Il dibattito politico in corso sui tagli ai finanziamenti federali per la ricerca ha in gran parte ignorato il modo in cui tali tagli minacciano di devastare l’innovazione e la leadership degli Stati Uniti nell’intelligenza artificiale.

L’investimento federale nella ricerca è un elemento essenziale per il dominio americano nell’ecosistema globale dell’AI. Gli straordinari progressi degli ultimi anni si basano su un equilibrio simbiotico in cui i finanziamenti federali seminano opportunità ad alto rischio e alto rendimento, mentre i finanziamenti del settore privato fanno crescere gli sviluppi più solidi. Insieme, questi due fattori consentono all’AI americana di prosperare, sostenendo al contempo gli interessi economici e strategici del paese. Tuttavia, i recenti e imminenti tagli alla spesa federale per la ricerca rappresentano una grave minaccia per questo equilibrio delicato, mettendo a rischio la leadership degli Stati Uniti in un settore che, secondo PricewaterhouseCoopers, potrebbe valere 15,7 trilioni di dollari entro il 2030.

La combinazione di investimenti pubblici e privati ha storicamente prodotto risultati che hanno permesso agli Stati Uniti di mantenere un ruolo di primo piano nella competizione globale sull’AI. Il Joint Economic Committee degli Stati Uniti rivela che la ricerca finanziata con fondi federali genera un ritorno annuo del 25-40%, mentre i fondi di venture capital appartenenti al primo quartile ottengono un rendimento del 15-27%, secondo un’analisi di Seraf Investor.

La spesa annuale totale del governo federale per la ricerca e lo sviluppo nell’AI è ben al di sotto dei 4 miliardi di dollari—una cifra inferiore ai ricavi tipici di un’azienda tecnologica di medie dimensioni. Questa somma relativamente modesta ha però generato un valore immenso. Senza investimenti federali a lungo termine e ad alto rischio nella ricerca di base, i semi dell’innovazione non possono attecchire. Questa combinazione dinamica non solo favorisce le scoperte tecnologiche, ma forma anche una forza lavoro esperta nei più recenti progressi scientifici, pronta a promuovere nuovi sviluppi in diversi settori.

I drastici tagli di bilancio e di personale proposti per la National Science Foundation (NSF), i National Institutes of Health (NIH), il Dipartimento dell’Energia (DOE) e altre agenzie federali di finanziamento rischiano di smantellare questo ecosistema e di compromettere la superiorità americana nell’AI. Gli effetti di questi tagli possono essere compresi osservando esempi storici e riflettendo su ciò che sarebbe andato perso se la simbiosi tra finanziamenti pubblici e privati fosse stata interrotta.

ChatGPT e l’AI generativa

L’AI generativa, che include applicazioni come ChatGPT e DALL-E, è nata dalla ricerca universitaria fondamentale su deep learning, computer vision e elaborazione del linguaggio naturale, finanziata dalla NSF. Oggi, queste tecnologie potrebbero contribuire fino a 4,4 trilioni di dollari all’anno, secondo le proiezioni di McKinsey & Company.

AlphaFold

AlphaFold, sviluppato da DeepMind, è un altro esempio del potere della ricerca finanziata con fondi pubblici. Determinando le strutture proteiche, AlphaFold apre la strada a una nuova generazione di farmaci mirati destinati a trasformare il settore sanitario. Questo progresso non sarebbe stato possibile senza decenni di investimenti federali nella ricerca non solo sull’AI e il calcolo, ma anche nella biologia di base, che ha portato alla creazione del Protein Data Bank e di altre importanti risorse di dati su cui AlphaFold si basa. Il NIH è stato un contributore chiave, investendo circa 3,3 miliardi di dollari nella ricerca sulla genetica e la genomica umana solo nel 2019. Questo investimento ha alimentato il settore della genomica commerciale, che dal 1988 ha generato quasi 1 trilione di dollari per l’economia statunitense, con un ritorno di circa 8 dollari per ogni dollaro investito dal governo federale. Inoltre, secondo Vantage Market Research, il mercato della biologia computazionale, che include tecnologie come AlphaFold, era valutato 4,14 miliardi di dollari nel 2021 e dovrebbe raggiungere i 10,82 miliardi di dollari entro il 2028, con un tasso di crescita annuale composto del 18,1%. Questa rapida espansione sta anche creando numerosi posti di lavoro: secondo Zippia, il settore crescerà del 17% tra il 2018 e il 2028, grazie alla crescente domanda di ricerca nelle scienze della vita e di applicazioni di bioinformatica basate sull’AI.

