Muse de Meta, solo un poco más inteligente que "AI pidiendo café"

Texto｜Xiao Jing

Editor｜Xu Qingyang

Muse se ha convertido en la "diosa de la inspiración" de la gigante Meta, elevando el precio de sus acciones en un 15% por sí sola.

El agente inteligente de Meta, Muse, fue lanzado el 8 de septiembre y, hasta el 18 de septiembre, alcanzó el primer lugar en la lista de aplicaciones gratuitas de la App Store de Apple en EE. UU., ocupando la cima durante tres días consecutivos. Para el 21 de septiembre, llevó el precio de las acciones de Meta a un pico, aumentando un 11.4% en un solo día, lo que añadió aproximadamente 192.3 mil millones de dólares en valor de mercado.

Su popularidad incluso se ha transmitido a la industria de semiconductores, haciendo que los CPU también se convirtieran en un objeto de búsqueda en el mercado, impulsando a AMD a un aumento del 9.9%, superando por primera vez un valor de mercado de un billón de dólares.

Para los usuarios chinos, esta escena parece un poco familiar. Desde "pedir comida con una frase" hasta comparar precios entre aplicaciones y hacer pedidos, en el último año, los agentes personales (agentes de inteligencia artificial que pueden ejecutar tareas de forma autónoma) han demostrado muchas escenas emocionantes. Incluso ha aparecido un terminal personal llamado "Doubao Phone", que se dice que es un asistente personal de IA por naturaleza, intentando permitir que la IA opere directamente la pantalla y complete tareas entre diferentes aplicaciones para los usuarios.

Muchos han probado el café "AI invitando" en la conferencia de lanzamiento.

Pero la experiencia real sigue siendo brutalmente cruel. Las operaciones continuas y fluidas que se demostraron en la conferencia pueden quedar atrapadas en el inicio de sesión, el pago o en una ventana emergente que aparece de repente en el uso diario; las restricciones de aplicaciones como la banca también son un obstáculo que los asistentes de IA no pueden eludir.

Ahora, Muse aparece con promesas de productos similares, pero rápidamente enfrenta el bloqueo de Amazon. ¿Por qué estas habilidades y obstáculos familiares, al llegar al mercado estadounidense, se les otorga un espacio de imaginación tan grande?

Imagen: El director de inteligencia artificial de Meta, Alexandr Wang, y Muse, imagen generada por IA.

01 La razón para descargar es "ayúdame a recuperar dinero"

Muse fue lanzado el 8 de septiembre y, en los diez días siguientes, alcanzó la cima. El protagonista que aparece repetidamente en la difusión es el reembolso, las suscripciones inactivas y las facturas de seguros. El director de IA de Meta, Alexandr Wang, promovió el "Muse Money Challenge" (Desafío de Ahorro de Muse), alentando a compartir los resultados de ahorro. Medios extranjeros informaron que un emprendedor afirmó que Muse le ayudó a encontrar un plan de seguro de automóvil más barato en 3,500 dólares al año; sin embargo, al mismo tiempo, los informes también advierten que muchos de estos testimonios provienen en realidad de empleados de Meta.

Pero este tipo de casos le da a los usuarios una razón para intentar: verificar si hay dinero que se ha pagado en vano. Para aquellos que no están interesados en la IA, el monto ahorrado es más fácil de entender que una serie de resultados de benchmark del modelo, y también es más adecuado para compartir.

La difusión del producto de Muse también está resolviendo otro obstáculo: los usuarios no saben qué tareas delegar a la IA. El equipo de diseño de Muse reveló que, en las pruebas iniciales, demasiadas funciones dificultaban la iniciación, por lo que agregaron diseños que generan sugerencias activamente según los objetivos y el diálogo. El periodista tecnológico Alex Heath también elogió públicamente las páginas de Ideas y Feed, ya que proponen tareas que no se le habían ocurrido.

La evaluación del profesor de la Wharton School, Ethan Mollick, es: los sistemas de otros laboratorios de IA ya pueden hacer cosas similares, el diseño enfocado de Muse facilita que las personas comunes lo usen; Meta también ha invertido una gran cantidad de potencia de cálculo gratuita para apoyar la experiencia.

El enfoque en el consumidor es claramente más fuerte en Meta, ofreciendo a los usuarios un atractivo directo "enfocado en el ahorro", con un diseño funcional que permite un fácil acceso, siendo WhatsApp la entrada más familiar, y lo más importante, hay tokens que se pueden gastar sin costo. Los usuarios pueden probar Muse de forma gratuita y también pueden hacer que maneje tareas en WhatsApp como si estuvieran enviando un mensaje a un contacto, reduciendo la barrera para probar y usar.

