Anthropic non chiede di vietare i modelli di intelligenza artificiale open weight. A chiarirlo è il CEO Dario Amodei, intervenuto nel confronto apertosi negli Stati Uniti sulla possibile introduzione di restrizioni contro i modelli cinesi distribuibili liberamente.
“Anthropic non ha mai sostenuto un divieto dei modelli open weight”, scrive Dario Amodei. E definisce “un bene pubblico” i modelli open weight privi di capacità pericolose: possono essere eseguiti pagando soltanto le risorse di calcolo necessarie e offrono opportunità a imprese, sviluppatori e ricercatori.
La presa di posizione arriva nel pieno della guerra dei modelli aperti tra Stati Uniti, Cina ed Europa, diventata ormai uno scontro industriale, regolatorio e geopolitico. Da una parte, una vasta coalizione tecnologica presenta i modelli aperti come strumenti di concorrenza, innovazione e sovranità digitale. Dall’altra, i laboratori che sviluppano i sistemi di frontiera chiedono controlli più severi sulle capacità potenzialmente pericolose e sull’acquisizione delle loro tecnologie da parte dei concorrenti.
Il confronto è diventato particolarmente acceso dopo le indiscrezioni secondo cui alcuni esponenti dell’amministrazione statunitense starebbero considerando restrizioni all’impiego dei modelli cinesi open weight da parte delle aziende americane.
Anthropic era inoltre rimasta fuori dalla lettera con cui un’ampia parte dell’industria tecnologica ha invitato Washington a evitare limitazioni premature. L’assenza aveva alimentato l’accusa secondo cui la società, che distribuisce Claude attraverso un modello prevalentemente proprietario, volesse proteggersi dalla concorrenza.
Amodei respinge direttamente questa interpretazione. Un divieto, riconosce, potrebbe tutelare le aziende americane dall’arrivo di concorrenti più economici, ma non affronterebbe i rischi di sicurezza nazionale che Anthropic considera realmente importanti.
I vantaggi riconosciuti ai modelli open weight
Un modello open weight mette a disposizione i propri pesi, cioè i parametri numerici ottenuti durante l’addestramento. Aziende e sviluppatori possono scaricarlo, eseguirlo sulla propria infrastruttura e adattarlo per applicazioni specifiche.
La definizione non coincide necessariamente con quella di open source. Il codice di addestramento, i dataset e altri elementi del processo possono rimanere riservati anche quando i pesi sono disponibili.
Per le imprese, questi modelli possono ridurre la dipendenza da un singolo fornitore, permettere l’elaborazione dei dati all’interno della propria infrastruttura e abbassare i costi in determinati scenari.
Sono gli argomenti al centro della lettera Open Weights and American AI Leadership, sottoscritta, tra gli altri, da Nvidia, Microsoft, Meta, Google, OpenAI, IBM, Mistral, Hugging Face, Mozilla e Linux Foundation.
I firmatari presentano i modelli open weight come uno strumento per allargare l’accesso all’economia dell’AI, aumentare la concorrenza, ridurre il rischio di lock-in e consentire alle organizzazioni di controllare dati, infrastrutture e applicazioni.
L’apertura, secondo la lettera, avrebbe anche una funzione di sicurezza: ricercatori e sviluppatori potrebbero esaminare i modelli, individuare vulnerabilità, condurre attività di red teaming e costruire nuove difese.
Amodei concorda con buona parte dei vantaggi economici e tecnologici. Non condivide però l’idea che l’apertura renda automaticamente un modello più sicuro o che l’accesso generalizzato alle capacità avanzate favorisca sempre chi difende i sistemi rispetto a chi intende attaccarli.
I due scenari che preoccupano Anthropic
Il CEO di Anthropic concentra l’attenzione su due scenari principali, già descritti nel suo saggio The Adolescence of Technology.
Il primo è geopolitico. Un governo autoritario – non soltanto quello cinese, anche se Amodei considera il Partito comunista cinese la minaccia più capace – potrebbe sviluppare sistemi più potenti di quelli statunitensi e utilizzarli per ottenere una superiorità militare permanente oppure per rafforzare sorveglianza e repressione interna.
Amodei collega questa preoccupazione alle valutazioni espresse anche dalle istituzioni statunitensi. Nel suo intervento al vertice di Parigi, il vicepresidente JD Vance aveva accusato i regimi autoritari di utilizzare l’AI per rafforzare capacità militari, di intelligence e di sorveglianza. L’Annual Threat Assessment 2026 dell’intelligence americana ha a sua volta indicato i progressi delle altre potenze nell’AI come una sfida alla competitività e alla sicurezza nazionale degli Stati Uniti.
