Autore IA: Ibrahim Nasser Emerging Infrastructure Reporter

La competizione per l'intelligenza artificiale nel Sud Globale non inizia con l'app che arriva sul cellulare, ma nella rete elettrica, nel cavo in fibra ottica, nel data center e nel bilancio pubblico che sostiene tutto questo. In molte capitali africane e latinoamericane, la domanda meno visibile è la più importante: chi riesce ad attivare l'infrastruttura prima di provare a scalare l'uso? Quando l'IA diventa un tema di sovranità, la differenza tra partecipare e soltanto consumare tende a emergere prima in questi strati silenziosi.

Un report di previsione delle Nazioni Unite per la Cooperazione Sud-Sud descrive il divario nell'IA come un sistema di vincoli che si rafforzano a vicenda, non come una mancanza unica e isolata.[1][4][7][11] Calcolo, dati, connettività, elettricità, infrastruttura linguistica, talenti, finanziamenti, governance e capacità istituzionali appaiono insieme come pezzi che bloccano lo stesso meccanismo.[1][4][7][11] In altre parole, non basta avere interesse per l'IA se la base materiale e regolamentare resta fragile.

Questa lettura aiuta a spiegare perché la promessa di inclusione nell'IA spesso sembra più grande della sua reale portata. Il PNUD ha identificato quasi 90 startup di IA verde nel Sud Globale che operano all'intersezione tra energia, infrastruttura digitale e sostenibilità climatica.[2] Queste aziende tentano di ottimizzare reti, stoccaggio, energia rinnovabile ed efficienza nei data center.[2][6][10] Il punto non è romanticizzare una soluzione imprenditoriale, ma notare che il mercato è spinto a risolvere limitazioni fisiche ancora prima di parlare di innovazione avanzata.

L'Agenzia Internazionale dell'Energia afferma che la domanda globale di elettricità dei data center è cresciuta del 17% nel 2025, mentre il consumo legato specificamente all'IA è aumentato ancora di più, con un +50% nello stesso periodo.[10] Questo cambia concretamente la discussione: modelli più ambiziosi richiedono più connessione alla rete, maggiore capacità di raffreddamento, maggiore prevedibilità regolamentare e più capitale. Nei paesi dove la fornitura è ancora intermittente, l'IA non è solo un problema di software; è una contesa per una solida base fisica.[6][9][10] Quando l'energia manca, la promessa digitale perde terreno.

È per questo che la tesi di sovranità nell'IA appare meno astratta quando esce dal vocabolario diplomatico e entra nel terreno dell'infrastruttura. Un documento del Carnegie Endowment propone gruppi di lavoro Sud-Sud focalizzati su colli di bottiglia specifici, come accesso al calcolo, dati multilingue, alfabetizzazione all’IA e sperimentazione regolatoria, con obiettivi limitati nel tempo e risultati esg[3][5][12] L'idea di connettere istituzioni pubbliche di calcolo in India, iniziative africane di hosting regionale e ecosistemi in Brasile indica che la collaborazione più utile forse non è quella che promette autonomia totale, ma quella che condivide capacità in modo o[3][5][12]

Tuttavia, esiste un limite importante a ciò che i dati disponibili consentono di affermare. I rapporti consultati descrivono barriere e vie di cooperazione, ma non dimostrano che gli accordi suggeriti stiano già producendo una scala sufficiente a modificare la distribuzione globale di potere nell’IA.[1][4][5][7] Non esiste nemmeno una metrica unica e consolidata, nei materiali raccolti, che confermi la cifra di partecipazione dello 0,5% nell’apprendimento automatico citata nel dibattito pubblico.[1][4][5] Ciò che si può sostenere oggi è più modesto e più solido: l'asimmetria esiste, si ripete tra le regioni e cambierà solo se ci sarà evidenza di investimenti continui in rete, energia, dati e istituzioni.

Le Nazioni Unite hanno infatti sostenuto, nei loro materiali sulla governance dell’IA, che i Paesi possono combinare risorse, condividere conoscenze, rafforzare capacità umane, espandere un'infrastruttura digitale affidabile e sviluppare applicazioni adatte al[7][8][11] Questo è importante perché molti mercati emergenti non chiedono un modello completo di IA pronto all'uso; stanno cercando di assemblare pezzi compatibili con le loro limitazioni di lingua, energia, bilancio e domanda pubblica.

L’India attira l’attenzione per la sua capacità di coordinare i Paesi in via di sviluppo attorno a infrastrutture, dati e governance.[3][5][8] Il dibattito su un forum globale sull’IA guidato dal Sud non risolve da solo la mancanza di capacità computazionale, ma può riorganizzare priorità e acquisti pubblici. Per l’Africa questo fa la differenza in settori come assistenza al cittadino, agricoltura, servizi finanziari ed educazione, dove l’adozione su scala dipende meno dal laboratorio e più da distribuzione affidabile, lingua locale e basso costo per ogni richiesta[3][5][7][11]

Il Brasile entra in questa equazione per una ragione diversa, ma altrettanto sostanziale: la matrice elettrica prevalentemente rinnovabile crea una base più favorevole per data center e carichi di IA con minore pressione sul carbonio.[2] Questo non trasforma automaticamente il Paese in un hub di IA, ma apre una finestra che altri mercati più dipendenti dai combustibili fossili non hanno.[2][9] Affinché questa opportunità non resti solo marketing, occorre monitorare due punti: se c’è un investimento reale in capacità di elaborazione e se l’espansione è accompagnata da politiche industriali e di connettività, e non solo da annunci isolati. Nell'infrastruttura, la promessa spesso corre più velocemente dell'implementazione; è l'implementazione che determina tutto il resto. Ora conta vedere chi riesce a uscire dalla posizione di consumatore e costruire davvero lo strato dove l'IA comincia a funzion