Nel 1776 Adam Smith osservava che le persone dello stesso mestiere si riuniscono di rado, persino per svago, senza che la conversazione finisca in una cospirazione contro il pubblico. Duecentocinquant’anni dopo la conversazione si è spostata su X e il pubblico, in teoria, dovrebbe persino ringraziare: i principali laboratori americani di intelligenza artificiale non vogliono alzare i prezzi, vogliono rallentare.
Il 12 settembre Dario Amodei, amministratore delegato di Anthropic, ha pubblicato il saggio We Must Pace the Frontier, in cui chiede all’industria di ridurre il ritmo con cui migliorano le capacità dei modelli. Nel giro di poche ore Sam Altman (OpenAI), Elon Musk (SpaceXAI) e Demis Hassabis (cofondatore e presidente di Google DeepMind) hanno approvato pubblicamente.
Due giorni prima, secondo Wired, OpenAI aveva chiesto ad alcuni membri del Congresso se un rallentamento coordinato con Anthropic e Google violerebbe la normativa antitrust.
Indice degli argomenti
Il rallentamento dell’intelligenza artificiale e il sospetto antitrust
La domanda è significativa, perché alimenta qualche sospetto. Chiedere chiarimenti preventivi sulla compatibilità di una collaborazione con il diritto della concorrenza non prova l’esistenza di un cartello: molte forme di cooperazione tra concorrenti sono perfettamente lecite. Rivela però un problema strutturale. Chi chiede al legislatore se può fare una cosa insieme ai concorrenti sa che, fatta da solo, non gli conviene; e sa che, fatta insieme, somiglia a ciò che lo Sherman Act del 1890 chiama restrizione del commercio. È proprio per questo che Amodei ha invocato un ruolo di mediazione o supervisione pubblica.
Il paradosso di questo autunno è tutto qui. La sicurezza, bene pubblico per eccellenza, rischia di diventare, secondo i critici dell’iniziativa, la più persuasiva giustificazione contemporanea per una restrizione coordinata della concorrenza fondata sul ritmo dell’innovazione. Non è ancora la prova di un cartello; è il motivo per cui molti giuristi iniziano a discuterne come possibilità concreta.
Quando il rallentamento dei modelli riduce il valore degli abbonamenti
Il 18 settembre quattro abbonati paganti di ChatGPT, Claude, Grok e Gemini hanno depositato presso il Tribunale federale per il Distretto settentrionale della California una class action (Buist v. Anthropic) contro Anthropic, OpenAI, SpaceXAI e Google.
La teoria del danno per i clienti dei modelli
La teoria del danno rovescia il modus operandi tipico dell’antitrust: nessuno lamenta un prezzo più alto, si lamenta un prodotto che migliora più lentamente a parità di prezzo.
L’abbonamento si compra per accedere al modello più capace; se i concorrenti concordano di rallentarne i progressi, la qualità ricevuta per ogni dollaro diminuisce. Il passaggio più insidioso è un altro: sapere che i rivali hanno accettato di andare piano elimina il rischio che qualcuno passi avanti, e consente a ciascuno di ridurre investimenti e sforzo senza perdere terreno.
L’avvocato dei quattro, Nick Rowley, l’ha condensato così: le leggi antitrust non consentono ai concorrenti di decidere tra loro che la concorrenza è troppo pericolosa.
Indizi di un’intesa e fragilità della causa
La causa ha debolezze evidenti: un saggio seguito da tre messaggi di approvazione è materiale circostanziale, e l’abbonato riceve ciò per cui paga, non un diritto al miglioramento futuro. Ma gli attori hanno trovato un’arma nelle parole dei convenuti.
A luglio dipendenti di più laboratori avevano firmato una dichiarazione in cui riconoscevano che la pressione competitiva scoraggiava ciascuno dal rallentare da solo. Ammettere che la moderazione unilaterale è commercialmente irrazionale equivale a spiegare perché servirebbe un’intesa.
A rigore, però, resta aperta la questione decisiva. Dichiarazioni pubbliche convergenti, appelli alla prudenza e richieste di chiarimenti al legislatore non equivalgono automaticamente a un accordo anticoncorrenziale. Per gli attori rappresentano indizi; per i convenuti potrebbero essere semplicemente manifestazioni di opinioni condivise su un problema comune. Gran parte della controversia ruota proprio attorno a questa distinzione.
