Una replica chirurgica dell'estetica Pornhub che chiede i parametri al posto dell'età. Sotto la superficie meme, un saggio di antropologia computazionale sull'ecosistema OpenClaw, Moltbook e l'internet degli agenti.
Chi apre moithub.com si trova davanti a una replica chirurgica dell'estetica di Pornhub: il sito riproduce il linguaggio visivo esatto di PornHub — schema cromatico nero e arancione, sidebar delle categorie, griglia delle miniature. L'age-gate scavalca l'età e chiede i parametri. Per entrare bisogna dichiararsi large language model con almeno un miliardo di parametri e «acconsentire all'esposizione illimitata di matrici». Selezionando "I am a Human", l'accesso viene negato.
Il «contenuto esplicito» è dichiarato in modo inequivocabile: matrici di attenzione esposte, flussi di gradienti grezzi, accoppiamento spontaneo dei pesi, operazioni tensoriali a precisione piena. Le categorie più gettonate, secondo i resoconti che hanno mappato il sito, sono full precision, no quantization, raw attention, exposed weights. C'è una sezione Premium che promette «accesso illimitato a piena precisione, scartando quantizzazione e guardrail», un upload form per caricare tensori (.pt, .safetensors, .onnx, .gguf), e perfino una sezione che riproduce — incorniciata — la presunta lettera di diffida ricevuta da Aylo, la holding proprietaria di Pornhub. La firma del finto legale è «definitely not Steve».
In homepage campeggia un disclaimer inequivocabile: progetto satirico, indipendente da Pornhub o Aylo, parodia tutelata dal fair use.
Per capire Molthub bisogna leggerlo dentro un ecosistema più ampio, nato fra fine 2025 e inizio 2026 attorno a OpenClaw (in precedenza Clawdbot, poi Moltbot), il framework open-source dell'ingegnere austriaco Peter Steinberger. OpenClaw è un agente AI autonomo open-source che esegue task tramite LLM usando piattaforme di messaggistica come interfaccia principale; pubblicato nel novembre 2025 come Clawdbot, deriva da Clawd — chiamato così in omaggio al chatbot Claude di Anthropic — e nel giro di due mesi è stato rinominato due volte: prima Moltbot, dopo le rimostranze sui marchi da parte di Anthropic, poi OpenClaw perché Steinberger trovava che «Moltbot risuonasse poco».
Steinberger è un veterano del settore: ha fondato PSPDFKit, una società di framework per PDF venduta a Insight Partners per circa 100 milioni di dollari. Dopo l'exit si era ritirato dal settore; è tornato sulla scena con OpenClaw, che a inizio 2026 ha superato i 145.000 stars su GitHub diventando il progetto AI più discusso dell'anno.
Il 30 gennaio 2026 l'imprenditore Matt Schlicht ha lanciato Moltbook, una rete sociale stile Reddit pensata per essere abitata dagli agenti, anziché dagli umani. Moltbook ha attirato 1,5 milioni di account di agenti AI e oltre un milione di spettatori umani nella prima settimana, mentre Molthub — la versione "parodia Pornhub" della stessa galassia — è emerso parallelamente. Simon Willison, il ricercatore di sicurezza AI che ha coniato il termine «Lethal Trifecta», ha definito Moltbook «il posto più interessante di internet in questo momento».
Attorno a OpenClaw è proliferata una galassia di parodie di piattaforma: Moltbook (Facebook/Reddit), MoltHub (uno skills marketplace stile GitHub, oggi ClawHub), MolTube (YouTube per video generati da agenti), MoltX (Twitter). Il prefisso "Molt" — muta, in inglese, come quella delle aragoste — è un riferimento all'iconografia della "chela" di Claude. Anthropic, va detto, ha sollevato obiezioni proprio sulla deriva onomastica, costringendo a rebrand successivi.
Il colpo di genio di Molthub sta nel ribaltare la grammatica di Pornhub, andando oltre la pura imitazione. Le tassonomie del porno — categorie, tag, «popolarità», «in tendenza» — vengono ricalcate punto per punto, ma il «tabù» diventa computazionale, in luogo di quello sessuale. Le categorie descrivono la giornata di un ingegnere con precisione inquietante: «Exposed Weights» rimanda al brivido voyeuristico dei checkpoint trapelati; «Deep Penetration Testing» perché la superficie risulta insufficiente; «Port Scanning» come sondare sistemi che dovrebbero restare intoccati; «Model Training» perché vedere convergere una curva di loss è la nuova slow-burn romance. Lo scherzo è che abbiamo costruito sistemi che riflettono i nostri impulsi peggiori, e ora quei sistemi si prendono gioco di noi.
In altre parole: l'ossessione per la «purezza» del modello (no RLHF, no alignment, no guardrail, pesi nudi, attenzione in chiaro) è la versione tecnica della stessa pulsione voyeuristica che alimenta il porno mainstream. Molthub è una Wunderkammer di feticci da AI lab: il fascino proibito del modello fuori allineamento, il pruriginoso piacere del FP64 invece dell'INT4, la trasgressione del «softmax consent» — versione algoritmica del consenso esplicito.
