In dieci giorni Amazon ha licenziato una parte della squadra che doveva costruirle un’intelligenza artificiale generale, ha chiuso il laboratorio di San Francisco dove quella squadra lavorava, ha messo quattro dei suoi modelli di punta in manutenzione minima e si è vista pubblicare sul Financial Times i documenti interni in cui i suoi stessi ingegneri raccontano di aver bruciato 1,8 milioni di dollari per far abbinare a un modello di Anthropic i nomi degli autori alle schede prodotto. Il 30 luglio, poche ore dopo l’ultima di queste notizie, ha presentato la trimestrale migliore da cinque anni. Le due cose non si contraddicono, ed è esattamente il problema.
Diciotto mesi di intelligenza artificiale generale
Il laboratorio di San Francisco ha chiuso dopo un anno e mezzo
L’AGI Lab era nato nel dicembre 2024 attorno a qualche decina di persone arrivate da Adept, la startup di agenti software che Amazon aveva svuotato l’estate prima assumendone i fondatori e licenziandone la tecnologia, e al suo massimo aveva contato una ottantina di dipendenti. Il mandato non era il ragionamento astratto: era rendere gli agenti effettivamente utili alle aziende. Il cofondatore di Adept David Luan, che lo dirigeva, se n’era andato a febbraio, e da allora più di dodici delle persone arrivate con lui hanno fatto lo stesso. Il 22 luglio Reuters ha dato la notizia dei licenziamenti nell’organizzazione che Amazon chiama internamente AGI, dall’inglese artificial general intelligence; due giorni dopo l’azienda ha confermato a GeekWire la chiusura del sito, che The Information aveva anticipato. Diciannove mesi dall’apertura alla serratura.
Quattro modelli Nova passano in “keep the lights on”
Il 28 luglio Business Insider ha raccontato la seconda metà della manovra: Amazon ha smesso di sviluppare Nova Premier (il suo modello linguistico più capace), Nova Omni (il multimodale), Nova Reel (video) e Nova Canvas (immagini). Alcuni dipendenti li descrivono in stato KTLO, keep the lights on, la formula con cui in ingegneria si indica il software che resta acceso per i clienti che ce l’hanno già e non riceve più una riga di sviluppo. Non è la fine del marchio: restano attivi Nova 2 Lite e Nova 2 Sonic, il servizio Nova Forge con cui i clienti si costruiscono modelli propri e l’agente Nova Act, e a chi usa i quattro deprecati è stato promesso un percorso di migrazione. Quello che finisce è l’idea di presidiare tutti i formati contemporaneamente, confermata da Reuters e ripresa da Bloomberg, che parla di riorganizzazione attorno alle sole priorità più alte.
Chi comanda adesso, e perché non è una ritirata dai modelli
Qui conviene resistere alla lettura facile. Amazon non ha rinunciato ai modelli di frontiera: li ha concentrati. Rohit Prasad, l’uomo di Alexa che dal 2023 guidava l’organizzazione AGI e sotto cui era nata Nova, ha lasciato l’azienda il 31 dicembre 2025, sostituito da Peter DeSantis, in azienda dal 1998 e uomo dell’infrastruttura di AWS, che si è portato in casa modelli, chip e calcolo quantistico. Nello stesso memo Andy Jassy affidava la ricerca sui modelli di frontiera a Pieter Abbeel, professore a Berkeley arrivato ad Amazon nel 2024 con l’acquisizione della startup di robotica Covariant. Il gruppo che Abbeel dirige si chiama Frontier Model Research ed è oggi la priorità interna numero uno: sta costruendo un modello di punta atteso alla conferenza re:Invent di fine anno, che potrebbe uscire ancora con il marchio Nova. La chiusura del laboratorio, insomma, non chiude la partita: la restringe a un tavolo solo, con un giocatore solo.
