Musk Testimonia,
Altman Se Ne Va

Processo Musk vs Altman 2026 Oakland

Musk vs altman

Musk vs ALtman: OpeanAI si mangia il no profit

La giudice Gonzalez Rogers aveva citato il diario di Brockman direttamente nella sua ordinanza del 15 gennaio, trovando «ampie prove» a supporto delle rivendicazioni di Musk e respingendo quasi ogni tentativo di dismissione. Era un segnale inequivocabile: il caso andava a processo non perché Musk avesse standing, ma perché le prove erano abbastanza solide da richiedere che una giuria le ascoltasse. Brockman aveva scritto quelle parole per sé stesso. In un diario. Che non si aspettava diventasse l’Exhibit 43 in un processo federale.

La strategia legale di Musk ha subito un cambiamento significativo il venerdì prima del processo: ha abbandonato le accuse di frode, concentrandosi sulle due rivendicazioni rimaste — arricchimento illecito e violazione del vincolo fiduciario caritatevole. La scelta è tattica, non una resa. La frode richiede di provare l’intenzione — lo stato mentale di Altman al momento della conversione. Le due rivendicazioni rimaste si basano sui risultati: OpenAI era un nonprofit, si è convertita in un’entità da 852 miliardi di dollari, i suoi dirigenti detengono equity nel braccio for-profit.

Exhibit 43, Diario personale di Greg Brockman, novembre 2017. Citato direttamente nell’ordinanza del 15 gennaio 2026 della giudice Gonzalez Rogers. La domanda non è se qualcuno volesse ingannare — è se quella sequenza costituisce una violazione del vincolo fiduciario sotto cui erano tenuti gli asset donati.

La Cosmogonia sotto Giuramento

La storia ufficiale della fondazione di OpenAI è stata raccontata molte volte. Il 28 aprile, per la prima volta, Musk l’ha raccontata sotto giuramento. Il movente originario, ha detto, fu una conversazione con Larry Page. I due erano amici da anni — Fortune li aveva inclusi nella sua lista dei business leader segretamente migliori amici nel 2016, e Musk dormiva spesso a casa di Page a Palo Alto. Nelle loro lunghe conversazioni sull’AI, a un certo punto, Musk sollevò il rischio che l’intelligenza artificiale potesse portare all’estinzione umana. Page rispose che andrebbe bene, purché l’AI stessa sopravvivesse. Page chiamò Musk un «speciest» per essere «pro-umano». Musk disse che quella risposta era «insana».

Se quella conversazione è autentica, la fondazione di OpenAI non è nata da una visione filantropica dell’AI sicura per l’umanità. È nata da una frattura personale. Da un amico che aveva detto la cosa sbagliata. Questo non cambia i fatti giuridici del processo — ma cambia la grammatica del racconto che sia Musk che Altman stanno costruendo davanti alla giuria. Vale ricordarlo: tutto quello che Musk ha detto era in servizio di una causa legale.

Due Narrazioni, Una Prova

L’avvocato di Musk, Steven Molo, ha aperto con un’analogia: un nonprofit può aprire un negozio di souvenir, «ma il negozio del museo non può saccheggiare il museo e vendere i Picasso». L’avvocato di OpenAI, Bill Savitt, ha risposto con una ricostruzione altrettanto precisa: «Il signor Musk ha abbandonato OpenAI dicendo che avrebbero fallito di sicuro. Ma i miei clienti hanno avuto il coraggio di andare avanti senza di lui.» Nel mezzo, tra le due narrazioni incompatibili, c’è il diario di Brockman.

Sam Brunson, professore di diritto nonprofit alla Loyola University, ha spiegato la difficoltà giuridica con franchezza: come regola generale, chi dona denaro a una charity non può fare causa se la charity cambia rotta. «Se dono a un’organizzazione, ho ceduto quei soldi, e se poi non mi piace quello che fanno, il mio rimedio è smettere di donare.» La via d’uscita è la frode — o dimostrare di essere stati ingannati nel momento della donazione. Ed è esattamente quello che il diario di Brockman potrebbe dimostrare. Non come confessione d’intento. Come finestra aperta sul momento esatto in cui la promessa cominciò a cedere.

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Musk vs Altman: Il Castello e il Fossato

Nel novembre 2023, il consiglio di amministrazione di OpenAI rimosse Sam Altman. Le accuse erano documentate e gravi: Ilya Sutskever aveva assemblato materiale interno — conversazioni Slack, documenti delle risorse umane — in memorandum riservati condivisi tramite Gmail con autodistruzione. Helen Toner, ex membro del consiglio, dichiarò in seguito che Altman «per anni aveva reso molto difficile per il consiglio svolgere il proprio lavoro, trattenendo informazioni, fraintendendo le cose, in alcuni casi mentendo direttamente». La rimozione durò cinque giorni. Quasi tutti gli 800 dipendenti minacciarono di dimettersi. Il vecchio consiglio fu azzerato.

