AI e nucleare, l’Arabia Saudita guida la nuova alleanza che ridisegna gli equilibri globali

Nel cuore della trasformazione digitale del XXI secolo, sta emergendo una convergenza inedita e altamente strategica tra due settori fino a oggi considerati separati per natura, finalità e filiere: Intelligenza Artificiale (AI) e energia nucleare. Questa alleanza, ancora in fase embrionale ma già carica di implicazioni strutturali, rappresenta una risposta sistemica a due sfide simultanee: la crescente domanda di potenza computazionale e l’urgenza globale di decarbonizzare le infrastrutture critiche dell’economia digitale.

L’integrazione tra questi due domini si sta rivelando particolarmente rilevante nei contesti dove lo sviluppo dell’AI richiede una base energetica stabile, ad alta densità e carbon-free. Il caso dell’Arabia Saudita è paradigmatico: il Regno sta ridefinendo la propria identità strategica da potenza petrolifera a polo energetico-tecnologico avanzato, facendo leva su una combinazione di infrastrutture digitali, investimenti pubblici sovrani e tecnologie energetiche non convenzionali.

L’iniziativa più visibile è Neom, il mega-progetto urbano e industriale lungo la costa del Mar Rosso, pensato come laboratorio globale della smart economy. In questo ecosistema urbano e computazionale, trova spazio un campus AI a zero emissioni, progettato per ospitare data center di prossima generazione e infrastrutture di edge computing, interamente alimentati da fonti energetiche a basse emissioni, tra cui l’energia nucleare. L’investimento iniziale previsto, pari a 5 miliardi di dollari, riflette l’intenzione di costruire non solo un’infrastruttura fisica, ma un modello di governance energetica per l’era dell’AI.

Esplorando l’impiego dei Small Modular Reactors

A supporto di questa visione, Riyadh sta esplorando con decisione l’impiego dei Small Modular Reactors (SMR). Questi reattori nucleari compatti, progettati per essere più sicuri, scalabili e flessibili rispetto agli impianti convenzionali, rappresentano una delle tecnologie chiave per l’elettrificazione decarbonizzata di sistemi ad alta intensità digitale. Gli SMR sono particolarmente adatti a servire micro-grid dedicate, come i cluster di data center, garantendo fornitura energetica continua, prevedibile e sicura. Inoltre, la loro modularità favorisce il deployment rapido in aree remote o ad alto rischio climatico, minimizzando l’impatto ambientale e logistico.

Tuttavia, questa convergenza non è un fenomeno isolato o limitato al Golfo. Al contrario, segnala una transizione globale verso una nuova logica di potere sistemico, in cui energia e calcolo diventano risorse geopolitiche interconnesse. In questo nuovo paradigma:

• La sovranità computazionale dipende dalla disponibilità di energia affidabile e sostenibile, capace di alimentare in modo costante algoritmi, data lake e sistemi di machine learning
• La resilienza energetica diventa una condizione necessaria per l’autonomia strategica digitale, soprattutto in un contesto globale segnato da cyber minacce, instabilità delle supply chain e tensioni sulle risorse critiche
• L’autonomia tecnologica si consolida laddove esiste un’integrazione verticale tra generazione energetica, infrastruttura di calcolo e capacità di innovazione interna, evitando dipendenze strutturali da attori extra-regionali.

In tale scenario, la combinazione di AI e nucleare non rappresenta soltanto una sinergia tecnologica, ma un modello strategico di sicurezza nazionale, attrazione di capitali, leadership industriale e reindustrializzazione green. Il Regno Saudita, in questa prospettiva, non è solo un investitore visionario, ma un attore geopolitico che utilizza la leva energetica per posizionarsi al centro della nuova economia della conoscenza ad alta intensità energetica.

Il fattore energetico nell’economia dell’intelligenza artificiale

L’ascesa dell’intelligenza artificiale come pilastro dell’economia del XXI secolo ha reso evidente un presupposto spesso sottovalutato: l’AI non è soltanto una tecnologia computazionale, ma un fenomeno energivoro. L’evoluzione dei modelli di frontiera, come i Large Language Models (LLM), le architetture multimodali e i sistemi di edge AI, comporta un salto esponenziale nei requisiti infrastrutturali, sia in termini di potenza di calcolo che di consumo energetico.

Secondo recenti stime, una singola sessione di addestramento di un modello generativo avanzato può consumare decine di gigawattora, equivalenti all’uso annuale di energia di centinaia di abitazioni. A questo si aggiunge il carico operativo continuo, necessario a mantenere attivi e reattivi i modelli in fase di inferenza su scala globale, spesso in modalità always-on. Di conseguenza, i data center diventano centrali energetiche virtuali, concentrate, termicamente complesse, e sempre più spesso responsabili di una quota rilevante dei consumi elettrici nazionali, come già avviene in paesi ad alta densità digitale (Irlanda, Singapore, Paesi Bassi).

