Il problema non è regolare l’intelligenza artificiale, ma farlo più rapidamente di quanto l’Europa riesca a costruire capacità industriale

Dati e quadro normativo aggiornati al 3 agosto 2026.

L’Unione Europea è spesso descritta come una potenza normativa: non domina necessariamente una tecnologia, ma riesce a influenzare il modo in cui quella tecnologia viene utilizzata nel proprio mercato e, indirettamente, nel resto del mondo.

È il cosiddetto Brussels Effect: le imprese globali, pur di accedere al mercato europeo, finiscono per adattare prodotti e processi alle regole dell’Unione.

Con l’AI Act, l’Europa ha tentato di applicare questo modello all’intelligenza artificiale. Il regolamento introduce divieti per alcuni usi considerati inaccettabili, obblighi proporzionati al rischio, regole specifiche per i sistemi ad alto rischio e requisiti per i modelli di intelligenza artificiale a uso generale.

L’obiettivo dichiarato è legittimo: promuovere un’intelligenza artificiale affidabile, compatibile con i diritti fondamentali e sufficientemente sicura da poter essere utilizzata su larga scala.

La domanda più difficile, tuttavia, è un’altra:

Può un continente diventare sovrano limitandosi a stabilire le regole di tecnologie che continua in larga parte ad acquistare, noleggiare o integrare da fornitori esteri?

È qui che emerge il paradosso europeo. L’Unione possiede una notevole capacità giuridica, un mercato ampio e competenze scientifiche di alto livello, ma resta vulnerabile in diversi strati fondamentali della catena tecnologica: semiconduttori avanzati, acceleratori per l’AI, servizi cloud, capitali per la crescita, modelli di frontiera e infrastrutture di calcolo.

Il rischio non è semplicemente quello di avere “troppe regole”. Il rischio è costruire una sovranità prevalentemente normativa senza disporre, nello stesso momento, di una sovranità industriale sufficiente a sostenerla.

1. Che cosa regola davvero l’AI Act

L’AI Act non sottopone ogni applicazione di intelligenza artificiale agli stessi obblighi. La sua logica è basata sul rischio: maggiore è il potenziale danno per persone, sicurezza e diritti fondamentali, più rigorosi diventano i requisiti.

In termini generali, il sistema distingue tra:

• pratiche vietate perché considerate incompatibili con i valori e i diritti dell’Unione;
• sistemi ad alto rischio impiegati in ambiti sensibili;
• sistemi soggetti a obblighi di trasparenza;
• modelli di intelligenza artificiale a uso generale;
• applicazioni a rischio limitato o minimo.

Tra gli impieghi ad alto rischio rientrano, con condizioni e distinzioni precise, settori come occupazione, istruzione, infrastrutture critiche, accesso a determinati servizi essenziali, giustizia, migrazione e biometria.

Per questi sistemi il regolamento prevede, tra l’altro:

• gestione documentata dei rischi;
• requisiti sulla qualità e sulla governance dei dati;
• registrazione delle attività;
• documentazione tecnica;
• supervisione umana;
• robustezza e cybersicurezza;
• procedure di valutazione della conformità;
• monitoraggio successivo all’immissione sul mercato.

Per i modelli a uso generale, le regole riguardano soprattutto trasparenza, documentazione, rispetto del diritto d’autore e cooperazione con gli utilizzatori a valle. I modelli più potenti, quando possono generare rischi sistemici, sono sottoposti a obblighi aggiuntivi di valutazione e mitigazione.

L’impostazione non è quindi irrazionale. Un sistema che decide quali candidati escludere da una selezione, aiuta a determinare l’accesso al credito o interviene in un’infrastruttura critica non può essere trattato come un semplice filtro fotografico.

Il punto controverso non è la necessità di regole, ma il rapporto tra protezione, velocità di innovazione e capacità industriale.

2. Il 2026 segna un passaggio decisivo

L’AI Act è entrato in vigore nel 2024, ma la sua applicazione è stata graduale.

Dal 2 agosto 2026 sono diventate operative importanti disposizioni sulla trasparenza e sono entrati pienamente in funzione i poteri di vigilanza della Commissione sui modelli a uso generale. L’AI Office può richiedere documentazione, effettuare valutazioni, imporre misure correttive e applicare sanzioni nei casi previsti.[^1]

Nel frattempo, il quadro è già stato modificato.

