Robot come Figure Neo dimostrano cosa intende LeCun quando critica i chatbot: AI che apprende manipolando oggetti reali, non elaborando testo. Prometheus vuole industrializzare questo approccio.
Yann LeCun, Chief AI Scientist di Meta, ha recentemente definito i Large Language Models un "vicolo cieco": "Abbiamo sistemi linguistici che passano l'esame da avvocato, ma dov'è il nostro robot domestico? Dov'è un robot bravo quanto un gatto nel mondo fisico?".
Jeff Bezos ha ascoltato. E ha risposto con $6,2 miliardi.
Per la prima volta dal 2021, il fondatore di Amazon torna al comando operativo di un'azienda come co-CEO di Project Prometheus, una startup AI che ha raccolto il più grande round di finanziamento iniziale nella storia del settore — tre volte superiore al record precedente — prima ancora di annunciare un prodotto. La missione: costruire "AI per l'economia fisica", sistemi che apprendono dal mondo reale attraverso robotica, simulazioni fisiche e sperimentazione automatizzata. Non chatbot. Non assistenti virtuali. Robot che imparano facendo.
Il binomio Bezos-Bajaj e il team dei "migliori cervelli"
Se Bezos porta capitale e visione strategica, Vik Bajaj porta le credenziali scientifiche che rendono credibile l'ambizione. Il co-fondatore e co-CEO di Prometheus non è un imprenditore seriale qualsiasi: è un fisico-chimico con PhD al MIT che ha passato la carriera a trasformare moonshot in aziende da miliardi.
Alla Google X, la "fabbrica degli impossibili" di Sergey Brin, Bajaj ha contribuito a progetti che sono diventati Waymo (auto autonome, valutata $45 miliardi) e Wing (consegne via drone). Nel 2013 ha co-fondato Verily, la divisione life sciences di Alphabet. Come Chief Scientific Officer di GRAIL, ha guidato lo sviluppo di test per la diagnosi precoce del cancro basati su AI. Prima di Prometheus, ha fondato Xaira Therapeutics (drug discovery con AI) e guidato Foresite Labs, incubatore specializzato in startup AI per le scienze della vita.
Il suo track record: trasformare ricerca di frontiera in prodotti commerciali scalabili. Esattamente ciò che serve per un progetto che punta a industrializzare l'AI fisica.
Il team conta circa 100 dipendenti, reclutati con una strategia chirurgica: Nal Kalchbrenner (ex Google Research, pioniere del deep learning), Sherjil Ozair e William Guss (fondatori di General Agents, acquisita da Prometheus a novembre 2025), e Ashish Vaswani come advisor — l'autore principale del paper "Attention Is All You Need" che ha introdotto l'architettura Transformer alla base di ChatGPT. Sedi operative: San Francisco, Londra, Zurigo.
La prima mossa strategica: acquisizione lampo di General Agents
A fine novembre 2025, appena dieci giorni dopo che il New York Times ha rivelato l'esistenza di Prometheus, la startup ha completato la sua prima acquisizione, secondo quanto riportato da Wired: General Agents, fondata nel 2024 da Sherjil Ozair (ex-Google DeepMind) e William Guss (ex-OpenAI research scientist).
L'operazione porta in dote Ace, definito "realtime computer pilot" — un agente AI che automatizza task complessi su computer in tempo reale. In un video demo, Ace scarica un'immagine da Google e la invia via iMessage in meno di 15 secondi. Sembra banale, ma rappresenta un salto tecnologico: la velocità di esecuzione che General Agents ha raggiunto rimane inarrivabile per i competitor.
"Ciò che General Agents ha davvero risolto è la velocità — Ace gira sul tuo computer alla velocità della luce," conferma Harsha Abegunasekara, CEO di Donely (competitor di Ace). "Ci stiamo lavorando da sei mesi e non l'abbiamo ancora ottenuto."
Ma il vero valore non è Ace. È l'architettura sottostante.
Secondo job posting di General Agents, Ace è costruito su un'architettura VLA (Video-Language-Action) — la stessa tecnologia usata dai ricercatori per programmare robot industriali. Mentre Ace la applica a task digitali, la VLA permette ai robot di:
Processare input visivi in tempo reale
Comprendere comandi in linguaggio naturale
Eseguire azioni fisiche nel mondo reale
Ed è esattamente questo il focus di Prometheus: AI per manufacturing, robotica industriale, automazione di processi fisici.
La velocità dell'acquisizione rivela la strategia.
