C’è una narrativa dominante che continua a raccontare l’evoluzione dell’automotive partendo dall’oggetto: l’auto elettrica, la guida autonoma, l’infotainment sempre più evoluto. È una narrazione comoda, perché visibile. Ma è anche parziale. Il vero cambiamento non è dentro la macchina. È fuori. Ed è lì che l’intelligenza artificiale sta agendo in modo più profondo.
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Oggi l’auto non è più un prodotto finito. È un nodo. Un terminale connesso a un sistema molto più ampio fatto di cloud, edge computing, reti di comunicazione e infrastrutture energetiche. Non è un caso se player come Tesla hanno costruito il proprio vantaggio competitivo non solo sull’hardware, ma su aggiornamenti OTA continui e su un ecosistema software proprietario. Allo stesso modo, gruppi come Volvo Cars e Mercedes-Benz stanno ridefinendo il concetto di veicolo come piattaforma, integrando sistemi di intelligenza artificiale sviluppati insieme a partner tecnologici globali.
In questo scenario, anche l’idea di “AI a bordo” rischia di essere fuorviante. Certo, esiste una componente locale: sistemi ADAS, sensori, capacità di elaborazione immediata necessaria per la sicurezza. Ma la vera intelligenza è distribuita. Una parte vive nell’auto, una parte nelle infrastrutture urbane e una parte, sempre più rilevante, nel cloud. Basti pensare che, secondo diverse stime di settore, oltre il 70% dell’elaborazione dati nei sistemi di mobilità connessa avverrà fuori dal veicolo entro il 2030. L’auto diventa così uno dei punti di accesso a un’intelligenza più ampia.
Questo sposta il baricentro. Perché se l’intelligenza è distribuita, allora il vero campo di competizione non è più la progettazione del veicolo, ma la costruzione e il controllo delle infrastrutture. Reti 5G e, a breve, 6G, capacità di calcolo distribuita, piattaforme software proprietarie: sono questi gli elementi che determinano l’esperienza reale dell’utente. Non quanto accelera un’auto, ma quanto è integrata nel sistema in cui si muove. Non a caso, aziende come NVIDIA stanno diventando centrali nell’automotive, fornendo piattaforme AI che vanno ben oltre il singolo veicolo.
Il tema energetico, in questo senso, è emblematico. L’elettrificazione non è solo una questione di batterie, ma di reti. Secondo l’International Energy Agency, entro il 2030 serviranno oltre 40 milioni di punti di ricarica pubblici e privati a livello globale per sostenere la crescita dei veicoli elettrici. Senza infrastrutture intelligenti in grado di gestire carichi e distribuzione, l’auto elettrica resta un’innovazione incompleta. Ed è proprio qui che l’AI interviene: ottimizzando flussi, prevedendo consumi, distribuendo energia in modo dinamico.
C’è poi un altro livello, meno visibile ma decisivo: quello dei dati. Ogni veicolo genera una quantità enorme di informazioni. Secondo McKinsey & Company, il valore dei dati legati alla mobilità potrebbe superare i 750 miliardi di dollari entro il 2030. La domanda, allora, non è solo tecnologica. È strategica. Chi controlla questi dati? Dove vengono elaborati? E con quali regole?
È qui che l’automotive smette di essere solo industria e diventa terreno di confronto tra modelli economici e visioni geopolitiche. Le infrastrutture digitali, le piattaforme software e i sistemi di AI non sono neutri. Definiscono dipendenze, creano ecosistemi chiusi, ridisegnano equilibri. E l’auto, sempre più connessa e aggiornata da remoto, diventa parte integrante di questo sistema.
Per questo, continuare a raccontare l’innovazione guardando solo al prodotto rischia di farci perdere il quadro. L’auto del futuro non sarà definita solo da autonomia, design o performance. Sarà definita dal livello di integrazione con un’infrastruttura intelligente che non vediamo, ma che ne determina ogni funzione.
Forse la vera trasformazione è proprio questa: stiamo passando da un’idea di mobilità basata sul possesso a una basata sull’accesso. Non più un oggetto da guidare, ma un sistema da abitare. E in questo sistema, l’intelligenza artificiale non è una feature. È l’infrastruttura stessa.
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