Il cosiddetto AI Omnibus, entrato in vigore il 27 luglio 2026, ha rinviato una parte delle scadenze relative ai sistemi ad alto rischio e ha introdotto misure di semplificazione. Le regole per gli usi ad alto rischio elencati nell’allegato III si applicheranno dal 2 dicembre 2027; quelle per i sistemi incorporati in prodotti regolamentati, come macchinari, ascensori e giocattoli, dal 2 agosto 2028.[^2]

Questa revisione è significativa per due ragioni.

La prima è pratica: standard tecnici, linee guida e strumenti di conformità non erano ancora sufficientemente maturi per sostenere tutte le scadenze originarie.

La seconda è politica: la stessa Unione ha riconosciuto che una regolazione efficace deve essere applicabile, comprensibile e proporzionata. Una norma che crea incertezza o assorbe risorse senza ridurre concretamente i rischi può diventare un ostacolo anche per gli obiettivi che intende perseguire.

L’AI Act non è dunque un testo immobile. È già entrato in una fase di correzione, semplificazione e adattamento.

3. La sovranità digitale non è un singolo prodotto

Quando si parla di “AI sovrana” si rischia di ridurre tutto alla provenienza di un modello linguistico o alla posizione geografica di un centro dati.

In realtà, la sovranità digitale è una catena di capacità.

Un sistema di intelligenza artificiale dipende almeno da:

1. progettazione e produzione dei semiconduttori;
2. disponibilità di acceleratori e potenza di calcolo;
3. energia e reti elettriche;
4. centri dati e servizi cloud;
5. software di base, librerie e strumenti di sviluppo;
6. modelli, dati e competenze scientifiche;
7. capitali per finanziare la crescita;
8. capacità di integrazione nei settori industriali;
9. sicurezza delle filiere;
10. possibilità politica e giuridica di continuare a utilizzare la tecnologia durante una crisi.

Un Paese o un continente può controllare alcuni di questi livelli e dipendere da fornitori esterni per altri.

Per questo la sovranità non dovrebbe essere confusa con l’autarchia. Nessuna grande economia contemporanea può produrre internamente ogni componente della catena.

La vera domanda è se le dipendenze siano:

• diversificate;
• sostituibili;
• trasparenti;
• governabili;
• compatibili con la sicurezza nazionale;
• sostenibili durante una crisi commerciale o geopolitica.

Un’infrastruttura può trovarsi fisicamente in Europa e restare soggetta a tecnologie, licenze, componenti o decisioni societarie esterne. Allo stesso modo, una soluzione sviluppata da un’impresa europea può continuare a dipendere da acceleratori, framework e servizi cloud non europei.

La sovranità è quindi una proprietà dell’intero sistema, non un’etichetta apposta sull’ultimo anello della catena.

4. Il divario industriale che la regolamentazione non può colmare

4.1 Semiconduttori e potenza di calcolo

L’intelligenza artificiale contemporanea richiede enormi quantità di calcolo, soprattutto per addestrare modelli avanzati.

L’Europa conserva importanti competenze nella ricerca, nella produzione di macchinari per semiconduttori, nell’automotive, nei chip industriali e nei sistemi embedded. Non possiede però una filiera completa e autonoma per gli acceleratori più avanzati destinati all’AI.

Il rapporto Draghi sulla competitività europea aveva già evidenziato la dipendenza dell’industria europea dell’AI da processori avanzati prodotti prevalentemente da una società statunitense e fabbricati attraverso una catena concentrata in Asia.[^3]

Il rapporto sullo stato del Decennio digitale 2026 indica inoltre che l’Unione rappresenta circa il 9% del mercato mondiale dei semiconduttori, ancora lontana dall’obiettivo europeo del 20% per il 2030.[^4]

Il problema non si risolve imponendo obblighi ai fornitori di modelli. La sicurezza dell’approvvigionamento, la capacità produttiva e l’accesso alle GPU richiedono investimenti, accordi industriali, energia disponibile e tempi di realizzazione molto più lunghi di quelli necessari per approvare un regolamento.

4.2 Cloud e centri dati

La dipendenza è particolarmente evidente nel cloud.

Secondo Synergy Research Group, i fornitori europei detenevano circa il 15% del mercato europeo dei servizi di infrastruttura cloud, mentre Amazon, Microsoft e Google rappresentavano complessivamente circa il 70%.[^5]

Questo dato non significa che ogni utilizzo di un hyperscaler statunitense sia insicuro o contrario alla sovranità. Indica però una concentrazione di mercato che limita il potere negoziale dei clienti europei e rende più difficile sostituire rapidamente un fornitore.

