Inilunsad ng Meta ang mga modelong Muse Wonder habang kasabay ng pagpapalawak ng bayad na AI ang pagtatayang aabot sa $200 bilyon ang gastusin

Sinusubok ng dalawang bagong modelo ang paggasta ng Meta sa AI

Inilunsad ng Meta ang Muse Wonder at Muse Wonder Full noong Oktubre 12, 2026, at sinabing nakabalik ito sa hanay ng mga nangunguna sa artificial intelligence habang inilalagay naman sa likod ng bayad na access ang pinakamahuhusay nitong bagong kakayahan. Pinag-uugnay ng paglulunsad ang tatlong bahagi ng estratehiya ng kumpanya: mas may kakayahang mga personal assistant, kita mula sa mga subscription at developer, at pagpapalawak ng computing na maaaring maging mas magastos nang malaki.

Inaasahan ng kumpanya na aabot sa $130 bilyon hanggang $145 bilyon ang capital expenditure nito sa 2026, kabilang ang mga pagbabayad sa prinsipal ng mga finance lease. Tinataya ng kompanyang pampinansyal na Cantor Fitzgerald na maaaring umabot sa $200 bilyon ang paggasta sa 2027. Panlabas na pagtataya ang mas mataas na halagang iyon, hindi badyet na inanunsyo ng Meta. Katumbas ito ng pagtaas na humigit-kumulang 38% mula sa pinakamataas na halaga sa gabay ng kumpanya para sa taong ito, o humigit-kumulang 54% mula sa pinakamababa.

Dumating ang mga modelo matapos hindi maabot ng Llama 4 ang mga inaasahan noong 2025 at matapos ang humigit-kumulang 14 na buwang muling pagbuo sa operasyon ng Meta sa AI. Tinututukan ng mga ito ang masalimuot na programming at mga gawaing may kinalaman sa mga legal na dokumento, impormasyong pinansyal at impormasyong pangkalusugan. Nais din ng Meta na gamitin ang mga ito sa mga agent, o software na kayang gumamit ng mga tool at magsagawa ng mga aksiyon sa halip na sumagot lamang ng mga tanong.

May mga palatandaan ng mas mahusay na performance, pero hindi lubos na panalo ang mga modelo sa lahat ng pagsubok. Sa inilathalang resulta ng Meta sa software development, kapwa mas mataas ang marka ng mga modelo kaysa sa Claude Opus 5.5 ng Anthropic sa isang benchmark. Sa hiwalay na index ng Artificial Analysis, mas mababa ang Muse Wonder Full kaysa sa katunggaling iyon. Ang agarang pagsubok sa negosyo ay kung mahihikayat ng mga kakayahang ito ang mga tao na patuloy na gumamit at magbayad para sa mga produkto ng Meta.

Ano ang magagamit na ngayon, at ano ang susunod?

Magagamit ng mga developer ang Muse Wonder sa pamamagitan ng Meta Model API at ng programming assistant na Muse Code. Ang Muse Wonder Full, ang mas may kakayahang bersiyon, ay para lamang sa mga subscriber ng Muse Code. Hindi mada-download ng publiko ang alinman sa mga modelo, at hindi rin ito maaaring patakbuhin ng mga user sa sarili nilang mga server.

Hiwalay na produkto ang personal assistant na Muse. Libre ang app nito, at may mga bayad na plano na nagbibigay ng dagdag na paggamit. Plano ng Meta na unang ipakilala ang Wonder sa assistant na ito para sa mga subscriber, pero wala pa itong inihahayag na tiyak na petsa ng paglalabas o iskedyul para sa mas malawak na access.

Mahalaga ang pagkakasunod-sunod dahil hindi nangangahulugang maaabot ng lahat ng consumer ang isang bagong modelo sa oras ng paglulunsad nito. Kabilang sa mga pangunahing pangyayari ang:

• 2025: Hindi naabot ng Llama 4 ang mga inaasahan, kaya binago ng Meta ang organisasyon at pagkuha nito ng mga tauhan para sa AI.
• Setyembre 2026: Ipinakilala ng Meta ang Muse Spark at ang personal agent na Muse. Unang modelo ang Spark mula sa muling binuong dibisyon ng Meta Superintelligence Labs.
• Huling bahagi ng Setyembre 2026: Hinarang ng Amazon ang Muse sa pagbili para sa mga user.
• Oktubre 12, 2026: Naging magagamit ang Muse Wonder at Muse Wonder Full sa pamamagitan ng mga produktong inilaan para sa developer na inanunsyo ng Meta.
• Mga susunod na hakbang: Nakatakdang mapunta ang Wonder sa mga subscriber ng Muse, habang pinaplano rin ang mas espesyalisadong mga modelo at mas kumpletong ulat sa kaligtasan, bagaman wala pang inilalathalang mga petsa.

