Um ano depois de gastar mais de 14 biliões de dólares para trazer Alexandr Wang e vários engenheiros da Scale AI, a Meta está de novo no mapa da inteligência artificial, mas continua atrás da OpenAI, da Anthropic e da Google. O desafio agora é transformar essa aposta em resultados financeiros concretos.

O principal avanço de Wang foi a entrega do modelo Muse Spark, em abril, que marcou a primeira passagem da Meta para modelos fundacionais proprietários, afastando-se da dependência estrita do open source, ou open weight, como é mais comum no setor. A equipa liderada por Wang, a Meta Superintelligence Labs, foi criada para dar mais peso à empresa numa das áreas mais competitivas da tecnologia.

Agora, cabe a Mark Zuckerberg provar que o novo modelo pode gerar valor económico. Isso significa mostrar que a Meta consegue atrair utilizadores pagantes para as suas ferramentas de IA, em vez de usar apenas a tecnologia para reforçar o negócio principal de publicidade.

Segundo Ralph Schackart, analista da William Blair, a Meta precisa de apresentar mais sinais de adoção e de comercialização. O mercado quer ver a empresa monetizar um produto de IA orientado para o futuro, para lá do impacto positivo que a tecnologia já está a ter na melhoria dos modelos de publicidade.

Wall Street, pelo menos até agora, não ficou convencida. A ação da Meta caiu 18% nos últimos 12 meses, o pior desempenho entre o grupo das megacaps, embora a empresa tenha reportado um crescimento de receita de 33% no primeiro trimestre, a maior taxa de expansão desde 2021.

O problema começou com o que alguns especialistas da indústria passaram a considerar, em retrospetiva, um erro estratégico. A Meta entrou em IA com a família Llama, adotando uma abordagem aberta que permitia aos programadores experimentar livremente, enquanto os outros grandes criadores de modelos cobravam pelo acesso.

Em abril do ano passado, o lançamento do Llama 4 falhou em convencer os programadores, o que levou Zuckerberg a rever a estratégia da empresa para a IA. Dois meses depois, a Meta anunciou um investimento de 14,3 biliões de dólares em cerca de metade da Scale AI e trouxe Wang, bem como os seus principais colaboradores, para dentro da empresa.

O lançamento do Muse Spark, em abril deste ano, deu novo impulso à estratégia. Em vez de se concentrar em programadores externos, o modelo foi desenhado para se integrar facilmente nas aplicações da Meta, como o Facebook e o Instagram, e em dispositivos com IA, como os óculos Ray-Ban Meta. A isso junta-se a aplicação e o site autónomos do Meta AI.

Para Thomas Randall, analista da Info-Tech Research Group, a Meta precisa de ter um modelo proprietário consistente e fiável, que lhe pertença de forma direta. O analista acrescentou que a empresa teria ficado perdida se Zuckerberg não tivesse aberto os cordões à bolsa para contratar Wang e outros nomes fortes da IA ao longo do último ano.

Randall reconheceu que a Meta não escolheu a via mais otimizada, mas disse já conseguir perceber uma visão para o que a empresa e Wang estão a tentar construir.

Desde o lançamento do Muse Spark, a Meta apresentou novos planos de subscrição ligados à IA e ao negócio, numa tentativa de expandir a atividade para lá da publicidade online. Historicamente, essa estratégia não funcionou. Ainda assim, a publicidade continua a representar 98% da receita da Meta.

Schackart afirmou que quer ver sinais tangíveis de uma lista crescente de novos produtos orientados para IA, criados a partir do Muse Spark, mesmo que a monetização demore. Segundo o analista, é isso que os investidores procuram.

Apesar da qualidade do modelo de Wang, Zuckerberg enfrenta um caminho difícil junto dos programadores depois da desilusão causada pelo Llama.