Nella sua richiesta originale da 97,4 miliardi di dollari per acquistare gli asset del nonprofit, nel febbraio 2025, Musk aveva tentato l’offerta ostile. Il consiglio la respinse all’unanimità. La risposta di Altman su X fu: «No grazie, ma compreremo Twitter per 9,74 miliardi se vuoi.» È la battuta di chi sa che il castello regge, SoftBank, i fondi sovrani del Golfo, Microsoft con il 27% della società. Quel castello è anche il motivo per cui le azioni di SoftBank sono scese del 10% alla borsa di Tokyo nelle prime ore del processo.

Il Precedente che Conta

La struttura del processo è insolita, e questa insolitudine è il dettaglio più importante che la maggior parte dei resoconti trascura. Il verdetto dei nove giurati sulla responsabilità è puramente consultivo. La giudice Gonzalez Rogers, non la giuria, prende la decisione finale sia sulla responsabilità che sui rimedi. Il vero processo si gioca davanti a una sola persona. I rimedi che Musk chiede includono fino a 150 miliardi di dollari restituiti al braccio nonprofit, la rimozione di Altman e Brockman dalla leadership, e un ordine del tribunale che svolga la conversione for-profit.

L’unico precedente storico direttamente rilevante è Blue Cross of California. Quando negli anni ’90 trasferì i propri asset a una sussidiaria a scopo di lucro, fu costretta a cedere oltre tre miliardi di dollari in azioni a due fondazioni indipendenti. OpenAI non è Blue Cross, le dimensioni sono diverse di due ordini di grandezza, ma è l’unica mappa disponibile per navigare un territorio che non aveva precedenti.

Chi Controlla il Meno Controllato

Musk è entrato in tribunale con un’accusa di comportamento abusivo e una serie di contraddizioni proprie ancora irrisolte…xAI, la fusione dell’AI con X, Grok e i deepfake non consensuali che hanno aperto indagini regolatorie in Europa e Asia. L’immagine del custode morale dell’AI è sorretta da una struttura narrativa fragile, e OpenAI ha già dichiarato di volerla smontare sistematicamente.

Altman è qualcosa di diverso e più difficile da categorizzare. È l’uomo che, accusato di menzogna sistematica e comportamento abusivo dal proprio consiglio, è tornato al suo posto in cinque giorni. Ed è l’uomo che, mentre Musk lo accusa sotto giuramento, aveva già lasciato l’aula prima che la testimonianza iniziasse. Nel frattempo OpenAI ha annunciato una valutazione di 852 miliardi di dollari, ha concluso la sua esclusiva con Microsoft, aprendo la strada a un’IPO indipendente, e ha siglato il contratto con il Pentagono che Anthropic aveva rifiutato per motivi etici.

La Promessa Originaria: Da Stallman ad Altman

Per capire cosa ha rotto OpenAI, bisogna capire cosa aveva promesso. E per capire cosa aveva promesso, bisogna andare molto prima del 2015. Bisogna andare a Cambridge, Massachusetts, 1983. Richard Stallman, programmatore al MIT Artificial Intelligence Laboratory, si rifiuta di firmare un accordo di non divulgazione per il codice di una stampante Xerox. Quel rifiuto diventa il manifesto di un movimento. Nel 1985 Stallman fonda la Free Software Foundation. Nel 1989 pubblica la prima versione della GNU General Public License, la GPL.

Il principio è semplice nella sua radicalità: il software deve poter essere studiato, modificato, ridistribuito. Non come concessione commerciale. Come diritto. Il copyleft, termine che Stallman conia per contrasto con copyright, è l’invenzione giuridica che rende quella promessa autoeseguibile: se distribuisci software derivato da GPL, devi distribuirlo a tua volta sotto GPL. La libertà si propaga. Non può essere recintata da una recinzione societaria.

Nel 1998 Eric Raymond e Bruce Perens fondano l’Open Source Initiative. La mossa è deliberatamente tattica: togliere l’ideologia dal messaggio, rendere il codice aperto appetibile per le aziende. «Free software» spaventa i CFO; «open source» no. Stallman non perdona quella disambiguazione. La vede come una resa mascherata da pragmatismo. La frattura tra le due visioni, software libero come etica, open source come metodo, non si è mai chiusa. È una cicatrice che attraversa ancora oggi ogni dibattito su cosa significhi «aperto» nel contesto dell’intelligenza artificiale.

