Il 16 ottobre il Financial Times ha dedicato un profilo ad Alexandr Wang, 29 anni, chief AI officer di Meta. Il titolo lo definisce «Meta's AI wunderkind», il bambino prodigio dell'intelligenza artificiale; il testo, nelle sintesi che ne hanno dato le testate che lo hanno ripreso, aggiunge che a Menlo Park lo si discute, in modo informale, come possibile successore di Mark Zuckerberg. Il profilo integrale è dietro paywall e non è stato possibile leggerlo per intero: quello che segue si regge sulle sintesi, sulle fonti primarie e sulla cronaca dei quindici mesi precedenti.
La storia, depurata dal mito, è una sola: Meta ha pagato un prezzo enorme per importare da fuori un imprenditore al posto di un ricercatore, e per la prima volta da quando lo ha fatto ci sono dei risultati da misurare. Misurarli senza farsi trascinare dall'entusiasmo è il punto.
Da Los Alamos a Scale AI
Wang è nato nel gennaio 1997 a Los Alamos, in New Mexico, da due genitori fisici che lavoravano al laboratorio nazionale. Olimpiadi di matematica, nazionale di fisica, gli anni da programmatore adolescente. Si iscrive al MIT, lascia dopo il primo anno e nel 2016 fonda con Lucy Guo Scale AI, l'azienda che etichetta i dati con cui si addestrano i modelli. Non produce intelligenza artificiale: vende il lavoro, in gran parte umano, che la rende possibile. Nel 2021 la valutazione tocca i 7,3 miliardi di dollari e lui, con circa il 15%, diventa a 24 anni il più giovane miliardario che si è fatto da solo. Tra i clienti ci sono anche gli enti della difesa americana.
È una biografia da fondatore, non da scienziato. Il profilo del Financial Times, nelle sintesi disponibili, lo dice senza giri: Wang non aveva mai addestrato un modello.
L'assegno
Nel giugno 2025 Meta, dopo la brutta accoglienza di Llama 4, compra il 49% di Scale AI per circa 14,3 miliardi di dollari (la cifra è quella riportata dalla stampa; qualche fonte parla di quasi 15) e porta Wang in casa come chief AI officer. La quota, senza diritto di voto, è costruita per non attirare l'attenzione dell'antitrust. Il 30 giugno nasce Meta Superintelligence Labs, con Wang al comando del laboratorio che sviluppa i modelli, la ricerca fondamentale spostata sotto il nuovo ombrello e Nat Friedman ai prodotti. Seguono offerte di assunzione che la stampa ha stimato tra uno e cento milioni di dollari a ricercatore, rivolte a OpenAI e Google.
Il conto laterale lo ha pagato Scale. Dopo l'accordo, secondo Bloomberg e altre testate, OpenAI e Google hanno ridotto il lavoro con l'azienda, preoccupate dall'idea che un concorrente avesse la porta aperta sui loro dati; OpenAI ha negato che la scelta fosse legata a questo. A luglio 2025 Scale ha tagliato circa il 14% del personale e 500 collaboratori esterni, mentre rivali come Turing, Invisible Technologies e Labelbox dichiaravano nuovi clienti in fuga dall'azionista Meta. Il fondatore era diventato un asset di Meta; la sua azienda, un danno collaterale.
Quindici mesi, tre tappe
Il percorso successivo è una sequenza datata:
- Aprile 2026, Muse Spark. Il primo modello della nuova gestione, chiuso e proprietario: buono su ragionamento e multimodalità, dietro su codice e compiti agentici lunghi, e Meta stessa lo ha presentato come un primo punto di partenza.
- 8 settembre 2026, Muse. L'agente personale costruito sui nuovi modelli, accompagnato da un saggio di Wang sul perché lo sta costruendo: un «secondo cervello» che si occupa di pianificare, scrivere e cercare finanziamenti, una volta che la persona ha deciso cosa vuole. Il saggio è stato criticato come retorica da biglietto d'auguri, e tra i commentatori c'è chi legge l'idea in chiave distopica.
- 12 ottobre 2026, Muse Wonder. I primi modelli che Meta definisce di frontiera, di cui abbiamo già scritto qui. La versione più grande, secondo l'indice composito di Artificial Analysis riportato dalla stampa, supera alcuni modelli recenti di OpenAI e Google.
