Palantir all’attacco: “OpenAI vi ruba i dati”, la mossa a sorpresa di Nvidia e la difesa del leaker di Apple

📌 In Sintesi

• Palantir accusa i grandi laboratori AI di monetizzare token senza proteggere davvero i dati enterprise.
• Nvidia introduce un modello che unisce vendita hardware, credito ai cloud AI e quota sui ricavi futuri.
• Jon Prosser respinge le accuse di Apple sui leak di iOS 26 e invoca la difesa giornalistica.

Le tensioni nell’industria tecnologica si spostano sempre più dal piano dell’innovazione a quello del controllo economico, legale e infrastrutturale. Palantir attacca frontalmente il modello dei grandi laboratori di intelligenza artificiale, accusando aziende come OpenAI e Anthropic di estrarre valore dai dati dei clienti enterprise attraverso sistemi basati sul consumo di token. Nvidia, intanto, cambia il proprio rapporto con i provider cloud AI introducendo una formula che non si limita più alla vendita di GPU, ma prevede anche supporto creditizio e partecipazione ai ricavi generati dai servizi cloud costruiti sul suo hardware. Sul fronte della proprietà intellettuale, Jon Prosser prova a smontare la causa di Apple sui leak di iOS 26, negando una cospirazione per sottrarre segreti industriali e attribuendo la responsabilità diretta alla propria fonte. Tre vicende diverse, ma legate da un punto comune: nell’AI e nel tech maturo, il vero conflitto riguarda chi possiede i dati, chi controlla l’infrastruttura e chi può monetizzare informazioni riservate.

Palantir attacca il modello a token di OpenAI e Anthropic

Il CEO di Palantir, Alex Karp, ha intensificato la critica contro i principali laboratori AI statunitensi, sostenendo che molte aziende enterprise siano ormai frustrate da contratti costosi, consumo massiccio di token e risultati produttivi inferiori alle aspettative. Il punto più duro riguarda la gestione dei dati: secondo Karp, le imprese che affidano processi interni, prompt, documenti e workflow a piattaforme AI esterne rischiano di consegnare ai fornitori non solo dati grezzi, ma anche il proprio vantaggio operativo. L’espressione “weights and alpha” sintetizza questa accusa: il valore non starebbe solo nei dataset, ma nelle relazioni tra informazioni, procedure, decisioni e comportamenti aziendali. In questa lettura, il cliente finisce per pagare il modello mentre contribuisce a istruirlo sulle proprie competenze distintive. OpenAI e Anthropic non sono accusate formalmente in sede giudiziaria in questo contesto, ma diventano bersagli politici e commerciali della narrazione di Palantir, che contrappone il proprio approccio on-premise, controllato e orientato alla sovranità dei dati.

La critica allo slop diventa una sfida commerciale

Karp non contesta soltanto la sicurezza dei dati, ma anche il modello economico fondato sui token. Secondo Palantir, vendere consumo computazionale non equivale a vendere valore aziendale. Il CTO Shyam Sankar ha sintetizzato la critica con la formula “more tokens means more slop”, suggerendo che l’aumento dell’uso dei modelli non produce necessariamente migliori risultati, ma spesso più contenuti ridondanti, poco verificabili o difficili da integrare nei processi reali. La posizione è evidentemente anche competitiva: Palantir spinge la propria architettura basata su ontologie, classificazione dei dati, definizione delle entità, controllo dei permessi e deployment in ambienti regolati. L’azienda insiste su certificazioni come CMMC Level 2 e ISO 27001/17/18, presentandosi come alternativa più adatta a difesa, industria, sanità, finanza e amministrazioni pubbliche. Il messaggio ai clienti è netto: l’AI enterprise non dovrebbe essere misurata in token consumati, ma in decisioni migliori, automazione sicura e protezione della proprietà intellettuale.

Nvidia trasforma i cloud AI in partner a ricavi condivisi

Mentre Palantir attacca il modello dei laboratori AI, Nvidia rivede la propria posizione nella catena del valore. Il nuovo programma “revenue-sharing and credit-support model” permette ai cloud AI partner di accedere a infrastruttura Nvidia con supporto creditizio, mentre il gruppo di Jensen Huang ottiene non solo il ricavo dalla vendita dell’hardware, ma anche una quota dei ricavi cloud generati sulla capacità supportata. È un cambiamento significativo perché sposta Nvidia dal ruolo di fornitore di acceleratori a quello di partecipante economico continuativo nei servizi AI erogati dai partner. I primi nomi annunciati sono Sharon AI, che prevede fino a 40.000 GPU Grace Blackwell GB300, e Firmus Technologies, impegnata in un campus AI a Batam, in Indonesia, con scala prevista fino a 360 MW e 170.000 GPU Nvidia. La logica è chiara: i cloud AI emergenti hanno bisogno di capitale, capacità e credibilità commerciale; Nvidia ha interesse a sostenere la domanda di compute e a catturare una parte del valore generato dall’inferenza su larga scala.