• 1983 Stallman avvia il progetto GNU e enuncia per la prima volta le quattro libertà fondamentali del software: usare, studiare, modificare, redistribuire.
• 1989 Prima versione della GNU General Public License (GPL). Il copyleft diventa un meccanismo giuridico, non un principio astratto.
• 1991 Linus Torvalds rilascia il kernel Linux sotto licenza GPL. La combinazione GNU/Linux rende il sistema operativo libero una realtà operativa, non solo un progetto.
• 1998 Nasce l’Open Source Initiative (OSI). Il termine “open source” sostituisce “free software” nel linguaggio delle aziende. Stallman inizia a usare la formula “free/libre open source software” (FLOSS) per non perdere il termine “libero”.
• 2005 Google pubblica Android basato su Linux. Il kernel è GPL. Le app e i servizi Google che ci girano sopra no. Il modello aperto-sotto-chiuso-sopra è già adulto.
• 2015 OpenAI viene fondata come nonprofit. Il nome è un prestito semantico dalla tradizione open source. Non viene rilasciato codice sotto nessuna licenza OSI-approvata.
• 2019 OpenAI decide di non rilasciare GPT-2 nella sua interezza, citando preoccupazioni per la sicurezza. È il momento in cui il nome comincia ufficialmente a diventare ironico.
• 2024 L’OSI pubblica la sua definizione di AI open source. Quasi nessun modello frontier la soddisfa. Il termine è ormai conteso da aziende da mille miliardi di dollari.

Quando OpenAI viene fondata nel 2015, il nome è già un posizionamento. Non casuale. Un prestito di autorità morale da un movimento che aveva costruito la propria credibilità su trent’anni di codice condiviso, su licenze che erano documenti legali prima ancora che manifesti politici, su comunità che avevano dimostrato che la collaborazione poteva produrre software migliore del software proprietario. Prendere quel nome significava iscriversi a quella genealogia, e accettarne le aspettative.

Il Tradimento: Open Elastic search, Redis, LLaMA e il Pattern che si Ripete

La storia del software è piena di aziende che hanno usato l’open source come trampolino e poi hanno chiuso la porta quando il trampolino aveva fatto il suo lavoro. Il pattern è abbastanza ricorrente da avere un nome nel settore: open-core nella versione benevola, open-source washing nella versione più cinica. La sequenza è sempre la stessa: apertura per costruire community e adoption, chiusura per proteggere il modello di business quando la community ha già fatto la sua parte.

Elasticsearch. Elastic costruisce la propria fortuna su un motore di ricerca open source rilasciato con licenza Apache 2.0. Quando Amazon inizia a offrire Elasticsearch come servizio gestito AWS senza contribuire al progetto, prendendo i frutti senza piantare gli alberi, Elastic cambia licenza da Apache 2.0 a SSPL (Server Side Public License) nel 2021. La community forka immediatamente: nasce OpenSearch, mantenuta da Amazon. Il codice è identico. Il potere è distribuito diversamente. L’ecosistema si è spaccato.

Redis e HashiCorp. Stesso schema, leggermente variato. Redis Labs passa dalla licenza BSD alla Business Source License. HashiCorp applica la BSL a Terraform, il suo strumento di infrastructure-as-code più usato al mondo. La BSL è un’invenzione elegante nella sua ambiguità: il codice è disponibile, ma l’uso commerciale in competizione con l’autore è vietato per un periodo definito, di solito quattro anni, dopodiché il codice viene rilasciato sotto licenza open. È open source con una scadenza. È la promessa di libertà futura in cambio di vincoli presenti. La community di Terraform ha forkato in OpenTofu, ora parte della Linux Foundation.

Meta e LLaMA. Il caso più complesso, e il più rilevante per la conversazione sull’AI. Meta rilascia i pesi del modello. Non il codice di training completo. Non i dati. Non l’infrastruttura di valutazione. L’Open Source Initiative, nell’ottobre 2024, ha stabilito che LLaMA 2 non soddisfa la definizione di AI open source perché manca la trasparenza sui dati di addestramento, elemento che l’OSI considera essenziale per permettere la replicabilità. Meta ha risposto modificando la licenza per LLaMA 3, ma i dati di training restano chiusi. Il peso del modello senza i dati è come ricevere una fotocopiatrice senza il manuale di assemblaggio e senza la carta. Puoi usarla. Non puoi capirla. Non puoi replicarla.

