Per anni l'intelligenza artificiale generativa ha monopolizzato titoli di giornale, round di finanziamento e conversazioni da conferenza, al punto da far sembrare che il futuro della tecnologia si esaurisse tutto dentro un chatbot o un modello linguistico. Nel 2026 il quadro si è complicato, ed è proprio questo il segnale più interessante: una parte crescente e sempre più consistente del capitale di rischio globale non sta più finanziando applicazioni software, ma startup che lavorano su robotica fisica, calcolo quantistico, fusione nucleare e biotecnologie guidate dall'AI, cioè su tecnologie che promettono di trasformare il mondo materiale tanto quanto l'AI ha trasformato quello digitale.
In questo articolo trovi una panoramica aggiornata delle startup e dei settori che stanno costruendo quella che molti investitori chiamano già la fase successiva della rivoluzione tecnologica: robotica e AI fisica, quantum computing, fusione nucleare e AI applicata alla scoperta di farmaci, con dati di finanziamento, protagonisti principali, applicazioni concrete e le domande ancora aperte su tempi e rischi di questa nuova ondata di investimenti.
Indice dei Contenuti
- Perché si Parla Già di un'Era Oltre l'AI
- Il Denaro dei Venture Capital Sta Cambiando Direzione
- La Robotica Fisica: Quando l'Intelligenza Artificiale Ottiene un Corpo
- Il Calcolo Quantistico Esce dai Laboratori
- La Fusione Nucleare: la Scommessa Energetica da Miliardi di Dollari
- L'Intelligenza Artificiale che Progetta Farmaci
- Esperienze, Domande e Parere degli Esperti sulle Startup Deep Tech
- Tabella Riepilogativa dei Settori e delle Startup Chiave
- Rischi, Sfide e Voci Critiche sul Prossimo Ciclo Tecnologico
- FAQ: Domande Frequenti
- Conclusione
Perché si Parla Già di un'Era Oltre l'AI
Il termine con cui gli investitori descrivono questo fenomeno è deep tech, cioè quelle startup che affrontano problemi tecnici complessi e a lungo ciclo di sviluppo, con l'obiettivo di ottenere, se hanno successo, ritorni economici molto elevati. Secondo un'analisi di Boston Consulting Group ripresa da diversi report di settore, la quota del deep tech sul totale dei finanziamenti di venture capital globali è passata da circa il 10% di un decennio fa a circa il 20% oggi, un raddoppio che riflette un cambiamento reale nelle priorità degli investitori, non solo un effetto moda.
Il ragionamento alla base di questo spostamento di capitale è relativamente semplice. Dopo anni in cui il software puro, dalle app mobile ai SaaS aziendali, ha rappresentato il grosso dei ritorni per i fondi di venture capital, molti investitori ritengono che i problemi più difficili e redditizi rimasti da risolvere, come la transizione energetica, i limiti del calcolo tradizionale e la trasformazione della sanità, richiedano aziende costruite su scoperte scientifiche e ingegneristiche fondamentali, non solo su applicazioni digitali. In Europa questo spostamento è ancora più marcato: il deep tech attrae il 44% di tutti gli investimenti tecnologici della regione, secondo l'analisi di StartUs Insights, un dato che riflette anche la scelta politica di diversi governi europei di trattare queste tecnologie come infrastrutture strategiche.
Non si tratta comunque di un abbandono dell'intelligenza artificiale generativa, quanto piuttosto della sua estensione naturale verso il mondo fisico e verso problemi scientifici complessi: i modelli linguistici e le tecniche di apprendimento automatico che hanno reso possibile ChatGPT e i suoi successori sono oggi gli stessi strumenti che permettono ai robot di imparare a manipolare oggetti, ai ricercatori di simulare il ripiegamento delle proteine e agli ingegneri di ottimizzare il plasma nei reattori a fusione.
Il Denaro dei Venture Capital Sta Cambiando Direzione
I numeri aggregati raccontano meglio di ogni altra cosa la portata di questo spostamento. Secondo i dati raccolti da Tracxn, il settore deep tech nel suo complesso ha attratto complessivamente 1.480 miliardi di dollari di capitale di rischio e private equity, con 385 aziende diventate unicorni e oltre 31.500 società finanziate a livello globale, un ecosistema che oggi conta quasi 97.000 aziende attive nel mondo.
