1. Wave a Torino: perché Vento ed Exor puntano sulle nuove imprese
Wave ha riunito alle OGR di Torino imprenditori, investitori e protagonisti della tecnologia internazionale. Al centro dell'incontro c'era una domanda concreta: come può l'Europa trasformare idee innovative in aziende forti, capaci di competere anche fuori dai propri confini?
L'iniziativa è legata a Vento ed Exor e alla visione promossa da John Elkann. L'obiettivo è mettere in contatto tre mondi che spesso procedono separati: i giovani fondatori di startup, i capitali necessari per farle crescere e la tradizione manifatturiera europea. Per un territorio come Torino, dove l'ingegneria industriale ha radici profonde, questo legame ha un significato particolare.
Da un progetto per studenti a un fondo per le startup
Diyala D'Aveni ha ricostruito questo percorso. Nel 2016 si partiva da iniziative pensate per avvicinare gli universitari all'informatica e allo sviluppo di applicazioni. Negli anni il progetto è cresciuto, fino a riunire sotto Vento un venture builder, cioè una struttura che aiuta a creare nuove imprese, il programma di accelerazione LIF e la conferenza Wave.
Secondo i dati presentati nel reportage, Vento dispone di un fondo da 100 milioni di dollari, con Exor come unico investitore, in qualità di Limited Partner. Il portafoglio sostenuto dalla rete comprende 218 aziende, in Italia e all'estero. Il sostegno si concentra soprattutto sulle prime fasi di vita delle startup, chiamate pre seed e seed. Sono i momenti in cui esistono un gruppo di fondatori e un progetto, ma spesso non ancora un prodotto pronto per il mercato.
Il modello di investimento prevede criteri standardizzati per valutare le imprese, con un parametro del 55% riferito alla valutazione dei team, come riportato nel materiale raccolto. Il punto centrale è che il capitale può arrivare molto presto, quando la capacità del gruppo di realizzare l'idea conta quanto il prototipo, se non di più.
La precisione conta più di un prototipo
"Mettersi insieme": come 7270 Invest unisce capitale, giovani e territorio
7270 Invest è una realtà che investe con l'obiettivo di generare, oltre al rendimento, un impatto sociale positivo sul territorio. Boscolo punta su progetti con "un'anima" e su imprenditori che sappiano muoversi in un contesto instabile: chi fa l’imprenditore, spiega, "deve avere la flessibilità di adeguarsi a un mercato che cambia costantemente e anzi, molto spesso, deve anticiparlo". Anche sull'intelligenza artificiale ha un'idea precisa: la considera "un tema fondamentale" che "sicuramente aiuta", ma avverte che non va usata solo come acceleratore, perché "perderebbe tutto il suo valore". Il lavoro vero, per lui, resta quello sul processo e sulle persone. Per questo guarda con interesse ai giovani e alle startup, dove conta più l'idea, e il modo in cui è costruita, che il prodotto in sé: "i ragazzi hanno molto da dire e da dare". Crescere da soli non è sempre la strada migliore: "a volte l'unica strada è provare a dialogare con altre realtà e mettersi insieme", per essere "più competitivi rispetto al mercato internazionale". Questa logica di rete è alla base anche della parte filantropica. La fondazione no profit collega imprese, terzo settore, istituzioni e accademia, per usare la finanza come strumento generativo di relazioni e progetti, e non solo di profitto.
Anche nell'intelligenza artificiale, il valore di un'idea dipende dalle persone e dalla capacità di trasformarla in risultati. Oggi molti strumenti permettono di creare software e prototipi con una facilità impensabile in passato. Come ha osservato D'Aveni, costruire una prima applicazione non è più, da solo, un vantaggio difficile da imitare. La differenza la fanno la velocità di esecuzione, l'affidabilità del team e la capacità di portare il prodotto ai clienti senza sprecare risorse.
Ed è proprio qui che entra in gioco la domanda successiva: quale intelligenza artificiale possono usare le imprese, e con quali garanzie?
