Nel corso dell’India AI Impact Summit tenutosi a Nuova Delhi, Arthur Mensch, CEO di Mistral AI, ha espresso una posizione netta sul futuro dell’ecosistema globale dell’intelligenza artificiale, mettendo in guardia contro il rischio crescente di concentrazione del potere nelle mani di poche grandi aziende statunitensi. Secondo Mensch, l’attuale traiettoria di sviluppo dell’AI rischia di condurre a uno scenario in cui tre o quattro colossi tecnologici controllano di fatto la ricerca, lo sviluppo, l’infrastruttura e la distribuzione dei modelli più avanzati, con implicazioni economiche e geopolitiche di vasta portata. Le sue dichiarazioni si collocano in un momento in cui il mercato indiano è diventato un terreno strategico per le principali aziende AI globali, molte delle quali hanno sede o forti legami finanziari negli Stati Uniti.
All’evento erano presenti figure di primo piano dell’industria americana, tra cui Sam Altman di OpenAI, Dario Amodei di Anthropic e Demis Hassabis di Google DeepMind. Queste organizzazioni, pur differenziandosi per approccio tecnico e modello di business, condividono una caratteristica strutturale: sono sostenute o direttamente controllate da grandi gruppi tecnologici statunitensi con accesso privilegiato a capitali, infrastrutture cloud su scala globale e capacità computazionali difficilmente replicabili altrove. In questo contesto, Mensch ha sottolineato come l’AI sia destinata a trasformare radicalmente l’economia nei prossimi anni e che una concentrazione eccessiva di tale potere possa generare squilibri strutturali sia in termini di innovazione sia di sovranità tecnologica.
La posizione di Mistral AI si distingue per l’enfasi su un modello tecnologico alternativo rispetto ai grandi attori statunitensi. Mentre molti dei modelli di punta americani sono sviluppati secondo un paradigma “chiuso”, nel quale codice sorgente, architettura dettagliata e parametri addestrati restano riservati, Mistral adotta un approccio “open weight”. In questo modello, i pesi del sistema di intelligenza artificiale vengono resi pubblici, consentendo a governi, aziende e centri di ricerca di eseguire localmente il modello, personalizzarlo e adattarlo alle proprie esigenze. Dal punto di vista tecnico, ciò significa che l’intera rete neurale addestrata può essere distribuita e rieseguita su infrastrutture indipendenti, riducendo la dipendenza da API centralizzate e da server gestiti da un unico fornitore.
Questo orientamento si inserisce in una strategia più ampia definita Sovereign AI, con cui Mistral intende promuovere un ecosistema europeo e potenzialmente globale in cui infrastruttura, modelli e capacità di calcolo siano distribuiti e controllabili localmente. L’idea di sovranità nell’AI non si limita al controllo dei dati, ma si estende alla possibilità di mantenere i server e le risorse computazionali all’interno di specifici territori, garantendo conformità normativa, sicurezza e indipendenza strategica. In questo senso, l’annuncio di un investimento di 1,2 miliardi di euro per la costruzione di un nuovo data center in Svezia assume un valore simbolico e operativo rilevante: rafforzare la capacità europea di addestrare e distribuire modelli avanzati senza fare affidamento su infrastrutture statunitensi.
Parallelamente, Mistral ha avviato una strategia di integrazione verticale per trasformarsi in un’azienda AI full-stack. L’acquisizione della startup parigina Coyeb, specializzata in cloud serverless, rappresenta un passo concreto in questa direzione. Il cloud serverless è una tecnologia che consente di eseguire applicazioni e servizi senza dover gestire direttamente server dedicati, delegando al sistema l’allocazione dinamica delle risorse in base al carico di lavoro. Per un’azienda che sviluppa modelli AI open weight, disporre di competenze interne nel deployment serverless significa poter offrire non solo modelli, ma anche ambienti di esecuzione scalabili e flessibili, capaci di supportare inferenze e applicazioni in produzione. L’integrazione dei 13 dipendenti e dei co-fondatori di Coyeb nel team di Mistral rafforza dunque l’obiettivo di controllare l’intera catena del valore, dalla ricerca algoritmica all’erogazione di servizi cloud.
Mensch ha inoltre evidenziato il potenziale dell’India come partner strategico in un’architettura multipolare dell’AI. Ha ricordato che circa il 25% dei ricercatori di Mistral è di origine indiana, sottolineando come il capitale umano rappresenti un fattore cruciale per costruire ecosistemi alternativi a quelli dominanti. L’India, con la sua vasta popolazione di ingegneri, ricercatori e sviluppatori, può giocare un ruolo centrale nella creazione di un’infrastruttura AI indipendente, purché investa in data center, formazione e modelli adattati alle esigenze linguistiche e socio-economiche locali.
Dal punto di vista macroeconomico, la questione sollevata da Mistral riguarda la distribuzione del valore generato dall’intelligenza artificiale. Se pochi attori controllano i modelli più potenti e le infrastrutture necessarie per addestrarli, possono anche influenzare standard, prezzi, accesso e priorità di ricerca. Questo potrebbe portare a una dinamica di lock-in tecnologico, in cui governi e imprese diventano strutturalmente dipendenti da piattaforme esterne. L’approccio open weight, combinato con investimenti in infrastrutture europee, rappresenta un tentativo di mitigare tale rischio creando un’alternativa tecnicamente valida e politicamente autonoma.
La distanza finanziaria tra Mistral e i colossi statunitensi rimane significativa, e ciò costituisce una sfida concreta. Tuttavia, la strategia europea si fonda su una combinazione di apertura, sovranità e cooperazione internazionale. In questo quadro, l’AI non è vista soltanto come una tecnologia, ma come un’infrastruttura critica paragonabile all’energia o alle telecomunicazioni. Le scelte compiute oggi in termini di modelli, architetture e governance potrebbero determinare l’equilibrio di potere digitale nei prossimi decenni.
Le dichiarazioni di Arthur Mensch non sono quindi solo una critica alla concentrazione statunitense, ma una proposta di modello alternativo basato su apertura dei pesi, infrastrutture locali e cooperazione tra Europa e Asia. Se l’intelligenza artificiale ridefinirà davvero l’economia globale, come egli sostiene, la questione centrale non sarà soltanto chi possiede i modelli più potenti, ma chi controlla l’infrastruttura e chi beneficia della trasformazione che ne deriva.