Project Prometheus ha chiuso un round da 10 miliardi di dollari a valutazione 38 miliardi, con JPMorgan e BlackRock dentro. In cinque mesi dal lancio la startup di Jeff Bezos e Vik Bajaj ha raccolto oltre 16 miliardi e non ha ancora mostrato un prodotto. La scommessa non è sui modelli, è sui dati industriali che gli LLM non toccano.
Una società in stealth mode da cinque mesi, senza un prodotto pubblico, senza un paper, senza una demo, ha appena raccolto 10 miliardi di dollari a una valutazione post-money di 38 miliardi. È il caso di Project Prometheus, l’AI lab di Jeff Bezos e Vik Bajaj, secondo quanto riportato dal Financial Times il 21 aprile 2026 e confermato due giorni dopo da Bloomberg, che ha aggiunto un dettaglio significativo: nel round, dove ci sono JPMorgan Chase e BlackRock, non c’è un lead investor. Sono entrati tutti insieme, in una formazione che il settore non vede da quando si è chiuso il round megalitico di OpenAI. Il totale del capitale raccolto dalla società supera i 16 miliardi di dollari, considerando i 6,2 miliardi del lancio di novembre 2025.
Sono numeri che il settore AI ha scritto pochissime volte, e quasi sempre per realtà che avevano già una piattaforma in produzione, non per laboratori in stealth mode. Il valore implicito di Prometheus equivale, in proporzione, a quello che OpenAI raggiungeva nel 2023 dopo sei anni di attività. La differenza è che OpenAI, all’epoca, aveva GPT-3 in mano. Prometheus non ha mostrato pubblicamente nulla.
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Perché Project Prometheus attira capitali fuori scala
Eppure JPMorgan e BlackRock ci sono entrati, e l’annuncio formale degli investitori arriverà nei prossimi mesi, secondo Bloomberg. Per dare un’idea della scala, il deal di Prometheus arriva pochi giorni dopo che Amazon, l’azienda fondata dallo stesso Bezos, ha annunciato un investimento da 25 miliardi in Anthropic in cambio di un impegno cloud da 100 miliardi, secondo The Next Web. Il fatto è che siamo in una fase di mercato dove le cifre non si misurano più in milioni e neanche in centinaia di milioni, ma in unità di dieci miliardi alla volta.
Project Prometheus non è un vanity project di Bezos. Il co-CEO è Vik Bajaj, chimico-fisico con dottorato MIT, ex direttore di Google X dove ha lavorato a fianco di Sergey Brin sui progetti che sono poi diventati Wing (consegna con droni) e Waymo (guida autonoma). Bajaj è anche co-fondatore di Verily, la divisione life sciences di Alphabet, e di Xaira Therapeutics, una società di drug discovery basata su AI. Prima di Prometheus guidava Foresite Labs, l’incubatore AI di Foresite Capital.
Il punto su Bajaj è che il suo curriculum è la dimostrazione vivente della tesi di Prometheus. Tutta la sua carriera è stata costruita sull’idea che l’AI applicata al mondo fisico, dai farmaci ai veicoli alle infrastrutture, richiede una competenza scientifica profonda che non è sovrapponibile a quella richiesta per addestrare un LLM. Bezos non ha scelto un AI researcher classico, ha scelto uno scienziato sperimentale che ha portato in produzione tecnologie hardware-AI per quindici anni.
Come Project Prometheus costruisce il suo vantaggio operativo
Il team riflette la stessa logica. Oltre 120 dipendenti, reclutati da OpenAI, Google DeepMind, Meta, xAI, Anthropic e Nvidia, distribuiti fra San Francisco, Londra e Zurigo, secondo i dati riportati da The Next Web. L’hire più rumoroso è stato quello di Kyle Kosic, ex co-fondatore xAI nell’infrastruttura, transitato brevemente da OpenAI prima di approdare a Prometheus per occuparsi di AI infrastructure projects, come riportato da AI Magazine. È una macchina costruita per fare ingegneria sperimentale sui modelli, non chatbot.