2. L'intelligenza artificiale entra nel lavoro quotidiano delle aziende
Finora molte imprese hanno conosciuto l'intelligenza artificiale attraverso singoli strumenti: un assistente che scrive testi, un programma che genera immagini o un sistema che aiuta a sviluppare codice. Ora il cambiamento è più profondo. L'AI può diventare parte dei processi con cui un'azienda lavora ogni giorno, dalla gestione dei documenti alla progettazione di nuovi servizi. Perché ciò accada servono tecnologie, ma servono anche persone capaci di trasformare le idee in strumenti che funzionano: i cosiddetti builder.
Yellow Tech e l'Italian Hackathon League: la mentalità da builder
Yellow Tech è una startup milanese attiva dal 2023 nell'intelligenza artificiale e negli agenti AI per le aziende. Con Veliu e il sostegno di Vento, ha contribuito a fondare l'Italian Hackathon League, una competizione dedicata alla costruzione di progetti concreti con l'AI. Il percorso ha previsto quattro tappe di qualificazione, con partner tecnologici come Lovable, n8n, ElevenLabs e Cursor. In un hackathon alla Bocconi, sostenuto anche da OpenAI, 120 studenti hanno progettato l'AI Buddy, un assistente digitale per la vita universitaria.
La finale si è svolta il 9 ottobre 2026 alle OGR, durante Wave. Su oltre 1.500 candidature sono stati selezionati 300 talenti, coinvolti in prove di programmazione, automazione e agenti AI. A supporto della giuria c'erano crediti Codex di OpenAI e un sistema NVIDIA DGX Spark.
Per il CEO Antonio Pisante conta la mentalità, non il titolo di studio: «Partecipano dei builder, persone che vogliono costruire, e non richiediamo capacità tecniche. Non devono essere tecnici, devono essere dei builder. Vengono persone dall'ingegneria informatica, dal business, da ogni tipo di background. Ciò che le accomuna è la mentalità da builder, la voglia di costruire.» Builder significa proprio questo: una persona che, qualunque sia la sua formazione, vuole trasformare un'idea in qualcosa che funziona.
Questa attenzione alla costruzione concreta si ritrova anche nelle scelte delle grandi aziende, a partire dalla tecnologia su cui basare i propri processi.
Closed source e open weight
Per questo conta anche la scelta della tecnologia su cui costruire tali processi. Alcune aziende utilizzano modelli closed source, cioè proprietari e non aperti al pubblico. Altre considerano modelli open weight, i cui parametri possono essere messi a disposizione per essere gestiti e adattati in ambienti controllati. La scelta riguarda costi, sicurezza, controllo dei dati e tutela delle informazioni riservate.
Amodei e i modelli sempre più capaci
Dario Amodei, cofondatore e CEO di Anthropic, ha descritto quanto rapidamente stiano migliorando i modelli. Pochi anni fa faticavano a produrre anche una semplice riga di codice corretta. Oggi, secondo quanto raccontato, Claude contribuisce alla maggior parte del codice interno di Anthropic e ha partecipato alle prime fasi di individuazione di un possibile metodo di modifica genetica, il gene editing.
Amodei ha immaginato che, entro uno o due anni, i centri di calcolo possano concentrare capacità tali da somigliare a "il paese dei genii in un data center". È una prospettiva, non un risultato già acquisito: l'idea che sistemi sempre più potenti possano accelerare la ricerca scientifica e medica. Nel suo intervento è emersa anche l'importanza del talento europeo, con il riferimento all'apertura di una sede Anthropic a Milano nella primavera citata nel reportage.
Alibaba: investire nell'intera filiera dell'AI
Joe Tsai, presidente di Alibaba, ha illustrato una strategia definita full stack AI. Significa lavorare su tutta la filiera: i grandi computer necessari a far funzionare l'intelligenza artificiale, i modelli di base e i servizi che le imprese usano nel cloud. Nel suo racconto, il gruppo parte dai 25 miliardi di dollari di flusso di cassa disponibile generati dal commercio elettronico e punta a raddoppiare di anno in anno gli investimenti nelle infrastrutture tecnologiche, il cosiddetto CapEx, cioè le spese per beni e sistemi destinati a durare nel tempo.
