El tan esperado modelo de IA de Meta finalmente está aquí. ¿Pero puede generar dinero?

Casi 10 meses después de que Meta gastara miles de millones de dólares para incorporar a Alexandr Wang de Scale AI como la pieza central de la reforma de inteligencia artificial de Mark Zuckerberg, la compañía finalmente reveló su primer modelo nuevo el miércoles. Una gran pregunta es: ¿pagarán los usuarios por él?

Mientras que rivales como OpenAI, Anthropic y Google han encabezado el auge de la inteligencia artificial con modelos potentes y chatbots populares, así como otros servicios, Meta ha sido un gran gastador en IA pero aún no ha mostrado nuevas fuentes de ingresos de ella.

En junio, Meta desembolsó más de $14 mil millones para contratar a Wang y a algunos de sus mejores ingenieros e investigadores, creando pronto Meta Superintelligence Labs como una nueva unidad de élite. Y en enero, la compañía dijo a Wall Street que planea invertir entre $115 mil millones y $135 mil millones este año en gastos de capital, casi el doble de su cifra de gastos de capital de 2025.

"Ha sido un año básicamente sin lanzamientos y con muchas contrataciones, y las preocupaciones sobre los gastos de capital para este año son pronunciadas", dijo Malik Ahmed Khan, analista de Morningstar, en una entrevista. "Creo que Meta tuvo que mostrar a los inversores y operadores que han estado trabajando en algo sustancial. Ese es el primer paso".

El segundo paso de Meta, dijo Khan, es hacer que el modelo funcione y averiguar cómo monetizarlo.

Muse Spark, el modelo recién lanzado por Meta, es propietario, un cambio drástico de su familia de modelos predecesores llamada Llama, que consistía en ofertas de código abierto, aunque la compañía dijo que planea eventualmente lanzar algunas versiones de código abierto. Zuckerberg sacudió la estrategia de su compañía después del lanzamiento en abril de Llama 4, que no logró cautivar a los desarrolladores.

Arun Chandrasekaran, analista de Gartner, describió la medida como un "cambio importante" y dijo que "señala la intención de alejarse" de la marca Llama.

Tomando una pista de otros laboratorios de IA de vanguardia, Meta tiene como objetivo ofrecer eventualmente a terceros acceso API de pago a Muse Spark después de una "vista previa privada de API" inicial con "partes selectas".

Pero Meta llega muy tarde al juego. OpenAI y Anthropic están valoradas colectivamente en mucho más de $1 billón, gracias a la popularidad de sus modelos y servicios, y Google ha integrado Gemini en su cartera de aplicaciones y productos, al mismo tiempo que vende acceso a los modelos Gemini a través de su unidad en la nube.

La tecnología de IA de Meta, para tener éxito, tiene que ser lo suficientemente buena como para competir con los mejores modelos y al mismo tiempo proporcionar una oportunidad de negocio novedosa.

## 'La joya de la corona'

Andrew Boone, analista de Citizens, dijo que la clara ventaja de Meta son las más de 3 mil millones de personas que usan Facebook, Instagram y WhatsApp cada mes. Y la oportunidad de negocio para Meta no tiene nada que ver con tratar de atraer a los desarrolladores, que actualmente acuden en masa a OpenAI, Anthropic, Gemini y una gran cantidad de modelos chinos, sino más bien a centrarse en su mercado principal: la publicidad.

"Esa es la joya de la corona, eso es lo que necesita seguir mejorando", dijo Boone, quien recomienda comprar las acciones.

Khan comparte ese sentimiento.

"Creo que ese sería el caso de uso más importante desde la perspectiva de Meta", dijo Khan, con el objetivo de "hacer los anuncios más atractivos y mejorar la segmentación".

La publicidad representó el 98% de los $200 mil millones en ingresos publicitarios de Meta el año pasado. La compañía ha realizado numerosos esfuerzos para diversificar su negocio, siendo el más notable el gasto de decenas de miles de millones de dólares para intentar hacer realidad el metaverso. Pero el modelo publicitario de Meta es lo único que ha funcionado de manera consistente, y las inversiones de la compañía en IA han servido para mejorar sus capacidades de segmentación y proporcionar mejores herramientas para los especialistas en marketing.

Khan dijo que a medida que los anunciantes ven retornos de la inversión de sus gastos en Meta, reinvierten ese dinero en más anuncios en la plataforma. Por lo tanto, tiene sentido que estén dispuestos a pagar por servicios de IA si pueden obtener resultados aún mejores.

Meta se negó a comentar sobre sus planes de API más allá de su anuncio inicial.

Según los puntos de referencia técnicos que Meta publicó comparando Muse Spark con sus rivales, el nuevo modelo de IA parece sobresalir en áreas relacionadas con el procesamiento de imágenes y video, dijo Doris Xin, CEO de la startup de IA Disarray. Esas son características importantes para los anunciantes que buscan crear campañas dinámicas para una audiencia que se ha acostumbrado a ver videos cortos en Reels o a mirar fotos de gatos en Facebook e Instagram.

"En comparación con Claude y Gemini, creo que definitivamente se siente como si tuviera más inclinación hacia el consumidor", dijo Xin sobre Muse Spark.

Zuckerberg, sin embargo, ha tenido ambiciones que van mucho más allá de la publicidad. Su enfoque con Llama estaba dirigido a los desarrolladores y a conseguir que las mentes más brillantes en IA utilizaran las herramientas de Meta, incluso si no pagaban por ellas.

Con el cambio a modelos propietarios, el argumento para los desarrolladores se vuelve más difícil. Joseph Ott, CEO de la startup de IA Samu Legal Technologies, dijo que no está seguro de dónde encontraría valor.

"La única razón por la que usaría Llama es que podría ajustarla", dijo Ott, refiriéndose a la práctica de personalizar modelos de IA.

Muchos desarrolladores utilizan los llamados modelos de IA de peso abierto, como los proporcionados por empresas tecnológicas chinas, como base para entrenar modelos de IA que satisfagan sus casos de uso específicos. Ott dijo que no está claro qué haría que Muse Spark de Meta se destaque frente a alternativas gratuitas o más baratas y los principales modelos propietarios de IA.

Ulrik Stig Hansen, cofundador de la startup de entrenamiento de IA y datos Encord, dijo que es importante que Meta desarrolle sus propios modelos fundacionales de IA para evitar futuras dependencias de terceros. Como una de las pocas empresas con los recursos e infraestructura de computación necesarios para crear y mantener grandes modelos de IA, Meta quiere asegurarse de que siga siendo relevante en el mercado más candente del planeta.

"Se trata de la soberanía de la IA y de ser un actor en el juego", dijo Hansen. "Quieren ser percibidos y conocidos como una empresa de IA".

En cuanto a la masiva inversión de Meta en Wang y su equipo, Boone dijo que los últimos puntos de referencia sugieren que Zuckerberg obtuvo lo que quería, y ahora "depende de Mark".

"Acabamos de darte un modelo de vanguardia de última generación", dijo Boone, refiriéndose al equipo detrás de Muse Spark. "¿Qué vas a hacer con él?"