In questo contesto, la fonte energetica diventa un fattore abilitante quanto l’algoritmo stesso. Le fonti fossili, seppur ancora diffuse, sono sempre più incompatibili:

• dal punto di vista ambientale, poiché amplificano l’impronta carbonica di tecnologie destinate a essere il motore della transizione verde
• dal punto di vista reputazionale, poiché minano la credibilità ESG di imprese tecnologiche, fondi di investimento e governi impegnati nella decarbonizzazione.

Le rinnovabili (solare, eolico, idroelettrico) rappresentano una componente essenziale del mix, ma restano soggette a limiti strutturali: la loro intermittenza, la variabilità meteorologica, la necessità di sistemi di accumulo su larga scala e l’inadeguatezza a fornire base load continuo a carichi critici. Ne deriva una crescente pressione per soluzioni affidabili, stabili e a basse emissioni, che possano supportare in modo sicuro l’infrastruttura dell’AI su scala industriale.

È in questo spazio che il nucleare — e in particolare gli Small Modular Reactors (SMR) — riemerge come opzione strategica. Gli SMR rappresentano una nuova generazione di reattori nucleari:

• compatti e modulabili, con capacità tipicamente tra 10 e 300 MW
• standardizzabili, con possibilità di produzione in serie
• più sicuri, grazie a meccanismi passivi di raffreddamento e contenimento
• versatili, installabili vicino a centri di consumo (come data center o cluster industriali) senza le complessità logistiche delle centrali tradizionali.

Queste caratteristiche rendono gli SMR ideali per alimentare l’infrastruttura digitale distribuita, in particolare in aree remote o soggette a instabilità della rete elettrica. Inoltre, offrono resilienza operativa, fondamentale in scenari di rischio geopolitico, cyberattacchi o shock energetici.

Il loro sviluppo è già al centro di programmi di investimento pubblico-privato in numerosi paesi. Gli Stati Uniti, tramite il Dipartimento dell’Energia e aziende come NuScale e TerraPower, sono all’avanguardia nella sperimentazione e autorizzazione commerciale. La Francia ha integrato gli SMR nella propria strategia energetica post-2030. La Corea del Sud e gli Emirati Arabi Uniti puntano su modelli integrati da esportare. L’Arabia Saudita, come già emerso, considera gli SMR uno snodo cruciale per l’energia al servizio dell’intelligenza artificiale, ponendosi come hub regionale della convergenza energetico-digitale.

In definitiva, la questione energetica dell’AI è tutt’altro che secondaria: è la condizione di esistenza stessa di un’economia fondata sulla computazione. Integrare nella progettazione digitale anche la dimensione della sicurezza e sostenibilità energetica, attraverso tecnologie come gli SMR, significa costruire un modello industriale scalabile, competitivo e compatibile con gli obiettivi climatici globali.

Arabia Saudita: digitalizzazione e nucleare come leve di potere sistemico

Nel contesto della transizione energetica e digitale globale, l’Arabia Saudita non si limita ad adottare nuove tecnologie: le utilizza come strumenti strategici per ridisegnare il proprio posizionamento geopolitico e industriale. La scelta di puntare su un’integrazione strutturale tra energia nucleare e infrastrutture digitali ad alta intensità computazionale, come quelle necessarie per AI, biotech e quantum computing, è parte di una visione a lungo termine che trascende la dimensione tecnologica e si colloca all’intersezione tra politica industriale, autonomia strategica e diplomazia energetica.

L’ambizione saudita è chiara: diventare un hub globale della post-economia fossile, capace di attrarre capitali, competenze e tecnologie attraverso una convergenza tra sostenibilità, digitalizzazione e innovazione. Tale visione è incardinata nel programma Vision 2030, il piano di trasformazione nazionale varato dal principe ereditario Mohammed bin Salman, che mira a diversificare l’economia saudita riducendo la dipendenza dagli idrocarburi.

In questo disegno, il progetto Neom rappresenta la vetrina e il banco di prova. Più che una città futuristica, Neom è pensata come una “zona franca della conoscenza”, dotata di regime giuridico speciale, fiscalità agevolata e accesso prioritario a capitali e infrastrutture strategiche. Al suo interno, il distretto Data Valley ospiterà infrastrutture chiave per l’AI generativa, il 6G, il quantum computing, la biotecnologia e l’edge computing. La gestione di questi carichi computazionali richiede però una fornitura energetica continua, stabile, scalabile e priva di emissioni climalteranti, funzione che — nel disegno saudita — sarà assolta in modo sempre più rilevante dall’energia nucleare.

