Meta ha rinviato il lancio del suo modello di intelligenza artificiale di nuova generazione, nome in codice «Avocado», dopo che i test interni lo hanno mostrato in difficoltà rispetto ai migliori concorrenti. Il modello, atteso inizialmente a marzo, è slittato ad almeno maggio 2026, e il ritardo ha riacceso i dubbi sulla colossale scommessa di Mark Zuckerberg sulla «superintelligenza».
Cosa dicono i benchmark interni
Secondo le ricostruzioni, nei test interni Avocado si collocherebbe tra Gemini 2.5 e Gemini 3.0 di Google: un livello insufficiente per un modello che dovrebbe competere ai vertici. Le aree più critiche sarebbero il ragionamento e la programmazione, proprio i terreni su cui Google, OpenAI e Anthropic hanno alzato l'asticella negli ultimi mesi con modelli come Gemini 3.5, GPT-5.5 e Claude Opus 4.7.
In una nota interna, la product manager di Meta Superintelligence Labs Megan Fu avrebbe definito Avocado il modello base più capace mai costruito dall'azienda, sostenendo che potrebbe superare i rivali una volta applicate ulteriori fasi di post-training. Ma il messaggio non ha dissipato i dubbi: tra i ricercatori sarebbero emerse tensioni interne sulla direzione del progetto e sul rapporto tra il nuovo laboratorio per la superintelligenza e i team storici dell'IA di Meta.
La differenza tra modello «base» e prodotto finito
Per capire la posta in gioco conviene distinguere due fasi. Il «modello base» (o pre-addestrato) è la rete neurale grezza addestrata su enormi quantità di testo e dati; il «post-training» è la fase successiva — apprendimento per rinforzo, messa a punto sulle istruzioni, allineamento — che trasforma quel cervello grezzo in un assistente utile e affidabile. Sostenere, come fa Meta, che Avocado sia un ottimo modello base ma vada ancora rifinito significa scommettere che gran parte del divario con i rivali si possa colmare proprio in questa seconda fase. È una scommessa tecnicamente plausibile, ma rischiosa: anche OpenAI, Google e Anthropic investono pesantemente nel post-training, e il bersaglio si muove in continuazione.
Una spesa da 115-135 miliardi sotto la lente
Il ritardo pesa perché arriva su una scommessa finanziaria enorme. Meta ha messo a budget tra 115 e 135 miliardi di dollari di investimenti per il 2026 nella corsa alla superintelligenza: data center, GPU, e ingaggi di ricercatori pagati a cifre record, con bonus che in alcuni casi avrebbero raggiunto livelli da fuoriclasse dello sport. Quando il modello che dovrebbe giustificare quella spesa non regge il confronto con i rivali, gli investitori cominciano a chiedersi se il ritorno arriverà — e quando.
Il contesto non aiuta. La precedente famiglia open di Meta, Llama 4, aveva ricevuto un'accoglienza tiepida rispetto alle attese, e nel frattempo l'azienda ha annunciato tagli al personale per riallocare risorse verso l'IA. La pressione su Zuckerberg per mostrare risultati concreti è altissima, anche perché il mercato premia oggi chi dimostra ricavi e prodotti, non solo annunci.
L'ipotesi che fa rumore: licenziare la tecnologia di Google
Il dettaglio più sorprendente è che i vertici dell'IA di Meta avrebbero discusso la possibilità di licenziare temporaneamente la tecnologia Gemini di Google per colmare il divario, in attesa che i modelli interni maturino. Nessuna decisione sarebbe stata presa, ma la sola ipotesi è significativa: una delle aziende più ricche del mondo, che ha fatto dell'IA open la sua bandiera, valuta di appoggiarsi al modello di un diretto concorrente. Sarebbe un'ammissione pesante, e mostrerebbe quanto la frontiera dei modelli sia diventata difficile da raggiungere anche per chi ha risorse quasi illimitate.
Perché conta per chi usa l'IA
La vicenda Avocado racconta che la frontiera dei modelli si è fatta durissima: spendere di più non garantisce più di vincere. Per chi sviluppa prodotti, è la conferma che oggi la qualità migliore non è necessariamente «di casa» Meta, e che conviene restare agnostici sul fornitore, scegliendo di volta in volta il modello migliore per il compito — un principio che vale anche per le aziende italiane che integrano l'IA nei propri servizi.
Per gli oltre tre miliardi di utenti che incontrano Meta AI dentro WhatsApp, Instagram e Facebook, il rischio è di restare un passo indietro rispetto a chi usa Gemini, ChatGPT o Claude. Molto dipenderà dai prossimi mesi: se il post-training annunciato porterà Avocado ai livelli promessi, Meta potrà rientrare in gioco; altrimenti dovrà ripensare alla radice la propria strategia, scegliendo se continuare a inseguire la frontiera in proprio o specializzarsi dove ha un vantaggio reale, come la distribuzione di massa e l'integrazione nelle sue app.
