Meta pasó años siendo la empresa que ofrecía sus modelos de IA de forma gratuita. Esa etapa ahora está terminando de manera silenciosa.

El 2 de septiembre de 2026, Meta lanzó Muse Spark 1.3, su modelo de IA más capaz hasta la fecha, y abrió al día siguiente el acceso a la API para desarrolladores bajo un esquema de pago. La medida envía una señal importante: la empresa, conocida por poner sus modelos Llama a disposición de forma gratuita, está construyendo ahora un producto propietario de frontera que pretende monetizar directamente.

Alexandr Wang, director de IA de Meta, dijo que las capacidades del modelo son cada vez más comparables a las de las principales ofertas de OpenAI y Anthropic.

De Llama a Muse: un giro estratégico silencioso

La familia Muse representa un cambio filosófico real para la división de IA de Meta. La empresa formalizó la transición en abril de 2026 con el primer lanzamiento de Muse Spark, luego publicó la versión 1.1 en julio y la versión 1.2 el 5 de agosto, antes de llegar a la 1.3 menos de un mes después.

La serie Llama, que convirtió a Meta en una opción favorita entre investigadores y desarrolladores que querían ejecutar modelos potentes de forma local sin tarifas de licencia, ya no es el vehículo principal de las ambiciones de frontera de la empresa. Muse Spark es cerrado, con acceso restringido por API y de pago, lo que lo sitúa estructuralmente en la misma categoría que GPT-4o y Claude.

Ese cambio importa porque modifica la forma en que Meta participa en el mercado de la IA: en lugar de depender solo de la distribución abierta y de la adopción posterior por parte de desarrolladores, ahora combina el desarrollo de modelos con una capa de acceso comercial directa. Meta no ha abandonado por completo la apertura. Muse Glimmer, una variante destilada lanzada en agosto de 2026, está diseñada para ejecutarse en GPUs de consumo y sigue siendo de pesos abiertos.

Apuestas por 130.000 millones de dólares: en qué está gastando realmente Meta

La guía de gasto de capital de Meta para 2026 proyecta un gasto de entre 130.000 millones y 145.000 millones de dólares en infraestructura este año, destinado a centros de datos, silicio personalizado y capacidad de cómputo necesaria para entrenar y operar modelos de frontera.

Ese nivel de gasto ayuda a explicar por qué la monetización se está volviendo más explícita. Los modelos de IA de frontera son costosos de construir y operar, y la infraestructura necesaria para respaldarlos ya es una parte central de la hoja de ruta más amplia de productos de Meta. Mark Zuckerberg ha descrito el objetivo de la compañía como la construcción de lo que llama “superinteligencia personal”. La empresa ya presta servicio a aproximadamente tres mil millones de personas al día en Facebook, Instagram y WhatsApp, con Meta AI ya integrado en sus aplicaciones como la expresión orientada al consumidor de esta estrategia.