Zuckerberg dice che l’AI non può essere controllata da pochi
Zuckerberg dice che l’AI non può essere controllata da pochi (e si riferisce ai competitor). Il governo italiano vuole usarla per riconoscere le persone negli spazi pubblici con . Nvidia potrebbe mettere il proprio bilancio a garanzia di 250 miliardi di dollari destinati a OpenAI.
I 3 segnali
1. Zuckerberg ruba l’argomento anti-concentrazione e lo punta contro OpenAI
Cosa è successo. Mark Zuckerberg ha pubblicato sul Wall Street Journal un intervento intitolato The AI Future Is for Everyone. La sua tesi non è che l’AI sia innocua, ma che concentrarla in poche istituzioni sia più pericoloso che distribuirla.
Se soltanto un numero ristretto di laboratori avrà accesso alla superintelligenza, sostiene Zuckerberg, finirà per esercitare un’influenza sproporzionata sull’economia, sulla ricerca e sulla politica. L’umanità non è una monocultura: nessun sistema può rappresentare contemporaneamente valori e interessi divergenti.
Il giorno precedente, oltre 1.200 dipendenti di OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta e altri laboratori avevano firmato la petizione Pacing the Frontier. Il documento chiede al governo americano di sviluppare strumenti tecnici e istituzionali per rallentare deliberatamente lo sviluppo dell’AI qualora procedesse più rapidamente della capacità umana di controllarlo.
Fra i firmatari compare anche Shengjia Zhao, chief AI scientist di Meta.
Perché conta. L’operazione retorica di Zuckerberg è uno dei passaggi più interessanti della settimana.
Per vent’anni l’argomento contro la concentrazione è stato rivolto alle grandi piattaforme: Meta, Google e Amazon erano accusate di essere troppo grandi, troppo chiuse e troppo potenti. Zuckerberg prende quello stesso argomento e lo punta contro i laboratori che chiedono maggiori controlli.
Nella sua cornice, chi domanda un freno rischia di rafforzare il monopolio di chi è già davanti. La sicurezza non consiste quindi nel limitare una capacità, ma nel distribuire il potere necessario a esercitarla.
Il contrasto, però, è meno assoluto di quanto sembri. Zuckerberg ammette che, davanti ad alcuni rischi biologici, un maggiore coordinamento istituzionale potrebbe essere necessario. Dario Amodei chiede test governativi prima del rilascio per i modelli superiori a determinate soglie.
La vera frattura non è tra chi vuole frenare e chi vuole correre. È su quali capacità debbano essere controllate e su chi debba tenere la leva.
2. Roma prova ad allargare le eccezioni biometriche
Cosa è successo. Il governo italiano ha accelerato l’esame dello schema di decreto legislativo che adegua la normativa nazionale all’AI Act europeo.
Il testo ha ottenuto il via libera della commissione Politiche dell’Unione europea del Senato con i voti della maggioranza. Pd e Movimento 5 Stelle hanno abbandonato i lavori, contestando la decisione di procedere senza attendere le audizioni già programmate.
Il decreto, lungo più di novanta pagine, disciplina l’impiego di sistemi di videosorveglianza assistiti dall’AI per identificare persone indiziate dopo la commissione di un reato. Prevede inoltre la possibilità di utilizzare l’identificazione biometrica in tempo reale in circostanze eccezionali, come la prevenzione di attentati terroristici o la ricerca di persone scomparse, con l’autorizzazione dell’autorità competente.
Il 30 luglio la Commissione europea è intervenuta ricordando che l’identificazione biometrica remota in tempo reale negli spazi pubblicamente accessibili è, come regola generale, vietata dall’AI Act.
Il regolamento ammette eccezioni, ma soltanto per una serie circoscritta di reati e minacce, quando l’uso è necessario, proporzionato e sottoposto ad autorizzazione preventiva. Il voto previsto alla Camera è stato rinviato.
Perché conta. Non siamo ancora davanti a uno scontro fra una legge italiana e Bruxelles. Siamo davanti a qualcosa di più istruttivo: la prima battaglia sull’interpretazione delle eccezioni.
Il governo italiano considera il regolamento europeo sufficientemente elastico da consentire determinati impieghi investigativi. La Commissione insiste invece sul carattere eccezionale, mirato e proporzionato di ogni autorizzazione.
È qui che l’AI Act smette di essere un documento astratto. Il problema non è più decidere se il riconoscimento facciale sia vietato o permesso in assoluto, ma stabilire chi possa attivarlo, per quali reati, su quante persone e per quanto tempo.
L'aspetto politico rilevante è quindi più preciso di “sicurezza contro privacy”: chi decide fin dove arriva un’eccezione europea quando deve essere applicata da uno Stato nazionale?
3. Nvidia garantisce il debito di OpenAI
Cosa è successo. Il Wall Street Journal dice che Nvidia sarebbe in trattativa per garantire circa 250 miliardi di dollari di finanziamenti collegati a OpenAI.
La garanzia servirebbe a sostenere il leasing di un data center da 10 gigawatt che SB Energy, controllata energetica di SoftBank, sta sviluppando nell’Ohio meridionale. Il costo complessivo del progetto, compreso l’hardware, potrebbe superare i 500 miliardi di dollari.
