Evoluzione dell'Industria dell'IA e Catena del Valore per il Canada

Risultato chiave: Meno del 2% dei cluster GPU globali di grado AI si trova in Canada. Nonostante un mercato dei data center in rapida crescita, i megawatt grezzi sono una metrica fuorviante — la capacità dotata di GPU è ciò che determina la vera competitività di una nazione nell'AI.

Il panorama dell'AI prima del 2022

L'Intelligenza Artificiale ha attraversato diverse ondate di progresso, ma il periodo fino al 2022 può essere visto come un'epoca fondamentale che ha preparato il terreno per i rapidi progressi odierni. Le prime scoperte nel machine learning (ad es. reti neurali profonde, reti convoluzionali) intorno agli anni 2010 hanno dimostrato il potenziale dell'AI nei laboratori e nelle applicazioni di nicchia. Fondamentalmente, questa era ha visto le GPU (unità di elaborazione grafica) emergere come il motore per il calcolo AI, consentendo l'addestramento di modelli complessi che le CPU non potevano gestire in modo efficiente. Entro la fine degli anni 2010, le principali aziende tecnologiche e istituzioni di ricerca stavano sfruttando le GPU per ottenere risultati importanti nel riconoscimento di immagini, nel riconoscimento vocale e nella modellazione del linguaggio.

L'avvento di modelli di deep learning su larga scala come i transformer (l'architettura alla base dei moderni modelli linguistici) ha suggerito il salto di produttività che l'AI avrebbe potuto fornire. Tuttavia, prima del 2022, questi sforzi, sebbene impressionanti, erano limitati nella distribuzione su scala industriale. La maggior parte delle implementazioni AI erano su piccola scala o sperimentali, e l'infrastruttura a supporto dell'AI — dai data center agli algoritmi — era ancora in fase di sviluppo.

È importante sottolineare che la catena del valore dell'AI non era ancora pienamente riconosciuta come un ecosistema integrato. Molte organizzazioni vedevano l'AI come un'innovazione software o un'impresa di ricerca piuttosto che un settore che richiedeva un'infrastruttura end-to-end. I data center rimanevano in gran parte ottimizzati per il computing aziendale e cloud tradizionale (basato su CPU), con solo sacche di cluster incentrati sulle GPU per AI specializzata e attività di calcolo ad alte prestazioni. L'addestramento di modelli AI era tipicamente limitato ai laboratori di ricerca o ai giganti tecnologici, e l'inferenza nel mondo reale (l'uso pratico dei modelli AI) era modesta — si pensi agli assistenti vocali o ai motori di raccomandazione — di impatto, ma non ancora trasformativa su scala economica nazionale.

Questa è stata l'epoca delle applicazioni AI ristrette e della ricerca fondamentale. Si è conclusa intorno al 2022 con una convergenza di fattori: la maturazione degli algoritmi AI, la disponibilità di enormi set di dati e, soprattutto, l'imminente espansione della potenza di calcolo utilizzando GPU e chip avanzati. Questi elementi si sarebbero combinati per spingere l'AI in una nuova fase che avrebbe plasmato l'industria.

In sintesi, entro il 2022 l'AI aveva dimostrato le sue promesse attraverso scoperte di ricerca e applicazioni pilota, ma non aveva ancora ridefinito industrie o produttività nazionale su larga scala. Il palcoscenico era pronto — con le GPU che fornivano la potenza grezza — per un'esplosione di capacità e implementazioni AI negli anni successivi. Questo contesto è importante per comprendere l'evoluzione dell'industria AI dal 2022 in poi, e perché la prossima era avrebbe richiesto di considerare l'AI lungo due assi critici: (1) i tipi di carichi di lavoro AI (addestramento vs. inferenza, AI conversazionale generativa vs. AI analitica, ecc.), e (2) l'intera pila di risorse abilitanti (dall'energia e hardware fino ai modelli e alle applicazioni).

L'industria dell'AI (2022–2030): Tipi di AI e lo stack completo

Dal 2022 al 2030, l'industria dell'AI sta vivendo un'accelerazione senza precedenti. Questa sezione esamina la sua evoluzione lungo due dimensioni: i tipi di attività AI (dall'addestramento di modelli all'inferenza e alle applicazioni specializzate come l'AI conversazionale), e lo stack della catena del valore dell'AI (che comprende l'approvvigionamento energetico, l'infrastruttura dei data center, l'hardware specializzato come le GPU, gli algoritmi/modelli e le applicazioni per l'utente finale). Comprendere questi aspetti illuminerà come il valore viene creato e catturato nell'AI moderna — e cosa è richiesto per la competitività nazionale.