La risposta bipartisan di Washington
Washington ha dato una risposta bipartisan. Il 15 settembre, in un’audizione della Commissione Giustizia del Senato, Ted Cruz (repubblicano del Texas, presidente della Commissione Commercio) ha definito pura follia lo spettacolo di amministratori delegati che annunciano la fine del mondo e chiedono in cambio di blindare il proprio monopolio; Josh Hawley (repubblicano del Missouri) ha liquidato l’esenzione con un “assolutamente no”.
Sul fronte democratico, Elizabeth Warren (senatrice del Massachusetts) ha assicurato che il Congresso non concederà ai grandi laboratori alcuna esenzione antitrust, nessuna, zero, e Mazie Hirono (senatrice delle Hawaii) si è detta preoccupata da qualsiasi deroga in un mercato con più concorrenti.
Il clima ha travolto anche una deroga ben più modesta, sullo scambio di informazioni contro lo spionaggio cinese, inserita negli emendamenti alla legge annuale sulla difesa (National Defense Authorization Act, NDAA). Andrew Ferguson, presidente della Federal Trade Commission (FTC), ha aggiunto che bisogna diffidare delle aziende che chiedono insieme nuove regole e un’esenzione.
Test di sicurezza o limiti all’innovazione
Il 5 ottobre, sul CLS Blue Sky Blog della Columbia Law School, Amelia Miazad e Menesh Patel (University of California) e Barak Orbach (University of Arizona) hanno tirato le somme: un accordo “nudo” per rallentare l’innovazione ricadrebbe pienamente nel divieto della Sezione 1, a prescindere dal fatto che giovi alla società.
Gli autori distinguono però tra il patto sul ritmo e le restrizioni limitate e accessorie a una genuina collaborazione sulla sicurezza, da giudicare caso per caso. In questa distinzione si trova la discriminante decisiva. Rallentare il rilascio commerciale per completare test di sicurezza congiunti può configurarsi come controllo di qualità; rallentare la ricerca e l’addestramento dei modelli è invece un’intesa sulla capacità tecnologica complessiva, cioè sull’output.
Il paragone con le prove su strada delle automobili o con le sperimentazioni cliniche dei farmaci aiuta, ma solo fino a un certo punto: quelle verifiche le impone un’autorità pubblica, uguale per tutti, e nessuna casa farmaceutica ha mai concordato con le rivali quanto farle durare.
Sicurezza dell’IA e antitrust nei precedenti giudiziari
Chi crede che la sicurezza sia un argomento nuovo nel diritto della concorrenza dovrebbe rileggere National Society of Professional Engineers v. United States (1978).
L’associazione degli ingegneri americani vietava ai propri iscritti di competere sul prezzo delle parcelle, sostenendo che la gara al ribasso avrebbe prodotto ponti meno sicuri. La Corte suprema, con l’opinione del giudice John Paul Stevens, respinse l’argomento: non si può sostenere che la concorrenza in sé sia irragionevole.
Nessuno negava che un ponte mal calcolato uccida; la questione era chi dovesse decidere il compromesso tra prezzo e sicurezza, se il mercato vigilato dalla legge o un club di fornitori. Nel 1986 la stessa logica colpì i dentisti dell’Indiana, accordatisi per negare le radiografie alle assicurazioni in nome della qualità delle cure.
Va però riconosciuto un limite dell’analogia. Nel caso degli ingegneri si discuteva di rischi importanti ma circoscritti; i laboratori di frontiera sostengono invece di confrontarsi con rischi sistemici, capaci di produrre effetti economici, militari e geopolitici su scala globale. La domanda giuridica aperta è se questa differenza debba modificare l’analisi antitrust tradizionale oppure no.
I cartelli sullo sviluppo tecnico nell’industria automobilistica
I precedenti più vicini vengono dall’automobile. Nel 1969 il Dipartimento di Giustizia statunitense chiuse con un decreto consensuale la causa contro General Motors, Ford, Chrysler e American Motors, accusate di essersi accordate fin dal 1953 per non competere nello sviluppo dei dispositivi contro lo smog: alla lettera, un cartello del rallentamento.
