{"id":30936,"date":"2026-10-15T18:31:07","date_gmt":"2026-10-15T16:31:07","guid":{"rendered":"https:\/\/www.listonegiordano.com\/one\/?p=30936"},"modified":"2026-10-15T18:40:10","modified_gmt":"2026-10-15T16:40:10","slug":"aresu-mappe-del-potere","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.listonegiordano.com\/one\/cultura\/aresu-mappe-del-potere\/","title":{"rendered":"Chi disegna le mappe del potere? Alessandro Aresu e la geopolitica dell\u2019AI"},"content":{"rendered":"\n
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Tra gli appuntamenti di Seed 2026, Alessandro Aresu<\/strong>, analista geopolitico, consigliere scientifico di Limes<\/em> e autore di numerosi saggi su capitalismo politico, tecnologia e spazio, tra cui Il dominio del XXI secolo<\/em> (Feltrinelli, 2022), Geopolitica dell\u2019intelligenza artificiale<\/em> (Feltrinelli, 2024), finalista alla prima edizione del Premio Strega Saggistica, e La Cina ha vinto<\/em> (2025), ha provato a rispondere a una domanda: dove si trova, oggi, il potere?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La sua risposta passa da un riformatorio del Kentucky, da un fast food e da un ristorante di Taipei.<\/p>\n\n\n\n

La geopolitica dell\u2019intelligenza artificiale<\/strong><\/p>\n\n\n\n

ll punto di partenza \u00e8 una constatazione: sotto la superficie di un mondo in caos, la competizione globale segue alcune tendenze precise. La prima \u00e8 il ruolo sempre pi\u00f9 centrale dell\u2019Asia orientale nella manifattura, e dei talenti asiatici nell\u2019industria e nella tecnologia. La seconda \u00e8 l\u2019estensione della digitalizzazione: un numero crescente di industrie diventa digitale e deve affrontare la propria transizione. La terza \u00e8 il capitalismo politico<\/strong>, cio\u00e8 l\u2019intreccio tra economia e politica che, attraverso dazi, sanzioni, controlli su investimenti ed esportazioni, inserisce variabili politiche nelle decisioni economiche.<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 importante capire, spiega Aresu, che oggi il potere non si declina soltanto sul piano politico ed economico, ma anche su quello tecnologico. Se guardiamo alle grandi filiere produttive della tecnologia, quelle da cui dipende il funzionamento di smartphone e personal computer, ma anche dei sistemi di intelligenza artificiale, in questa mappa compaiono luoghi di grande competenza, veri e propri ecosistemi. Taiwan e Corea del Sud hanno un ruolo molto importante, per le capacit\u00e0 di impresa e di ricerca industriale che si sono radicate al loro interno.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019intelligenza artificiale occupa in questo quadro un posto speciale. L\u2019espressione esiste dagli anni Cinquanta, ma negli ultimi cinque anni ha assunto dimensioni nuove, economiche e politiche: nella guerra tecnologica tra Stati Uniti e Cina, nella corsa alle risorse materiali e umane necessarie al suo sviluppo, nell\u2019accelerazione con cui i diversi settori industriali la adottano, con i rischi che questa accelerazione comporta.<\/p>\n\n\n

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Da un riformatorio del Kentucky a Nvidia<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Per definire le \u201cnuove mappe del potere\u201d, per\u00f2, Aresu non parte da un grafico o da un trattato: parte da una biografia. Jensen Huang<\/strong> nasce nel 1963 a Tainan, a Taiwan, e da bambino vive in Thailandia con i genitori. A nove anni viene mandato con i fratelli a studiare negli Stati Uniti, in un riformatorio del Kentucky. Cinquantatr\u00e9 anni dopo, quel bambino riceve la National Medal of Science.<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 la storia del fondatore di Nvidia, ed \u00e8 anche un buon modo per smontare un\u2019idea diffusa: l\u2019intelligenza artificiale non \u00e8 cominciata con ChatGPT. Il termine, ricorda Aresu, risale al 1955 e a John McCarthy, nell\u2019ambito della conferenza estiva di Dartmouth. Negli anni Sessanta non \u00e8 che tutti parlassero di AI, ma diverse aziende, Nvidia compresa, hanno agito per presidiare questo mercato, e lo hanno fatto in questo secolo, prima del rilascio di ChatGPT. Ci\u00f2 che conta \u00e8 la preveggenza: aver intuito l\u2019esistenza di un mercato e le dimensioni che avrebbe raggiunto, prima che diventasse di dominio pubblico. Nvidia non \u00e8 nata nel 2022: \u00e8 nata il 5 aprile 1992, in un fast food.<\/p>\n\n\n\n

Dopo gli studi, Huang diventa ingegnere elettronico, approda negli anni Ottanta nella Silicon Valley e lavora in alcune aziende di semiconduttori. Negli anni Novanta ha un\u2019idea: costruire un\u2019azienda propria, legata a un ciclo tecnologico appena iniziato, la diffusione del personal computer. La domanda, allora, era che cosa se ne sarebbe fatto. La sua risposta \u00e8 tra le prime e tra le pi\u00f9 lungimiranti: ci si giocher\u00e0 ai videogiochi.<\/p>\n\n\n\n

Il gioco, osserva Aresu, \u00e8 sempre stato un modo per pensare e simulare, quindi \u00e8 in primo luogo una cosa intelligente. In secondo luogo, la grafica dei videogiochi \u00e8 un problema affascinante: l\u2019interazione di poligoni tridimensionali in uno spazio in movimento. Servono tecnologie per realizzarla, e da qui nasce il prodotto iconico di Nvidia, la GPU, la scheda grafica dei videogiochi. Quelle stesse schede, riadattate, alimentano oggi molti dei programmi di intelligenza artificiale, modelli linguistici compresi.<\/p>\n\n\n\n

C\u2019\u00e8 poi un altro tassello, decisivo. Nvidia vende un componente che non fabbrica: la produzione \u00e8 affidata a terzi. Nel 1987 era nata Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC), con una tesi industriale precisa: costruire semiconduttori per conto di aziende che hanno le intuizioni ma non le fabbriche. Proprio come Nvidia.<\/p>\n\n\n\n

Oggi i clienti non comprano pi\u00f9 un componente, ma un sistema di intelligenza artificiale: l\u2019infrastruttura su cui funzionano i modelli che utilizziamo. Aresu cita come esempio il sistema Blackwell, con 130mila miliardi di transistor, 3,2 chilometri di cavi di rame e un peso di circa 1.100 chilogrammi. Sono torri interconnesse da cavi, oggetti enormi che devono stare nei magazzini e nelle strutture, e che non sono fatti da una persona o da un\u2019azienda, ma da un intero ecosistema industriale.<\/p>\n\n\n\n

Ed \u00e8 qui che le mappe del potere prendono forma. Sono questi sistemi, e sono le imprese che realizzano ciascuna un pezzetto di quella torre per arrivare al prodotto finale. A pagare la corsa ai data center sono le grandi aziende tecnologiche del pianeta: quelle che esistevano gi\u00e0, come Google, Microsoft e Meta; quelle nuove, come OpenAI e Anthropic; quelle che si trovano dall\u2019altra parte del mondo, come Alibaba. I protagonisti della filiera sono invece i \u201cragazzi di Taiwan\u201d.<\/p>\n\n\n\n

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