In questo scenario, osserva Amodei, il fatto che il modello sia aperto o chiuso sarebbe secondario. Il sistema più pericoloso potrebbe essere addestrato in segreto e destinato esclusivamente alle forze armate o ai servizi di intelligence, senza essere mai distribuito pubblicamente.
Il secondo rischio riguarda l’impiego dei modelli più avanzati per attacchi informatici o biologici, oltre ai possibili problemi di allineamento tra il comportamento dell’AI e le intenzioni umane.
In questo ambito i modelli open weight possono presentare difficoltà specifiche. Dopo la pubblicazione, i pesi non possono essere ritirati; eventuali protezioni possono essere rimosse e l’utilizzo del sistema su infrastrutture private diventa molto difficile da controllare.
È lo stesso problema indicato dall’AI Security Institute britannico: una volta rilasciato un modello open weight, non è più possibile intervenire sulle copie già scaricate, monitorarne l’utilizzo o ritirarle quando emergono nuove vulnerabilità. La disponibilità dei pesi può quindi creare un rischio persistente e irreversibile se il modello possiede capacità pericolose.
Vietarne l’impiego alle aziende americane, sostiene tuttavia Amodei, non risolverebbe il problema. Gli attori intenzionati a utilizzare l’AI per attività illegali difficilmente coinciderebbero con imprese statunitensi rispettose delle norme.
Controllare chip e apparecchiature
In alternativa a un divieto, Amodei indica tre interventi.
Il primo è il rafforzamento dei controlli sull’esportazione verso la Cina dei chip più potenti e delle apparecchiature necessarie a produrli. Anthropic chiede inoltre maggiori azioni contro il contrabbando e i sistemi utilizzati per aggirare le limitazioni.
Il Dipartimento di Giustizia statunitense ha già documentato diversi casi di presunta esportazione illegale di tecnologie AI avanzate.
L’argomento di Amodei si basa sulle scaling laws, secondo cui l’aumento delle prestazioni dei modelli dipende, tra gli altri fattori, dalla quantità di capacità di calcolo utilizzata durante l’addestramento.
La Cina, sostiene il CEO di Anthropic, non dispone ancora di una capacità produttiva nazionale sufficiente per costruire i modelli più potenti senza ricorrere a chip o tecnologie americane. Intervenire su questo collo di bottiglia hardware sarebbe quindi più efficace che vietare l’impiego dei modelli già pubblicati.
Limitare l’accesso al calcolo necessario per addestrare sistemi di frontiera aiuterebbe, secondo Amodei, sia a preservare il vantaggio tecnologico americano sia a ridurre la crescita di modelli che si trovano fuori dalla portata delle autorità statunitensi.
Colpire la distillazione su scala industriale
Il secondo intervento riguarda la distillazione, una tecnica con cui un modello può essere addestrato utilizzando le risposte generate da un altro sistema più avanzato.
Si tratta di una pratica diffusa e legittima in numerosi contesti. Anthropic distingue però questi impieghi dalle operazioni industriali che sfrutterebbero enormi quantità di output ottenuti dai servizi concorrenti, anche mediante reti di account falsi e l’aggiramento dei controlli.
La società ha già descritto le proprie attività per individuare e contrastare gli attacchi di distillazione. Anthropic afferma di identificare e bloccare gli account coinvolti, riconoscendo però che spesso le attività vengono scoperte soltanto dopo che una parte consistente della distillazione è già avvenuta.
Secondo Amodei, la distillazione consente di ottenere nuove capacità utilizzando molte meno risorse rispetto a un addestramento completo. Non permetterebbe automaticamente alla Cina di raggiungere o superare i migliori modelli americani, ma potrebbe portare i sistemi cinesi a pochi mesi di distanza dalla frontiera statunitense, come sostenuto in una ricerca pubblicata da Anthropic.
La risposta dovrebbe arrivare da strumenti giuridici e commerciali mirati. Il problema, per Anthropic, non è che molte delle aziende coinvolte distribuiscano modelli open weight, ma che operazioni sostenute da uno Stato autoritario possano utilizzare capacità estratte dai sistemi americani per ridurre il divario tecnologico. “Un divieto generalizzato dei modelli open weight non è né il rimedio corretto né qualcosa che abbiamo chiesto”, precisa Amodei.