Tsai ha distinto tra due tipi di applicazioni. Ci sono quelle che fanno trascorrere tempo agli utenti, come l'intrattenimento, e quelle che fanno risparmiare tempo, aumentando la produttività di chi lavora con informazioni e conoscenza. Per queste ultime ha richiamato un mercato potenziale stimato in 50 mila miliardi di dollari. È una stima di opportunità, non un fatturato già realizzato.
Goldman Sachs: tre fasi per adottare davvero l'AI
Anche le grandi organizzazioni finanziarie stanno cambiando. L'esperienza illustrata dal responsabile tecnologico di Goldman Sachs riguarda 12.000 sviluppatori su 47.000 dipendenti e descrive tre passaggi successivi.
Il primo è aiutare i programmatori a scrivere codice più rapidamente. Il secondo è riprogettare interi processi, riducendo i passaggi manuali e permettendo al lavoro di procedere dall'inizio alla fine senza continui interventi umani. Il terzo è usare l'AI per rendere possibili progetti che prima costavano troppo o non trovavano spazio nei budget, fino a creare nuove fonti di ricavo.
In questo scenario cambia il lavoro dello sviluppatore, che assume sempre più una mentalità da builder. Non si limita a scrivere ogni istruzione: coordina più agenti AI, assegna compiti e stabilisce che cosa debba essere considerato un risultato corretto. Nel linguaggio dell'intervento questi obiettivi sono chiamati anche EVOs, cioè criteri che definiscono concretamente come appare un buon risultato.
Resta il tema degli errori. I sistemi AI producono risposte basate su probabilità e non garantiscono risultati sempre corretti. Goldman Sachs ha descritto un approccio di protezione chiamato Zero Trust e Defense in Depth, fatto di controlli distribuiti su più livelli, verifica del funzionamento dei sistemi, tracciamento delle operazioni e altri strumenti AI che controllano il lavoro svolto. L'immagine scelta è quella di un ambiente protetto per bambini: non si promette di eliminare ogni rischio, ma si mettono barriere per limitarne le conseguenze.
3. Dalle automobili alla chirurgia: l'AI diventa fisica
L'intelligenza artificiale non cambia soltanto ciò che vediamo sugli schermi. Sta entrando anche in oggetti, macchinari e strumenti che interagiscono con il mondo reale. È ciò che negli interventi a Wave viene chiamato Physical AI, o AI incarnata: sistemi capaci di osservare l'ambiente e aiutare una macchina a compiere azioni fisiche.
Ferrari Luce: innovare significa anche poter toccare
Il progetto Ferrari Luce, nato dalla collaborazione tra John Elkann e Jony Ive, cofondatore di LoveFrom, mostra un aspetto particolare di questo passaggio. Mentre molte auto accumulano schermi digitali, il progetto valorizza lancette, superfici in vetro da toccare e comandi in metallo. Non è una scelta contro la tecnologia, ma il tentativo di usare il digitale senza perdere il rapporto fisico tra persona e automobile.
Nel materiale raccolto si cita anche una reazione iniziale controversa, accompagnata da un calo del titolo Ferrari.
John Elkann ha spiegato così il peso della convinzione progettuale: "L'importante, quando si tenta di realizzare qualcosa di eccezionale con le nuove tecnologie, è che il livello di convinzione su ciò che si sta costruendo si rafforzi proprio di fronte alle controversie e alle reazioni del mercato."
Jony Ive ha spiegato la scelta di mantenere una dimensione tattile: "Siamo esseri fisici e la progressiva disconnessione dai nostri sensi e dal contatto tattile ha un prezzo. Per questo nella Ferrari Luce abbiamo voluto comandi reali e una costruzione che le dita possano comprendere immediatamente."