Tipi di carichi di lavoro AI: Addestramento, Inferenza e oltre

Sei distinte categorie di carichi di lavoro definiscono ora il panorama del calcolo AI, ciascuna con requisiti infrastrutturali, strutture di costo e dinamiche di scalabilità differenti:

• Addestramento di modelli AI (Frontier & Fine-tuning). Parallelismo estremo su cluster GPU; le leve di costo includono le prestazioni dell'acceleratore, il prezzo dell'energia e l'efficienza algoritmica.
• Inferenza (Servizio su scala). Servizio continuo e sensibile alla latenza su scala; le leve di costo includono quantizzazione, batching, distillazione e caching.
• AI conversazionale e generativa. Interazioni LLM in tempo reale; enfasi sulla generazione aumentata da recupero (RAG), guardrail e piccoli modelli specializzati per il controllo dei costi.
• AI agentica e autonoma. Pianificazione multi-step e uso di strumenti; l'affidabilità e il gating di sicurezza sono essenziali per il funzionamento autonomo.
• Percezione e Analisi. Visione, parlato, embedding e raccomandazioni; spesso su scala media con opportunità di compressione e pruning.
• AI Edge e On-Device. Vantaggi di privacy e latenza; modelli compatti su NPU/GPU con kernel compilati e caching on-device.

Addestramento di modelli AI su scala

L'addestramento si riferisce al processo computazionalmente intensivo di insegnamento ai modelli AI a partire dai dati. Dal 2022, la scala dell'addestramento AI è cresciuta esponenzialmente. Le aziende ora addestrano regolarmente modelli fondamentali — come i grandi modelli linguistici (LLM) o i modelli di generazione di immagini — che consistono in centinaia di miliardi o addirittura trilioni di parametri. L'addestramento di questi modelli richiede vaste risorse di calcolo: spesso richiede migliaia di chip GPU che operano in parallelo per settimane o mesi.

L'addestramento si trova ora all'intersezione tra innovazione software e capacità industriale pesante. Non richiede solo algoritmi intelligenti, ma anche enormi quantità di elettricità e strutture altamente specializzate. Un'esecuzione di addestramento di alto livello potrebbe consumare milioni di wattora di energia e utilizzare chip che collettivamente eseguono nell'ordine di exaFLOP (10¹⁸ operazioni al secondo) durante il periodo di addestramento.¹ ²

Criticamente, i carichi di lavoro di addestramento spingono al limite l'architettura hardware. Richiedono un'elevata larghezza di banda della memoria, interconnessioni veloci tra le GPU e un raffreddamento efficiente per rack che assorbono decine di kilowatt ciascuno. Il mercato ha risposto con hardware specializzato: gli acceleratori GPU di fascia alta A100 e H100 di NVIDIA (e i loro successori) sono diventati lo standard de facto per l'addestramento di modelli di grandi dimensioni in quest'era, mentre sono emerse anche alternative come le TPU di Google e vari chip AI di startup (Graphcore, Cerebras, ecc.).

Entro il 2025, l'addestramento di un modello all'avanguardia non è solo un'impresa di informatica, ma un esercizio di logistica e ingegneria, che richiede la pianificazione dell'alimentazione e del raffreddamento nei data center, l'approvvigionamento di hardware acceleratore scarso e spesso budget multimilionari. L'era 2022–2030 segna l'addestramento come un'attività semi-industriale — una che storicamente solo poche grandi aziende (e nazioni) potevano eseguire, sebbene tendenze come i modelli open-source e gli sforzi di consorzio stiano tentando di democratizzarla.

