Due nuovi laboratori di IA a Oxford e UCL: il Regno Unito scommette su un'intelligenza artificiale più economica e aperta

Il Regno Unito scommette che il futuro dell'IA non debba essere per forza più grande, più costoso o rinchiuso nei data center di pochi giganti tecnologici americani. Il 23 giugno 2026, il Department for Science, Innovation and Technology (DSIT), attraverso UK Research and Innovation (UKRI), ha annunciato un finanziamento fino a 60 milioni di sterline per due nuovi laboratori di ricerca sull'IA presso l'Università di Oxford e l'University College London (UCL) .

I due laboratori: SOFAIR e BOLD

Ogni laboratorio ha una missione specifica e complementare, supportata dai fondi dell'Engineering and Physical Sciences Research Council (EPSRC) e dall'accesso a potenza di calcolo su larga scala .

Laboratorio SOFAIR (Science of Fundamental AI Research) — guidato dall'UCL

Guidato dal professor David Barber dell'UCL, in collaborazione con le università di Cambridge, Oxford e Edimburgo, la missione di SOFAIR è sviluppare nuove tecnologie di IA open-source che possano funzionare su hardware ampiamente disponibile, inclusi i normali computer consumer . Il laboratorio riunisce ricercatori di informatica, matematica, statistica e neuroscienze per progettare architetture di IA fondamentalmente nuove, affrontando direttamente problemi attuali come le risposte inaccurate dei sistemi di IA .

Laboratorio BOLD (British Open-ended Learning and Discovery) — guidato da Oxford

Guidato dal professore associato Jakob Foerster di Oxford, con l'UCL e altri partner, BOLD mira a ripensare il modo in cui l'IA apprende dal mondo, aprendo la strada a nuovi approcci che consentano all'IA di apprendere senza richiedere un'enorme potenza di calcolo centralizzata . Invece di limitarsi a scalare i metodi esistenti, esplorerà nuovi paradigmi di apprendimento, con l'obiettivo di costruire un'IA più efficiente, più aperta e più allineata alle esigenze umane .

La strategia: efficienza anziché scala

L'intera iniziativa è un'alternativa deliberata all'approccio "più grande è meglio" delle grandi aziende tecnologiche statunitensi . La strategia non è quella di superare in spesa i giganti della tecnologia su dati e potenza di calcolo, ma di superarli in innovazione su efficienza, apertura e accessibilità .

• Costi inferiori grazie all'efficienza fondamentale: invece di cercare di competere sulla scala, i laboratori puntano a modifiche fondamentali al funzionamento dell'IA, rendendola più economica da gestire e accessibile a un numero molto maggiore di organizzazioni .
• IA open-source e indipendente dall'hardware: SOFAIR costruirà modelli open-source che funzionano su hardware ampiamente disponibile, riducendo la necessità di infrastrutture specializzate costose .
• Riduzione della dipendenza dai data center centralizzati: il lavoro di BOLD sull'apprendimento decentralizzato mira a ridurre la dipendenza dall'infrastruttura di data center remoti di proprietà dei grandi fornitori .
• Capacità sovrana del Regno Unito: il ministro per l'IA Kanishka Narayan ha dichiarato che l'iniziativa rafforza le competenze britanniche "a casa" e "riduce la dipendenza dagli altri" . Il professor David Barber ha esplicitamente affermato che SOFAIR "ridurrà la dipendenza dal ristretto numero di fornitori di modelli, rafforzando la sovranità del Regno Unito" .
• Accesso per piccole imprese e servizi pubblici: rendendo l'IA più economica e facile da adottare, i laboratori mirano ad aprire l'IA a piccole imprese, servizi pubblici e ricercatori in tutto il Regno Unito che attualmente non possono permettersi sistemi di IA di alto livello .

In sintesi, il Regno Unito sta perseguendo un percorso di IA sovrana, aperta ed efficiente, con il potenziale di rimodellare il modo in cui l'IA viene costruita e implementata — non costruendo il modello più grande, ma costruendone uno che quasi chiunque possa eseguire.