Meta ha trascorso anni come l’azienda che offriva gratuitamente i propri modelli AI. Quell’era si sta ora chiudendo in silenzio.

Il 2 settembre 2026, Meta ha rilasciato Muse Spark 1.3, il suo modello AI più capace fino a oggi, e il giorno seguente ha aperto l’accesso API agli sviluppatori su base a pagamento. La mossa è un segnale importante: l’azienda, nota per aver reso disponibili gratuitamente i suoi modelli Llama, sta ora costruendo un prodotto proprietario di frontiera che intende monetizzare direttamente.

Alexandr Wang, chief AI officer di Meta, ha affermato che le capacità del modello sono sempre più paragonabili alle offerte leader di OpenAI e Anthropic.

Da Llama a Muse: una svolta strategica silenziosa

La famiglia Muse rappresenta un reale cambiamento filosofico per la divisione AI di Meta. L’azienda ha formalizzato la transizione nell’aprile 2026 con il primo rilascio di Muse Spark, poi ha distribuito la versione 1.1 a luglio e la versione 1.2 il 5 agosto, arrivando alla 1.3 meno di un mese dopo.

La serie Llama, che aveva reso Meta una delle piattaforme preferite da ricercatori e sviluppatori che volevano eseguire modelli potenti localmente senza costi di licenza, non è più il veicolo principale delle ambizioni di frontiera dell’azienda. Muse Spark è chiuso, accessibile tramite API e a pagamento, collocandosi strutturalmente nello stesso segmento di GPT-4o e Claude.

Questo cambiamento è rilevante perché modifica il modo in cui Meta partecipa al mercato dell’AI: invece di affidarsi solo alla distribuzione aperta e all’adozione da parte degli sviluppatori, ora affianca allo sviluppo del modello un livello diretto di accesso commerciale. Meta non ha abbandonato del tutto l’apertura. Muse Glimmer, una variante distillata rilasciata nell’agosto 2026, è progettato per funzionare su GPU di fascia consumer e resta open-weight.

Scommesse da 130 miliardi di dollari: in cosa Meta sta davvero investendo

Le indicazioni di spesa in conto capitale di Meta per il 2026 prevedono investimenti compresi tra 130 miliardi e 145 miliardi di dollari in infrastrutture quest’anno, destinati a data center, silicio personalizzato e capacità di calcolo necessarie per addestrare e servire modelli di frontiera.

Questa scala di spesa aiuta a spiegare perché la monetizzazione stia diventando più esplicita. I modelli AI di frontiera sono costosi da costruire e da gestire, e l’infrastruttura necessaria per sostenerli è ormai una parte centrale della più ampia roadmap di prodotto di Meta. Mark Zuckerberg ha descritto l’obiettivo dell’azienda come la costruzione di quella che definisce “personal superintelligence”. L’azienda serve già circa tre miliardi di persone ogni giorno attraverso Facebook, Instagram e WhatsApp, con Meta AI già integrata nelle sue app come espressione consumer-facing di questa strategia.