Google, Pentagono e AI classificata. Un nuovo livello nella tecnologia militare

Google avrebbe firmato un accordo classificato con il Dipartimento della Difesa degli Stati Uniti per consentire l’impiego dei propri modelli di intelligenza artificiale in ambienti governativi riservati. La notizia, riportata da The Information e ripresa da diverse testate internazionali, descrive un’intesa dai contorni deliberatamente ampi: l’IA di Google potrebbe essere utilizzata dal Pentagono per “any lawful government purpose”, cioè per qualsiasi finalità governativa lecita. Reuters, nel rilanciare la notizia, ha precisato di non aver potuto verificarla in modo indipendente. Questo elemento va tenuto al centro dell’analisi. Il testo integrale dell’accordo non è pubblico e il perimetro operativo resta, per definizione, opaco.

Il fatto non va letto come un semplice contratto tecnologico. Il suo peso risiede nel cambio di soglia che segnala. L’intelligenza artificiale generativa, dopo essere stata presentata per anni come strumento di produttività, ricerca, automazione e supporto decisionale, viene progressivamente integrata anche nelle infrastrutture classificate dello Stato. In questo senso, la questione non è soltanto che Google collabori con il Pentagono. Il punto è che i grandi modelli privati stanno diventando parte del lessico operativo della sicurezza nazionale.

Il contesto: dal cloud al perimetro classificato

L’accordo riportato non nasce dal nulla. Nel luglio 2025 Google Public Sector aveva già annunciato un contratto da un massimo di 200 milioni di dollari con il Chief Digital and Artificial Intelligence Office (CDAO) del Dipartimento della Difesa (DoD), destinato ad accelerare le capacità di IA e cloud nel perimetro del DoD. In quel comunicato, Google indicava, tra le capacità disponibili per il Dipartimento, cloud infrastructure, TPU, Agentspace e accesso all’infrastruttura CONUS, oltre a richiamare l’autorizzazione DoD Impact Level 6 per Google Distributed Cloud e le capacità air-gapped per dati e applicazioni sensibili.

Il Pentagono, sempre nel 2025, ha assegnato contratti fino a 200 milioni di dollari anche ad altri grandi laboratori di IA, tra cui Anthropic, OpenAI e xAI. Secondo il CDAO, l’obiettivo era accelerare l’adozione di capacità avanzate di IA e sviluppare flussi di lavoro agentici su diverse mission areas. Il quadro è già quello di una competizione strutturata tra fornitori privati per entrare nell’ecosistema della difesa statunitense.

La novità dell’accordo classificato, se confermata nei termini riportati, riguarda il livello di integrazione. Non si tratta più soltanto di infrastruttura cloud o di strumenti per contesti non classificati. Si parla di modelli utilizzabili in ambienti riservati, dove transitano attività sensibili e dove la possibilità di scrutinio pubblico è per forza limitata. È qui che il problema diventa politico, strategico e operativo.

La formula “any lawful government purpose” e il nodo del controllo

La formula “any lawful government purpose” (qualsiasi finalità governativa lecita) è volutamente ampia. Non indica, da sola, un uso specifico. Non autorizza a concludere che i modelli di Google siano già impiegati in operazioni militari concrete, né consente di attribuire al contratto finalità che non emergono dalle fonti disponibili. Delimita però il campo in modo molto esteso: il vincolo principale non è una finalità tecnica predeterminata, ma la legalità dell’uso governativo.

Secondo quanto riportato da The Verge, l’accordo conterrebbe riferimenti al divieto di impiego per sorveglianza domestica di massa o per armi autonome senza adeguato controllo umano. La ricostruzione indica però che Google non avrebbe un diritto di controllo o di veto sulle decisioni operative lecite del governo. Se questo impianto fosse confermato, il punto centrale sarebbe la distribuzione dell’autorità. Il fornitore può dichiarare principi, definire cautele, impostare policy o collaborare sulle configurazioni di sicurezza. La decisione finale sull’impiego, nel perimetro governativo classificato, rimarrebbe nelle mani dello Stato.