Auto a guida autonoma

Nel 2005, la Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) ha istituito il DARPA Grand Challenge per i veicoli autonomi. Questo investimento federale ha favorito lo sviluppo delle tecnologie per la guida autonoma, dimostrando il valore dei finanziamenti pubblici alla ricerca. Oggi, si prevede che l’industria dei veicoli autonomi genererà tra 300 e 400 miliardi di dollari di ricavi entro il 2035, secondo McKinsey & Company. I moderni veicoli autonomi utilizzano strumenti di computer vision sviluppati inizialmente dalla ricerca universitaria sulle reti neurali e sulle infrastrutture computazionali, strumenti che trovano applicazione non solo nelle auto a guida autonoma, ma anche nella diagnostica medica, nel riconoscimento facciale e nel monitoraggio agricolo.

Hardware e potenza di calcolo

I finanziamenti federali per il calcolo ad alte prestazioni, erogati attraverso agenzie come il DOE, la NSF e la DARPA, hanno contribuito a sviluppare l’infrastruttura che permette l’accelerazione dell’AI, con oltre 1 miliardo di dollari investiti nella ricerca accademica sul calcolo parallelo e l’hardware per l’AI dagli anni ’80, secondo il libro Strategic Computing: DARPA and the Quest for Machine Intelligence, 1983–1993. Questi investimenti hanno dato vita a tecnologie fondamentali per il computing basato sull’AI, oggi essenziale per aziende come NVIDIA, AWS e Google Cloud. Si prevede che il mercato dei chip per l’AI supererà i 200 miliardi di dollari entro il 2030. Inoltre, gli investimenti nella computazione distribuita su cloud e nell’elaborazione parallela supportano non solo l’AI, ma anche le previsioni meteorologiche, la finanza quantitativa e la progettazione aeronautica.

L’importanza di un investimento federale costante nell’AI

La leadership degli Stati Uniti nell’ecosistema globale dell’AI e del computing è a rischio, mentre i concorrenti internazionali stanno rapidamente intensificando i loro programmi di ricerca finanziati dai governi. Gli Stati Uniti devono accelerare i progressi nella ricerca sull’AI e sulle infrastrutture computazionali per mantenere la competitività globale delle proprie istituzioni e garantire la crescita dell’ecosistema nazionale dell’AI e del computing. Questa ricerca non può avvenire in isolamento: integrare AI e computing con le scienze naturali, matematiche, sociali e ingegneristiche è essenziale per formare lavoratori qualificati e stimolare l’innovazione in settori come tecnologia, agricoltura e sanità.

Gli investimenti federali nell’AI non sono spese discrezionali, ma imperativi economici. Alimentano l’innovazione, creano posti di lavoro di alto valore e assicurano la leadership degli Stati Uniti nei mercati tecnologici globali. Senza un impegno costante, il paese rischia di rimanere indietro nella prossima ondata di trasformazione guidata dall’AI, lasciando il primato alle nazioni che riconoscono l’AI come il motore della futura potenza economica.

Rebecca Willett è Worah Family Professor di Statistica e Informatica nella Wallman Society of Fellows e Direttrice dell’AI presso il Data Science Institute dell’Università di Chicago. Henry Hoffmann è Liew Family Chair del Dipartimento di Informatica dell’Università di Chicago.

L’articolo originale è disponibile su Fortune.com