Meta acquisisce Manus: un segnale chiaro sulla nuova competizione nell’AI

L’accordo con cui Meta, casa madre di Facebook e Instagram, ha deciso di acquisire Manus per oltre 2 miliardi di dollari rappresenta uno dei segnali più espliciti di come la competizione nell’intelligenza artificiale stia cambiando natura. Non si tratta più soltanto di una corsa alla qualità dei modelli, ma di una battaglia strategica per il controllo dell’“execution layer”: lo strato che trasforma il ragionamento dell’AI in lavoro concreto, completato end-to-end.

L’operazione, annunciata da entrambe le società e riportata dal Wall Street Journal, arriva in un momento in cui Meta sta accelerando in modo deciso gli investimenti in AI per competere con Google, Microsoft e OpenAI, mentre l’attenzione dell’intero settore si sposta dalle demo conversazionali a sistemi capaci di produrre artefatti, completare workflow complessi e operare con supervisione minima.

Manus come motore di esecuzione, non come chatbot

Fondata a Singapore da imprenditori cinesi e lanciata ufficialmente all’inizio del 2025, Manus si è sempre posizionata non come un assistente conversazionale, ma come un vero e proprio execution engine. Il suo agente general-purpose è progettato per pianificare task complessi, orchestrare strumenti, iterare sugli output intermedi e consegnare risultati finiti, come ricerche, codice, analisi e piani strutturati.

Manus è stata fondata a Singapore da imprenditori cinesi e lanciata ufficialmente all’inizio del 2025

Questo approccio ha pagato rapidamente. Al debutto, Manus ha raccolto oltre due milioni di utenti in waitlist e ha superato agenti di OpenAI e altri sistemi state-of-the-art sul benchmark GAIA, che misura la capacità degli agenti di portare a termine attività reali multi-step, con margini superiori al 10% in alcuni casi. Dati che indicano non solo capacità di reasoning, ma soprattutto affidabilità nell’esecuzione.

Metriche di utilizzo che parlano di produzione, non di sperimentazione

Nell’annuncio dell’acquisizione, Manus ha dichiarato di aver processato oltre 147 trilioni di token e creato più di 80 milioni di “virtual computers”, segnali inequivocabili di un utilizzo continuativo in contesti produttivi. Meta ha confermato che la piattaforma continuerà a operare da Singapore e a vendere il proprio servizio in abbonamento, mentre team e tecnologia verranno integrati nell’organizzazione AI del gruppo.

Il co-fondatore e CEO Xiao Hong, noto come “Red”, riporterà direttamente al COO di Meta, Javier Olivan, rafforzando il peso strategico dell’operazione all’interno della struttura aziendale.

Cosa facevano davvero gli utenti con Manus

Uno degli elementi più interessanti emersi prima dell’acquisizione riguarda l’uso reale della piattaforma. Nella community ufficiale su Discord, gli utenti condividevano sessioni “replayable” che documentavano l’esecuzione completa dei task. Non prompt isolati, ma processi articolati: report di ricerca sul cambiamento climatico, visualizzazioni data-driven come grafici avanzati sulle performance NBA, confronti storici di tutti i modelli MacBook, pianificazione di viaggi multi-paese con budget e handbook dedicati.

Manus veniva utilizzata per sintetizzare letteratura scientifica avanzata, proporre direzioni di ricerca accademica, progettare abitazioni autosufficienti con vincoli ingegneristici precisi

Sul fronte più tecnico, Manus veniva utilizzata per sintetizzare letteratura scientifica avanzata, proporre direzioni di ricerca accademica, progettare abitazioni autosufficienti con vincoli ingegneristici precisi. Tutti esempi che mostrano come l’agente operasse nel “messy middle” dell’AI enterprise: troppo complesso per un singolo prompt, troppo aperto per l’automazione tradizionale.

Un ritmo di sviluppo che ha rafforzato il posizionamento

Il successo di Manus è stato accompagnato da un ritmo di sviluppo particolarmente aggressivo. Con il rilascio di Manus 1.5, nell’ottobre 2025, l’azienda ha riprogettato il core engine dell’agente per affrontare uno dei principali punti di rottura dei sistemi agentici: task lunghi e fragili. I tempi medi di completamento sono scesi da circa 15 minuti a meno di quattro, grazie a un’allocazione dinamica del reasoning e a finestre di contesto più ampie.

A dicembre, la versione 1.6 ha esteso queste capacità verso workflow creativi e multipiattaforma, includendo lo sviluppo di applicazioni mobile, la generazione e modifica di immagini, la creazione di presentazioni e la costruzione di applicazioni full-stack che l’agente poteva testare e correggere autonomamente. Un’evoluzione che ha consolidato la narrativa di Manus come sistema di esecuzione persistente, non come semplice interfaccia di input-output.

Il valore sta nell’orchestrazione, non nel modello proprietario

Un aspetto chiave dell’operazione è che Manus non addestra modelli proprietari. Si appoggia a modelli di terze parti, tra cui quelli di Anthropic e Alibaba, concentrando la propria differenziazione su orchestration, reliability engineering e context management. Eppure, secondo quanto riportato pubblicamente, avrebbe raggiunto circa 100 milioni di dollari di annual recurring revenue a soli otto mesi dal lancio.

Secondo quanto riportato pubblicamente, Manus avrebbe raggiunto circa 100 milioni di dollari di annual recurring revenue a soli otto mesi dal lancio

Questo rafforza una tesi sempre più diffusa nel settore: il valore duraturo non risiede necessariamente nei foundation model, ma nello strato applicativo che li rende utili, intercambiabili e monetizzabili. In quest’ottica, Meta non ha acquistato una “model company”, ma un’infrastruttura agentica pronta all’uso.

Implicazioni strategiche per imprese e piattaforme

Per i decision-maker enterprise, l’acquisizione di Manus non è tanto un endorsement di un singolo vendor quanto un segnale strategico. L’orchestrazione degli agenti, la gestione dei tool, il retry logic, la memoria e l’auditabilità stanno diventando asset critici, al pari – se non più – dei modelli sottostanti.

Allo stesso tempo, la storia di Meta con i prodotti enterprise suggerisce cautela: iniziative come Workplace hanno faticato a mantenere una roadmap coerente nel lungo periodo. Per questo, Manus potrebbe avere un impatto più immediato nel perimetro consumer e small business dell’ecosistema Meta, dove un execution-oriented agent può integrarsi nativamente in superfici ad alta frequenza come Facebook e Instagram, automatizzando creazione di contenuti, gestione delle interazioni, advertising e reporting.

Il prossimo strato “difendibile” dello stack AI è quello che trasforma l’intelligenza in lavoro completato

In definitiva, il significato più profondo dell’operazione va oltre Meta e Manus. Indica che il prossimo strato “difendibile” dello stack AI è quello che trasforma l’intelligenza in lavoro completato. Ed è precisamente per questo strato che oggi le grandi piattaforme sono disposte a pagare miliardi.