Reuters non ha potuto verificare autonomamente la trattativa. Secondo quanto riportato, il sostegno di Nvidia permetterebbe ai finanziatori di valutare il debito anche sulla base della solidità del produttore di chip e non soltanto su quella di OpenAI.
Nvidia potrebbe inoltre finanziare separatamente fino a 350 miliardi di dollari di acquisti di chip. Si tratta, in entrambi i casi, di negoziazioni non ancora concluse.
Perché conta. Nvidia sta assumendo una funzione simile a quella di una banca per i propri clienti.
Il meccanismo è razionale: se garantisce i finanziamenti necessari alla costruzione dei data center, garantisce anche una domanda pluriennale per i propri processori. Il fornitore rende finanziabile il cliente, affinché il cliente possa continuare a comprare dal fornitore.
È una forma di vendor financing portata a una scala eccezionale.
Ma crea una dipendenza in entrambe le direzioni. OpenAI ha bisogno dell’infrastruttura di Nvidia per crescere; Nvidia ha bisogno che OpenAI e gli altri laboratori continuino a trasformare le loro promesse future in ordini presenti.
La domanda che resta aperta è semplice: i ricavi futuri dell’AI riusciranno a pagare un’infrastruttura che quelli attuali non possono ancora sostenere?
Non è necessariamente il segnale di una bolla. È però la struttura finanziaria sulla quale la scommessa viene costruita. Vale ricordarlo ogni volta che viene annunciato un nuovo progetto da centinaia di miliardi.
La linea del freno passa per il conto economico
Anche se tutti hanno parlato di principi come sicurezza, distribuzione del potere e responsabilità, le posizioni dell’industria diventano più leggibili quando si guarda a chi paga e a chi incassa.
Chi vende chip, energia e capacità di calcolo guadagna dall’accelerazione: ogni nuovo ciclo di addestramento, ogni data center e ogni espansione dell’inferenza diventano nuovi ordini.
I laboratori che vendono modelli e accesso tramite API hanno un problema diverso. Devono continuare a correre, ma devono anche evitare che la gara produca incidenti, obblighi ingestibili o concorrenti disposti a rischiare più di loro.
In questo contesto, la richiesta di rallentare può essere sincera e strategicamente conveniente nello stesso momento.
Nessun laboratorio può fermarsi da solo senza perdere terreno. Un sistema di soglie e controlli imposto a tutti sarebbe l’unico modo per rallentare senza modificare le posizioni relative, quindi l’interesse pubblico e quello industriale non si escludono.
L’intervento di Zuckerberg lavora sullo stesso piano, ma in direzione opposta. La sua tesi sulla distribuzione del potere è convincente: una superintelligenza controllata da pochissime istituzioni produrrebbe una concentrazione senza precedenti.
Il saggio, però, non contiene un impegno verificabile a pubblicare i pesi del prossimo modello Meta, si limita a enunciare principi.
E mentre Zuckerberg descrive la superintelligenza come una capacità da distribuire, il resto della settimana descrive l’infrastruttura necessaria a costruirla come un bene scarso, costoso e finanziato su scala quasi statale.
È questa la contraddizione più importante: l’accesso può essere promesso a tutti, ma il compute necessario a garantirlo appartiene a pochissimi.
Se il costo per eseguire i modelli continuerà a diminuire e Meta pubblicherà realmente i pesi dei suoi sistemi più avanzati, l’apertura sarà qualcosa di più di una posizione negoziale.
Se invece il compute rincarerà, i modelli di frontiera resteranno chiusi e le aziende continueranno a investire centinaia di miliardi nell’infrastruttura, il dibattito sul freno avrà soprattutto socializzato il rischio senza rallentare il piano industriale.
altre notizie
📖 Leggi — Pacing the Frontier
La lettera aperta con cui dipendenti e dirigenti dei principali laboratori chiedono strumenti per rallentare lo sviluppo dell’AI quando la capacità di supervisione non riesce più a seguirlo.
📖 Leggi — Why Compute Might Get 10x More Expensive in Coming Years
Dwarkesh Patel prova a spiegare perché il costo del compute potrebbe aumentare invece di diminuire.
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Simon Willison ricostruisce l’incidente provocato durante i test di un agente OpenAI e aggiorna la cronologia con il coinvolgimento di Modal Labs.
https://simonwillison.net/2026/Jul/22/openai-cyberattack/
📖 Leggi — Google, AI e interoperabilità su Android
La decisione della Commissione europea che apre alcune funzioni di Android ad assistenti diversi da Gemini.
https://digital-markets-act.ec.europa.eu/commission-provides-guidance-google-ai-interoperability-android-and-sharing-google-search-data-under-2026-07-16_en
250 miliardi di dollari
La garanzia che Nvidia starebbe valutando per rendere finanziabile il leasing del data center destinato a OpenAI in Ohio.
La cifra non è confermata in modo indipendente e la trattativa potrebbe cambiare o non concludersi. Ma fotografa meglio di qualunque benchmark la scala raggiunta dalla corsa all’AI: il produttore dei chip non si limita più a venderli. Potrebbe dover garantire il debito necessario a comprarli.
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