Progetti di AI Italiana

Esiste  l’AI Italiana, esiste un ecosistema di intelligenza artificiale nel nostro paese, magari è poco conosciuto ma ha grandi competenze. Nasce dai laboratori di dottorato, arriva nei mercati verticali dove la profondità batte la scala. Provare a mapparlo significa accettare che la mappa sia incompleta, perché molte delle realtà più promettenti non hanno ancora un sito aggiornato.

Il chip che consuma meno di un microwatt

Alessandro Milozzi ha trentatré anni, un dottorato in calcolo neuromorfico, e un chip che elabora intelligenza artificiale usando meno di un microwatt di energia. Non è un esperimento da laboratorio è un passo in avanti nei chip per l’AI Italiana: è il prodotto di Neuronova, startup milanese incubata a PoliHub, acceleratore del Politecnico di Milano, fondata con Marco Rasetto e Michele Mastella. Tutti e tre con dottorato. Tutti e tre con lo stesso obiettivo: smettere di mandare dati al cloud per ogni calcolo e portare l’AI direttamente sul sensore.

La tecnologia di Neuronova implementa neuroni e sinapsi come strutture fisiche su silicio, non in forma digitale ma analogica, esattamente come il cervello biologico. Il risultato è un processore compatto di pochi millimetri che processa segnali in tempo reale, senza conversione analogico-digitale, senza latenza di rete, con un consumo energetico circa mille volte inferiore a quello di una GPU convenzionale. L’applicazione immediata: wearable, sensori IoT industriali, dispositivi alimentati a batteria dove portare inferenza AI oggi è economicamente e fisicamente impossibile.

Nel novembre 2024 ha chiuso un round pre-seed da 1,5 milioni di euro.  Il prototipo del processore è atteso nel corso del 2025. Il posizionamento strategico è chiaro: il consumo energetico dell’inferenza AI è diventato uno dei vincoli fisici della crescita del settore a livello globale. Chi risolve quel problema con silicio europeo ha un mercato potenzialmente enorme davanti.

La startup che genera dati dove non ci sono

Daniele Panfilo non viene dalla Silicon Valley. Viene dalla SISSA, Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati di Trieste, uno degli istituti di ricerca avanzata più selettivi d’Europa. Lì nel 2018, con Sebastiano Saccani e Borut Svara, ha fondato Aindo. La tecnologia AI Italiana consiste nel generare dati artificiali statisticamente identici ai dati reali, ma privi di qualsiasi informazione personale. Una sorta di ChatGPT per le tabelle numeriche, capace di produrre dataset sintetici che si comportano esattamente come quelli originali, senza esporre nessun paziente, nessun correntista, nessun assicurato.

Il caso d’uso principale è la sanità: ospedali che vogliono condividere dati con aziende farmaceutiche per ricerca real-world evidence, ma non possono farlo per vincoli di privacy. Aindo genera i dati sintetici, l’ospedale li cede alla farmaceutica, la ricerca procede, nessun dato personale cambia mani. Lo stesso schema funziona in banca, in assicurazione, nella pubblica amministrazione. Dopo un round da 6 milioni di euro guidato da United Ventures, nel 2025 ha ottenuto la validazione europea più importante: l’EIC Accelerator l’ha selezionata tra 1.211 candidature da tutta Europa, assegnandole un grant da 2,1 milioni con possibile co-investimento della Banca Europea per gli Investimenti fino a 4 milioni. Una delle sole tre aziende italiane in quel batch.

Modena, la finanza e i modelli che nessuna GPU generica ospita

Axyon AI nasce nel 2016 a Modena, in stretto dialogo con l’Università di Modena e Reggio Emilia, e fa una cosa specifica: AI italiana per asset manager e hedge fund che vogliono previsioni sul comportamento di indici e titoli. Non è una piattaforma generica di machine learning applicata alla finanza. È un sistema costruito per le serie temporali finanziarie, un dominio dove i dataset sono piccoli, rumorosi, non stazionari, e dove i modelli addestrati su miliardi di token di testo non portano nessun vantaggio strutturale.

Il prodotto principale è Axyon IRIS, un motore predittivo che usa architetture proprietarie ottimizzate per il dato finanziario. ING Bank e UniCredit sono tra gli investitori. Refinitiv, IBM e Nvidia tra i partner. Nel 2025 ha chiuso un round da 4,3 milioni di euro guidato da CDP Venture Capital. La differenza rispetto ai competitor internazionali più grandi non è la scala: è la profondità di dominio. Il mercato dei gestori patrimoniali europei è abbastanza frammentato da consentire a una realtà verticale di crescere senza dover competere frontalmente con Bloomberg o Refinitiv.

