Debutta il modello Muse Spark, creato da Alexandr Wang: per portarlo in Meta, Zuck ha speso una fortuna per acquisire Scale AI. Lo shopping al centro, il ruolo degli occhiali smart e le app compatibili (non ancora WhatsApp, Facebook e Instagram)
Il nome sembra uscito da un film ambientato nell’universo a fumetti Marvel o in quello Dc: «Superintelligence Labs». È invece un team reale, zeppo di esperti di intelligenza artificiale, costato a Mark Zuckerberg decine di miliardi di euro. Di questi, più di 12 miliardi sono serviti per portare all’interno di Meta la startup Scale AI e soprattutto il suo leader e fondatore. Parliamo di Alexandr Wang, un 29enne che ora ha regalato a Zuckerberg i primi frutti di una scommessa molto costosa e carica di aspettative. Nove mesi dopo l’acquisizione, ecco arrivare Muse Spark. È il primo «foundational model» nato dei Meta Superintelligence Labs, l’unità d’élite creata per cancellare il ricordo dei modelli Llama (molto interessanti a livello filosofico perché open source, poco efficaci a livello di risultati). Ora dunque c’è Muse Spark dietro Meta AI, con l’obiettivo di riportare il gruppo di Zuckerberg nel gruppo di testa della corsa all’intelligenza artificiale (AI).
Per ora il nuovo Llm è disponibile nell’app Meta AI e sul sito web meta.ai. Non lo è ancora nelle app di WhatsApp, Facebook o Instagram, dove approderà nel prossimo futuro (Meta non ha comunicato date, al momento).
Com’è fatto e come lavora Muse Spark
Muse Spark è uno dei molti LLM (Large language model) che fa parte del filone dei modelli che «ragionano» (lo mettiamo doversamente tra virgolette). A differenza dei sistemi della mia prima ondata, che sparano una risposta istantanea basandosi sulla probabilità statistica, questo pensa prima di parlare. In modo non umano, ovviamente, ma pensa. Lo fa attraverso una modalità specifica (denominata Thinking) che gli permette di scomporre problemi complessi in passaggi logici. Se la prima strada non funziona, torna indietro e ne prova un’altra. Il ragionamento è anche accessibile all’utente, per valutare il cammino percorso.
La struttura è nativamente multimodale: non solo testo ma anche immagini, documenti e stralci del mondo reale, da «vedere» attraverso lo schermo dello smartphone o le lenti dei Ray-Ban Meta (gli occhiali connessi di Meta, che hanno appena presentato una versione pensata apposta per chi ha difetti di vista).
La fine dell’era LeCun (e del Metaverso)
Come nasce il nuovo Meta AI? Ad aprile 2025, dopo il passo falso del deludenti modello Llama 4, Zuckerberg ha ribaltato l’azienda. Ha nascosto sotto il tappeto il Metaverso, gigantesco fallimento mangiamiliardi, e ha dirottato ingentissime risorse su un’ondata di assunzioni con assegni fuori scala, con offerte degne delle superstar dello sport americano (incentivi fino a 100 milioni di dollari per il primo anno). L’obiettivo, in gran parte riuscito, era strappare decine di ingegneri e ricercatori chiave ai rivali OpenAI e Google DeepMind. In mezzo a questa rivoluzione, c’è stata anche l’uscita di scena di Yann LeCun, il padre nobile della ricerca di Meta e luminare del settore, considerato uno dei tre padrini della moderna AI. LeCun si è visto svuotato di poteri e competenze, passate progressivamente nelle mani del nuovo arrivato Wang. Lo scorso novembre lo scienziato francse ha dato le dimissioni, per fondare poco dopo la sua nuova creatura Ami ovvero Advanced Machine Intelligence Labs (l’intervista con LeCun di Martina Pennisi).
