Tutti noi abbiamo sempre conosciuto gli Stati Uniti come il luogo dove i migliori scienziati del mondo andavano per fare ricerca. Oggi sembrerebbe che quella certezza inizi a mostrare qualche crepa. Il trasferimento del Premio Nobel per la Chimica 2025 Omar Yaghi dalla California alla Cina non è soltanto una scelta personale di carriera, ma il simbolo di una competizione più ampia: quella per il controllo della prossima generazione di innovazione scientifica, dove l’intelligenza artificiale sta diventando il principale acceleratore.
Yaghi, considerato uno dei pionieri della chimica dei materiali e noto per le sue ricerche sui metal-organic frameworks, ha lasciato gli Stati Uniti dopo quasi tutta una vita trascorsa nel Paese, iniziata quando aveva appena 15 anni. Il nuovo incarico sarà presso l’Università Tsinghua di Pechino, dove guiderà un istituto dedicato alla scoperta di nuovi materiali attraverso l’utilizzo dell’intelligenza artificiale.
La notizia arriva in un momento particolarmente delicato per la ricerca scientifica statunitense. Secondo quanto riportato dalla rivista Nature, il trasferimento di Yaghi si inserisce in un contesto caratterizzato dai tentativi dell’amministrazione Trump di ridurre i finanziamenti alla ricerca pubblica e limitare alcune collaborazioni internazionali. Una situazione che sta alimentando preoccupazione tra molti ricercatori americani, soprattutto negli ambienti accademici dove i finanziamenti federali rappresentano una componente fondamentale per sostenere laboratori e programmi di ricerca.
La questione, però, va oltre la politica.
La vera sfida riguarda il modello di sviluppo scientifico che guiderà la prossima fase dell’economia tecnologica.
Stati Uniti e Cina: due strategie diverse per conquistare la ricerca sull’intelligenza artificiale
La competizione tra Stati Uniti e Cina sull’intelligenza artificiale viene spesso raccontata come una gara tra aziende tecnologiche, con protagonisti come OpenAI, Google, Meta da un lato e i grandi gruppi cinesi dall’altro. Ma a pensarci bene, il terreno più importante potrebbe essere un altro: la capacità di attrarre scienziati, costruire infrastrutture di ricerca e trasformare l’AI in uno strumento per accelerare la scoperta scientifica.
La Cina ha scelto da anni una strategia di investimento massiccio nella ricerca, combinando finanziamenti pubblici, programmi di reclutamento internazionale e la creazione di nuovi poli scientifici. Secondo un rapporto dell’Organizzazione per la cooperazione e lo sviluppo economico (Ocse), nel 2024 la spesa cinese in ricerca e sviluppo ha superato quella degli Stati Uniti, segnando un sorpasso simbolicamente rilevante nella competizione tecnologica globale.
Pechino non si limita solo a sviluppare modelli di intelligenza artificiale o infrastrutture digitali, ma punta a integrare l’AI nei processi di scoperta scientifica, dalla medicina alla chimica, dall’energia ai nuovi materiali.
Il progetto affidato a Yaghi va esattamente in questa direzione: utilizzare l’intelligenza artificiale non soltanto per analizzare informazioni esistenti, ma per aiutare gli scienziati a individuare nuove molecole e materiali con proprietà ancora inesplorate.
La differenza è sostanziale. L’AI del futuro potrebbe non essere soltanto uno strumento che risponde alle domande degli esseri umani, ma un sistema capace di suggerire nuove ipotesi scientifiche. Una sorta di assistente di laboratorio sempre operativo insomma.
La preoccupazione degli scienziati Usa: l’AI non può essere ignorata
Uno degli aspetti più significativi delle dichiarazioni di Yaghi riguarda proprio il rapporto tra ricerca scientifica e intelligenza artificiale.
In un’intervista citata da Nature e pubblicata originariamente su Scientific American, il Nobel ha espresso preoccupazione per il fatto che molti ricercatori statunitensi non stiano adottando abbastanza rapidamente gli strumenti di AI. Secondo Yaghi, gli scienziati devono confrontarsi con questi sistemi per garantire la sopravvivenza stessa del modello di ricerca avanzata americano.
Il punto sollevato è cruciale. La rivoluzione dell’AI non riguarda soltanto il settore tecnologico, ma sta modificando il metodo con cui viene prodotta la conoscenza. I modelli di intelligenza artificiale possono analizzare enormi quantità di dati, simulare esperimenti, individuare correlazioni invisibili all’occhio umano e accelerare processi che tradizionalmente richiedevano anni.
Ed è proprio questo il tema: chi riuscirà a integrare meglio l’AI nella ricerca scientifica potrebbe ottenere un vantaggio competitivo paragonabile a quello avuto, nel secolo scorso, da chi ha saputo sfruttare prima computer e Internet.
Il rischio per gli Stati Uniti: perdere il vantaggio competitivo
Il sistema scientifico americano ha costruito il proprio primato grazie a una combinazione unica: università di livello mondiale, finanziamenti pubblici, capacità di attrarre talenti internazionali e una forte connessione con l’industria tecnologica.
Molti dei più importanti ricercatori arrivati negli Stati Uniti negli ultimi decenni hanno contribuito a rendere il Paese il centro globale dell’innovazione. Il caso di Yaghi è quindi particolarmente significativo perché riguarda uno scienziato che negli Usa ha costruito gran parte della propria carriera.