Inferenza e distribuzione AI

Se l'addestramento è simile alla costruzione di un potente motore, l'inferenza è l'utilizzo di quel motore per eseguire compiti in tempo reale. L'inferenza implica l'implementazione di modelli AI addestrati per generare previsioni, risposte o altri output per gli utenti. Questo aspetto dell'AI è esploso dal 2022, in particolare con l'ascesa dei servizi di AI generativa. A differenza dell'addestramento — che è un compito di fondo, occasionale — l'inferenza avviene continuamente mentre gli utenti finali interagiscono con i modelli AI.\n\n> Rilevazione chiave: Un singolo prompt di AI generativa può consumare da 10 a 100 volte più elettricità di una tipica ricerca web. Con la crescita delle applicazioni AI, la domanda di inferenza ha iniziato a guidare una significativa espansione della capacità dei data center.\n\nL'industria ha rapidamente realizzato che servire milioni di query o richieste generative a un modello AI può eguagliare o persino superare il costo del suo addestramento iniziale. Ogni query utente a un modello linguistico di grandi dimensioni (come porre una domanda a ChatGPT) potrebbe attivare miliardi di calcoli su più GPU.³\n\nA partire dal 2023 circa, i principali fornitori di AI hanno spostato l'attenzione sull'ottimizzazione dell'inferenza — rendendola più veloce ed economica — perché il volume di utilizzo stava salendo alle stelle. Le recenti iniziative di OpenAI evidenziano la centralità dell'inferenza: OpenAI ha annunciato piani per una capacità di data center su larga scala dedicata in gran parte ai carichi di lavoro di inferenza. Un esempio prominente è l'espansione del progetto "Stargate" di OpenAI a un enorme data center negli Emirati Arabi Uniti, dove OpenAI si è impegnata a utilizzare circa 1 gigawatt di capacità — con un iniziale 200 megawatt dedicati a cluster delle più recenti GPU di NVIDIA per un servizio di inferenza ad alto volume e basso costo.⁴\n\nPer mettere questo in prospettiva, 200 MW di infrastruttura GPU all'avanguardia sono dell'ordine di 100.000 GPU di fascia alta distribuite in un'unica posizione.⁵ Questo riflette come l'inferenza sia diventata un'operazione su larga scala e ad alto consumo energetico a pieno titolo.\n\nGli analisti prevedono che, con la crescita delle implementazioni AI ad alta intensità energetica, il consumo globale di elettricità dei data center potrebbe raddoppiare approssimativamente tra il 2025 e il 2030, in gran parte a causa dei carichi di lavoro AI.⁶ ⁷\n\n### Applicazioni di AI Conversazionale e Generativa\n\nIl lancio di ChatGPT di OpenAI alla fine del 2022 è stato un momento spartiacque — ha mostrato un sistema AI che conversava a un livello vicino alla fluidità umana su una gamma infinita di argomenti. Questa svolta ha reso popolare l'AI a centinaia di milioni di utenti quasi da un giorno all'altro e ha dimostrato il potenziale dirompente dell'AI generativa. L'AI conversazionale è essenzialmente un carico di lavoro di inferenza (l'esecuzione di un LLM per produrre dialoghi), ma ha innescato dinamiche industriali uniche: ha creato una domanda di massa da parte dei consumatori per le interazioni AI, ha costretto molte industrie a ripensare il servizio clienti e il lavoro di conoscenza, e ha stimolato una corsa agli armamenti tra laboratori e aziende AI per costruire agenti conversazionali sempre più capaci.\n\nDal 2023 in poi, praticamente ogni grande azienda tecnologica ha introdotto o integrato sistemi conversazionali basati su LLM — esempi includono Bard di Google, l'integrazione di GPT-4 di Microsoft in Bing e Office, i vari assistenti AI di Meta e una miriade di offerte di startup. L'AI conversazionale ha messo in evidenza gli strati superiori dello stack AI: algoritmi e applicazioni. Non si tratta solo di hardware grezzo; si tratta anche di raffinamento del modello, controllo dei dati (poiché questi modelli imparano da vasti set di dati, sollevando questioni di governance dei dati e privacy) e progettazione dell'interfaccia utente per integrare l'AI nei flussi di lavoro.\n\nUn'analisi frequentemente citata di PwC ha stimato che l'AI (inclusi tali miglioramenti di produttività) potrebbe contribuire con circa 15,7 trilioni di dollari all'economia globale entro il 2030.⁸ Settori come la vendita al dettaglio, la finanza e la sanità sono pronti a raccogliere grandi guadagni man mano che l'AI aumenta il lavoro umano.⁹ ¹⁰\n\nIn sintesi, lungo questo primo asse di "tipo di AI", il panorama 2022–2030 è definito dall'addestramento che spinge la frontiera della scala di calcolo (e diventa un asset strategico per chiunque sia in grado di farlo), dall'inferenza che diventa una massiccia e continua domanda operativa (che necessita di nuove infrastrutture dedicate ai servizi AI) e dalle applicazioni conversazionali/generative che spingono l'AI nell'uso quotidiano (creando nuovi mercati e aspettative).\n\n### La Catena del Valore dell'AI: Energia, Infrastruttura, GPU, Modelli e Applicazioni\n\nIl secondo asse da considerare è lo stack dell'industria AI — l'intero spettro di componenti necessari per fornire soluzioni AI dall'energia grezza fino alle applicazioni rivolte all'utente. Un'intuizione chiave del panorama attuale è che l'AI non è un semplice strumento software; è un'intera catena del valore. Debolezza o assenza in qualsiasi strato di questa catena significa che un paese o un'azienda non può catturare il pieno valore economico — invece, il valore fluirà a chiunque fornisca i pezzi mancanti.\n\nApprovvigionamento Energetico. L'AI moderna, specialmente su larga scala, consuma enormi quantità di elettricità. L'energia è il primo e più fondamentale input — senza energia sufficiente e affidabile, nient'altro nello stack AI può funzionare.\n\nI data center AI richiedono grandi quantità di elettricità per alimentare hardware ad alte prestazioni come le GPU, e questa domanda sta crescendo rapidamente.¹¹ In media, nei data center convenzionali, le apparecchiature IT rappresentano circa il 60% del consumo di elettricità,¹² ma nelle strutture incentrate sull'AI questa proporzione può essere ancora più alta a causa della natura ad alto consumo energetico delle GPU.\n\nUn singolo chip AI avanzato oggi può assorbire 400–700 watt o più¹³ — diverse volte una tipica CPU server — e un rack di tali chip può richiedere 30–50 kW o più. I chip di prossima generazione del 2024 dovrebbero avvicinarsi a 1,2 kilowatt ciascuno.¹⁴ Entro il 2027, la potenza media per rack nei data center all'avanguardia dovrebbe superare i 50 kW per rack (rispetto ai circa 36 kW del 2023).¹⁵\n\nLe nazioni ricche di energia pulita e a prezzi accessibili hanno un potenziale vantaggio competitivo per ospitare infrastrutture AI. L'abbondanza di energia idroelettrica e il clima fresco del Canada sono pubblicizzati come risorse per i centri di calcolo ad alta densità.¹⁶ D'altra parte, i luoghi con reti elettriche sotto pressione stanno riscontrando resistenze normative sui nuovi data center — Irlanda e Paesi Bassi, ad esempio, hanno temporaneamente sospeso la costruzione di data center per valutare gli impatti sull'approvvigionamento di elettricità.¹⁷ ¹⁸\n\nInfrastruttura dei Data Center. Nell'era dell'AI, i data center si stanno evolvendo in "fabbriche di AI" — più simili a impianti industriali che a tradizionali sale server. I carichi di lavoro AI ad alte prestazioni producono calore concentrato e richiedono un raffreddamento avanzato (ad esempio, raffreddamento a liquido per i rack, o persino raffreddamento a immersione per i chip più caldi). Anche la rete all'interno di questi data center è specializzata: i cluster di addestramento AI necessitano di larghezza di banda ultra-elevata e bassa latenza tra le GPU (spesso utilizzando tessuti InfiniBand o NVLink) per operare come un'unica macchina gigante.\n\nIl prossimo campus AI da 5 gigawatt degli Emirati Arabi Uniti è un caso estremo, con l'obiettivo di ospitare l'hardware AI di più aziende in un unico sito gigantesco.²⁰ ²¹