Il cloud non è soltanto spazio di archiviazione. Include servizi gestiti, database, strumenti di sicurezza, piattaforme di sviluppo, sistemi di identità, reti e servizi specifici per l’intelligenza artificiale.

Più un’organizzazione utilizza componenti proprietari profondamente integrati, maggiore diventa il costo tecnico ed economico di una migrazione.

La sovranità richiede quindi:

• interoperabilità;
• portabilità;
• standard aperti;
• capacità di uscita contrattuale e tecnica;
• alternative industrialmente credibili.

4.3 Modelli, investimenti e capacità di crescita

La produzione dei modelli più avanzati resta concentrata soprattutto negli Stati Uniti e in Cina.

Il rapporto AI Index 2026 di Stanford rileva che gli investimenti privati statunitensi nell’AI hanno raggiunto 285,9 miliardi di dollari nel 2025. Lo stesso rapporto osserva che la produzione dei modelli di punta rimane concentrata principalmente negli Stati Uniti e in Cina.[^6]

L’Europa non manca di startup, ricercatori o idee. Il problema emerge spesso nella fase successiva: trasformare una buona impresa in una piattaforma capace di crescere su scala continentale o globale.

La Banca europea per gli investimenti ha evidenziato che i fondi di venture capital dell’Unione raccolgono circa il 5% del capitale di rischio globale, contro il 52% degli Stati Uniti, e che gli investimenti nelle aziende statunitensi sono regolarmente molto superiori a quelli disponibili per le imprese europee.[^7]

Una startup può quindi nascere in Europa, utilizzare ricerca finanziata in Europa e poi trasferire proprietà, attività o leadership altrove per trovare capitali sufficienti alla crescita.

La sovranità digitale si perde anche attraverso queste traiettorie, non soltanto acquistando un servizio cloud straniero.

5. La conformità può diventare una barriera all’ingresso

Ogni regolazione complessa produce costi fissi:

• consulenza legale;
• gestione documentale;
• valutazioni tecniche;
• procedure interne;
• audit;
• personale specializzato;
• sistemi di monitoraggio;
• assicurazioni;
• aggiornamento continuo.

Per una grande piattaforma globale, questi costi possono essere significativi ma gestibili. Per una startup con un capitale limitato, la stessa spesa può sottrarre risorse essenziali allo sviluppo del prodotto, all’assunzione di ingegneri o all’acquisizione dei primi clienti.

Il rischio è un effetto regressivo: una norma formalmente uguale per tutti pesa in modo molto diverso a seconda della dimensione dell’impresa.

Questo non significa che le startup debbano essere esentate dai requisiti di sicurezza quando operano in ambiti critici. Significa che la conformità deve essere resa:

• comprensibile;
• standardizzata;
• automatizzabile;
• proporzionata;
• accompagnata da assistenza tecnica;
• sostenuta da modelli documentali e procedure condivise.

I rinvii e le semplificazioni introdotti nel 2026 mostrano che il legislatore europeo ha iniziato a riconoscere il problema. L’AI Omnibus ha ampliato alcune agevolazioni, esteso l’accesso agli ambienti di sperimentazione e ridotto determinati oneri amministrativi.[^2]

Il successo dipenderà però dall’attuazione concreta. Una semplificazione scritta in una norma non produce effetti se le imprese continuano a ricevere interpretazioni differenti, standard incompleti o risposte troppo lente dalle autorità.

6. L’AI Office ha davvero sottratto sovranità agli Stati?

Una critica frequente sostiene che l’AI Act abbia trasferito alla Commissione un potere eccessivo, trasformando le autorità nazionali in semplici esecutori.

La realtà è più articolata.

L’AI Office dispone di competenze dirette e rilevanti sui modelli di intelligenza artificiale a uso generale e su alcuni sistemi costruiti a partire da tali modelli. Tuttavia, la sorveglianza di gran parte dei sistemi di intelligenza artificiale resta affidata alle autorità nazionali competenti, comprese le autorità di vigilanza del mercato e gli organismi settoriali.[^8]

Anche l’European AI Board comprende rappresentanti degli Stati membri.

