Lunedì Mark Zuckerberg ha pubblicato sul sito di Meta un saggio di circa 6.500 parole, The Future is for Everyone. È il manifesto con cui l’azienda prova a spiegare come intende costruire la superintelligenza e, soprattutto, a chi vuole consegnarla.
La sintesi più diffusa, Meta e l’open source contro i laboratori chiusi, mi sembrava troppo semplice. Sono arrivato all’originale dal video in cui Matthew Berman segnala una falla nel ragionamento, per cui ho voluto capirne di più.
Zuckerberg parte da tre idee: l’emancipazione individuale come motore della prosperità, l’invenzione come scopo principale della superintelligenza e l’equilibrio mi di potere come fondamento della sicurezza.
Il cuore del ragionamento è questo: una sola superintelligenza non potrebbe essere benevola verso tutti, perché l’umanità non condivide un unico sistema di valori. Qualcuno dovrebbe scegliere quali privilegiare e quali sacrificare. La soluzione proposta è quindi distribuire la superintelligenza a chiunque e lasciare che interessi diversi si controllino a vicenda, come già accade nell’economia.
Zuckerberg dice di non capire perché chi prevede che l’IA cancellerà gran parte dei posti di lavoro, e con essi buona parte della rilevanza umana, abbia tanta fretta di costruire quel futuro. E trova problematica, già in partenza, l’idea che una tecnologia tanto pericolosa renda l’estrema concentrazione di potere l’unica strada sicura.
Non fa nomi, ma il bersaglio è evidente: Anthropic e Dario Amodei, autore nel maggio 2025 della previsione sul “bagno di sangue per i colletti bianchi”. Questa accusa però, arriva tardi. Amodei ha già iniziato a correggere il tiro. Secondo Fortune a maggio ha richiamato il paradosso di Jevons, secondo cui quando una risorsa costa meno si finisce per consumarne di più, non di meno. A luglio Peter McCrory, capo economista dell’azienda, ha pubblicato un’analisi che nei dati americani non rileva alcun peggioramento occupazionale relativo per i lavoratori più esposti all’IA.
La promessa e l’asta
Poi, quasi nascosta nell’elenco delle promesse, compare una frase decisiva. Le versioni gratuite saranno accessibili a miliardi di persone. Chi vorrà più calcolo lo comprerà attraverso un’asta dinamica.
Zuckerberg scrive che il meccanismo garantirà a ciascuno il prezzo più basso possibile per l’intelligenza e il calcolo consumati.
Per calcolo si intende la potenza di elaborazione che un modello può spendere per rispondere. Più gliene concedi, più a lungo può ragionare, verificare ipotesi e tentare strade diverse prima di darti un risultato. Nei sistemi attuali la qualità dipende ormai tanto dal modello quanto dal calcolo che gli lasci consumare.
Il problema sta proprio nell’asta. Una risorsa scarsa va, in teoria, a chi la valuta di più. In pratica, a chi può offrire di più. Se l’intelligenza effettivamente disponibile dipende dal calcolo che una persona riesce a comprare, la superintelligenza per tutti finisce per ricalcare la distribuzione del capitale che esiste già. Solo che, invece di misurarla in euro, la misureremo in ore di GPU.
Zuckerberg illustra la sua tesi con un esempio sugli avvocati. Se una sola persona dispone di un avvocato superintelligente, ottiene un vantaggio ingiusto in tribunale. Se ce l’hanno tutti, la giustizia diventa più equa ed efficiente.
Il ragionamento regge finché si immaginano due avvocati identici. Nel mondo dell’asta dinamica non lo sono per costruzione. La parte che può dedicare alla ricerca dieci volte più calcolo può far esaminare molta più giurisprudenza e provare molte più linee argomentative. Non abbiamo eliminato la distanza tra un grande studio e un difensore d’ufficio: l’abbiamo trasferita nel prezzo di un servizio a consumo.
La scarsità compare e scompare
Nel capitolo sul lavoro, la scarsità del calcolo torna utile. Zuckerberg scrive che, per quanto l’IA diventi intelligente, il calcolo resterà finito e avrà sempre un costo opportunità. Poiché inventare qualcosa di nuovo e prezioso rende più che automatizzare un lavoro esistente, il calcolo andrà verso l’invenzione e l’occupazione terrà.