A livello geografico, gli Stati Uniti restano il mercato dominante con 924 miliardi di dollari di investimenti complessivi e quasi 28.800 aziende deep tech, seguiti da India e Cina, ciascuna con diverse migliaia di società attive nel settore. In parallelo, però, l'Europa sta costruendo una propria capacità di finanziamento pubblico dedicata: la European Tech Champions Initiative ha visto la Banca Europea per gli Investimenti e il Fondo Europeo per gli Investimenti impegnare 1,25 miliardi di euro nella sua seconda fase, mentre l'European Innovation Council Fund ha già investito oltre un miliardo di euro in 272 aziende, mobilitando ulteriori 2,6 miliardi di euro di co-investimento privato.
Un aspetto che emerge con chiarezza dalle analisi di settore, come quella pubblicata da New Market Pitch, è la concentrazione del capitale attorno a un numero relativamente ristretto di investitori specializzati capaci di valutare rischio tecnico, industriale e strategico insieme: fondi come Bessemer Venture Partners, GV, Breakthrough Energy Ventures e Khosla Ventures compaiono ripetutamente nei round più rilevanti di semiconduttori, robotica, quantum computing, spazio ed energia, segno che si tratta di un mercato dove l'esperienza tecnica specifica conta quanto la disponibilità di capitale.
La Robotica Fisica: Quando l'Intelligenza Artificiale Ottiene un Corpo
Se c'è un settore che meglio rappresenta il passaggio dell'AI dal mondo digitale a quello fisico, è la robotica avanzata, e in particolare i robot umanoidi. Secondo i dati di Dealroom, le aziende di robotica hanno raccolto complessivamente 55,8 miliardi di dollari solo nel 2026, quasi il doppio del record precedente stabilito l'anno prima, un'accelerazione che riflette la convinzione diffusa tra gli investitori che i modelli di intelligenza artificiale sviluppati per il linguaggio possano essere adattati per insegnare ai robot a muoversi e manipolare oggetti nel mondo reale.
Tra le aziende protagoniste di questa corsa, Figure AI risulta la startup umanoide pura più finanziata al mondo, con circa 2,3 miliardi di dollari raccolti complessivamente e una valutazione di 39 miliardi di dollari dopo il round Serie C chiuso a settembre 2025. Sul fronte europeo, la tedesca NEURA Robotics ha chiuso a giugno 2026 un round Serie C fino a 1,4 miliardi di dollari, guidato da Tether e con la partecipazione di Amazon, Nvidia e della Banca Europea per gli Investimenti, portando la valutazione della società a circa 7 miliardi di dollari; il suo robot 4NE1, sviluppato con lo studio di design Porsche, può sollevare fino a 100 chilogrammi.
Accanto alle aziende che costruiscono robot fisici, sta emergendo una categoria distinta e altrettanto capitalizzata: quella dei cosiddetti modelli fondazionali robotici, software di intelligenza artificiale pensati per funzionare su hardware di produttori diversi, un po' come un sistema operativo universale per la robotica. Physical Intelligence, con sede a San Francisco, ha raccolto oltre un miliardo di dollari e secondo Bloomberg starebbe negoziando un nuovo round da un miliardo di dollari a una valutazione superiore agli 11 miliardi, mentre Skild AI ha chiuso a gennaio 2026 un round da 1,4 miliardi di dollari, uno dei più grandi mai registrati nel settore della robotica.
Al di là dei numeri, ciò che rende credibile questa ondata di investimenti è l'uso già concreto di questi robot in ambienti di lavoro reali: Agility Robotics ha spostato oltre 100.000 contenitori nei magazzini di Amazon e GXO Logistics con il suo robot Digit, mentre marchi automobilistici come BMW, Mercedes-Benz e Hyundai stanno testando robot umanoidi sulle proprie linee produttive.
