Nel cuore della più grande trasformazione infrastrutturale nella storia di Meta, la neonata Meta Compute è un’iniziativa creata per governare la pianificazione, lo sviluppo e l’operatività della crescente flotta di datacenter dedicati all’intelligenza artificiale. Mark Zuckerberg, con la consueta enfasi da visione industriale, ha descritto questo progetto come una leva strategica capace di trasformare la potenza computazionale stessa in un vantaggio competitivo sostenibile.

L’ambizione di Zuckerberg con Meta Compute è costruire infrastrutture AI per “decine di gigawatt” nel corso di questo decennio e raggiungere “centinaia di gigawatt” nel lungo periodo. Una scala che, per dimensioni, avvicina Meta alle economie nazionali nel consumo energetico e la proietta direttamente al centro delle discussioni globali sulla sostenibilità e l’approvvigionamento energetico dell’era dell’IA.

La nuova divisione sarà guidata da Santosh Janardhan, figura storica nell’architettura globale dei datacenter di Meta, e Daniel Gross, proveniente dal team Superintelligence, entrambi supervisionati in stretta collaborazione con Dina Powell McCormick, appena nominata presidente e vicepresidente esecutivo. McCormick, forte di una lunga esperienza tra finanza e geopolitica (da Goldman Sachs fino alla consulenza per la Casa Bianca), assume così un ruolo di ponte strategico tra industria, governi e capitali sovrani, un asse cruciale per dare concretezza alla visione di Zuckerberg.

Janardhan continuerà a sovrintendere all’intera infrastruttura tecnica (dall’architettura del software ai programmi di sviluppo dei chip), con una prospettiva che abbraccia produttività, efficienza energetica e rete globale. Gross, invece, guiderà una nuova divisione concentrata su analisi industriale, modellazione economica e pianificazione a lungo termine, riflettendo il tentativo dell’azienda di trasformare la costruzione di hardware e infrastrutture in un’attività finalmente strategica, dopo anni di sviluppo IA spesso percepito come confuso e poco coerente.

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Questa iniziativa nasce in un momento cruciale per Meta, che nel 2025 ha destinato oltre 72 miliardi di dollari a spese in conto capitale per sostenere l’obiettivo di portare una “superintelligenza personale” nelle mani del pubblico. È un impegno finanziario paragonabile ai grandi programmi d’investimento statale nel mondo dell’energia o delle telecomunicazioni, ma con la differenza che qui il dividendo atteso non è l’infrastruttura in sé, bensì la capacità di generare modelli generativi e sistemi cognitivi su scala inedita. Resto però il fatto che questa superintelligenza personale è tutt’altro che definita e non c’è nessuna garanzia che esisterà a breve.

Tuttavia, il percorso di Meta verso l’eccellenza nell’IA è tutt’altro che spianato. Il debutto non brillante dei modelli open source Llama 4, la competizione serrata con OpenAI per accaparrarsi i migliori talenti IA e la perdita di figure emblematiche come Yann LeCun hanno messo a nudo le difficoltà di mantenere un vantaggio tecnologico reale in un mercato dominato da attori più agili e da ecosistemi già orientati al profitto.

Non a caso, negli ultimi mesi l’azienda ha scelto di modificare radicalmente la propria strategia, riducendo la trasparenza open source a favore di modelli proprietari identificati internamente con i nomi in codice Avocado e Mango. Un cambio di paradigma che segna una transizione dal linguaggio della condivisione a quello della monetizzazione, pur senza abbandonare del tutto l’approccio aperto come dimostra la continuità nella pubblicazione di modelli della serie Segment Anything (SAM).

Per sorreggere il ritmo di questa espansione colossale, Meta ha avviato la costruzione di datacenter da gigawatt multipli in stati come Ohio, Louisiana e Texas, aree strategiche sia per disponibilità di spazio, sia per accesso a nuove forme di energia. In parallelo, sono stati firmati contratti energetici di lungo periodo con società del calibro di TerraPower, Oklo e Vistra per portare a circa 6,6 gigawatt di potenza nucleare contrattualizzata, assicurando alla compagnia una fornitura stabile in un contesto di crescente competizione energetica.

La scelta del nucleare, una volta impensabile per società tech, riflette la consapevolezza che l’IA su vasta scala è ormai una questione infrastrutturale, quasi geopolitica. L’energia diventa così il nuovo linguaggio dell’innovazione, con il risultato che chi può garantirsi accesso sicuro e continuo alle risorse necessarie per far funzionare le reti neurali più complesse definirà il ritmo del progresso nei prossimi anni.

(Immagine in apertura: Shutterstock)