Meta Platforms e Amazon hanno siglato un accordo pluriennale dal valore di diversi miliardi di dollari per l’utilizzo dei chip Graviton sviluppati da Amazon Web Services. L’intesa prevede che la società guidata da Mark Zuckerberg utilizzi decine di milioni di core CPU per alimentare i propri progetti di intelligenza artificiale, in particolare gli agenti AI.
Le condizioni economiche non sono state rese pubbliche. Nafea Bshara, vicepresidente di Amazon e ingegnere distintivo, ha indicato una durata compresa tra tre e cinque anni.
Si tratta di una delle collaborazioni più rilevanti nel settore delle infrastrutture per l’intelligenza artificiale, in una fase in cui le grandi aziende tecnologiche competono per assicurarsi capacità computazionale su larga scala.
Indice degli argomenti:
La corsa globale alla potenza di calcolo
L’accordo si inserisce in un contesto caratterizzato da una domanda crescente di risorse di calcolo. Le principali aziende tecnologiche e i laboratori di ricerca stanno aumentando gli investimenti per sostenere lo sviluppo di modelli sempre più complessi.
Nel corso del 2025, Meta ha annunciato diverse partnership con produttori di chip, tra cui Nvidia, Advanced Micro Devices e Arm Holdings. La strategia punta a diversificare le fonti di approvvigionamento e ridurre la dipendenza da singoli fornitori.
Secondo gli analisti, la scelta di più architetture riflette la complessità delle esigenze computazionali legate all’AI. Nessun tipo di chip è in grado, da solo, di coprire tutte le funzioni richieste dai sistemi avanzati.
Il ritorno delle CPU nell’era dell’AI
Per diversi anni, il dibattito sull’intelligenza artificiale si è concentrato quasi esclusivamente sulle GPU, i processori grafici considerati fondamentali per l’addestramento dei modelli. L’accordo tra Meta e AWS segnala un cambio di prospettiva.
Le CPU, come quelle della famiglia Graviton, tornano a occupare un ruolo centrale. Il chip scelto da Meta, Graviton5, è prodotto con tecnologia a 3 nanometri e viene presentato da Amazon come competitivo in termini di rapporto tra costi e prestazioni.
Le CPU svolgono funzioni complementari rispetto alle GPU. Gestiscono applicazioni, coordinano i flussi di dati e supportano attività che non richiedono elaborazione parallela intensiva.
In particolare, risultano rilevanti nella fase cosiddetta di “post-training” dei modelli linguistici, in cui i sistemi vengono ottimizzati per obiettivi specifici.
Agenti AI e nuova domanda di infrastrutture
La crescita degli agenti AI rappresenta uno dei fattori principali dietro l’aumento della domanda di CPU. Questi sistemi, progettati per eseguire compiti complessi in modo autonomo, richiedono una combinazione di capacità computazionali diverse.
Meta ha dichiarato apertamente di voler investire in questo segmento. A dicembre 2025 ha annunciato l’acquisizione della startup Manus per oltre 2 miliardi di dollari. La società sviluppa agenti in grado di svolgere attività articolate, dalla gestione di processi aziendali alla ricerca avanzata.
Secondo Brendan Burke, direttore della ricerca presso Futurum Group, la domanda di CPU da parte dei principali laboratori di AI non mostra limiti nel breve periodo. L’integrazione tra CPU e GPU diventa quindi un elemento chiave per sostenere lo sviluppo tecnologico.
Un rapporto consolidato tra Meta e AWS
La collaborazione tra Meta e AWS non è nuova. Secondo Amazon, le due aziende lavorano insieme dal 2016, inizialmente su servizi cloud di base. Nel tempo, la partnership si è estesa all’utilizzo della piattaforma Bedrock e al noleggio di cluster GPU.
Il nuovo accordo rappresenta un salto di scala. Meta entrerà tra i cinque maggiori clienti dei chip Graviton, consolidando il ruolo di AWS come fornitore di infrastrutture per l’intelligenza artificiale.
Per Amazon, l’intesa ha anche un valore dimostrativo. Mostra che i chip sviluppati internamente possono competere con le soluzioni di altri produttori e trovare applicazione nei progetti più avanzati del settore.
