Il 24 marzo 2026 OpenAI ha annunciato la chiusura di Sora, il suo modello di generazione video. Una decisione improvvisa, legata a costi computazionali, strategia e pressioni competitive, che dice qualcosa di più ampio: quanto siano fragili oggi gli strumenti creativi basati sull’intelligenza artificiale. L’app era stata lanciata appena sei mesi prima, con il clamore che accompagna ogni mossa dell'azienda di Altman; pochi mesi fa era arrivato anche un accordo con Disney per portare i personaggi del catalogo dentro la piattaforma. Adesso Sora è morto, l’accordo è saltato e da casa Topolino è arrivato un gelido comunicato diplomatico. Le risorse computazionali che Sora consumava non giustificavano i ricavi. OpenAI ha deciso che la generazione video era un lusso che non poteva permettersi.

Ma soprattutto: Sora è stato uno dei primi software a stupirci, ma nel frattempo aveva mostrato limiti evidenti. Chi lavora quotidianamente con questi strumenti lo sapeva da mesi: i video generati erano meno coerenti, meno controllabili e più costosi di quelli prodotti da modelli concorrenti, in particolare asiatici. OpenAI aveva puntato su un pubblico di massa, sperando che la generazione video diventasse un giocattolo virale, ma non tutti hanno voglia di pagare per generare video di gattini. Io sì, intendiamoci; ma chi produce professionalmente video con l'IA ha bisogno anche di strumenti malleabili ed efficienti. I servizi che hanno puntato sui professionisti, come Kling di Kuaishou, tengono e prosperano, mentre chi ha cercato l'utenza generalista si è trovato con un prodotto costoso e utenti molto volatili.

La chiusura di Sora si inserisce in una dinamica più ampia che riguarda la crescente divergenza tra Occidente e Cina nella generazione video. A febbraio ByteDance ha rilasciato Seedance 2.0. In poche ore internet si è riempito di clip di qualità altissima: coerenza del movimento, consistenza dei personaggi, controllo cinematografico della scena. Disney ha inviato una lettera di diffida per violazione di copyright, la SAG-AFTRA ha condannato l’uso non autorizzato delle sembianze dei suoi membri, la Motion Picture Association ha parlato di violazioni strutturali. ByteDance ha risposto con dichiarazioni di circostanza e ha sospeso il lancio internazionale del modello, che resta accessibile solo agli utenti delle app domestiche cinesi.

Molti dei modelli di generazione video più avanzati oggi sono sviluppati da aziende cinesi. La Cina censura i contenuti politicamente sensibili, ma è più permissiva sul copyright dei contenuti stranieri; l'Occidente protegge la proprietà intellettuale con una rigidità che rischia di rallentare l’accesso dei propri creatori agli strumenti più avanzati, anche per tutelare grandi gruppi come Disney. Il risultato è che, per un artista indipendente che vuole sperimentare con la generazione video (senza toccare la politica cinese), l'ecosistema orientale può risultare più accessibile. Mentre Hollywood fa causa a ByteDance, la Cina accumula esperienza e talento.
 

È in questo contesto che si inserisce la mia esperienza di artista e ricercatore che lavora con l’intelligenza artificiale generativa. Un’esperienza che condivido con molte altre persone con cui sono in contatto — filmmaker, artisti, sperimentatori — tutti accomunati da una condizione che definirei di precarietà permanente, che ci costringe a saltellare tra i software.

Negli ultimi due anni ho usato Midjourney, Stable Diffusion, Flux, Krea per le immagini; Sora, Kling, Midjourney, Luma, Seedance, Veo per il video; ChatGPT, Claude, Gemini, Deepseek per il testo. Ho cambiato spesso piattaforma in risposta a miglioramenti, peggioramenti, variazioni di prezzo, chiusure, restrizioni, aperture inaspettate. Ogni volta c’è da reimparare un'interfaccia, ricalibrarsi su una nuova logica di interazione, ricostruire i propri flussi di lavoro.

Un aggiornamento del modello può rendere improvvisamente possibile ciò che ieri era impossibile, ma anche degradare ciò che funzionava. Le decisioni vengono prese altrove, in base a logiche finanziarie, geopolitiche e legali che non hanno nulla a che vedere con le esigenze creative di chi usa lo strumento. Sora è l'esempio perfetto: è stato chiuso, tra le altre cose, per ragioni legate al costo computazionale e alla competizione crescente. Chi ci stava lavorando sopra ha semplicemente scoperto, un martedì pomeriggio, che il suo strumento di lavoro non esisteva più.

