Meta lancia Muse Spark e torna in gara sull'IA

AGI - Muse Spark è il nuovo modello di intelligenza artificiale annunciato da Meta ed è il primo sviluppato da Meta Superintelligence Labs, la divisione creata dal gruppo per rafforzare la propria posizione nella corsa globale all'AI. Il modello è stato presentato mercoledì ed è il primo rilascio di rilievo dopo l'ingresso in azienda di Alexandr Wang, ex ceo e cofondatore di Scale AI, che da giugno ricopre il ruolo di Chief AI Officer di Meta (il primo nella storia del gruppo) nell'ambito dell'operazione da 14,3 miliardi di dollari con cui Meta ha acquisito una quota del 49% senza diritto di voto nella società. Muse Spark apre una nuova famiglia di modelli, la serie "Muse", ed era stato sviluppato internamente con il nome in codice "Avocado".

Secondo Meta, il sistema è stato costruito in circa nove mesi di lavoro, periodo nel quale la società ha ricostruito la propria infrastruttura AI e il cosiddetto "stack", cioè l'insieme di modelli, sistemi, pipeline di addestramento e strumenti operativi necessari per sviluppare e distribuire l'intelligenza artificiale nei prodotti del gruppo.

Il lancio arriva dopo una fase complicata per la strategia AI di Meta. I modelli open source più recenti della famiglia Llama 4, presentati nell'aprile scorso, non hanno avuto l'impatto sperato su sviluppatori e mercato. Da qui la decisione del gruppo di riorganizzare il comparto, accelerare gli investimenti e puntare su una nuova divisione dedicata. Meta non ha voluto presentare Muse Spark come il modello più grande o il più avanzato in assoluto, preferendo puntare su una realtà "piccola e veloce", progettata per essere efficiente e per offrire prestazioni competitive in diverse attività. In un post tecnico, la società lo descrive come un modello multimodale, (capace di accettare input vocali, testuali e visivi, pur producendo per ora output solo in testo) con capacità di ragionamento, uso di strumenti esterni e orchestrazione multi-agente.

Si tratta inoltre del primo modello reasoning di Meta: a differenza dei precedenti, che producevano risposte immediate basate sul training, Muse Spark è in grado di affrontare i problemi in modo progressivo, cambiando strategia se l'approccio iniziale non funziona. Uno degli elementi centrali del lancio è l'efficienza computazionale.

Meta sostiene che il nuovo sistema, grazie a tecniche di addestramento riviste e a una nuova infrastruttura, sia in grado di raggiungere capacità paragonabili a una sua precedente variante di fascia media utilizzando un ordine di grandezza inferiore di potenza di calcolo. Questo aspetto è rilevante perché ridurre il fabbisogno di calcolo significa abbassare costi, tempi e domanda di infrastrutture per l'uso su larga scala.

Applicazioni e integrazioni

Sul piano delle applicazioni, Muse Spark alimenta già l'assistente Meta AI nell'app dedicata e sul sito desktop del gruppo. L'azienda di Zuckerberg ha inoltre indicato che il modello sarà esteso nelle prossime settimane anche a Facebook, Instagram, WhatsApp, Messenger e agli occhiali Ray-Ban Meta. In prospettiva, il modello dovrà supportare anche altre funzioni, tra cui Vibes AI, il prodotto video dell'ecosistema Meta AI, che attualmente si appoggia a modelli di terze parti come Black Forest Labs.

Tra le funzionalità annunciate ci sono modalità diverse a seconda della complessità delle richieste. Gli utenti potranno alternare una modalità più rapida per domande semplici e una più avanzata per ricerche (query) più complesse, compresa l'analisi di documenti e immagini. Il sistema può inoltre lanciare più subagenti in parallelo per affrontare le richieste più articolate. Ad esempio, pianificare un viaggio con un agente che redige l'itinerario, un altro che confronta le destinazioni e un terzo che cerca attività specifiche, il tutto in contemporanea. È prevista anche una modalità shopping, pensata per suggerire acquisti di abbigliamento e soluzioni per la casa, combinando il modello linguistico con dati sugli interessi e il comportamento degli utenti.

Monetizzazione e strategia di distribuzione

Il gruppo ha anche aperto un primo canale di monetizzazione. Muse Spark viene offerto, in questa fase iniziale, tramite API private a un numero limitato di partner selezionati, con l'intenzione di allargare l'accesso a una platea più ampia di sviluppatori in una fase successiva. Si tratta di un passaggio rilevante, perché amplia il ruolo dell'AI nel modello di business del gruppo.

Un altro elemento di rilievo riguarda la strategia di distribuzione. Muse Spark è un modello proprietario, in netta discontinuità rispetto all'approccio open source seguito con la famiglia Llama. Zuckerberg ha tuttavia dichiarato pubblicamente su Threads che il gruppo prevede di rilasciare "modelli open source sempre più avanzati" in futuro, lasciando aperta la possibilità di una distribuzione aperta per le versioni successive.

Prestazioni e investimenti futuri

Sul fronte delle prestazioni, Muse Spark risulta indietro rispetto ai leader di mercato in alcune aree (in particolare nel coding) ma si colloca in posizione competitiva in altri segmenti, tra cui la percezione multimodale e le domande in ambito salute. Il lancio si inserisce in una fase di forte aumento della spesa per l'intelligenza artificiale da parte di Meta.

Le spese in conto capitale legate all'AI nel 2026 saranno comprese fra 115 e 135 miliardi di dollari, quasi il doppio rispetto all'anno precedente. Meta punta a usare Muse Spark come base per rafforzare la presenza nei prodotti consumer, testare nuovi ricavi da API e recuperare terreno rispetto a OpenAI, Anthropic e Google, che oggi dominano il segmento dei modelli avanzati.