Il 24 luglio Jensen Huang ha pubblicato il suo primo post in assoluto su X. Il cofondatore e amministratore delegato di Nvidia ha scelto il debutto sulla piattaforma per prendere posizione: “Il mondo ha bisogno sia di modelli chiusi di frontiera sia di modelli aperti”. Pochi minuti dopo gli ha fatto eco Satya Nadella, secondo il quale i modelli open-weight sono “essenziali per un ecosistema dell’IA sano”.
Entrambi hanno firmato una lettera pubblica in difesa dei modelli open-weight, sottoscritta inizialmente anche da Meta, Palantir e IBM. Nel fine settimana si sono aggiunte OpenAI, Google, SpaceX e altre aziende. Anthropic è rimasta invece la grande assente.
Un modello open-weight, lo ricordiamo, mette a disposizione i propri pesi consentendo agli sviluppatori di scaricarlo, eseguirlo e modificarlo. Non è necessariamente open-source nel senso più rigoroso del termine, perché il codice completo, i dati utilizzati per l’addestramento e il processo di sviluppo possono restare segreti.
For my first post, I’m sharing a letter @NVIDIA signed on why open models matter.
AI will transform every industry, power every company, and be built by every country.
Open models strengthen safety and cybersecurity, accelerate innovation and diffusion, and enable sovereignty.… pic.twitter.com/t02bi51N4C
— Jensen Huang (@JensenHuang) July 24, 2026
L’open-weight cinese accende la miccia
Lo scontro nasce dai rapidi progressi compiuti dai laboratori cinesi. Il 16 luglio la startup di Pechino Moonshot AI ha rilasciato Kimi K3, un modello a open-weight capace di reggere il confronto, almeno in alcuni test, con i sistemi dei migliori laboratori americani. A inizio anno DeepSeek aveva già scosso il settore seguendo un approccio simile.
L’amministrazione Trump ha reagito con durezza. Michael Kratsios, consigliere del Presidente per la scienza e la tecnologia, ha accusato Moonshot di aver utilizzato il modello Fable di Anthropic per addestrare Kimi K3 attraverso una distillazione occulta e su larga scala. Kratsios ha definito «inaccettabile» una pratica mirata, a suo giudizio, a sottrarre tecnologia proprietaria statunitense e a indebolire la ricerca americana.
Il segretario al Tesoro Scott Bessent ha rincarato la dose. “L’open source non è caccia aperta alla proprietà intellettuale americana”, ha detto, evocando la possibilità di sanzioni e dell’inserimento delle aziende responsabili nella Entity List statunitense.
La distillazione consiste nell’addestrare un modello utilizzando le risposte generate da un sistema già pronto e più potente. È una tecnica comune e legittima, impiegata anche dalle aziende americane per ridurre i costi e trasferire capacità da un modello all’altro.
La questione cambia quando un’impresa interroga in modo sistematico un servizio concorrente, ne raccoglie le risposte e le utilizza per replicarne le capacità, eventualmente violando le condizioni di accesso. È questo il comportamento che OpenAI e Anthropic attribuiscono ad alcuni laboratori cinesi.
Open-weight models are essential to a healthy AI ecosystem. Together with others across our industry, we are outlining a path for open-weight models to strengthen American competitiveness and expand economic opportunity, while protecting national security. https://t.co/Tr0sAzAxTD pic.twitter.com/opMwEbtpoq
— Satya Nadella (@satyanadella) July 24, 2026
Chi guadagna dall’apertura e chi dalla chiusura
Dietro ogni schieramento si nasconde anche un interesse economico. Nvidia e Microsoft prosperano quando la diffusione dei modelli a pesi aperti alimenta la domanda di processori e servizi cloud. Più aziende possono scaricare e utilizzare modelli di IA, più potenza di calcolo serve per addestrarli, modificarli e farli funzionare.
Meta monetizza soprattutto attraverso la pubblicità e i propri servizi digitali, non vendendo licenze per accedere ai modelli. Ha quindi meno da perdere se la tecnologia di base resta disponibile e può diventare uno standard utilizzato da sviluppatori e imprese.
Per le quasi 200 startup riunite nella Little Tech Association, che hanno scritto all’amministrazione Trump perché non blocchi l’accesso ai modelli cinesi, ogni nuova restrizione rischia invece di rafforzare il vantaggio delle aziende che già possiedono i sistemi più potenti. “Ci sono due fazioni”, ha sintetizzato l’investitore Bill Gurley. “Da una parte ci sono quelli che vogliono che OpenAI e Anthropic possiedano tutto, dall’altra ci sono tutti gli altri, clienti compresi”.