Wayve e Stellantis: guida autonoma a costi più accessibili
Un secondo esempio arriva dalla mobilità. Wayve, guidata da Alex Kendall, sviluppa tecnologie che aiutano i veicoli a comprendere ciò che li circonda, anche attraverso il modello generativo Gaia. La collaborazione con Stellantis unisce questo sviluppo alla capacità di produrre automobili in grandi quantità.
Con il supporto infrastrutturale di NVIDIA, Wayve punta a mantenere i sensori necessari sotto i 1.000 dollari per veicolo. La prospettiva è applicare queste soluzioni a modelli di categorie diverse, dalla Fiat 500 a Maserati e Jeep, e passare dagli attuali sistemi di assistenza alla guida, di livello L2, a livelli di autonomia L4 entro il 2028. L4 indica una guida automatizzata in condizioni e aree definite, senza intervento continuo del conducente. È un obiettivo dichiarato, non una capacità già disponibile su tutte le auto.
Antonio Filosa ha richiamato il ruolo del cliente: "La chiave della trasformazione nell'automotive risiede nel mettere sempre il cliente al centro, combinando l'identità unica dei nostri marchi iconici con le migliori tecnologie di AI per semplificare la vita delle persone."
Alex Kendall ha insistito sulla possibilità di portare questa tecnologia su larga scala: "I veicoli rappresentano la prima vera applicazione di massa dell'AI incarnata. Stiamo costruendo un sistema sicuro, capace di guidare ovunque, mantenendo i costi hardware al di sotto dei 1.000 dollari."
Moon Surgical: la robotica a sostegno degli ospedali
Nel settore sanitario la domanda è ancora più concreta: come aumentare il numero di interventi chirurgici che gli ospedali riescono a gestire, mentre la popolazione invecchia e il personale scarseggia? È il problema affrontato da Moon Surgical con Maestro, una piattaforma robotica per la chirurgia. La CEO Anne Osdoit lo ha spiegato così: "Il problema che miriamo a risolvere è la capacità. La domanda chirurgica è in crescita, la popolazione sta invecchiando e, allo stesso tempo, i sistemi sanitari affrontano una gravissima crisi di carenza di forza lavoro."
Matteo Centola: perché scegliere una tecnologia richiede mesi
Portare una soluzione sanitaria in Italia non significa soltanto acquistarla. Matteo Centola di Theras ha raccontato come è stata selezionata la tecnologia Maestro per il mercato italiano. La ricerca, condotta con Mind the Bridge, è durata sei mesi: dalle 500 opportunità osservate nel mondo si è passati a 140 analizzate in profondità e poi a 15 inserite nella lista finale, fino alla scelta del sistema.
Per proporlo agli ospedali, Theras ha sviluppato competenze specifiche in ambito medico scientifico, il Medical Affairs, e in accesso al mercato, il Market Access, oltre a marketing, gare pubbliche, norme e qualità. Sono le funzioni necessarie per confrontarsi con le direzioni ospedaliere e con gli ingegneri clinici che valutano i dispositivi.
La robotica medica, inoltre, non può essere aggiornata senza regole come una normale applicazione digitale. Le autorizzazioni e le certificazioni, tra cui quelle legate ai quadri FDA e CE, richiedono controlli rigorosi. Osdoit ha chiarito il punto: "Nell'industria dei dispositivi medici si può usare l'AI, ma il codice software resta comunque congelato. Non è un'AI che apprende e si adatta continuamente."
In sintesi, nella sanità l'innovazione deve fare i conti non soltanto con ciò che la tecnologia può fare, ma anche con ciò che può essere utilizzato in sicurezza.
4. Crescere senza lasciare l'Europa: imprese, persone e capitali
Per costruire una grande impresa tecnologica non è indispensabile trasferirsi nella Silicon Valley. I casi raccontati a Wave mostrano che si possono sviluppare prodotti globali mantenendo in Europa competenze, ricerca e attività industriali. La difficoltà sta nel crescere abbastanza, e abbastanza in fretta, senza perdere la propria solidità. Le storie raccolte si leggono in due momenti: prima le imprese e le persone che hanno già dimostrato che si può fare, poi le condizioni di capitale e di sistema che permettono di replicarlo.