Nakabatay sa Muse Spark ang mga bagong modelo. Kabilang din sa lumalawak na hanay ng produkto ng Meta ang Muse Image, bagaman mga agent at programming, hindi pagbuo ng larawan, ang tuon ng paglulunsad ng Wonder.

Memorya at pagpapatuloy ang pangunahing pahayag tungkol sa produkto

Dalawang pangunahing kakayahan ang inilalarawan ng Meta: Active Memory at Active Focus. Itinatago ng Active Memory ang mahalagang impormasyon mula sa mga naunang interaksiyon at kinukuha ito para sa mga susunod na gawain. Ayon kay Alexandr Wang, punong opisyal ng AI, maaaring saklawin ng impormasyong iyon ang ilang araw, linggo o buwan, kaya naipagpapatuloy ng assistant ang pagsunod sa mga kagustuhan at kinakailangan sa iba’t ibang pag-uusap.

Tinutugunan naman ng Active Focus ang nangyayari kapag hindi naaayon sa plano ang isang gawain. Ayon sa Meta, kayang bumawi ng mga modelo mula sa mga pagkakamali, magbago ng paraan kapag pumalya ang isang tool, humingi ng paglilinaw at magpaalam bago gumawa ng mahahalagang hakbang. Layunin nitong mabawasan ang mga pagkakataong sumusuko ang isang agent o paulit-ulit na gumagamit ng paraang hindi nagtatagumpay.

Ipinaliwanag ni Wang, na namumuno sa operasyon ng Meta sa AI, ang layunin ng disenyo batay sa mga hadlang na lumilitaw sa pang-araw-araw na gawain:

Kapag gumagawa ka ng mga gawain sa totoong mundo, may mga hahadlang at may mga biglaang pangyayari o iba’t ibang pagsubok," sabi ni Wang. "Partikular naming sinanay ang modelo para sumubok ng ibang mga paraan sa halip na tumigil, at pagkatapos ay muling kumonsulta sa user anumang oras.

Itinuturo ng Meta ang mga aplikasyon gaya ng pagproseso ng insurance claim, pagpapakahulugan sa kontrata ng upa, personal na pananalapi at masalimuot na programming. Tinututukan na ng Muse ang mga gawaing gaya ng pamimili ng grocery, pagbu-book ng biyahe at pagpapareserba ng hapunan. Mga nilalayong paggamit ang mga halimbawang ito, hindi patunay na tumpak o ligtas na natatapos ng mga modelo ang bawat gawain.

Ayon sa mga ulat, tumatanggap ang dalawang modelo ng mga larawan, video at audio, at may context window na isang milyong token. Ang mga token ang mga yunit kung saan hinahati ng modelo ang impormasyon para maproseso ito. Sinusukat ng context window kung gaano karaming impormasyon ang kaya nitong isaalang-alang nang sabay-sabay; hiwalay na kakayahan ang persistent memory na magdala ng piling impormasyon sa mga susunod na interaksiyon.

Mapagkumpitensya ang mga benchmark, pero hindi pa tiyak ang resulta

Sa SWE-Marathon, isang benchmark na may malalaking gawain sa software development, 79% ang markang inilathala ng Meta para sa Muse Wonder Full, 78.8% para sa Muse Wonder at 74.2% para sa Claude Opus 5.5. Nangangahulugan ang mga bilang na iyon na lamang ang Full nang 4.8 percentage point sa modelo ng Anthropic at lamang naman nang 4.6 point ang karaniwang Wonder.

0.2 percentage point lamang ang agwat ng sariling mga modelo ng Meta sa pagsusulit na iyon. Ipinahihiwatig nito na dapat suriin ng mga mamimili ang mga gawaing talagang kailangan nilang ipagawa, sa halip na ipalagay na malaking bentahe ang hatid ng mas malaking bersiyon sa bawat sitwasyon. Mga paghahambing na inilathala ng Meta ang mga resultang ito, hindi garantiya ng performance sa mga software project ng isang organisasyon.

