La jugada de Meta para 2025: Cómo el cambio en la trayectoria de la IA reescribió el futuro de la empresa

Meta Platforms (NASDAQ: META) no jugó a lo seguro en 2025. Mientras los competidores hablaban de inteligencia artificial, Meta construyó para ello—y los movimientos que hizo este año revelan algo más profundo que una estrategia trimestral: un cambio fundamental en cómo se ve a sí misma en la era de la IA.

La compañía hizo tres apuestas interconectadas. Juntas, sugieren que Meta ya no está contenta con ser solo una empresa de aplicaciones. Se está posicionando como una columna vertebral de infraestructura para la IA. Esto es lo que realmente ocurrió.

La $60 Apuesta de Mil millones: Cuando la infraestructura se convierte en estrategia

La decisión de Meta de comprometer aproximadamente $60–65 mil millones en infraestructura de computación y centros de datos AI y no solo un aumento temporal en gastos, fue una declaración sobre prioridades.

Wall Street se inquietó. Después de años de disciplina en costos tras 2022, de repente Meta absorbía gastos iniciales masivos. Pero aquí está el cálculo: en el desarrollo de IA, la computación se ha convertido en el verdadero cuello de botella. El acceso a clústeres de GPU, la potencia de procesamiento en bruto y la infraestructura optimizada separan a las empresas que iteran a velocidad de rayo de aquellas que avanzan a ritmo normal.

Al escalar una de las mayores flotas de GPU del mundo y reconstruir centros de datos para cargas de trabajo de IA, Meta básicamente decidió: “Vamos a poseer nuestro propio cuello de botella”. Eso no es desesperación. Es el mismo cálculo que hizo Amazon con AWS a principios de los 2010—absorber el dolor a corto plazo para construir un foso defensible.

Para los inversores que ven cómo se comprimen los márgenes trimestrales, la verdadera visión es esta: Meta dejó de jugar solo para la apariencia y empezó a jugar para el control. Si la IA realmente se convierte en el próximo paradigma de la computación, controlar la infraestructura que la impulsa importa más que controlar cualquier aplicación individual.

LLaMA: El caballo de Troya de código abierto

Mientras competidores como OpenAI protegían sus modelos tras muros de API, Meta hizo algo contraintuitivo. Lanzó LLaMA como software de código abierto—y con LLaMA 4, demostró que los modelos disponibles abiertamente podían competir en la frontera, siendo más baratos y fáciles de personalizar.

Pero la genialidad de LLaMA no estaba en los puntajes de los benchmarks. Estaba en la captura del ecosistema.

Al hacer LLaMA disponible gratuitamente, Meta no solo lanzó un producto. Creó una capa de infraestructura sobre la cual desarrolladores, startups y empresas podían construir. ¿Los costos de despliegue? Se desplazaron hacia afuera. ¿La participación de los desarrolladores? Se atrajo directamente a la órbita de Meta.

Lo que surge con el tiempo es un efecto de red que nada puede igualar a los modelos cerrados. Las herramientas se estandarizan en torno a LLaMA. Los frameworks se optimizan para él. Los investigadores publican trabajos sobre él. De repente, el modelo de Meta se convierte en la de facto base sobre la cual todos construyen.

Esto recuerda el libro de jugadas de Android en móvil. Android no venció a iOS siendo más rentable. Ganó convirtiéndose en la plataforma que todos usaban para construir. Meta está intentando una trayectoria idéntica en IA—posicionando LLaMA no como un competidor de ChatGPT peleando por dólares de los consumidores, sino como la infraestructura que todos usan para construir sus propios servicios de IA.

El código abierto, en esta lectura, no es altruismo. Es apalancamiento.

Restructuración para la ejecución: La ventaja de la velocidad

El tercer cambio fue invisible para la mayoría de los observadores, pero crítico internamente. Meta reconstruyó su organización de IA bajo una nueva estructura con Superintelligence Labs, incorporó a Alexandr Wang para liderar la investigación en razonamiento, y redujo la dispersión en equipos que se habían vuelto demasiado distribuidos.

Esto importa porque la ventaja de Meta nunca fue el talento en investigación pura. Muchos laboratorios tienen investigadores brillantes. La verdadera ventaja de Meta es la escala—billones de usuarios generando bucles de retroalimentación en Facebook, Instagram, WhatsApp y Threads.

La reorganización indicó una cosa: la ejecución importa más que los papers. El éxito se mide no por investigaciones publicadas o demos impresionantes, sino por qué tan rápido nuevas capacidades de IA llegan a los usuarios reales y qué tan rápido la compañía aprende de ese despliegue.

Es un enfoque disciplinado. Meta no intenta contratar para dominar la IA ni perseguir metas abstractas. Intenta superar a todos a gran escala. Mejor segmentación de anuncios con modelos superiores. Clasificación de contenido más inteligente. Herramientas para creadores que funcionan más rápido. Experiencias de mensajería que parecen sin fricciones.

La estrategia de código abierto no se traduce en ingresos directos por LLaMA. Se traduce en que cada producto de Meta mejora de manera incremental porque la IA fundamental se fortaleció.

Qué significa esto: Juego de infraestructura, no de aplicaciones

Al juntar estas tres movimientos, se forma un argumento coherente.

Meta invirtió mucho en la propiedad de la computación. Abrió sus modelos al mundo. Se reorganizó implacablemente en torno a la velocidad de envío. Ninguno de estos garantiza el éxito. Pero juntos, redefinen la trayectoria de Meta en la era de la IA.

La compañía ya no apuesta a poseer la mejor aplicación de IA para consumidores. Apuesta a poseer el sustrato sobre el cual todos construyen. Eso es un negocio fundamentalmente diferente y un perfil de riesgo también diferente.

Si la IA se convierte en la columna vertebral de las experiencias digitales—y la evidencia sugiere que sí—entonces las empresas que controlen esa columna vertebral ganan, independientemente de qué aplicación específica capte titulares.

Para los inversores a largo plazo, ese cambio de trayectoria importa mucho más que cualquier compresión de márgenes trimestrales. La verdadera prueba será en 2026 y más allá: ¿Podrá Meta convertir realmente esta base en ventajas competitivas duraderas? ¿Podrá enviar más rápido que sus pares? ¿Podrán los desarrolladores preferir genuinamente construir sobre LLaMA?

La base ya está sentada. Ahora viene la fase de ejecución.