Il fattore Wang e l’addio all’Open source
Chi è Alexandr Wang? Figlio di immigrati cinesi che lavoravano come fisici presso il Los Alamos National Laboratory nel New Mexico, Wang ha mostrato il suo genio fin da bambino. Appassionato di matematica e programmazione informatica dall’infanzia, ha co-fondato Scale AI nel 2016, quando era ancora un teenager, con Lucy Guo. Quando è stato cooptato a suon di miliardi da Zuckerberg, aveva 28 anni e finora non aveva mai realizzato un intero modello avanzato. Il nuovo capo dell’AI di Meta ha passato anni a costruire Scale AI, azienda leader nell’etichettatura dei dati. Questo approccio, secondo gli esperti, si vede nel modello Muse Spark, che in filigrana mostra l’approccio di Wang. Il nuovo Meta AI va alla grande nei benchmark dove la qualità del materiale di addestramento fa la differenza (come nei test medici o nella percezione visiva), ma fatica ancora dove serve pura astrazione architettonica. Nei test GPQA Diamond (quelli con domande da dottorato di ricerca) si ferma all’89,5%: un soffio dietro i rivali di OpenAI e Google, ma abbastanza vicino da rendere la competizione un affare a tre.
Sul fronte della salute, il lavoro con team di medici ha permesso di ottenere punteggi record (42,8% su HealthBench Hard), trasformando l’assistente in un consulente capace di leggere referti e immagini con una precisione notevole per il settore.
Restano i dubbi sulla capacità di calcolo puro e nel coding, dove i rivali restano ancora decisamente avanti.
Per altro, non è ancora il modello definitivo di Meta AI: ne seguiranno altri. È comunque la prova che i molti miliardi spesi da Zuckerberg hanno rimesso la sua azienda in gara con i migliori concorrenti del settore AI.
È anche il primo modello non open source di Meta. Nell’era LeCun, essere open è stato un mantra per Meta, ora le cose sono cambiate: Muse Spark è un Llm proprietario e accessibile solo tramite Api (interfacce software) o nelle app di Zuckerberg (per ora, come detto, soltanto Meta AI).
Subagenti e viaggi in Florida
La vera novità per l’utente comune è l’orchestrazione dei subagenti. Quando chiedete a Meta AI di pianificare un viaggio in Florida con la famiglia, che include alcuni minori, il modello non lavora su un unico binario. Lancia tre «cloni» di se stesso che lavorano in parallelo: uno studia l’itinerario, uno confronta le destinazioni e il terzo cerca attività per i bambini. Il risultato arriva più velocemente ed è più profondo. Per qualcuno è un assaggio (molto embrionale, a dire il vero) di quella
«superintelligenza personale» che Zuckerberg insegue da tempo.
Il mondo come una vetrina: modalità Shopping
Ma la vera potenziale miniera d’oro per Meta arriva da una modalità inedita. Muse Spark introduce una modalità Shopping (non ancora attiva in italiano) che pesca a piene mani dalle ispirazioni e dai creator che già seguiamo su Instagram e Facebook. Chiedete come arredare un salotto o cosa regalare a un amico e l’AI vi risponderà con prodotti reali e contestualizzati.
Il tutto si sposa con il dispositivo fisico di Zuckeberg: i Ray-Ban Meta, gli occhiali smart realizzati in collaborazione con Luxottica. Come? Immaginate una scena simile: camminate per strada, vedete un paio di scarpe che vi piacciono ai piedi di un passante, gli occhiali (potenziati dalla percezione visiva di Muse Spark) le inquadrano, le riconoscono, vi dicono quanto costano, dove sono disponibili e vi dicono magari anche come le abbina il vostro creator preferito su Instagram. Il mondo fisico diventa un gigantesco carosello per gli acquisti. Per qualcuno è uno scenario distopico, ma se funziona vale miliardi per Meta.
Il rischio del controllo
Insieme al modello, Meta ha anche pubblicato un nuovo documento quadro per la gestione dei rischi catastrofici. Si chiama Advanced AI Scaling Framework e identifica tre aree critiche: cybersecurity, rischi chimico-biologici e perdita di controllo. I test della società terza Apollo Research hanno rivelato che Muse Spark possiede una elevata «consapevolezza della valutazione». Ovvero, il modello capisce quando lo stanno mettendo alla prova e identifica i trabocchetti logici tesi dai ricercatori. Meta dice che non è un problema bloccante per il rilascio, ma è il segno che stiamo entrando in un territorio dove il software inizia a capire le regole del gioco a cui lo facciamo partecipare.
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9 aprile 2026 ( modifica il 9 aprile 2026 | 17:15)
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