Questo è il nodo più rilevante. L’accordo non va interpretato solo come cessione di tecnologia, ma come trasferimento di capacità in un ambiente dove trasparenza, audit esterno e controllo pubblico sono più deboli. Il problema non è soltanto “che cosa può fare il modello”. È chi decide come impiegarlo, con quali salvaguardie, con quali verifiche e con quali possibilità di contestazione.

La frattura interna a Google

La notizia arriva in un clima già teso. Più di 600 dipendenti di Google, inclusi lavoratori collegati ai sistemi di AI e a DeepMind, avevano firmato una lettera indirizzata al CEO Sundar Pichai per chiedere di non rendere disponibili i sistemi dell’azienda per carichi di lavoro classificati del Pentagono. La preoccupazione riguardava usi potenzialmente dannosi, tra cui sorveglianza di massa e armi autonome letali.

Questa opposizione interna non è un dettaglio reputazionale. È un indicatore del conflitto più profondo che attraversa l’industria dell’AI. Da una parte, le aziende tecnologiche rivendicano il ruolo di infrastrutture strategiche per la sicurezza nazionale, in un contesto di competizione geopolitica e tecnologica sempre più marcata. Dall’altra, una parte della forza lavoro tecnica teme che la classificazione militare renda impossibile verificare gli usi effettivi dei sistemi che contribuisce a costruire.

La tensione è resa più evidente dall’evoluzione dei principi pubblici di Google sull’AI. Nel 2018 l’azienda aveva definito una serie di obiettivi e limiti per le applicazioni dell’intelligenza artificiale, impegnandosi tra l’altro a non sviluppare tecnologie il cui scopo principale fosse causare o facilitare direttamente danni alle persone, né a realizzare strumenti di sorveglianza contrari a norme internazionalmente accettate. Nel 2025, secondo CNBC e altri osservatori, Google ha rimosso dalla propria pagina dei principi AI il precedente impegno esplicito a non utilizzare l’IA per armi o sorveglianza.

Questo passaggio non prova di per sé un cambio operativo specifico. Indica però un mutamento di cornice. La linea tra collaborazione tecnologica, sicurezza nazionale e applicazioni militari si fa meno netta. Quando quella linea si assottiglia, la governance non può più essere affidata soltanto a dichiarazioni di principio.

La competizione tra Big Tech e apparato statale

L’intesa con il Pentagono colloca Google nello stesso spazio competitivo di altre aziende che puntano a diventare fornitori chiave per l’AI governativa e militare. OpenAI, xAI, Anthropic e Google sono ormai parte di una mappa industriale nella quale modelli di frontiera, cloud sicuro, infrastrutture air-gapped e agentic workflows diventano elementi della capacità statale.

Questo sposta il baricentro del discorso pubblico sull’intelligenza artificiale. La fase dell’adozione enterprise e della sperimentazione applicativa sembra ormai alle spalle. Capacità computazionale, modelli linguistici e multimodali, interfacce agentiche e infrastrutture cloud entrano ora nei processi attraverso cui lo Stato organizza informazione, pianificazione, analisi e supporto operativo.

La difesa statunitense ha un incentivo evidente a non restare dipendente da un solo fornitore. Allo stesso tempo, le aziende hanno un incentivo economico, industriale e strategico a non essere escluse dal mercato governativo. Il risultato è una convergenza progressiva tra settore privato dell’AI e apparato pubblico della sicurezza. Questa convergenza non è automaticamente illegittima, ma richiede un livello di controllo superiore a quello necessario per un normale contratto di fornitura tecnologica.

Le implicazioni principali

La prima implicazione riguarda la normalizzazione dell’AI generativa nel dominio della difesa. Un accordo classificato non dimostra da solo l’esistenza di usi bellici diretti. Segnala però che i modelli di AI sono considerati abbastanza rilevanti da essere portati dentro ambienti riservati. Questo è già un cambio di fase.

La seconda implicazione riguarda l’asimmetria tra potenza tecnica e verificabilità pubblica. Nei sistemi classificati, l’accountability dipende da meccanismi interni, controlli istituzionali, clausole contrattuali e catene di responsabilità non sempre accessibili all’opinione pubblica. Più la tecnologia è general purpose, più diventa difficile delimitare ex ante tutti gli usi possibili.

