Le parole di Jensen Huang a Londra e a Berlino
Il 19 ottobre 2026 Jensen Huang è stato ospite stellare di un summit d'investimento organizzato dal cancelliere tedesco Friedrich Merz, a cui hanno partecipato circa 200 dirigenti d'azienda. Prima di arrivare a Berlino, Huang ha rilasciato una conferenza stampa a Londra, dove ha dichiarato: «Niente mi ferisce più vedere uno dei paesi più tecnologicamente avanzati rimanere così indietro». Ha aggiunto che la “cultura europea di rimuginare troppo” potrebbe essere la causa di questo ritardo, ma ha concluso con un invito energico: «La Germania ha tanto talento – mettetelo al lavoro».
Nonostante la critica, Huang ha elogiato la Germania come il più grande sito europeo di Nvidia, sottolineando la forza dell'industria manifatturiera, del settore meccanico e dell'automotive, che rappresentano una base ideale per l'adozione pratica dell'IA. Questa contraddizione è stata ripresa da diversi media, tra cui ZDFheute, che ha pubblicato un’intervista esclusiva di Huang il 16 ottobre, in cui il CEO promuoveva un futuro “pacto IA” tra il governo tedesco e Nvidia.
Il “pacto IA” tra Berlin e Nvidia
Nel medesimo intervista Huang ha spiegato che un accordo con il governo non comprometterebbe la sovranità dei dati: finché le applicazioni e i dati rimangono operativi in Germania, il controllo resta nazionale, anche se i chip provengono da un’azienda statunitense. Durante una presentazione di prodotto a Berlino, Huang ha affermato di aver bisogno di “rechenchips che non abbiamo in Europa”, evidenziando la mancanza di una catena di produzione locale per acceleratori IA avanzati.
Fino ad oggi, i dettagli concreti del patto – importi di investimento, tempistiche o milestones – non sono stati divulgati. La copertura di tz.de parla di un “ritardo tecnologico” senza fornire cifre, indicando che il dibattito pubblico è più influenzato dal tono della critica che da dati contrattuali.
Quanto codice è realmente generato dall'IA? Il confronto internazionale
Per valutare la veridicità delle affermazioni di Huang, è necessario guardare ai numeri. Uno studio transnazionale sul contributo dell'IA nella generazione di funzioni Python mostra i seguenti risultati:
| Paese | Percentuale di codice supportato da IA | Scostamento rispetto agli USA |
|---|---|---|
| USA | 29 % | Riferimento |
| Francia | 24 % | -5 punti percentuali |
| Germania | 23 % | -6 punti percentuali |
| India | 20 % | -9 punti percentuali |
| Russia | 15 % | -14 punti percentuali |
| Cina | 12 % | -17 punti percentuali |
Il dato sorprendente è che la Germania supera la Cina di più del doppio e si colloca appena dietro la Francia. Quindi, se la critica di Huang fosse basata solo sulla quota di codice prodotto dall'IA, la Germania non sarebbe “lontanamente indietro”. La questione, quindi, si sposta verso la capacità di trasformare questi risultati in prodotti commerciali scalabili.
Il panorama dei tool di coding IA: Copilot, Claude Code e Cursor
Il mercato dei tool di assistenza al coding è estremamente dinamico. I dati di JetBrains, raccolti nell’estate 2026, mostrano una significativa ristrutturazione delle quote di utilizzo:
- GitHub Copilot: la percentuale di sviluppatori professionisti che lo usano attivamente è scesa dal 29 % al 21 % a livello globale, pur mantenendo una notorietà del 86‑90 % in Europa, Regno Unito e USA.
- Claude Code: ha registrato una crescita spettacolare, passando dal 18 % di utilizzo globale a gennaio 2026 al 39 % tra maggio e luglio 2026. Negli USA la quota ha raggiunto il 47 %.
- Cursor: ha perso terreno, scendendo dal 18 % al 12 % a livello mondiale, e in Cina da 28 % a 16 %.