Qui la scarsità serve a spiegare perché l’automazione non prenderà il sopravvento. Quando però si parla di distribuire l’intelligenza fra le persone, la stessa scarsità scompare dall’inquadratura e resta soltanto la promessa dell’accesso per tutti.
In un mercato ad asta, il calcolo va dove l’offerta è più alta. Per un’azienda è facile quantificare il risparmio ottenuto automatizzando duecento buste paga. Per un ricercatore è molto più difficile mettere in un foglio Excel il ritorno di un’ipotesi da testare per tre mesi, senza sapere come andrà a finire.
Il saggio dà per scontato che l’invenzione vinca l’asta contro l’automazione, ma non spiega perché dovrebbe accadere proprio nel mercato che quell’asta crea.
Il bonus da 50.000 dollari
Per mostrare i benefici dei data center, Zuckerberg cita Richland Parish, in Louisiana. Quest’anno, racconta, gli insegnanti hanno ricevuto un bonus da 50.000 dollari grazie all’aumento del gettito fiscale generato dall’investimento di Meta. Il dato è corretto, ma va messo a fuoco.
Si tratta di un premio di fine anno legato a quanto incassa il distretto scolastico, e quindi variabile. Quest’anno è arrivato a 50.935 dollari per il personale abilitato all’insegnamento, contro i 10.200 dell’anno precedente. Il personale non docente ha ricevuto 17.472 dollari, contro 3.323. Per capire la scala: lo stipendio medio di un insegnante del distretto è di 40.920 dollari.
Quei soldi arrivano dall’imposta sulle vendite generata dal cantiere del data center Hyperion. Sulla tassa di proprietà, invece, Meta gode di un’agevolazione fiscale. Il sovrintendente del distretto si aspetta bonus elevati per tutta la durata dei lavori. Ed è proprio questo il punto: il cantiere impiega fino a cinquemila persone nei momenti di picco; un data center già operativo ne richiede qualche decina.
Nel mio libro chiamo Ghost GDP temporale proprio questo scarto: il beneficio economico diventa visibile subito, mentre il costo che lo accompagna si presenta più tardi. Il bonus è in cassa oggi, entra nei bilanci del distretto e si presta a essere citato in un saggio sul futuro condiviso. Il conto arriva quando il cantiere chiude, quando il costo della vita locale si è già assestato sui salari dell’edilizia e quando il distretto scopre di aver costruito aspettative su un’entrata legata ai lavori, non all’esercizio del data center.
Open source, ma non troppo
Meta ha rilasciato modelli a pesi aperti per l’ultima volta nell’aprile 2025, con Llama 4 Scout e Maverick. Behemoth, il modello più grande della famiglia, non è mai uscito. Poi, l’8 aprile 2026, Meta Superintelligence Labs ha pubblicato Muse Spark, il primo modello di frontiera dell’azienda a pesi chiusi, disponibile soltanto via API.
Qui serve una distinzione. I pesi sono i numeri che un modello ha imparato durante l’addestramento. Rilasciarli permette ad altri di scaricarlo, eseguirlo sulle proprie macchine e modificarlo. Offrire un prodotto via internet è un’altra cosa: può essere accessibile, persino gratuito, senza essere open source. Le due idee vengono spesso confuse dentro la parola open.
Ora che Meta Superintelligence Labs è operativa, scrive Zuckerberg, riprenderemo presto a rilasciare alcuni modelli open source. Quel verbo ammette una pausa che dura da sedici mesi.
Un dato nucleare che non torna
Poi c’è la Cina. Nel capitolo sulla leadership americana, Zuckerberg scrive che paesi come la Cina stanno collegando alla rete più di un gigawatt di capacità nucleare ogni due settimane. Il dato serve a chiedere agli Stati Uniti di accelerare su energia e data center. Un gigawatt ogni due settimane significa ventisei gigawatt all’anno.