A tale scopo, il Regno ha avviato una duplice strategia energetica:

1. Sviluppo di grandi impianti nucleari convenzionali per la produzione centralizzata di energi
2. Esplorazione e futura adozione dei Small Modular Reactors (SMR) per alimentare in modo distribuito le infrastrutture digitali, industriali e logistiche, soprattutto in aree remote o a elevata intensità di calcolo.

Questa scelta genera impatti sistemici su almeno tre livelli chiave:

Piano industriale: creazione di una supply chain nucleare regionale

L’espansione della capacità nucleare, sia convenzionale che modulare, implica la costruzione di un ecosistema industriale locale. Ciò include:

• formazione di competenze ingegneristiche e scientifiche
• creazione di poli di produzione e assemblaggio per componenti reattoristici
• partnership tecnologiche con attori globali (francesi, sudcoreani, cinesi, americani)
• investimenti nella localizzazione della supply chain, elemento critico per l’autonomia industriale e la sicurezza energetica a lungo termine.

Questo movimento può innescare processi di reindustrializzazione selettiva, posizionando il Golfo come nuovo snodo della manifattura energetica ad alta intensità tecnologica.

Piano tecnologico: sviluppo di capacità dual use

La crescita del nucleare in un contesto ad alta intensità tecnologica comporta anche implicazioni dual use, ossia la possibilità che le stesse competenze, materiali e infrastrutture possano avere impieghi sia civili sia potenzialmente militari. L’integrazione di tecnologie sensibili (AI, quantum, sensoristica, crittografia avanzata) con una base nucleare genera un complesso tecno-industriale a elevata rilevanza strategica, capace di influenzare le gerarchie del potere globale. Questo aspetto assume particolare rilievo in una regione, il Medio Oriente, dove gli equilibri di sicurezza sono fragili e soggetti a continue riconfigurazioni.

Piano diplomatico: gestione del framework di non proliferazione

L’espansione del nucleare saudita non può prescindere dal rispetto del quadro multilaterale di non proliferazione nucleare, in particolare:

• la supervisione dell’IAEA (Agenzia Internazionale per l’Energia Atomica)
• l’adesione (ancora parziale) al Trattato di Non Proliferazione (TNP)
• la negoziazione di eventuali accordi bilaterali per la fornitura di tecnologia, know-how e combustibile.

L’Arabia Saudita si muove, dunque, in uno spazio diplomatico delicato, in cui l’adozione del nucleare civile deve essere percepita come legittima, trasparente e conforme agli standard internazionali, evitando frizioni con attori regionali (Iran, Israele) e potenze nucleari globali (Stati Uniti, Russia, Cina). Allo stesso tempo, il Regno potrebbe utilizzare l’accesso al nucleare come leva negoziale nei forum energetici internazionali, aumentando la propria influenza sui temi della sicurezza energetica, del clima e dell’innovazione.
La scelta saudita di connettere digitalizzazione e nucleare, quindi, non è solo un progetto tecnologico, ma un atto di ridefinizione strategica. Il Regno sta cercando di costruire un nuovo modello di sovranità digitale-energetica, che gli consenta di competere in un’economia post-carbonica incentrata su dati, potenza computazionale, sicurezza e capacità infrastrutturale. È una mossa sistemica, il cui esito influenzerà tanto gli equilibri regionali quanto le architetture globali dell’energia e dell’innovazione.

AI e nucleare: le implicazioni economiche, legali e industriali della convergenza

La crescente integrazione tra intelligenza artificiale e tecnologie nucleari, sebbene ancora in fase iniziale, solleva interrogativi sistemici che toccano l’architettura stessa della regolazione tecnologica globale, la titolarità degli asset energetico-digitali, e i modelli finanziari con cui queste infrastrutture verranno costruite, gestite e scalate.

Questa convergenza genera un nuovo dominio tecnologico ibrido — l’intersezione tra potenza computazionale avanzata e produzione energetica ad alta intensità — che richiede un ripensamento profondo delle attuali cornici normative, industriali e giuridiche. Tra i principali nodi da affrontare:

Standard di sicurezza e interoperabilità tra AI e impianti nucleari

Chi definirà le norme di sicurezza e interoperabilità tra infrastrutture nucleari e sistemi digitali ad alta intensità computazionale? L’uso di reattori modulari per alimentare direttamente data center e ambienti edge decentralizzati impone:

• integrazione tra norme nucleari (IAEA, direttive nazionali) e protocolli di sicurezza IT/OT (Information & Operational Technology)
• nuove regole su interfacce digitali, resilienza cyber-fisica, fail-safe AI nei sistemi critici
• la definizione di responsabilità legale in caso di incidente, sia per attori energetici che tecnologici.

