L'accordo India AI con gli Emirati Arabi Uniti porterà nel paese un supercomputer AI composto da 64 sistemi Cerebras, gestito da G42 e installato con il supporto del Centre for Development of Advanced Computing indiano. Secondo Rest of World, l'intesa firmata il 15 maggio 2026 affida a Core42, unità di G42, installazione, operazioni e manutenzione, mentre Cerebras fornirà supporto tecnico.
Per chi usa strumenti AI nel lavoro, il punto non è solo dove si trova un data center. Il punto è chi controlla il compute, cioè la potenza di calcolo che addestra o esegue i modelli, chi stabilisce le regole sui dati e chi può spegnere, limitare o riallocare quella capacità quando cambiano prezzi, sanzioni o priorità geopolitiche.
India AI: perché il compute diventa sovranità
L'India ha già scelto una strada pesante sul fronte pubblico: il programma nazionale IndiaAI vale circa 1,25 miliardi di dollari e mette a disposizione 34.000 processori Nvidia, con un obiettivo di 100.000 entro fine anno. In parallelo, il paese ha attirato impegni enormi dai grandi provider statunitensi: Microsoft ha annunciato 17,5 miliardi di dollari in quattro anni, Google 15 miliardi per un AI hub a Visakhapatnam, AWS 12,7 miliardi entro il 2030 per infrastruttura cloud.
Questi numeri spiegano perché l'accordo con G42 conta. Nuova Delhi non sta rifiutando Amazon, Microsoft o Google. Sta aggiungendo un secondo canale: macchine collocate sul territorio indiano, sotto governance indiana, gestite da un partner non statunitense. È una forma pratica di sovranità AI, meno assoluta dello slogan politico e più vicina a una strategia di diversificazione.
“India remains committed to innovation anchored in trust and sovereignty.” (Ashwini Vaishnaw, ministro indiano dell'Elettronica e dell'IT, nel comunicato Microsoft sull'investimento in India)
La citazione arriva da Microsoft, quindi da uno dei grandi attori che l'India continua a corteggiare. Ed è proprio questo il punto: la sovranità digitale oggi non coincide con l'uscita dal cloud americano. Coincide con la capacità di negoziare con più fornitori senza consegnare tutta la leva infrastrutturale a uno solo.
Come funziona il modello G42-Cerebras
G42 è il gruppo AI di Abu Dhabi sostenuto dal fondo sovrano Mubadala. Nell'accordo indiano entra tramite Core42, mentre Cerebras porta una tecnologia diversa dalle GPU Nvidia che dominano il mercato. Cerebras produce chip wafer-scale: invece di collegare migliaia di processori più piccoli, concentra calcolo e memoria in un singolo wafer di silicio grande quasi come un piatto.
Questa scelta tecnica ha una conseguenza pratica. Nvidia resta centrale per l'addestramento dei modelli più grandi, ma Cerebras punta molto sulla velocità di inference, cioè l'esecuzione dei modelli quando rispondono a utenti, applicazioni e servizi pubblici. Per un paese che vuole applicare AI a sanità, agricoltura, welfare e amministrazione, l'inference pesa quanto il training, a volte di più.
G42 e Cerebras non partono da zero. Dal 2023 hanno costruito le strutture Condor Galaxy in California, Texas e Minnesota. Secondo Rest of World, quella esperienza ha dato a G42 la competenza operativa per installare e mantenere hardware Cerebras in più giurisdizioni. Cerebras è entrata al Nasdaq il 14 maggio 2026 e, secondo il suo filing SEC citato dalla testata, G42 e la Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence hanno generato l'86% dei ricavi 2025. Il salto indiano trasforma questa esperienza da progetto industriale a offerta geopolitica: un'infrastruttura AI nazionale costruita con componenti statunitensi, capitale del Golfo e regole locali.
Il limite: non basta possedere le macchine
Chi segue il settore da vicino sa che gli annunci sulla sovranità digitale nascondono spesso una dipendenza diversa: energia, chip, software, manutenzione e strumenti per sviluppatori. Un supercomputer senza ecosistema rischia di restare una macchina potente ma isolata.
Chris Miller, docente alla Fletcher School e studioso della competizione sui semiconduttori, ha indicato a Rest of World il problema centrale: Amazon, Microsoft e Google non vendono solo server. Vendono piattaforme complete, con strumenti software, supporto, sicurezza, integrazione e clienti già abituati a lavorare nel loro ambiente. G42 dovrà dimostrare di poter offrire servizi competitivi, non soltanto capacità hardware.
C'è poi un punto opaco. G42 non ha comunicato i termini economici dell'accordo né chi possiederà l'hardware dopo l'installazione. Rest of World riporta che i dati resteranno sotto regole di governance indiane, ma i dettagli contrattuali non sono pubblici. Per un progetto presentato come sovrano, la proprietà effettiva delle macchine e il controllo operativo pesano quanto la loro posizione geografica.
Cosa cambia per il lettore italiano
L'India mostra una direzione che interessa anche l'Europa e l'Italia: la scelta AI non riguarda più solo quale modello usare, ma dove gira il modello, con quali chip, dentro quale contratto e sotto quale giurisdizione. Per aziende, PA e fornitori italiani, questa è una checklist di acquisto prima che una questione geopolitica.
Il confronto corretto non è tra cloud pubblico e infrastruttura nazionale in astratto. Bisogna chiedere se i dati possono restare nel paese o nell'UE, se il carico può migrare tra fornitori, chi aggiorna il software, chi assorbe i costi energetici e cosa succede se cambiano regole di export sui chip. L'accordo India-UAE suggerisce una risposta concreta: il potere AI si misura nella capacità di non dipendere da un solo cloud, neanche quando quel cloud offre il pacchetto più comodo.
Fonti citate
- India and the UAE's AI supercomputer deal chips away at U.S. cloud dominance , Rest of World, 1 giugno 2026.
- Microsoft invests US$17.5 billion in India to drive AI diffusion at population scale , Microsoft, 9 dicembre 2025.
- Our first AI hub in India, powered by a $15 billion investment , Google, 14 ottobre 2025.
- AWS to Invest INR 1,05,600 Crores into Cloud Infrastructure in India by 2030 , Amazon Web Services, 18 maggio 2023.