Cosa possiamo imparare da Avocado: Il modello AI non rilasciato di Meta

      Nel panorama competitivo degli agenti AI, dove le aziende chiudono affari di investimento ogni giorno per costruire ed espandere la loro infrastruttura e software AI, le aziende che sembrano guidare la corsa sono OpenAI, Anthropic, Microsoft, NVIDIA, Google e Amazon.

      Ma nonostante il successo della sua famiglia di modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), una delle grandi aziende tecnologiche che sembra avere difficoltà a mantenere la rilevanza è Meta.

      La strategia AI di Meta è attualmente divisa tra apertura, scala e controllo. Il prossimo passo dell'azienda tecnologica ha posticipato il lancio a causa di preoccupazioni sulle prestazioni, il modello AI con nome in codice 'Avocado', aprendo nel contempo la porta a un dibattito all'interno dell'industria riguardo all'open source e alla redditività.

      La strategia AI di Meta: Meta AI, LlaMa e 'Avocado'

      La grande azienda tecnologica guidata da Mark Zuckerberg ha accelerato il suo posizionamento nell'intelligenza artificiale con l'introduzione di Meta AI.

      Originariamente lanciato come chatbot integrato in WhatsApp, Instagram, Facebook e Messenger nel settembre 2023, il prodotto ha fatto un significativo passo avanti nell'aprile 2025 con il debutto di un'app dedicata e autonoma, svelata alla conferenza per sviluppatori LlamaCon di Meta, portando con sé un Discover Feed, capacità vocali e funzionalità di personalizzazione più profonde.

      È stato progettato come un'interfaccia rivolta ai consumatori per l'AI generativa, consentendo agli utenti di generare contenuti, tenere conversazioni, interagire attraverso un Discover Feed e gestire annunci all'interno dell'ecosistema di Meta.

      Dietro le quinte, Meta AI è alimentato da LlaMa, che è la famiglia di LLM di Meta. Llama è stato inizialmente lanciato come uno strumento per aiutare i ricercatori e altri che non potevano accedere a grandi quantità di infrastruttura per studiare i modelli AI, posizionandosi come una soluzione per democratizzare l'accesso all'interno dell'industria.

      Nel tempo, Llama ha lanciato 4 modelli, come un sistema AI multimodale open-source. Inoltre, Meta ha lanciato un'anteprima limitata dell'API Llama (Application Programming Interface) per consentire agli sviluppatori di connettersi e utilizzare i loro modelli Llama.

      Ma oltre a Llama e Meta AI, i rapporti suggeriscono che Meta ha lavorato sulla sua prossima generazione di modelli AI: 'Avocado'. Nonostante non ci sia stata alcuna dichiarazione ufficiale al riguardo, un portavoce di Meta ha parlato con Reuters spiegando come Meta stia lavorando su questo nuovo modello AI di frontiera diverso dai loro modelli precedenti.

      Mentre Llama è caratterizzato per essere open-source, 'Avocado' sarebbe invece proprietario, rendendo impossibile per gli sviluppatori esterni scaricare liberamente i suoi pesi e i relativi componenti software.

      Avocado non è la storia principale, ciò che rivela su Meta è

      Il cambiamento di cuore di Meta sfida il fattore di differenziazione che Zuckerberg era così orgoglioso di abbracciare nel 2024 e che era l'idea centrale dopo il dispiegamento di Llama. Che l'open-source avrebbe colmato il divario nello sviluppo dell'AI consentendo agli sviluppatori di migliorarlo e creare versioni più piccole.

      Un anno dopo quel primo memo, Mark Zuckerberg ha condiviso un secondo evidenziando come si aspettava che Meta continuasse a essere un leader nell'Open Source, ma a causa di preoccupazioni per la sicurezza sarebbero stati più cauti riguardo a "ciò che scegliamo di open source", suggerendo una rivalutazione del suo approccio iniziale.

      Questa decisione può essere analizzata come un cambiamento di Meta da una chiara strategia AI a una reattiva. Prima, dopo l'ascesa di Deepseek come un importante concorrente nel panorama AI, dove il suo modello R1 e una famiglia di varianti distillate più piccole costruite su architetture Llama e Qwen, hanno dimostrato che i componenti open-source potrebbero essere sfruttati per costruire sistemi altamente competitivi.

