Deep tech: il lento sviluppo e la pazienza come vera innovazione

Dimenticate il clamore sui rapidi successi tecnologici. Ci viene detto che l’innovazione significa startup agili, valutazioni “unicorno” e lanci di prodotti fulminei. Questa idea suggerisce che il successo derivi dalla velocità e dalla capacità di “rompere le cose”. Ma non è così che funziona il deep tech. La vera innovazione, quella che cambia tutto, si muove a un ritmo glaciale. Richiede pazienza, non velocità.

Il deep tech inizia con scoperte scientifiche e innovazioni ingegneristiche. Risolve grandi problemi in settori come la salute, l’energia e l’informatica. A differenza di una nuova app, il deep tech si basa su anni di ricerca. Richiede ingenti capitali e comporta un alto rischio tecnico.

Prendiamo ad esempio la tecnologia mRNA. Le prime ricerche scientifiche risalgono agli anni ‘60. Katalin Karikó e Drew Weissman hanno svolto un lavoro fondamentale sulla modificazione dell’mRNA. Il loro lavoro si è svolto presso l’Università della Pennsylvania tra la fine degli anni ‘90 e l’inizio degli anni 2000. Le loro scoperte sono diventate essenziali decenni dopo per i vaccini contro il COVID-19.

Il lungo percorso delle scoperte scientifiche

I progetti deep tech richiedono molto tempo per svilupparsi e raggiungere il mercato. Ad esempio, un nuovo farmaco impiega dai 10 ai 15 anni dalla scoperta alla commercializzazione. Ciò contrasta con la convinzione comune che l’innovazione avvenga istantaneamente, spinta dallo sviluppo rapido del software. Il processo costa circa 2,6 miliardi di dollari, secondo uno studio del 2014 del Tufts Center for the Study of Drug Development. Gran parte di questi soldi è destinata a test rigorosi e all’approvazione normativa. Questi non sono ostacoli che si possono semplicemente “superare” rapidamente.

La ricerca per l’energia da fusione nucleare commerciale lo dimostra perfettamente. La ricerca sulla fusione è iniziata negli anni ‘30. Grandi progetti internazionali, come ITER (International Thermonuclear Experimental Reactor) in Francia, hanno iniziato la costruzione nel 2013. ITER mira al suo primo plasma entro il 2025, e poi al funzionamento a piena potenza entro il 2035. Questo lungo impegno mostra le enormi sfide scientifiche coinvolte.

Anche la tecnologia “nuova” ha radici profonde. L’intelligenza artificiale, nonostante tutto il suo recente clamore, è iniziata con il Dartmouth Workshop degli anni ‘50. Il lavoro di Geoffrey Hinton sulle reti neurali è iniziato negli anni ‘80. Questo lavoro costituisce la base di gran parte dell’IA odierna. Decenni di ricerca di base sono stati vitali prima che l’IA iniziasse a cambiare le industrie.

ITER, il più grande reattore sperimentale a fusione nucleare tokamak del mondo, è un esempio monumentale del lungo percorso del deep tech, la cui costruzione in Francia mira al primo plasma entro il 2025 e al pieno funzionamento entro il 2035. Questa collaborazione internazionale cerca di sfruttare lo stesso processo energetico che alimenta il sole, un'impresa scientifica che si protrae da decenni. (Fonte: man-es.com)

Oltre il venture capital della Silicon Valley

Il deep tech spesso ha origine al di fuori del modello di venture capital della Silicon Valley. Molti progetti importanti nascono in università e laboratori governativi in tutto il mondo. Queste non sono startup finanziate da venture capital.

Il CERN europeo, ad esempio, ha guidato la ricerca fondamentale in fisica dal 1954. Ha creato il World Wide Web come strumento per gli scienziati, non come prodotto commerciale. La Fraunhofer Society tedesca, fondata nel 1949, gestisce 76 istituti che svolgono ricerca applicata.

Negli Stati Uniti, agenzie federali come la DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) hanno svolto un ruolo chiave. La DARPA ha finanziato ARPANET, il predecessore di internet, negli anni ‘60. Ha anche sostenuto le prime tecnologie GPS e stealth. Questi non erano progetti finanziati da venture capital.

Anche la Cina ha notevolmente aumentato i suoi investimenti nella ricerca deep tech. La sua iniziativa “Made in China 2025” mira a industrie chiave come la robotica avanzata, l’IA e i veicoli a nuova energia. Questa strategia nazionale top-down è molto diversa da un modello puramente guidato dal mercato. Questi esempi mostrano una rete deep tech globale.

La mano invisibile del capitale paziente

I finanziamenti pubblici e i budget di R&S delle aziende sono spesso le prime fonti di finanziamento per il deep tech. Sebbene il venture capital sia importante per la crescita in fasi successive, i progetti deep tech spesso richiedono un diverso tipo di investimento iniziale.

La National Science Foundation (NSF) degli Stati Uniti ha stanziato 9,6 miliardi di dollari per la ricerca di base nel 2023. Il Consiglio Europeo della Ricerca (ERC) ha assegnato oltre 2,2 miliardi di euro nel 2022 a scienziati di punta in tutta Europa. Questo finanziamento sostiene la scienza ad alto rischio e a lungo termine.