4.1 Imprese e persone: costruire dall'Europa su scala globale
Dimostrare che si può fare. Luca Ferrari, di Bending Spoons, ha richiamato il concetto di Proof from Elsewhere: vedere qualcuno raggiungere un risultato che sembrava impossibile spinge altre persone a provarci, come accade con il cestista Steph Curry. Il reportage collega il percorso di Bending Spoons a 2,6 miliardi di dollari di acquisizioni nel primo trimestre e al tema della quotazione sul Nasdaq. Il senso dell'esempio è che un successo locale può ampliare le ambizioni di chi sta iniziando.
Scala globale, radici europee. Altre aziende mostrano come questa ambizione si traduca in prodotti e organizzazione. Revolut, guidata da Nik Storonsky, conta 80 milioni di clienti e 30-40 milioni di operazioni al giorno, con centri di elaborazione dati propri e modelli di intelligenza artificiale sviluppati internamente. L'organizzazione riduce i livelli intermedi di management, segue cinque principi culturali e seleziona le persone dando peso alla capacità di ragionare e risolvere problemi, definita raw brain power. Attraverso il fondo Quant Light, Storonsky ha illustrato l'uso di algoritmi per individuare tratti ricorrenti nei profili degli imprenditori. Ne emerge una fascia d'età tra i 30 e i 35 anni, paragonata al momento di massima prestazione di un atleta: è una lettura del modello descritto, non una regola universale sul successo imprenditoriale.
ICEYE è stata fondata in Finlandia da Rafal Modrzewski a partire da un progetto universitario, con una collaborazione accademica legata a Stanford e competenze maturate anche in Lockheed Martin. Opera con satelliti radar SAR, che osservano la Terra tramite segnali radar, ed è descritta come la più grande costellazione di questo tipo e come esempio di ritorno di competenze da Seattle e dalla Silicon Valley. Ajax Systems, guidata da Aleksandr Konotopskyi, serve 130 Paesi e mantiene ricerca, sviluppo e produzione in Ucraina. Sono due esempi di imprese che lavorano sul mercato internazionale senza spostare all'estero il proprio centro tecnico.
Prodotti e mercati più vicini. Anche in Italia ci sono imprese che crescono con modelli diversi. Tundr, di Giorgio Seveso, opera nei benefit aziendali, un mercato stimato in oltre 20 miliardi di euro. Si rivolge soprattutto alle PMI, che spesso non hanno grandi uffici del personale e preferiscono prodotti plug and play. Il modello prevede un canone annuo fisso per dipendente. Seveso lo spiega così: «Tundr ha un abbonamento, un canone fisso annuo per dipendente. In questo modo, rispetto ad altre offerte, incentiviamo a caricare di più il costo fisso. Quindi, paradossalmente, più carichi, meno paghi il costo del servizio.»
Ahead Vision, di cui ci ha raccontato Francesco Pecorari, lavora nella pubblicità Out of Home (OOH). È cresciuta bootstrapped, cioè senza grandi finanziamenti esterni iniziali, ed è arrivata al venticinquesimo prototipo di un dispositivo brevettato in Italia: uno zaino pubblicitario con tecnologia di computer vision. Secondo Francesco Pecorari, CEO di Ahead Vision: «Abbiamo sviluppato una computer vision interna e proprietaria che, su ogni zaino, in modo completamente conforme alla privacy, non scatta alcuna foto né video, ma elabora in tempo reale ciò che vede.»
La mentalità di chi costruisce. Dietro questi percorsi c'è un tratto comune, che le interviste mettono in luce da angolazioni diverse. Per Fulvio Boscolo la differenza è tra la gestione finanziaria di un'azienda e la spinta personale di chi l'ha fondata: «A differenza di un'azienda acquisita da un fondo, l'imprenditore è quello che getta sempre il cuore oltre l'ostacolo. Quando ha un'idea, non c'è business plan che tenga: la realizza.» Il messaggio non è che i numeri non servano, ma che la disponibilità a insistere e a decidere può essere una risorsa decisiva nella crescita.