Per capire perché Prometheus vale 38 miliardi senza aver mostrato un prodotto, bisogna entrare nella distinzione fra AI testuale e AI fisica. Gli LLM, dai modelli di OpenAI ad Anthropic a quelli open-source, sono addestrati su testo, codice e immagini disponibili pubblicamente sul web. Quel dato è abbondante, scrapabile e relativamente economico da raccogliere. Ma quando si passa al mondo fisico, alle tolleranze ingegneristiche di un componente aerospaziale, ai comportamenti dei materiali sotto stress, ai parametri di un processo manifatturiero a ciclo continuo, quel dato non è sul web. Sta dentro le aziende industriali che lo hanno accumulato in decenni di operatività, ed è proprietario.
Il termine che il settore ha adottato per questa frontiera è physical AI: sistemi che imparano interagendo con il mondo reale e che ragionano sui principi della fisica, non solo sul linguaggio. World models, foundation models per la robotica, simulatori industriali, vision-language-action models. È una categoria tecnica distinta che richiede dati distinti.
Dove Project Prometheus si separa dagli LLM
Gli investimenti in world model sono passati da 1,3 miliardi di euro nel 2024 a 6,5 miliardi nel 2025, secondo Raise Summit. La robotica VC ha chiuso il 2025 a 13,8 miliardi di dollari con 139 deal, in crescita del 300% sull’anno precedente, secondo Pebblous . ABI Research stima il punto di inflessione commerciale del physical AI fra il 2026 e il 2027. Stiamo arrivando al momento in cui la promessa deve diventare deployment.
Una mappa con quattro livelli
Il mercato del physical AI si è strutturato su tre layer e Bezos sta provando a inventarne un quarto. Vale la pena guardarli uno per uno per capire dove si colloca Prometheus.
Sul primo layer, i foundation model per robotica generalista, ci sono Skild AI con 1,81 miliardi raccolti totali e una valutazione di 14 miliardi dopo la Series C da 1,4 miliardi di gennaio 2026, sostenuta da SoftBank e Nvidia, dati Tracxn. Physical Intelligence ha raccolto 1,07 miliardi a una valutazione di 5,6 miliardi, con un team di ex DeepMind, Tesla e OpenAI. World Labs di Fei-Fei Li sta chiudendo un round da 500 milioni a 5 miliardi e ha già spedito Marble, il suo primo world model commerciale. AMI Labs, fondato da Yann LeCun dopo l’uscita da Meta, cerca 500 milioni di euro a valutazione di 3 miliardi.
Il posizionamento di Project Prometheus nel physical AI
Sul secondo layer, l’hardware umanoide, Figure AI ha toccato i 39 miliardi di valutazione a settembre 2025, una crescita 15x in 18 mesi, con deployment attivi negli stabilimenti BMW e investitori Nvidia, OpenAI, Microsoft e lo stesso Bezos. Apptronik produce l’umanoide Apollo con il sostegno di Google, Mercedes-Benz, John Deere e il fondo sovrano del Qatar. Tesla Optimus ha più di mille unità nelle proprie fabbriche, però ad aprile 2026 Musk stesso ha ammesso che nessun Optimus sta ancora svolgendo lavoro utile.
Sul terzo layer, l’infrastruttura orizzontale, c’è Nvidia con la piattaforma Cosmos, scaricata oltre 2 milioni di volte e addestrata su 9.000 trilioni di token derivati da 20 milioni di ore di dati reali. Al GTC di marzo 2026 Nvidia ha annunciato partnership con ABB Robotics, FANUC, KUKA, Yaskawa (che insieme contano oltre 2 milioni di robot installati globalmente), Figure, Boston Dynamics, Caterpillar e Foxconn. Jensen Huang ha dichiarato che ogni azienda industriale diventerà un’azienda di robotica. A febbraio Nvidia e Dassault hanno annunciato gli industrial world models, una stack di simulazione per manufacturing e aerospace. Nvidia sta vendendo i picconi a tutti gli scavatori della corsa all’oro.
Perché Project Prometheus punta ai dati industriali
Prometheus si colloca sul quarto layer, e qui sta la parte più interessante. Non costruisce robot, non vende un foundation model commerciale, non fa piattaforma orizzontale. Vuole modelli proprietari addestrati su dati industriali proprietari, e quei dati intende prenderli alla fonte, comprandosi le aziende che li producono. È una scommessa di integrazione verticale che nessun altro player sta facendo a questa scala.
