni attività a un’identità certificata. Questo processo consentiva alle autorità di sorvegliare e monitorare continuamente le azioni online dei commercianti, assicurando la tracciabilità delle operazioni per evitare attività non autorizzate o illegali. Tuttavia l’accesso a Internet risultava limitato a determinate aree fisiche dell’edificio. L’identificazione e il tracciamento presenti in questa pratica rientrano in una forma di autoritarismo digitale, confermando la natura repressiva del regime iraniano. OLTRE LA WHITELIST: IL CASO DELLA RUSSIA Il modello whitelist è diventato un potente strumento in mano ai regimi. Un altro paese che applica severe restrizioni per l’accesso a Internet e dove sono state introdotte le “liste bianche” è la Russia. Esattamente come in Iran, anche in Russia le whitelist sono state adottate per limitare perdite economiche, oltre che per evitare reazioni negative da parte dei cittadini, permettendo alle persone di continuare ad accedere a piattaforme di shopping e social media.  Tuttavia, il 20 febbraio, il regime russo ha fatto un ulteriore passo in avanti in termini di censura: è stata infatti approvata una nuova misura legislativa che consentirebbe al Servizio di sicurezza federale (FSB) di bloccare Internet all’interno del paese. In pratica questa legge conferisce al presidente Vladimir Putin il potere di decidere personalmente quando le comunicazioni online dovrebbero essere interrotte, sia a livello nazionale che in specifiche regioni, comprese le zone occupate dell’Ucraina, senza dover fornire alcuna motivazione.  La legge elimina inoltre ogni responsabilità per i fornitori di servizi Internet. Questa è solo l’ultima di una serie di misure che hanno progressivamente limitato la libertà di informazione e rafforzato il controllo statale sui contenuti online. Sempre a febbraio, le autorità russe hanno infatti tentato di bloccare completamente WhatsApp, con l’obiettivo di promuovere il servizio di messaggistica Max, controllato e sostenuto dallo Stato. In Russia, come in Iran, per attuare tali provvedimenti si usa la giustificazione che rientrano all’interno di “misure per garantire la sicurezza nazionale” dovute a conflitti o minacce esterne. In realtà, dietro questa censura si cela, in maniera nemmeno troppo implicita, la volontà di eliminare e contenere il dissenso e allargare il controllo statale. INTERNET A 2 LIVELLI E APARTHEID DIGITALE  In Iran con il blackout di gennaio l’uso delle whitelist è diventato preponderante, quasi una via preferenziale. Questo modello è però incluso in un progetto statale iraniano ben più ampio e complesso, che affonda le sue radici in politiche di controllo digitale già in atto da tempo: “l’Internet a 2 livelli”. Conosciuto con il nome di Internet-e-Tabaqati, appunto “Internet a 2 livelli” o Internet “basato su classi”, è stato ideato nel 2009, ma istituzionalizzato lo scorso luglio, quando il Consiglio Supremo del Cyberspazio dell’Iran lo ha approvato attraverso un regolamento.  In un paese come l’Iran, dove i diritti umani sono frequentemente violati, non sorprende che l’accesso a Internet sia stato quindi organizzato su base gerarchica, con il privilegio di connettersi riservato a chi appartiene a determinate classi sociali e/o professionali. Mentre la maggioranza dei cittadini viene confinata in una intranet controllata, la già citata NIN, l’accesso alla rete globale viene riservata esclusivamente a un’élite ristretta.  