4.2 Capitali e sistema: cosa serve per crescere
Investire in Italia richiede casi di successo. Nicolas Nati, CEO di Akka Italy, ci racconta un problema delicato: raccogliere capitali in Italia non significa investirli in aziende italiane. Akka investe in startup e società private ad alta crescita, cercando le opportunità migliori per i propri investitori: «Raccogliamo capitali in Italia e poi investiamo nel migliore che troviamo, e molto spesso, purtroppo, questo si trova negli Stati Uniti.»
Secondo Nati, finora non si è presentata l'occasione di scegliere una startup italiana a condizioni davvero equivalenti. Non è mancanza di fiducia nel Paese: i recenti successi tecnologici, come quelli visti sopra, stanno creando nuova energia e possono incoraggiare altri investitori. Nati distingue anche tra Europa e Italia: «In Europa non abbiamo un problema di ecosistema, in Italia sì. Non è un ecosistema malato, è semplicemente un ecosistema giovane.» E aggiunge che per maturare servono fiducia, collaborazione e investitori che accompagnino le imprese anche con esperienza e relazioni, non soltanto con denaro.
Tre ostacoli da superare. Le testimonianze convergono su tre difficoltà.
La prima è la frammentazione delle regole: l'Unione europea comprende 27 sistemi societari e fiscali nazionali, che rendono oneroso espandersi da un Paese all'altro.
La seconda è la carenza di capitali per le fasi di crescita avanzata: dopo la Series B, cioè quando una startup ha già superato i primi round di finanziamento, le imprese europee devono spesso cercare investitori negli Stati Uniti o in Asia.
La terza riguarda l'accesso ai talenti internazionali: procedure lente e difficoltà con i visti di lavoro frenano l'assunzione di professionisti qualificati provenienti da Paesi extra UE.
Per questo, oltre a buone idee e imprenditori capaci, servono condizioni che permettano alle imprese di crescere e competere restando in Europa.
5. Dati, Bitcoin e Blox: perché conta controllare le proprie tecnologie
Il confronto tecnologico mondiale non riguarda soltanto chi sviluppa l'intelligenza artificiale più avanzata. Conta anche chi possiede le fabbriche, chi dispone dei dati e chi controlla le infrastrutture necessarie per far funzionare i sistemi.
Nel quadro presentato a Wave, la Cina concentra circa il 30% della produzione industriale mondiale e dispone di grandi quantità di dati generati dagli impianti. Negli Stati Uniti, invece, i grandi fornitori di cloud, spesso chiamati hyperscaler, concentrano una parte rilevante degli investimenti nelle infrastrutture digitali.
Per l'Europa una possibile risposta consiste nell'utilizzare modelli AI open weight all'interno degli stabilimenti, cioè su sistemi aziendali gestiti direttamente, senza inviare necessariamente tutti i dati di fabbrica a servizi esterni. Questo approccio, detto on premise, può offrire maggiore controllo sulle informazioni industriali e sulle conoscenze proprietarie delle imprese.
A Torino, una comunità nata intorno a Bitcoin
Il tema del controllo sulle tecnologie si ritrova anche nella storia di Blox Space, un luogo torinese dedicato a Bitcoin e alle cosiddette Freedom Technologies. In questo contesto si parla di tecnologie aperte, diritti digitali, sicurezza informatica e strumenti che permettono alle persone di gestire più direttamente i propri sistemi.
Il progetto è nato da incontri informali, i Satoshi Spritz, organizzati nei pub cittadini, ed è cresciuto con BitPolito, associazione studentesca del Politecnico di Torino. La comunità ha attirato l'attenzione di Fulgur Ventures, che ha sostenuto la nascita dell'hub a Torino, scegliendo la città rispetto ad alternative come Milano e Roma.
Emile Jellinek e Kaleidoswap: collegare diverse reti Bitcoin
Emile Jellinek ha presentato Kaleidoswap come una piattaforma di scambio decentralizzata. Invece di affidarsi a un unico intermediario centrale, collega diverse tecnologie costruite sopra la rete Bitcoin.
