Meta lancia Muse Spark: addio Llama, il colosso scommette tutto sulla “superintelligenza personale”

09/04/2026 ECONOMIA Preferisci Informazione.News su Google

Redazione Economia   -   Mercoledì Meta ha alzato il velo su Muse Spark, il primo modello di intelligenza artificiale partorito dai “Meta Superintelligence Labs”, la divisione d’élite che Mark Zuckerberg ha costruito pagando profumatamente alcuni dei migliori cervelli in circolazione, a partire dal 29enne Alexandr Wang. Dopo mesi di attesa e un investimento che ha superato i 12 miliardi di dollari solo per assicurarsi la startup Scale AI e il suo fondatore, il gruppo ha quindi presentato quello che intende essere un punto di svolta, abbandonando la filosofia open source che aveva reso celebre la famiglia Llama per abbracciare un modello proprietario e chiuso, inizialmente noto con il nome in codice “Avocado”. La mossa, che segna un cambio di rotta radicale rispetto al passato, mira a riportare l’azienda di Menlo Park al tavolo dei grandi, dove attualmente dominano OpenAI, Google e Anthropic.

La fine di un’era per Llama e la svolta verso il closed source

Il debutto di Muse Spark arriva a distanza di circa un anno dal deludente lancio di Llama 4, un passo falso che aveva messo in discussione la competitività di Meta nel settore e aveva convinto Zuckerberg a rimescolare completamente le carte. La nuova creatura, frutto di nove mesi di lavoro intenso che hanno visto la ricostruzione quasi totale dello stack tecnologico aziendale, rappresenta quindi un esperimento ad alto rischio: diversamente dai modelli precedenti, condivisi liberamente con la comunità degli sviluppatori, Muse Spark sarà inizialmente accessibile solo attraverso i servizi Meta AI sul web, sull’app dedicata e, nelle prossime settimane, verrà progressivamente integrato in WhatsApp, Instagram, Facebook, Messenger e negli occhiali intelligenti Ray-Ban Meta. Per chi volesse spingersi oltre, l’azienda ha previsto un accesso in anteprima privata tramite API per alcuni partner selezionati, lasciando intendere che le versioni future potrebbero tornare open source ma senza assumersi alcun impegno formale.

Un modello veloce, multimodale e pensato per la salute e lo shopping

Tecnicamente, Muse Spark si presenta come un modello “nativamente multimodale”, capace di elaborare testo, immagini e presto input vocali, il tutto sorretto da una nuova architettura che punta a combinare velocità ed efficienza. A tal proposito, l’azienda ha introdotto il concetto di “compressione del pensiero” durante l’addestramento tramite rinforzo: il sistema viene penalizzato se impiega troppo tempo a ragionare, costringendolo a usare meno token per risolvere problemi complessi senza perdere in precisione. Per gli utenti, ciò si traduce nella possibilità di scegliere tra modalità “Instant”, per risposte immediate, e una più profonda “Contemplating”, che attiva più agenti in parallelo per affrontare compiti avanzati di matematica, scienza o salute. Proprio in ambito medico, grazie a una collaborazione con oltre mille medici, Muse Spark eccelle nei benchmark come HealthBench Hard, dove ha superato nettamente i rivali, mentre sul fronte commerciale integra una modalità “Shopping” in grado di pescare i contenuti di creator e brand seguiti dall’utente su Instagram e Threads per offrire consigli personalizzati.

Il “golpe” da 12 miliardi e il ritorno di Alexandr Wang

Dietro la nascita di Muse Spark c’è la strategia aggressiva di Zuckerberg, che ha letteralmente comprato il know-how necessario per risalire la china. L’operazione più clamorosa ha visto Meta investire una cifra vicina ai 12 miliardi di euro per acquisire una partecipazione rilevante in Scale AI e portare ai “Superintelligence Labs” il suo fondatore, Alexandr Wang, un giovane genio figlio di fisici immigrati cinesi che aveva abbandonato il Mit per lanciare la sua startup. Wang, che ora guida l’intera operazione di intelligenza artificiale del colosso, ha quindi avuto carta bianca per ricostruire da zero l’infrastruttura, assumendo pezzi da novanta come gli esperti di reasoning Jason Wei e Hyung Won Chung. I risultati, seppur non impeccabili – il modello mostra ancora lacune nella programmazione e nei compiti autonomi prolungati –, sono stati sufficienti a riportare l’entusiasmo in Borsa, con un balzo del Titolo di quasi il 9% il giorno del lancio.