Il Calcolo Quantistico Esce dai Laboratori
Il calcolo quantistico è probabilmente il settore deep tech con il ciclo di sviluppo più lungo, ma anche quello che negli ultimi due anni ha registrato i progressi tecnici più concreti. Secondo i dati aggregati da Entangled Future, l'investimento cumulativo globale nel quantum computing ha superato i 50 miliardi di dollari, con un finanziamento privato annuo che oggi corre a diversi miliardi di dollari l'anno, un salto reso possibile da traguardi tecnici come le prime dimostrazioni di correzione d'errore quantistica sotto soglia e l'emergere di qubit logici stabili su più architetture hardware diverse.
Il mercato resta multi architettura, senza un approccio tecnologico dominante: aziende come IonQ, Quantinuum, Rigetti, D-Wave, Xanadu e IQM mostrano crescita misurabile attraverso ricavi, contratti e quotazioni pubbliche, mentre società private come PsiQuantum, che punta sui chip fotonici di silicio come via più realistica verso la tolleranza agli errori su larga scala, continuano a raccogliere capitali ingenti restando non quotate. Sul fronte dei finanziamenti recenti, secondo Crunchbase il round più consistente del 2026 è stato quello da 200 milioni di dollari della canadese Photonic, mentre la britannica Quantum Motion ha chiuso una Serie C da 160 milioni di dollari.
Un dato interessante riguarda la distribuzione geografica dei capitali: nel primo trimestre del 2026 le aziende quantistiche europee hanno raccolto circa 404 milioni di dollari, un valore molto vicino ai 417 milioni raccolti dalle società nordamericane nello stesso periodo, segno che l'Europa, spesso descritta come indietro rispetto agli Stati Uniti sull'intelligenza artificiale, mantiene invece una posizione competitiva nel calcolo quantistico grazie a centri di ricerca storici come TU Delft e a programmi pubblici come il France Plan Quantique e la National Quantum Strategy britannica.
Va detto con altrettanta chiarezza che si tratta ancora di un mercato in gran parte privo di profitti concreti: secondo Crunchbase, il totale raccolto dalle startup quantistiche nel 2026 rischia di attestarsi sotto il record di 4,1 miliardi di dollari toccato l'anno precedente, un rallentamento che convive comunque con round molto rilevanti, a conferma di un settore ancora nella fase di dimostrazione tecnica più che di scalata commerciale.
La Fusione Nucleare: la Scommessa Energetica da Miliardi di Dollari
Tra tutte le tecnologie deep tech, la fusione nucleare è probabilmente quella che promette l'impatto più radicale, perché punta a offrire energia pulita e praticamente illimitata replicando le reazioni che alimentano il sole. Secondo il report di metà 2026 di The Fusion Report, il capitale privato complessivo raccolto dall'industria della fusione commerciale ha raggiunto 11,52 miliardi di dollari, con un incremento di circa 2,4 miliardi rispetto all'anno precedente, e oggi sono quattro le aziende con oltre un miliardo di dollari di raccolta lifetime.
A guidare la classifica resta Commonwealth Fusion Systems, che secondo TechCrunch ha raccolto complessivamente 3,94 miliardi di dollari, incluso un round da un miliardo di dollari chiuso a luglio 2026, capitale destinato a completare SPARC, il reattore tokamak con cui l'azienda punta a dimostrare il pareggio energetico scientifico. Al secondo posto si colloca Helion Energy, sostenuta anche da Sam Altman, che ha chiuso a giugno 2026 un round Serie G da 465 milioni di dollari portando la valutazione della società a 15,5 miliardi di dollari e la raccolta complessiva oltre 1,5 miliardi di dollari; Helion ha già firmato un accordo di acquisto di energia con Microsoft, con l'obiettivo dichiarato di fornire elettricità entro il 2028.
Il settore nel suo complesso ha superato quota 12 miliardi di dollari di investimenti privati, con almeno 17 startup che hanno raccolto oltre 100 milioni di dollari ciascuna, secondo i dati di FusionX ripresi da TechCrunch, un ecosistema che include anche TAE Technologies, Pacific Fusion e Shine Technologies. Non tutte le traiettorie sono lineari: General Fusion ha rischiato di rimanere senza liquidità nel 2025, tagliando oltre un quarto del personale prima di essere salvata da un round ponte e da una successiva fusione con una società veicolo quotata, un episodio che ricorda quanto restino elevati i rischi tecnici e finanziari di un settore che insegue da decenni l'obiettivo del pareggio energetico commerciale, cioè la produzione di più energia di quanta ne venga consumata dall'intero impianto, non solo dal combustibile.