Il double-dip di Nvidia rafforza il controllo sull’infrastruttura

Il nuovo modello consente a Nvidia di monetizzare due volte la stessa catena infrastrutturale: prima con la fornitura di GPU, networking e piattaforme software, poi con una quota ricorrente dei ricavi cloud. Per i provider più piccoli, il vantaggio è l’accesso più rapido a capacità AI che altrimenti richiederebbe finanziamenti difficili da ottenere, soprattutto in un mercato dove la costruzione di data center, l’approvvigionamento energetico e la rapida obsolescenza dell’hardware aumentano il rischio per banche e investitori. Per Nvidia, invece, la formula riduce la dipendenza da vendite una tantum e crea un flusso legato all’utilizzo effettivo dei servizi. Il rovescio della medaglia è la crescente dipendenza dei neocloud dal fornitore dominante. Se hardware, software, credito e quota sui ricavi convergono nello stesso soggetto, il mercato AI rischia una concentrazione ancora più forte attorno a Nvidia, già centrale nella formazione e nell’inferenza dei modelli più avanzati.

Il caso Prosser riapre il fronte dei segreti Apple

Sul versante legale, Jon Prosser, noto per il canale Front Page Tech, tenta di difendersi dalla causa intentata da Apple per i leak relativi a iOS 26, inizialmente circolato come iOS 19 e poi associato al redesign Liquid Glass. La società di Cupertino sostiene che Prosser e Michael Ramacciotti abbiano ottenuto informazioni riservate accedendo a un iPhone di sviluppo appartenente all’ex ingegnere Ethan Lipnik. Prosser respinge la ricostruzione più grave: nega di aver pianificato un furto di segreti industriali, afferma di non sapere che il dispositivo appartenesse a Lipnik e sostiene di aver agito come giornalista che riceve informazioni da una fonte. La sua difesa ruota intorno alla distinzione tra pubblicazione di materiale ottenuto da terzi e partecipazione attiva a una sottrazione illecita. È una linea complessa, perché Apple non contesta solo la divulgazione, ma l’origine del materiale e il presunto coordinamento per accedervi.

Tra leak giornalistici e appropriazione di segreti industriali

Prosser ammette di aver visto funzionalità pre-release durante una chiamata FaceTime con Ramacciotti, ma sostiene di non aver orchestrato l’accesso al dispositivo né promesso pagamenti preventivi in cambio di segreti Apple. Nella sua impostazione difensiva, eventuali compensi sarebbero successivi ai fatti e non parte di una cospirazione. Apple, invece, punta a dimostrare che la fuga di informazioni non sia stata una semplice attività di leak reporting, ma il risultato di accesso improprio a un dispositivo aziendale contenente software riservato. Il caso è rilevante per l’intero ecosistema tech perché definisce un confine sempre più delicato: quando la pubblicazione di indiscrezioni su prodotti non annunciati resta attività editoriale e quando diventa sfruttamento di segreti industriali ottenuti illegalmente. Per Apple, storicamente ossessionata dal controllo delle informazioni pre-lancio, il contenzioso ha anche valore deterrente verso dipendenti, fonti e leaker.

Dati, compute e IP diventano il nuovo terreno di scontro

Le tre vicende compongono una fotografia coerente del settore tecnologico nel 2026. Palantir attacca il modello dei grandi laboratori AI perché teme che il valore dei dati enterprise venga assorbito da piattaforme esterne. Nvidia trasforma il proprio dominio hardware in una leva finanziaria e commerciale sui ricavi dei cloud AI. Apple difende in tribunale la propria proprietà intellettuale contro la filiera dei leak. In tutti e tre i casi, il valore non è più soltanto nel prodotto finale, ma nell’accesso a risorse scarse: dati aziendali, capacità computazionale, roadmap software e informazioni riservate. Per le imprese, il messaggio è altrettanto chiaro: adottare AI e cloud non significa solo acquistare tecnologia, ma accettare nuove dipendenze contrattuali, nuovi rischi di governance e nuove esposizioni legali. Il vantaggio competitivo si giocherà sempre più sulla capacità di controllare dove risiedono i dati, chi monetizza il compute e come viene protetta la conoscenza interna prima che diventi merce per concorrenti, fornitori o tribunali.