Meta (META.US) affronta direttamente OpenAI e Anthropic: lancia il primo agente AI di programmazione Muse Code, puntando su prezzi bassi e capacità di "recupero da crash"
Mercoledì, il CEO di Meta, Mark Zuckerberg, ha annunciato ufficialmente sui social media il lancio del primo agente AI per la programmazione dell'azienda: Muse Code (versione beta).
Secondo quanto riportato da Finanza Intelligente APP, nel contesto sempre più affollato degli strumenti di programmazione AI, Meta (META.US) ha finalmente lanciato una vera e propria bomba. Mercoledì, Mark Zuckerberg, CEO di Meta, ha annunciato ufficialmente sui social media il rilascio del suo primo agente intelligente di programmazione AI—Muse Code (versione beta), sfidando direttamente Codex di OpenAI e Claude Code di Anthropic.
Questa mossa segna un passo fondamentale di Meta nel settore delle applicazioni AI generative e, nel contesto di una pressione crescente sul core business pubblicitario e di ingenti investimenti nelle infrastrutture AI, rappresenta una nuova via di monetizzazione che Meta mostra al mondo esterno.
Prestazioni non al top, ma “affidabilità” e “basso costo” diventano il punto di svolta
Muse Code non è un prodotto isolato, ma è alimentato dal nuovo modello di base Muse Spark 1.2 sviluppato dal Super Intelligent Lab di Meta. Secondo diversi benchmark pubblicati da Meta, la capacità di programmazione di Muse Code non raggiunge ancora quella dei concorrenti di punta, ma le sue caratteristiche distintive sono ben definite.
Nel benchmark Terminal-Bench 2.1, la combinazione di Muse Code e Muse Spark 1.2 ha ottenuto un punteggio dell’82,9%, inferiore all’86,7% raggiunto da Anthropic Claude Code su Opus 5, ma superiore rispetto a Codex di OpenAI basato su GPT-5.6 Terra (81,8%) e a Grok Build (81,6%). Nei benchmark DeepSWE 1.1 e nei test interni di Meta, che valutano le capacità di codifica degli agenti, il prodotto si posiziona ancora come inseguitore, risultando dietro Opus 5 e Codex di circa 5-9 punti percentuali.
Dato che le sole prestazioni non sono al vertice, Meta punta tutto sull’affidabilità ingegneristica e sull’estremo rapporto qualità-prezzo. Alexandr Wang, Chief AI Officer di Meta, ha dichiarato in un’intervista che, rispetto ai prodotti di Anthropic e OpenAI, la strategia di Meta è quella di differenziarsi sul prezzo, non sulle capacità.
Il livello di prezzo “contributore” di Muse Code è estremamente competitivo, inferiore a un decimo rispetto ai tradizionali modelli a consumo; la condizione, però, è che gli sviluppatori scelgano la fascia di prezzo più bassa accettando di contribuire al miglioramento del modello, il che implica l’uso da parte di Meta di dati di terze parti per rafforzare la tecnologia sottostante. Per clienti aziendali particolarmente attenti alla privacy, Meta accetta anche richieste di “zero conservazione dati”, impegnandosi a non trattenere i dati degli sviluppatori ai fini del training.
Nato per task a lungo termine: recupero dopo crash e operatività continua per 24 ore
Come strumento di programmazione dotato di capacità decisionali autonome, Muse Code è progettato per gestire compiti complessi di ingegneria software su ampie basi di codice. È in grado di pianificare modifiche, scrivere codice e verificare risultati in completa autonomia, coordinando anche più sub-agenti persistenti che lavorano in parallelo per migliorare velocità e accuratezza nella risoluzione dei problemi.
Una delle caratteristiche più apprezzate dagli sviluppatori riguarda il suo meccanismo runtime. Il sistema registra ogni chiamata al modello, esecuzione di strumenti, approvazione e modifica in un log locale degli eventi, creando così una fonte dati affidabile unica. Questo significa che, se l’agente si blocca o viene interrotto durante un’operazione prolungata, può ripartire esattamente dal punto di crash senza dover ricominciare daccapo. Mentre i concorrenti non hanno ancora reso questa funzionalità un pilastro centrale, Meta ritiene che si tratti della caratteristica più interessante per programmatori impegnati in task a lungo termine e ad alta complessità.
In un test di resistenza, Muse Code ha effettuato un’ottimizzazione iterativa di oltre 1000 chiamate a strumenti sul kernel, utilizzando GPU Hopper di Nvidia (NVDA.US), per una durata totale di 24 ore. Inoltre, Muse Code ha dimostrato un’elevata capacità multimodale: in una presentazione, un utente ha semplicemente caricato sul terminale un video aereo di una casa e Muse Code è stato in grado di comprendere il contenuto e generare direttamente un sito web ricco di elementi visivi e funzionalità di prenotazione.
Nuova strategia AI: guidata da Alexandr Wang, urgenza di dimostrare capacità di monetizzazione
Il debutto di Muse Code rappresenta il risultato chiave della riorganizzazione della strategia AI di Zuckerberg. Alexandr Wang, che ha assunto la guida del Super Intelligent Lab di Meta dallo scorso giugno, è la figura centrale di questa trasformazione. In precedenza, i modelli sviluppati internamente da Meta erano chiaramente indietro rispetto a ChatGPT e Claude per quanto riguarda le capacità di programmazione, cosa che Zuckerberg ha ammesso pubblicamente il mese scorso, rivelando anche che la versione precedente di Muse Spark era già stata utilizzata internamente per sviluppare funzionalità applicative.
Il lancio sul mercato dell’intelligenza artificiale per la programmazione coincide con un momento finanziariamente delicato per Meta. La scorsa settimana, il titolo Meta ha subito un ribasso in seguito a previsioni di ricavi deboli e alla comunicazione di un forte calo del free cash flow del secondo trimestre. Il mercato è generalmente preoccupato che i massicci investimenti annuali nei data center e nelle infrastrutture di calcolo possano non garantire un ritorno proporzionato. L’offerta di API a pagamento di Muse Code è il tentativo chiave di Zuckerberg di generare entrate dirette dall’AI, andando oltre il core business pubblicitario che rappresenta il 98% dei ricavi aziendali.
Wang ha affermato che al momento gli sviluppatori possono utilizzare Muse Code on-demand tramite API sulla pagina sviluppatori di Meta, e che il modello sarà presto disponibile anche sulla piattaforma OpenRouter, che ospita numerosi modelli open source di grande popolarità come DeepSeek.
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