L'Intelligenza Artificiale che Progetta Farmaci
L'ultimo grande fronte di questa nuova rivoluzione tecnologica riguarda l'applicazione dell'intelligenza artificiale alla scoperta e progettazione di nuovi farmaci, un settore in cui il confine tra AI software e deep tech scientifico si fa particolarmente sottile. Il caso più rilevante del 2026 è quello di Isomorphic Labs, la società londinese nata nel 2021 come costola di Google DeepMind, che a maggio 2026 ha annunciato una raccolta Serie B da 2,1 miliardi di dollari, una delle operazioni di finanziamento più grandi mai registrate nella storia del biotech.
Il round, guidato da Thrive Capital con la partecipazione di Alphabet, GV e di nuovi investitori come il fondo sovrano di Abu Dhabi MGX, il fondo sovrano di Singapore Temasek, CapitalG e lo UK Sovereign AI Fund, segue una prima raccolta esterna da 600 milioni di dollari ottenuta l'anno precedente. Il capitale servirà a far evolvere il motore di progettazione farmacologica dell'azienda, chiamato IsoDDE, dalla fase di sviluppo di modelli di intelligenza artificiale fondazionali a quella di applicazione su larga scala, accelerando il portafoglio di programmi terapeutici interni, concentrati soprattutto su oncologia e immunologia, oltre alle collaborazioni già avviate con Novartis, Eli Lilly e Johnson & Johnson.
Ciò che distingue Isomorphic Labs da una tradizionale azienda farmaceutica è l'approccio: la società utilizza modelli come AlphaFold 3, sviluppato insieme a Google DeepMind, per prevedere la struttura tridimensionale delle proteine e le interazioni tra molecole, riducendo potenzialmente anni di screening di laboratorio a settimane di simulazione computazionale. Secondo quanto dichiarato dai dirigenti dell'azienda, i primi trial clinici sull'uomo per i candidati farmacologici sviluppati internamente sono attesi entro la fine del 2026, con un anno di ritardo rispetto alle previsioni iniziali, un promemoria del fatto che anche la parte più rapida del processo, quella computazionale, non elimina i tempi lunghi e regolamentati della sperimentazione clinica tradizionale.
Esperienze, Domande e Parere degli Esperti sulle Startup Deep Tech
Chi lavora quotidianamente a contatto con questo mondo, tra investitori, ingegneri e ricercatori, racconta un settore fatto di entusiasmo tecnico ma anche di attese lunghe rispetto ai tempi tipici del software.
Esperienze rappresentative dal settore. Un ingegnere robotico impiegato in una startup di robotica umanoide descrive così il cambio di passo degli ultimi due anni: passare da robot che completavano compiti semplici in laboratorio a modelli capaci di caricare bancali reali in un magazzino, in meno di diciotto mesi, ha richiesto soprattutto l'adozione delle stesse tecniche di apprendimento su larga scala nate per i modelli linguistici. Un analista che segue investimenti in quantum computing per un fondo europeo racconta invece la difficoltà di spiegare ai clienti istituzionali perché un'azienda senza ricavi possa valere centinaia di milioni di euro, un esercizio che richiede di valutare traguardi tecnici, come il numero di qubit logici stabili, più che metriche finanziarie tradizionali. Un ricercatore universitario che collabora con startup di fusione nucleare descrive infine il clima attuale come quello di una corsa dove la fisica è ormai considerata risolta e la vera sfida è ingegneristica e industriale, cioè costruire impianti affidabili su scala commerciale, non più solo dimostrare che la reazione funziona in laboratorio.