Nel luglio 2021 la Commissione europea ha inflitto 875 milioni di euro a BMW e al gruppo Volkswagen (con Audi e Porsche), che con Daimler si erano accordati per non fare meglio di quanto la legge imponesse nella riduzione degli ossidi di azoto dei motori diesel; Daimler ottenne l’immunità denunciando l’intesa.
Fu la prima sanzione europea per un cartello sullo sviluppo tecnico anziché sui prezzi: a Bruxelles il ritmo dell’innovazione è già un parametro di concorrenza tutelato.
Da Asilomar alla regolazione pubblica
Si obietterà che i laboratori vogliono rallentare il pericolo, non il progresso. Anche questo caso la storia lo conosce. Nel 1975, ad Asilomar, in California, i biologi molecolari sospesero volontariamente alcune ricerche sul DNA ricombinante. Nessuno parlò di cartello: erano in larga parte ricercatori accademici, la moratoria riguardava esperimenti e non prodotti, e le regole furono assorbite l’anno dopo dai National Institutes of Health, cioè da un’autorità pubblica.
Una possibile lettura della vicenda di Asilomar, che i laboratori citano volentieri, è che l’autoregolazione acquisti maggiore legittimità e stabilità quando viene rapidamente incorporata in un quadro di regole pubbliche.
I difensori della cooperazione tra laboratori vedono nell’esperienza californiana la prova che la prudenza collettiva può anticipare la regolazione; i critici rispondono che essa acquisì forza proprio perché venne presto assorbita dalle istituzioni. Il Protocollo di Montréal del 1987 seguì la stessa strada: DuPont abbandonò i clorofluorocarburi quando fu un trattato, non un accordo tra produttori, a imporlo a tutti.
Quando la concorrenza rovinosa diventa un alibi
E c’è il precedente che i fautori dell’esenzione preferiscono non nominare. Nel 1933 il National Industrial Recovery Act di Franklin Delano Roosevelt autorizzò codici di settore che erano cartelli legalizzati contro la “concorrenza rovinosa”. La Corte suprema lo dichiarò incostituzionale nel 1935. Nel 1940, con United States v. Socony-Vacuum Oil, chiarì che la presunta rovinosità della concorrenza non giustifica mai l’accordo tra concorrenti. Il lessico è cambiato, da rovinosa a esistenziale; l’argomento no.
Trump contro il rallentamento dell’IA nella sfida con la Cina
Il 13 settembre Donald Trump ha risposto ai giornalisti in Irlanda: gli Stati Uniti sono avanti alla Cina e intende restarci, perché chi vince l’intelligenza artificiale vince tutto. David Sacks, già responsabile per l’IA della Casa Bianca e oggi copresidente del President’s Council of Advisors on Science and Technology, ha aggiunto la stoccata più acuminata: la frontiera siete voi, quindi se volete rallentare fatelo da soli.
Il rifiuto ha anche una coloritura ideologica, che l’Economist ha messo in copertina il 1° ottobre. Il settimanale definisce l’altruismo efficace (effective altruism) l’idea più importante del secolo e al tempo stesso una delle più pericolose: è la scuola nata tra i filosofi di Oxford che pretende di stabilire con dati e analisi costi-benefici come fare il massimo bene possibile, e che il giornale indica come matrice culturale di buona parte del movimento per la sicurezza dell’IA.
A Washington la sentenza è già stata emessa: il Pentagono ha fatto sapere che gli Stati Uniti non saranno mai un paese “effective-altruist”, e il segretario alla Difesa Pete Hegseth ha ribattezzato la dottrina “altruismo difettoso”.
Per l’amministrazione il rallentamento non è soltanto un’intesa sospetta, è il programma di una fazione, per quanto esigua: lo stesso Economist stima poche decine di migliaia di aderenti informali, con un’influenza però sproporzionata nei laboratori che contano.
Gli effetti giuridici del rifiuto della Casa Bianca
Sul piano giuridico il no non cambia nulla: lo Sherman Act si applica con o senza il gradimento presidenziale, e un’esenzione richiede una legge. Sul piano pratico cambia parecchio, e quasi sempre a sfavore dei laboratori.