Senza mezzi termini si può dire che in Iran l’accesso a Internet non sia più considerato un diritto, ma un privilegio concesso dal governo. È all’interno di questa struttura che, da alcuni anni, agenzie di intelligence, operatori dei media statali, funzionari governativi, forze di sicurezza e un gruppo selezionato di individui favoriti dal regime, possono utilizzare le cosiddette “SIM bianche”, aggirando così la censura statale e accedendo a piattaforme altrimenti bloccate, quali Instagram, Telegram o WhatsApp. Questo meccanismo non solo amplifica la disuguaglianza, ma crea anche un sistema a due livelli di cittadinanza digitale, o per meglio dire di apartheid digitale. UGANDA E AFGHANISTAN, GLI ALTRI SHUTDOWN DIGITALI Mentre in Iran era in corso uno tra i più drammatici shutdown della storia, i cittadini ugandesi, pochi giorni dopo, il 13 gennaio, hanno iniziato a vivere un’esperienza simile di isolamento digitale. L’Uganda è un paese in cui, esattamente come in Iran, vige una forte repressione del dissenso; non stupisce quindi che, in concomitanza con le elezioni generali del 15 gennaio, la Commissione per le comunicazioni del governo ugandese abbia ordinato a tutti gli operatori di rete mobile e ai fornitori di servizi Internet di interrompere l’accesso pubblico alla rete nazionale, oltre che di disattivare le VPN, bloccare le chiamate internazionali in uscita dal paese e impedire l’attivazione di nuove SIM card.  Le autorità ugandesi hanno giustificato la censura citando il rischio di “disinformazione online”, “frodi elettorali” e la necessità di salvaguardare la stabilità nazionale.  Oltre alla militarizzazione dei seggi, i cittadini ugandesi sono stati impossibilitati a informarsi, comunicare e a lavorare. Il blocco digitale ha interrotto l’accesso a social media, navigazione web, streaming video, email e messaggistica, ma a differenza del blackout in Iran, i servizi essenziali come quelli sanitari, bancari, fiscali, pubblici e il portale elettorale sono rimasti attivi. Sul piano pratico questa misura ha causato enormi disagi, colpendo in particolare venditori e commercianti che utilizzano i social per promuoversi; ma anche giornalisti e insegnanti hanno subito danni: i primi non hanno potuto svolgere il loro lavoro, mentre i secondi non sono nemmeno riusciti a inviare appunti o compiti agli studenti, i quali a loro volta non hanno potuto partecipare alle lezioni online. Il blocco inoltre ha comportato un cambiamento radicale nello stile di vita di molte famiglie, che sono tornate a guardare la televisione per passare il tempo, seguendo programmi in diretta o acquistando vecchi film nei negozi. Lo shutdown è durato 5 giorni, nonostante ciò le metriche diffuse da Netblocks il 18 gennaio mostravano che l’accesso a numerose piattaforme di social media e messaggistica apparivano ancora inaccessibili.   Da quando i talebani sono ritornati al potere in Afghanistan, alle bambine con più di 12 anni è vietato ricevere qualsiasi tipo di istruzione e le lezioni online risultano perciò indispensabili. Per questo, il blackout di Internet del 29 settembre 2025, e terminato il 1° ottobre, ha suscitato gravi preoccupazioni, poiché per le donne e le ragazze afghane ha comportato un ulteriore e drammatico isolamento. Già costrette a vivere ai margini della vita pubblica, con questa misura le donne e bambine hanno subito una doppia esclusione, sia fisica che digitale. I talebani non hanno spiegato ufficialmente la loro decisione, ma la chiusura è avvenuta poche settimane dopo che il gruppo islamista estremista aveva bloccato l’accesso alla rete in fibra ottica in diverse province, giustificando la misura con timori riguardo “all’immoralità”. Mentre dunque il paese cercava di risollevarsi da un devastante terremoto di magnitudo 6, il regime dei talebani ha deciso di attuare un blocco di Internet: le conseguenze sono state devastanti con le comunicazioni di emergenza  interrotte, i voli bloccati, il sistema bancario paralizzato e l’impossibilità di accedere a siti di e-commerce e d’istruzione online, creando enormi difficoltà per tutta la popolazione. L'articolo Iran, Russia e non solo: l’architettura della repressione digitale proviene da Guerre di Rete.