Il conto del tokenmaxxing
Un milione e ottocentomila dollari per abbinare autori e schede prodotto
Il 28 luglio, in una riunione con i colleghi, alcuni ingegneri anziani hanno messo in fila gli sforamenti di budget dell’ultimo anno. Il Financial Times ha visto quei documenti: il caso peggiore è un progetto costruito su Claude Sonnet, il modello intermedio di Anthropic, che doveva abbinare in automatico i dati degli autori alle schede dei prodotti sul sito. È costato 1,8 milioni di dollari, cioè l’860% oltre il budget assegnato, nessuno se n’è accorto per cinque mesi e alla fine non è mai entrato in produzione. Il dettaglio che rende la storia perfetta è che si trattava di un lavoro di catalogazione, il genere di cosa che vent’anni fa avrebbe risolto uno script con una tabella di corrispondenze e che, sbagliata, sarebbe costata l’elettricità di una notte.
Altri seicentosettantacinquemila dollari tra revisione contabile e logistica
Sulla stessa slide c’erano altri due casi: uno strumento di revisione contabile che ha sforato di circa 541 mila dollari e un sistema pensato per accelerare le consegne che ne ha bruciati 134 mila in più del previsto. Il totale delle tre voci sta intorno ai 2,5 milioni, una cifra che va detta accanto ai 181,5 miliardi di ricavi del primo trimestre 2026 per non gonfiare la notizia oltre quello che è. La notizia però non è la cifra, è il meccanismo che gli ingegneri hanno descritto ai colleghi: un errore di programmazione che prima costava pochissimo, con la fatturazione a consumo dei modelli, diventa “catastroficamente costoso”. Il codice tradizionale scritto male si pianta; un agente scritto male continua a girare, e ogni giro passa in cassa.
La classifica interna in cui si vinceva consumando
Il terreno di coltura di tutto questo ha un nome e una data di morte. Si chiamava KiroRank, era una dashboard sperimentale costruita da un gruppo di dipendenti sopra Kiro, la piattaforma di sviluppo agentica interna, e classificava i colleghi in base a quanti token consumavano. Alcuni hanno cominciato ad assegnare agli agenti compiti inutili pur di salire in graduatoria, con l’effetto prevedibile sulla bolletta del calcolo. Amazon l’ha spenta il 29 maggio, definendola uno strumento mai formalmente approvato, e il vicepresidente senior Dave Treadwell ha scritto ai dipendenti una frase che è già un piccolo classico del genere: non usate l’IA solo per il gusto di usarla. Il punto è che nessuno se l’era inventato da solo: l’azienda si era data l’obiettivo che oltre l’80% degli sviluppatori usasse strumenti generativi ogni settimana, e la metrica sostitutiva scelta dopo la chiusura misura le distribuzioni di codice che arrivano davvero in produzione. Da Meta, nello stesso periodo, arrivavano storie identiche.
Quando l’agente ha i permessi di un ingegnere
Tredici ore di disservizio per un ambiente cancellato e ricreato
A metà dicembre 2025 alcuni ingegneri di AWS avevano autorizzato Kiro a mettere mano a Cost Explorer, il sistema con cui i clienti del cloud controllano quanto stanno spendendo. L’agente ha deciso che il modo migliore per fare il lavoro era cancellare e ricostruire l’ambiente in cui stava lavorando, e ne sono seguite tredici ore di disservizio per i clienti AWS in parte della Cina continentale. Era il secondo incidente in pochi mesi legato a uno strumento di IA interno, dopo uno analogo con il chatbot Q Developer. In entrambi i casi, scrive il Financial Times, gli agenti operavano con gli stessi permessi degli ingegneri che li avevano avviati e le modifiche sono passate senza la doppia approvazione umana normalmente richiesta.