Iba ang ipinakikita ng Artificial Analysis Intelligence Index. 56 ang marka ng Muse Wonder Full, samantalang 52 naman ang karaniwang Wonder. Nangunguna sa mga modelong ito ang Claude Opus 5.5 na may markang 58, at 53 naman ang GPT-6 Astra ng OpenAI. Ayon sa mga ulat tungkol sa ranggo, tabla ang Full sa ikalawang puwesto at ang Wonder naman sa ikapitong puwesto; sinasabi ng isang ulat na kapantay ng marka ng Full ang Claude Sonnet 5.5.

Tinawag ng isang ulat na Muse Wonderful ang mas malaking modelo ng Meta, pero Muse Wonder Full ang tawag dito sa iba pang ulat tungkol sa paglulunsad, at pareho rin ang markang 56 na ibinigay ng mga ito. Hindi dapat ipagkamali ang pagkakaiba sa pangalan bilang patunay na may ikatlong inilabas na modelo.

Nagbanggit din ang Meta ng mga paghahambing sa Claude Fable 5.1 at GPT-6 Astra. Hindi pa malinaw ang posisyon nito kumpara sa Gemini 4 Argon ng Google: 53 ang ibinigay sa Gemini sa isang iniulat na index, samantalang sinasabi naman ng isa pang ulat na hindi pa malinaw ang mas malawak na paghahambing. Iba’t ibang kakayahan ang sinusukat ng magkakaibang pagsusulit, kaya hindi sapat ang mahusay na resulta sa programming para patunayang nakahihigit ang modelo sa pagsusuri ng legal na usapin, mga gawaing pinansyal o personal na pagtulong.

Magkaibang gastos ang subscription at singil sa API

$20 o $100 kada buwan ang halaga ng mga subscription plan ng Muse para sa consumer. $50 o $200 kada buwan naman ang mga plan ng Muse Code, na nagbibigay ng access sa Wonder Full. Dapat ihiwalay ang mga presyo ng subscription na ito sa singil ng Wonder sa API, na nakabatay sa dami ng impormasyong pinoproseso.

Ayon sa mga ulat, $4 ang singil sa API kada isang milyong input token at $20 naman kada isang milyong output token. Ang input ay ang impormasyong ipinadadala sa modelo; ang output naman ang nililikha nito. Sa mga presyong iyon, aabot sa $24 ang gastos sa trabahong gumagamit ng isang milyong input token at isang milyong output token, bago isaalang-alang ang anumang diskuwento o iba pang singil. Kuwenta ito batay sa mga inilathalang presyo, hindi halaga ng subscription.

May diskuwento sa presyo para sa naka-cache na input, bagaman walang ibinigay na tiyak na halaga ng diskuwento. Sa pamamagitan ng caching, maaaring gamitin muli ang materyal na naproseso na sa halip na ituring itong bagong input. Para sa agent na paulit-ulit sumasangguni sa mahahabang dokumento, maaaring makaapekto sa gastos ang pagkakaibang ito.

Ayon kay Wang, makabuluhang mas mura ang presyo ng API ng Meta kaysa sa mga nangungunang modelo ng OpenAI at Anthropic. Mas makitid ang iniulat na paghahambing sa presyo: sinasabing kapantay ng mga singil ng Wonder ang presyo ng Claude Opus 5.5 at katumbas ng humigit-kumulang 40% ng presyo ng GPT-6 Astra. Sinusuportahan nito ang pahayag na mas mura ito kaysa sa modelo ng OpenAI, pero hindi kaysa sa pinangalanang modelo ng Anthropic batay sa mga presyong binanggit.

Magkakaiba rin ang mga ulat tungkol sa pagiging available nito. Sinasabi ng ilan na planong magbigay ng access sa API, samantalang nakasaad sa mas espesipikong mga ulat ng paglulunsad na magagamit na sa API ang karaniwang Wonder. Wala pang inanunsyong API access para sa Wonder Full. Bagaman sinabing nakatuon sa direktang pagbebenta sa mga negosyo ang pinakamalakas na bersiyon, Muse Code ang kongkretong channel ng paglulunsad nito.