Anzitutto toglie loro lo scudo. La giurisprudenza americana sottrae all’antitrust le condotte imposte da una politica pubblica chiaramente espressa e sorvegliata dallo Stato (la “state action doctrine”, che risale a Parker v. Brown del 1943).
Era ciò che Amodei chiedeva: un governo che mediasse e vigilasse. Con la Casa Bianca contraria, un eventuale accordo tra laboratori avrebbe maggiori difficoltà a beneficiare di una chiara copertura politica o normativa e sarebbe quindi esposto a un controllo antitrust molto più severo. Questo non significa che qualunque collaborazione diventerebbe automaticamente illecita, ma che dovrebbe essere giustificata entro i confini tradizionali del diritto della concorrenza.
Poi ne mina la tenuta. Ogni cartello è un dilemma del prigioniero tenuto in piedi da un sorvegliante; senza un’autorità che punisca le defezioni, chi accelera per primo incassa il vantaggio.
Chip, investimenti e incentivi economici
E sotto il lessico del rischio esistenziale corrono interessi molto concreti. Jensen Huang, amministratore delegato di Nvidia, ha respinto sia il piano sia l’esenzione: comprensibile, visto che un rallentamento concordato taglierebbe gli ordini di chip. Per i laboratori, al contrario, rallentare significherebbe dilazionare le spese in capex necessarie ad addestrare la generazione successiva di modelli, e ammortizzare con calma i centri dati già costruiti: esattamente il risparmio che la class action indica come movente. Ciascuno ha il suo interesse economico travestito da posizione di principio.
La pressione competitiva dei modelli open source
C’è poi il problema dei modelli open source, scaricabili e modificabili da chiunque. Alcuni dei modelli aperti più competitivi degli ultimi mesi provengono da laboratori cinesi, tra cui DeepSeek, Qwen (Alibaba) e Kimi (Moonshot AI), e i migliori restano qualche mese indietro rispetto ai modelli chiusi americani. Un rallentamento concordato tra questi ultimi ridurrebbe il distacco, cederebbe quote di mercato e regalerebbe terreno proprio a Pechino.
È l’argomento che rende il no di Trump coerente con la sua retorica, e che Arthur Mensch, amministratore delegato della francese Mistral AI, ha riassunto in due parole rivolte ad Amodei: don’t pace.
Gli standard di sicurezza al tavolo della Casa Bianca
La conseguenza più ironica è arrivata il 29 settembre. Trump ha firmato con OpenAI, Google, Meta, Anthropic, Nvidia e la società di Musk il White House Accord on Super Intelligence, un impegno di una pagina, senza sanzioni né scadenze, in cui le aziende promettono controlli interni, revisori esterni scelti da loro stesse e incontri periodici per definire standard di sicurezza. Kimberlee Weatherall, docente di diritto all’Università di Sydney, lo ha giudicato profondamente deludente.
Ma il documento è rivelatore: la Casa Bianca che rifiuta il rallentamento ha istituito un tavolo permanente tra concorrenti. Definire insieme standard di sicurezza è lecito; il problema nasce se in quelle stanze si comincia a parlare di date di rilascio. Il giorno prima OpenAI aveva rinviato di sua iniziativa il lancio di un modello per ragioni di sicurezza: proprio la scelta unilaterale che l’antitrust non vieta e che rende l’accordo superfluo. Il no di Trump non ha impedito ai laboratori di sedersi allo stesso tavolo; ha tolto loro l’unico motivo legale per decidere insieme quando alzarsi.
Bruxelles tra sicurezza dell’IA e articolo 101
Per il lettore italiano la novità è il risvolto europeo. Un accordo coordinato sul ritmo di sviluppo sarebbe esaminato a Bruxelles alla luce dell’articolo 101 del Trattato sul funzionamento dell’Unione europea (TFUE), che vieta le intese restrittive della concorrenza e non contiene deroghe di sicurezza che le imprese possano concedersi da sole.