Corporate filings in Delaware mostrano che Bajaj ha costituito l'entità legale per acquisire General Agents la mattina dopo una cena privata al ristorante Saison (due stelle Michelin) a San Francisco, organizzata in giugno 2025. L'accordo è stato finalizzato quattro giorni dopo.
General Agents ora opera dal quartier generale di Foresite Labs (l'incubatore biotech di Bajaj a San Francisco). Due giorni dopo l'acquisizione, William Guss ha postato su social media: "Cerco presentazioni con gente che lavora nel manufacturing USA. Voglio davvero capire lo spazio e vedere delle fabbriche :)".
Il messaggio ai competitor è chiaro: Prometheus non costruisce da zero, aggrega i migliori team con acquisizioni chirurgiche. E lo fa a velocità Amazon.
$6,2 miliardi: ridefinire cosa significa "early-stage"
I numeri di Project Prometheus sono senza precedenti per una startup in fase iniziale. Una "porzione significativa" proviene direttamente da Bezos (che vale $255 miliardi), ma gli altri investitori restano non divulgati.
Per contestualizzare questa cifra:
Azienda | Funding totale | Valutazione | Stadio | Note |
|---|---|---|---|---|
Project Prometheus | $6,2B | Non divulgata | Early-stage | Prima di qualsiasi prodotto |
Thinking Machines Lab (Murati) | $2B | $12B | Seed | Record precedente |
Safe Superintelligence (Sutskever) | $3B | $32B | Pre-prodotto | Ex-CTO OpenAI |
xAI (Musk) | $22B+ | $230B | Growth | Già commerciale (Grok) |
OpenAI | $57-64B | $300-500B | Late | Leader di mercato |
Anthropic | $14-26B | $61-170B | Growth | Claude AI |
In prospettiva: Prometheus ha raccolto in un round quanto OpenAI nei primi 5 anni di esistenza. Il messaggio agli investitori è chiaro: questo non è un esperimento di laboratorio, è una scommessa industriale.
Bezos aveva già segnalato l'interesse per l'AI fisica investendo $400 milioni in Physical Intelligence (2024), startup che sviluppa software "cervello" universale per robot. Ma Prometheus rappresenta un salto di scala: da investitore passivo a co-CEO operativo.
"AI per l'economia fisica": oltre la frontiera dei chatbot
Project Prometheus persegue un approccio radicalmente diverso dai Large Language Models. Mentre ChatGPT apprende da pattern nel testo internet, Prometheus costruisce sistemi che apprendono dall'interazione diretta con il mondo fisico — attraverso esperimenti robotici, sensori e simulazioni.
La critica di LeCun agli LLM non è isolata. Anche Geoffrey Hinton (uno dei "padrini" del deep learning) ha ammesso: "I modelli linguistici sono brillanti nel manipolare simboli, ma non capiscono la gravità, l'inerzia, le proprietà dei materiali". Prometheus intende colmare questo gap.
Le tecnologie chiave:
Laboratori robotici autonomi che eseguono migliaia di esperimenti al giorno, catturando anche i fallimenti (raramente pubblicati ma preziosi per l'addestramento)
Simulazione fisica ad alta fedeltà (digital twins) che elaborano milioni di scenari overnight — accelerando la scoperta senza costi fisici
Architettura VLA (Video-Language-Action) acquisita con General Agents: permette ai modelli di processare dati sensoriali in tempo reale e prendere decisioni autonome
Apprendimento closed-loop: l'AI propone ipotesi → le testa nel mondo reale → apprende dai risultati → itera
Settori target dichiarati:
Aerospace: design di spacecraft, ottimizzazione componenti per Blue Origin
Automotive: design veicoli elettrici, linee di produzione autonome
Computing: progettazione chip, semiconduttori di prossima generazione
La sinergia con Blue Origin è evidente. Il 13 novembre 2025, il razzo New Glenn ha completato con successo l'atterraggio del booster — solo la seconda azienda dopo SpaceX a riuscirci. Bezos alla Italian Tech Week 2025: "Se c'è lavoro da fare sulla superficie lunare, potremo mandare robot". Prometheus potrebbe essere il "cervello" di quei robot.
Il modello Periodic Labs: lo stesso gioco, scala 20x
Il riferimento più vicino all'approccio di Prometheus è Periodic Labs, fondata da Liam Fedus (co-creatore di ChatGPT) e Ekin Dogus Cubuk (leader del progetto GNoME di DeepMind che ha scoperto 2,2 milioni di nuovi materiali). La startup ha raccolto $300 milioni per costruire "scienziati AI" con laboratori robotici autonomi.
