Oltre 80 tra ex e attuali professori universitari sono passati ad Anthropic, OpenAI, Meta e DeepMind negli ultimi mesi. Chi lascia l'accademia per il settore privato riduce del 65% le pubblicazioni scientifiche, secondo il conteggio pubblicato da The Atlantic.
Chi hanno assunto e cosa cambia per la ricerca aperta
Anthropic ha ingaggiato un economista di Stanford, un fisico teorico dell'Università del Maryland e un filosofo analitico dell'Università del Texas ad Austin, oltre al responsabile del dipartimento di ingegneria elettrica e informatica di UC Berkeley. OpenAI ha portato via matematici e fisici, tra cui specialisti in buchi neri e teoria delle stringhe. Meta ha reclutato almeno tre professori di informatica in poche settimane. DeepMind ospita al proprio interno un gruppo di filosofi.
Le motivazioni sono due: retribuzioni difficilmente eguagliabili dalle istituzioni accademiche e accesso a risorse di calcolo che gli atenei, con i tagli ai finanziamenti pubblici, non possono più garantire. Le pubblicazioni scientifiche di chi passa all'industria si concentrano su temi di sicurezza dei modelli, non sulle capacità reali dei sistemi più avanzati. Cala anche la disponibilità di ricercatori senior per la didattica: in diversi dipartimenti di informatica americani citati dallo studio, corsi interi sono stati cancellati per assenza di titolari, con conseguente riduzione delle opportunità formative per gli studenti.
In Italia il divario è 1:15 sullo stipendio e 1:26 sul compute
Un professore ordinario italiano guadagna €53.095 lordi l'anno all'inizio della carriera, un associato €35.272, un ricercatore a tempo determinato €37.200 (tabelle stipendiali MUR, DPCM del 4 luglio 2025). Un research scientist di Anthropic riceve una compensazione totale mediana di $875.000, con picchi sopra $1,5 milioni. In OpenAI la mediana per la stessa figura sfiora $1 milione, il top registrato supera $1,8 milioni (dati Levels.fyi, aggregatore standard delle offerte tech).
Il rapporto è di circa 1:15 tra ordinario italiano e mediana Anthropic. Con i picchi OpenAI si arriva a 1:30. Non servono offerte irripetibili: le condizioni ordinarie dell'industria americana rendono già economicamente irrazionale il ritorno in cattedra. Anche sul calcolo il divario è vertiginoso. Il supercomputer Leonardo del CINECA è costato €240 milioni divisi tra MUR ed EuroHPC per sette anni di vita utile. Anthropic spende in compute cifre stimate attorno a $6,8 miliardi in un solo anno: l'infrastruttura pubblica italiana equivale a circa 13 giorni della spesa cloud di una sola azienda AI. La stessa asimmetria pesa sui consumi ambientali del settore, come mostrato dal rapporto ONU sul consumo idrico dei data center.
Anthropic apre a Milano, il PNRR forma i talenti che l'industria assorbe
Il 28 maggio 2026 Anthropic ha inaugurato la sede italiana a Milano, sesto hub europeo dopo Londra, Dublino, Parigi, Zurigo e Monaco. Le posizioni aperte includono solutions architect, ML engineer, policy, trust and safety e Applied AI. Il reclutamento diretto sul territorio non richiede più il trasferimento a San Francisco: le condizioni economiche restano quelle globali, il candidato resta in Italia.
Nel frattempo il PNRR italiano finanzia la prossima generazione di ricercatori. La fondazione FAIR - Future Artificial Intelligence Research con sede al CNR di Pisa gestisce €114,5 milioni per 350 ricercatori distribuiti su 14 atenei e 4 enti pubblici. È l'ordine di grandezza di circa 130 pacchetti compensativi medi di Anthropic. Il Dottorato Nazionale in Intelligenza Artificiale conta oltre 100 nuovi iscritti l'anno. Analogamente al filosofo di Austin passato ad Anthropic, in Italia esistono percorsi di eccellenza che restano isolati: dal prototipo dell'Università del Texas che produce acqua potabile dall'aria ai test HL-LHC superati dai circuiti INFN di Milano e Genova, la ricerca pubblica italiana produce risultati di frontiera ma con budget e stipendi non paragonabili.
Il MUR non ha annunciato interventi strutturali sui salari accademici né un piano di compute sovrano dedicato alla ricerca fondamentale. Senza un percorso di tenure competitivo e infrastruttura pubblica di calcolo aggiuntiva rispetto a Leonardo, la pipeline PNRR rischia di funzionare come corso di formazione gratuito per l'ufficio milanese di Anthropic.
Domande frequenti
Perché i professori universitari lasciano l'accademia per lavorare nelle Big Tech?
Le principali motivazioni sono le retribuzioni molto più elevate offerte dalle aziende tecnologiche e l'accesso a risorse di calcolo avanzate, che le università non riescono più a garantire a causa dei tagli ai finanziamenti pubblici.
Quali sono le conseguenze di questo fenomeno per la ricerca e l'insegnamento universitario?
La migrazione verso il settore privato comporta una significativa riduzione delle pubblicazioni scientifiche da parte dei professori coinvolti e una minore disponibilità di ricercatori senior per la didattica, causando la cancellazione di corsi e una diminuzione delle opportunità formative per gli studenti.
Quanto è grande il divario retributivo tra professori universitari italiani e ricercatori nelle Big Tech?
Il rapporto è di circa 1:15 tra lo stipendio di un professore ordinario italiano e la compensazione mediana di un research scientist in Anthropic; con i picchi di OpenAI si arriva a 1:30, rendendo economicamente poco attrattivo il ritorno in accademia.
Quali sono le differenze nelle risorse di calcolo disponibili tra università italiane e aziende Big Tech?
La spesa annuale in compute di Anthropic equivale a circa 13 giorni dell'infrastruttura pubblica italiana, come il supercomputer Leonardo, evidenziando un gap enorme nell'accesso alle risorse di calcolo tra pubblico e privato.
Cosa sta facendo l'Italia per formare nuovi talenti nell'intelligenza artificiale?
Attraverso il PNRR, l'Italia finanzia progetti come la fondazione FAIR e il Dottorato Nazionale in Intelligenza Artificiale, ma il rischio è che questi percorsi si traducano in una formazione gratuita per le aziende private, senza adeguate misure per trattenere i talenti.
Sono previsti interventi per colmare il gap tra accademia e industria in Italia?
Al momento, il MUR non ha annunciato interventi strutturali sui salari accademici né piani per potenziare le infrastrutture pubbliche di calcolo, lasciando irrisolto il problema della fuga di cervelli verso il settore privato.