Kailangan pa ring makagamit ng mga website ang mas may kakayahang modelo

Ayon sa datos ng Sensor Tower, umabot umano sa halos siyam na milyon ang pandaigdigang download ng Muse matapos itong ilunsad noong Setyembre. Sukat ng paunang interes ang mga download, pero hindi ng patuloy na paggamit. Bumabagal na ang paglago ng mga download nito, at iniulat na mas mababa sa ChatGPT ang pagpapanatili nito ng mga user pagkaraan ng 14 na araw. Wala pang ibinigay na eksaktong porsiyento ng pagpapanatili ng user.

May ilang hadlang na hindi nagmumula sa modelo ng Meta. Sinabi ni Brent Thill, analyst ng Jefferies, na nakapipinsala sa karanasan ng user ang pagharang ng mga website sa mga agent. Ipinakikita ng pasya ng Amazon na harangin ang mga pagbili sa pamamagitan ng Muse sa katapusan ng Setyembre ang problema: maaaring maunawaan ng isang assistant ang kahilingan sa pamimili pero hindi pa rin ito makumpleto.

Maaaring makatulong ang Active Focus kapag pumalya ang isang tool o may kulang na impormasyon. Pero hindi nito pinatutunayang may pahintulot ang isang agent na lampasan ang mga paghihigpit ng website. Nakasalalay ang matagumpay na personal na pagtulong sa pakikipagtulungan ng mga panlabas na serbisyo, gayundin sa pangangatwiran, memorya at pagpapatuloy.

Pinapahirap din ng presyo ang paggamit ng pinakamalalakas na modelo sa lahat ng pagkakataon. Ipinakikita ng mga bilang ng platform na OpenRouter na 14% ng paggamit noong ikatlong quarter ng 2026 ang bahagi ng nangungunang sampung modelong inilalarawang may mataas na kalidad, mula sa 55% noong unang quarter ng 2025. Pagbaba ito nang 41 percentage point sa platform na iyon, hindi sukatan ng buong merkado ng AI.

Ipinahihiwatig ng padron na mas malaking papel na ang ginagampanan ng mas murang mga modelo sa karaniwang gawain. Gumagawa ang Meta ng mga espesyalisadong bersiyong nilalayong mapanatili ang malaking bahagi ng kakayahan ng Wonder habang mas episyente itong pinatatakbo. Maaari itong makatulong sa kumpanyang pagsilbihan ang mas malaking madla ng mga consumer nang hindi ginagamit ang pinakamalaking modelo nito sa bawat kahilingan.

Nakasalalay ang pagkapribado sa mga pahintulot at setting ng produkto

Kailangan ng mga agent na gumagana sa mga mensahe, kalendaryo at dokumento ang access sa sensitibong impormasyon. Ayon sa Meta, sinanay ang Wonder na iwasang magbahagi ng pribadong datos nang walang pahintulot at tumangging tumulong sa mapaminsalang gawain. Sinasabi rin sa mga ulat na humihingi ng kumpirmasyon ang mga modelo bago magsagawa ng mahahalagang hakbang.

Nagreklamo ang ilang user sa social media na inakses ng Muse ang mga personal na mensahe nang walang pahintulot. Tinututulan ng Meta ang mga reklamong iyon. Ayon kay Wang, sinusubaybayan ng kumpanya ang mga insidente sa paggamit ng agent at ipinapaliwanag sa mga user ang mga pahintulot, kabilang ang mga pagkakataong maaaring nagbigay ng pahintulot ang isang tao para sa mga komunikasyon noong mas maaga sa usapan ngunit nakalimutan niya ito kalaunan.

Hindi nalulutas sa mga pampublikong ulat ang mga partikular na reklamong iyon dahil sa hindi pagkakasundong ito. Dahil sa persistent memory at kakayahang kumilos sa iba’t ibang serbisyo, lalong mahalaga ang malinaw na mga kontrol sa pahintulot: iba ang pag-alala ng impormasyon sa pagkakaroon ng pahintulot na gamitin o ibahagi ito.

Nag-iiba rin ang paghawak sa datos ayon sa paraan ng pag-access. Iniulat na Contributor mode ang default sa mga subscription ng Muse Code, na nagpapahintulot na makatulong ang mga isinumiteng materyal sa pagpapahusay ng mga susunod na modelo. Maaaring i-disable ng mga subscriber ang setting na iyon. Ayon naman sa mga ulat, hindi ginagamit sa pagsasanay ang mga isinumite sa karaniwang Model API. Mga iniulat na kundisyon ito ng produkto at hindi dapat ituring na iisang kaayusan sa pagkapribado ang mga ito.

