Quando Meta rilasciò Llama 2 nel 2023, la maggior parte dell’industria assunse che fosse un errore strategico. Perché regalare una tecnologia il cui addestramento è costato centinaia di milioni di dollari?
Tre anni dopo, la strategia sembra un colpo da maestro.
La mossa distributiva
Meta non ha bisogno di monetizzare l’AI direttamente. Monetizza l’attenzione, e l’AI rende i suoi prodotti migliori nel catturarla. Ogni modello Llama che gira sull’infrastruttura di un concorrente insegna a Meta cosa vogliono davvero le persone dall’AI — e ogni sviluppatore che costruisce su Llama alla fine costruisce funzionalità per Facebook, Instagram e WhatsApp.
È il playbook di Android, eseguito a livello di modello.
L’impatto di Llama 4
Il rilascio di Llama 4 all’inizio di quest’anno ha mandato un’onda d’urto attraverso l’industria. A 70B parametri, eguagliava GPT-4o nella maggior parte dei benchmark. A 405B, lo superava in diversi. Entrambi sono stati rilasciati sotto una licenza commerciale permissiva che permetteva a qualsiasi azienda di fare fine-tuning e deploy senza royalty.
Il pavimento dei prezzi per l’inferenza AI commerciale è crollato quasi immediatamente.
La risposta del closed-source
OpenAI, Google e Anthropic hanno tutte accelerato le loro timeline di sviluppo in risposta. La teoria implicita che i modelli di frontiera avrebbero sempre mantenuto un vantaggio significativo sulle alternative aperte è ora seriamente in discussione.
Meta potrebbe non star cercando di vincere l’AI. Potrebbe star cercando di assicurarsi che nessun altro ci riesca.