Senza un quadro multilaterale aggiornato, il rischio è una asimmetria normativa tra Paesi che accelera l’adozione e altri che restano esclusi per assenza di regole chiare o di riconoscimento internazionale.

Governance proprietaria e operativa dei reattori digitali

Un altro snodo critico riguarda chi potrà possedere, gestire e operare i reattori destinati a sostenere le infrastrutture AI. In un contesto di crescente ibridazione pubblico-privato, si aprono scenari complessi:

• le grandi tech company potrebbero diventare consumatori strategici di energia nucleare, ma anche co-gestori di asset energetici
• nuovi consorzi industriali digitali-energetici potrebbero nascere per gestire progetti congiunti
• si dovrà chiarire la distinzione tra titolarità degli impianti e licenza operativa, specie in contesti ad alta criticità strategica o sensibile (quantum, difesa, spazio).

La natura di questi impianti impone forme di vigilanza rafforzata, sia da parte delle autorità nazionali per la sicurezza nucleare, sia da organismi sovranazionali, con possibili impatti su sovranità, extraterritorialità giuridica e cybersecurity.

Tutela dei dati, sovranità digitale e proprietà intellettuale

In ambienti in cui energia e dati convergono, il tema della protezione dei dati sensibili, della proprietà intellettuale e della sicurezza delle informazioni assume centralità:

• Come verranno protetti i modelli AI proprietari che operano su hardware alimentati da impianti critici?
• Quali misure di sovranità digitale adotteranno gli Stati per evitare che infrastrutture energetiche digitali cadano sotto il controllo di soggetti extra-nazionali?
• In che modo verranno gestiti i rischi cyber-fisici nei punti di intersezione tra layer computazionale e layer energetico?

Si pone l’esigenza di definire regole multilivello di data governance, integrate con la normativa sulla sicurezza nucleare, la protezione dei dati personali e industriali (es. GDPR, Cyber Resilience Act, Digital Operational Resilience Act), e con le logiche della responsabilità algoritmica.

Finanza e modelli di investimento: il nodo ESG e project finance ibrido

I progetti integrati AI+nucleare non solo sono capital-intensive, ma richiedono strutture finanziarie ibride e multilivello, in grado di gestire:

• il rischio tecnologico (maturità degli SMR, affidabilità di AI su larga scala)
• il rischio regolatorio (autorizzazioni complesse, iter di validazione multi-giurisdizionale)
• il rischio geopolitico (interferenze statuali, sanzioni, dipendenze tecnologiche).

A tal fine, si profila un nuovo spazio per:

• project finance misto, con co-investimenti pubblici e privati, garantiti da agenzie sovrane o multilaterali
• strumenti blended finance, che integrano capitali privati con fondi pubblici (es. Innovation Fund, Sovereign Wealth Funds, Banca Mondiale)
• prodotti ESG adattati alla nuova realtà tecnologica, con metriche che valutino impatto ambientale, sicurezza dei dati, sostenibilità a lungo termine e gestione responsabile dell’energia nucleare.

Tutto ciò implica anche una riformulazione dei criteri di rating infrastrutturale e dei parametri di conformità alla tassonomia verde dell’UE e degli standard internazionali per investimenti sostenibili.

Una nuova infrastruttura giuridica-industriale per l’era dell’energia digitale

La convergenza tra AI e nucleare non è soltanto un’evoluzione tecnologica, ma un cambio di paradigma normativo, industriale e finanziario. Essa richiede una nuova infrastruttura di governance che:

• combini regolazione dell’energia critica e dei dati strategici
• aggiorni i modelli di partnership pubblico-privato in funzione della complessità intersettoriale
• garantisca accountability, trasparenza e interoperabilità tra i soggetti coinvolti.

Questa alleanza, se ben regolata, può diventare una leva di potere sistemico, di attrazione di capitali e di influenza normativa internazionale. In assenza di governance coordinata, rischia invece di frammentare i mercati, accrescere i rischi sistemici e ridurre l’efficacia degli investimenti digitali.

Verso un nuovo ordine energetico e computazionale

Il paradigma che sta prendendo forma in Arabia Saudita — e che trova echi in Stati Uniti, Cina, Corea del Sud ed Europa — non rappresenta semplicemente un’evoluzione tecnologica, ma l’embrione di un nuovo ordine energetico-computazionale, destinato a ridefinire il potere economico e tecnologico del XXI secolo. Questo ordine si fonda su tre assi strategici, che operano congiuntamente per creare una nuova geografia dell’innovazione, dell’energia e della sovranità digitale.