Il regolamento armonizza le condizioni di accesso e utilizzo nel mercato unico. Di conseguenza, riduce la possibilità per ogni Stato di adottare autonomamente regole divergenti che ostacolino la circolazione dei prodotti e dei servizi.

Questo comporta una limitazione della discrezionalità nazionale, ma offre anche un vantaggio: un’impresa europea può sviluppare un prodotto per un unico mercato di oltre quattrocento milioni di persone, invece di affrontare ventisette sistemi incompatibili.

La questione non è quindi “Bruxelles contro gli Stati” in termini assoluti. È il modo in cui vengono distribuite tre funzioni diverse:

• fissare regole comuni;
• applicarle nei contesti nazionali;
• sviluppare politiche industriali e infrastrutturali.

Inoltre, l’AI Act non si applica ai sistemi utilizzati esclusivamente per finalità militari, di difesa o di sicurezza nazionale e non modifica le competenze degli Stati membri in materia di sicurezza nazionale.[^9]

È dunque inesatto affermare che il regolamento impedisca automaticamente a uno Stato di sviluppare sistemi sovrani per la difesa. I problemi in quell’ambito riguardano più spesso disponibilità tecnologica, interoperabilità, finanziamento, sicurezza delle filiere e dipendenza dai fornitori.

7. Regolare senza possedere: un problema reale, ma non nuovo

La dipendenza tecnologica europea non è stata creata dall’AI Act.

Il predominio degli hyperscaler statunitensi, il divario nel venture capital, la concentrazione della produzione dei chip e la difficoltà di far crescere aziende tecnologiche europee erano evidenti prima dell’approvazione del regolamento.

Attribuire ogni debolezza industriale all’AI Act produrrebbe quindi una diagnosi incompleta.

Tuttavia, il regolamento può aggravare il problema quando:

• impone costi sproporzionati;
• genera incertezza interpretativa;
• entra in vigore prima degli standard tecnici necessari;
• frammenta la responsabilità tra troppe autorità;
• rallenta la sperimentazione senza ridurre rischi concreti;
• rende più conveniente acquistare una soluzione già conforme da un grande fornitore estero.

Può invece contribuire alla competitività quando:

• crea fiducia nei sistemi utilizzati in ambiti sensibili;
• riduce la frammentazione del mercato;
• rende più chiara la responsabilità lungo la filiera;
• impedisce pratiche che danneggiano cittadini e imprese;
• trasforma la conformità europea in un vantaggio commerciale;
• favorisce standard tecnici riutilizzabili.

L’AI Act non è quindi necessariamente il nemico della sovranità digitale. Può diventarlo se viene trattato come un sostituto della politica industriale.

La regolamentazione può stabilire le condizioni del mercato. Non può, da sola, costruire fabbriche, finanziare scale-up, produrre acceleratori, formare ingegneri o garantire energia ai centri dati.

8. L’Europa ha iniziato a correggere la rotta

Descrivere l’Unione come un attore impegnato esclusivamente a regolamentare non riflette più completamente il quadro del 2026.

Il 30 luglio 2026 la Commissione ha aperto la procedura per realizzare fino a sette AI Gigafactories, sostenute da un massimo di 10 miliardi di euro di fondi europei e nazionali, con l’obiettivo di mobilitare almeno 20 miliardi di investimenti privati. Queste strutture dovrebbero affiancare una rete di 19 AI Factories e offrire capacità di addestramento, inferenza e perfezionamento di modelli avanzati.[^10]

Nel giugno 2026 è stata inoltre proposta una revisione del Chips Act, orientata a ridurre le dipendenze strategiche e rafforzare la produzione di semiconduttori avanzati nell’Unione.[^11]

La strategia Apply AI promuove l’adozione dell’intelligenza artificiale nei settori industriali, sostiene infrastrutture di sperimentazione e introduce un orientamento “buy European”, soprattutto nella pubblica amministrazione e nelle soluzioni open source.[^12]

Queste iniziative mostrano che l’Europa ha compreso il limite di un approccio puramente normativo.

Rimane però aperta la questione decisiva: la scala e la velocità saranno sufficienti?

Gli investimenti europei devono confrontarsi con imprese globali che finanziano ogni anno infrastrutture per decine o centinaia di miliardi. Annunciare un programma non equivale a disporre di capacità operativa. Tra decisione, autorizzazione, costruzione e messa in servizio possono trascorrere anni.

La sovranità dipenderà dalla capacità di trasformare programmi frammentati in una politica coerente, verificabile e industrialmente credibile.

