Mark Zuckerberg ha annunciato a metà 2025 il lancio di Muse Spark, primo modello proprietario sviluppato dal team Meta Superintelligence, segnando una svolta radicale nella strategia dell'azienda californiana sull'intelligenza artificiale. Il modello, accessibile esclusivamente tramite il portale AI di Meta o via API su invito, non prevede la pubblicazione dei pesi — una scelta che contraddice apertamente le dichiarazioni pubbliche dello stesso Zuckerberg degli ultimi due anni.
Il cambio di rotta ha implicazioni che vanno ben oltre la tecnica. Meta ha investito 135 miliardi di dollari in iniziative legate all'intelligenza artificiale, e fino ad oggi la strategia open source era la giustificazione pubblica di quella spesa colossale. Abbandonarla — anche parzialmente — significa riscrivere il patto implicito con la community degli sviluppatori che ha costruito l'ecosistema attorno a Llama, il modello open source di punta dell'azienda.
Nel luglio 2024, Zuckerberg aveva pubblicato un manifesto di oltre 2.000 parole intitolato "Open Source AI is the Path Forward", nel quale sosteneva che aprire i modelli non avrebbe intaccato fatturato, sostenibilità né capacità di ricerca. Paragonava Llama al sistema operativo Linux, affermando che un ecosistema chiuso avrebbe condannato Meta alla stessa irrilevanza dei "varianti chiusi di Unix". Poco più di un anno dopo, la società ha lanciato il suo servizio di inferenza a pagamento Llama API, e ora un modello completamente chiuso.
Il contesto che ha spinto alla svolta è il fallimento del progetto Llama 4 Behemoth, il modello da 2.000 miliardi di parametri che avrebbe dovuto competere con i sistemi più avanzati di OpenAI e Google DeepMind. Le aspettative non sono state rispettate, lo sviluppo è stato abbandonato e — secondo fonti del settore — Meta ha dovuto ricominciare da zero, reclutando a prezzi di mercato ingegneri e manager di primo piano, tra cui Alexandr Wang, ora a capo dei Meta Superintelligence Labs.
Muse Spark viene presentata dall'azienda come il "primo gradino della scala di scaling" e il risultato di una riconfigurazione totale dello sforzo AI interno. Meta sostiene che il modello raggiunge o supera le prestazioni dei sistemi di punta di OpenAI, Anthropic e Google su diversi benchmark, e che sarebbe stato addestrato con un ordine di grandezza di risorse computazionali inferiore rispetto a Llama 4. Tuttavia, va ricordato che Meta era già stata accusata in precedenza di manipolazione dei benchmark per favorire la percezione pubblica di Llama 4 — anche se questa volta la società afferma di aver condiviso la metodologia di test.
Sul piano architetturale, l'azienda descrive Muse Spark come un "modello di ragionamento nativo multimodale" con capacità di uso degli strumenti, catena visiva del pensiero e orchestrazione multi-agente. È prevista anche una funzione chiamata "contemplating mode", che coordina agenti di ragionamento in parallelo per competere con Gemini Deep Think e GPT Pro di OpenAI — ma non sarà disponibile al lancio per tutti gli utenti.
La strategia del doppio binario — modelli open source più leggeri affiancati da modelli proprietari avanzati — è già adottata da Google con la famiglia Gemma derivata da Gemini, e in misura minore da OpenAI con gpt-oss. Meta si allinea dunque a un trend di settore, ma lo fa con un cambio di narrativa particolarmente evidente, dato il peso delle dichiarazioni precedenti di Zuckerberg.
La domanda che gli azionisti di Meta — e il mercato più in generale — dovranno porsi nei prossimi trimestri è se Muse Spark riuscirà a generare fatturato sufficiente a giustificare un investimento di scala senza precedenti, e se la credibilità dell'azienda nella comunità open source, erosa da questa inversione di marcia, potrà essere recuperata con i futuri rilasci promessi. La sostenibilità di una strategia AI che brucia miliardi senza un modello di monetizzazione chiaramente definito resta la vera incognita di lungo periodo.