Per la Germania non esistono dati specifici separati, ma la tendenza globale suggerisce che le aziende tedesche dovrebbero monitorare attentamente queste variazioni, poiché una scelta di tool effettuata nel 2025 potrebbe risultare subottimale nel 2026.
Tabella riassuntiva delle variazioni
| Tool | Utilizzo gennaio 2026 | Utilizzo maggio‑luglio 2026 | Trend |
|---|---|---|---|
| Claude Code (mondiale) | 18 % | 39 % | stark steigend |
| Claude Code (USA) | n.d. | 47 % | höchste Einzelrate |
| GitHub Copilot (mondiale) | 29 % | 21 % | rückläufig |
| Cursor (mondiale) | 18 % | 12 % | rückläufig |
| Cursor (Cina) | 28 % | 16 % | stark rückläufig |
Il vero ostacolo: la carenza di talenti IT in Germania
Il fattore più limitante per l’adozione efficace dell’IA è la disponibilità di professionisti qualificati. Secondo una valutazione della Commissione Europea, circa l’85 % delle imprese tedesche segnala una carenza di personale IT. Le posizioni rimangono vacanti in media per quasi otto mesi, e un quarto delle aziende dichiara di aver dovuto rinunciare a progetti di IA a causa della mancanza di competenze.
Questa situazione è aggravata da due dinamiche interconnesse:
- Fuga di cervelli: i talenti più promettenti sono attratti da salari più alti nei Paesi Bassi, Svezia e Regno Unito.
- Formazione insufficiente: i programmi universitari e le iniziative di formazione continua non riescono a tenere il passo con la rapida evoluzione delle tecnologie IA.
Di conseguenza, anche se il 23 % del codice è già generato da IA, le imprese non riescono a trasformare quel vantaggio in vantaggi competitivi concreti.
Cosa significano i dati per le aziende tedesche e austriache
Le cifre presentate offrono diverse linee d’azione per gli stakeholder:
- Rivalutare gli strumenti di coding: le aziende dovrebbero implementare processi di revisione annuale dei tool adottati, con test pilota su Claude Code e valutazioni comparative con Copilot.
- Investire in formazione interna: programmi di upskilling focalizzati su prompt engineering, integrazione di modelli di linguaggio e best practice di sicurezza del codice AI.
- Collaborare con università e centri di ricerca: creare partnership per sviluppare percorsi di laurea con specializzazioni in AI‑assisted software engineering.
- Promuovere politiche di retention: incentivare i talenti con pacchetti di benefit, lavoro ibrido e opportunità di partecipazione a progetti di IA di alto profilo.
- Partecipare al “pacto IA”: anche se i dettagli sono ancora vaghi, le aziende dovrebbero monitorare l’evoluzione del patto e valutare la possibilità di accedere a finanziamenti pubblici o a crediti di utilizzo di hardware Nvidia.
Per le imprese austriache la situazione è analoga: il mercato dei tool è altrettanto volatile e la carenza di specialisti è percepita in maniera simile. Quindi, le raccomandazioni sopra elencate sono pienamente applicabili anche al contesto austriaco.
Conclusioni: oltre le parole di Huang
Jensen Huang ha lanciato una sfida retorica potente, ma i dati mostrano che la Germania non è “lontanamente indietro” in termini di percentuale di codice generato da IA. Il vero divario risiede nella capacità di trasformare quella percentuale in prodotti commerciali, nella velocità di adozione dei nuovi tool e, soprattutto, nella disponibilità di professionisti capaci di sfruttare al meglio le tecnologie emergenti.
Se il governo e le imprese risponderanno con investimenti mirati nella formazione, nella modernizzazione delle infrastrutture hardware e in una strategia di tool management dinamica, la Germania può non solo colmare il gap di pochi punti percentuali rispetto agli USA, ma anche superare concorrenti come la Cina e la Russia nella creazione di valore aggiunto dall’IA.