L’AI Index 2025, curato da Stanford HAI dell’Università di Stanford, conta i modelli di IA di rilievo presentati tra il 2014 e il 2024, suddividendoli per istituzione. Tra le università, Stanford e la Carnegie Mellon University (CMU) ne hanno prodotti 25 ciascuna, l’Università Tsinghua e l’Università della California, Berkeley, 22 ciascuna, mentre il MIT ne ha realizzati 15.
In questo articolo prendiamo questi dati come punto di partenza per esaminare cinque università con un’intensa attività di ricerca sull’IA.
Il numero di modelli non basta per scegliere un’università
«Qual è l’università giusta per studiare l’IA?». È una domanda che prima o poi si pongono sia gli studenti alle prese con la scelta del proprio percorso sia i professionisti in cerca di talenti o di partner per collaborazioni di ricerca. Ma i dati più facilmente reperibili nascondono delle insidie.
Il numero di modelli di IA di rilievo usato qui indica quanti modelli di spicco sono stati lanciati nel mondo della ricerca. Non misura né il numero di studenti che si specializzano in IA né la qualità dei corsi. Più che una classifica, è ragionevole considerarlo un punto di partenza per farsi un’idea del dinamismo della ricerca nelle diverse università.
Stanford e CMU a pari merito al primo posto
Le università con il maggior numero di modelli sono Stanford e CMU, entrambe a quota 25. Nel corso degli 11 anni compresi tra il 2014 e il 2024, ciascuna ha quindi lanciato 25 modelli di IA di rilievo.
Stanford supera i confini tra le discipline
Quando si parla di Stanford, non si può trascurare Stanford HAI, fondato nel 2019. Con l’obiettivo di ripensare l’IA da una prospettiva incentrata sull’essere umano, è concepito come un’organizzazione interdisciplinare che porta avanti la ricerca coinvolgendo più facoltà.
L’IA non è più un campo circoscritto all’informatica. Con l’aumento dei punti di contatto con la medicina, il diritto, l’economia e l’etica, un’organizzazione che non dia per scontati i confini tra le facoltà fin dall’inizio appare in sintonia con i tempi.
CMU è a pari merito
Anche CMU conta 25 modelli, alla pari con Stanford. Il fatto che le due università siano a pari merito indica anche che la ricerca sull’IA non è concentrata in un unico ateneo.
Più che come un pareggio che non risolve la questione di quale sia la migliore, i dati si possono interpretare come il segno che due università con orientamenti diversi procedono fianco a fianco.
Tsinghua e Berkeley seguono a quota 22
Seguono l’Università Tsinghua, in Cina, e l’Università della California, Berkeley, negli Stati Uniti, entrambe con 22 modelli. Il divario da Stanford e CMU è di appena tre unità.
È interessante notare che tra le prime posizioni figurano università statunitensi e cinesi. I dati a livello universitario mostrano che i principali poli della ricerca sull’IA non si limitano a un solo Paese. Per chi cerca un’università in cui studiare o un partner per collaborazioni di ricerca, può valere la pena ampliare lo sguardo oltre i confini nazionali e regionali.
Al MIT spicca l’ampiezza della ricerca
Il MIT conta 15 modelli di IA di rilievo, un dato più contenuto rispetto a quello delle prime quattro università. Ma guardando all’ampiezza della ricerca emerge un quadro diverso.
La pagina ufficiale del CSAIL, il laboratorio di informatica e intelligenza artificiale del MIT, indica 68 progetti, 27 gruppi di ricerca e 111 persone nell’ambito dell’IA e del machine learning. Tra i filoni principali ci sono anche le ricerche che applicano il machine learning alla robotica, alla medicina e all’elaborazione del linguaggio.
C’è chi si distingue con un singolo grande modello e chi amplia le applicazioni grazie a numerosi gruppi di ricerca. Una misura basata soltanto sul numero di modelli non riesce a cogliere appieno la portata del secondo approccio.
Come scegliere, al di là dei numeri
Mettendo a confronto le cinque università, la differenza massima nel numero di modelli è di 10 unità. Forse sarebbe un po’ azzardato scegliere il proprio percorso sulla base di questo scarto.
La domanda da porsi è in quale ambito si desidera usare l’IA. Se si dà importanza al rapporto con la società, può essere adatta un’università dotata di strutture interdisciplinari; se invece si cerca un’ampia varietà di applicazioni, si può guardare agli istituti con molti gruppi di ricerca. Usare i numeri come punto di partenza e poi spostare l’attenzione sulle strutture di ricerca può cambiare il modo di vedere le università.
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