Per il Canada, rapporti recenti indicano che il mercato dei data center si sta espandendo rapidamente, con oltre 10 GW di capacità IT totale operativa o in fase di sviluppo.²² Le regioni chiave sono Toronto, Montreal e Alberta, che rappresentano circa il 93% della capacità.²³ Progetti importanti, come Wonder Valley in Alberta (carico IT previsto di 5,6 GW),²⁴ esemplificano le ambizioni di creare mega-siti pronti per le GPU. Il governo federale ha anche stanziato fondi — in particolare un impegno di 240 milioni di dollari canadesi per sostenere Cohere nello sviluppo di data center AI, specificamente il progetto Bell "AI Fabric" che dovrebbe aggiungere 500 MW di capacità per i carichi di lavoro AI.²⁵

Rilevazione chiave: Una struttura da 100 MW di CPU non è paragonabile a una struttura da 100 MW di acceleratori AI in termini di capacità AI. Il Canada deve misurare la sua capacità di data center in termini di "capacità AI" (slot GPU o petaflop disponibili) piuttosto che solo energia o spazio fisico.

Hardware di calcolo (GPU e acceleratori). Questo è il motore centrale dello stack AI. Il progresso moderno dell'AI è stato strettamente legato ai progressi nell'hardware specializzato — prevalentemente GPU — che accelerano i calcoli di algebra lineare al centro del machine learning.

Le GPU sono diventate di fatto i "cervelli" dei data center AI, contribuendo spesso a oltre il 90% della potenza computazionale nei server che le possiedono.²⁶ La quota di mercato e i margini di NVIDIA sono così forti che le sue GPU per data center hanno margini lordi intorno al 75%, riflettendo il loro valore strategico.²⁷

NVIDIA ha introdotto una piattaforma chiamata QODA (Quantum Optimized Device Architecture) nel 2022, essenzialmente un'estensione di CUDA per interfacciarsi con i processori quantistici,²⁸ ²⁹ consentendo algoritmi ibridi quantistici-classici.³⁰ ³¹

È stato giustamente detto che "il calcolo è il petrolio dell'AI moderna" — senza un accesso sovrano o garantito ad esso, altri vantaggi (talento, idee di ricerca) non possono essere pienamente realizzati.³² Meno del 2% dei cluster GPU di livello AI globali si trova in Canada. I nostri ricercatori e startup AI di livello mondiale avranno difficoltà a scalare o persino a mantenere la loro proprietà intellettuale se dovranno "fare la fila o pagare troppo all'estero" per il tempo di calcolo.³³

Algoritmi e modelli AI. Questo strato è dove risiede gran parte della forza storica del Canada: siamo un paese che ha superato le aspettative nella ricerca fondamentale sull'AI. I ricercatori canadesi hanno aperto la strada a tecniche come la backpropagation, hanno contribuito allo sviluppo del deep learning e del reinforcement learning e, più recentemente, sono stati fondamentali nell'invenzione dell'architettura Transformer (la spina dorsale degli attuali LLM).