Questa volatilità è amplificata dalla geopolitica. Le tensioni tra Stati Uniti e Cina influiscono direttamente su quali strumenti sono accessibili e dove. Seedance 2.0, tra i modelli più avanzati per la generazione video, non è disponibile in Occidente a causa delle pressioni legali legate al copyright. L'unica forma di reale possesso, in questo panorama, è rappresentata dai modelli open source. Stable Diffusion, Flux, i modelli aperti cinesi di Alibaba e molti altri si possono scaricare, eseguire in locale sul proprio hardware e modificare. Nessuno te li può togliere, nessun aggiornamento forzato li peggiora senza il tuo consenso.

Il problema è che questa libertà ha un costo tecnico elevato. Far girare un modello di generazione video in locale richiede hardware costoso e competenze da programmatore che un artista non necessariamente possiede o desidera acquisire. E soprattutto i modelli open source sono, al momento, meno potenti di quelli chiusi, specialmente nel campo del video, dove il divario è significativo. L’open source va difeso e sostenuto, questo è fuori discussione, ma sarebbe disonesto presentarlo come la soluzione al problema. Per la maggior parte dei creativi che lavorano con l'IA, la realtà è l’abbonamento a servizi proprietari le cui condizioni possono cambiare in qualsiasi momento.

Il precedente più prossimo è quello della grafica digitale. Photoshop è passato dall'acquisto una tantum all’abbonamento; la Creative Suite muta continuamente, funzioni appaiono e scompaiono, i prezzi salgono. Il settore ci è già passato e la transizione ha generato un malcontento diffuso, ma alla fine è stata metabolizzata.

Spesso i cambiamenti sono miglioramenti, anche sensibili. Il progresso in questo campo è rapidissimo e chi usa questi strumenti ne beneficia costantemente. Ma la direzione del miglioramento è decisa dalle aziende e non sempre coincide con le esigenze degli utenti. Un modello può diventare più potente in assoluto ma meno adatto a un uso specifico, può guadagnare in sicurezza e perdere in flessibilità, può essere ottimizzato per il pubblico generalista e diventare meno interessante per chi sperimenta.

C’è poi una questione che riguarda la portabilità. Migrare da un sistema all'altro non è banale. I prompt che funzionano su Midjourney non funzionano su Gemini; le tecniche che producono risultati eccellenti su Claude non si trasferiscono meccanicamente a ChatGPT. Ogni piattaforma ha le proprie idiosincrasie, i propri punti di forza, le proprie logiche interne, e la conoscenza che si accumula su una non è sempre spendibile sull'altra.

Questo non significa che la conoscenza vada perduta. Anzi, è vero il contrario: chi ha imparato a padroneggiare un sistema impara più velocemente il successivo, perché sviluppa un’intuizione sulle logiche generali della generazione che trascende il singolo strumento. Ma ogni migrazione ha un costo in tempo, in frustrazione, in risultati temporaneamente peggiori, e la mancanza di qualsiasi standard di interoperabilità tra piattaforme rende questi costi interamente a carico dell'utente.

Man mano che i sistemi di intelligenza artificiale generativa diventano infrastruttura del lavoro creativo e intellettuale, la dipendenza dal fornitore diventa un problema collettivo. L’analogia (seppur per ora molto al rialzo) è con la rete elettrica o le telecomunicazioni: risorse che a un certo punto della storia sono diventate troppo importanti per essere lasciate interamente alla discrezionalità di soggetti privati. Che fare dunque?

Il rifiuto dello strumento è una forma di luddismo moraleggiante destinato all’irrilevanza, perché se uno strumento è utile (e questo lo è) e non ha alternative, le masse lo useranno. E non funziona nemmeno la nostalgia di un’autarchia tecnologica che non è mai esistita: quanti strumenti di cui vi sentite proprietari funzionerebbero senza servizi come l’energia elettrica? La verità è che non siamo mai stati indipendenti. Per questo la richiesta deve essere collettiva. Dobbiamo chiedere un accesso pubblico ai sistemi di intelligenza artificiale, con modelli aperti finanziati con fondi pubblici, infrastrutture computazionali accessibili, standard di interoperabilità che riducano il costo della migrazione. L’Europa, con tutti i limiti della sua politica tecnologica, è forse il luogo dove questa richiesta ha più possibilità di essere formulata e ascoltata, proprio perché non ha campioni da proteggere nel mercato dell'IA generativa e può quindi ragionare in termini di interesse pubblico anziché di vantaggio competitivo.

Sora è morto, viva Sora. I suoi utenti migrano altrove, reimparano, si adattano — o più probabilmente lo avevano già abbandonato. Ma l’accessibilità agli strumenti è sempre più determinata da fattori come le risorse economiche e la nazionalità, con la conseguenza inevitabile di creare o perpetrare disuguaglianze.