Domande e risposte frequenti tra chi valuta questo settore. Quanto tempo serve perché queste tecnologie diventino redditizie? Dipende molto dal settore: la robotica per la logistica genera già ricavi concreti, mentre la fusione nucleare e il calcolo quantistico restano su orizzonti pluriennali prima di una redditività diffusa. È rischioso investire in questi settori rispetto al software tradizionale? Sì, il rischio tecnico è strutturalmente più alto, ma il potenziale di ritorno, secondo gli investitori specializzati, è proporzionalmente maggiore proprio perché le barriere all'ingresso sono scientifiche e non solo commerciali.
Il parere degli enti di settore. Secondo l'analisi di Boston Consulting Group, il raddoppio della quota di venture capital destinata al deep tech nell'ultimo decennio riflette un consenso crescente tra gli investitori sul fatto che le prossime trasformazioni economiche rilevanti richiederanno innovazione scientifica e industriale, non solo digitale. La Fusion Industry Association, nel suo report annuale, conferma che il settore della fusione ha raccolto 2,2 miliardi di dollari nel solo 2025 da 53 aziende attive a livello globale, un dato che l'associazione descrive come prova di una maturazione progressiva del comparto verso obiettivi commerciali concreti, pur avvertendo che nessuna azienda ha ancora dimostrato la produzione di energia netta a livello di impianto completo.
Tabella Riepilogativa dei Settori e delle Startup Chiave
| Settore | Capitale raccolto nel 2026 | Startup principali | Applicazione concreta |
|---|---|---|---|
| Robotica e AI fisica | 55,8 miliardi di dollari (Dealroom) | Figure AI, NEURA Robotics, Physical Intelligence, Skild AI | Logistica, manifattura, magazzini automatizzati |
| Calcolo quantistico | Oltre 50 miliardi di dollari cumulativi (Entangled Future) | IonQ, Quantinuum, PsiQuantum, Photonic | Simulazione molecolare, crittografia, ottimizzazione |
| Fusione nucleare | 11,52 miliardi di dollari lifetime (The Fusion Report) | Commonwealth Fusion Systems, Helion Energy, TAE Technologies | Energia elettrica pulita su scala di rete |
| AI per la scoperta di farmaci | 2,1 miliardi di dollari nel round singolo (Isomorphic Labs) | Isomorphic Labs, Recursion Pharmaceuticals | Progettazione molecolare, oncologia, immunologia |
Rischi, Sfide e Voci Critiche sul Prossimo Ciclo Tecnologico
Nonostante l'entusiasmo diffuso, chi analizza questi settori da una prospettiva più cauta segnala almeno tre criticità ricorrenti. La prima riguarda i tempi di ritorno molto più lunghi rispetto al software tradizionale: un investimento in un'applicazione digitale può generare ricavi in pochi mesi, mentre un reattore a fusione o un chip quantistico tollerante agli errori richiedono anni, spesso decenni, di sviluppo prima di una reale commercializzazione, un orizzonte che rende questi investimenti adatti solo a fondi con capitale paziente e disposto a rimanere illiquido a lungo.
La seconda criticità riguarda la concentrazione del capitale su un numero ristretto di aziende leader: nella robotica umanoide, i primi cinque player raccolgono oltre la metà di tutto il capitale del settore, mentre nella fusione le prime tre società da sole rappresentano circa metà dei finanziamenti lifetime complessivi, un dato che espone l'intero ecosistema al rischio che il fallimento di uno di questi attori dominanti trascini con sé la fiducia degli investitori verso l'intero comparto, come dimostra il caso di General Fusion, arrivata vicino al collasso finanziario nel 2025 nonostante fosse tra le aziende storicamente più note del settore.
La terza criticità, più tecnica, riguarda la difficoltà di misurare il reale progresso scientifico rispetto agli annunci commerciali: in settori come il quantum computing e la fusione, dove i traguardi si misurano in qubit logici stabili o in rapporti energetici di laboratorio, non sempre facilmente comparabili tra aziende diverse, il rischio di sopravvalutare progressi parziali resta concreto, ed è uno dei motivi per cui analisti e ricercatori indipendenti raccomandano di valutare sempre le fonti primarie, come pubblicazioni scientifiche referate o comunicati ufficiali dettagliati, prima di dare per acquisito un traguardo annunciato solo tramite comunicato stampa.
FAQ: Domande Frequenti
Cos'è il deep tech e in cosa si differenzia dall'AI tradizionale?
