Alexandr Wang assegura internament que el pròxim gran model de Meta, conegut amb el nom en clau Watermelon, ja iguala GPT-5.5 d’OpenAI, una afirmació que reforça l’aposta de Mark Zuckerberg per la superintel·ligència, la infraestructura pròpia i un futur negoci de serveis al núvol per rendibilitzar els seus centres de dades.
Meta torna a voler situar-se a la primera línia de la cursa mundial per la intel·ligència artificial. Després de mesos de dubtes sobre el rendiment dels seus models, reorganitzacions internes, fitxatges milionaris i una pressió creixent dels inversors perquè justifiqui les enormes inversions en infraestructura, la companyia de Mark Zuckerberg assegura ara que el seu pròxim gran model, amb nom en clau Watermelon, ja es troba al nivell de GPT-5.5, el model insígnia d’OpenAI. L’afirmació prové d’Alexandr Wang, responsable de Meta Superintelligence Labs, que segons Business Insider va transmetre aquest missatge durant una reunió interna amb treballadors.
La declaració és especialment significativa perquè és la primera vegada que Meta sosté de manera tan explícita que ha aconseguit arribar al nivell dels models més avançats d’OpenAI. Durant els darrers anys, la companyia havia mantingut una posició singular dins de l’ecosistema de la IA: disposava d’una capacitat financera enorme, de milers de milions d’usuaris i d’una aposta molt clara pels models oberts amb la família Llama, però al mateix temps persistia la percepció que OpenAI, Anthropic i Google DeepMind continuaven liderant el mercat en raonament avançat, programació i sistemes autònoms basats en agents. Amb Watermelon, Meta pretén canviar definitivament aquesta narrativa.
Segons la informació publicada per Business Insider, Wang va explicar als empleats que Watermelon ja havia assolit un nivell comparable a GPT-5.5 en diverses proves internes i que continuava millorant especialment en dues àrees considerades fonamentals per a la nova generació d’intel·ligència artificial: la programació i els agents autònoms. Aquest detall és especialment rellevant perquè la competència entre laboratoris ja no gira únicament al voltant de la qualitat de les respostes conversacionals o de la capacitat de resumir textos. La frontera tecnològica s’està desplaçant cap a models capaços d’escriure codi complex, planificar processos, coordinar eines externes i executar tasques llargues amb supervisió mínima.
Cal interpretar aquestes afirmacions amb prudència. Watermelon encara no ha estat presentat oficialment, Meta no ha publicat els resultats dels benchmarks que justificarien aquesta comparació i OpenAI tampoc no ha reaccionat públicament. En el sector de la IA és habitual que les grans companyies utilitzin missatges interns per reforçar la moral dels equips, transmetre confiança als inversors o enviar senyals als competidors. Tot i això, el simple fet que el màxim responsable de Meta Superintelligence Labs asseguri que la companyia ha atrapat OpenAI constitueix un missatge estratègic de primer ordre.
Aquest anunci arriba després d’una etapa especialment delicada per a Meta. Malgrat l’èxit dels models Llama dins de l’ecosistema de codi obert, molts desenvolupadors i analistes continuaven considerant que OpenAI, Anthropic i Google mantenien un avantatge clar en els models de frontera. Zuckerberg necessitava demostrar que les inversions multimilionàries en infraestructura, talent i recerca començaven a traduir-se en resultats tangibles. Watermelon apareix així com el primer gran símbol d’aquesta nova etapa.
La creació de Meta Superintelligence Labs constitueix la reorganització més profunda que ha dut a terme Meta en l’àmbit de la IA. Reuters va informar que Zuckerberg havia decidit concentrar sota una única divisió tots els equips responsables dels grans models lingüístics i de la recerca avançada, situant-ne al capdavant Alexandr Wang, fundador de Scale AI, després que Meta invertís més de 14.000 milions de dòlars en aquesta empresa especialitzada en etiquetatge de dades i entrenament de models.
L’arribada de Wang va ser interpretada com una autèntica declaració de guerra en la batalla pel talent. Scale AI havia esdevingut un actor imprescindible per a molts dels principals laboratoris gràcies al subministrament de dades etiquetades i sistemes d’avaluació. Incorporar el seu fundador significava reforçar Meta no només des del punt de vista tecnològic, sinó també estratègic.