La terza implicazione riguarda il ruolo delle aziende. Google può rivendicare principi di responsabilità, limiti sull’uso improprio e collaborazione con il governo per la sicurezza nazionale. Ma, se non dispone di un potere effettivo di veto sulle decisioni operative lecite, la sua capacità di controllo resta strutturalmente limitata. È qui che il linguaggio etico incontra il limite del rapporto contrattuale con lo Stato.

La quarta implicazione riguarda il mercato dell’AI. I contratti con il Dipartimento della Difesa non sono soltanto fonti di ricavi. Sono anche strumenti di legittimazione industriale, accesso istituzionale, apprendimento operativo e posizionamento strategico. Chi entra nel perimetro governativo acquisisce esperienza su casi d’uso ad alta criticità. Chi resta fuori rischia di perdere una porzione decisiva della futura infrastruttura pubblica dell’IA.

Una notizia da leggere senza automatismi

L’accordo tra Google e Pentagono, allo stato delle informazioni disponibili, non autorizza letture definitive. Non sappiamo quali sistemi saranno effettivamente impiegati, in quali ambienti, con quali dati, con quali livelli di supervisione e con quali limiti tecnici; come non sappiamo se l’accordo avrà effetti immediati o se rappresenterà soprattutto un ampliamento contrattuale abilitante. Infine, non sappiamo neppure quanto le clausole di salvaguardia siano operative, verificabili o solo dichiarative.

Con ragionevole certezza però si può affermare che il rapporto tra AI commerciale e sicurezza nazionale sta cambiando natura. I modelli sviluppati da aziende private non sono più soltanto strumenti venduti a imprese, sviluppatori o utenti finali. Stanno diventando componenti potenziali dell’infrastruttura decisionale, informativa e operativa degli Stati.

Per questo la domanda da porsi non è se Google abbia firmato “l’ennesimo contratto” di matrice governativa. La domanda è quale forma assumerà, nei prossimi anni, il controllo democratico su tecnologie sempre più potenti, sempre più generaliste e sempre più integrate in spazi classificati dato che è lì che la vicenda supera il perimetro aziendale e diventa un tema di governance strategico-operativa.

Glossario

Air-gapped: sistema informatico isolato da reti esterne, in particolare da Internet, per ridurre il rischio di accessi non autorizzati o esfiltrazione di dati. È usato in ambienti ad alta sicurezza, dove vengono trattate informazioni sensibili o classificate.

Alphabet: holding societaria che controlla Google e altre società del gruppo. Quando si parla di impatti industriali o finanziari legati a Google, il riferimento più ampio è spesso Alphabet.

Any lawful government purpose: espressione traducibile come “qualsiasi finalità governativa lecita”. Indica una formula ampia che, se inserita in un accordo, consente l’uso della tecnologia per scopi governativi purché rientrino nel perimetro della legalità applicabile.

Big Tech: espressione usata per indicare le grandi aziende tecnologiche globali, come Google, Microsoft, Amazon, Meta e Apple. Nel contesto dell’articolo indica il ruolo crescente dei grandi fornitori privati nelle infrastrutture digitali dello Stato.

CDAO: acronimo di Chief Digital and Artificial Intelligence Office. È l’ufficio del Dipartimento della Difesa statunitense incaricato di coordinare dati, intelligenza artificiale e trasformazione digitale all’interno del perimetro militare e governativo.

Cloud infrastructure: insieme di risorse informatiche disponibili tramite infrastrutture cloud, come potenza di calcolo, archiviazione, reti, database e servizi applicativi. In ambito difesa, il cloud deve rispettare requisiti di sicurezza più stringenti rispetto agli usi commerciali ordinari.

CONUS: acronimo di Continental United States. Indica il territorio continentale degli Stati Uniti, escludendo generalmente Alaska, Hawaii e territori esterni. Nel contesto cloud e difesa può riferirsi alla localizzazione fisica delle infrastrutture e dei dati all’interno del territorio statunitense continentale.