Para sa mga negosyo, hiwalay ang usaping ito sa kalidad ng benchmark. Maaaring mahusay ang isang programming assistant pero kailangan pa ring suriin kung maaaring isumite sa ilalim ng napiling mga setting nito ang pag-aari ng kumpanyang code, mga dokumento ng kliyente o personal na impormasyon.

Hinihintay pa ang mas kumpletong pagsusuri sa kaligtasan

Ayon sa Meta, pinakamahuhusay sa ngayon ang pananggalang ng Wonder laban sa maling paggamit para sa cyberattack. Iniuugnay sa kasalukuyan ang mga proteksiyong ito sa bayad na modelo, at hindi sinasabing magagamit ang mga ito sa lahat ng libreng karanasan sa Muse. Hindi ibig sabihin ng pahayag na walang pananggalang ang mga libreng produkto; tinutukoy lamang nito ang mga proteksiyong ipinagmamalaki para sa bagong modelo.

Sinasabi ng kumpanya na sumusunod ang pagbuo sa Meta Superintelligence Scaling Framework at malapit nang ilabas ang mas kumpletong ulat sa pagsusuri ng kaligtasan. Wala pa itong ibinigay na petsa ng publikasyon. Hangga’t wala ang ulat na iyon, hindi pa kumpleto sa publiko ang detalyadong pagsusuri sa likod ng mga bagong pahayag tungkol sa kaligtasan.

Iginiit ni Chief Executive Mark Zuckerberg na maaaring kontrolin ang AI sa pamamagitan ng mga pananggalang at responsableng pagbuo. Tinanggihan niya ang mga panawagang pabagalin ng buong industriya ang pananaliksik, habang kinikilala namang pinabagal ng Meta ang ilang panloob na pagbuo nito para tugunan ang kaligtasan ng produkto.

Ipinaliwanag ni Zuckerberg ang pananaw niya tungkol sa pagkontrol at kakayahang kumilos nang mag-isa:

"Mas malapit ang pananaw ko sa paniniwalang teknolohiya ang AI na maaaring kontrolin sa pamamagitan ng mga pananggalang at responsableng buuin, sa halip na sa pananaw na magkakaroon ito ng sariling kamalayan at kikilos nang mag-isa," sabi niya.

Hindi siya nagbigay ng pagtataya sa posibilidad ng mapaminsalang pinsala. Inilalagay ng pananaw niya sa mga indibidwal na laboratoryo ang pananagutan sa pamamahala ng kaligtasan habang nagpapatuloy ang pagbuo. Kaya mahalagang kulang pa ang inaabangang pagsusuri, lalo na para sa mga modelong idinisenyong kumilos at hindi lamang sumagot.

Lumalampas sa Meta ang pagpapalawak ng computing

Gamit ang data center ng Meta na Prometheus sinanay ang mga modelong Wonder. Kasunod ng paglulunsad ang mga pamumuhunan sa imprastraktura, pagkuha ng mga tauhan at muling pagbuo ng organisasyon sa ilalim ni Wang. Namuhunan ang Meta ng humigit-kumulang $14 bilyon sa Scale AI at isinama si Wang sa pamunuan nito bilang bahagi ng pagsisikap na iyon.

Ayon sa isang ulat, gumamit ang Wonder, na Watermelon ang panloob na codename, ng humigit-kumulang sampung ulit na mas maraming computing resources kaysa sa Muse Spark. Iniulat na paghahambing ito, hindi inilathalang talaan ng gastos sa pagsasanay o mga kinakailangan sa hardware. Kaayon ito ng pahayag ng Meta na kinailangan ng malaking dagdag sa kapasidad ng computing para makabalik sa hanay ng mga nangunguna.

Ayon kay Zuckerberg, nagsimula na ang susunod na yugto ng pagbuo ng modelo at bibilis pa ang takbo nito. Gumagawa ang Meta ng mas malalaking modelo gayundin ng mas episyenteng mga espesyalisadong bersiyon, habang sabay na hinahangad ang mas mataas na kakayahan at mas mababang gastos sa pagpapatakbo.