      Questo ha rappresentato uno svantaggio significativo per Meta, poiché i suoi modelli open-source fornivano un vantaggio cruciale a un concorrente. Inoltre, un modello AI closed-source rappresenta un sollievo economico per il massiccio investimento che Meta sta facendo per sfruttare le proprie capacità AI.

      Ad esempio, a giugno 2025, Meta ha investito 14,3 miliardi di dollari nella società di etichettatura dei dati Scale AI in cambio di una partecipazione del 49%, portando a bordo il fondatore di Scale AI, Alexandr Wang, per guidare i newly formed Meta Superintelligence Labs, la divisione ora incaricata di sviluppare 'Avocado'.

      Disruption: Meta sotto pressione

      Tuttavia, gli sviluppi recenti suggeriscono che la strategia AI di Meta potrebbe entrare in una fase di incertezza. Mentre l'azienda inizialmente si è posizionata come leader nei modelli open-source con Llama, il lancio dell'ultima generazione ha affrontato notevoli sfide.

      La ricezione iniziale del nuovo modello è stata mista, dove alcuni sviluppatori hanno segnalato una scarsa prestazione rispetto ai sistemi concorrenti. Ha anche avuto una riduzione nella ricezione e nell'adozione rispetto ai modelli passati.

      Inoltre, il modello di punta di Llama 4 'Behemoth', che ci si aspettava fosse un "modello insegnante" molto più grande, è stato ripetutamente posticipato mentre gli ingegneri faticano a migliorare le sue capacità.

      Il nuovo modello di frontiera 'Avocado', era previsto per essere lanciato a marzo 2026, ma sembra anche avere difficoltà a prendere vita. Una persona a conoscenza della questione ha detto a Reuters che il rilascio è stato posticipato a maggio o giugno.

      Il motivo del ritardo è che 'Avocado' stava deludendo rispetto a Gemini 2.5 e Gemini 3 di Google e ad altri modelli dei suoi concorrenti AI, nei test interni per ragionamento, codifica e scrittura, hanno detto le fonti.

      Inoltre, persone a conoscenza della questione hanno anche detto come la leadership di Meta stia apparentemente discutendo di concedere in licenza temporaneamente Gemini da Google per alimentare 'Avocado' e altri prodotti AI dell'azienda, sebbene non siano state prese decisioni.

      Implicazioni

      Presi insieme, questa catena di eventi suggerisce non problemi isolati, ma piuttosto solleva interrogativi sulla strategia a lungo termine di Meta nell'AI. Sembra che Meta non stia più eseguendo una singola strategia AI coerente, ma stia esplorando più direzioni contemporaneamente.

      Al centro di questo cambiamento nella strategia AI di Meta c'è la crescente tensione tra apertura e controllo. Il successo di Llama ha stabilito Meta come un attore chiave nell'ecosistema AI open-source, consentendo una vasta adozione e crescita oltre l'azienda.

      Il crollo è stata la sfida di mantenere un vantaggio competitivo, poiché concorrenti come DeepSeek hanno sfruttato il modello open-source per potenziare i propri modelli. L'adozione di 'Avocado' suggerisce un pivot strategico in questo senso, ma indebolisce il fattore di differenziazione di Meta per essere un Open AI per tutti.

      Allo stesso tempo, la decisione di passare da modelli open a closed source, arriva come una soluzione per compensare le spese per lo sviluppo dell'AI a seguito della intensa strategia di investimento di Mark Zuckerberg per posizionare Meta come uno dei leader nel panorama competitivo dell'AI, come gli investimenti di 600 miliardi di dollari impegnati per l'infrastruttura AI negli Stati Uniti, centri dati, progetti energetici e programmi di forza lavoro entro il 2028.

      Una spesa che sembra essere molto rilevante per l'azienda poiché le sfide di esecuzione sollevano ulteriori preoccupazioni. I ritardi, le ricezioni fisse o i modelli, e i rapporti di scarsa prestazione di 'Avocado' rispetto alla concorrenza, indicano che Meta sta rimanendo indietro nello sviluppo dell'AI di frontiera e deve chiudere quel divario presto.

      Il segnale più significativo risiede nella possibilità di dipendenza esterna di Meta da Google, poiché la potenziale concessione temporanea in licenza di modelli come Gemini esternalizzerebbe la tecnologia di Meta per sostenere i suoi prodotti AI. Segnando un cambiamento fondamentale: dal costruire capacità core all'agire come uno strato di distribuzione.

      L'ultima domanda non è più