Da Nvidia a Meta, chi suona la carica per una svolta nell’IA Usa

Le aziende americane dell’intelligenza artificiale ponderano la nuova sfida cinese e dopo che Moonshot AI ha lanciato Kimi K3, un nuovo modello ritenuto potenzialmente in grado di rivaleggiare con le produzioni di frontiera di Anthropic e OpenAI, molti player si trovano a un bivio: vale davvero la pena concentrare tutte le risorse tecnologico-industriali su pochi modelli proprietari di grandi aziende che vengono allenati e messi in moto da enormi investimenti infrastrutturali in potenza di calcolo, schede, data center ,o bisogna cercare una strategia duale aprendo con maggior fiducia ai modelli open-source o, come è meglio dire, “open-weight”, liberamente disponibile e scaricabile e ponderabile da ogni utente sui propri device, adattandolo alle proprie esigenze?

Chi firma la lettera sui modelli aperti

Il dilemma è aperto e una ventina società, da Nvidia a Palantir passando per Microsoft e Meta, ma anche la francese Mistral, hanno sottoscritto una dichiarazione congiunta orientata a dissuadere i legislatori dal promuovere operazioni di regolamentazione eccessiva su questi modelli. Il timore americano, soprattutto delle frange degli apparati federali e del Congresso ove si ritiene prioritaria la sfida all’incremento di potenza tecnologica cinese, è che l’ascesa di Pechino nel settore IA possa compromettere la leadership americana, che i modelli della Repubblica Popolare siano strutturalmente competitivi con quelli della superpotenza a stelle e strisce e che un loro ingresso nel contesto dell’economia del Paese potrebbe porre seri problemi di proprietà intellettuale e governance. Al contempo, dal lancio di DeepSeek nel gennaio 2025 al recente varo di Kimi K3, esiste la crescente paura che Pechino possa mettere la freccia.

Nell’era di Donald Trump, plasmata dall’alleanza tra tecno-oligarchie e potere americano, il contenimento aggressivo dell’ascesa tecnologica cinese consolidato nell’era di Joe Biden si è fatto sempre più assertivo ma il mondo dell’IA statunitense non è un monolite. Ed è curioso veder sottoscrivere la dichiarazione che apre la strada a considerare più ampiamente modelli simili a quelli cinesi nel contesto americano, fondati dunque sulla tecnologia open-weight, da parte di aziende che, a loro modo, trovano grande ascolto alla Casa Bianca.

Nvidia, Palantir, Meta: tanti motivi per considerare i modelli aperti

Tra queste c’è Palantir, che da azienda puramente applicativa e che opera algoritmi per l’analisi massiva di dati tramite IA ha tutto l’interesse a vedere una forma complessa di intelligenze artificiali prendere vita, e che spinge da tempo, tramite il Ceo Alex Karp, perché le aziende e le realtà autonome siano padrone dei propri dati e delle proprie modalità di sfruttarli. Al gruppo di Karp si aggiunge la regina di Wall Street, Nvidia, il cui Ceo Jensen Huang ha spesso accompagnato Trump nei suoi giri per il mondo promuovendo la sua leadership nelle schede grafiche come fattore di rilevanza commerciale e strategica. Nvidia ha espresso più volte il sostegno al fatto che singoli Paesi dovrebbero avere la propria IA sovrana, un’apertura alla pluralità delle forme che va di pari passo con la volontà di massimizzare il ruolo dell’azienda nello sviluppo delle varie infrastrutture di calcolo.

La rilevanza della comunicazione è tale che Huang ha utilizzato il suo sbarco ufficiale su X per annunciare la firma della comunicazione, rivendicando che “l’intelligenza artificiale trasformerà ogni settore, alimenterà ogni azienda e sarà sviluppata da ogni Paese”, e dunque “i modelli aperti rafforzano la sicurezza e la protezione informatica, accelerano l’innovazione e la diffusione e garantiscono la sovranità”. Si è al bivio tra diverse dottrine di business e così, da un lato si posizionano i fautori dell’uso massiccio dei modelli chiusi che fanno cassa sulla vendita di unità computazionali (token), mentre dall’altra i sostenitori dell’applicazione diretta e della pluralità delle IA mettono l’enfasi non tanto sui modelli e la loro efficacia quanto piuttosto su ottimizzazione e costi.

Il bivio americano sull’IA

Tra i firmatari della lettera comune, en passant, c’è anche chi, come Meta, sta affrontando costi di finanziamento crescenti per lo sviluppo dei data center, sfida che sta diventando pressante particolarmente per gruppi come Oracle, e potrebbe dunque valutare una pluralità di approccio. Microsoft e Mistral firmano poco dopo aver siglato una nuova partnership per sviluppare in Europa nuove forme di collaborazione sull’utilizzo della potenza di calcolo. Anche un colosso come IBM partecipa alla missiva che, come nota il Financial Times, “non è stata sottoscritta da OpenAI, Anthropic o Google, i tre principali produttori di modelli di IA proprietari”. La sensazione è che l’IA americana sia a un bivio e decisori e aziende dovranno fare una scelta.

Proseguire o non proseguire sulla strategia di contenimento dell’ascesa dei modelli cinesi con strumenti prescrittivi o di pressione politica? Alzare o no l’asticella del contenimento fino a prevedere forme di pressione strategica e tecnologica andanti ben oltre la classica operazione di controllo dell’export di materiali strategici per la filiera IA? Lasciare o meno briglie sciolte ai modelli aperti per capire in che misura le applicazioni concrete possano favorire un’elasticità maggiore all’economia innovativa Usa?

I grandi modelli chiusi hanno il punto di forza di una grande coerenza e solidità interna e della disponibilità di grande potenziale d’investimento alle spalle. Quelli open source sono scalabili con più flessibilità e possono adattarsi all’impegno agentico nell’economia reale. Washington dovrà capire come concentrare energie, risorse e sforzi regolatori e di promozione per gestire una competizione che secondo molti analisti vede la Cina in rimonta in termini di prestazione. I big della tecnologia si dividono e per Washington la sfida sarà innanzitutto capire che spazio ci sia per i modelli aperti in un sistema che ha scommesso centinaia di miliardi di dollari per aumentare la potenza di quelli chiusi. Un processo che sarebbe molto difficile e costoso modificare, e su cui le aziende e il governo dovranno interrogarsi in tempi stretti qualora volessero esplorarne la fattibilità.

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