Maaaring magdulot ng pangangailangan para sa mga tagagawa ng server na kabilang sa AI supply chain ng Meta ang pananaw nito sa paggasta. Kabilang sa mga ito ang Hon Hai, kilala rin bilang Foxconn, Quanta, Wistron, Wiwynn at Inventec. Nakabatay sa pagpapatuloy ng pagbili ng imprastraktura ang inaasahang pakinabang ng mga kumpanyang ito. Wala pang inanunsyong bagong halaga ng kontrata, alokasyon para sa mga supplier o iskedyul ng paghahatid kaugnay ng Wonder.

Mas malawak din ang saklaw ng capital expenditure kaysa sa badyet sa pagsasanay ng iisang modelo. Kabilang sa gabay ng Meta na $130 bilyon hanggang $145 bilyon ang mga pagbabayad sa prinsipal ng finance lease, at para sa susunod na taon ang pagtataya ng Cantor Fitzgerald na $200 bilyon. Hindi dapat ituring ang alinman sa mga halagang ito bilang presyo ng pagbuo sa Muse Wonder lamang.

Nauna ang tugon ng mga investor sa patunay ng kita

Nagsara sa $742.96 ang mga bahagi ng Meta sa araw ng paglulunsad, tumaas nang 3.38%. Ni-round off naman ng ibang ulat ang pagtaas sa 3.4% o humigit-kumulang 3%. Nagsimula nang tumaas ang presyo ng stock bago ang anunsyo ni Zuckerberg sa hapon, kaya hindi maaaring iugnay lamang sa paglulunsad ng modelo ang buong galaw nito sa maghapon.

Magkakaiba ang panahong saklaw ng mas malawak na mga bilang tungkol sa stock: 13% ang pagtaas sa loob ng taon at 31% mula noong unang bahagi ng Setyembre ayon sa isang ulat, samantalang iniulat naman ng isa pang ulat ang halos 10% mula nang ilunsad ang Muse noong huling bahagi ng buwang iyon. Hindi tuwirang maihahambing ang mga bilang na ito kung hindi pareho ang panimulang petsang ginamit.

Iginiit ni Justin Post, analyst ng Bank of America Securities, na nagbubunga ng mas mahusay na performance ng modelo at inobasyon sa produkto ang pamumuhunan sa Meta Superintelligence Labs. Nagbibigay ang bagong release ng dagdag na ebidensiya para sa pananaw na iyon, pero hindi pa nito ipinakikita kung magkano ang kikitain ng mga modelo.

Tiyak ang mga tanong tungkol sa negosyo. Hindi ibinunyag ng Meta kung ilang user ng Muse ang magbabayad para sa Wonder, ilang developer ang pipili sa API nito, o paano maihahambing ang kita sa gastos sa pagpapatakbo ng mga agent na may persistent memory. Wala ring inihayag na petsa para sa mas malawak na access ng consumer, API access sa Full at ulat sa kaligtasan. Pinatitibay ng paglulunsad ang mapagkumpitensiyang posisyon ng Meta, pero nakabinbin pa rin ang mga pasya nito tungkol sa negosyo at paglalabas ng produkto.

Mahahalagang Punto

• Inilunsad ng Meta ang Muse Wonder at Muse Wonder Full noong Oktubre 12, 2026. Unang nabigyan ng access ang mga developer, at nakatakda pa lamang ang paglalabas nito sa mga consumer na gumagamit ng Muse.
• Pabor sa mga modelo ng Meta ang benchmark sa programming, samantalang mas mababa ang marka ng Wonder Full kaysa sa Claude Opus 5.5 sa Artificial Analysis.
• $4 kada isang milyong input token at $20 kada isang milyong output token ang singil sa API ng Wonder. Kailangan ng subscription sa Muse Code para magamit ang Full.
• Hindi mada-download ng publiko o mapatatakbo ng mga user sa sarili nilang server ang alinman sa mga modelo.
• Nananatiling praktikal na usapin sa paggamit ng mga agent ang memorya, mga pahintulot, mga paghihigpit ng website at iniulat na mga setting sa pagsasanay.
• $130 bilyon hanggang $145 bilyon ang gabay ng Meta sa paggasta para sa 2026. Pagtataya ng Cantor Fitzgerald para sa 2027 ang halagang $200 bilyon.
• Hindi pa nailalathala ang mas kumpletong pagsusuri sa kaligtasan at mga petsa ng mas malawak na access.