Reuters també va revelar que Meta havia ofert paquets retributius extraordinaris, en alguns casos valorats en centenars de milions de dòlars, per captar investigadors especialitzats en intel·ligència artificial procedents dels seus principals competidors. La companyia era conscient que el talent s’havia convertit en un dels recursos més escassos i valuosos de tota la indústria.
Watermelon seria, precisament, el primer gran resultat visible d’aquesta ofensiva. El model pren el relleu d’Avocado, que posteriorment va ser presentat públicament sota el nom de Muse Spark, el primer model desenvolupat per Meta després de la reorganització de l’equip de superintel·ligència. Muse Spark va obtenir una recepció desigual i no va aconseguir eliminar completament la percepció que Meta encara perseguia els seus rivals. Watermelon pretén situar-se en una altra categoria: no només competir amb OpenAI, sinó demostrar que Meta ja forma part del grup capdavanter.
El fet que Wang insisteixi especialment en la programació i els agents és molt revelador. La programació és avui un dels àmbits més competitius de la IA perquè té un impacte directe sobre la productivitat empresarial, el desenvolupament de programari i l’automatització de processos. Anthropic ha consolidat Claude com una referència en aquest terreny; OpenAI continua ampliant Codex i els seus sistemes agèntics; Google integra Gemini en els seus entorns de desenvolupament. Si Meta vol jugar a la mateixa lliga, necessita excel·lir també en aquestes capacitats.
Els agents representen el següent gran pas evolutiu. A diferència d’un simple chatbot, un agent és capaç de dividir una tasca en múltiples fases, consultar eines externes, recuperar informació, executar accions, verificar resultats i coordinar-se amb altres agents. Aquest tipus de sistemes promet automatitzar processos molt més complexos que la generació de text. Per a Meta, els agents podrien convertir-se en la nova capa funcional de WhatsApp, Facebook, Instagram, Messenger o les ulleres intel·ligents Ray-Ban Meta.
Aquest objectiu explica per què l’estratègia de Meta és diferent de la d’OpenAI o Anthropic. OpenAI monetitza principalment els seus models mitjançant ChatGPT i les API empresarials. Anthropic s’ha especialitzat en clients corporatius i desenvolupadors. Meta, en canvi, disposa d’un ecosistema amb milers de milions d’usuaris. Si aconsegueix integrar una IA de frontera dins de WhatsApp, Instagram o Facebook, podria transformar la manera com les persones creen contingut, interactuen, compren, treballen o consumeixen informació.
La distribució és, probablement, el gran avantatge competitiu de Meta. Un model equivalent a GPT-5.5 no seria únicament un èxit científic. Es convertiria en una tecnologia desplegable de manera immediata dins dels serveis digitals més utilitzats del planeta. Cap altre laboratori, excepte Google, disposa d’una plataforma amb una capacitat de distribució comparable.
Però aquesta ambició exigeix una infraestructura colossal. Zuckerberg ha anunciat inversions de centenars de milers de milions de dòlars en centres de dades destinats exclusivament a la IA. Reuters ja havia informat que Meta incrementava novament la seva despesa en capital per reforçar la seva posició davant d’OpenAI i Google. Algunes estimacions situen la inversió prevista entre 125.000 i 145.000 milions de dòlars només durant el 2026.
Aquestes xifres evidencien que la cursa per la IA ha deixat de ser exclusivament una competició d’algoritmes. Avui també és una batalla industrial basada en GPU, memòria, electricitat, refrigeració, xarxes, sòl disponible i centres de dades. La infraestructura s’ha convertit en el principal avantatge competitiu dels grans laboratoris.
Precisament aquí apareix un tercer element clau de l’estratègia de Meta. Segons Reuters, citant Bloomberg, la companyia estudia comercialitzar l’excés de capacitat dels seus centres de dades mitjançant un nou negoci de serveis al núvol. L’objectiu seria oferir tant els seus models d’intel·ligència artificial com capacitat de computació a tercers, competint així amb Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud o CoreWeave.