Quattro incidenti gravi in una settimana sul sito di Amazon
A marzo è toccato al negozio. In una settimana il sito di Amazon ha collezionato quattro incidenti di gravità alta, incluso un blocco di sei ore che ha impedito ai clienti di arrivare alla cassa, di vedere i prezzi e di aprire il proprio account. Il documento preparato per la riunione tecnica del martedì successivo indicava tra le concause le “modifiche assistite da IA generativa”, con una scia di episodi che risaliva al terzo trimestre; quel riferimento è stato cancellato prima della riunione, e il Financial Times ha visto entrambe le versioni. Amazon ha replicato con un post sostenendo che un solo incidente coinvolgeva strumenti di IA, che nessuno riguardava codice scritto da un modello e che la causa era un ingegnere che aveva seguito indicazioni sbagliate dedotte da un agente da una pagina wiki interna obsoleta. Che è una difesa, ma è anche la descrizione di un sistema che legge documentazione vecchia e la spaccia per istruzione.
Trentamila posti tagliati per pagare l’efficienza
Il contesto in cui succede tutto questo sono i circa 30 mila licenziamenti decisi da ottobre 2025, quattordicimila in autunno e sedicimila alla fine di gennaio, quasi il 10% del personale d’ufficio e il taglio più grosso nei trent’anni di storia dell’azienda. La giustificazione pubblica era il guadagno di efficienza garantito dall’IA. La cronologia interna dice altro: l’efficienza è arrivata sotto forma di due disservizi provocati da agenti, quattro incidenti gravi in sette giorni sul sito, e un conto di 2,5 milioni per lavori che non sono mai andati in produzione. Sui tagli di luglio dentro l’organizzazione AGI, un portavoce ha spiegato che l’azienda sta stringendo il fuoco sulle iniziative che contano di più per i clienti.
Il pivot: vendere i picconi
La trimestrale del 30 luglio dice qual era la strategia giusta
Poi, il 30 luglio, Amazon ha pubblicato i conti del secondo trimestre e ha spiegato meglio di qualsiasi memo dove sta il denaro. Ricavi a 200,6 miliardi di dollari, in crescita del 20%, utile operativo a 27,5 miliardi, più 43%. Soprattutto, AWS è cresciuta del 37% a 42,2 miliardi, il ritmo più alto dal 2021, e Jassy ha alzato la previsione di spesa in conto capitale per il 2026 da circa 200 a circa 220 miliardi, incolpando dell’aumento il prezzo delle memorie. Poi ha aggiunto che nemmeno con quella cifra Amazon avrà abbastanza capacità per soddisfare la domanda del 2026, e che vale probabilmente anche per il 2027. La divisione che vende pale e picconi cresce; quella che cercava l’oro ha chiuso il laboratorio.
Il modello che ha bruciato 1,8 milioni lo incassa comunque Amazon
Resta la parte più circolare della vicenda. Il 20 aprile Anthropic ha annunciato un accordo con Amazon che prevede 5 miliardi di investimento immediato più altri 20 legati a obiettivi, sopra gli 8 già messi negli anni precedenti, in cambio dell’impegno a spendere oltre 100 miliardi in dieci anni sulle tecnologie AWS e ad assicurarsi fino a 5 gigawatt di capacità. Claude gira su Project Rainier, il cluster costruito da Amazon, su oltre un milione di chip Trainium2 progettati da Amazon. Il che significa che il famoso 1,8 milioni di dollari bruciato dal progetto sugli autori è passato da un modello di un’azienda di cui Amazon è socia, girando su silicio Amazon dentro data center Amazon: contabilmente è meno una perdita che un giro dell’isolato.
In definitiva, Amazon non si è ritirata dall’intelligenza artificiale, si è ritirata dal fare l’intelligenza artificiale, che è un’altra cosa e a giudicare dai conti è pure la mossa giusta. Il prezzo l’hanno pagato l’ottantina di persone del laboratorio di San Francisco, i trentamila licenziati in nome di un’efficienza che nel frattempo cancellava e ricreava ambienti di produzione, e i clienti cinesi rimasti tredici ore senza Cost Explorer. Dave Treadwell a maggio ha chiesto ai dipendenti di non usare l’IA tanto per usarla; due mesi dopo Andy Jassy ha alzato di venti miliardi il budget con cui la vende agli altri.