Il deep tech comprende startup che affrontano problemi tecnici complessi e a lungo ciclo di sviluppo, radicati in scoperte scientifiche o ingegneristiche fondamentali, come robotica avanzata, calcolo quantistico, fusione nucleare e biotecnologie, a differenza delle applicazioni software che si basano su tecnologie già mature.
Quanto capitale hanno raccolto le startup di robotica umanoide nel 2026?
Secondo Dealroom, le aziende di robotica hanno raccolto complessivamente 55,8 miliardi di dollari nel 2026, quasi il doppio del record dell'anno precedente, con Figure AI e NEURA Robotics tra le società più finanziate del settore.
Quale azienda guida la classifica dei finanziamenti nella fusione nucleare?
Commonwealth Fusion Systems guida il settore con 3,94 miliardi di dollari raccolti complessivamente, seguita da Helion Energy con circa 3,2 miliardi di dollari, secondo i dati riportati da TechCrunch.
L'intelligenza artificiale può davvero accelerare la scoperta di nuovi farmaci?
Aziende come Isomorphic Labs utilizzano modelli come AlphaFold 3 per prevedere la struttura delle proteine e le interazioni molecolari, riducendo potenzialmente i tempi di screening di laboratorio, anche se i tempi delle sperimentazioni cliniche restano regolamentati e non si accorciano allo stesso ritmo della fase computazionale.
Investire in startup deep tech è più rischioso rispetto al software?
Sì. Il rischio tecnico e i tempi di sviluppo sono strutturalmente più elevati rispetto al software tradizionale, motivo per cui questi investimenti restano appannaggio soprattutto di fondi specializzati con orizzonti temporali pluriennali.
Conclusione
L'ondata di investimenti che sta attraversando robotica fisica, calcolo quantistico, fusione nucleare e AI applicata alla scoperta di farmaci conferma che l'intelligenza artificiale generativa, per quanto dominante nel dibattito pubblico degli ultimi anni, rappresenta solo il primo capitolo di una trasformazione tecnologica molto più ampia. I numeri raccolti nel 2026, dai 55,8 miliardi di dollari della robotica ai 2,1 miliardi del singolo round di Isomorphic Labs, raccontano un mercato dei capitali che si sta spostando con decisione dal software puro verso tecnologie capaci di intervenire direttamente sul mondo fisico, energetico e biologico.
Resta però fondamentale mantenere aspettative realistiche sui tempi: si tratta in larga parte di scommesse a lungo termine, dove il successo dipende da traguardi ingegneristici ancora da dimostrare su scala commerciale, che si tratti del pareggio energetico netto in un impianto a fusione o della prima approvazione clinica di un farmaco progettato interamente con l'intelligenza artificiale. Per chi segue questo settore, che si tratti di investitori, professionisti tecnici o semplicemente osservatori curiosi, il consiglio più utile resta quello di guardare oltre gli annunci di finanziamento e valutare i traguardi tecnici verificabili, dalle pubblicazioni scientifiche referate ai contratti commerciali già firmati, per distinguere il progresso reale dall'entusiasmo speculativo che inevitabilmente accompagna ogni nuova ondata tecnologica.
Fonti e Riferimenti
- Boston Consulting Group, analisi sulla quota di venture capital destinata al deep tech, ripresa da StartUs Insights, 2026, startus-insights.com
- Tracxn, Deep Tech, 2026 Market & Investments Trends, tracxn.com
- Dealroom, dati sui finanziamenti globali alla robotica, ripresi da CNBC, giugno 2026, cnbc.com
- TechFundingNews, Top 10 humanoid robot startups to watch in 2026, techfundingnews.com
- The Fusion Report, Commercial Fusion Energy Funding Status, metà 2026, thefusionreport.substack.com
- TechCrunch, Every fusion startup that has raised over 100 million dollars, agosto 2026, techcrunch.com
- Isomorphic Labs, comunicato ufficiale sulla raccolta Serie B da 2,1 miliardi di dollari, maggio 2026, isomorphiclabs.com
- Entangled Future, Quantum Computing Funding and Investment Landscape 2026, entangledfuture.com