Consideriamo la tecnologia mRNA iniziale di Moderna. L’azienda ha ricevuto ingenti finanziamenti dalla U.S. Biomedical Advanced Research and Development Authority (BARDA). Questa agenzia governativa ha investito centinaia di milioni nello sviluppo e nella produzione di vaccini. Questi fondi sono stati utilizzati anni prima della pandemia di COVID-19.

Anche le grandi aziende investono molto nella propria R&S deep tech. IBM, ad esempio, ha speso 6,6 miliardi di dollari in ricerca e sviluppo nel 2022. Gran parte di ciò è destinata al quantum computing, ai materiali avanzati e all’IA. Si tratta di scommesse a lungo termine che non portano rapidi ritorni. Questo capitale paziente è fondamentale per colmare la “valle della morte” tra la scoperta e il successo di mercato.

Il CERN, l'Organizzazione Europea per la Ricerca Nucleare, è stato un leader globale nella ricerca fondamentale in fisica dal 1954, noto per aver dato vita al World Wide Web. Il suo Large Hadron Collider (LHC), l'acceleratore di particelle più potente del mondo, esemplifica l'innovazione deep tech guidata da capitale paziente al di fuori dei modelli di venture tradizionali. (Fonte: peakpx.com)

Impatto oltre il clamore immediato

I maggiori effetti del deep tech si sviluppano nel corso di decenni, rendendo possibili future industrie e cambiamenti sociali. Ciò contrasta con la visione comune che l’impatto tecnologico significhi rapida adozione da parte dei consumatori e rapida valorizzazione di mercato.

Il laser, inventato nel 1960 da Theodore Maiman presso gli Hughes Research Labs, è un chiaro esempio. Per anni, la gente lo ha definito “una soluzione in cerca di un problema”. I suoi primi utilizzi erano limitati. Oggi, i laser sono essenziali nella fibra ottica, nella chirurgia medica, negli scanner di codici a barre e nella produzione. Questo ampio utilizzo ha richiesto mezzo secolo per svilupparsi.

Il GPS è nato come progetto militare statunitense negli anni ‘70. Era destinato alla navigazione e al puntamento di precisione. L’accesso civile era inizialmente limitato e costoso. Ci sono voluti decenni perché il GPS entrasse in ogni smartphone, cambiando la logistica, i trasporti e il modo in cui ci muoviamo. Il suo impatto è stato lento, ma ora è ovunque.

Il deep tech nei materiali avanzati, come il grafene, segue un percorso simile. Andre Geim e Konstantin Novoselov lo hanno scoperto nel 2004 all’Università di Manchester. Il grafene ha vinto un Premio Nobel nel 2010. Il suo potenziale per materiali super resistenti, leggeri e conduttivi è enorme. Ma gli ampi usi commerciali stanno ancora emergendo. Il percorso dal laboratorio al mercato è spesso silenzioso, passo dopo passo.

Il vero valore del deep tech risiede nel risolvere le più grandi sfide dell’umanità. Pensiamo al cambiamento climatico, alle malattie e alla gestione sostenibile delle risorse. Il suo impatto non riguarda gli utili trimestrali o le tendenze virali. Riguarda una migliore salute, energia più pulita e nuove capacità fondamentali. Questo cambiamento più lento e profondo richiede un impegno a lungo termine e diversi modi per misurare il successo.

Domande frequenti

Cosa distingue il deep tech dalle altre tecnologie? Il deep tech deriva da scoperte scientifiche e innovazioni ingegneristiche. Risolve grandi problemi. La “shallow tech”, al contrario, spesso apporta piccoli miglioramenti o nuovi modelli di business. Il deep tech di solito comporta uno sviluppo più lungo e un rischio tecnico più elevato.

Perché il deep tech impiega così tanto tempo per essere commercializzato? Richiede anni di ricerca di base, test rigorosi e la risoluzione di complessi problemi scientifici. Il deep tech affronta anche grandi ostacoli normativi. Ha bisogno di molti fondi prima di poter raggiungere il successo di mercato.

Il laser a rubino di Theodore Maiman, inventato nel 1960 presso gli Hughes Research Labs, fu inizialmente soprannominato "una soluzione in cerca di un problema". Questa pionieristica invenzione deep tech impiegò decenni per trovare le sue ampie applicazioni in campi dalla medicina alla produzione. (Fonte: reddit.com)

Chi finanzia principalmente l’innovazione deep tech? Il venture capital aiuta nelle fasi successive. Ma i finanziamenti pubblici, le agenzie di ricerca nazionali e i dipartimenti R&S delle aziende finanziano principalmente il deep tech nelle fasi iniziali. Queste fonti forniscono il capitale paziente necessario per la ricerca a lungo termine e ad alto rischio.

Quali sono alcuni esempi attuali di deep tech? Il quantum computing è uno di questi. Così come le nuove biotecnologie come l’editing genetico CRISPR. La ricerca sull’energia da fusione, i nuovi materiali avanzati come il grafene e i modelli di IA molto avanzati sono altri esempi. Queste aree promettono enormi cambiamenti in molti settori.

I computer quantistici, come questo con un distintivo frigorifero a diluizione, sfruttano fenomeni quantistico-meccanici come la sovrapposizione e l'entanglement per eseguire calcoli ben oltre le capacità dei computer classici, spesso richiedendo temperature più fredde dello spazio profondo. (Fonte: reddit.com)

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