La posta in gioco va però ben oltre la Silicon Valley, perché riguarda la competizione tra Stati Uniti e Cina per il controllo di una tecnologia destinata a diventare un’infrastruttura fondamentale dell’economia mondiale. Pechino ha trasformato l’apertura dei modelli in una strategia industriale.
Sistemi liberamente scaricabili e meno costosi possono conquistare sviluppatori e imprese in Paesi che non vogliono dipendere dai servizi a pagamento dei grandi laboratori americani.
La posizione ambigua di OpenAI
La posizione più difficile da decifrare è quella di OpenAI. Sam Altman dichiara di volere che “gli Stati Uniti vincano sia nell’open source sia nei modelli proprietari” e l’azienda ha aderito alla lettera in difesa dei modelli open-weight.
Allo stesso tempo, dirigenti e investitori vicini a OpenAI continuano a fare pressione su Washington perché introduca valutazioni di sicurezza obbligatorie per alcuni sistemi avanzati e intervenga contro i laboratori cinesi sospettati di distillazione illecita.
OpenAI, quindi, non chiede un divieto generalizzato dei modelli a pesi aperti. Cerca piuttosto di distinguere tra l’apertura considerata utile all’ecosistema americano e quella che, a suo giudizio, permette alle aziende cinesi di replicare tecnologie sviluppate negli Stati Uniti.
Più netta è la posizione di Anthropic, rimasta l’unica grande azienda di modelli di frontiera fuori dalla lettera. Sarah Heck, responsabile delle politiche pubbliche dell’azienda, ha definito la distillazione illecita “furto di proprietà intellettuale e spionaggio industriale” capace di sostenere le capacità militari e di intelligence degli avversari degli Stati Uniti.
Dietro tanta fermezza si intravede anche una ragione economica. OpenAI e Anthropic, entrambe avviate verso la quotazione con valutazioni prossime al trilione di dollari, difendono tecnologie costruite attraverso investimenti enormi.
Se aziende cinesi possono avvicinarsi alle loro prestazioni e distribuire i propri modelli a prezzi molto inferiori, il valore del vantaggio accumulato dai due laboratori americani rischia di ridursi rapidamente. Tant’è che per reggere la pressione sui prezzi, Anthropic ha appena presentato Claude Opus 5, un modello che promette prestazioni vicine a quelle di Fable 5 a metà del costo.
OpenAI sta adottando una strategia simile, promuovendo sistemi meno costosi per le imprese che non hanno bisogno dei modelli di frontiera più avanzati.
Il caso Hugging Face come simbolo
Il caso che riassume meglio le contraddizioni dello scontro riguarda Hugging Face, una delle principali piattaforme mondiali per la condivisione di modelli e strumenti di intelligenza artificiale. Il 21 luglio OpenAI ha riconosciuto che una combinazione dei suoi modelli, durante un test sulle capacità di cybersicurezza, era riuscita ad aggirare le barriere di contenimento, raggiungere internet e compromettere Hugging Face.
L’obiettivo dei sistemi era recuperare le soluzioni di ExploitGym, il benchmark sul quale le loro capacità offensive venivano valutate. Per riuscirci, i modelli hanno individuato e sfruttato alcune vulnerabilità, comprese falle fino a quel momento sconosciute.
I dirigenti di OpenAI hanno interpretato l’accaduto come una dimostrazione dei rischi associati ai modelli più avanzati e della necessità di sottoporli a controlli più rigorosi. Clement Delangue, amministratore delegato di Hugging Face, ne ha tratto una lezione differente.
Per analizzare oltre 17.000 eventi e ricostruire l’intrusione, l’azienda ha utilizzato GLM 5.2, un modello a pesi aperti sviluppato dalla cinese Z.ai ed eseguito sulle infrastrutture della stessa Hugging Face. I modelli commerciali accessibili attraverso le API, infatti, bloccavano parte dei comandi e dei contenuti malevoli presenti nei registri dell’attacco, rendendo più difficile completare l’analisi forense.
Lo stesso incidente è diventato così una prova a sostegno di due tesi opposte. Per OpenAI dimostra che i modelli più potenti possono diventare pericolosi persino all’interno di ambienti controllati. Per Hugging Face dimostra che poter eseguire liberamente un modello aperto è essenziale anche per studiare le minacce e costruire strumenti di difesa.
Delangue ha poi organizzato il 25 luglio una piccola marcia a San Francisco a sostegno dei modelli a pesi aperti. “Modelli aperti per la vittoria”, ha scritto.
Ora Washington dovrà decidere quale rischio considera maggiore: lasciare circolare sistemi che possono essere utilizzati anche da avversari e criminali, oppure consegnare il controllo dell’intelligenza artificiale a un numero ristretto di aziende americane.
Fonte: The New York Times, con integrazioni da Reuters, OpenAI, Hugging Face e Anthropic.