Ospitiamo istituti AI di fama mondiale (Vector Institute, Mila, AMII) e abbiamo formato una frazione significativa del talento AI globale.³⁴

Tuttavia, nella fase industriale dal 2022 in poi, gli algoritmi hanno subito un'industrializzazione. Ciò che è iniziato come esperimenti accademici sono ora modelli commercializzati che richiedono ingegneria continua. La frontiera dello sviluppo di modelli ora spesso comporta cicli di addestramento che costano decine di milioni di dollari. C'è stato uno spostamento dell'epicentro dello sviluppo di modelli AI dalle università ai laboratori industriali ben finanziati.

La sfida del Canada è garantire che la nostra solida pipeline di ricerca si traduca in uno sviluppo di modelli applicati su larga scala che avvenga sul suolo canadese o sotto controllo canadese — altrimenti rischiamo di rimanere un "esportatore intellettuale" mentre altri raccolgono i frutti commerciali.³⁵ ³⁶

Uno sviluppo promettente è Cohere, fondata da ex-alunni di Google Brain a Toronto, che si concentra sulla creazione di modelli linguistici di grandi dimensioni per uso aziendale e d'impresa. Ha raccolto oltre 1,27 miliardi di dollari in finanziamenti di venture capital (il massimo per qualsiasi startup AI canadese),³⁷ differenziandosi concentrandosi sulle imprese con modelli personalizzabili.³⁸ Cohere ha partnership con fornitori di cloud e, secondo quanto riferito, con NVIDIA/CoreWeave per un data center dedicato.³⁹ ⁴⁰

La politica può incoraggiare questo sostenendo le risorse di calcolo nazionali e forse finanziando modelli di "AI sovrana" — modelli linguistici pre-addestrati canadesi che comprendano il nostro contesto bilingue e i nostri valori.⁴¹ ⁴²

Applicazioni e soluzioni industriali. Al vertice dello stack ci sono le applicazioni — dove l'AI offre valore tangibile e guadagni di produttività nell'economia. Questo include applicazioni per i consumatori (chatbot, assistenti intelligenti, sistemi di raccomandazione) e un'opportunità ancora maggiore nelle applicazioni aziendali e governative (analisi basate sull'AI, manutenzione predittiva, scoperta di farmaci potenziata dall'AI, ecc.).

Le indagini indicano che la maggior parte delle piccole e medie imprese canadesi cita costi, competenze e incertezza come barriere all'adozione dell'AI.⁴³

Il Canada ha un ecosistema crescente di startup AI applicate che affrontano varie industrie — Coveo in Quebec che si concentra sull'AI nella ricerca aziendale, Waabi a Toronto che costruisce AI per il trasporto autonomo su camion, Ada a Toronto per i chatbot di servizio clienti AI, tra gli altri. Nutrire queste aziende focalizzate sulle soluzioni è tanto importante quanto il lato deep tech, perché portano l'AI agli utenti finali.

Il governo può svolgere un ruolo catalitico a questo livello essendo un importante primo adottatore. Il settore pubblico ha vasti servizi (dall'amministrazione sanitaria ai servizi di frontiera alla gestione di tasse e benefici) che potrebbero essere migliorati con l'AI, e gli appalti governativi o le sandbox per le soluzioni AI potrebbero sia migliorare i servizi sia fornire alle aziende AI canadesi progetti di riferimento da cui partire.

Il panorama globale attuale (2022–2025)

A livello globale, è in corso una corsa agli armamenti AI attraverso i componenti della catena del valore. Gli Stati Uniti sono leader in molte aree — le loro grandi aziende tecnologiche stanno riversando risorse nella formazione di modelli AI sempre più grandi e nella costruzione di nuovi data center (si prevede che i soli hyperscaler statunitensi spenderanno nell'ordine di 1,6–1,7 trilioni di dollari in infrastrutture tra il 2025 e il 2029).⁴⁵ Gli stati del Golfo stanno investendo petrodollari per diventare hub di hosting per l'AI (come dimostrato dal campus da 5 GW degli Emirati Arabi Uniti e dai piani sauditi per 500 MW di capacità AI).⁴⁶

Per il Canada, che è un'economia di medie dimensioni e strettamente alleata con gli Stati Uniti, questo contesto globale significa che abbiamo partner da sfruttare ma anche una forte concorrenza per rimanere rilevanti. Non supereremo gli Stati Uniti o la Cina in termini di spesa — ma possiamo identificare nicchie e combinazioni strategiche dei nostri punti di forza (talento, energia, ambiente stabile) per superare le aspettative.

Il malinteso che qualsiasi data center equivalga a capacità AI deve essere dissipato. I nostri data center devono ospitare cluster GPU significativi per contare nella corsa all'AI. Allo stesso modo, l'idea che avere alcune startup AI o laboratori di ricerca significhi che siamo a posto è fuorviante a meno che quelle startup non possano scalare a livello nazionale.

I flussi finanziari seguiranno l'intera catena del valore: se mancano hardware GPU, i nostri ricercatori affitteranno tempo dai cloud statunitensi (inviando denaro all'estero). Se mancano modelli nazionali, le nostre industrie pagheranno commissioni API a aziende AI straniere. Se mancano aziende di applicazioni, le nostre imprese assumeranno consulenze straniere o acquisteranno software straniero che incorpora l'AI. Ogni lacuna è un imbuto di valore economico che lascia il Canada, o un costo opportunità di posti di lavoro non creati qui.

