Meta está intentando comprar su entrada al círculo ganador de la IA.

Meta $META está quemando dinero como si fuera combustible para aviones, y Wall Street no podría estar más feliz. En su última llamada de ganancias, la compañía pronosticó de 66 a 72 mil millones de dólares en gastos de capital para 2025, y los inversores apenas parpadearon. Las acciones subieron de todos modos, una señal de que los accionistas están dispuestos a aceptar la visión de IA del CEO Mark Zuckerberg a cualquier costo, siempre y cuando la máquina de anuncios de la compañía siga funcionando. Donde otras compañías podrían enfrentar revueltas activistas o llamados a la austeridad, Meta ha sido recompensada por escribir los cheques más grandes en la sala.

Zuckerberg está usando esa libertad para convertir a Meta en algo más parecido a un gastador soberano que a una plataforma de Silicon Valley. Miles de millones están fluyendo hacia GPUs de Nvidia $NVDA, hacia chips personalizados, hacia centros de datos que se asemejan a servicios públicos de energía. Miles de millones más están destinados al talento, con reclutadores ofreciendo cheques en blanco para atraer ingenieros de los rivales (aunque, eso supuestamente está en pausa). Y como si las facturas de hardware no fueran suficientes, Meta ahora está cerrando acuerdos con editores, startups de chips y proveedores de nube, parte de una campaña extensa para asegurarse de que ninguna parte de la economía de la IA esté fuera de su alcance.

La apuesta de la compañía aquí parece ser menos sobre inventar el algoritmo más ingenioso y más sobre abrumar el campo con capacidad, poder de permanencia y dinero, mucho dinero. La IA no es un deporte barato, y la compañía ha decidido que la mejor manera de asegurar un lugar en el círculo de ganadores es gastar hasta que la carrera se vuelva inasequible para cualquier otro.

Esa estrategia tiene precedentes: el giro de Meta hacia lo móvil hace una década fue una apuesta total que funcionó. Esta vez, el precio es simplemente varios órdenes de magnitud más alto. Por ahora, el resultado es una empresa que intenta comprarse su camino hacia el futuro de la IA desde todos los ángulos a la vez: chips, licencias, política, interfaces y comercio, un derroche de gasto que hace que incluso sus pares de alto gasto parezcan ahorrativos.

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El cómputo es la moneda del reino para Meta $META, y Zuckerberg ha dejado claro que tiene la intención de gastar más que sus rivales. La compañía ya se ha comprometido a construir uno de los mayores clústeres de GPU del mundo, supuestamente apuntando a cientos de miles de Nvidia $NVDA H100, un movimiento que, cuando se combina con la infraestructura existente, le da una capacidad de cómputo medida en una especie de escala de "supercomputadora".

Ese tipo de potencia no es solo para ejecutar Llama de manera eficiente. Meta está tratando de enviar una señal a inversores, rivales y reguladores de que la compañía está en las grandes ligas de la IA, que no es solo un seguidor rápido. El mero gasto de capital ardiente, decenas de miles de millones de dólares anualmente (ver: $66-72 mil millones) — coloca a Meta junto a Microsoft $MSFT, Google $GOOGL y Amazon $AMZN en la carrera armamentista de IA. La apuesta de Meta es que si los ganadores se determinarán por quién puede entrenar los modelos más grandes y más capaces, entonces el primer paso es comprar el campo de entrenamiento más grande.

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El dominio de Nvidia $NVDA en chips de entrenamiento ha creado lo que muchos están llamando el "impuesto GPU", y Meta $META no quiere seguir pagándolo para siempre. Es por eso que la compañía ha construido silenciosamente MTIA, un acelerador de inferencia propio que ahora está funcionando a gran escala, diseñado para manejar los miles de millones de llamadas de IA diarias en su conjunto de aplicaciones: Instagram, Facebook y WhatsApp.