Settanta milioni per i robot che lavorano con le persone

Il round più grande dell’ecosistema AI italiano recente arriva da Genova, dall’Istituto Italiano di Tecnologia. Generative Bionics nasce direttamente dalla ricerca di Daniele Pucci, costruita su oltre vent’anni di sviluppo in robotica fisica e più di sessanta prototipi umanoidi, inclusa la piattaforma iCub che è già un riferimento della ricerca europea. La startup porta in campo qualcosa che pochi concorrenti hanno: hardware robotico validato, non simulato, AI italiana fisica

L’obiettivo dichiarato è portare sul mercato una nuova generazione di robot umanoidi progettati per la collaborazione con gli operatori umani, non per sostituirli. Fabbriche, logistica, sanità, retail: contesti dove il robot deve adattarsi all’ambiente esistente, non il contrario. A dicembre 2025 ha chiuso un round da 70 milioni di euro, uno dei più rilevanti in Europa nel deep tech della robotica fisica. Il round è guidato dal Fondo Artificial Intelligence di CDP Venture Capital, con AMD Ventures, Duferco, Eni Next, RoboIT e Tether come co-investitori. AMD entra come partner strategico per il silicio, riducendo il costo dell’inferenza AI a bordo del robot rispetto alle soluzioni GPU standard.

AI Italiana: la Puglia che naviga in autonomia

Mirai Robotics è nata nel 2025 in Puglia con un’idea precisa: portare autonomia intelligente nelle operazioni marittime. Imbarcazioni autonome per sorveglianza costiera, ispezione di infrastrutture sottomarine, logistica portuale. Un mercato dove l’automazione è ancora quasi assente e dove la combinazione di AI, navigazione autonoma e connettività in mare aperto crea problemi tecnici reali e costosi da risolvere. Ha già due prototipi di imbarcazioni operative. A marzo 2026 ha chiuso un pre-seed da 4,2 milioni di dollari guidato da Primo Ventures, Techshop e 40Jemz Ventures.

OT security: il fronte che le PMI italiane non presidiano

MON5 lavora su un perimetro che la stampa generalista ignora quasi completamente: la cybersecurity degli ambienti OT, Operational Technology. Non i server, non il cloud, non gli endpoint degli impiegati. I sistemi di controllo industriale, i PLC, le reti dei macchinari nelle fabbriche. Dispositivi con anni o decenni di vita, progettati quando la sicurezza informatica non era una categoria esistente, impossibili da aggiornare senza fermare la produzione, collegati a reti sempre più esposte per ragioni di efficienza operativa.

Una violazione OT non blocca un database: ferma una linea. Il danno è fisico, immediato, misurabile in perdita di produzione per ora. MON5 ha sviluppato soluzioni verticali per questo perimetro specifico, chiudendo a febbraio 2026 un round da oltre 1,7 milioni di euro. Per il system integrator che lavora con manifattura italiana, è un segmento da conoscere prima che diventi urgenza normativa: NIS2 e AI Act stanno disegnando obblighi di sicurezza che toccheranno proprio questi ambienti.

I numeri che contano, dalle fonti giuste

Prima di citare numeri sul mercato AI italiano vale la pena scegliere le fonti con cura. I dati ISTAT, pubblicati a dicembre 2025 su base metodologia Eurostat, fotografano l’adozione reale nelle imprese: in un solo anno la quota di aziende con almeno 10 addetti che utilizza tecnologie AI è raddoppiata, dall’8,2% del 2024 al 16,4% del 2025. Le grandi imprese con oltre 250 addetti arrivano al 53,1%. Oltre l’83% delle imprese italiane non ha ancora adottato nessuna soluzione AI: il mercato è ancora nelle sue fasi iniziali, non nella sua fase di maturità.

Anitec-Assinform, l’associazione di Confindustria che raccoglie le principali aziende ICT italiane, stima per il 2025 una crescita del mercato AI del 35,3%, con 301 startup e PMI innovative italiane specializzate in AI e machine learning su 644 attive nel settore dei digital enabler. L’Assintel Report 2025 segnala che l’adozione dell’AI nelle imprese italiane è passata dal 7% al 29% in un solo anno. Numeri che raccontano un’accelerazione reale, non una narrativa costruita a posteriori.

Dove si rompe il meccanismo

I dati sull’adozione dicono che la domanda cresce, quelli sui round dicono che il capitale early-stage c’è. Il problema è lo stesso che blocca l’ecosistema italiano da anni: i round late-stage sono rari, le exit quasi assenti, e l’attrazione per il mercato domestico è quasi patologica. Neuronova, Aindo, Generative Bionics, Axyon AI sono tutte realtà con tecnologia che non ha equivalenti diretti in Europa. Alcune hanno già partnership o clienti internazionali. Nessuna ha ancora la dimensione per essere definita uno scaleup maturo.

La finestra è aperta, per ora. La sovranità tecnologica che l’Europa cerca, anche dopo il Rapporto Draghi che ha indicato nell’AI infrastructure uno dei deficit competitivi strutturali del continente, crea una domanda politica e industriale che le startup italiane potrebbero soddisfare. A patto di smettere di ragionare con una scala da mercato domestico. L’AI italiana esiste