Oltre il 2030: prospettive per la prossima epoca

Guardando oltre il 2030, prevediamo che l'industria dell'IA continuerà la sua traiettoria come tecnologia di uso generale, sempre più integrata in tutte le sfaccettature dell'economia e della società. Entro i primi anni 2030, l'IA potrebbe diventare onnipresente e data per scontata nel mondo degli affari quanto l'informatica o l'elettricità — una capacità di base che ogni organizzazione competitiva utilizza.

Hardware e Architetture. Gli anni 2030 porteranno probabilmente hardware AI più specializzato. L'attuale predominio delle GPU potrebbe essere messo in discussione da nuovi paradigmi: ASIC (chip specifici per applicazioni) migliorati e specifici per l'IA, che potrebbero sfruttare architetture di chip 3D o la fotonica per un trasferimento dati più veloce, e, infine, i primi acceleratori quantistici per determinate attività.

Gli sforzi di NVIDIA con CUDA-QODA indicano che l'industria si sta preparando per flussi di lavoro di calcolo ibridi quantistici-classici per l'IA.²⁸ ³¹

Per il Canada, che ha punti di forza nella ricerca sui semiconduttori e nella fotonica, questa potrebbe essere un'area in cui innovare — per esempio, sfruttando la ricerca canadese sul calcolo fotonico per l'IA (aziende come Xanadu che lavorano su computer quantistici fotonici potrebbero essere allineate con la nostra strategia sull'IA).

Algoritmi e Capacità. Entro il 2030+, gli attuali modelli di grandi dimensioni potrebbero evolvere in qualcosa di più vicino all'intelligenza artificiale generale (AGI) su determinate dimensioni. Ci aspettiamo che i modelli continuino a crescere fino a un certo punto, ma ci saranno anche sforzi per renderli più efficienti, interpretabili e sicuri. L'IA multimodale (sistemi che integrano senza soluzione di continuità visione, linguaggio, suono, ecc.) sarà più matura, consentendo una comprensione del contesto più simile a quella umana.

Ecosistema Globale dell'IA. Geopoliticamente, il divario tra i "possessori" e i "non possessori" di IA potrebbe ampliarsi. Entro il 2030 le principali potenze dell'IA (USA, Cina e possibilmente una coalizione nell'UE o altri) avranno integrato profondamente l'IA nelle loro economie e nella difesa. I paesi di fascia media avranno bisogno di alleanze o nicchie per rimanere rilevanti. La migliore strategia del Canada probabilmente rimane quella di allinearsi con partner fidati (USA, Europa) per risorse condivise.

Esiste anche lo scenario positivo in cui l'IA diventa un servizio fortemente commercializzato: i paesi con una forte infrastruttura AI potrebbero esportare servizi AI a livello globale. Il Canada potrebbe aspirare a essere un tale fornitore in nicchie come modelli bilingue, IA per l'estrazione mineraria (sfruttando la nostra esperienza nel settore minerario) o IA per la gestione delle risorse e la tecnologia climatica. Ma ciò richiederà una consapevole costruzione di capacità ora.

Raccomandazioni Strategiche per il Canada

Per garantire che il Canada possa cavalcare l'attuale ondata dell'IA e assicurarsi una posizione forte nel prossimo decennio, è necessario un approccio strategico e coordinato. Di seguito sono riportate cinque raccomandazioni chiave incentrate sul rafforzamento dell'intera catena del valore dell'IA a livello nazionale e sulla rimozione dei colli di bottiglia che attualmente ostacolano il progresso.

1. Trattare l'Infrastruttura AI come un Bene Nazionale Strategico

Il Canada dovrebbe riconoscere la capacità di calcolo dell'IA (specialmente i cluster GPU) come infrastruttura critica alla pari dei nostri porti, autostrade e reti elettriche.⁴⁷ L'impegno recente di 2 miliardi di dollari per una Strategia Sovrana di Calcolo AI (annunciata a fine 2024) è un buon inizio,⁴⁸ ³⁹ ma dovrebbe essere visto come Fase 1.

Considerare l'istituzione di un Canadian AI Compute Cloud accessibile a ricercatori, startup e industria con crediti sovvenzionati — simile a un cloud GPU federato che mira a 10 exaFLOPs entro il 2027. Insieme a questo, introdurre incentivi come un Credito d'Imposta per Investimenti in Calcolo per incoraggiare gli operatori privati di data center a costruire capacità focalizzate sull'IA.⁴⁹

L'obiettivo è aumentare drasticamente la quota del Canada nel calcolo AI globale dall'attuale meno del 2% verso un livello commisurato alla nostra dimensione economica (per riferimento, il Canada rappresenta circa il 2-3% del PIL globale, quindi un obiettivo potrebbe essere il 2-5% della capacità di calcolo AI globale come obiettivo a medio termine).