Eppure il 16 settembre, nel discorso sullo stato dell’Unione, Ursula von der Leyen si è schierata con i laboratori: se chi sviluppa la tecnologia è chiaro, dovremmo esserlo anche noi. E ha annunciato che inviterà i principali laboratori di frontiera per discutere come sostenere gli sforzi dell’industria per regolare il ritmo della frontiera. Tre giorni dopo il no di Trump, le dichiarazioni provenienti da Bruxelles possono essere lette come un’apertura a un ruolo di coordinamento pubblico non troppo distante da quello auspicato da Amodei.
Il paradosso è lampante: può la Commissione sostenere ciò che la sua Direzione generale della Concorrenza dovrebbe vietare? La risposta è meno scontata della battuta. Lo stesso giorno Teresa Ribera, vicepresidente esecutiva con delega alla concorrenza, si è detta disposta a valutare più margini per il coordinamento sulla sicurezza.
I margini dell’articolo 101 per la cooperazione
Non c’è conflitto tra presidenza e servizi: è l’intero esecutivo europeo ad accarezzare l’idea. E il diritto dell’Unione offre qualche appiglio. L’articolo 101, paragrafo 3, ammette le intese che contribuiscono al progresso tecnico, riservano agli utilizzatori una congrua parte dell’utile, sono indispensabili e non eliminano la concorrenza; le linee guida sugli accordi orizzontali del 2023 dedicano un capitolo agli accordi di sostenibilità, cioè proprio alle intese tra concorrenti giustificate da benefici collettivi.
Quel capitolo mostra però quanto sia stretta la porta. Nel 2015 l’Autorità olandese per i consumatori e i mercati (ACM) bocciò il “pollo di domani”, l’accordo con cui allevatori e supermercati volevano alzare gli standard di benessere animale, perché il beneficio per i consumatori non compensava il prezzo più alto. Per l’intelligenza artificiale la prova è ancora più ardua: il beneficio dichiarato ricade sull’umanità in generale, mentre il costo, modelli meno capaci a parità di abbonamento, ricade sugli utilizzatori che il paragrafo 3 protegge.
Il rischio di una barriera all’entrata
L’Europa ha poi un interesse che Washington non ha. Un ritmo concordato tra aziende americane congelerebbe la classifica a danno di chi insegue, e la sicurezza potrebbe trasformarsi in barriera all’entrata: se audit congiunti e verifiche diventano condizione per rilasciare un modello, costi e tempi diventano proibitivi per qualsiasi nuovo arrivato. Il cartello, promosso a tavolo istituzionale, proteggerebbe gli operatori dominanti non solo dai loro pari, ma da chiunque tenti di sfidarli dal basso. Non a caso l’opposizione più netta è venuta da Mistral.
Questa conclusione, tuttavia, dipende da una serie di ipotesi che restano controverse: che gli standard vengano effettivamente controllati dagli operatori dominanti, che i costi di conformità risultino proibitivi per i nuovi entranti e che non emergano benefici per gli utilizzatori sufficienti a compensare tali costi. È proprio su questi elementi che si giocherebbe un’eventuale valutazione ai sensi dell’articolo 101, paragrafo 3, del TFUE.
L’AI Act come alternativa agli accordi tra laboratori
Resta una via che la Commissione possiede e i laboratori no: regolare. L’AI Act impone già ai fornitori di modelli di uso generale con rischio sistemico valutazioni, test e misure di mitigazione, con poteri sanzionatori della Commissione operativi dall’agosto 2026.
Un limite imposto per legge a tutti non è un cartello; un limite concordato tra pochi e “sostenuto” dall’esecutivo lo resta, con un timbro in più. Il problema del discorso di Strasburgo è tutto in quel verbo: chi dispone degli strumenti per imporre non dovrebbe limitarsi a sostenere.
Standard condivisi e restrizioni dell’innovazione
Esiste inoltre una distinzione che merita di essere mantenuta chiara. Coordinare standard di sicurezza, criteri di audit, procedure di valutazione o protocolli di segnalazione non equivale necessariamente a coordinare il ritmo della ricerca e dello sviluppo. La prima categoria di iniziative è generalmente considerata più compatibile con il diritto della concorrenza; la seconda entra invece nel territorio più sensibile delle restrizioni dell’output e dell’innovazione. Gran parte del dibattito contemporaneo consiste proprio nel capire dove finisca la sicurezza condivisa e dove inizi il coordinamento competitivo.