Il pezzo che chiude il quadro è il piano parallelo da 100 miliardi di dollari. A febbraio 2026 il Financial Times ha riportato che Bezos sta cercando capitali, fino a 100 miliardi, per costruire una holding company che acquisisca aziende dei settori architecture, engineering e construction (AEC), settori particolarmente esposti alla disruption AI. Il New York Times aveva anticipato a novembre che Bezos era in colloqui con investitori del Medio Oriente e del Sud-Est asiatico per questo veicolo.
La logica della holding è precisa. Comprare le aziende industriali consente a Prometheus di accedere ai loro dati operativi, alle loro telemetrie di processo, alle loro librerie di progettazione e alle loro best practice maturate in decenni. Sono dati che nessun web scraper potrà mai raccogliere e che le incumbent non avrebbero motivo di vendere a un terzo. Possederle significa addestrare modelli su una base informativa irreplicabile dai concorrenti.
La scommessa di Project Prometheus sull’integrazione verticale
Sul punto Elon Musk ha attaccato pubblicamente Bezos definendolo un “copycat” rispetto al focus di xAI sul mondo fisico. La critica però manca il bersaglio, perché Prometheus non si pone come concorrente di xAI sul piano dei modelli, si pone in un livello diverso, quello del controllo dei dati industriali alla fonte. È una mossa che Bezos conosce bene per averla applicata in altri contesti, dalla Whole Foods di Amazon agli investimenti aerospaziali di Blue Origin: integrazione verticale dove gli altri vedono separazione fra fornitore e cliente.
Quello che Prometheus non ha mostrato
Resta un dettaglio non secondario. Cinque mesi, 16 miliardi di capitale raccolto, 120 dipendenti reclutati da tutti i migliori laboratori del mondo, partnership annunciate con investitori di prima fascia. Zero prodotti pubblicamente dimostrati. Zero deployment commerciali. Zero pubblicazioni scientifiche. Nessuna demo. Il sito LinkedIn della società è descritto da AI Magazine come “mostly blank“, con la sola descrizione “AI for the physical economy“.
Mentre Prometheus tace, Nvidia mette robot operativi nelle fabbriche Siemens, Skild firma con ABB e Foxconn per linee di assemblaggio Blackwell, Figure consegna umanoidi a BMW, Boston Dynamics ha unità in produzione. Anche il legal departement non è stato impeccabile: a dicembre 2025 Fast Company ha riportato che un avvocato californiano aveva depositato un’application sul marchio “Project Prometheus” il 17 novembre, lo stesso giorno del lancio della società di Bezos. La startup ha dovuto fare i conti con un trademark issue inatteso. A novembre Wired ha rivelato che Prometheus aveva acquisito silenziosamente General Agents, una startup di agentic computing, mossa che lascia intuire ambizioni anche sul layer software, non solo industriale.
Cosa rischia Project Prometheus se la tesi non regge
Quello che resta sul tavolo è una scommessa di proporzioni storiche. Se la tesi di Prometheus regge, il valore di mercato del physical AI nei prossimi cinque anni si concentrerà su chi controlla i dati industriali proprietari, non su chi vende foundation model o robot. In quel caso 38 miliardi di valutazione iniziale potrebbero essere uno sconto. Se la tesi non regge, e la piattaforma orizzontale di Nvidia drena valore come fece Microsoft con Azure nel cloud, il quarto layer di Bezos potrebbe rivelarsi una scorciatoia che non porta da nessuna parte.
Quello che è certo è che per la prima volta dal 2021 Bezos torna in un ruolo operativo, e lo fa scegliendo il terreno meno battuto dell’AI contemporanea, quello dove i modelli devono fare i conti con la fisica e con i materiali, non con il linguaggio. La storia recente del capitalismo tecnologico americano è fatta di scommesse di questo tipo, prese da uomini che avevano già vinto altrove e che a un certo punto della loro vita decidono di rimettere tutto sul tavolo per un’idea che agli altri sembra eccentrica. AWS è nato così, dentro un libraio online che voleva noleggiare la propria infrastruttura. Blue Origin è nato così, mentre il mondo guardava altrove. Prometheus arriva con la stessa firma, e con la stessa pazienza di un capitale che non ha bisogno di tornare indietro.