Los casos de ahorro, las sugerencias de tareas y la entrada familiar son algunos de los aspectos destacados de esta difusión. Además, las historias de ahorro proporcionan un detonante para la difusión, que a su vez se convierte en una señal para que los inversores reevaluen a Meta en el rendimiento de las listas.

02 ¿Dónde está la novedad técnica?

Entonces, ¿Muse realmente tiene novedades técnicas?

El modelo se encarga de entender los requisitos, organizar los pasos y luego llamar a herramientas como navegadores para abrir páginas web y completar formularios. Esta computadora funciona en los servidores de Meta, por lo que los usuarios pueden cerrar la aplicación del teléfono y la tarea aún puede continuar. Meta utiliza tecnología de máquinas virtuales para asignar un espacio de ejecución independiente a cada usuario, guardando datos personales y el progreso de las tareas. La capacidad de uso de la computadora permite que la IA utilice el software en esta computadora.

La "computadora en la nube" de Muse ya tiene precedentes. Según la documentación oficial de OpenAI, ChatGPT Work funciona en un sandbox basado en máquinas virtuales, donde el estado de ejecución está asociado al usuario, el entorno puede reutilizarse entre tareas y también puede cambiarse manteniendo parte del estado. Su navegador en la nube puede seguir funcionando incluso después de que el usuario cierre la computadora. GPT-6 también puede escribir código para operar navegadores y escritorios, completando tareas con complementos.

Sin embargo, la característica de ingeniería de Muse es delimitar los límites de autorización en torno a los datos personales. Según lo revelado por Meta, cada usuario tiene una Muse Secure VM (máquina virtual segura de Muse), que sirve como el principal lugar de almacenamiento de datos personales. Los programas y herramientas de ejecución se colocan en contenedores restringidos dentro de la máquina virtual, y las credenciales de la cuenta, las verificaciones de seguridad y el estado persistente se gestionan por separado; la inferencia del modelo se realiza a través de interfaces que llaman a la infraestructura externa, y no todo el gran modelo está instalado en la máquina virtual personal.

Podemos entenderlo como un espacio de trabajo dividido, donde el agente puede leer archivos y ejecutar programas en la zona de operación, mientras que las credenciales de la cuenta se mantienen en otro lugar, y las acciones del conector y el acceso a la red deben pasar por Sentinel (agente de revisión de permisos). Este diseño busca que los programas que manejan páginas web desconocidas, incluso si son engañados, tengan dificultades para obtener todos los permisos directamente. Sin embargo, el efecto de seguridad real aún necesita ser validado.

El valor de ingeniería de este diseño radica en organizar la capacidad de ejecución junto con los límites de autorización: cuando hay interfaces existentes, se llama al conector, y cuando no hay interfaces adecuadas, se intenta operar a través del navegador. Las interfaces requieren cooperación para conectarse, mientras que la operación de la interfaz debe enfrentar cambios en la página y verificaciones.

Este diseño sirve para la delegación continua, manteniendo el progreso y procesando asuntos según el tiempo o eventos relacionados, solicitando autorización antes de acciones clave. Las máquinas virtuales independientes, los contenedores y la revisión de permisos tienen una base técnica existente; actualmente no se puede demostrar que el conjunto de soluciones de Muse esté por delante de todos los competidores.

Imagen: Diagrama de la arquitectura de seguridad de Muse. Cada usuario tiene una máquina virtual en la nube independiente; los programas de ejecución de tareas y las credenciales de la cuenta, así como los datos persistentes, se gestionan por separado, y Sentinel es responsable de revisar el acceso externo y las operaciones del conector.

En China, ya se han realizado intentos de productos similares desde hace tiempo, como AutoGLM 2.0 en 2025, que ofrece simultáneamente teléfonos en la nube y computadoras en la nube, cubriendo aplicaciones móviles, páginas web y tareas de oficina; el Doubao Phone se vende directamente como "teléfono nativo de IA", capaz de operar aplicaciones en el teléfono del usuario; la aplicación Qianwen utiliza la ventaja del ecosistema de Alibaba para integrar servicios como pedidos y pagos a través de interfaces de cooperación, reduciendo los clics en la pantalla.

