Il primo post di Jensen Huang su X non riguarda una GeForce nè una GPU H200: è una lettera aperta al Congresso americano firmata da 25 aziende tech per fermare le restrizioni sui modelli AI open-weight, inclusi quelli cinesi. Firmano NVIDIA, Microsoft, Meta, Palantir, IBM, Dell, Mistral, Mozilla, Hugging Face, Y Combinator, Perplexity, Andreessen Horowitz e Replit. Restano fuori OpenAI, Anthropic e Google, cioè chi controlla i tre modelli chiusi di frontiera.
Cosa chiede la lettera, e chi la evita
Il testo si chiama 'Open Weights and American AI Leadership' e sostiene che i modelli i cui parametri di addestramento si possono scaricare, ispezionare, modificare ed eseguire servano a garantire la leadership americana sull'IA, riducano la dipendenza dai fornitori cloud e permettano ad aziende, università e istituzioni pubbliche di adottare l'IA senza pagare i prezzi dei modelli di frontiera per ogni singolo task. Il documento si oppone anche alle restrizioni sulla distillazione, la tecnica che permette di addestrare un modello più piccolo usando gli output di uno più grande, che parte del governo USA vorrebbe regolare per proteggere la proprietà intellettuale dei laboratori americani. L'assenza dei tre giganti dei modelli chiusi non è un dettaglio: chi vende accesso via API a modelli proprietari non ha interesse a difendere pubblicamente l'ecosistema aperto, mentre chi vende GPU (NVIDIA), cloud (Microsoft), integrazioni enterprise (IBM, Dell) o servizi di distribuzione (Hugging Face) sì.
I numeri che spiegano la mossa
La lettera non è un manifesto ideologico, è una reazione. Nel 2025 il 41% dei download di modelli su Hugging Face è arrivato da laboratori cinesi, prima volta in cui la Cina supera gli Stati Uniti sulla piattaforma per volume complessivo. La famiglia Qwen di Alibaba ha superato 700 milioni di download totali e conta oltre 113.000 modelli derivati costruiti sopra i suoi checkpoint. La settimana scorsa Kimi K3, il nuovo modello di Moonshot AI, ha ottenuto 1.679 Elo sul Frontend Code Arena, superando Claude Fable 5 (1.631) e GPT-5.6 Sol (1.618). Sullo stesso modello, il 93,5% sul benchmark GPQA Diamond è il miglior risultato mai raggiunto da un modello aperto. Lo Stanford AI Index 2026 quantifica la traiettoria: lo scarto tra modelli aperti e chiusi era di 20-30 punti percentuali nel 2023 sui principali benchmark, oggi è tra 5 e 10 punti. La pressione economica è ancora più marcata: DeepSeek V3.2 costa circa 0,26 dollari per milione di token in input, mentre GPT-5.5 arriva a 30 dollari per milione di token in output. Un rapporto che sfiora 1 a 100 sull'output, per una qualità che sui compiti mainstream resta comparabile. Bloccare Kimi K3 o Qwen dal mercato americano non chiude il ritardo cinese: chiude semmai il ritorno economico dei firmatari, che sull'onda dei modelli aperti vendono più GPU, più contratti cloud e più abbonamenti di distribuzione.
Otto giorni dopo, in Europa cambia tutto
Il 2 agosto 2026 entrano in vigore gli obblighi per i modelli GPAI del Regolamento UE 2024/1689 sull'intelligenza artificiale: trasparenza sui dati di addestramento, documentazione tecnica, rispetto del diritto d'autore e valutazione dei rischi sistemici. I modelli aperti ottengono un'esenzione parziale, limitata a due obblighi: la documentazione tecnica dettagliata e le informazioni ai provider integratori. Le sanzioni sono operative dallo stesso giorno per chi non si adegua. Il tempismo della lettera americana, otto giorni prima, non è casuale: sposta il baricentro politico proprio mentre Bruxelles inizia ad applicare regole che gli Stati Uniti non hanno. In Italia, secondo i dati Eurostat sull'uso dell'IA nelle imprese europee del dicembre 2025, il 20% delle imprese UE con almeno 10 addetti usa già tecnologie di IA, con Danimarca al 42% e l'Italia sotto la media europea. La differenza pratica per un'azienda italiana la fa il modello scelto, non il paese di origine del codice.
Nelle stesse ore in cui il Congresso valuta se restringere l'accesso a Kimi K3, ci sono banche, ospedali e amministrazioni italiane che quel modello lo hanno già scaricato, ispezionato e messo in produzione. Nel frattempo il 47,6% dei giovani italiani tra 20 e 29 anni fatica a trovare lavoro e il tessuto produttivo cerca di recuperare terreno anche sulla corsa all'intelligenza artificiale. La partita si è già spostata dai laboratori di ricerca ai server di produzione, prima che le regole vengano scritte.