Immagine in evidenza: logo di Nvidia, immagine rielaborata con AI A prima vista, le cose per Nvidia non potrebbero andare meglio. Il colosso statunitense delle GPU detiene oggi il 92% di questo specifico settore e una quota pari al 70-75% del più complessivo mercato dei chip impiegati nell’ambito AI. Nel 2025, la società fondata da Jensen Huang ha messo a segno ricavi per circa 200 miliardi di dollari (oltre il doppio di quanto fatturato nell’anno precedente), ha ottenuto guadagni per 32 miliardi nel corso di un unico trimestre e può vantare al momento la maggiore capitalizzazione di mercato al mondo (4.600 miliardi di dollari, contro i 3.900 della seconda classificata Apple). Un dominio quasi inevitabile, per l’azienda che con le sue GPU – processori nati per l’elaborazione grafica dei videogiochi, ma che si sono dimostrati estremamente efficienti per l’addestramento e l’utilizzo dei sistemi d’intelligenza artificiale – ha reso possibile la rivoluzione del deep learning ed è oggi praticamente l’unica azienda in grado di guadagnare dal complicato, dal punto di vista economico, settore dell’AI generativa. Il ruolo di Nvidia è talmente centrale che, lo scorso novembre, gli occhi di tutti gli operatori finanziari erano puntati proprio sui suoi risultati trimestrali, perché si temeva che una crescita anche solo leggermente inferiore alle attese avrebbe fatto scoppiare la bolla dell’intelligenza artificiale (pericolo per il momento scongiurato o almeno rinviato). In questa fase, Nvidia può addirittura farsi carico dell’espansione infrastrutturale del settore dell’AI generativa, essendo diventata il fulcro di un complicatissimo meccanismo di prestiti e finanziamenti che ha ovviamente l’obiettivo finale di vendere un numero sempre maggiore di GPU. Nonostante alcuni inciampi (com’è il caso del promesso investimento in OpenAI, recentemente ritirato), questo meccanismo può essere sintetizzato così: Nvidia presta o investe capitale in startup e grandi sviluppatori di modelli, che utilizzano quei fondi per acquistare infrastruttura di calcolo – spesso proprio GPU Nvidia – alimentando una domanda che in parte contribuisce essa stessa a creare. Se tutto ciò non bastasse, Jensen Huang ha ultimamente messo in atto la più classica pratica da monopolista della Silicon Valley, iniziando a inglobare le startup che potrebbero in futuro minacciarne la posizione dominante. È il caso del maxi-accordo da 20 miliardi di dollari con cui ha acquistato gli asset tecnologici e ha assunto parte del team di Groq, società che produce chip specializzati – in termini tecnici ASIC – nella fase di inferenza dell’intelligenza artificiale (vale a dire il carico di lavoro svolto durante l’utilizzo dei sistemi generativi). Basterà tutto ciò a mettere al riparo Nvidia da un numero crescente di concorrenti sempre più agguerriti, che puntano a ridurre la loro dipendenza dalle GPU di Jensen Huang, a produrre chip specializzati dalle prestazioni ancora più elevate (in termini computazionali o di efficienza energetica) e a consentire alla seconda superpotenza tecnologica – la Cina – di liberare tutte le proprie potenzialità? GPU, ASIC, Acceleratori GPU Le GPU (Graphics Processing Unit) sono processori nati originariamente per l’elaborazione grafica, in particolare per il rendering in tempo reale dei videogiochi. La loro caratteristica distintiva è la capacità di eseguire moltissime operazioni in parallelo, qualità che le rende particolarmente adatte a calcoli matematici ripetitivi e su larga scala. È proprio questa architettura parallela ad averle trasformate, negli ultimi dieci anni, nel motore principale dell’intelligenza artificiale moderna: le GPU sono infatti ideali per addestrare e far funzionare reti neurali profonde. Pur essendo oggi centrali nell’AI, restano chip general purpose, programmabili e utilizzabili anche per molti altri compiti. ASIC Gli ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) sono chip progettati per svolgere un compito specifico. A differenza delle GPU, non sono pensati per essere versatili, ma per massimizzare efficienza e prestazioni in una determinata funzione. Nel campo dell’intelligenza artificiale, un ASIC può essere progettato esclusivamente per eseguire operazioni tipiche delle reti neurali, riducendo consumi energetici e costi rispetto a soluzioni più generiche. Proprio perché costruiti “su misura”, gli ASIC offrono spesso prestazioni superiori nel compito per cui sono stati progettati, ma sono meno flessibili rispetto a una GPU.   Acceleratori Il termine acceleratore non indica una specifica categoria tecnica di chip, ma una funzione: un acceleratore è un processore progettato per velocizzare un determinato carico di lavoro. Nel contesto dell’intelligenza artificiale, GPU, ASIC specializzati, TPU o altri chip custom rientrano tutti nella categoria degli acceleratori, perché servono ad accelerare i calcoli necessari per addestrare o utilizzare i modelli. In altre parole, “acceleratore” è il contenitore concettuale più ampio; GPU e ASIC sono alcune delle tecnologie che possono svolgere quel ruolo. LA MINACCIA DI GOOGLE “C’è la sensazione strategica, tra i clienti e nel mercato complessivo, che la dipendenza da Nvidia, e dai suoi prezzi elevati, debba essere interrotta”, ha spiegato, parlando con El País, l’analista Fernando Maldonado. “Tutti i principali fornitori di servizi cloud stanno progettando i loro specifici chip per compiti differenti. Più in là nel tempo, la quota di mercato di Nvidia potrebbe iniziare a ridursi” Dei vari concorrenti che stanno scaldando i motori nessuno è più minaccioso di Google: azienda storicamente leader nel campo dell’intelligenza artificiale, che ha reso possibile l’avvento dei large language model, sviluppando nel 2017 l’architettura Transformer, e che per il loro addestramento sfrutta da sempre una combinazione di GPU Nvidia e delle sue TPU (Tensor Processing Unit), ovvero acceleratori hardware progettati internamente, in collaborazione con Broadcom, e ottimizzati per il calcolo delle reti neurali. Questa coabitazione di GPU e TPU potrebbe presto giungere al termine: Gemini 3 – il più avanzato large language model di Google – è stato infatti addestrato utilizzando esclusivamente le TPU prodotte dal colosso di Mountain View, prefigurando quindi un futuro in cui Nvidia potrebbe perdere uno dei suoi più importanti clienti. Ma c’è altro: Google ha infatti iniziato a stringere accordi commerciali che consentono a varie società del settore di utilizzare le proprie TPU al posto delle GPU di Nvidia. Il più importante di questi accordi è stato stipulato a ottobre 2025 e prevede che Anthropic – una delle principali realtà dell’intelligenza artificiale e sviluppatrice di Claude – spenda “decine di miliardi di dollari” per accedere fino a un milione delle TPU di Google. Un accordo simile, ma su scala più ridotta, è stato siglato con la startup Safe Superintelligence (fondata dall’ex di OpenAI Ilya Sutskever). Fino a oggi, gli sviluppatori di intelligenza artificiale potevano accedere alle TPU soltanto attraverso i data center di proprietà di Google, rendendoli così dipendenti dal suo ecosistema cloud e consentendo una flessibilità molto inferiore rispetto alle GPU di Nvidia, che si acquistano invece fisicamente e poi si sfruttano a piacimento (al netto della lunghissima lista d’attesa). Adesso la situazione è cambiata: Google ha da pochissimo iniziato, secondo le ultime notizie, a vendere