9. Le sandbox non dovrebbero essere zone senza regole

La proposta di creare “zone franche regolamentari” viene spesso presentata come soluzione alla lentezza europea.

L’idea utile non è sospendere i diritti fondamentali o eliminare la responsabilità. È creare ambienti nei quali imprese, ricercatori e autorità possano sperimentare insieme prima della piena commercializzazione.

L’AI Act prevede già sandbox regolamentari nazionali e, dopo le modifiche del 2026, anche la possibilità di un ambiente a livello dell’Unione per i sistemi sottoposti alla competenza dell’AI Office.[^13]

Le sandbox possono:

• chiarire in anticipo gli obblighi applicabili;
• consentire prove controllate;
• individuare rischi prima della diffusione;
• produrre documentazione riutilizzabile;
• ridurre il costo della conformità;
• aiutare le autorità a comprendere tecnologie nuove.

Per funzionare devono però disporre di personale tecnico, risorse, tempi certi e accesso reale per le piccole imprese.

Una sandbox che richiede mesi soltanto per valutare una domanda diventa un ulteriore livello burocratico.

L’obiettivo non dovrebbe essere creare territori privi di regole, ma regole verificabili attraverso la sperimentazione.

10. Una strategia credibile per la sovranità digitale

Una politica europea efficace dovrebbe collegare regolamentazione, investimenti, sicurezza e mercato.

10.1 Rendere la conformità una capacità condivisa

L’Europa dovrebbe finanziare strumenti comuni per:

• documentazione tecnica;
• valutazione dei rischi;
• registrazione dei dati;
• test di robustezza;
• cybersicurezza;
• valutazione dell’impatto sui diritti fondamentali.

Le piccole imprese non dovrebbero ricostruire da zero le stesse procedure.

Template ufficiali, librerie open source, laboratori pubblici e servizi di valutazione condivisi possono trasformare la conformità da costo fisso a infrastruttura comune.

10.2 Garantire accesso europeo alla potenza di calcolo

Le AI Factories e le Gigafactories dovrebbero offrire accesso prevedibile a startup, università, centri di ricerca e imprese industriali.

Non basta acquistare acceleratori. Servono:

• software e strumenti di orchestrazione;
• assistenza tecnica;
• capacità di archiviazione;
• reti ad alta velocità;
• energia;
• criteri trasparenti di assegnazione;
• continuità operativa;
• integrazione con i poli industriali.

10.3 Collegare il cloud sovrano alla portabilità

Un cloud europeo non dovrebbe limitarsi a replicare servizi esistenti con costi maggiori.

La priorità dovrebbe essere costruire piattaforme interoperabili, sicure e portabili, capaci di ridurre il lock-in.

La sovranità aumenta quando un cliente può spostare dati, applicazioni e modelli senza dover riscrivere l’intera infrastruttura.

10.4 Finanziare la crescita, non soltanto la nascita

L’Europa produce molte startup e troppo poche grandi piattaforme.

Servono mercati dei capitali più integrati, fondi capaci di sostenere round di grandi dimensioni, strumenti pubblici di garanzia e meccanismi che mantengano nel continente proprietà intellettuale, sedi operative e capacità decisionali.

Un’impresa non diventa strategica soltanto perché riceve un finanziamento iniziale. Lo diventa quando riesce a crescere senza essere costretta a trasferirsi o vendersi.

10.5 Utilizzare la domanda pubblica come leva industriale

La pubblica amministrazione è uno dei maggiori acquirenti di tecnologia.

Gli appalti possono premiare:

• sicurezza della filiera;
• portabilità;
• interoperabilità;
• trasparenza;
• supporto a standard aperti;
• localizzazione e controllo dei dati;
• continuità operativa;
• presenza industriale europea.

Una preferenza europea deve essere progettata nel rispetto del diritto dell’Unione e degli impegni internazionali. Può però diventare una politica industriale concreta quando valuta non soltanto il prezzo iniziale, ma anche dipendenza, lock-in e resilienza.

10.6 Trattare energia e reti come infrastrutture digitali

I modelli avanzati e i centri dati richiedono quantità crescenti di energia.

Una politica per l’AI che ignora produzione elettrica, connessioni alla rete, tempi autorizzativi e raffreddamento resterà incompleta.

La sovranità digitale dipende anche dalla capacità di fornire energia stabile e competitiva senza compromettere gli obiettivi climatici.