Al diseñar su propio silicio, Meta espera reducir el costo por inferencia y recuperar el control de sus márgenes. Pero la inferencia es solo el comienzo. Se informa que Meta ha explorado diseños de chips de clase de entrenamiento y está supuestamente adquiriendo Rivos (negociación pendiente), una startup de RISC-V con talento en sistemas de alto rendimiento. Meta también firmó un acuerdo de capacidad de cómputo de $14.2 mil millones con CoreWeave hasta 2031. La lógica es defensiva tanto como ofensiva: Mientras la cadena de suministro de Nvidia siga siendo ajustada y los precios sigan siendo altos, Meta es vulnerable.

Poseer la pila podría darle a la empresa una protección contra los choques de suministro, una ventaja de costos a largo plazo y una plataforma para optimizaciones personalizadas que están afinadas específicamente para Llama. Todo esto se trata de I+D costoso ahora — para una IA más barata después.

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Pero las grandes empresas tecnológicas no solo gastan en chips y modelos; gastan en política. Meta $META ha creado un super PAC (el Proyecto de Excelencia Tecnológica Americana) y ha invertido millones en él para influir en la legislación estatal sobre IA, apostando a que muchas de las reglas que darán forma al uso de la IA se escribirán (al menos por ahora) lejos de Washington. Al mismo tiempo, la empresa está invirtiendo fuertemente en cumplimiento y cabildeo contra reglas excesivamente restrictivas, particularmente en torno a la apertura de modelos y la responsabilidad.

Igual de importante es la narrativa que Meta está impulsando. Al posicionar a Llama como “código abierto”, incluso cuando los críticos disputan cuán “abierto” realmente es, Meta está tratando de esculpir algún tipo de superioridad moral contra rivales como OpenAI, que son más reservados. Meta, presentándose como el democratizador de la IA, parece estar dándose cobertura para cabildear por reglas más laxas, mientras sigue construyendo aliados políticos.

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Los modelos comen datos, y Meta $META ha aprendido por las malas que raspar todo en la web abierta no es una estrategia sostenible. Las demandas de editoriales, discográficas y creadores han elevado las apuestas de lo que se alimenta en los entrenamientos. Así que la compañía ha comenzado a hacer lo que ha resistido durante mucho tiempo: desembolsar dinero.

Los informes de conversaciones de licencias con editoriales, el mismo tipo de acuerdos que están haciendo OpenAI y Google $GOOGL, parecen señalar que Meta está preparada para firmar cheques para legitimar su dieta de datos. El cálculo es simple. Primero, los conjuntos de datos con licencia proporcionan insumos de entrenamiento de mayor calidad y legalmente seguros, lo que reduce el riesgo de medidas cautelares costosas. En segundo lugar, le dan a Meta una narrativa para contrarrestar las demandas, afirmando que la compañía está colaborando, no aprovechándose. Y tercero, las licencias le dan a Meta una forma de asegurar derechos que otros no pueden acceder fácilmente. En el círculo de ganadores, lo que se alimenta a tus modelos importa tanto como cuántos GPUs puedes comprar.

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Meta $META no se conforma solo con construir modelos poderosos; quiere que estén en todos los lugares donde los usuarios viven y trabajan. Eso significa hacer acuerdos de distribución con socios como IBM $IBM, que integra Llama en pilas empresariales, y Qualcomm $QCOM, que coloca Llama directamente en dispositivos Snapdragon. La estrategia es sembrar el ecosistema con los modelos de Meta hasta que se conviertan en el estándar.

Pero quizás la apuesta más ambiciosa de la compañía es en interfaces de consumo. Sus gafas inteligentes Ray-Ban Display ahora vienen con una IA multimodal que puede ver y responder en tiempo real: una puerta de entrada portátil para los modelos de Meta. WhatsApp, Messenger e Instagram están cargados con asistentes de IA de Meta que normalizan chatear con bots impulsados por Llama como parte de la vida diaria. (Incluso si qué tan bien funcionan las gafas de IA todavía está muy en el aire.) Si Meta puede hacer que su IA sea la superficie más familiar, el asistente que ya usas sin pensar, entonces la transición de red social a plataforma de IA se siente menos como un salto y más como memoria muscular.