DeepMind: società di ricerca sull’intelligenza artificiale controllata da Google. È nota per lo sviluppo di sistemi avanzati di IA e oggi contribuisce in modo rilevante all’ecosistema di ricerca e sviluppo dell’intelligenza artificiale del gruppo Google.

DoD Impact Level 6: livello di sicurezza del Dipartimento della Difesa statunitense per ambienti cloud destinati alla gestione di dati classificati fino al livello Secret. È uno dei requisiti più elevati per fornitori cloud che operano nel perimetro della difesa.

General purpose AI: intelligenza artificiale a uso generale, progettata per svolgere molte tipologie di attività diverse e non un solo compito specifico. Questa caratteristica aumenta il valore strategico dei modelli, ma rende più complesso prevederne e limitarne tutti gli impieghi possibili.

Google Distributed Cloud: offerta cloud di Google pensata per portare servizi e infrastrutture cloud anche in ambienti dedicati, locali, sovrani o ad alta sicurezza. Può essere rilevante per organizzazioni che devono controllare in modo stringente dati, localizzazione e accessi.

Google Public Sector: divisione di Google dedicata ai servizi per enti pubblici, governi, agenzie federali, amministrazioni e organizzazioni del settore pubblico. Nel contesto dell’articolo è il soggetto attraverso cui Google opera nel mercato governativo e della difesa.

Governance dell’IA: insieme di regole, controlli, processi, responsabilità e principi che guidano lo sviluppo e l’uso dei sistemi di intelligenza artificiale. Nel settore pubblico e militare riguarda anche trasparenza, supervisione, limiti d’uso, sicurezza e responsabilità.

AI classificata: uso o sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale all’interno di ambienti soggetti a classificazione di sicurezza. Non indica necessariamente un tipo diverso di modello, ma un perimetro operativo più sensibile e meno accessibile al controllo pubblico.

AI generativa: categoria di sistemi di intelligenza artificiale capaci di generare contenuti, come testo, codice, immagini, audio, sintesi, analisi o risposte operative. I modelli generativi sono alla base di molti strumenti oggi usati in contesti aziendali, governativi e di ricerca.

Infrastruttura critica: sistema, rete o servizio essenziale per il funzionamento di uno Stato, di un’economia o di un’organizzazione. In ambito digitale può includere cloud, data center, reti di comunicazione, sistemi energetici, servizi finanziari e piattaforme di sicurezza.

Modelli multimodali: sistemi di IA capaci di elaborare più tipi di input, per esempio testo, immagini, audio, video o dati strutturati. Sono rilevanti perché ampliano le capacità operative rispetto ai soli modelli linguistici testuali.

Pentagono: nome comunemente usato per indicare il Dipartimento della Difesa degli Stati Uniti, dal nome dell’edificio che ne ospita la sede principale. Nell’articolo rappresenta l’apparato militare e strategico statunitense.

Procurement tecnologico: processo attraverso cui enti pubblici, governi o grandi organizzazioni acquistano tecnologie, servizi digitali, infrastrutture cloud, software o capacità specialistiche da fornitori privati.

Sorveglianza domestica di massa: raccolta o monitoraggio esteso e sistematico di dati relativi alla popolazione interna di uno Stato. Nel dibattito sull’IA è uno degli usi più sensibili, perché può incidere su privacy, libertà civili e controllo sociale.

TPU: acronimo di Tensor Processing Unit. È un processore specializzato sviluppato da Google per accelerare carichi di lavoro di intelligenza artificiale e machine learning. Le TPU sono rilevanti perché la capacità computazionale è una componente essenziale nello sviluppo e nell’esecuzione dei modelli avanzati.

Workflow agentici: flussi di lavoro basati su sistemi IA capaci di eseguire sequenze di compiti con un certo grado di autonomia operativa. Non indicano necessariamente autonomia piena, ma una maggiore capacità di pianificare, usare strumenti, richiamare dati e completare attività complesse.

xAI: azienda di intelligenza artificiale fondata da Elon Musk. È uno degli attori citati nel quadro della competizione tra provider privati di IA per contratti e collaborazioni con il settore pubblico statunitense.