Amazon: l’AI accelera e porta i ricavi pubblicitari oltre 52 miliardi.
Amazon investe quasi 200 miliardi di dollari entro il 2026 per dominare l'AI, costruendo un'infrastruttura potentissima con chip proprietari come Trainium e Graviton. Parallelamente, usa l'AI per rivoluzionare la pubblicità, generando miliardi di ricavi. Questa strategia duplice, basata sui dati, solleva interrogativi sui costi e la sostenibilità degli investimenti.
La cifra astronomica di quasi 200 miliardi di dollari entro il 2026 è destinata a costruire l’infrastruttura AI più potente e indipendente del pianeta, perfezionando al contempo il business pubblicitario tradizionale di Amazon attraverso l’uso strategico dei dati.
La corsa di Amazon verso l’intelligenza artificiale non è più solo una questione di ricerca e sviluppo. È diventata una macchina da guerra finanziaria e infrastrutturale, alimentata da una spesa in conto capitale che nel 2026 dovrebbe sfiorare i 200 miliardi di dollari. Una cifra astronomica, anche per il colosso di Seattle, che supera il PIL di intere nazioni.
Ma dietro a questo numero c’è una strategia duplice e apparentemente contraddittoria: da un lato, costruire l’infrastruttura AI più potente e indipendente del pianeta; dall’altro, usare quella stessa tecnologia per perfezionare il più tradizionale dei suoi business, la pubblicità, che solo nell’ultimo trimestre del 2025 ha generato quasi 16 miliardi di dollari di ricavi.
Il ponte tra queste due anime è il dato: quello che Amazon raccoglie da miliardi di interazioni di acquisto, che usa per addestrare i suoi modelli, che vende come servizio cloud attraverso AWS e che, infine, monetizza con annunci iper-personalizzati.
Un circolo virtuoso per l’azienda, ma che solleva domande sulla concentrazione di potere, sull’impatto sul mercato e sulla stessa sostenibilità di investimenti così aggressivi.
L’infrastruttura come arma strategica: dai chip segreti al cloud governativo
Mentre l’attenzione del pubblico è spesso catturata dai chatbot, Amazon sta giocando una partita diversa e più profonda: quella del silicio e dei data center. Il cuore di questa strategia batte con chip proprietari come Trainium e Graviton.
Il primo, secondo le dichiarazioni aziendali, riduce i costi di addestramento e inferenza dei modelli AI fino al 50%, mentre il secondo, nella sua versione Graviton5, è presentato come il processore più potente e avanzato di AWS per i carichi di lavoro cloud.
Questi non sono solo esercizi di ingegneria: sono strumenti per ridurre la dipendenza da fornitori come NVIDIA e abbassare il costo marginale dell’AI, trasformandola in una commodity scalabile e redditizia.
La posta in gioco è enorme: il business combinato di Trainium e Graviton viaggia già a un ritmo annuo di ricavi superiore ai 10 miliardi di dollari, crescendo a tre cifre percentuali anno su anno.
Ma c’è un altro fronte, meno visibile ma strategicamente cruciale: quello governativo. Amazon ha annunciato di voler investire fino a 50 miliardi di dollari per espandere le capacità di AI e supercomputing dedicate alle agenzie federali statunitensi.
Questo sforzo, che include la costruzione di data center con tecnologie avanzate di calcolo e networking, aggiungerà quasi 1,3 gigawatt di capacità di calcolo nelle regioni AWS Top Secret, AWS Secret e AWS GovCloud (US).
È un investimento che va ben oltre il cloud commerciale, richiedendo certificazioni di sicurezza come il FedRAMP High e garantendo la residenza dei dati sul suolo americano.
Per Amazon, non è solo un contratto lucroso: è un modo per legittimarsi come partner tecnologico dello stato, influenzare gli standard futuri e testare tecnologie in ambienti estremi.
La persona che sovrintende a gran parte di questo sforzo infrastrutturale e di ricerca è Peter DeSantis, un veterano di AWS promosso a Senior Vice President di una nuova divisione AI che supervisiona i modelli (incluso Nova), lo sviluppo del silicio e l’informatica quantistica.