OpenAI è il caso terminale di questo schema, con una differenza strutturale che lo rende giuridicamente distinto da tutti gli altri. Elastic era una startup commerciale che aveva scelto volontariamente l’open source come strategia di crescita. Meta è una corporation pubblica che rilascia i pesi come mossa competitiva contro i modelli proprietari di OpenAI e Google. OpenAI ha iniziato come nonprofit. Non come startup con aspirazioni aperte. Come istituzione con un vincolo giuridico verso il pubblico, verso lo stato della California, verso i suoi donatori. Quello che nel caso di Elastic si chiama pivot strategico, nel caso di OpenAI ha un nome giuridico preciso: possibile violazione del vincolo fiduciario caritatevole. È quello che il processo di Oakland sta cercando di determinare.

Musk vs Altman: La Definizione di Open Come Campo di Battaglia Regolatorio

La definizione di «open source AI» è diventata una questione politica nel senso più concreto e materiale del termine. Non una disputa accademica tra sviluppatori su GitHub. Una battaglia per il controllo di una categoria regolatoria che vale miliardi di dollari in esenzioni, obblighi ridotti, e vantaggio competitivo strutturale.

L’AI Act europeo, entrato in vigore nel 2024, prevede esenzioni significative per i modelli rilasciati come open source, o nella formulazione tecnica del testo, come «modelli open-source con scopo generale». Chi rientra in quella categoria è soggetto a requisiti di trasparenza e audit significativamente ridotti rispetto ai modelli frontier proprietari. Il confine tra «aperto» e «chiuso» non è più una questione di filosofia del software. È un confine fiscale e regolatorio con effetti diretti sui costi di compliance, sui tempi di lancio, e sull’accesso ai mercati pubblici europei.

L’OSI ha pubblicato la sua definizione formale di AI open source nell’ottobre 2024, dopo un lungo processo di consultazione pubblica durato due anni. La definizione richiede: disponibilità dei pesi, del codice di training, dei parametri di configurazione, e informazioni sufficienti sui dati di addestramento da permettere a un soggetto terzo di replicare il processo di training in modo indipendente. LLaMA non supera questo test. Mistral lo supera parzialmente, per i soli modelli base. Nessuno dei modelli di OpenAI, Google o Anthropic lo supera.

Il paradosso è strutturale: la libertà che Stallman aveva ancorato al codice sorgente nell’era dei large language model non può essere garantita solo dai pesi del modello. Un modello linguistico è il risultato di tre variabili: dati di training (cosa ha visto), compute (quanta potenza di calcolo, quindi chi può permettersela), e scelte di alignment (quali comportamenti vengono rinforzati o soppressi, da chi, con quali criteri). Tutte e tre sono asimmetricamente distribuite. Tutte e tre determinano chi il modello serve e come. Rilasciare i pesi senza le prime due è come distribuire la partitura di un’orchestra senza gli strumenti e senza il direttore.

Nel contesto del processo Musk vs OpenAI, questa dimensione ha una rilevanza specifica che va oltre la storia del movimento free software. La conversione al for-profit non è solo una questione di struttura societaria o di diritto nonprofit californiano. È una questione di chi controlla le decisioni di alignment, quali bias restano nei modelli, quali vengono rimossi, per quale mercato e per quale governo il sistema viene ottimizzato. Quando OpenAI firma il contratto con il Pentagono e Anthropic rifiuta per motivi etici dichiarati, la differenza non è nel codice. È in chi ha il potere di prendere quella decisione, e a chi deve rendere conto di averla presa. Un nonprofit risponde al procuratore generale dello stato e ai propri donatori. Una corporation pubblica risponde agli azionisti. Sono governance radicalmente diverse, e producono prodotti radicalmente diversi, anche se i parametri del modello sono identici.

Il rischio sistemico più ampio, quello che la coalizione «Eyes on OpenAI» ha portato fuori dall’aula e nel dibattito pubblico californiano, non è che Musk vinca o perda il suo processo personale. È che il caso stabilisca, in un senso o nell’altro, cosa significa essere un’organizzazione «aperta» quando il prodotto è intelligenza artificiale. Se la corte decide che OpenAI non aveva l’obbligo di restare nonprofit, ogni laboratorio AI che ha raccolto donazioni nella sua fase embrionale ha un precedente favorevole per convertirsi. Se decide il contrario, ogni startup tecnologica nata con capitale filantropico. In entrambi i casi, la definizione di «aperto» smette di essere una questione tecnica e diventa una questione di chi, in un’aula di tribunale californiana, ha l’ultima parola.