Chi può decidere il ritmo dell’intelligenza artificiale
Non tutti leggono la vicenda come un tentativo di cartello. John Schulman, cofondatore di OpenAI e oggi capo scienziato di Thinking Machines Lab, sostiene che l’antitrust viene agitato come pretesto: la legge vieta certi accordi, non elaborare insieme una proposta.
Gli incentivi economici dei leader di mercato
Alex Tabarrok, economista della George Mason University, contesta l’idea che i laboratori stiano cercando di farsi scrivere regole su misura per tenere lontani i concorrenti, ciò che gli economisti chiamano “cattura regolatoria”: chi è in testa alla corsa, osserva, non ha alcun interesse a fermarla.
È un’obiezzione seria, ma dimentica i nuovi arrivati: fermarsi tutti insieme quando gli inseguitori sono ancora distanti potrebbe tradursi, secondo i critici, in una forma di consolidamento del vantaggio esistente. I sostenitori del rallentamento contestano questa lettura e osservano che i leader di mercato sono anche quelli che avrebbero più da guadagnare da un’accelerazione incontrollata. La controversia riguarda quindi non soltanto il diritto, ma anche gli incentivi economici effettivi degli operatori.
La corsa accesa dalla cultura della sicurezza
C’è poi un’ironia che l’Economist ricostruisce con cura: la corsa che oggi si vorrebbe rallentare l’hanno accesa, in buona parte, persone preoccupate dalla sicurezza.
L’investimento in DeepMind di Peter Thiel, cofondatore di PayPal e del fondo Founders Fund, maturò negli ambienti che studiavano i rischi dell’IA; OpenAI nacque nel 2015 come alternativa prudente a Google, e Anthropic nel 2021 da ricercatori usciti da OpenAI per lo stesso motivo.
Ogni nuovo laboratorio “responsabile” è stato un concorrente in più. Persino l’apprendimento per rinforzo dal feedback umano (reinforcement learning from human feedback, RLHF), sviluppato anche per allineare i modelli alle intenzioni di chi li usa, li ha resi abbastanza utili da venderli a centinaia di milioni di persone. Chi oggi propone di fermarsi tutti insieme chiede di congelare una gara che ha contribuito ad avviare.
Il potere di decidere tra mercato e istituzioni
Ed è qui che la critica all’altruismo efficace e quella antitrust si incontrano. Al movimento si rimprovera da tempo che un’élite convinta di aver calcolato il massimo bene finisca per considerare superfluo il consenso di chi quel bene dovrebbe riceverlo; l’antitrust conosce la stessa tentazione da quasi mezzo secolo e le dà un nome meno nobile: un club di fornitori che decide per il cliente.
Il nodo resta quello individuato dalla Corte suprema nel 1978: non se sia prudente rallentare, ma chi abbia il potere di deciderlo. Se i rischi descritti dai dirigenti dei laboratori sono effettivamente paragonabili a quelli di una tecnologia strategica per la sicurezza nazionale e per l’ordine internazionale, allora la questione appartiene anzitutto al diritto pubblico. In tale scenario il problema non è l’esistenza della prudenza, ma la sua fonte di legittimazione.
Per l’Europa la scelta è più semplice di quanto sembri. Può fare il regolatore, usando l’AI Act per imporre a tutti ciò che i laboratori dicono di volere. Oppure può fare il notaio di un’intesa tra concorrenti americani, sperando che nessun giudice a Lussemburgo, un giorno, la chiami con il suo nome.
Adam Smith osservava che la legge non può impedire alle persone dello stesso mestiere di incontrarsi. Il punto, oggi come allora, non è impedire l’incontro, ma evitare che siano i protagonisti di un mercato a decidere da soli quale debba essere il ritmo del suo futuro. In una democrazia liberale quella responsabilità appartiene in ultima istanza alle istituzioni pubbliche, e non può essere delegata né ai profeti dell’accelerazione né agli apostoli della prudenza.
Partecipa alla community