La operación de la interfaz y la llamada a la interfaz pueden combinarse, y las tareas también pueden ejecutarse en la máquina local o en la nube. La "computadora en la nube" de AutoGLM se refiere al entorno para la operación de la IA, mientras que la "máquina virtual Linux independiente" de Muse describe cómo delimita el espacio de ejecución para el usuario; ambos están en diferentes niveles de comparación.

Muse explica que parte de la experiencia de AI en teléfonos puede entregarse a través de teléfonos existentes y servicios en la nube; para acceder a aplicaciones, cámaras y permisos del sistema en el teléfono, aún se requiere soporte del dispositivo y autorización del usuario.

Parece que Muse sigue siendo ese asistente de IA que los usuarios chinos conocen, hábil en pedir café. Sin embargo, este asistente de IA en China, por el momento, no puede encender la emoción de los usuarios y el capital.

03 Un cambio de enfoque, no solo pedir café

Muse se dirige a los individuos, actualmente promoviendo la gestión de la vida, pero también puede generar documentos y páginas web. "Usuario personal" y "tareas de vida" no son el mismo concepto; un asistente personal puede manejar simultáneamente asuntos familiares y laborales.

China tampoco ha abandonado el agente de vida. Alibaba reveló que Qianwen facilitó cerca de 200 millones de pedidos durante el Festival de Primavera; la actividad estuvo acompañada de incentivos de 3 mil millones de yuanes, y el volumen de pedidos no puede probar por sí solo la demanda natural y la rentabilidad. Al mismo tiempo, Doubao lanzó en junio una versión profesional para oficinas complejas, con un costo de suscripción mensual de 68 yuanes, y Tencent lanzó la versión empresarial de WorkBuddy. En el país se exploran simultáneamente escenarios de vida y oficina, aunque el viento a favor de los escenarios de oficina es mayor.

La oficina es más fácil de "cobrar"; organizar un lote de formularios, completar investigaciones, el trabajo ahorrado se puede comparar con el tiempo de entrega ahorrado. Sin embargo, pedir un té con leche solo requiere unos pocos clics, la conveniencia adicional que trae la IA es limitada, y si hay un error, hacerse cargo puede aumentar los problemas. Para las plataformas de servicio, estas tareas aún pueden generar valor a través de la conversión de pedidos.

Muse es más inteligente en la elección de escenarios, como cancelar suscripciones olvidadas, comparar cotizaciones de renovación, rastrear reembolsos y coordinar horarios familiares. Estas tareas pueden no ser frecuentes, pero pueden ahorrar dinero, tiempo y preocupaciones; su potencial radica en manejar asuntos que los usuarios han estado postergando durante mucho tiempo, evitando perder plazos.

Los diseñadores de Muse mencionaron un caso personal: mientras el asistente organizaba correos electrónicos de inicio de clases de los niños y el sitio web de la escuela, descubrió que la inscripción para una selección deportiva estaba a punto de cerrarse, y le recordó a tiempo.

En contraste, los servicios de vida en el país ya tienen muchos procesos convenientes, lo que podría reducir el valor incremental de los pedidos regulares. Sin embargo, el valor de la renovación de seguros, suscripciones a aplicaciones, quejas postventa y coordinación de cuidados aún merece ser verificado.

Imagen: Video oficial de demostración de funcionamiento de Muse.

04 ¿Este negocio realmente se ha establecido?

Ben Thompson, fundador de Stratechery, declaró el 21 de septiembre que Muse es el agente personal más fácil de usar que ha probado. El Muse Spark 1.3 que utiliza aún no ha alcanzado el nivel de los modelos más avanzados, pero ya puede soportar una buena experiencia de producto. En su opinión, una vez que los usuarios entreguen su información de cuenta al asistente y le permitan participar en sus asuntos diarios, el costo de cambiar de producto aumentará.

Meta también está desarrollando modelos básicos. Esta ola de popularidad refleja más directamente la reevaluación del mercado sobre las perspectivas de consumo de aplicaciones de modelos + aplicaciones; cuando la capacidad del modelo alcanza un nivel utilizable, ¿puede Meta, gracias a la experiencia del producto y los canales de distribución, permitir que los usuarios deleguen tareas de forma continua y obtener ingresos de ello? Los analistas de Truist predicen que Muse podría generar 28.5 mil millones de dólares en ingresos adicionales para Meta para 2030.

