L’IA open source ha trovato un precursore in Meta, che da quasi un decennio si è posizionata come pioniera nell’open source di strumenti e tecnologie ad alto impatto nell’ambito dell’IA. Tra i suoi notevoli contributi ci sono PyTorch, React e il modello LLaMa originale. Con l’introduzione di Llama 2, Meta sta ulteriormente consolidando la sua posizione nel mondo dell’open source.
Grazie a questa strategia, la tecnologia di Meta ha avuto un’ampia adozione da parte degli sviluppatori, che hanno sperimentato il modello LLaMa 2 in vari contesti, proprio come è avvenuto con PyTorch. Tuttavia, i benefici per Meta non sono ancora del tutto chiari.
È interessante notare che numerose aziende hanno già integrato Llama 2 nei loro sistemi. Ad esempio, Perplexity AI, LunaAI, Poe e altre hanno incorporato Llama 2 nei loro chatbot. Anche aziende più piccole stanno sfruttando Llama 2 per analizzare i loro dati proprietari attraverso piattaforme come DataBricks e Amazon SageMaker. Questa apertura all’open source sembra indicare che Meta permette ad altri di utilizzare ciò che ha sviluppato, anche a fini commerciali. Ma come Meta trae profitto da questa politica?
Per comprendere meglio la scelta di Meta di puntare sull’open source, possiamo prendere in considerazione l’esempio di Threads, l’alternativa a Twitter che l’azienda ha rilasciato di recente. Purtroppo, Threads non ha avuto successo ed è stata presto abbandonata. Allo stesso modo, il Metaverso sembra essere associato più ad Apple che a Meta, a causa dell’annuncio del visore Vision Pro da parte di Apple. In ambito di intelligenza artificiale, Meta ha scelto di abbracciare l’approccio open source invece di focalizzarsi sui prodotti per i clienti.
Questo approccio potrebbe essere dovuto al successo ottenuto da Meta grazie all’open source di PyTorch, che lo ha reso uno dei framework di deep learning più popolari al mondo. La stessa situazione si è ripetuta con React. Con Llama 2, Meta intende continuare questa eredità e spingere avanti i confini della ricerca sull’IA, promuovendo la collaborazione e l’innovazione.
Tutti i nuovi sviluppi di PyTorch da parte di Meta sono stati guidati da uno scopo senza fini di lucro. Ad esempio, con l’introduzione della PyTorch Foundation per l’accesso ai modelli SOTA AI, l’azienda ha optato per la trasparenza aprendo il repository su GitHub, dove si contano già oltre 150.000 progetti. Anche il numero di progetti su Llama 2 continua a crescere su Hugging Face.
D’altro canto, per monetizzare Llama 2 e limitarne l’uso alle principali aziende tecnologiche, Mark Zuckerberg ha dichiarato che tali aziende dovranno stipulare un accordo commerciale con Meta, piuttosto che utilizzare il modello gratuitamente. Questa strategia sembra essere quella adottata da Meta per Llama 2, anche considerando le parole di Zuckerberg, che ritiene che Meta sia quattro anni indietro rispetto a OpenAI.
Tuttavia, l’approvazione di Yann LeCun per Llama 2 rafforza il potenziale impatto che questo modello open source può avere sulla comunità dell’IA. Offrendo gratuitamente le funzionalità di Llama 2, Meta consente alle startup e alle piccole organizzazioni di accedere a tecnologie avanzate di IA, riducendo le disparità e stimolando la prossima generazione di applicazioni basate sull’IA. Meta si augura di risolvere numerosi problemi con i modelli LLM esistenti e di guidare la ricerca, ottenendo anche qualche guadagno in modo trasparente.
Le entrate principali di Meta provengono dalla pubblicità, e la sua integrazione dell’IA in tutte le app potrebbe massimizzare i benefici in questo momento. La società ha anche riportato il trimestre più redditizio dopo il 2021. Al contrario, aziende come Google e OpenAI possono continuare a sviluppare i propri modelli.
Il successo di PyTorch dimostra come l’approccio open source di Meta possa portare a risultati significativi. Con PyTorch, la comunità dell’IA ha adottato rapidamente il framework di deep learning grazie alla sua interfaccia intuitiva, il calcolo dinamico e il forte supporto dalla community, posizionandolo come uno dei preferiti tra ricercatori e sviluppatori. Questo ha consolidato la posizione di PyTorch come uno dei principali framework nel settore dell’IA.
Un altro vantaggio potrebbe essere l’attrazione dei migliori talenti e la promozione dell’innovazione all’interno di Meta stessa. L’accesso al codice sorgente di Llama 2 potrebbe attirare esperti di intelligenza artificiale a collaborare con Meta, potenziando gli sforzi di ricerca e sviluppo dell’azienda. Inoltre, l’adozione di Llama 2 da parte di sviluppatori esterni può portare a una maggiore integrazione in diversi prodotti e applicazioni, aumentando la visibilità e l’influenza di Meta nell’ecosistema dell’IA. Questo è l’obiettivo di Meta in questo momento.
In conclusione, basandosi sul successo di PyTorch, Llama 2 sembra destinato a diventare una forza trainante per progetti innovativi nell’ambito dell’IA, ispirando la prossima generazione di ricercatori, sviluppatori e imprenditori. Continuando a sposare l’approccio open source, Meta sta gettando le basi per una comunità dell’IA più inclusiva e prospera, dove l’accessibilità, la collaborazione e la condivisione della conoscenza guidano il futuro dell’IA.