10.7 Proteggere ricerca e talento senza chiudere l’ecosistema

L’Europa deve trattenere ricercatori, ingegneri e imprenditori, ma anche attrarre competenze internazionali.

Servono carriere scientifiche più competitive, procedure di immigrazione efficienti, collegamenti tra università e imprese e una maggiore mobilità all’interno del mercato europeo.

La sovranità non nasce dall’isolamento. Nasce dalla capacità di attrarre persone e trasformare la conoscenza in capacità produttiva.

11. Il vero conflitto non è tra regolatori e ingegneri

Presentare la questione come uno scontro tra giuristi e tecnologi è seducente, ma riduttivo.

Gli ingegneri non possono sostituire il diritto quando un sistema incide sulla libertà, sulla salute o sull’accesso a servizi essenziali. I regolatori non possono sostituire gli ingegneri quando occorre costruire un’infrastruttura affidabile e competitiva.

Il problema nasce quando queste funzioni procedono separatamente.

Una regolazione priva di comprensione tecnica produce obblighi formali difficili da applicare. Un’innovazione priva di responsabilità può creare danni, sfiducia e reazioni politiche ancora più restrittive.

La politica industriale dovrebbe collegare i due mondi:

• regole chiare;
• valutazioni tecniche solide;
• infrastrutture comuni;
• investimenti di lungo periodo;
• responsabilità definite;
• sperimentazione controllata.

Conclusione: l’AI Act è il colpevole sbagliato?

L’AI Act non ha creato il ritardo tecnologico europeo. Le dipendenze nel cloud, nei semiconduttori, nei capitali e nei modelli di frontiera sono il risultato di decenni di investimenti insufficienti, frammentazione del mercato, difficoltà di crescita e strategie industriali discontinue.

Il regolamento può però trasformarsi in una vittima e, allo stesso tempo, in un acceleratore di questi problemi.

Diventa una vittima quando gli vengono attribuite debolezze che precedono la sua esistenza.

Diventa un acceleratore quando la conformità cresce più rapidamente della capacità industriale, quando l’incertezza favorisce i grandi operatori e quando la sicurezza viene trattata come alternativa all’innovazione.

La scelta europea non dovrebbe essere tra un mercato senza regole e un mercato senza imprese.

La vera sfida consiste nel costruire un ecosistema nel quale protezione dei diritti, capacità tecnologica e potenza industriale si rafforzino reciprocamente.

Non esiste sovranità digitale senza regole proprie. Ma non esiste sovranità nemmeno quando le regole governano soltanto tecnologie costruite, finanziate e controllate altrove.

L’Europa ha iniziato a dotarsi di fabbriche di calcolo, politiche per i chip, strumenti finanziari e strategie di adozione. Ora deve dimostrare di saper passare dalla progettazione istituzionale all’esecuzione industriale.

Il successo dell’AI Act non si misurerà soltanto dal numero di sistemi conformi o di sanzioni applicate.

Si misurerà anche da quante imprese europee saranno ancora in grado di progettare, finanziare, addestrare e distribuire tecnologie competitive nel prossimo decennio.

Fonti e approfondimenti

[^1]: Commissione europea, AI Act — quadro normativo e applicazione.

[^2]: Commissione europea, AI Omnibus enters into force, 27 luglio 2026.

[^3]: Commissione europea, The future of European competitiveness — rapporto Draghi.

[^4]: Commissione europea, 2026 State of the Digital Decade package.

[^5]: Synergy Research Group, European Cloud Providers’ Local Market Share Now Holds Steady at 15%, 24 luglio 2025.

[^6]: Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence, The 2026 AI Index Report.

[^7]: Banca europea per gli investimenti, The scale-up gap: Financial market constraints holding back innovative firms in the European Union.

[^8]: Commissione europea, Governance and enforcement of the AI Act.

[^9]: Unione Europea, Regolamento (UE) 2024/1689 — testo consolidato al 27 luglio 2026, articolo 2.

[^10]: Commissione europea, EU launches AI Gigafactories call to boost Europe’s computing capacity and unlock more than €30 billion in investment, 30 luglio 2026.

[^11]: Commissione europea, European Chips Act e proposta Chips Act 2.0.

[^12]: Commissione europea, Apply AI Strategy.

[^13]: Unione Europea, Regolamento (UE) 2024/1689 — articolo 57 sulle sandbox regolamentari.