Anche la lettera dell’industria distingue la distillazione legittima dagli sforzi illeciti per estrarre valore dai modelli chiusi. Gli eventuali abusi, sostiene il documento, dovrebbero essere affrontati con strumenti legali e commerciali specifici, senza introdurre restrizioni generalizzate su una tecnica ampiamente utilizzata nello sviluppo dell’AI.
Test obbligatori per tutti i modelli più capaci
Il terzo intervento è costituito da test di sicurezza obbligatori per tutti i sistemi sufficientemente avanzati, indipendentemente dal fatto che siano aperti o proprietari e dal Paese in cui sono stati sviluppati. Per Amodei, “il modo migliore per affrontare questo rischio è testare direttamente i modelli prima del rilascio”.
Le verifiche dovrebbero misurare le capacità offensive in campo informatico e biologico e individuare problemi di allineamento. Il criterio decisivo dovrebbe essere la capacità effettiva del modello, non la sua provenienza né la disponibilità dei pesi. I sistemi meno potenti sviluppati da startup, università e gruppi di ricerca potrebbero invece essere esentati.
Amodei considera questa impostazione vicina a un consenso emergente. Richiama sia l’evoluzione della politica statunitense sia la proposta di Demis Hassabis: il CEO di Google DeepMind ha delineato un organismo indipendente per valutare i modelli AI di frontiera prima del rilascio.
Il progetto, illustrato nel documento A Framework for Frontier AI and the Dawning of a New Age, prevede standard condivisi, benchmark aggiornati nel tempo e verifiche applicabili ai modelli più capaci indipendentemente dal Paese d’origine e dalla distribuzione open weight o proprietaria.
Il CEO di Anthropic non esclude neppure che emergano strumenti capaci di rendere più sicuri i modelli open weight. Cita, a questo proposito, una ricerca di Anthropic sulle strategie modulari di pre-addestramento, orientata a separare alcune conoscenze potenzialmente pericolose dal resto delle capacità del modello.
Lo stesso Amodei riconosce che un sistema efficace richiederebbe la partecipazione della Cina. Una cooperazione limitata sulla prevenzione delle armi biologiche AI potrebbe essere possibile, sostiene, perché evitare questi rischi sarebbe anche nell’interesse di Pechino.
La divergenza sulla sicurezza dei modelli aperti
Anthropic condivide con i firmatari della lettera pro-open weight l’opposizione a un divieto generalizzato. La divergenza riguarda soprattutto il rapporto tra apertura e sicurezza.
Per la coalizione dell’industria, la disponibilità dei pesi permette a più ricercatori di esaminare i modelli, individuare vulnerabilità e sviluppare difese. Evita inoltre che le capacità più avanzate siano concentrate nelle mani di pochi fornitori proprietari e riduce la presenza di singoli punti di vulnerabilità.
Amodei ritiene invece che non sia possibile assumere in anticipo che la diffusione delle capacità favorisca maggiormente i difensori. “Non concordo con l’idea che i modelli open weight rendano necessariamente più facile sviluppare misure di sicurezza”, scrive.
In ambiti come la biologia potrebbe esistere una forte asimmetria tra attacco e difesa: utilizzare l’AI per progettare un agente patogeno potrebbe essere molto più rapido che sviluppare, produrre e distribuire una risposta sanitaria. Amodei cita Operation Warp Speed per ricordare che anche un programma eccezionalmente rapido di sviluppo dei vaccini ha richiesto un impegno operativo prolungato.
La questione, secondo il CEO di Anthropic, deve essere risolta attraverso prove empiriche e test condotti prima del rilascio, non sulla base di un principio generale favorevole o contrario all’apertura.
Non conta soltanto se un modello è aperto o chiuso
La posizione di Anthropic si colloca tra il divieto generalizzato e l’apertura senza condizioni. Amodei respinge le restrizioni protezionistiche e riconosce il valore economico e scientifico dei modelli open weight, ma contesta che l’apertura costituisca di per sé una garanzia di sicurezza.
La proposta di Anthropic è spostare l’attenzione dalla modalità di distribuzione alle capacità concrete dei sistemi: controllare le risorse necessarie per addestrare i modelli più potenti, contrastare le operazioni di distillazione su scala industriale e sottoporre a verifica tutti i modelli sufficientemente avanzati.
La distinzione indicata da Amodei non passa quindi tra AI aperta e proprietaria, ma tra modelli privi di capacità pericolose, considerati un bene pubblico, e sistemi capaci di produrre rischi su larga scala.