Ma secondo l’Energy Information Administration statunitense, che usa i dati PRIS dell’Agenzia internazionale per l’energia atomica, la Cina ha aggiunto 1,1 gigawatt di capacità nucleare in tutto il 2025 e 2,2 gigawatt nei primi cinque mesi del 2026. A fine 2025 la capacità operativa complessiva era intorno ai 62 gigawatt. Il numero del saggio è quindi sbagliato di oltre un ordine di grandezza.
Se Zuckerberg avesse parlato di tutta la nuova capacità elettrica cinese, includendo eolico e solare, la frase avrebbe funzionato benissimo: nel 2025 sono stati aggiunti oltre 430 gigawatt. Ma il testo dice nucleare.
Gratis per chi, pagato da chi?
Le versioni gratuite promesse a miliardi di persone qualcuno dovrà pagarle. Meta vive di pubblicità. Nel secondo trimestre del 2026 ha registrato 60,8 miliardi di dollari di ricavi, 59,4 dei quali dalla pubblicità sulle sue applicazioni. Ad aprile ha anche alzato la previsione di spesa in conto capitale per l’anno a una forbice fra 125 e 145 miliardi.
Il saggio promette anche una modalità completamente privata, sul modello della cifratura di WhatsApp, in cui nemmeno Meta può vedere o concedere accesso alle informazioni dell’utente. Le due cose non sono per forza incompatibili, ma solo a certe condizioni: che la modalità privata resti marginale oppure che la pubblicità dell’agente personale funzioni senza esporre a Meta i contenuti dell’utente. Il saggio non chiarisce quale strada intenda seguire.
Cosa salvo
Questo non significa che nel saggio non ci sia nulla da salvare. Due proposte, anzi, meritano attenzione.
La prima è chiedere ai laboratori di frontiera di condividere con il governo i checkpoint intermedi: versioni parziali dei modelli ancora in addestramento. Le agenzie non dovrebbero aspettare il rilascio pubblico. Se l’obiettivo è proteggere le infrastrutture critiche prima che una nuova capacità arrivi al pubblico, questa proposta interviene quando c’è ancora tempo per farlo.
La seconda riguarda i rischi biologici e chimici. Zuckerberg propone di concentrare i controlli sulla produzione e sulla distribuzione fisica dei materiali pericolosi, invece di tentare di limitare la circolazione della conoscenza. È una critica antica, ma mai davvero superata, alle ragioni di biosicurezza usate per tenere chiusi i modelli. Nel saggio è argomentata bene.
Il vero privilegio sarà il tempo di calcolo
L’asta è l’unico punto del saggio in cui viene descritto un meccanismo concreto. È anche il passaggio che rivela la contraddizione di fondo. Se l’intelligenza effettivamente utilizzabile dipende dal calcolo che si può comprare, nei prossimi dieci anni il vero privilegio non sarà accedere al modello, ma potersi permettere di farlo lavorare più a lungo.
Oggi lo scarto quasi non si vede. Ai prezzi correnti, venti euro al mese comprano abbastanza calcolo da farci sembrare tutti più o meno sullo stesso piano. Quando i modelli lavoreranno per giorni interi su un solo compito, avere accesso allo stesso modello non significherà più avere la stessa capacità. Sarà la differenza fra chi può pagarsi un consulente per due settimane e chi può soltanto leggersi un manuale la sera.
Superintelligenza per tutti può dunque voler dire due cose molto diverse: lo stesso ingresso per tutti, oppure la stessa capacità effettiva. Il saggio promette la prima e lascia al mercato la seconda.
Alla prossima!
Luciano
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Fonti e metodo
Il saggio di Zuckerberg è la fonte primaria. Il video di Matthew Berman, i resoconti di Fortune sulle posizioni di Dario Amodei e sull’analisi di Peter McCrory e la copertura su Muse Spark sono fonti secondarie, linkate come tali. I dati su Richland Parish provengono dallo Shreveport-Bossier City Advocate; quelli sul nucleare cinese dalla U.S. Energy Information Administration, su base PRIS dell’AIEA; i dati finanziari dai risultati Meta del secondo trimestre 2026.
Nota sul processo di scrittura
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