Impatti industriali e strategici
L’accordo evidenzia una tendenza più ampia: la crescente integrazione verticale nelle tecnologie digitali. Le grandi aziende non si limitano più a utilizzare hardware di terze parti, ma investono direttamente nello sviluppo o nella personalizzazione delle infrastrutture.
Amazon, attraverso AWS, ha costruito una linea di chip proprietari con Annapurna Labs, acquisita nel 2015. Meta, pur non producendo direttamente semiconduttori su larga scala, sta diversificando le proprie fonti per ottimizzare costi e prestazioni.
Questa dinamica ha effetti sull’intera filiera dei semiconduttori. Aziende come Intel, specializzate in CPU, possono beneficiare del rinnovato interesse verso questo tipo di processori, dopo anni dominati dalle GPU.
Ristrutturazione e investimenti in Meta
Parallelamente agli investimenti tecnologici, Meta ha annunciato una riduzione del personale. La società prevede di licenziare circa il 10% dei dipendenti, pari a circa 8mila persone, nel maggio 2026.
La decisione è stata comunicata insieme ai piani di investimento nell’intelligenza artificiale. L’obiettivo dichiarato è semplificare la struttura operativa e liberare risorse per finanziare progetti ad alta intensità di capitale.
All’inizio di aprile, Meta ha presentato Muse Spark, il primo nuovo modello AI dopo un anno. L’azienda ha indicato che ulteriori rilasci sono previsti nei prossimi mesi.
Amazon rafforza la propria strategia sull’AI
Anche Amazon sta aumentando gli investimenti nel settore. Pochi giorni prima dell’annuncio dell’accordo con Meta, il gruppo ha comunicato un investimento aggiuntivo di 4 miliardi di dollari in Anthropic.
L’intesa prevede, tra le altre cose, l’utilizzo di decine di milioni di core Graviton da parte della società di AI. Questo rafforza la posizione di AWS come piattaforma di riferimento per lo sviluppo e l’esecuzione di modelli avanzati.
Un equilibrio tra costi, prestazioni e controllo
La scelta di Meta di adottare i chip Graviton risponde a una logica economica oltre che tecnica. Il rapporto tra prezzo e prestazioni è diventato un fattore decisivo, in un contesto in cui i costi dell’AI crescono rapidamente.
L’addestramento e l’esecuzione dei modelli richiedono investimenti miliardari in hardware e infrastrutture. Ottimizzare queste spese rappresenta una priorità per le aziende che competono su scala globale.
Allo stesso tempo, diversificare le architetture consente di ridurre i rischi legati alla disponibilità di componenti, un tema emerso con forza negli ultimi anni a causa delle tensioni nella catena di approvvigionamento dei semiconduttori.
Prospettive per il mercato dei chip AI
L’accordo tra Meta e Amazon contribuisce a ridefinire gli equilibri nel mercato dei semiconduttori per l’intelligenza artificiale. Le GPU restano centrali per molte applicazioni, ma le CPU stanno recuperando spazio grazie a nuovi casi d’uso.
La combinazione tra diverse tipologie di chip diventa il modello prevalente. Le aziende cercano soluzioni integrate in grado di gestire l’intero ciclo di vita dei sistemi AI, dall’addestramento alla distribuzione.
Per i fornitori di infrastrutture cloud, questa evoluzione rappresenta un’opportunità per ampliare l’offerta e differenziarsi dalla concorrenza. Per le aziende utilizzatrici, implica scelte sempre più complesse in termini di architettura tecnologica.
Una competizione che si gioca sulle infrastrutture
L’intelligenza artificiale si sta trasformando in una competizione infrastrutturale. Non riguarda solo algoritmi e modelli, ma anche la capacità di costruire e gestire sistemi su larga scala.
L’accordo tra Meta e Amazon mostra come le grandi aziende stiano consolidando alleanze strategiche per sostenere questa sfida. La disponibilità di potenza di calcolo diventa un fattore determinante per l’innovazione.
Le decisioni prese oggi in materia di chip e infrastrutture avranno effetti di lungo periodo sull’equilibrio del settore tecnologico e sulla distribuzione del potere economico legato all’AI.