La rapidità è reale, ma va misurata con le date: il Seoul Economic Daily parla di sette mesi dall'arrivo di Wang al lancio di Muse, mentre da giugno 2025 ad aprile 2026 ne passano dieci, e quindici fino all'agente di settembre. Lui stesso descrive il modello di gestione come quello di un allenatore tradizionale, con circa duecento persone che rispondono direttamente a lui, e il suo memo interno parla di team piccoli in cui ogni persona è «più load-bearing», cioè regge più peso.
Cosa dicono i numeri, e di chi sono
Qui la cautela è d'obbligo, perché quasi ogni dato arriva o da Meta o da stime di terzi.
- L'app. Muse è salita al primo posto tra le app gratuite dell'App Store americano il 18 settembre, davanti a ChatGPT. Sensor Tower ha contato oltre 2,5 milioni di download nei primi tredici giorni (ChatGPT, nello stesso arco, 3,1 milioni, con date di uscita sfalsate tra gli store); Apptopia, su un perimetro più stretto, 1,8 milioni contro 1,3. Sono stime di analisti, non dati aziendali, e una posizione in classifica misura la spinta dei download, non la fedeltà né i ricavi.
- La Borsa. Le fonti divergono sulle percentuali: si va da +6,5% il giorno dopo il lancio di Muse a un +36% nel mese di settembre. Prendere le cifre come ordini di grandezza.
- Il modello. Che Wonder sia «alla frontiera» è un'affermazione di Meta. Anastasios Angelopoulos, amministratore delegato di Arena, ha detto al Financial Times che i modelli di Meta restano indietro rispetto a quelli di Anthropic e OpenAI, pur riconoscendo grandi progressi sotto Wang. E una testata come l'Australian Financial Review si chiede se la spinta si tradurrà in capacità di programmazione e in strumenti aziendali affidabili.
Il quadro, in sintesi: un prodotto di consumo che parte bene, un modello che si è avvicinato, e ancora nessuna prova che quella vicinanza regga dove i concorrenti guadagnano, cioè sul codice e nelle imprese.
Perché la scommessa conta più dell'uomo
Wang è utile come simbolo, ma la questione strutturale è un'altra. Meta ha detto, con un assegno da quattordici miliardi, che nella corsa ai modelli la competenza di ricerca si può comprare, e che conviene metterla sotto qualcuno con l'urgenza di un fondatore. Il Financial Times riporta che Zuckerberg gli ha dato un'autorità insolita e lo ha sostenuto anche durante la partenza lenta. La tesi di fondo, riassunta nelle sintesi del profilo, è che l'ambizione di un outsider possa riuscire dove l'organizzazione AI consolidata di Meta aveva faticato.
Sono ancora aperti almeno tre punti:
- L'ombra di Zuckerberg. Un rapporto del Financial Times del 2025 riferiva che Wang si sarebbe lamentato del controllo stringente del fondatore sul progetto. È vecchio e non fa parte del profilo di ottobre, ma racconta il limite di ogni successione: l'erede designato lavora per chi decide ancora tutto.
- I ricercatori. Le assunzioni a nove cifre comprano talento, non coesione. Dal 2025 il laboratorio è stato riorganizzato in quattro gruppi, ha tagliato 600 posti ad ottobre e ha perso Yann LeCun, che a novembre ha lasciato per fondare una sua società.
- La struttura dei costi. Meta sta tornando ai chip proprietari accanto alle GPU Nvidia, ma resta da vedere se una rincorsa di questa portata sia sostenibile quando il mercato, come questa settimana, ricalcola le aspettative sull'intero settore.
La domanda che ci interessa, quella di sempre, è chi ci guadagna e chi paga. Ci guadagna Meta, se Muse diventa un'abitudine e non un picco di download. Ci guadagna Wang, che a 29 anni è già un nome da successione. Hanno pagato Scale AI e i suoi dipendenti, e dovrà pagare chi alla fine userà un assistente che «si occupa degli ostacoli», cioè che sa tutto di come si pianifica la sua giornata.
Un enfant prodige ha anche il difetto di esserlo: i risultati vanno guardati tra un anno, non dal titolo di un profilo.
Fonti principali: il profilo del Financial Times del 16 ottobre (non letto per intero, paywall) nelle sintesi di AI Weekly e Digg; Seoul Economic Daily; Meta, pagina di leadership; Wikipedia: Alexandr Wang e Meta Superintelligence Labs; TechRepublic su Scale AI; FoxData e iPhone in Canada sui download; Daring Fireball sulle critiche al saggio.
Foto in evidenza: Alexandr Wang, ritratto ufficiale (Meta, press).