Meta ha presentado Muse Spark, el primer modelo de IA salido de Meta Superintelligence Labs (MSL), la división creada en verano de 2025 tras el fiasco de Llama 4 y la mayor inversión en IA en la historia de Meta, dirigida por Alexandr Wang, ex-CEO de Scale AI. Es un cambio radical: por primera vez en años, Meta lanza un modelo cerrado, no open source, marcando el fin del rol de la compañía como abanderado del movimiento de pesos abiertos.
El contexto: del fiasco de Llama 4 a la apuesta de 14.300 millones
Llama 4, lanzado en abril de 2025, decepcionó tanto que Mark Zuckerberg desmanteló el equipo de IA y fichó a Wang invirtiendo 14.300 millones de dólares (cerca de 13.450 millones de euros al cambio actual) en Scale AI por una participación del 49 por ciento, en una jugada por la superinteligencia. La operación incluyó el fichaje de Wang como cabeza de MSL y la integración de Scale AI dentro del nuevo organigrama.
El ecosistema Llama, pese al fiasco del 4, alcanzó 1.200 millones de descargas con un promedio de un millón diarias en 2025. Pero la cuota se erosionó: los modelos chinos de Alibaba (Qwen) y DeepSeek pasaron a representar el 41 por ciento de las descargas en Hugging Face a finales de 2025. Llevo siguiendo el catálogo de Hugging Face desde 2023 y nunca había visto un trasvase tan rápido entre comunidades open source.
Qué es Muse Spark y dónde está disponible
Muse Spark ya está disponible en la web meta.ai y en la app de Meta AI. Según Meta, el modelo cierra la brecha de rendimiento con OpenAI, Anthropic y otros, aunque la compañía no ha presentado benchmarks oficiales convincentes. No está disponible para descarga ni vía API pública: a diferencia de Llama, Meta no comparte pesos con la comunidad investigadora ni permite fine-tuning local. Esto es lo que cambia el juego de raíz.
Las acciones de Meta subieron más del 9 por ciento en la sesión del anuncio, una reacción positiva poco frecuente en el contexto de capex agresivo. La empresa proyecta gastar entre 115.000 y 135.000 millones de dólares (entre 108.000 y 127.000 millones de euros) en infraestructura en 2026, frente a 72.220 millones en 2025. El salto de capex no es marginal: es del 60 por ciento interanual y se justifica casi por completo con la apuesta superinteligente.
El cierre del Llama abierto y el coste cultural
El movimiento tiene una dimensión cultural difícil de ignorar. Meta lleva tres años explicando que el open source aceleraba la innovación, abarataba el coste de inferencia, evitaba lock-in y democratizaba la IA. Cerrar Muse Spark contradice frontalmente esa tesis. La narrativa pasa de plataforma para todos a producto para captar usuarios finales, en línea con la estrategia que ya siguen OpenAI y Google.
Los desarrolladores y centros de investigación que se habían apoyado en Llama tendrán que diversificar. Mistral, Qwen y DeepSeek son los candidatos naturales para ocupar el hueco. La duda sobre el futuro del propio Llama sigue abierta a finales de abril: ¿habrá un Llama 5? ¿Llegará en formato open source aunque sea con menos capacidad? Yann LeCun, jefe científico de IA de Meta y portavoz histórico del open source, ha guardado un silencio inusual desde que Wang asumió el mando.
Actualización a 26 de abril de 2026
Doce días después del lanzamiento, Meta anunció una reestructuración con 8.000 despidos en mayo de 2026 que podría afectar al 20 por ciento de la plantilla para liberar presupuesto y reorientar la compañía hacia la apuesta de Superintelligence Labs. La reestructuración recorta especialmente FAIR, el laboratorio de investigación fundamental que dio salida a la familia Llama, con unas 600 bajas notificadas en una primera oleada.
Wang ya está moviendo equipos hacia el desarrollo de Muse Pulse, la versión de razonamiento que Meta planea presentar en el segundo semestre del año, según fuentes citadas por The Information y Reuters. Las primeras filtraciones internas apuntan a un modelo entre 200.000 y 400.000 millones de parámetros entrenados sobre el cluster de Hyperion en Luisiana, que sumará 7,46 GW de capacidad cuando esté operativo.
Mi valoración
El lanzamiento de Muse Spark es el reconocimiento más explícito que Meta ha hecho jamás de que la estrategia open source de Llama no estaba ganando la guerra de la IA generativa. Llama era enormemente popular entre desarrolladores e investigadores, pero los productos del consumidor (chatbots, asistentes integrados) los dominaban OpenAI, Google y Anthropic. Pasar a un modelo cerrado significa que Meta quiere competir directamente en el mercado de productos de IA, no en el de infraestructura.
Llevo cubriendo a Meta desde 2017 y nunca había visto un giro estratégico tan brusco anclado en una sola contratación. Wang tiene 27 años y lidera ahora el laboratorio que va a justificar entre 115.000 y 135.000 millones de dólares de capex anual. La pregunta abierta más interesante no es técnica sino organizativa: qué pasa con los miles de investigadores Llama que llevan dos años trabajando con la mentalidad de pesos abiertos y de pronto tienen que firmar NDAs y desarrollar producto cerrado. Esa cultura no se cambia con un memo.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Muse Spark y quién lo desarrolla?
El primer modelo de IA de Meta Superintelligence Labs, la división creada en 2025 tras el fiasco de Llama 4 y dirigida por Alexandr Wang, ex-CEO de Scale AI. Es un modelo cerrado, no open source. Es el primer paso de una hoja de ruta que incluye Muse Pulse en el segundo semestre.
¿Dónde se puede usar Muse Spark?
En meta.ai (web) y en la app de Meta AI. No está disponible para descarga ni vía API pública, a diferencia de los modelos Llama anteriores. Esto cambia la propuesta de Meta hacia un producto cerrado para usuario final, no infraestructura para terceros.
¿Es el fin de Llama?
Meta no lo ha confirmado oficialmente, pero Muse Spark marca un giro estratégico hacia modelos cerrados y centrados en producto. La reestructuración de abril de 2026 (con 8.000 despidos previstos en mayo) recorta especialmente FAIR, el equipo histórico detrás de Llama. El proyecto pierde recursos en favor de MSL.