direttamente i propri acceleratori. Tra i clienti troviamo ancora una volta Anthropic (con un acquisto completato da dieci miliardi di dollari e un secondo ordine da 11 miliardi già concordato) e secondo le indiscrezioni anche Meta, che collocherebbe fisicamente le TPU nei propri data center, dove fino a oggi avevano trovato spazio soprattutto le GPU di Nvidia. È questa evoluzione di Google, che si sta quindi trasformando in un vero e proprio produttore di chip, ad aver fatto salire le sue azioni quasi del 50% negli ultimi sei mesi, mentre quelle di Nvidia hanno fatto registrare soltanto un +5%. “La capitalizzazione di mercato è cresciuta di quasi mille miliardi a partire dall’ottobre scorso, anche grazie alla decisione di Warren Buffett di acquistare 4,9 miliardi di azioni durante il terzo trimestre del 2025 e al più generale entusiasmo di Wall Street per le iniziative di Google nel campo dell’intelligenza artificiale”, si legge su Bloomberg. “Google è sempre stato il vero outsider nella corsa dell’intelligenza artificiale. Un gigante per qualche tempo dormiente, ma che adesso si è pienamente risvegliato”. AMAZON E NON SOLO Google è sicuramente il rivale più temibile per Nvidia, ma non è l’unico. Ormai da qualche tempo, Amazon (per la precisione AWS) ha iniziato a sviluppare acceleratori per l’intelligenza artificiale – chiamati Trainium – e dall’anno scorso li sta usando nei propri data center, vendendo l’accesso a svariate realtà del settore. Tra queste troviamo ancora una volta Anthropic, la società di “data intelligence” Databricks, l’azienda giapponese di servizi per l’assistenza clienti Karakuri e parecchie altre. Stando alle dichiarazioni del CEO di Amazon Andy Jassy, gli introiti garantiti dai chip Trainium e Graviton (classiche CPU usate internamente in ambito cloud) sono oggi di “circa 10 miliardi di dollari” e crescono “a tripla cifra” anno dopo anno. Come spiega il New York Times, “sebbene non siano potenti come quelli di Google o Nvidia, Amazon sta installando il doppio dei suoi chip all’interno di ciascun data center, nella speranza di offrire maggiore potere computazionale usando la stessa quantità di energia (grazie alla loro migliore efficienza energetica, ndA)”. Al momento, Anthropic è l’unico vero grande cliente dei Trainium di Amazon, ma in futuro le cose potrebbero cambiare: “Gli esperti ritengono che una partnership di questo calibro possa prefigurare cambiamenti ancor più importanti: quando Anthropic utilizza i chip di Amazon o di Google mostra al resto del mercato che le GPU di Nvidia non sono l’unica opzione”. Al contrario: le alternative continuano ad aumentare. La CEO di AMD, Lisa Su, aveva annunciato qualche mese fa l’intenzione di centrare la produzione aziendale sull’AI generativa, scommettendo che la “domanda insaziabile di capacità di calcolo” non si sarebbe esaurita nel giro di pochi trimestri. Finora i numeri sembrano darle ragione: la capitalizzazione di mercato di AMD è quasi quadruplicata, superando i 350 miliardi di dollari, e l’azienda ha firmato accordi rilevanti per fornire chip a OpenAI e Oracle. Anche Broadcom si sta ritagliando uno spazio crescente grazie alla produzione di chip – le cosiddette XPU – progettati per compiti di calcolo specifici, oltre a hardware di rete indispensabile per collegare tra loro i giganteschi rack di server che popolano i data center dell’AI. Intel, uno dei nomi storici della Silicon Valley, ha clamorosamente mancato la prima ondata dell’AI generativa, ma sta adesso investendo massicciamente sia nella progettazione sia nella produzione di processori avanzati per i data center, nel tentativo di recuperare terreno. E infine c’è Qualcomm, tradizionalmente associata ai chip per smartphone e automobili, ma che nell’ottobre scorso ha annunciato