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Gli investimenti AI in Europa volano a 6 miliardi, ma il bottino se lo dividono in tre
Le startup di intelligenza artificiale europee hanno raccolto circa 6 miliardi di euro nel primo semestre 2026, il settore che pesa di più nell'intero panorama tech continentale in un semestre segnato da meno operazioni ma importi più alti. Tre operazioni da sole valgono circa 2,5 miliardi, quasi il 43% di quel totale. A misurarlo è il Funding Explorer di Tech.eu, nel suo rapporto sul primo semestre 2026.
Il seed più alto è quello di Ineffable Intelligence, circa 936 milioni di euro (1,1 miliardi di dollari) raccolti da Sequoia e NVIDIA per la startup fondata a Londra da David Silver, che ha guidato per anni la ricerca su reinforcement learning in DeepMind. Poco sotto c'è Advanced Machine Intelligence, la società nata a Parigi da Yann LeCun dopo l'uscita da Meta, con circa 885 milioni (1,03 miliardi di dollari) per costruire modelli concentrati su ragionamento e pianificazione invece che sui soli grandi modelli linguistici.
Mistral AI ha ottenuto 722 milioni di euro in debito da sette banche, fra cui la giapponese MUFG, per costruire il suo primo data center proprietario a Bruyères-le-Châtel, vicino Parigi. Tom's Hardware aveva già raccontato l'operazione: fra i sottoscrittori compaiono solo banche, mai un fondo di venture capital statunitense.
Nella classifica generale dei finanziamenti tech del semestre il Regno Unito resta il paese che raccoglie di più, davanti a Germania e Francia. L'Italia resta fuori dai paesi citati nel rapporto di Tech.eu, che comunque descrive un mercato dove il capitale si concentra sempre di più in poche mani.
I tre nomi che pesano di più in questo semestre arrivavano già con una rete di relazioni enorme alle spalle: un ex ricercatore DeepMind sostenuto da Sequoia e NVIDIA, un ex capo scienziato di Meta, un laboratorio francese che le banche conoscono da anni. Per una startup italiana o europea su un mercato verticale meno centrale, il capitale premia la reputazione e l'accesso ai modelli generalisti più della qualità del prodotto: l'errore sarebbe fondare la propria strategia su quell'accesso invece che su dati proprietari e distribuzione propria.
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