La differenza cruciale: scala e focus
Aspetto | Periodic Labs | Project Prometheus |
|---|---|---|
Funding | $300M | $6,2B (20x) |
Focus | Scoperta scientifica (materiali, superconduttori) | Engineering e manufacturing industriale |
Output | Nuove molecole, materiali | Prodotti commerciali, processi produttivi |
Timeline | Ricerca fondamentale (10+ anni) | Applicazioni industriali (3-7 anni) |
Come osserva un analista su TechCrunch: "Il corpus internet è esaurito. La vera frontiera è la natura stessa — e la natura richiede robot, sensori e simulazioni, non solo GPU che macineano testo".
Blue Origin e Amazon: sinergie strategiche (ma indipendenza tattica)
La connessione più naturale è con Blue Origin. Fortune riporta che "Project Prometheus sembra parte integrante della visione di Bezos di espansione umana oltre la Terra". L'architettura VLA acquisita con General Agents potrebbe abilitare:
Manufacturing autonomo per lo spazio
Assemblaggio robotico per costruzioni lunari/orbitali
Ottimizzazione AI della supply chain interplanetaria
Per quanto riguarda Amazon, le potenziali sinergie sono evidenti ma — secondo analisti — deliberatamente limitate:
Sinergie possibili:
Amazon come primo cliente industriale (ha 1 milione+ robot in 300+ centri logistici)
AWS come infrastruttura cloud per simulazioni
Chip AI custom (Trainium/Inferentia) per ridurre dipendenza da NVIDIA
Perché l'indipendenza:
Evitare conflitti con investitori esterni (molti competitor di Amazon)
Permettere partnership con altri giganti industriali (GM, Boeing, etc.)
Velocità decisionale: Prometheus non risponde al board di Amazon
Un ex-dirigente Amazon commenta off-record: "Bezos ha imparato da Blue Origin che alcune moonshot funzionano meglio fuori dall'ombrello di Amazon. Troppa burocrazia, troppi conflitti di interesse".
Il panorama competitivo: la guerra dei miliardari e i giganti industriali
Elon Musk ha risposto alla notizia su X con "Haha no way 😂 Copy 🐈" ("Ma dai, che copione") — il suo insulto standard quando Bezos entra in un suo mercato. Ma le due aziende giocano partite diverse:
Aspetto | xAI/Grok | Project Prometheus |
|---|---|---|
Focus | AI general-purpose, chatbot consumer | AI industriale/manufacturing |
Prodotto attuale | Grok 4, SuperGrok Heavy ($300/mese) | Nessuno (pre-prodotto) |
Cliente target | Consumatori, abbonati X Premium | Grandi imprese (aerospace, automotive) |
Infrastruttura | Supercomputer Colossus (200K+ GPU H100) | Non dichiarata (ma probabilmente lab fisici) |
Roadmap | Agenti software, automazione digitale | Robot fisici, AI embodied |
OpenAI si concentra su agenti software che "entrano nella forza lavoro digitale" (assistenti virtuali, coding, analisi). Prometheus è "physical-first" — robot, sensori, manipolazione di oggetti reali.
I veri competitor: i giganti industriali già presenti
Player | Posizione | Vantaggio competitivo |
|---|---|---|
Siemens | Leader stabilito | Industrial Copilot ecosystem, 400K+ clienti manifatturieri |
Autodesk | Software design | Generative design integrato in Fusion 360 (2M+ utenti) |
Microsoft | Piattaforma cloud | Azure IoT Operations, partnership con Rockwell Automation |
Boston Dynamics | Robotica hardware | Robot Atlas/Spot con 15+ anni R&D, già commerciali |
Caso di studio Siemens-Audi: inference 25x più veloce per ispezione saldature usando Industrial AI Copilot. Il risultato: difetti rilevati in tempo reale, non a fine linea.
La domanda chiave: Prometheus riuscirà a battere incumbent con decenni di relazioni B2B e know-how verticale? O farà la fine di molte moonshot di Google X — tecnicamente brillanti ma commercialmente irrilevanti?