2. Allineare l'Espansione dei Data Center alle Esigenze dell'IA

Il governo e l'industria dovrebbero collaborare per garantire che la crescita dei data center sia orientata verso l'IA. Azioni concrete includono: catalogare la prontezza GPU/AI dei data center esistenti e futuri; mirare incentivi o supporto finanziario a costruzioni specifiche per l'IA; e lavorare con le utility e i regolatori per garantire l'energia per i progetti AI.

Fondamentalmente, riorientare le nostre metriche nazionali: iniziare a riportare la "capacità di calcolo AI" del Canada nei documenti di strategia tecnologica del governo (ad esempio, numero di petaflop o conteggio GPU disponibili a livello nazionale) come indicatore di successo, piuttosto che solo il numero di data center o il carico IT in megawatt. Il principio sottostante è: non è un data center se non sta facendo IA significativa. Tutte le nuove strutture principali dovrebbero essere "AI-enabled by design".

3. Garantire la Catena di Approvvigionamento dei Semiconduttori

L'hardware è un punto critico. Il governo federale dovrebbe rendere prioritario garantire una fornitura stabile di chip AI all'avanguardia per l'industria e la ricerca canadese. Ciò potrebbe comportare accordi di acquisto all'ingrosso o partnership con i produttori, e il supporto a aziende locali come Tenstorrent (con sede a Toronto, che progetta chip AI) o aziende di fotonica (ad esempio Xanadu) tramite sovvenzioni o impegni di appalto governativi.

Il Canada potrebbe istituire un programma o un centro dedicato alla ricerca sugli acceleratori AI presso uno dei nostri laboratori nazionali o università, assicurando la costruzione di competenze nella prossima generazione di calcolo (quantistico, neuromorfico, ecc.). Se il calcolo quantistico è probabile che si intersechi con l'IA, allineare la nostra Strategia Quantistica con la nostra Strategia AI.

4. Raddoppiare gli Sforzi nello Sviluppo di IA Applicata

Finanziare una collaborazione tra istituti di IA (Mila, Vector, AMII) e l'industria per addestrare modelli di IA sovrani che comprendano le lingue ufficiali e i valori canadesi. Rendere questi modelli open-source in modo che le aziende e i governi canadesi possano usarli senza dipendere da API straniere.⁴¹ ⁴²

Gli annunci di finanziamento recenti del governo (come i 240 milioni di dollari al data center di Cohere, o i 2,4 miliardi di dollari nel Bilancio 2024 per la ricerca sul calcolo e la sicurezza dell'IA) sono positivi, ma questi dovrebbero essere legati ai risultati: quale IP o piattaforme di proprietà canadese ne deriveranno?⁵⁰

Sul fronte delle soluzioni industriali, stimolare l'adozione e il "market pull" attraverso Programmi di Sfida: identificare settori chiave (estrazione mineraria, agricoltura, sanità, erogazione di servizi pubblici) e lanciare grandi sfide o finanziamenti pilota per l'integrazione di soluzioni AI. Implementare un Credito d'Imposta per l'Adozione dell'IA per le aziende che investono in tecnologie AI. Espandere programmi come l'Industrial Research Assistance Program (IRAP) per mirare specificamente all'integrazione di soluzioni AI per le imprese tradizionali.

Modernizzare gli appalti e le normative per non ostacolare l'implementazione dell'IA. Il governo federale dovrebbe rivedere le regole di appalto che attualmente favoriscono i grandi fornitori consolidati e rendono difficile per le PMI innovative nel campo dell'IA ottenere contratti. Riservare una parte degli appalti IT governativi specificamente per le soluzioni AI emergenti.

5. Sfruttare i Punti di Forza del Canada per Attrarre Investimenti Globali nell'IA

Il Canada dovrebbe promuoversi come destinazione privilegiata per i progetti di IA, dati i nostri vantaggi unici: abbondanza di energia pulita, una democrazia stabile con lo stato di diritto e una reputazione per l'IA affidabile e la diversità. Mirare specificamente e attrarre investimenti specifici per l'IA: incoraggiare gli hyperscaler stranieri a costruire la loro prossima regione cloud di IA in Canada e negoziare condizioni tali che una parte di tale capacità sia disponibile a ricercatori o aziende canadesi a condizioni favorevoli.

Due salvaguardie sono essenziali: primo, garantire clausole di proprietà e IP in modo che la proprietà intellettuale risultante o una quota significativa dei benefici rimangano in Canada. Secondo, prevenire scenari puramente estrattivi — se un grande cloud si stabilisce qui, forse il 10-20% di quella capacità di calcolo dovrebbe essere destinato a startup canadesi o all'uso governativo a condizioni preferenziali.⁵¹

Il Canada dovrebbe anche continuare a sostenere gli sforzi multilaterali sulla governance e gli standard dell'IA. Essendo un leader di pensiero nell'IA responsabile, possiamo far valere il nostro peso diplomaticamente e garantire che le regole internazionali non svantaggino ingiustamente gli attori più piccoli.

