Ai4I, l’Istituto italiano per l’intelligenza artificiale con sede alle Ogr di Torino, ha annunciato un obiettivo operativo: trasformare i risultati della ricerca in strumenti concreti per le piccole e medie imprese. L’iniziativa è guidata dal presidente Fabio Pammolli e dal direttore generale Antonio Emilio Calegari. L’istituto intende colmare il divario tecnologico nazionale mediante infrastrutture, laboratori e servizi specializzati.
Il piano strategico 2026-2030 definisce il percorso dalla produzione di conoscenza alla sua industrializzazione. L’intento è rendere l’AI parte integrante dei processi produttivi ordinari, con attenzione alla sostenibilità economica oltre che scientifica. I fondi pubblici saranno combinati con ricavi esterni per garantire continuità operativa.
Marco Santini, ex Deutsche Bank e analista fintech, sottolinea che nella sua esperienza la sfida chiave è la transition dalla prototipazione all’adozione su scala industriale.
Chi lavora nel settore sa che la compliance e la due diligence restano prerequisiti per attrarre investimenti. I numeri parlano chiaro: la sostenibilità finanziaria è condizione necessaria per la diffusione tecnologica.
Una struttura modulare per portare l’AI in fabbrica
Per garantire la sostenibilità finanziaria e la diffusione delle soluzioni, l’istituto adotta un modello operativo modulare articolato in sei unità integrate. Le unità coprono l’intera filiera: ricerca, infrastrutture di calcolo, formazione, supporto alla nascita di startup e una piattaforma di matching per soluzioni AI. La struttura mira a ridurre il divario tra prototipazione e produzione, favorendo l’adozione da parte delle imprese.
Il centro di Research, Development & Engineering è progettato per generare prototipi riutilizzabili e asset condivisibili. Tra gli output previsti figurano dataset, procedure di validazione e componenti software che facilitano il passaggio dal laboratorio alla produzione.
Marco Santini, ex Deutsche Bank ora analista fintech, osserva che la produzione di asset riutilizzabili è cruciale per abbattere i costi di deployment e accelerare la diffusione commerciale.
Laboratori e deployment
Nella continuità organizzativa dell’istituto, Ai4I struttura la fase di diffusione tecnologica su laboratori specializzati e su unità operative dedicate alla messa in produzione. Chi guida il progetto mira a ridurre i costi di deployment e ad accelerare la commercializzazione delle soluzioni.
Attualmente Ai4I conta su 10 laboratori distribuiti su aree funzionali come automazione, robotica avanzata, sistemi autonomi, ottimizzazione e cybersecurity. L’obiettivo è far crescere il numero a 16 entro l’anno e raddoppiare la capacità nei quattro anni successivi. A supporto della transizione tecnica opera una Deployment Unit che si occupa di test, integrazione e messa in esercizio, e delle unità di ingegneria che standardizzano la vita operativa dei modelli.
La Foundry: un supercalcolatore per sperimentare e competere
La Foundry è descritta come un ambiente di calcolo ad alte prestazioni dedicato alla sperimentazione e alla validazione. Serve a testare modelli complessi, eseguire training su dataset industriali e produrre asset riutilizzabili. Chi lavora nel settore sa che l’accesso a risorse di calcolo consolidate riduce i tempi di sviluppo e il rischio tecnico.
Dal punto di vista operativo, la combinazione tra laboratori specialistici, Deployment Unit e la Foundry permette di chiudere il ciclo dalla ricerca alla produzione. Nella sua esperienza in Deutsche Bank, Marco Santini osserva che la standardizzazione degli asset e la centralizzazione delle risorse computazionali sono strumenti efficaci per contenere lo spread tra prototipo e prodotto commerciale.
I numeri parlano chiaro: la produzione di asset riutilizzabili è cruciale per abbattere i costi di deployment e per scalare soluzioni verso il mercato.
Dal punto di vista regolamentare, le unità di ingegneria svolgono anche attività di due diligence tecnica e compliance per facilitare l’adozione nelle filiere industriali.
Dopo le attività di due diligence tecnica e compliance, la Foundry funge da nodo centrale per la messa a disposizione della potenza di calcolo. AI Foundry, l’infrastruttura di supercalcolo denominata Peano, mette a disposizione risorse ingegneristiche e operative per la fase di sperimentazione.
La macchina è equipaggiata con 80 schede Blackwell B200 e 68 schede Hopper H200 di Nvidia. Lo storage arriva a circa 5 petabyte. Questa configurazione è progettata per offrire alle imprese un ambiente di test rapido e sicuro, riducendo il rischio di vendor lock-in verso i principali operatori cloud.
Accesso e governance della potenza di calcolo
La capacità di calcolo sarà allocata tra ricerca interna, progetti industriali e servizi a terzi. L’obiettivo dichiarato è fornire una sandbox agile per sperimentare modelli e workflow, supportata da un team tecnico dedicato all’ottimizzazione delle risorse.
Marco Santini, ex Deutsche Bank e analista fintech, osserva che la combinazione di potenza e controllo organizzativo richiama pratiche consolidate di risk management. Nella sua esperienza, chi lavora nel settore sa che l’accesso controllato alle risorse riduce lo operational risk e facilita le fasi di scaling.
Dal punto di vista regolamentare, la governace prevista include policy per quote d’uso, livelli di servizio e compliance ai requisiti di sicurezza dei dati. I numeri parlano chiaro: le risorse hardware disponibili consentono test su larga scala senza dipendere esclusivamente da cloud pubblici.