Dall’infrastruttura all’applicazione: come l’ai ridisegna l’esperienza (e la pubblicità)
Se l’infrastruttura è la pistola, i dati e i modelli sono i proiettili. Amazon li spara su tutti i fronti operativi. Nella logistica, sta testando Wellspring, una tecnologia di mappatura generativa per migliorare l’accuratezza delle consegne, e un modello di previsione della domanda alimentato dall’AI che predice cosa vogliono i clienti, dove e quando.
E poi c’è Alexa+, ora disponibile per tutti negli Stati Uniti e gratuita per i membri Prime, che cerca di trasformare un assistente vocale in un’interfaccia generativa per l’intero ecosistema Amazon.
È però nel campo della pubblicità che l’impatto dell’AI diventa più diretto e misurabile in termini di profitto. Amazon Ads sta spingendo per automatizzare e ottimizzare ogni fase del processo pubblicitario.
L’obiettivo dichiarato è utilizzare l’intelligenza artificiale e il machine learning per prevedere quali annunci sono più rilevanti per gli utenti, migliorando i tassi di clic e le performance complessive.
Come? Attraverso algoritmi che analizzano i dati utente per fornire esperienze pubblicitarie personalizzate, aumentando engagement e tassi di conversione.
Non si tratta più solo di targeting demografico, ma di prevedere l’intento d’acquisto in tempo reale, generare creatività su misura e ottimizzare le aste per ogni singola impression.
Strumenti come “Creative Agent” o le funzionalità AI integrate nel pannello di controllo promettono di ridurre il lavoro manuale e di aumentare il ritorno sull’investimento pubblicitario (ROAS).
Per i milioni di vendor sulla piattaforma, questo significa dover delegare sempre più strategic decision a un algoritmo di cui non conoscono i meccanismi interni, ma di cui misurano l’efficacia in vendite.
Il prezzo dell’accelerazione: critiche, rischi e la sfida del ritorno sull’investimento
L’accelerazione forsennata di Amazon non avviene senza attriti. Internamente, più di mille dipendenti hanno firmato una lettera aperta esprimendo “serie preoccupazioni” per l’approccio “giustificato a tutti i costi e a velocità warp” dello sviluppo di AI.
I timori riguardano l’impatto sulla democrazia, i posti di lavoro e l’ambiente.
Gli investitori, dal canto loro, scrutano con nervosismo i 200 miliardi di spesa in conto capitale.
La domanda che aleggia sui mercati è semplice: quando e come questi investimenti mostreranno un ritorno tangibile?
AWS, sebbene in forte crescita, deve confrontarsi con la concorrenza agguerrita di Microsoft Azure e Google Cloud, che stanno perseguendo strategie AI altrettanto massive.
Il rischio di un eccesso di capacità o di un rallentamento nell’adozione dell’AI da parte delle aziende è reale e potrebbe portare a quella che alcuni analisti iniziano a chiamare una “crisi del ROI”.
Tecnicamente, Amazon sta cercando di mitigare questi rischi puntando sull’integrazione verticale (dai chip ai modelli fino all’applicazione) e sulla creazione di ecosistemi chiusi ma potentissimi.
Servizi come Amazon Bedrock offrono accesso a modelli all’avanguardia attraverso una singola API, mentre piattaforme come Amazon Bedrock AgentCore forniscono un ambiente di sviluppo per costruire, distribuire e scalare agenti AI in produzione.
L’azienda ha anche annunciato la Amazon Nova AI Challenge del 2026 per far avanzare il campo degli agenti software affidabili, un modo per coinvolgere la comunità esterna e scoprire nuovi talenti.
La domanda finale, quindi, non è se Amazon possa costruire questa macchina AI onnipotente – le risorse e la determinazione ci sono tutte – ma a quale costo per il mercato, per la concorrenza e per la società.
L’azienda sta efficacemente usando i profitti del retail e della pubblicità per finanziare un’infrastruttura cloud che a sua volta rende il retail e la pubblicità più profittevoli, in un ciclo di feedback positivo che è difficile da interrompere.
In questo scenario, Amazon non sta solo adottando l’AI; sta cercando di diventarne l’ambiente naturale, il sistema operativo su cui tutto il resto deve girare.
Il successo di questa scommessa epocale deciderà non solo il futuro del colosso, ma anche l’equilibrio di potere nell’era dell’intelligenza artificiale.
