Meta cerró el 2025 anunciando la compra de Manus por más de 2.000 millones de dólares, y resulta curioso que hayan apostado por una empresa cuya fortaleza reside en coordinar y gestionar modelos desarrollados por otros.
¿Por qué es relevante? Manus consiguió alcanzar 100 millones en ingresos recurrentes anuales sin haber entrenado ningún modelo propio. Su estrategia se basa en usar modelos externos como Claude y los de Alibaba para realizar el trabajo pesado. Lo que realmente les diferencia no es la inteligencia del modelo en sí, sino su capacidad para ejecutar tareas complejas: planificar, usar herramientas, iterar sobre los resultados y entregar un producto final. En esencia, Manus funciona como un “agente” que organiza y aprovecha distintos modelos, lo que le dio un pequeño impulso viral a principios de año.
Mientras empresas como OpenAI o Google compiten por mejorar unas décimas en las métricas de sus modelos, Manus ha encontrado un nicho comercializando la habilidad para gestionar estos modelos ajenos.
El contexto es importante: en rankings como Chatbot Arena hemos visto cómo cada modelo estrella termina siendo superado en pocas semanas. Ninguno logra mantener una ventaja clara o una barrera defensiva sólida, ni siquiera contando con el prestigio de OpenAI o la distribución masiva de Google.
Meta, por su parte, ha presumido durante años de LLaMa, pero en realidad se quedó rezagada en la carrera de la IA. Ahora parece cansada de ser la “Android” del sector y ha encontrado una respuesta: si los modelos están perdiendo exclusividad y son cada vez más intercambiables, el verdadero negocio está en controlar la capa de aplicación, es decir, dónde y cómo la gente usa la IA realmente.
Aunque Meta invierte más de 70.000 millones de dólares anuales en infraestructura de IA, no logra consolidar Meta AI y Llama 4 no ha tenido el impacto esperado. Lo que le falta, y que Manus ha demostrado tener, es la capacidad de convertir esos modelos en productos que los usuarios estén dispuestos a pagar.
El problema para Meta radica en la distribución. Google domina con Android, Search, Gmail o Docs; Microsoft con Windows y su suite Office; Apple con iPhone y Mac. Meta cuenta con plataformas sociales y de mensajería, pero su historial en productos empresariales es flojo —Workplace no funcionó y fue cerrado—, y su reputación en cuanto a seguridad de datos corporativos no es la mejor. Comprar tecnología resulta sencillo, pero que las empresas confíen en Meta para sus herramientas de trabajo es un desafío mayor.
Por otro lado, las startups chinas de IA parecen infravaloradas. Por ejemplo, Moonshot AI, que desarrolló el modelo Kimi, está valorada en 4.300 millones, mientras que OpenAI negocia cerca de los 830.000 millones. Aunque la penetración de mercado de OpenAI justifica cierta diferencia, la brecha parece exagerada.
Benchmark Capital detectó esta oportunidad y en mayo invirtió 75 millones en Manus con una valoración de 500 millones. Ahora, meses después, su valor supera los 2.000 millones.
El caso Manus demuestra un nuevo camino para las startups chinas: aprovechar talento local competitivo, crear productos con foco global desde un inicio, captar inversión occidental, mover la sede fuera de China (en este caso a Singapur) y lograr una salida limpia. Es previsible que otras startups sigan este modelo, aunque las autoridades chinas están preocupadas y ven esta tendencia como una fuga de tecnología desarrollada con ingenieros locales.
De cara al futuro, Meta integrará la tecnología de Manus en Facebook, Instagram y WhatsApp. Pero el mensaje va más allá: en la IA, como ocurrió con Internet, la infraestructura se vuelve un recurso básico y el negocio real está en la “última milla” digital, donde la tecnología se conecta directamente con los usuarios.
Con esta adquisición de 2.500 millones, Meta deja claro que no quiere olvidar esta lección.