il lancio di due nuovi acceleratori per l’intelligenza artificiale, l’AI200 e l’AI250, caratterizzati da un’attenzione particolare all’efficienza energetica. L’ASCESA DELLE STARTUP La scommessa è quindi duplice: da una parte che la richiesta di processori da utilizzare nell’ambito dell’intelligenza artificiale continuerà ad aumentare; dall’altra che si aprano maggiori opportunità per chi produce hardware specializzato, laddove fino a oggi hanno dominato i processori programmabili e generalisti di Nvidia. “Se si osserva il tasso di crescita del settore, si vede [aumentare la domanda] di hardware specializzato”, ha spiegato Alex Davies, CTO della società finanziaria Jump. “È sempre stato così in tutta la storia dell’ingegneria: si inizia con qualcosa di più generico, poi si cresce a grandissima velocità e alla fine qualcuno capisce che non si può avere un unico prodotto per tutto”. Fino a questo momento, la versatilità delle GPU ha rappresentato il principale vantaggio di Nvidia, che attraverso la piattaforma software CUDA consente di programmare i suoi processori in base alle specifiche esigenze aziendali, fidelizzando inoltre una vastissima schiera di programmatori. I chip di uso generale hanno però i loro svantaggi: “C’è un costo energetico da pagare, perché ci sono parti del processore che non si utilizzano per ciò che serve ma consumano comunque energia”, ha spiegato ancora Maldonado a El País. Considerando quanto sta crescendo il mercato, c’è sicuramente spazio per tutte le soluzioni: dai processori generalisti e programmabili di Nvidia fino alle architetture ASIC più specifiche. Nel complesso, si stima che il giro di affari degli acceleratori per sistemi d’intelligenza artificiale dovrebbe crescere del 16% su base annua fino a raggiungere i 604 miliardi di dollari nel 2033: “Certo, Nvidia continuerà a controllare una parte significativa del mercato, ma anche una piccola percentuale può valere miliardi di dollari”, ha spiegato al New York Times l’analista Jordan Nanos. Mentre i colossi si riorganizzano per aumentare la loro presenza in questo ricchissimo mercato, una serie di startup ambisce a conquistare una fetta della torta, presentando nuove soluzioni: Cerebras è una startup californiana, guidata da Andrew Feldman, che progetta processori creati esclusivamente per l’intelligenza artificiale. Processori, tra l’altro, dalle dimensioni inusuali: “Il nostro chip è grande quanto un piatto da tavola, mentre quello di una GPU ha le dimensioni di un francobollo”, ha spiegato Feldman parlando con l’Economist. Potrebbe sembrare una mossa controintuitiva, visto che il progresso tecnologico è sempre stato anche una corsa alla miniaturizzazione. Eppure, Cerebras permette di usare un solo, enorme chip laddove con le GPU di Nvidia bisogna collegarne un gran numero. Questo permette alle connessioni tra i vari core presenti nel chip di operare migliaia di volte più rapidamente di quanto avviene con le connessioni tra GPU separate. Il suo Wafer-Scale Engine 3 (WSE-3) – il più grande chip per AI mai costruito, con circa 4mila miliardi di transistor e 900mila core – è attualmente impiegato da OpenAI (per Codex-Spark, un LLM ottimizzato per la generazione di codice), Mistral, Perplexity e anche dai laboratori scientifici statunitensi (che lo hanno impiegato, per esempio, nell’ambito della “simulazione molecolare dinamica”). Una lista di clienti impressionante, che ha convinto gli investitori a finanziare Cerebras con un miliardo di dollari per una valutazione da 23 miliardi. Cerebras non è però l’unica startup che partecipa alla grande corsa per ritagliarsi uno spazio nel mondo degli acceleratori per AI. Un’altra realtà californiana, fondata da ex ingegneri di Google, è MatX, che sta sviluppando processori che mirano a