Sovranità energetica e computazionale: il nuovo asse del potere industriale

Nel mondo digitale contemporaneo, la capacità di generare, gestire e proteggere energia a basse emissioni diventa direttamente proporzionale alla capacità di controllare lo sviluppo dell’intelligenza artificiale, del calcolo ad alte prestazioni (HPC) e delle tecnologie quantistiche. Chi controlla l’energia — e in particolare quella pulita, costante e ad alta densità — controlla le basi materiali della trasformazione digitale.

Questa interdipendenza tra energia e calcolo impone un cambio di paradigma: non esiste più leadership tecnologica senza autosufficienza energetica intelligente. In quest’ottica, l’investimento saudita in Small Modular Reactors per alimentare data center AI non è un progetto isolato, ma un tentativo sistemico di integrare la sovranità energetica con quella computazionale, consolidando il controllo sulle catene del valore più strategiche dell’economia globale.

Decentralizzazione infrastrutturale: architetture modulari per un’economia distribuita

Il secondo asse riguarda la trasformazione dell’architettura fisica dell’energia e del digitale. Le infrastrutture del XX secolo erano centralizzate: grandi centrali, reti unidirezionali, data center monolitici. Oggi, invece, l’emergere di tecnologie modulari e distribuite sta smantellando questa logica.

• I reattori modulari (SMR) rendono possibile la produzione di energia nucleare sicura su scala ridotta, vicino al punto di consumo
• Le microgrid garantiscono resilienza locale, riducendo la dipendenza da reti nazionali e centralizzate
• L’AI distribuita, attraverso l’edge computing e le architetture federate, decentralizza anche la potenza di calcolo.

Insieme, queste tecnologie abilitano un nuovo modello di infrastruttura adattiva, capace di rispondere più rapidamente a shock sistemici (pandemie, blackout, guerre, cyberattacchi), e di supportare lo sviluppo industriale in aree non servite dalle grandi reti legacy.

Questa decentralizzazione, però, non è solo tecnica: è anche politica. Ridefinisce chi detiene il potere di accesso, gestione e controllo di risorse strategiche — e lo sposta, almeno in parte, dalle grandi centrali pubbliche o corporate verso nuovi poli ibridi pubblico-privati.

Geopolitica delle risorse e dei dati: convergenze tra energia, informazione e sicurezza

Il terzo asse riguarda la fusione tra risorse materiali (energia) e immateriali (dati) in un unico spazio regolatorio e strategico. Le tecnologie digitali funzionano grazie a flussi di dati, ma quei dati esistono e operano solo se alimentati da energia. La convergenza tra queste due dimensioni implica:

• che la protezione dei dati dipenderà anche dalla protezione dell’infrastruttura energetica
• che la sicurezza nazionale sarà sempre più cyber-fisica, con attacchi potenziali ai reattori, alle reti e ai cloud AI
• che la geopolitica delle tecnologie emergenti sarà anche una geopolitica dell’elettrone e del bit, dove energia e informazione diventano indistinguibili in termini di rilevanza strategica.

Questa trasformazione richiede nuove regole internazionali, che vadano oltre la distinzione tra diritto energetico e diritto digitale, e che affrontino questioni trasversali come: la proprietà dei dati energetici, la cybersecurity delle infrastrutture critiche ibride, la governance dei sistemi AI alimentati da energia nucleare, la tutela della privacy computazionale in ambienti high-density.

Una nuova architettura strategica

In questa prospettiva, l’integrazione tra AI e nucleare non è un esperimento tecnologico, ma una nuova architettura strategica. È l’inizio di un ordine industriale che collega calcolo, energia e sovranità in modo indissolubile. Le scelte infrastrutturali che si compiono oggi — dove localizzare i data center, con quale energia alimentarli, chi li controlla, come vengono regolati — determineranno i margini di manovra politica, economica e militare dei prossimi decenni.

Chi saprà costruire un sistema energetico-computazionale autonomo, sicuro e sostenibile, non solo governerà l’innovazione, ma ne scriverà le regole, determinando le condizioni operative del mercato globale dell’intelligenza artificiale. Chi invece resterà vincolato a vecchie logiche di separazione tra energia e digitale, subirà le scelte altrui.

L’Arabia Saudita lo ha compreso. Altri attori globali stanno seguendo. L’Europa, se vuole mantenere un ruolo da protagonista, deve decidere se limitarsi a regolare l’AI, o se iniziare a progettarne anche l’infrastruttura energetica.