Google sta discutendo un’operazione del valore superiore a 1,5 miliardi di dollari con Mechanize, startup di San Francisco specializzata nello sviluppo di tecnologie per migliorare le capacità di programmazione dei modelli di intelligenza artificiale. I termini non sono ancora stati definiti e il negoziato potrebbe concludersi attraverso una struttura diversa dall’acquisizione completa della società. L’ipotesi principale combina infatti l’assunzione dei ricercatori e degli ingegneri più importanti con una licenza non esclusiva sulla tecnologia sviluppata dalla startup, permettendo a Google di integrarare competenze, metodologie e strumenti senza incorporare necessariamente l’intera azienda. Il personale acquisito dovrebbe lavorare sulla valutazione dei modelli e sullo sviluppo delle generazioni successive, con una particolare attenzione all’aumento delle prestazioni nelle attività di coding.
Mechanize è stata fondata con l’obiettivo di automatizzare progressivamente tutte le attività produttive dell’economia, ma nella fase attuale concentra il proprio lavoro sull’ingegneria del software. La società sviluppa sistemi destinati a misurare e migliorare la capacità dei modelli di comprendere repository, modificare codice esistente, risolvere problemi articolati e completare compiti di sviluppo che richiedono più passaggi. Il valore dell’operazione per Google non risiederebbe quindi soltanto nell’accesso a un nuovo agente di programmazione, ma soprattutto nelle tecniche di valutazione, nei dati e nelle competenze necessarie per individuare dove i modelli falliscono e costruire procedure di addestramento più aderenti al lavoro reale degli sviluppatori. Il CEO Tamay Besiroglu è anche cofondatore di Epoch AI, organizzazione specializzata nell’analisi delle capacità e dell’evoluzione dei sistemi avanzati, un’esperienza direttamente collegata alla costruzione di benchmark e metodi di misurazione più affidabili.
La startup, costituita soltanto nell’anno precedente, aveva già attirato investitori noti nel settore tecnologico, tra cui l’ex CEO di GitHub Nat Friedman, il CEO di Stripe Patrick Collison e il podcaster Dwarkesh Patel. All’inizio dell’anno aveva raccolto 9,1 milioni di dollari in un finanziamento iniziale che le attribuiva una valutazione di circa 500 milioni di dollari. Un accordo superiore a 1,5 miliardi rappresenterebbe quindi un incremento molto rapido del valore riconosciuto al gruppo e alle sue tecnologie, dovuto soprattutto alla competizione per ricercatori capaci di intervenire sul miglioramento dei modelli di coding. Nel settore, la disponibilità di dati di alta qualità, ambienti di valutazione realistici e personale in grado di progettare compiti complessi è diventata una risorsa strategica quasi quanto la capacità di calcolo utilizzata per l’addestramento.
La struttura presa in considerazione viene generalmente definita acquisizione ibrida o acqui-hire: l’azienda acquirente assume il personale centrale e ottiene il diritto di utilizzare la tecnologia, mentre la società originaria può rimanere formalmente indipendente. La licenza non esclusiva consentirebbe a Google di utilizzare i sistemi di Mechanize senza acquisirne necessariamente la proprietà esclusiva, lasciando teoricamente alla startup la possibilità di continuare a operare o concedere la stessa tecnologia ad altri soggetti. Questa formula riduce i tempi e la complessità dell’integrazione e può limitare l’esposizione alle verifiche antitrust previste per le grandi acquisizioni, pur garantendo l’accesso immediato alle persone e agli asset tecnici considerati più importanti. Il valore economico dell’accordo può comprendere compensi destinati ai fondatori e ai dipendenti, licenze pluriennali e altri impegni contrattuali, anziché coincidere interamente con il prezzo di acquisto delle quote societarie.
Google ha già seguito una strategia simile con Windsurf, startup di coding che era stata in precedenza oggetto di una trattativa con OpenAI. L’azienda aveva assunto alcuni dei principali dirigenti e ricercatori e ottenuto una licenza sulla tecnologia, senza completare un’acquisizione tradizionale. Varun Mohan, già CEO di Windsurf, è successivamente diventato responsabile di Antigravity, la piattaforma di coding AI di Google. Nel 2024 il gruppo aveva applicato una formula comparabile anche a Character.AI, riportando al proprio interno il cofondatore Noam Shazeer e altri membri del team e assicurandosi una licenza non esclusiva sui sistemi sviluppati dalla società. Il possibile accordo con Mechanize proseguirebbe quindi un modello già utilizzato per trasferire rapidamente in Google gruppi tecnici specializzati e proprietà intellettuale senza acquistare integralmente le imprese coinvolte.
I ricercatori di Mechanize potrebbero essere impiegati per rafforzare sia i modelli Gemini sia gli strumenti di sviluppo costruiti sopra di essi. Il lavoro sulla valutazione è particolarmente importante per i sistemi agentici di coding, che non devono soltanto generare singole funzioni, ma esplorare un progetto, comprendere dipendenze e convenzioni, eseguire strumenti, modificare più file, avviare test e correggere autonomamente gli errori emersi. Benchmark tradizionali composti da brevi esercizi possono misurare soltanto una parte di queste capacità, mentre gli ambienti di lavoro realistici permettono di osservare se l’agente riesce a completare attività prolungate senza introdurre regressioni. Una squadra specializzata nella costruzione di queste prove può fornire a Google dati più precisi per confrontare le versioni dei modelli e individuare quali interventi di post-addestramento producano miglioramenti effettivi. Questa interpretazione deriva dal ruolo previsto per il personale di Mechanize e dall’attuale specializzazione della startup.
L’operazione è ancora in fase di negoziazione e le condizioni finali potrebbero cambiare. Al momento è stato indicato soltanto un valore atteso superiore a 1,5 miliardi di dollari, mentre non risultano confermati la composizione esatta del gruppo che entrerebbe in Google, la durata della licenza o la destinazione dei dipendenti che rimarrebbero nella società. L’obiettivo tecnico appare tuttavia definito: acquisire rapidamente competenze nella valutazione e nell’ottimizzazione dei modelli di programmazione per ridurre il divario con strumenti come Codex di OpenAI e Claude Code di Anthropic, rafforzando sia le capacità di coding dei modelli sia i prodotti destinati agli sviluppatori.