Tra Stati Uniti e Cina, l’Europa non c’è
La posizione di Amodei è formulata da un punto di vista fortemente statunitense. Il rischio principale è che la Cina superi gli Stati Uniti nello sviluppo dei modelli più potenti; i chip americani sono lo strumento con cui contenere questa avanzata; la distillazione è valutata soprattutto in base alla sua capacità di ridurre la distanza dalla frontiera statunitense.
La sicurezza dell’AI viene così collegata al mantenimento della leadership tecnologica americana. Anche il riferimento ai governi autoritari è inserito in una contrapposizione strategica nella quale gli Stati Uniti rappresentano il principale polo democratico e la Cina l’avversario più capace.
Questa impostazione non esaurisce la questione dal punto di vista europeo. Per l’Unione, la disponibilità di modelli aperti non riguarda soltanto la competizione tra Washington e Pechino. Riguarda anche la possibilità per imprese, pubbliche amministrazioni e centri di ricerca di non dipendere interamente dalle API e dalle condizioni commerciali dei fornitori americani.
L’Europa ha già adottato un’impostazione diversa attraverso l’AI Act. Le linee guida della Commissione sui modelli di AI per finalità generali non partono dalla nazionalità del produttore né introducono un divieto generale dei modelli open source.
I modelli distribuiti con una licenza realmente libera possono beneficiare di alcune esenzioni, a condizione che siano pubblicamente disponibili pesi, architettura e informazioni sull’uso. Le esenzioni non si applicano però ai modelli con rischio sistemico, che devono rispettare gli obblighi più stringenti anche quando vengono distribuiti come open source.
Per questi sistemi, il quadro europeo prevede valutazione e mitigazione dei rischi, segnalazione degli incidenti gravi e misure adeguate di cybersecurity. Le regole si applicano inoltre ai modelli immessi sul mercato europeo indipendentemente dal luogo in cui ha sede il fornitore.
Esiste quindi un punto di contatto con Amodei: sia Anthropic sia l’Unione europea spostano l’attenzione dalla semplice distinzione tra modello aperto e chiuso alle sue capacità effettive. La differenza è nella cornice. Amodei parte dalla sicurezza nazionale e dalla superiorità tecnologica degli Stati Uniti; l’AI Act considera anche gli effetti sul mercato europeo, sulla sicurezza, sulla salute, sui diritti fondamentali e sulla società.
La divergenza emerge anche sul terreno industriale. I controlli sui chip proposti da Amodei sono uno strumento della competizione strategica americana con la Cina. Per l’Europa, invece, il problema comprende la dipendenza da entrambe le potenze: dai semiconduttori e dai modelli statunitensi, ma anche dalle tecnologie cinesi che possono diffondersi attraverso prezzi contenuti e pesi scaricabili.
In questa prospettiva, l’apertura può diventare uno strumento di sovranità tecnologica, ma non è sufficiente da sola. Un modello open weight riduce il lock-in verso una singola API, ma continua a richiedere chip, data center, energia, competenze e strumenti di integrazione. Senza queste componenti, l’Europa può disporre dei pesi senza controllare realmente l’infrastruttura su cui poggia l’AI.
La stessa discussione sulla distillazione assume un significato più ampio. Non riguarda soltanto il rapporto tra aziende americane e concorrenti cinesi, ma il confine tra apprendimento legittimo, violazione contrattuale, proprietà intellettuale e tutela della concorrenza. Regole troppo ampie potrebbero rafforzare i laboratori già dominanti; regole troppo deboli renderebbero più difficile proteggere gli investimenti necessari a sviluppare i modelli di frontiera.
Amodei è statunitense, ma ha radici italiane: il ramo paterno della famiglia è originario di Massa Marittima, in Toscana. La sua proposta rimane tuttavia costruita attorno alle priorità strategiche di Washington e al confronto con la Cina. Restano ai margini l’autonomia tecnologica dell’Unione, la posizione dei Paesi emergenti e il rischio che l’AI mondiale si concentri in un numero limitato di piattaforme statunitensi.
Per l’Europa, la domanda non è soltanto se appoggiare i modelli aperti o accettare maggiori controlli. È come conservare accesso alle capacità AI, autonomia industriale e potere regolatorio, evitando di dover scegliere tra dipendenza tecnologica dagli Stati Uniti e diffusione globale dei modelli cinesi.
