Jensen Huang ha rassegnato le dimissioni in giovedì, lasciando Nvidia in una fase delicata per il futuro dell’open source. Il fondatore era uno dei principali sostenitori dell’ecosistema aperto e della sua importanza strategica per l’azienda. Con la sua uscita, diventa incerto il modo in cui Nvidia proseguirà su questa linea, mentre la comunità open source perde una delle voci più autorevoli a sua difesa.
La notizia si intreccia a una vicenda personale: Huang ha ammesso una relazione con Alice Huang, executive di Megaspeed e spia cinese alleged. La rivelazione ha riaperto il dibattito sulla sicurezza nazionale degli Stati Uniti e sui motivi che spingevano il fondatore a sostenere controlli meno restrittivi sulle esportazioni di chip verso la Cina. Lo scandalo ha quindi portato un nuovo scrutinio sull’orientamento di Washington verso l’intelligenza artificiale cinese.
La successione è stata affidata a Colette Kress, CFO di Nvidia, nominata amministratore delegato interim. Non è chiaro come Kress intenda trattare l’ecosistema dei modelli a pesi aperti o l’operazione collegata a Hugging Face. Le priorità guidate dal fondatore tendono a ricevere un declassamento quando cambiano la leadership: questa dinamica rende inevitabile un’analisi attenta delle prossime scelte aziendali.
Un nodo concreto riguarda Hugging Face, piattaforma open source che Nvidia non ha ancora finalizzato un accordo per acquisire per 13 miliardi di dollari. Clem Delangue ha dichiarato che Hugging Face continuerà a difendere l’open source, qualunque cosa accada in seguito. Il messaggio è apparso in un post su X e ha voluto ribadire l’indipendenza dell’iniziativa, indipendentemente dall’esito della trattativa.
Nvidia ha inoltre concordato di pagare 6 miliardi di dollari per una licenza non esclusiva della tecnologia di Poolside, startup di coding AI open source. L’accordo porta nelle mani dell’azienda strumenti per la programmazione basata sull’intelligenza artificiale e rafforza una strategia che punta a presidiare anche lo sviluppo aperto, non soltanto i modelli chiusi di frontiera.
All’interno dell’azienda, Huang aveva promosso lo sviluppo della famiglia Nemotron, modelli AI open-weight progettati per sistemi agentici di lunga durata e carichi di lavoro basati sul ragionamento. L’obiettivo era creare alternative capaci di competere con i modelli chiusi più avanzati. Il fondatore aveva inoltre sostenuto società in grado di rendere più competitive le iniziative americane nel campo aperto, investendo in startup come Reflection AI e Thinking Machines Lab.
La sua influenza non si limitava agli investimenti e alla roadmap dei prodotti. Huang era diventato una delle figure più visibili nel contrastare i tentativi di Washington di limitare l’ecosistema AI aperto. Huang ha firmato una lettera aperta con 25 aziende, tra cui Microsoft, Meta, IBM e Palantir, per chiedere al governo degli Stati Uniti di non limitare eccessivamente i modelli AI open-weight, molti dei quali arrivano dalla Cina.
La lettera nasceva dal dibattito sulle accuse di furto di proprietà intellettuale rivolte a laboratori cinesi, con riferimenti alle contese con Anthropic e OpenAI. Entrambe le società avrebbero chiesto direttamente a Washington protezioni più forti. La visibilità personale di Huang e il peso di mercato di Nvidia lo avevano reso il principale contrappeso alle richieste di una regolamentazione più rigida avanzate dai fornitori di modelli chiusi.
La sua assenza potrebbe dare forza alle posizioni di chi, a Washington, chiede misure più severe nei confronti delle aziende cinesi. Le restrizioni sui modelli open-weight cinesi potrebbero limitare la concorrenza per le aziende americane, che hanno mantenuto chiusi i propri modelli. Un eventuale inasprimento delle regole avrebbe quindi effetti diretti sulla competition e sui margini di manovra delle realtà che operano con tecnologie accessibili.
Il sostegno all’open source, tuttavia, non era soltanto un progetto ideale: è diventato sempre più centrale per la strategia aziendale. Google e OpenAI, tra i principali clienti di Nvidia, stanno sviluppando propri chip, riducendo la dipendenza dai produttori di GPU. Per compensare questa tendenza, Nvidia ha interesse a coltivare un ecosistema più ampio di sviluppatori e clienti, a cui vendere acceleratori per addestrare, mettere a punto e impiegare modelli di intelligenza artificiale.
Più soggetti che addestrano, ottimizzano e utilizzano modelli significano più GPU vendute e una minore dipendenza da pochi laboratori di frontiera. Questa logica economica continua a esistere anche senza Huang. La domanda decisiva riguarda la capacità di Nvidia di mantenere un impegno considerato strategico senza la presenza di chi lo aveva trasformato in una priorità personale. Nvidia è stata contattata per un commento.