Non è però un episodio isolato. Negli ultimi anni altri ricercatori di primo piano hanno scelto di trasferirsi in Cina. Tra questi Dan Yang, neuroscienziata dell’Università della California a Berkeley dopo oltre trent’anni negli Stati Uniti, entrata nella Shenzhen Medical Academy of Research and Translation, e Feng Gensheng, esperto di tumori al fegato che ha lasciato l’Università della California a San Diego dopo quarant’anni per dirigere un istituto di ricerca oncologica a Shenzhen.
Pechino da anni investe in programmi per riportare ricercatori cinesi formati all’estero, offrendo finanziamenti, laboratori e ruoli di prestigio. Si tratta di un fenomeno peraltro che non riguarda soltanto l’AI, ma anche biotecnologie, semiconduttori, materiali avanzati e medicina.
Da questo punto di vista però, il dettaglio è sottile ma significativo, la Cina non sta semplicemente attirando ricercatori cinesi rientrati dall’estero, sta costruendo un ecosistema capace di competere con quello statunitense nell’attrazione dei talenti scientifici internazionali.
Sia chiaro, il fenomeno non significa che gli Stati Uniti stiano perdendo la leadership scientifica dall’oggi al domani. Le università americane restano tra le più prestigiose al mondo e il settore privato continua a investire enormi risorse nell’intelligenza artificiale.
Ma dobbiamo renderci contro che la competizione è cambiata. La leadership tecnologica non dipenderà soltanto dalla capacità di creare aziende innovative, ma dalla capacità di mantenere un ecosistema dove gli scienziati abbiano risorse, libertà di ricerca e accesso agli strumenti più avanzati.
L’intelligenza artificiale diventa una gara per il talento umano
La vicenda da cui siamo partiti, quella di Omar Yaghi, racconta una trasformazione più profonda del rapporto tra tecnologia e ricerca. Perchè alla fine, al di là delle macchine, dei modelli linguistici e della potenza computazionale, quello che realmente è una risorsa decisiava dietro ogni rivoluzione tecnologica rimane il talento delle persone capaci di guidarla.
La Cina sta investendo per attrarre questi talenti mentre gli Stati Uniti stanno affrontando un dibattito interno sul ruolo dello Stato nel finanziamento della scienza.
La partita non è solo Usa-Cina: il ruolo possibile dell’Europa nella corsa ai talenti dell’AI
Il confronto tra Stati Uniti e Cina rischia però di nascondere un terzo protagonista: l’Europa. Il Vecchio Continente non dispone delle dimensioni degli investimenti cinesi né della concentrazione di capitale privato della Silicon Valley, ma conserva uno degli ecosistemi scientifici più forti al mondo.
Università, centri di ricerca e infrastrutture pubbliche europee continuano ad attrarre ricercatori di alto livello. Il problema, più che la qualità della ricerca, riguarda la capacità di trasformare questa eccellenza in ecosistemi competitivi dove gli scienziati possano lavorare con risorse, continuità e prospettive di lungo periodo.
L’Unione Europea ha cercato di rispondere a questa sfida con diversi programmi. Il più ambizioso è il programma Horizon Europe, il principale strumento europeo per finanziare ricerca e innovazione, con un budget complessivo superiore a 90 miliardi di euro per il periodo 2021-2027. A questo si aggiungono iniziative specifiche sull’intelligenza artificiale, come il piano europeo per l’AI e il progetto EuroHPC, che punta a costruire una rete di supercomputer europei per offrire capacità di calcolo avanzata a ricercatori e imprese.
Un altro elemento distintivo dell’approccio europeo è rappresentato dagli European Digital Innovation Hubs, creati per aiutare aziende e organizzazioni pubbliche ad adottare tecnologie avanzate, e dal nuovo ecosistema degli AI Factories, pensato per mettere a disposizione di startup e ricercatori infrastrutture di calcolo, dati e competenze.
La strategia europea è quindi diversa da quella americana e cinese.
Gli Stati Uniti puntano soprattutto sull’innovazione guidata dal settore privato, con aziende tecnologiche capaci di investire miliardi nello sviluppo di modelli avanzati.
La Cina combina investimenti pubblici, pianificazione industriale e programmi di attrazione dei talenti.
L’Europa punta invece su una combinazione di ricerca pubblica, regolamentazione e collaborazione tra Paesi.
Questa differenza può rappresentare un limite, ma anche un’opportunità. La crescente attenzione globale verso temi come affidabilità, sicurezza e governance dell’intelligenza artificiale potrebbe valorizzare un modello europeo basato su trasparenza, qualità dei dati e controllo dei sistemi.
Da questo punto di vista allora, per l’Europa la sfida non è tanto quella di replicare il modello della Silicon Valley né quello della pianificazione cinese, ma costruire un ecosistema integrato capace di unire ciò che oggi è ancora frammentato: università di eccellenza, infrastrutture di calcolo, grandi programmi di ricerca, industria e capitale privato.
La disponibilità di talento scientifico non manca, così come non mancano competenze nei settori strategici dell’AI, dalla robotica ai materiali avanzati, dalla medicina alla ricerca energetica.
Il passaggio decisivo qui sarà quello di creare condizioni che permettano a questi talenti di lavorare su scala europea, con accesso a risorse computazionali, finanziamenti stabili e percorsi rapidi per trasformare la ricerca in innovazione.
L’Europa ha ancora le carte per competere, ma dovrà giocarle come un unico spazio scientifico e industriale, superando la logica dei singoli Paesi e trasformando la propria frammentazione in una rete continentale di competenze, infrastrutture e opportunità.