fare piazza pulita di tutti gli elementi delle GPU non necessari per l’addestramento degli LLM. In poche parole, MatX punta a creare processori che facciano meno cose, ma in maniera più efficiente. La startup nata nel 2022 ha appena raccolto oltre 500 milioni di dollari in un nuovo round di finanziamento e punta a completare il design del suo chip nel 2026, con spedizioni previste nel 2027. L’elenco delle startup include anche le statunitensi d-Matrix e SambaNova, l’israeliana Hailo, la britannica Graphcore (acquistata nel 2024 da SoftBank), la canadese-statunitense Tenstorrent e tantissime altre. LA CINA PUNTA ALL’AUTOSUFFICIENZA Le maggiori sorprese per Nvidia potrebbero però arrivare dall’altro lato del Pacifico. Non è un caso che Jensen Huang abbia pubblicamente espresso la sua contrarietà alle sanzioni che impediscono la vendita delle GPU più avanzate alla Cina (per quanto recentemente allentate), argomentando che questa politica rischia di accelerare la corsa della Repubblica Popolare per rendersi del tutto autonoma dai processori statunitensi (e quindi intaccando il fatturato di Nvidia, proveniente per il 13% dal mercato cinese). Che la Cina sia dietro agli Stati Uniti soltanto di “pochi nanosecondi” – come affermato dallo stesso Huang – è un’esagerazione, ma i progressi fatti dai produttori di chip del colosso asiatico sono molto significativi. Al momento, le prestazioni del modello H20 – il chip più potente che Nvidia può vendere in Cina, variante dell’H200 – sono già state ampiamente superate da numerosi processori cinesi, tra cui l’Ascend 910C di Huawei e il BW1000 di Hygon (per capacità di calcolo grezza e al netto di un maggiore consumo energetico). Probabilmente proprio allo scopo di aumentare l’adozione di chip autoctoni, Pechino sta adesso a sua volta ostacolando l’acquisto dei chip Nvidia da parte delle aziende cinesi, complicando ulteriormente una situazione già molto difficile. In sintesi: al momento gli Stati Uniti hanno riammesso la vendita dei processori H20, ma è ora la Cina che ne blocca l’acquisto da parte delle sue aziende, adducendo ragioni di sicurezza nazionale. La situazione è caotica e in continua evoluzione, ma l’impressione è che la Cina voglia approfittare della guerra commerciale per aumentare la quota dei suoi campioni nazionali (Huawei, Hygon, Cambricon, MetaX), che oggi detengono il 40% del mercato – per un valore di circa 38 miliardi di dollari – e che potrebbero crescere fino al 50% nel giro di un paio d’anni. Dal punto di vista tecnologico, un aiuto importante potrebbe giungere dai progressi fatti dalla Semiconductor Manufacturing International Corporation (SMIC): l’azienda cinese che si occupa di fabbricare concretamente i chip progettati da Huawei e dagli altri. SMIC è oggi il cuore della strategia industriale cinese nel campo dei processori. Secondo alcuni report, l’azienda sarebbe ormai in grado di produrre anche chip a 5 nanometri, seppur con costi più elevati e rese inferiori rispetto a quelli realizzati dal colosso taiwanese TSMC per i marchi occidentali, le cui dimensioni hanno da poco raggiunto la soglia dei 2 nanometri. Allo stesso tempo, Huawei starebbe investendo per dare vita a delle proprie strutture produttive, diventando quindi un concorrente di SMIC con l’obiettivo di far progredire ulteriormente la capacità cinese di produrre chip avanzati. Ci vorrà ancora parecchio tempo prima che le prestazioni dei chip cinesi possano effettivamente raggiungere quelle statunitensi, ma i timori di Jensen Huang sono fondati: SMIC, Huawei e gli altri campioni di Pechino o Shenzhen stanno facendo rapidi e importanti passi avanti. E un domani potrebbero contribuire ad allargare le crepe del dominio di Nvidia. L'articolo Assalto al trono di Nvidia proviene da Guerre di Rete.