La idea respon a una lògica econòmica molt clara. Meta està invertint desenes de milers de milions en infraestructura. Si una part d’aquesta capacitat queda temporalment infrautilitzada, podria generar ingressos oferint-la a startups, desenvolupadors i grans empreses. La infraestructura deixaria de ser únicament un cost per convertir-se també en una nova línia de negoci.
Els mercats van reaccionar inicialment de manera positiva davant aquesta possibilitat. Reuters va explicar que les accions de Meta pujaven mentre que altres operadors especialitzats en infraestructura per a IA patien correccions davant la perspectiva d’un nou competidor amb una capacitat financera extraordinària.
Tanmateix, el projecte també desperta interrogants. Té sentit vendre capacitat de computació quan la pròpia Meta afirma que necessita més infraestructura que mai per entrenar Watermelon i els futurs models? Alguns analistes consideren que encara és aviat per convertir-se en proveïdor cloud, especialment si la cursa pels grans models continua accelerant-se.
Aquest debat reflecteix una tensió central de la nova economia de la IA. Les grans tecnològiques estan construint infraestructures d’una escala sense precedents, però encara busquen la millor manera de monetitzar-les. Microsoft ho fa mitjançant Azure; Amazon, amb AWS; Google combina Cloud i Gemini; OpenAI ven subscripcions i serveis empresarials. Meta, en canvi, continua explorant quin ha de ser el model econòmic que justifiqui les seves inversions.
La reorganització sota Meta Superintelligence Labs intenta respondre simultàniament als dos grans reptes de la companyia: desenvolupar models capaços de competir amb els millors del món i convertir aquesta tecnologia en productes reals que generin ingressos. Si Watermelon arriba realment al nivell de GPT-5.5, Meta disposarà d’una base molt més sòlida per integrar agents intel·ligents a WhatsApp, eines creatives a Instagram, assistents publicitaris més sofisticats i experiències multimodals en els seus dispositius.
La competència, però, continua accelerant-se. OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, xAI, Mistral, Qwen o DeepSeek no deixen d’avançar. En aquest context, arribar al nivell de GPT-5.5 seria una victòria important per a Meta, però probablement temporal. La frontera tecnològica es desplaça constantment.
A més, superar benchmarks no garanteix necessàriament el lideratge comercial. Un model pot obtenir excel·lents puntuacions en proves internes i, malgrat això, oferir una experiència inferior pel que fa a estabilitat, integració, latència, seguretat o ecosistema. OpenAI manté un gran avantatge gràcies a ChatGPT; Anthropic destaca en programació; Google aprofita la seva infraestructura global. Meta haurà de demostrar que Watermelon no només és competitiu sobre el paper, sinó també en l’experiència quotidiana dels usuaris.
També queda oberta una qüestió fonamental: Meta mantindrà la seva aposta pels models oberts si Watermelon assoleix realment aquest nivell? Fins ara, Llama ha estat una de les grans apostes pel codi obert. Però els governs comencen a considerar els models més avançats com a infraestructures estratègiques. Si Watermelon incorpora capacitats especialment sensibles en programació, agents o ciberseguretat, Meta podria veure’s pressionada per limitar-ne la distribució.
La geopolítica tindrà un paper cada vegada més important. Els Estats Units ja han començat a restringir l’accés internacional a determinats models avançats i a tractar-los com a tecnologies d’interès nacional. Això podria afectar també Meta si Watermelon es confirma com un model de frontera.
En definitiva, Watermelon representa molt més que un nou model lingüístic. És la peça central d’una estratègia molt més àmplia amb què Zuckerberg pretén recuperar protagonisme tecnològic, justificar les seves enormes inversions en infraestructura, captar els millors investigadors, consolidar Meta Superintelligence Labs i, eventualment, convertir Meta en un nou actor del mercat mundial dels serveis de computació per a IA.
La gran pregunta és si Meta aconseguirà transformar aquests avantatges potencials en lideratge real. Disposa de capital, infraestructura, talent i una base d’usuaris sense comparació. Ara intenta demostrar que també disposa dels models més avançats del món. Watermelon serà la prova definitiva d’aquesta ambició.