Secondo la descrizione raccolta, la piattaforma può supportare stablecoin come USDT nativo, strumenti digitali progettati per mantenere un valore relativamente stabile, e operazioni programmabili, per esempio investimenti periodici o ordini che si attivano al raggiungimento di un determinato prezzo.
Gianluca Artusio: dalla comunità Bitcoin alla nascita di Blox Space
Gianluca Artusio ha raccontato a PMI Stories come si è formata questa comunità. Tutto è partito dagli incontri del giovedì nei pub, promossi a Torino da Salvatore, e dall'attività degli studenti di BitPolito. L'associazione ha organizzato conferenze, iniziative educative e momenti di confronto anche con professori e università.
Fulgur Ventures ha poi deciso di sostenere il progetto con uno spazio in centro, all'interno di un edificio acquistato e ristrutturato. Per Blox, però, la funzione principale non è soltanto offrire un luogo di incontro: "La missione di Blox è proprio quella di fare educazione gratuita, aperta alla cittadinanza, per tutti."
L'obiettivo è spiegare temi complessi senza richiedere competenze preliminari. Secondo Artusio, circa l'80 per cento delle persone che entrano ha già sentito parlare di Bitcoin, ma spesso ne ha un'immagine parziale o distorta. "Questo argomento purtroppo è stato raccontato per più di un decennio in maniera criminale."
Filippo Farenga: superare la diffidenza
Filippo Farenga, lead di Blox, ha osservato che Bitcoin è stato spesso oggetto di critiche e attacchi fin dalla nascita. Secondo la sua lettura, il fatto che non dipenda da un unico punto centrale lo rende più resistente ai problemi di un singolo soggetto o sistema.
La sfida è anche culturale. Molti associano ancora Bitcoin soprattutto a episodi di criminalità o riciclaggio, e questo rende più difficile avvicinarsi all'argomento in modo informato. Uno spazio fisico, aperto e accessibile permette di parlare faccia a faccia con chi è curioso. "C'è sempre un po' di timore nell'entrare. Vediamo anche molte persone che magari guardano incuriosite, ma le vedi un po' timorose, non si spingono con quel passo in più."
Far entrare chi osserva dall'esterno e offrire occasioni di informazione gratuita sarà una delle sfide dei prossimi mesi.
LE CONCLUSIONI DEL REPORTAGE
Il vero vantaggio è saper trasformare le idee in risultati
Dai capitali di Vento alla robotica chirurgica, dalla guida autonoma agli strumenti finanziari digitali, Wave ha messo in evidenza lo stesso punto: la tecnologia crea opportunità, ma è la capacità di usarla bene a trasformarle in valore.
L'AI rende più semplice sviluppare un software, ma aumenta l'importanza di competenze, processi e controlli. Nell'industria, Ferrari Luce mostra il ruolo del design e del rapporto fisico con gli oggetti, mentre Wayve e Stellantis cercano di portare l'autonomia su più automobili. Moon Surgical e Theras, dal canto loro, devono rispettare esigenze cliniche e regole rigorose.
Casi come Revolut, ICEYE, Ajax Systems e Bending Spoons indicano che una società può ambire a mercati mondiali mantenendo forti radici europee. Ma le imprese devono ancora affrontare regole frammentate, scarsità di capitale nelle fasi avanzate e difficoltà nell'attrarre talenti internazionali.
Come ha osservato Nicolas Nati, l'ecosistema italiano non è necessariamente malato: deve ancora maturare, attraverso fiducia e risultati visibili. Infine, l'attenzione ai modelli AI gestiti internamente e alle tecnologie aperte raccontate da Blox mette al centro un'altra esigenza: non dipendere completamente da infrastrutture e decisioni altrui.
Per Torino la sfida sarà unire i capitali per le nuove imprese, la comunità universitaria e l'esperienza della manifattura di precisione, trasformandoli in aziende capaci di crescere in tutta Europa.