Rob May, CEO da startup Neurometric, afirmou que a comunidade de IA praticamente ignora a Meta neste momento. Para ele, é difícil medir o sucesso de Wang à frente da Meta Superintelligence Labs, porque a empresa até agora lançou apenas um modelo de IA, que descreveu como pouco entusiasmante para a comunidade, dado que a tecnologia não está amplamente acessível.

May explicou que, embora a Meta tenha antes atraído fortemente programadores externos com o Llama, a abordagem sob Wang parece mais virada para usos internos. Disse ainda que antes mantinha contacto regular com a Meta por questões relacionadas com o Llama, mas que agora já nem consegue obter resposta às mensagens.

Apesar disso, May reconhece que faz sentido a Meta concentrar-se na IA aplicada aos seus produtos principais, porque a empresa tem um negócio anual de 200 biliões de dólares a proteger.

Andrew Moore, CEO da empresa Lovelace e antigo responsável de IA da Google Cloud, afirmou que ainda não é tarde para a Meta encontrar o seu espaço. A empresa tem apostado em tornar os seus modelos mais eficientes através de técnicas de treino, algo que, segundo Moore, pode ser um fator diferenciador para programadores preocupados com o aumento dos custos dos modelos fundacionais.

Moore acrescentou que a Meta precisa de mostrar uma vantagem clara, seja em custo, latência ou noutra dimensão técnica relevante para os programadores.

Krish Subramanian, CEO da consultora KOI AI e antigo responsável de produto na IBM Consulting, disse que os programadores estão mais entusiasmados com os modelos da Google do que com o que a Meta está a oferecer. Na sua leitura, o apelo do Llama estava na alternativa open-weight para programadores, enquanto o Muse Spark não recebeu o mesmo esforço de abertura para o ecossistema externo.

Subramanian avisou que a falta de confiança dos programadores pode acabar por prejudicar a empresa se esta não voltar a dar prioridade aos terceiros. Recordou também que a Microsoft demorou anos a recuperar a confiança dos programadores de open source nos primeiros tempos do Azure.

Na sua opinião, uma estratégia assente num ecossistema fechado e na publicidade como principal fonte de receita dificilmente fará da Meta um grande nome nesta área.

Um porta-voz da Meta remeteu para declarações recentes de Wang sobre o apoio contínuo da empresa ao ecossistema open source e disse que a Meta continua a planear dar aos programadores externos acesso à tecnologia subjacente do Muse Spark através de uma API, como já tinha anunciado. A empresa está a testar a solução com alguns parceiros iniciais e espera lançá-la ainda este mês.

Para além dos desafios com os programadores, há também um clima interno menos favorável. A Meta tem estado a cortar postos de trabalho ao longo do ano e, em maio, despediu cerca de 8 000 trabalhadores. Os cortes abrangeram várias áreas, incluindo equipas ligadas à confiança e segurança, o que suscitou preocupações sobre possíveis problemas na desenvolvimento de IA.

A Meta recusou comentar os despedimentos. Sobre as questões de segurança, o porta-voz remeteu para declarações de Wang, que disse recentemente no podcast Core Memory que a segurança destes modelos é muito importante para si.

Há ainda tensão no topo da organização de IA. Embora o lançamento do Muse Spark tenha recebido boas avaliações internas, Wang e Nat Friedman, antigo CEO do GitHub e também contratado no verão passado, estão sob pressão para gerar crescimento relevante de receita com o modelo e com lançamentos futuros, segundo fontes com conhecimento do assunto.

Andrew Bosworth, diretor de tecnologia da Meta e veterano da empresa há 20 anos, é um confidente próximo de Zuckerberg e poderá assumir um papel maior em IA se os recém-chegados forem vistos como insuficientes, de acordo com as mesmas fontes. Num podcast em maio, Wang desvalorizou qualquer conflito interno reportado.

Wang descreveu o Muse Spark como uma entrada inicial para o que está por vir e afirmou que haverá modelos mais poderosos e maiores. Ainda assim, a comunidade de IA está habituada a um fluxo constante de atualizações e novos lançamentos.