El proyecto se suma a una de las mayores inversiones que Meta ha hecho en su historia reciente. En enero, el propio Zuckerberg anunció que la compañía destinaría entre 60,000 y 65,000 millones de dólares este año al desarrollo de tecnologías de IA, más del doble de lo invertido en 2024.
A este compromiso financiero se suma la inversión superior a los 10,000 millones de dólares en Scale AI, una firma de datos especializada en alimentar modelos de inteligencia artificial. Si el acuerdo se concreta, se espera que Alexandr Wang, fundador de esa empresa, se incorpore también al equipo de superinteligencia de Meta.
Este movimiento ocurre en un momento crítico para la estrategia de inteligencia artificial de la compañía. Aunque Meta hizo avances importantes, como el lanzamiento de Llama 4 Maverick en abril, la percepción general en la industria es que los modelos abiertos de Meta aún no alcanzan el nivel de los desarrollados por OpenAI o Google DeepMind.
En este sentido, la creación del nuevo equipo responde también a la insatisfacción de Zuckerberg con los resultados recientes, especialmente luego de que Meta decidiera postergar el lanzamiento de su modelo Behemoth al tener dudas sobre su rendimiento.
Meta está en una carrera contrarreloj por posicionar a sus modelos como una alternativa viable y poderosa frente a sus competidores. Su estrategia incluye no solo mejorar los algoritmos, sino integrarlos en productos tangibles como asistentes virtuales, herramientas de personalización en sus redes sociales y lentes inteligentes Ray-Ban impulsados por IA.
Al contrario de OpenAI y otras startups que dependen de financiamiento externo, Meta puede costear esta expansión gracias a su sólido modelo de negocio publicitario, lo que le permite invertir agresivamente en centros de datos, semiconductores y talento sin comprometer su estabilidad financiera.
Con todo esto, Zuckerberg parece estar apostando a una visión centralizada, ambiciosa y muy personal de lo que debería ser la inteligencia artificial del futuro. En su estrategia, el control directo y la escala de inversión son las claves para construir algo que no solo compita con OpenAI, sino que redefina la manera en que interactuamos con las máquinas.