Conclusione

Nei prossimi anni, l'IA sarà un fattore determinante per la prosperità economica e l'autonomia strategica. Il Canada si trova a un bivio — abbiamo risorse invidiabili in questo nuovo panorama, eppure affrontiamo anche lacune significative. L'evoluzione dell'industria dell'IA lungo i due assi descritti (la varietà delle attività di IA e lo stack di risorse abilitanti) ci insegna che misure parziali non saranno sufficienti.

Costruire alcuni data center, o finanziare alcune startup, o pubblicare un documento strategico — nessuna di queste azioni da sola posizionerà il Canada per cogliere l'opportunità dell'IA. Ciò che serve è un'azione orchestrata su tutti i fronti: dagli elettroni agli algoritmi all'adozione. Il governo federale ha un potere di convocazione unico per allineare le politiche in materia di energia, innovazione, competenze e sviluppo industriale per realizzare tutto ciò.

La visione del Canada dovrebbe essere quella di coltivare un ecosistema di IA full-stack in patria: uno in cui una scoperta fatta in un laboratorio canadese possa essere sviluppata su risorse di calcolo canadesi, scalata da un'azienda canadese in un data center canadese, e poi applicata a beneficio delle industrie e dei cittadini canadesi — il tutto esportando soluzioni all'estero per generare entrate. Realizzare ciò aumenterà la nostra produttività e rafforzerà la nostra resilienza economica e sovranità in un mondo guidato dalla tecnologia.

La raccomandazione è chiara: il Canada deve garantire che tutti i componenti chiave della catena del valore dell'IA siano presenti e robusti all'interno dei nostri confini. Solo allora potremo veramente dire di aver "coperto" l'industria dell'IA. Altrimenti, denaro, talenti e dati saranno dirottati verso giurisdizioni che lo hanno fatto, e il Canada perderà l'occasione del più grande motore di produttività del nostro tempo. Abbiamo una fugace possibilità di cogliere quest'onda; con un focus strategico e un'azione audace, possiamo — e così facendo, garantire prosperità e sovranità tecnologica ai canadesi nei decenni a venire.

Note

1. Deloitte, "Technology, Media and Telecom Predictions — Gen AI's Impact on Power Consumption," Deloitte Insights, 2024.
2. Ibid.
3. Ibid. (Deloitte analysis showing generative AI prompts consume 10–100× more electricity than a typical web search.)
4. The Next Platform, "OpenAI Datacenters Follow The Money To Abu Dhabi," May 2025.
5. Ibid.
6. Deloitte, op. cit.
7. Ibid.
8. World Economic Forum / PwC, "Sizing the Prize: What's the Real Value of AI for Your Business and How Can You Capitalise?" 2017.
9. Ibid.
10. Ibid.
11. RCR Wireless, "Five Reasons AI Data Centers Require Massive Amounts of Power," March 2025.
12. International Energy Agency (IEA), "Energy Demand from AI," 2024.
13. Deloitte, op. cit.
14. Ibid.
15. Ibid.
16. Data Center Knowledge, "Canada Emerges as Global Data Center Powerhouse," 2025.
17. Deloitte, op. cit.
18. Ibid.
19. The Next Platform, op. cit. (UAE 5 GW AI campus.)
20. Ibid.
21. Data Center Knowledge, op. cit.
22. Ibid.
23. Ibid.
24. Ibid. (C$240M to Cohere / Bell AI Fabric.)
25. The Next Platform, "As CUDA Is To GPU, QODA Is To Quantum Compute," July 2022.
26. Kearney, "Breaking the GPU Stronghold: Emerging Competition in AI Infrastructure," 2024.
27. Fierce Electronics, "Nvidia Continues Quantum Moves with New QODA Framework," 2022.
28. Ibid.
29. Ibid.
30. The Next Platform, op. cit. (CUDA-QODA hybrid quantum-GPU computing.)
31. F. Nayebi, "Catalyzing Canada's AI Advantage: Five Actions to Win the Global AI Race," TheFutureEconomy.ca, 2025.
32. Ibid.
33. CVCA Central, "Mapping the Growth of AI in Canada Through Investment," 2024.
34. Nayebi, op. cit.
35. Ibid.
36. CVCA Central, op. cit. (Cohere $1.27B funding.)
37. Coursera, "Cohere vs. OpenAI: What's the Difference?"
38. G. Klockwood, "Canadian Sovereign AI."
39. Ibid.
40. Nayebi, op. cit.
41. Ibid.
42. Ibid.
43. The Next Platform, op. cit. (U.S. hyperscaler spend $1.6–$1.7T projected 2025–2029.)
44. Ibid.
45. Nayebi, op. cit.
46. Klockwood, op. cit.
47. Nayebi, op. cit.
48. Data Center Knowledge, op. cit.
49. Nayebi, op. cit.