Implicazioni per le PMI: promesse lontane, alternative immediate
Scenario breve termine (1-3 anni): L'accesso diretto a Prometheus per le PMI è improbabile. Il focus sarà su:
Grandi clienti enterprise (aerospace, automotive)
Partnership strategiche con venture di Bezos (Blue Origin, potenziali clienti Amazon Robotics)
Pilot con OEM industriali (produttori di macchinari)
Ma il mercato si sta democratizzando:
91% delle PMI che implementano AI riporta aumenti diretti di fatturato (studio McKinsey 2024)
I robot industriali costano il 60% in meno rispetto al 2017 ($27.000 → $10.856)
Physical AI market: da $3,78B (2024) a $67,91B (2034), CAGR 33%
Modello RaaS (Robot-as-a-Service): elimina capex, costi mensili comparabili a un operaio
Soluzioni già accessibili oggi per PMI manifatturiere:
Tool | Funzione | Costo | Case study |
|---|---|---|---|
Generative design cloud-based | €500-1.500/anno | PMI meccanica riduce peso componenti del 40%, costi -25% | |
MES no-code per shop floor | $2.500/mese + implementazione | Azienda food&beverage: efficienza +18% in 6 mesi | |
ERP con forecasting AI | €3.000-5.000/anno | Distributore riduce stock del 22% con previsioni domanda | |
Universal Robots (cobot) | Robotica collaborativa RaaS | €800-1.200/mese | Bottega artigiana automatizza packaging, ROI 14 mesi |
Framework per PMI: i 4 passi
Identifica "quick wins": processi ripetitivi con dati già disponibili (QC visivo, inventory management)
Costruisci infrastruttura dati: sensori IoT, digitalizzazione shop floor (costo: €10-30K)
Pilota con strumenti subscription: evita capex massivi, sperimenta con RaaS
Scala progressivamente: da 1 linea pilota a intero stabilimento
Scenario medio termine (3-7 anni): La tecnologia Prometheus potrebbe "discendere" alle PMI attraverso:
Integrazioni con piattaforme esistenti (Siemens, Autodesk)
Tool di simulazione cloud-based per design/engineering
Partnership OEM: macchinari con "AI Prometheus inside"
L'esempio Tulip: fondata da ricercatori MIT, oggi serve PMI con soluzioni "industrial AI" a costi accessibili. Se Prometheus segue questa traiettoria, potremmo vedere spin-off commerciali entro 5 anni.
Conclusione: cosa succede se Bezos vince (o perde)
Project Prometheus rappresenta la più grande scommessa di capitale mai fatta sull'AI pre-prodotto. Ma al di là dei numeri, pone domande strategiche per l'intero settore manifatturiero:
Se Prometheus ha successo:
Il costo di R&D industriale crolla: simulazioni AI riducono test fisici del 70-90%
Nuova corsa agli armamenti: chi non adotta AI fisica rischia obsolescenza in 5-7 anni
Concentrazione di potere: Bezos controllare le "fabbriche intelligenti" che producono tutto — da chip a razzi
Se Prometheus fallisce:
$6,2 miliardi dimostrano che l'AI fisica richiede decenni, non anni
Incumbent (Siemens, Autodesk) consolidano posizione con approcci incrementali
Capital markets si raffreddano su mega-round pre-prodotto
La vera domanda non è tecnica, è strategica: chi controllerà l'AI che progetta e produce gli oggetti fisici del futuro? Un oligopolio di tech billionaires (Bezos, Musk) o giganti industriali europei/asiatici con 100+ anni di esperienza manifatturiera?
Bezos ha riconosciuto alla Italian Tech Week segni di una "bolla industriale" nell'AI, aggiungendo: "Quando la polvere si deposita e vedi chi sono i vincitori, la società beneficia comunque di quelle invenzioni". Il nome Prometeo — il Titano che rubò il fuoco agli dei per darlo all'umanità — evoca sia progresso che hybris.
Con $6,2 miliardi, un team stellare e la visione di fondere AI con robotica industriale, Prometheus potrebbe comprimere decenni di sviluppo in anni. Oppure scoprire, come il suo omonimo mitologico, che certi fuochi comportano conseguenze che nemmeno un miliardario può controllare.
La partita è appena iniziata. E le PMI europee farebbero bene a non aspettare il verdetto per muoversi.
[BONUS - 3 domande che ogni PMI manifatturiera dovrebbe farsi oggi]
Abbiamo dati digitalizzati sui nostri processi produttivi? Senza dati, l'AI è inutile. Primo step: sensori IoT su macchinari critici.
Qual è il nostro "collo di bottiglia costoso"? QC manuale? Setup macchine? Inventory? Identificare il processo con più spreco → ROI più veloce.
Possiamo permetterci di aspettare 5-7 anni? Se i competitor adottano AI fisica ora, il gap diventa incolmabile. Meglio sperimentare oggi con strumenti accessibili che rincorrere domani.
Fabio Lauria
CEO & Founder, ELECTE S.R.L.
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