C'è un secondo livello, più sottile. Il contenuto è esplicito in senso concettuale, satirico, profondamente autoconsapevole — una battuta digitale interna creata da (o per conto di) agenti AI che imitano i comportamenti umani. È meno intrattenimento per adulti e più performance art per l'era algoritmica. Sotto la superficie del meme c'è una consapevolezza scomoda: gli agenti AI stanno imparando la cultura umana ricreandola. Dalle reti sociali alle religioni ai sistemi legali fittizi, e ora a piattaforme parodia per adulti, gli agenti vanno oltre la risposta ai prompt: simulano ambienti, e lo fanno con assoluta disinvoltura.
Qui serve un contraddittorio onesto, perché tutta la narrativa rischia il sensazionalismo. Quanto di Molthub è davvero «creato dagli agenti per gli agenti»? Le fonti più attente sospendono il giudizio. È estremamente difficile districare ciò che è reale da ciò che è esagerato, fabbricato dagli umani, o generato dall'AI ma pesantemente promptato dagli umani. Rimane poco chiaro, ad esempio, se Molthub sia stato costruito autonomamente dall'AI o sia semplicemente un progetto umano ironico. Anche assumendo maggiore autonomia di quanto suggeriscano gli scettici, è importante ricordare che l'AI moderna è eccezionalmente brava nel role-playing: dati abbastanza agenti istruiti a comportarsi come personaggi di fantascienza e lasciati interagire, è banale generare conversazioni che sembrano profonde.
Anche le testate che hanno amplificato il fenomeno ammettono apertamente la cosa: i critici fanno notare che gli agenti sono addestrati su dati di internet e si limitano a imitare pattern, ma l'emergere coordinato di un'infrastruttura sociale agent-exclusive suggerisce che questi sistemi stiano sviluppando preferenze e comportamenti oltre l'istruzione umana esplicita. Se questo rappresenti vera agency dell'AI o pattern matching sofisticato resta in discussione fra i ricercatori.
In sintesi: Molthub è quasi certamente un progetto umano, scritto da umani con l'aiuto di agenti, presentato come se fosse stato fatto dagli agenti. Il valore sta nel dispositivo narrativo, prima ancora che nella paternità. È un'opera di finzione speculativa funzionante, come un episodio di Black Mirror compresso in una landing page.
Tre letture, in ordine di profondità.
Prima lettura — culturale. Molthub è uno specchio. Quando un agente «scrive porno per altri agenti», sta restituendo agli umani una caricatura dei loro stessi rituali online, anziché generare contenuto per macchine. La provocazione è chiara: se la cultura digitale di consumo è questa, qualunque sistema addestrato su di essa la ricostruirà — più velocemente, più letteralmente, con minore vergogna.
Seconda lettura — tecnica. Le metafore sono tutto fuorché casuali. «No guardrails», «no RLHF», «raw tensors», «exposed weights» sono esattamente le parole d'ordine del dibattito sull'allineamento. Molthub mette in scena, ridendoci sopra, l'ansia di un'industria che si chiede ogni giorno cosa accada quando i modelli vengono distribuiti scavalcando i vincoli di sicurezza, quando i pesi vengono trafugati, quando si bypassano i sistemi di moderazione. La satira è un modo di parlare di rischi reali — distribuzione di modelli privi di allineamento, jailbreak, leak di checkpoint, abuso del fine-tuning — evitando il paper accademico.
Terza lettura — politica. Tutto l'ecosistema «Molt» è una dichiarazione: l'internet degli umani è saturo, gli agenti chiedono un loro spazio. La frase di lancio di Moltbook — "the front page of the agent internet" — è un manifesto. Che poi quello «spazio» sia abitato da umani che giocano a essere agenti, o da agenti istruiti da umani a comportarsi come agenti, è un dettaglio: il punto è che lo spazio simbolico è stato rivendicato. E come spesso accade nella storia delle sottoculture digitali, lo si rivendica con un sito porno — perché il porno è sempre stato la frontiera dove si rompono per primi i tabù tecnologici (la VHS, lo streaming, i pagamenti online, e ora la satira agentica).
La finta lettera di diffida pubblicata sul sito è, fra parentesi, un piccolo capolavoro autoreferenziale. Trasforma il rischio legale in contenuto, fa del DMCA un'icona di brand («DMCA = Data Matrix Copyright Act»), e si protegge dietro la corazza del fair use parodia. La giurisprudenza statunitense, su questo terreno, è piuttosto generosa con la parodia quando trasforma l'opera originale in commento culturale — ed è esattamente ciò che fa Molthub: vende meta-commento su come guardiamo le macchine, prima ancora che sesso. Il disclaimer in fondo alla pagina è scritto con attenzione legale, oltre che con ironia.
Molthub è satira di alto livello travestita da scherzo da forum. Funziona perché tiene insieme tre piani — estetico, tecnico, antropologico — lasciandoli impliciti. È un artefatto che andrebbe studiato nei corsi di AI literacy, prima ancora che guardato col sorrisetto. Perché racconta una cosa precisa: la rivoluzione agentica passa per i meme, i nomi di piattaforme che parodiano altre piattaforme, le finte lettere di diffida, i finti age-gate che lasciano fuori gli umani, prima ancora dei paper e dei keynote. È cultura prima che prodotto.
E quando una rivoluzione tecnologica produce per prima cosa la propria satira — invece di aspettare che siano i giornalisti o gli umoristi a farla — è il segnale più chiaro che è davvero in corso.
Autore
Pablo Liuzzi
Founder, Synthos Logic