En Silicon Valley, y en la tecnología en general, ser enorme no garantiza estar preparado para ganar todas las carreras. Puedes tener dinero, talento, centros de datos, miles de millones de usuarios y una maquinaria capaz de integrar cualquier novedad en productos que usamos a diario. Aun así, cuando cambia el tablero, también cambia la pregunta. Meta lleva años intentando demostrar que no solo puede distribuir inteligencia artificial a escala, sino competir en el centro de la conversación. El problema es que, cuando pensamos en chatbots, todavía no parece ser el primer nombre que nos viene a la cabeza.
14.300 millones de dólares. Ea es la cifra que Reuters puso sobre la mesa para una operación muy concreta. El 13 de junio de 2025, la agencia informó de que Meta tomaría una participación del 49% en Scale AI por ese importe, en un acuerdo que valoraba la startup en unos 29.000 millones de dólares. La propia Scale habló de una nueva inversión significativa de Meta, aunque no publicó el importe exacto de la inversión. No hablamos, por tanto, de todo lo que la compañía ha destinado a IA, sino de una apuesta identificable dentro de una factura mucho más amplia.
Qué vio Meta en Scale AI. Seguramente no era una de esas empresas que teníamos en el radar cuando hablábamos de inteligencia artificial. No tenía el brillo público de ChatGPT ni el escaparate de Gemini, pero sí ocupaba un lugar importante en la maquinaria que hace posible entrenar y evaluar modelos. Su trabajo gira alrededor de los datos que permiten entrenar, evaluar y mejorar sistemas de IA, incluyendo datos etiquetados o curados para entrenamiento.
El nombre detrás de la operación. Meta no solo estaba apostando por Scale AI, también estaba incorporando a Alexandr Wang a su nueva etapa en inteligencia artificial. La agencia señaló que el principal motor del movimiento era asegurarse al fundador de Scale para liderar los esfuerzos de superinteligencia de Meta. La propia Scale confirmó que Wang se incorporaría a Meta para trabajar en sus proyectos de IA. Así que la inversión no debe leerse únicamente como una entrada en el capital de una compañía de datos, sino como una forma de acelerar liderazgo y talento.
Contexto. La inversión llegó en un momento en el que Meta necesitaba reforzar su posición en la carrera de la IA avanzada. Se produjo en un contexto marcado por la mala recepción de Llama 4, su última gran familia de modelos abiertos, y por la presión competitiva frente a compañías como Google, OpenAI y DeepSeek. No era solo una cuestión de tener más recursos o sumar una nueva pieza al organigrama. Lo que estaba en juego era recuperar impulso en un terreno donde otros nombres estaban marcando buena parte de la conversación técnica, empresarial y pública.
La parte visible. El resultado más reconocible de esta nueva etapa es Muse Spark, presentado por Meta como el primer modelo de una nueva familia creada por Meta Superintelligence Labs. La compañía asegura que ya alimenta Meta AI en su app y en la web, y que se está desplegando en WhatsApp, Instagram, Facebook, Messenger y sus gafas de IA. Aquí, precisamente, hay un punto importante: Meta no necesita convencer al usuario para instalar otra aplicación desde cero: ya tiene los canales. Pero convertir presencia dentro de sus propias plataformas en relevancia pública dentro de la IA generativa es otra batalla.
El límite. Que el modelo esté dentro de WhatsApp o Instagram no significa que la gente lo use para muchas tareas. Muse Spark no parece estar ocupando el lugar que sí tienen los modelos GPT o Gemini, por citar algunos ejemplos. Pese a ello, según Reuters, Muse Spark ha obtenido buenos resultados en lenguajes y compresión visual, aunque ha quedado por detrás en codificación y razonamiento abstracto. Meta ha logrado estar presente, pero todavía no ha demostrado que esa presencia baste para cambiar hábitos.
Giro estratégico. Muse Spark no sigue el camino que había dado tanta visibilidad a Llama: The Wall Street Journal lo describió como un modelo cerrado. La propia compañía habla de una API en vista previa privada para socios seleccionados, no de un acceso abierto y general para cualquier desarrollador. Es decir, Meta ha puesto un modelo nuevo en circulación, pero lo ha hecho de una forma más controlada, más integrada en sus productos y menos abierta que la estrategia con la que había intentado diferenciarse en IA.
La grieta. Meta puede integrar IA en productos gigantescos, pero la carrera de la IA generativa también se juega en otro terreno: el de los nombres que el usuario reconoce cuando necesita un chatbot. Y ahí la compañía de Zuckerberg no parece ocupar el mismo lugar que ChatGPT, Gemini, Claude o Grok. La duda económica tampoco ha desaparecido. Y, un detalle no menor, la publicidad sigue siendo el motor de los ingresos de Meta.
Imágenes | Mark Zuckerberg
–
La noticia
Meta gastó al menos 14.000 millones de dólares para ganar la carrera de la IA. Ha pasado un año y sigue exactamente donde estaba
fue publicada originalmente en
Xataka
por
Javier Marquez
.