El analista de Oppenheimer, Jason Helfstein, mantiene un juicio neutral: el grupo de pago puede ya tener suscripciones a ChatGPT o Gemini, y la confianza también es una barrera; se necesitan alrededor de 115 millones de usuarios de pago para afectar significativamente las ganancias de Meta; la adopción del modelo se basa en una suposición de 20 dólares al mes y un margen de beneficio operativo incremental del 80%. Cuanta más potencia de cálculo gratuita haya, más difícil será alcanzar la suposición de ganancias.

Pero esto también explica por qué el mercado puede expandirse: el mercado está reevaluando la escala de los agentes de consumo. Los CPU y la memoria también se ven afectados por esta expectativa. Más allá de la inferencia del modelo, el navegador, el código y la programación requieren CPU (unidad central de procesamiento); mantener programas en funcionamiento requiere DRAM (memoria de servidor). Cuantas más tareas concurrentes haya, mayor será la carga de ambos tipos.

Cuando no hay tareas para los usuarios, Meta puede pausar la máquina virtual en la nube, guardando el progreso de la tarea en el disco duro; al recibir nuevas tareas, se reanuda. Por lo tanto, "una máquina virtual por persona" no significa que cada persona ocupe CPU y memoria fijos durante todo el día. La popularidad de Muse ha llevado a los inversores a anticipar que más personas utilizarán este tipo de servicios, pero la cantidad real de chips que se necesitarán dependerá de cuántas tareas se ejecuten simultáneamente y cuánto tiempo se ejecuten cada una.

05 Muse aún no ha resuelto el problema fundamental

Muse coloca los datos y el entorno de ejecución del usuario en una máquina virtual en la nube exclusiva, pero ¿realmente se atreverán los usuarios a permitirle acceder a sus correos electrónicos, pedidos e información de pago a largo plazo? Según informes de medios extranjeros, Muse en pruebas internas dejó de actualizar después de monitorear boletos durante unos 15 minutos y también hubo problemas de exposición de datos privados. Meta confirmó que había retrasado el lanzamiento programado para abril para mejorar la seguridad.

Incluso si los usuarios están dispuestos a autorizar, el agente puede no tener acceso a todos los servicios. El 21 de septiembre, Amazon bloqueó a Muse de navegar y comprar productos en nombre de los usuarios, alegando que dicho acceso y transacción no estaban autorizados. El Doubao Phone también se vio obligado a suspender operaciones en aplicaciones financieras debido a problemas de inicio de sesión y control de riesgos. Aunque ambos productos tienen caminos diferentes, enfrentan el mismo problema: la autorización del usuario no puede reemplazar la autorización de la plataforma, que aún tiene la capacidad de decidir si el agente puede acceder a sus servicios.

Imagen: El 21 de septiembre, el usuario Jonathan Wegener compartió el mensaje que encontró al intentar acceder a Amazon con Muse: Amazon afirmó que el acceso no autorizado de un agente de IA a su sitio web viola sus términos de uso.

Cada plataforma dominante tiene una fuerte motivación para mantener esta puerta cerrada; si el agente selecciona productos y completa transacciones en nombre de los usuarios, la plataforma podría perder ingresos publicitarios y oportunidades de recomendación que provienen de la navegación de los usuarios. Shopify eligió integrar Muse, mientras que Amazon no dudó en optar por bloquearlo; la postura de la plataforma es un hueso difícil de roer.

Además, Eric Sheridan, jefe de investigación de Goldman Sachs, prevé que los agentes de consumo podrían monetizarse en el futuro a través de publicidad y suscripciones; pero si el asistente cobra tarifas de promoción, los usuarios también necesitan saber si los resultados de las recomendaciones se ven afectados. Los agentes de consumo son difíciles de motivar para una suscripción de pago clara, a diferencia de los agentes en escenarios de oficina. Si siguen el viejo camino de la publicidad y las recomendaciones, inevitablemente afectarán el pastel de otros. A quién cobrar, cómo cobrar y cómo dividir los ingresos, sigue siendo un problema.

El 22 de septiembre, las acciones de Meta cayeron un 0.63%, y al momento de redactar, subieron un 0.6% en el mercado posterior; el mercado comenzó a pasar de la emoción a la calma. Después de probar Muse, ahora queda ver si los usuarios se quedan.

Sin embargo, la conferencia Meta Connect se llevará a cabo pronto, y los medios extranjeros especulan que esta conferencia, que anteriormente se centraba en hardware, podría actualizar más información sobre Muse. Se puede esperar, ¿realmente hay alguna novedad en Muse?

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