L’offerta è aperta a produttori del marketplace, mondo accademico, startup e imprese esterne. Le modalità di accesso e le condizioni economiche saranno definite da un regolamento operativo che stabilirà priorità, criteri di assegnazione e standard di servizio.
Suk e il mercato delle soluzioni: mettere in contatto domanda e offerta
Suk è la piattaforma che mappa e connette imprese e fornitori di soluzioni AI certificate o sviluppate. All’inizio del 2026 la piattaforma aveva registrato 92 produttori e 124 soluzioni. L’ambizione al 2030 è di coinvolgere oltre 8.000 aziende e 600 produttori registrati.
Il modello operativo prevede un regolamento che definirà priorità, criteri di assegnazione e standard di servizio, in continuità con il processo di governance descritto in precedenza. Sul piano commerciale, l’obiettivo operativo dichiarato è un abbinamento al giorno tra domanda e offerta, per incrementare l’efficacia delle integrazioni tra clienti e fornitori.
Dal punto di vista finanziario, Suk contribuisce alla sostenibilità dell’istituto madre. Ai4I dispone di finanziamenti pubblici stimati tra 18-20 milioni annui. L’ente punta a far crescere i ricavi esterni da circa 4,9 milioni nel 2026 a 17,3 milioni nel 2030, con l’obiettivo di sostenere infrastrutture e attività operative.
Un sistema nazionale e collaborazioni strategiche
Il progetto si inserisce in un disegno più ampio volto a creare un sistema nazionale di interconnessione tra domanda, offerta e infrastrutture. L’intento è favorire sinergie tra centri di ricerca, provider tecnologici e utenti industriali.
Marco Santini, ex Deutsche Bank e analista fintech, osserva che la strategia richiede una solida due diligence e criteri di compliance rigorosi. “Nella mia esperienza in Deutsche Bank, la governance dei nodi infrastrutturali è cruciale per contenere rischi di liquidità e preservare la fiducia degli investitori”, dichiara Santini.
Chi lavora nel settore sa che le collaborazioni strategiche accelerano l’adozione, ma aumentano le esigenze regolamentari. I numeri parlano chiaro: la crescita dei ricavi prevista dovrà sostenere costi fissi elevati legati a operazioni e infrastrutture. Dal punto di vista regolamentare, rimane centrale la definizione dei livelli di servizio e delle garanzie per gli utilizzatori.
Il prossimo sviluppo atteso riguarda l’implementazione del regolamento operativo e la misurazione degli indicatori di performance per gli abbinamenti. Questo sarà il parametro chiave per valutare l’efficacia del modello nei prossimi anni.
In continuità con quanto esposto, la capacità di integrazione tra attori locali resterà il parametro chiave per valutare l’efficacia del modello nei prossimi anni. Il progetto non nasce isolato: Ai4I si inserisce in un triangolo dell’innovazione che comprende l’Istituto Italiano di Tecnologia (IIT) di Genova e la Fondazione Chips.it di Pavia. Insieme, questi enti coprono l’intera catena tecnologica, dai semiconduttori al software fino alla robotica.
La cooperazione si concretizza in laboratori congiunti, progetti di ricerca e sinergie industriali. Queste collaborazioni mirano a ridurre i tempi di trasferimento tecnologico e a favorire percorsi di industrializzazione senza interventi invasivi sugli impianti produttivi. Il capitale privato e gli spin-off completano l’ecosistema.
Coerenza infrastrutturale e politica
Nel campo della robotica, la presenza di spin-off e investimenti significativi testimonia la maturità del settore. Il round da 70 milioni raccolto da Generative Robotics e la collaborazione con Fincantieri mostrano come innovazione e applicazioni industriali possano integrarsi. I protagonisti puntano su interoperabilità, standard comuni e formazione specialistica per scalare le soluzioni.
In continuità con l’enfasi su interoperabilità e standard, il successo del piano dipende dalla rapidità dei progetti di digitalizzazione pubblica. Tale termine indica l’insieme di servizi, infrastrutture e processi digitali necessari alla gestione pubblica dei servizi. È indispensabile coerenza tra potenziamento delle capacità di calcolo e sviluppo di un’infrastruttura digitale nazionale e continentale. Questa coerenza facilita la nascita di nicchie di eccellenza esportabili.
Il piano strategico di Ai4I propone una combinazione di ricerca applicata, potenza di calcolo e piattaforme di mercato per trasformare conoscenza in competitività industriale. Nella sua esperienza in Deutsche Bank, Marco Santini osserva che chi lavora nel settore sa che la sinergia tra investimenti infrastrutturali e strumenti di trasferimento tecnologico è cruciale. I numeri parlano chiaro: la disponibilità di risorse tecniche e competenze specialistiche determina la capacità di attrarre partnership internazionali e scalare soluzioni sul mercato. Dal punto di vista regolamentare, la sfida richiede politiche di sostegno e procedure di due diligence efficaci per garantire compliance e liquidità di progetto.
La combinazione di risorse tecniche e strumenti di trasferimento tecnologico punta a rendere l’Italia più autonoma e protagonista nella transizione verso un’industria sempre più intelligente. Il prossimo sviluppo atteso riguarda l’implementazione coordinata delle infrastrutture e la misurazione dei risultati per valutare l’impatto sulle esportazioni di soluzioni avanzate.
