NVIDIA CEO Jensen Huang’s first post on X wasn’t about his own company but an open letter supporting open-weight AI models, signed by around 80 organizations including NVIDIA itself. The letter, which OpenAI, Google, and Microsoft later joined, frames open-weight models as essential to U.S. leadership in AI, arguing that openness fuels innovation and economic opportunity. It also casts open-weight as a safety advantage: community scrutiny helps uncover vulnerabilities and build guardrails, while the models themselves become tools to combat cyberattacks. Notably, the letter urges regulators to distinguish between legitimate distillation—a post-training technique—and malicious misuse, calling for targeted legal frameworks rather than blanket restrictions on distillation.

Amazon and Anthropic are conspicuous non-signatories. Anthropic’s absence aligns with CEO Dario Amodei’s long-held warnings. In recent congressional testimony, Amodei said open models could pose a major security risk within two to three years for biological threats, and even sooner for disinformation. He has previously argued that only small open models are safe, and that future capabilities may make open release untenable. This stance fits Anthropic’s commercial model: unlike Meta, Microsoft, or Google, the company keeps its models closed and generates revenue via API access.

Distillation has emerged as a flashpoint. Anthropic has repeatedly accused Chinese firms—including DeepSeek, MiniMax, and Moonshot AI—of distilling its Claude models, bypassing access bans through third-party services. It later alleged that Alibaba used thousands of fraudulent accounts for the same purpose. OpenAI, too, took aim at DeepSeek after the R1 launch in early 2025. The White House has largely echoed these accusations, and the Trump administration is widely expected to restrict access to Chinese models, especially after Xi Jinping praised openness as AI “enters the physical world” of industrial production. In response, Alibaba reversed a previous decision and pledged to soon open-weight its flagship Qwen3.8 Max; Moonshot AI set a date of July 27, 2026, for opening Kimi K3.

The situation contains an irony: while Washington decries unlawful distillation, the U.S. economy eagerly consumes Chinese open-weight models to generate synthetic data. This has prompted some to propose a more formalized “distillation pipeline,” which might require labs like OpenAI and Anthropic to relax usage terms or adopt more permissive licensing—similar to NVIDIA’s approach with its Nemotron models, though NVIDIA has a clearer commercial incentive. The debate over open-weight AI is thus not just about safety but also about who controls the post-training ecosystem and how the competitive landscape will evolve as both the U.S. and China push their own visions of openness.

Quasiment un mois après avoir créé son compte X, Jensen Huang a publié son premier post.

Il n’y parle pas des activités de NVIDIA, mais relaie une lettre ouverte que l’entreprise a signée, comme quelque 80 autres organisations. Sujet : les modèles à poids ouverts (open-weight)… et leur importance pour le « leadership » américain dans l’IA.

L’argumentaire emprunte largement la grammaire des défenseurs de l’open source. Dans les grandes lignes : l’ouverture stimule l’innovation, qui elle-même engendre des opportunités pour l’économie et la société.

La lettre présente l’open-weight comme un vecteur de sûreté et de sécurité. À la fois pour et par l’IA. Pour, en ce que l’ouverture favorise l’identification des vulnérabilités et le développement de garde-fous par la communauté. Par, au sens où ces modèles sont autant d’outils pour lutter contre les cyberattaques.

Les régulateurs sont par ailleurs appelés à ne pas faire l’amalgame entre distillation et détournement. La lettre les invite à envisager des cadres juridiques et commerciaux ciblés plutôt que des « restrictions radicales » visant cette technique d’entraînement.

Anthropic, à contre-courant

La lettre comptait initialement une vingtaine de signataires. Dont CrowdStrike, Dell, Hugging Face, IBM, Meta, Microsoft, Mistral AI, Mozilla, Palantir Perplexity et ServiceNow. OpenAI a rejoint la boucle par après. Comme, entre autres, Cisco, Cohere, GitHub, Google et Palo Alto Networks.

Amazon n’a pas signé. Anthropic non plus, dans la droite ligne des déclarations de son patron Dario Amodei. Fin juin, devant le Congrès américain, l’intéressé a expliqué anticiper un risque de sécurité majeur avec les modèles ouverts. Avec ceux publiés jusque-là, les risques sont « plutôt limités », a-t-il concédé. Mais il en sera autrement « dans un horizon de 2 à 3 ans pour les risques biologiques et probablement moins pour des choses comme la désinformation », affirme-t-il.

Voilà des années que Dario Amodei tient un discours de cette teneur. Fin 2023, par exemple, il s’était dit favorable à l’IA ouverte… mais « de petite taille » (ce qui correspondait, d’après lui, aux principaux modèles d’alors). Il se projetait déjà sur 2 à 3 ans. Et estimait qu’à cette échéance, il ne serait peut-être plus possible de garantir la sécurité des modèles ouverts.

Ces déclarations sont en phase avec le business model d’Anthropic. Contrairement à Google, IBM, Meta ou Microsoft, l’entreprise ne publie pas de modèles. Les siens sont fermés et elle en tire le gros de ses revenus, via ses API.

La distillation, nerf de la guerre

Anthropic s’est fait une spécialité d’accuser des entreprises chinoises de distiller ses modèles. Début 2026, il en a pointé trois à la fois : DeepSeek, MiniMax et Moonshot AI. Il leur a interdit – ainsi qu’à leurs filiales – l’accès à Claude pour motifs de sécurité nationale. Mais cette interdiction aurait été contournée en passant par des services tiers.

Plus récemment, Anthropic a aussi accusé Alibaba, qui aurait extrait des connaissances des modèles Claude via « des milliers de comptes frauduleux ».

OpenAI a également lancé des piques. Notamment contre DeepSeek, dès début 2025, après que celui-ci eut lancé son modèle R1.

La Maison Blanche tend à reprendre l’essentiel de ces accusations. L’essor des méthodes de post-entraînement leur donne d’autant plus de relief. En tête de liste, la distillation, qui apparaît comme une alternative économique aux environnements d’apprentissage par renforcement.

OpenAI & Cie doivent-ils être plus permissifs avec leurs modèles fermés ?

De longue date, on prête à l’administration Trump l’ambition de restreindre l’accès aux modèles chinois. La publication de Kimi K3 par Moonshot AI a relancé les rumeurs. Plus encore après les propos de Xi Jinping. Ce dernier a loué le principe d’ouverture à l’heure où l’IA « arrive dans le monde physique » – comprendre, en premier, l’appareil de production industrielle chinois.

Alibaba, qui avait un temps renoncé à publier les poids de ses modèles les plus puissants, a changé d’avis la suite de ces déclarations. Il s’est en tout cas engagé à ouvrir « bientôt » ceux de son nouveau flagship Qwen3.8 Max. Moonshot AI a fait de même avec Kimi K3, en promettant son ouverture ce 27 juillet 2026.

Ironie ou paradoxe : alors que Washigton crie à la distillation illégale, l’économie américaine s’empare des modèles ouverts chinois… qu’elle exploite pour générer des données synthétiques. Dans ce contexte, des voix se sont élevées pour suggérer de créer une forme de « filière de la distillation ». Elle impliquerait, pour les labos IA tels qu’OpenAI et Anthropic, d’assouplir leurs conditions d’utilisation. Ou d’introduire des licences plus permissives, à l’image de ce que NVIDIA pratique avec ses modèles Nemotron – même s’il y a évidemment davantage d’intérêt.

Illustration générée par IA

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